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.
丹江口水库 Sentinel-2 BP神经网络 总氮 氨氮 时空变化