Toxicología ambiental y analítica

Aplicación de GA-SVM para evaluar el estado trófico del agua del lago Qujiang del sur con base en la RS multiespectral

Abstract

Aidi Huo, Xiaolu Zheng, Guoliang Wang, Juan Xie, Dan Yu, Hong Wei y Xiaofan Wang

La eutrofización se ha convertido en un importante problema de calidad del agua en la mayoría de las aguas del paisaje urbano del mundo. A pesar de la extensa investigación realizada durante las últimas cuatro a cinco décadas, muchos de los problemas clave en la ciencia de la eutrofización siguen sin resolverse. En este artículo, basado en la máquina de vectores de soporte (SVM), se propuso un nuevo método para monitorear y evaluar el estado trófico del agua del lago sur de Qujiang. SVM es adecuado para un número limitado de muestras debido a su fuerte capacidad de mapeo no lineal. Los parámetros del modelo se pueden elegir automáticamente mediante un algoritmo genético (GA), lo que contribuye a las ventajas del algoritmo genético-máquina de vectores de soporte (GA-SVM), que tiene una alta precisión para resolver problemas de regresión. Los datos del mapeador temático mejorado (ETM) se pueden utilizar para estimar la concentración de clorofila-a (Chl-a) del cuerpo de agua. La relación de bandas característica y el método SVM se utilizan para establecer un modelo de concentración de Chl-a a través de la teledetección. La condición de eutrofización integral se puede evaluar mediante los resultados de la teledetección (RS). Los resultados muestran que la precisión de predicción del método GA-SVM es mejor que los resultados de recuperación del método de regresión estadística tradicional y una red neuronal. Además, los resultados de recuperación de RS se correspondieron con los valores medidos in situ, lo que indica que el GA-SVM es eficaz. Además, los datos de RS se pueden descargar de forma gratuita, por lo que también es económico que los métodos de medición in situ. El GA-SVM también se puede utilizar para evaluar la eutrofización de lagos de mayor tamaño.