支持向量机在太湖叶绿素a非线性反演中的应用

作者：张玉超; 钱新; 钱瑜; 刘建萍; 孔繁翔

来源：中国环境科学, 2009, (01): 78-83.

• 支持向量机
• 叶绿素a
• MODIS
• 太湖 support vector machines
• Chl-a
• Taihu Lake

根据湖泊监测的特点,采用支持向量机(SVM)方法,反演太湖叶绿素a的浓度分布.将2005年8月太湖29个现场水质监测点数据分为训练测试样本集和验证样本集,利用训练测试样本集以及与其时间同步的MODIS遥感影像,分别构建了4种SVM模型.对比分析表明,直接以波段反射率以及水深信息构成输入向量的SVM模型预测效果最好.利用训练测试样本构建了线性回归模型、主成分分析模型(PCA)以及神经网络模型(ANN),并利用验证数据比较了上述3种模型与SVM模型的预测结果.结果表明ANN模型和SVM模型预测能力明显优于另外2种模型,其中SVM模型对低值和高值均有较好的预测精度,平均相对误差仅为15.91%,预测...

• 单位
  污染控制与资源化研究国家重点实验室; 中国科学院南京地理与湖泊研究所; 南京大学