【摘 要】
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为准确、快速、全面获取内陆养殖小区池塘及尾水处理池水体水质变化情况,建立养殖水环境实时预警调控及数字化管控机制,选择浙江湖州市集中连片的养殖小区为试验区,于2020年12月采用搭载GaiaSky-mini高光谱相机的无人机进行试验区近地遥感图像采集,并进行图像拼接、辐射校正和几何校正等预处理;然后对反射波段进行差值、比值及归一化差值指数进行数值变换,基于相关性分析筛选不同水质参数的敏感波段,进而采用线性函数、指数函数和多项式函数构建各水质参数定量反演模型,并用全波段构建偏最小二乘回归(PLS)、径向基神经
【机 构】
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农业农村部淡水渔业健康养殖重点实验室浙江省鱼类健康与营养重点实验室浙江省淡水水产研究所 浙江湖州313001;湖州师范学院信息技术中心 浙江湖州 313000
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为准确、快速、全面获取内陆养殖小区池塘及尾水处理池水体水质变化情况,建立养殖水环境实时预警调控及数字化管控机制,选择浙江湖州市集中连片的养殖小区为试验区,于2020年12月采用搭载GaiaSky-mini高光谱相机的无人机进行试验区近地遥感图像采集,并进行图像拼接、辐射校正和几何校正等预处理;然后对反射波段进行差值、比值及归一化差值指数进行数值变换,基于相关性分析筛选不同水质参数的敏感波段,进而采用线性函数、指数函数和多项式函数构建各水质参数定量反演模型,并用全波段构建偏最小二乘回归(PLS)、径向基神经网络(RBF)和支持向量机(SVM)反演模型,进行模型验证与评价;最后基于各水质最佳水质模型对试验区水质参数进行空间分布反演与分析.结果 表明,总悬浮物(TSS)、总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)和氨氮(NH4+-N)的最大相关系数分别为0.86、0.65、0.72、-0.85和0.75;对比6种建模方法,多项式函数对TSS反演精度最高,偏最小二乘对NH4+-N反演精度最高,RBF对TN和CODMn反演精度最高,支持向量机对TP反演精度最高,其中NH4-N反演精度需要进一步优化提高,其他4种水质参数均达到养殖池塘预测精度要求.基于无人机高光谱技术可快速反演养殖小区水质空间分布图,实现养殖池塘及尾水处理池水质信息的快速准确获取.
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