摘要
本发明提供了一种基于土地利用动态变化的河流水质预测方法及系统,方法包括:统计断面并收集断面的水质数据及河流水质监测断面的所在区域的高程数据和遥感影像数据;对高程数据进行流向、流量和河网计算,并以水质断面为倾斜点提取集水区;对集水区的遥感影像数据进行非监督分类解译,统计出土地利用数据;利用BP神经网络回归模型对水质数据和土地利用数据进行训练;利用Plus模型预测待预测的水质断面的集水区内的土地利用变化,将土地利用变化的数据代入训练集,输出待预测的水质断面的水质预测结果。本发明利用大量水质数据和土地利用数据建立水质与土地利用数据集,使用土地利用变化预测数据间接开展水质预测,实现对河流水质的长期、动态预测。
技术关键词
河流水质预测方法
土地利用数据
BP神经网络回归模型
河流水质监测
遥感影像数据
GIS软件
非监督
训练集
高锰酸盐指数
数据统计模块
数据收集模块
传播算法
计算器
溶解氧
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