作者：吴欢欢,国巧真,臧金龙,乔悦,朱丽,何云海

作者单位：天津城建大学地质与测绘学院

　　目前遥感技术已成为监测水质参数的重要手段，精度更高的水质参数反演模型是当前水质监测的重点。但由于水环境的复杂性、遥感数据的局限性等多重原因，水质参数遥感反演精度有限，且多集中于水色水质参数反演。为了得到精度更高的水质参数反演模型，以天津市海河下游段为研究区，对Landsat 8 OLI遥感影像进行大气校正、辐射定标等预处理，通过实验室理化分析测定水体的总磷、氮氨、总氮浓度及电导率，建立实测水质参数与Landsat 8 OLI遥感影像数据的统计回归模型及神经网络模型，采用决定系数（R2）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）进行精度检验，神经网络模型反演结果R2均大于0.85，MAE分别为0.019、0.09、0.242、0.411，RMSE分别为0.024、0.118、0.286、0.562，反演精度较好。

     结果表明：

     基于神经网络建立的水质参数反演模型精度较高。