清河水库叶绿素a浓度反演模型研究

针对无法及时、准确获取清河水库叶绿素a浓度情况,提出比值线性回归模型与最小二乘支持向量机两种遥感反演模型对清河水库叶绿素a浓度进行预测。通过SPSS软件分析计算OLI数据的单波段及波段组合与叶绿素a浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建比值线性回归模型和非线性的最小二乘支持向量机模型(LS-SVM),对清河水库叶绿素a浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,相比于比值线性回归模型,LS-SVM模型更适用于清河水库叶绿素a的反演研究。LS-SVM模型将预测值与实际值的可决系数R2从0.635提高到0.966,均方根误差从4.83减小到2.67,平均相对误差从16.43%减小到7.21%,利用LS-SVM模型对叶绿素a浓度的反演精度显著提高。