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基于机器学习的茅尾海及近岸养殖池水体COD遥感反演
1
作者
莫锦英
田义超
+5 位作者
王家乐
杜金泽
张强
张亚丽
陶进
林俊良
《海洋学报》
北大核心
2025年第5期128-140,共13页
化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是衡量水体有机污染程度的重要参数,利用遥感反演快速获取COD浓度时空分布状况,对水产养殖污染治理和近海生态环境保护具有重要意义。本研究利用Sentinel-2提取的单波段、归一化植被指数(normali...
化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是衡量水体有机污染程度的重要参数,利用遥感反演快速获取COD浓度时空分布状况,对水产养殖污染治理和近海生态环境保护具有重要意义。本研究利用Sentinel-2提取的单波段、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化水体指数(normalized difference water index,NDWI),基于决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)对类别提升回归树(catboost regression,CBR)、梯度提升回归树(gradient boost regression,GBR)、K最近邻(K-nearest neighbor regression,KNNR)、轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LGBM)、随机森林(random forest,RF)和极端梯度提升(extreme gradient boosting regression,XGBR)6种模型性能进行评估,分析茅尾海及其北部沿岸养殖池COD浓度时空分布特征。结果表明:(1)XGBR模型拟合效果最好,其测试集R^(2)达到0.9432,RMSE为1.4033 mg/L。(2)B8a、B2以及NDVI在XGBR反演模型中的贡献度较高。(3)2019-2023年期间,养殖池水体中COD年平均浓度分别在16.23~17.39 mg/L之间,空间分布格局较为均匀;茅尾海COD年平均浓度在2.30~2.88 mg/L之间,基本呈现由内湾向外湾递减、近岸高于远岸的分布格局。本研究验证了XGBR模型在同时应用于养殖水体及其沿岸海域这两类特定水体环境的COD反演时,展现出了极高的适用性。相关成果可为在多种复杂水质条件下进行COD反演提供了宝贵的思路借鉴,而且为沿海区域的水产养殖活动及环境管理工作提供了有力的技术支持与理论基础。
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关键词
COD
机器学习算法
Sentinel-2
养殖池
茅尾海
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职称材料
题名
基于机器学习的茅尾海及近岸养殖池水体COD遥感反演
1
作者
莫锦英
田义超
王家乐
杜金泽
张强
张亚丽
陶进
林俊良
机构
广西
大学
资源环境与材料学院
北部湾
大学
资源与环境学院
广西
北部湾
海洋
环境变化与灾害研究重点实验室
北部湾大学北部湾海洋发展中心
北部湾
大学
海洋
地理信息资源开发利用重点实验室
北部湾
大学
海洋
学院
出处
《海洋学报》
北大核心
2025年第5期128-140,共13页
基金
国家自然科学基金(No.42261024)
广西八桂青年拔尖人才项目(广西八桂青年学者)
+5 种基金
广西林业厅项目(桂林科研[2022]第4号)
北部湾大学海洋科学一流学科项目(No.DRB003)
广西高校人文社会科学重点研究基地项目(No.BHZKY2202)
广西高校人文社科重大项目(No.JDZD202214)
广西创新驱动发展专项项目“海岸双频激光LiDAR探测仪产品开发与应用示范”(No.AA18118038)
广西科技基地和人才项目“广西钦州湾红树林岛群生态系统健康评价及应用示范”(No.2019AC20088)。
文摘
化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)是衡量水体有机污染程度的重要参数,利用遥感反演快速获取COD浓度时空分布状况,对水产养殖污染治理和近海生态环境保护具有重要意义。本研究利用Sentinel-2提取的单波段、归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和归一化水体指数(normalized difference water index,NDWI),基于决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)对类别提升回归树(catboost regression,CBR)、梯度提升回归树(gradient boost regression,GBR)、K最近邻(K-nearest neighbor regression,KNNR)、轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LGBM)、随机森林(random forest,RF)和极端梯度提升(extreme gradient boosting regression,XGBR)6种模型性能进行评估,分析茅尾海及其北部沿岸养殖池COD浓度时空分布特征。结果表明:(1)XGBR模型拟合效果最好,其测试集R^(2)达到0.9432,RMSE为1.4033 mg/L。(2)B8a、B2以及NDVI在XGBR反演模型中的贡献度较高。(3)2019-2023年期间,养殖池水体中COD年平均浓度分别在16.23~17.39 mg/L之间,空间分布格局较为均匀;茅尾海COD年平均浓度在2.30~2.88 mg/L之间,基本呈现由内湾向外湾递减、近岸高于远岸的分布格局。本研究验证了XGBR模型在同时应用于养殖水体及其沿岸海域这两类特定水体环境的COD反演时,展现出了极高的适用性。相关成果可为在多种复杂水质条件下进行COD反演提供了宝贵的思路借鉴,而且为沿海区域的水产养殖活动及环境管理工作提供了有力的技术支持与理论基础。
关键词
COD
机器学习算法
Sentinel-2
养殖池
茅尾海
Keywords
COD
machine learning algorithm
Sentinel-2
aquaculture pond
Maowei Sea
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
X832 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的茅尾海及近岸养殖池水体COD遥感反演
莫锦英
田义超
王家乐
杜金泽
张强
张亚丽
陶进
林俊良
《海洋学报》
北大核心
2025
0
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