研究生在畢業之前都需要發表一些畢業論文，不同行業研究的對象也不同，本文是一篇理工類研究生論文范文，主要針對遙感反演模型技術在水質參數監測中的具體應用進行了探討，下面是文章正文：

　　【摘 要】葉綠素a(Chl-a)是江河湖泊水體水質狀況評價的重要指標之一。本文以媯水河為研究區，利用實Chl-a濃度數據和同步的環境一號衛星(HJ-1A)多光譜數據對渾河水體Chl-a濃度的遙感反演模型進行研究，結論對于提高遙感反演的精度，并為渾河的水質遙感監測提供技術和方法參考。

　　【關鍵詞】渾河沈陽河段,內陸水體,葉綠素a,遙感反演模型

　　1 數據源采集與數據預處理

　　1.1 野外數據采集

　　研究區為渾河中游河段，根據該河流水面狀況、水質分布以及水面形狀等特征，采樣路線設計為自南向北，在重點部位均設置采樣點，覆蓋整個研究區域，力求采集的數據能準確反映整體水質狀況。數據采集分六個時間點進行，共獲得96份水體高光譜數據。測量光譜選擇氣象條件較好的10：00-14：00時段。利用野外水質儀同步采集ChI-a濃度，并同時獲取水體溫度以及PH值等水體環境數據。

　　1.2 HJ-1A數據預處理

　　從中國衛星資源中心獲取對應的六景多光譜數據。并對其中影像質量符合要求的兩景圖像進行預處理，其主要步驟包括：

　　(1)輻射定標。定標公式如：L=DN×α+L0 其中L-輻亮度;α-絕度輻射定標系數增益;L0-偏移量。(2)影像裁剪。利用遙感數字影像處理軟件(ENVI)，在保留研究中心區的前提下，對初始遙感圖像進行裁剪。(3)幾何糾正。利用ENVI軟件對獲取的遙感數據進行幾何糾正，誤差精度控制在0.3個像元以內。(4)大氣糾正。本研究利用ENVI軟件完成2景多光譜遙感數據的大氣校正。

　　2 基于HJ-1A衛星多光譜數據的Chl-a反演

　　2.1 葉綠素a反演模型的構建

　　HJ-1A多光譜包括藍、綠、紅、近紅四個波段，由于水色信息分布于這四個波段，并存在一定的重疊。在上節衛星影像數據預處理的基礎上對HJ-1A各波段之間的相關系數進行分析，并得到如表1所示的結果。

　　由上述結果可以看出，前三個波段之間的相關性較強，也就是說這三個波段之間信息重疊較多，而與波段4之間的重疊信息較少。利用HJ-1A和TM多光譜數據進行Chl-a濃度反演建模的波段選擇方式的研究結論，對HJ-1A數據進行進一步篩選，并以此為基礎對葉綠素a濃度相關系數進行分析，分析結果如表2所示。

　　結果顯示數組合波段相比單波段的相關系數要高，最大絕對值為0.77，顯示組合波段對噪音影響的降低具有一定的效果。葉綠素a的反射峰和吸收谷沒有包含在四個波段中，因此在作與Chl-a的一元回歸分析時應該選擇相關系數最大的波段。為了綜合考慮各個波段提供的光學信息特征，可以使用波段變化形式與Chl-a濃度作多元回歸。本研究采用分期建模方式，建立一元線性回歸模型和SVM模型。

　　2.2 模型的應用

　　利用SVM模型反演結果的三個指標依次為：35.33ug/L，18.26ug/L，21.30ug/L。數值顯示渾河處于IV類水質，結論與沈陽市水務局監測結論一致。同時，反演結果顯示研究區Chl-a濃度均值分別上升了：3.61ug/L和6.71 ug/L，說明渾河水質在不斷惡化。此外，渾河河Chl-a濃度在空間分布上的差異性比較明顯：Chl-a濃度深水區較低，高濃度值區域浮游藻類分布較明顯。

　　3 結語

　　(1)SVM模型的反演比一元線性模型精度要高，將HJ-1A多光譜數據與波段組合數據結合作為SVM模型的輸入變量對提高模型精度有利。(2)模型的計算結果顯示渾河水體處于富營養化狀態，監測結果與沈陽水務局公布的結果一致。(3)SVM模型具有很好的非線性擬合能力，能夠提高水質參數反演的精度。

　　參考文獻：

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　　研究生論文發表期刊推薦《洛陽理工學院學報》（自然科學版）創刊于1984年，分別于1998年、1999年經國家新聞出版署審批為國內、外公開發行學報。學報為大16開96頁，季刊。 《洛陽理工學院學報》（社會科學版）創刊于1984年，分別于1998年、1999年經國家新聞出版署審批為國內、外公開發行學報。學報為大16開96頁，雙月刊。 本校《學報》以鄧小平理論為指向思想，堅持貫徹“百花齊放”、“百家爭鳴”的方針，以“活躍學術思想、增進學術交流、推動教學改革，促進科技進步”為宗旨。《學報》編輯部由校學術委員會直接領導，編委會由本校各學科專業權威人士組成，專職編輯隊伍綜合素質較高，辦公實行自動化管理。