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总磷(TP)、总氮(TN)是水质富营养化的重要指标,亦是水质监测的主要参数。具有快速高效、无二次污染等特点光谱法水质监测是当今水环境遥感分析研究的热点。针对水体TP、TN反演模型采用实验室标准液或野外全样本进行建模时,各种水质参数的相互影响及预测值超出建模样本值域的可能,使得实际的预测效果并不理想的情况。本文以白洋淀实验区的实际水体样本为反演模型的输入值,在确定最优相关波段和最佳反演模型的基础上,讨论了5种不同浓度范围场景下的样本建模对反演模型的影响,同时剖析了模型对超出建模浓度值样本的预测能力。结果表明:建模样本浓度覆盖预测样本时,反演模型决定系数R2>0.6,TP、TN浓度预测值的平均偏离度ARE<20%;建模浓度高于预测样本时,R2在0.6左右,对超过建模浓度范围12%以内的预测值,其ARE<25%;建模浓度低于预测值时,R2介于0.4—0.5,预测值超过建模样本浓度一倍时,ARE≤30%;建模样本浓度位于预测值两侧时,R2可达0.8,ARE<25%;建模样本浓度值介于... 相似文献