基于CSA-PLS算法的养殖水体水质快速高光谱预测反演模型研究

养殖水体水质的优劣直接影响养殖对象的成长,准确、快速、全面地掌控养殖水环境的水质参数变化情况具有重要意义。传统的水质指标监测方法都通过人工采样的方式,不仅耗费时间长,且只能体现局部水体情况。针对这些问题,提出了一种乌鸦搜索算法(CSA)结合偏最小二乘回归(PLSR)的高光谱特征波段筛选方法,快速构建回归模型,实现光谱数据的精准预测反演。以连片的养殖小区为研究对象,采集养殖水体样本并拍摄同时期的高光谱影像数据。首先对提取的采样点光谱数据利用多种数据变换方法分别预处理;其次利用这些数据,对水质指标总氮(TN)、氨氮(NH₄⁺-N)、总磷(TP)和化学需氧量(COD)分别构建全波段的SVR和AdaBoost回归模型,同时与提出的CSA-PLS自动筛选波段方法和传统的连续投影算法(SPA)筛选波段后构建的模型进行比较分析;最后根据决定系数(R²)和均方根误差(REMS)选出适合各水质指标的最优模型。从实验结果可以看出,所提波段筛选方法的AdaBoost模型预测结果优于SVR和传统SPA方法提取特征波段后构建的模型,与全波段最优模...     

基于无人机高光谱遥感技术对内陆养殖池塘水质监测的研究

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...