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申请/专利权人：浙江工商大学;浙江省生态环境监测中心(浙江省生态环境信息中心)
摘要：本发明属于水体质量监测技术领域，具体涉及基于可见—近红外光谱技术监测水体氮物质浓度的方法，包括：S1、采集水体高光谱反射光谱样本；S2、采集水体高光谱反射光谱样本后，采集水体样本并过滤预处理；S3、测定每份水体样本的氨氮、蛋白质、尿素氮和硝态氮的浓度；S4、对步骤S1中的水体高光谱反射光谱样本进行筛选；S5、对筛选出的水体高光谱反射光谱样本进行归一化处理；S6、将步骤S5归一化处理后的水体高光谱反射光谱样本数据，输入PSO‑MLP模型，获得水体高光谱反射光谱样本的氨氮、蛋白质、尿素氮和硝态氮的预测浓度。本发明利用PSO‑MLP模型提高了监测水体氮物质浓度的精确性与迁移性。
主权项：1.一种基于可见—近红外光谱技术监测水体氮物质浓度的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集若干个水体高光谱反射光谱样本，波段采集范围为380nm-1000nm；S2、与步骤S1同步，采集与水体高光谱反射光谱样本相应的水体样本进行过滤预处理，过滤预处理后将水体样本分为训练集、验证集和测试集；S3、测定每份测试集中的水体样本的氨氮、蛋白质、尿素氮和硝态氮的浓度；S4、利用反射率与归一化植被指数对步骤S1中水体高光谱反射光谱样本进行筛选；S5、对筛选出的水体高光谱反射光谱样本进行归一化处理；S6、将步骤S5归一化处理后的水体高光谱反射光谱样本数据输入通过利用PSO算法优化MLP模型而构建的PSO-MLP模型，输出水体高光谱反射光谱样本的氨氮、蛋白质、尿素氮和硝态氮的预测浓度；并使用测试集检查PSO-MLP模型性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工商大学 浙江省生态环境监测中心(浙江省生态环境信息中心) 基于可见—近红外光谱技术监测水体氮物质浓度的方法
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