多光谱结合神经网络预测模型的总磷检测研究

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1 论文标题：多光谱结合神经网络预测模型的总磷检测研究

2 作者信息：毛天宇：交通运输部天津水运工程科学研究所，天津；蔡元学：天津科技大学，天津；卞海溢*：淮阴工学院，江苏省湖泊环境遥感技术工程实验室，江苏 淮安

3 出处和链接：毛天宇, 蔡元学, 卞海溢. 多光谱结合神经网络预测模型的总磷检测研究[J]. 光电子, 2022, 12(3): 109-116. https://doi.org/10.12677/OE.2022.123012

4 摘要：多光谱遥感应用于水质参数检测具有良好的应用前景，但是目前基于多光谱的水质参数反演模型大多使用经验统计模型，通用性差。针对上述问题，以鄱阳湖为例，共采集了41组Sentinel-2A卫星的多光谱遥感数据，其中35组光谱数据作为训练集，建立了基于神经网络算法的水质总磷浓度预测模型，该模型内部验证和测试的相关系数0.8以上。剩余6组光谱数据作为外部测试集，预测值与真实值的相关系数为0.88，均方根误差为0.048。实验结果表明基于神经网络算法的多光谱总磷浓度检测模型是一种可行的水质遥感检测技术。

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关键词：预测模型 神经网络 神经网 sentinel 天津科技大学