基于机器学习的卫星遥感水质富营养化评价——以合肥市环城河为例

来源：华东师范大学学报·哲学社会科学版杂志2024年第1期北京时间：

作者：张勇, 王慧, 朱传华, 周浩, 詹宇, 李灿, 肖逸凡, 杨丽丽, 刘佳奇

单位：张　勇, 男, 教授, 硕士生导师, 研究方向为水处理技术. >

摘要：以合肥市环城河为研究对象, 使用线性回归、随机森林、支持向量回归和套索回归等机器学习模型挖掘Landsat8卫星数据和水质参数之间的关系, 对遥感影像值的反射率和水质参数进行建模, 并比较了4种不同模型的表现. 结果显示, 随机森林模型的表现最好, 对TN、TP、NH3-N反演模型的精度都能达到0.7以上; 反演的水质参数浓度分布图表明TN、TP在环城河东北段的污染最严重, 而NH3-N则在西南段的污染最严重; 从水体富营养化分布图可以看出, 环城河东段水体呈现中度营养状态.

关键词：机器学习,Landsat8,富营养化评价,

基金资助：中国科学院科技服务网络计划 (KFJ-STS-QYZD-173); 安徽省高校自然科学研究项目 (KJ2021A0619)