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时间:2019-03-02
《基于rs、gis和ann的珠江流域水质分析技术的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、广东工业大学硕士学位论文基于RS、GIS和ANN的珠江流域水质分析技术的研究姓名:王孝武申请学位级别:硕士专业:环境工程指导教师:孙水裕20040501摘要本论文以珠江水系广州河段为研究对象,提出了联合使用遥感(RemoteSensing,简称RS)、地理信息系统(GeographicalInformationSystem,简称GIS)和人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简称ANN)技术对珠江水质进行分析监测的新技术。该新技术能大大减轻传统的监测所耗人力和物力,并能对大范围水域进行快速监测。基于RS、GIS和ANN的监测技术主要是利用GIS对Rs图像进行
2、地理定位,然后利用RS专用软件提取定位点的Rs数据,最后通过建立前馈误差反传人工神经网络(BP网络),确定TM(ThematicMapper,专题成像仪,简称TM)数据前5个波段在定位点的反射率与水质三个主要参数的映射关系,即建立Rs路数据与水质的映射模型。本研究对模型建立过程、模型检验进行了探讨,得出了该监测技术完全能满足当前实际需要。本研究是建立在当前水色Rs技术理论之上的,即Rs数据与河水组成是呈复杂函数关系的,但当前水色RS卫星主要是针对海洋设计的,并不适用于内陆江河的水质分析,所以采用了陆地卫星Landsat系列的TM数据。又由于陆地卫星并不是针对水色RS理论建立起来的,所
3、以需重新建立TM数据与水质参数的映射关系,这里采用人工神经网络技术建立两者之问的复杂关系。数据采集整理和模型建立是本研究中的两个重点。数据采集主要利用GIS和RS技术,同时采集相同时段的历史监测数据,数据整理主要是针对模型的训练数据,要采取均匀性原则。人工神经网络模型是最常用的含有一个隐层的两层BP(误差反向传播,ErrorBlackPropagation,简称BP)网络,充分利用训练集数据和校验数据,确定了最佳隐节点数目是7个,最佳训练次数是1000次。利用这种新技术,可使预测误差小于20%,已经能够满足现实需要。关键词:RS:GIS;ANN;珠江水系;水质监测ABSTRACTIf
4、lthispaper,remotesensing(RS),geographicalinformationsystem(ois)andartificialneuralnetworks(ANN)arecombinedtomonitorRiverPearlinGuangzhoucity.Thiscombinationisregardedasanewtechnologyforwaterquality.Comparedtoconve曲onalmeasllrememmethods.ithasadvantagesindecreasingmanpowerandmaterialresotl/'ce.I
5、naddition,itmakestherapidmonitoringofbigriverpossible.IntheapplicationofthenewmeasurementtechnologybasedonRS.GISandANN,firstly,geographylocationisreceivedbyGISandRSpictures.Secondly,RSdataoflocationisgainedbyexclusiveRSsoRware.Finally,BPnetworkisbuiltup,SOtherelationbetweenechorateoffivefrontal
6、bandsofTMdataiSfound.ThenewtechnologyisbuiltoncurrenttheoryofwatercolorRS,whichshowsthattherelationbetweenRSdataandconstitutesofriverwater.ButthetechnologyusesTMdataofLandsatseriesbecausethesatellitesofwatercolorRSarenotdesignedforriversinlandbutonlyforocean.Inthesameway,therelmionbetweenTMdata
7、andwaterparametersiSbuiltbyANNinthetechnology,becauseLandsatsarenotmaxleOntheoriesofwaterRS.TwoimportantcontentsinthetechnologyarecoHecfionandpretreatmentofdata,andmodel’Sbuildingprocess.GISandRSareusedduringtheprocessofcollection
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