基于湿地植物光谱的水体总氮估测
利用再生水补充城市湿地是目前湿地恢复与重建的主要方向,然而再水中高浓度的氮、磷含量极易导致水体富营养化.遥感技术已成为富营养化监测的重要手段,但对于植被覆盖水域的富营养化直接探测存在一定的局限性.以北京市典型再生水补水湿地奥林匹克公园南园湿地为研究区,利用湿地植物光谱进行水体富营养化主控因子总氮的遥感探测.测定芦苇(Phragmites australis)和香蒲(Typha angustifolia)的叶片光谱及水体总氮含量,在对数据进行预处理的基础上建立二者的关系模型,包括单变量模型(比值光谱指数(SR)模型和归一化差值光谱指数(ND)模型),与多变量模型(逐步多元线性回归(SMLR)模型和偏最小二乘回归(PLSR)模型),并利用交叉验证决定系数(Rcv2)和均方根误差(RMSEcv)进行模型精度检验.结果表明,不同回归模型相比,多变量回归模型精度较高；多变量回归模型中,PLSR模型精度较高,Rcv2可达0.72,RMSEcv仅为0.24,是建立湿地植物光谱与水体总氮含量关系的最优模型.不同湿地植物类型相比,利用芦苇反射光谱建立的各种预测模型的精度都高于香蒲.其他环境因子(总磷)也是影响TN含量与湿地植物反射光谱关系的重要因素.研究成果可以弥补现有水体富营养化遥感探测的不足,并为再生水利用的城市湿地水质监测与管理提供有力的科学依据.
湿地植物、遥感、反射光谱、富营养化、总氮、再生水
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TP7;S51
国家自然科学基金项目40901281,41101404;国际科技合作项目2010DFA92400;北京市教委科技计划面上项目KM201110028013;国家基础测绘项目2011A2001
2015-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
2410-2419
