基于RS淮南采煤沉陷水域水质实时监测技术研究的中期报告.docx

基于RS淮南采煤沉陷水域水质实时监测技术研究的中期报告
一、研究背景
随着采煤沉陷区域的不断扩大和建设规模的不断增加，采煤沉陷水域的治理和保护越来越受到人们的关注。水质监测是对采煤沉陷水域进行科学管理、环境保护和生态修复的重要手段之一。传统的水质监测方式需要人工采样，操作繁琐，效率低下并且不能实现实时监测，给采煤沉陷水域的治理和保护带来一定的难度。因此，基于遥感技术的采煤沉陷水域水质实时监测技术的研究具有重要的意义。
二、研究内容
本研究的主要内容是：利用遥感技术，结合多源遥感数据，通过分析水质参数与遥感数据的关系，建立RS淮南采煤沉陷水域水质实时监测模型。具体包括以下几个方面：
1、收集多源遥感数据，包括高分辨率遥感影像、MODIS遥感数据等。
2、采集采煤沉陷水域水质参数数据，建立水质监测数据库。
3、利用机器学习方法，包括支持向量机、神经网络等，建立水质实时监测模型。
4、进行模型的验证和评估，对模型进行改进和优化。
三、预期成果
1、建立针对RS淮南采煤沉陷水域的水质实时监测模型，提高采煤沉陷水域的水质监测效率和准确性。
2、为采煤沉陷水域的环境保护和治理提供科学依据，为决策者提供数据支持。
3、为遥感技术在水资源管理和环境保护中的应用提供实践经验。
四、研究进展
1、完成多源遥感数据的收集和处理。
2、完成采煤沉陷水域水质参数的采集和建库。
3、初步建立了水质实时监测模型，并进行了模型的初步验证和评估。
五、存在问题及解决方案
1、遥感数据的质量和精度对模型的影响较大，需要进行数据筛选和校正工作。
2、水质参数的采集和数据质量问题需要加强。
3、模型的改进和优化还需要进一步的研究。
解决方案：加强数据质量控制，采用合理的算法和方法对数据进行处理，不断完善模型，提高模型的准确性和稳定性。