This study aims to apply Moderate R

This study aims to apply Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS Data) to monitor water quality parameters including chlorophyll-a, secchi disk depth, total phosphorus and total nitrogen at Chaohu Lake. In this paper, multivariate regression analysis, Back Propagation neural networks (BPs), Radial Basis Function neural networks (RBFs) and Genetic Algorithms-Back Propagation (GA-BP) were applied to investigate the relationships between water quality parameters and the MODIS bands combinations. The study results indicated that a simple, efficient and acceptable model could be established through multivariate regression analysis, but the model precision was relatively low. In comparison, BPs, RBFs and GA-BP were significantly advantageous in terms of sufficient utilization of spectra information and model reliance. The relative errors of BPs, RBFs and GA-BP were below 35%. Based on method comparison, it can be concluded that GA-BP is more suitable for simulation and prediction of water quality parameters by applying genetic algorithm to optimize the weight value of BP network. This study demonstrates that MODIS data can be applied for monitoring some of the water quality parameters of large inland lakes.

Kết quả (Việt) 1:

Nghiên cứu này nhằm mục đích áp dụng vừa phải độ phân giải hình ảnh Spectroradiometer (MODIS dữ liệu) để giám sát các thông số chất lượng nước, bao gồm chất diệp lục a, secchi đĩa sâu, tổng phốt pho và nitơ tổng số tại sào hồ Lake. Trong bài báo này, phân tích hồi quy đa biến, lại truyền mạng nơ-ron (BPs), bố trí hình tròn cơ sở chức năng mạng nơ-ron (RBFs) và tuyên truyền về thuật toán di truyền (GA-BP) được áp dụng để điều tra các mối quan hệ giữa các thông số chất lượng nước và kết hợp các ban nhạc MODIS. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng một mô hình đơn giản, hiệu quả và chấp nhận được có thể được thành lập thông qua phân tích hồi quy đa biến, nhưng các mô hình chính xác là tương đối thấp. Trong khi đó, BPs, RBFs và GA-BP đã được thuận lợi đáng kể trong điều kiện đủ sử dụng quang phổ thông tin và mô hình phụ thuộc. Các lỗi liên quan BPs, RBFs và GA-BP sống dưới 35%. Dựa trên phương pháp so sánh, nó có thể được kết luận rằng GA-BP là phù hợp hơn cho mô phỏng và dự báo của các thông số chất lượng nước bằng cách áp dụng các thuật toán di truyền để tối ưu hóa các giá trị trọng lượng của BP mạng. Nghiên cứu này chứng tỏ rằng MODIS dữ liệu có thể được áp dụng để theo dõi một số thông số chất lượng nước của hồ nội địa lớn.

Kết quả (Việt) 2:

Nghiên cứu này nhằm mục đích áp dụng Nghị quyết Trung bình Imaging Spectroradiometer (MODIS Data) để theo dõi các thông số chất lượng nước bao gồm chlorophyll-a, chiều sâu đĩa secchi, tổng phốt pho và nitơ tổng số tại Sào Hồ. Trong bài báo này, phân tích hồi quy đa biến, Back Tuyên truyền mạng thần kinh (HA), Radial Basis Function mạng thần kinh (xỉ hàm) và thuật toán di truyền-Back Tuyên truyền (GA-BP) đã được áp dụng để điều tra các mối quan hệ giữa các thông số chất lượng nước và các ban nhạc kết hợp MODIS . Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng một mô hình đơn giản, hiệu quả và chấp nhận được có thể được thiết lập thông qua phân tích hồi quy đa biến, nhưng các mô hình chính xác là tương đối thấp. Trong khi đó, HA, xỉ hàm và GA-BP là lợi thế đáng kể về đủ sử dụng thông tin phổ và mô hình chủ. Các lỗi tương đối của HA, xỉ hàm và GA-BP là dưới 35%. Dựa trên phương pháp so sánh, có thể kết luận rằng GA-BP là phù hợp hơn cho mô phỏng và dự báo các thông số chất lượng nước bằng cách áp dụng thuật toán di truyền để tối ưu hóa giá trị trọng lượng của mạng BP. Nghiên cứu này chứng minh rằng dữ liệu MODIS có thể được áp dụng để theo dõi một số các thông số chất lượng nước của các hồ nội địa lớn.