基于小波核双重加权SVM模型的蓝藻水华识别与变化检测

摘要：

以淀山湖为研究区域，利用Landsat系列遥感影像，提出了归一化蓝藻指数的构建方法，结合波段组合和Gabor滤波器构建多特征空间，并基于变精度粗糙集和灰色关联决策相结合的方法进行特征空间的优化。在此基础上，采用小波核双重加权SVM分类模型，得到研究区蓝藻水华空间分布格局的识别与检测结果。以误差矩阵证明此分类模型能够较准确地识别出蓝藻水华覆盖区，满足环境调查的要求。研究成果为淀山湖蓝藻水华的防治和水生生态系统的保护提供了科学依据。

关键词：环境遥感、生态系统、水环境污染、富营养化、蓝藻水华、淀山湖、归一化蓝藻指数、小波核、双重加权、支持向量机(SVM)

分类号：X832;P342(环境监测)

资助基金：上海市规划和国土资源管理局科研项目gtz2011026

在线出版日期：2013-12-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：38-43