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基于无人机遥感的小微水体水质参数反演方法研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着人工环境的不断恶化，水环境问题日益严重，对水资源的保护和管理的需求凸显。小微水体，是水环境中的重要组成部分，其水质与人们的生活、生产密切相关。传统的水质监测方法存在着信息获取周期长、空间分辨率低、成本高等问题，为了有效、及时、经济地获取水质信息，通过航拍水面的无人机遥感技术进行水质反演研究已经成为一种热点。
二、研究目标和内容
本文旨在通过无人机遥感技术获取小微水体的多光谱遥感数据，结合传统水质监测方法，建立小微水体水质反演模型，主要研究内容包括：
1.小微水体遥感监测概述。介绍小微水体的定义、分类及遥感监测方法，并结合水质监测的相关指标分析无人机遥感技术在小微水体水质监测中的优势。
2.无人机遥感技术在小微水体水质反演中的应用。介绍无人机遥感技术的基本原理、平台组成、多光谱遥感方法等技术原理，结合空间分布特征和小微水体的复杂环境，分析并选择合适的遥感参数反演方法，并开展调研和实验，构建小微水体水质遥感监测系统。
3.小微水体水质反演模型的建立及分析。通过收集实际水样并确定分析水质参数，构建回归模型和机器学习模型，进而得出小微水体水质信息反演结果，并进行分类和分析，验证模型预测的水质参数数据的准确性和可靠性。
4.结果分析与应用。对实验结果进行分析和比对，分析无人机遥感技术的优越性与适用性，最终应用模型为小微水体的水资源管理及水环境的保护提供准确高效的辅助决策方法和技术支持。
三、研究方法
1、资料调研法。查阅文献，了解国内外关于小微水体水质监测的现状、思路、方法和技术体系，对建模的理论基础进行梳理，明确建模思路，拟定建模分析方法。
2、实地调查法。结合本地实际小微水体场地，收集建模所需的多光谱遥感数据，并结合传统水质测试方法，确定水质参数、采样点位置和监测时段，为建模提供直接、准确的数据支持。
3、数据处理与分析。将采集的多光谱遥感数据进行处理和分析，选取合适的水质参数反演方法，建立小微水体水质反演模型，并应用回归分析、统计分析和机器学习等方法进行模型评估和分析。
4、结果对比分析。将无人机遥感技术反演的结果与传统水质测试的结果进行对比分析，对模型预测结果进行监测和验证，验证模型预测的水质参数数据的准确性和可靠性。
四、预期结果和创新点
本研究采用了无人机遥感技术和传统的水质检测方法相结合的方式，探索了新的小微水体水质反演方法。通过建立小微水体水质反演模型，实现了对小微水体水质参数进行监测和预测，提高了水质监测的时效性和可靠性。
本研究的创新点在于：
1.结合无人机遥感技术和传统的水质检测方法，提供了一种高时空分辨率的小微水体水质监测方法。
2.利用机器学习技术，构建小微水体水质反演模型，提高了水质参数反演的精度和准确性。
3.研究成果可为环境监察部门和水利机构提供数据支持，促进小微水体的保护和管理。
五、参考文献
包容的电力智能化.(2020).电力调度控制.
谭婷婷,&韩星宇.(2020).基于遥感技术的海洋生态环境质量评价研究——以南海为例.海洋与湖沼，51(05),1222-1234.