《基於貝葉斯理論的長江中游懸浮物遙感定量反演研究》是依託中國科學院精密測量科學與技術創新研究院，由何報寅擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於貝葉斯理論的長江中游懸浮物遙感定量反演研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：何報寅
- 依託單位：中國科學院精密測量科學與技術創新研究院
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
監測和預報懸浮物濃度的沿程分布和時間變化，無論是對於河流水利工程還是河流生態和環境都具有重要意義。傳統的基於河流動力學的物理模型，由於簡化了邊界條件和空間信息不足，精度有限。衛星遙感方法具有覆蓋範圍廣、多時相、信息豐富和易獲得的優勢，然而國際上現有的懸浮物遙感反演方法受陸地上空大氣和二類水體複雜光學特性等影響，也存在精度不高、適用性差和驗證困難等問題，其癥結是把觀測對象看作一個個隨機變化的獨立像元，沒有利用像元自身的變化規律及它們之間相互聯繫的知識-先驗知識。對此，擬以長江中遊河段為例，把最新遙感反演方法與河流物理數值模擬方法耦合起來，以貝葉斯理論為基礎，以人工神經網路、遺傳算法等作為最佳化算法，揚長避短，相互最佳化和驗證，建立一套具有較高精度和適用性的懸浮物遙感定量反演方法，並利用其對三峽工程蓄水前後中遊河段懸浮物濃度的變化進行反演和對比研究，為相關研究和決策提供依據。
結題摘要
監測和預報懸浮物濃度的沿程分布和時間變化，無論是對於河流水利工程還是河流生態和環境都具有重要意義。衛星遙感方法具有覆蓋範圍廣、多時相、信息豐富和易獲得的優勢，然而國際上現有的懸浮物遙感反演方法受陸地上空大氣和二類水體複雜光學特性等影響，也存在精度不高、適用性差和驗證困難等問題，急需研究建立了一套具有較高精度和適用性的懸浮物遙感定量反演方法和模型。 對此，本項目以長江中遊河段為例，以貝葉斯理論為基礎，採用多源遙感數據，以人工神經網路、支持向量機等作為最佳化算法，針對不同遙感數據源，建立了一套具有較高精度和適用性的懸浮物遙感定量反演方法和模型，並利用其對三峽工程蓄水前後長江中遊河段懸浮物濃度的變化進行反演和對比研究，為相關研究和決策提供科學依據。 經過課題組3年的努力工作和探索研究，目前項目順利完成了計畫任務，基本達到了預期目標。並取得了以下主要成果：（1）系統收集和整理了近十年長江幹流水文監測數據以及EO-1 MODIS、HJ-1-A/B、CBERS02B和Landsat TM/+ETM等衛星遙感圖像數據，並完成了數據處理和分析工作，包括噪音消除和尺度轉換等；（2）開展了3批次野外採樣測試工作，取得了豐富的第一手數據；測試分析了長江中游水體的光譜特徵，確定了懸浮物遙感反演的最佳波段範圍；（3）針對不同遙感數據源，深入開展了懸浮泥沙遙感反演模型的對比研究，改進了傳統的經驗回歸模型，引進了支持向量機（SVM）模型，並採用遺傳算法、粒子群最佳化算法、蟻群算法和果蠅最佳化算法等對模型中難以確定的參數進行最佳化，經過最佳化的SVM模型與傳統的冪函式模型相比，具有更強的穩定性和泛化能力，預測精度更高，平均相對預測誤差達到16.7%，可滿足懸浮泥沙監測的需求；（4）對三峽工程蓄水前後中遊河段懸浮泥沙的變化進行分析研究；(5)發表了相關學術論文5篇，培養研究生3名，獲成果獎2項，邀請2名國際學者來華進行學術交流，並向有關部門提出了3項對策建議並得到了採用。
