农业资源与环境学报

作者：刘轩,赵同谦,蔡太义,肖春艳,陈晓舒,张文静

单位：河南理工大学资源环境学院, 河南 焦作 454000,河南理工大学测绘与国土信息工程学院, 河南 焦作 454000,河南理工大学资源环境学院, 河南 焦作 454000,河南理工大学测绘与国土信息工程学院, 河南 焦作 454000,河南理工大学资源环境学院, 河南 焦作 454000,河南理工大学资源环境学院, 河南 焦作 454000,河南理工大学资源环境学院, 河南 焦作 454000

关键词：丹江口水库，Sentinel-2，BP神经网络，总氮，氨氮，时空变化,

基金：国家自然科学基金（U170420041）；中原科技创新领军人才项目（194200510010）；河南省科技攻关项目（192102110086）；农业农村部耕地利用遥感重点实验室开放课题（2020LCLU002）；河南省软科学研究计划项目（192400410076）；河南理工大学博士基金项目（B2017-12）

为定量反演丹江口水库水质指标含量，明晰水质指标的时空分布特征、迁移转化规律，以南水北调中线工程水源地丹江口水库为研究对象，根据哨兵2号卫星（Sentinel-2）遥感影像不同波段组合的反射率，结合2016年2月的采样点总氮（TN）与氨氮（NH3-N）水质监测数据建立BP神经网络模型，反演2016-2020年TN与NH3-N含量，以此分析库区TN与NH3-N含量的时空变化特征，并探析其变化的影响因素。结果表明：构建的BP神经网络模型中TN和NH3-N的拟合精度均较高，R2分别为0.863和0.877，适用于丹江口水库TN和NH3-N遥感反演研究。2016-2020年丹江口水库水质整体呈向好趋势，NH3-N含量保持Ⅰ类水质标准，而TN含量在Ⅲ类与Ⅳ类水质标准之间。研究表明，利用Sentinel-2影像波段所建立的BP神经网络模型，适用于TN与NH3-N含量的遥感反演，以此分析不同季节适合的反演模型，可以为大型湖泊水生态环境改善及水质监管提供技术支撑。

来源：2021年第5期

《农业资源与环境学报》期刊编辑部

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