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研究生:吳俊穎
論文名稱:衛星影像監測永和山水庫水質之研究
指導教授:陳莉陳莉引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:中華大學
系所名稱:土木工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:土木工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2001
畢業學年度:89
語文別:中文
論文頁數:124
中文關鍵詞:類神經網路Carlson營養狀況指標迴歸分析法水庫水質
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永和山水庫位於苗栗縣三灣鄉鄰接頭份交界處,係單一目標之離槽水庫,由中港溪支流南庄溪田美攔河堰引水經大南埔圳導入水庫儲存運用,為供應新竹、竹南、頭份等地區之的重要水源。本水庫73年10月興建完成,75年正式通水啟用,76年至78年曾呈現優養狀況。水庫內氮、磷養份的來源,主要為流水受到南庄鄉之家庭廢水與農業有機廢水之污染,以及水庫淹沒區未清除之植物分解所產生之養分。
本研究使用法國史波特(SPOT)衛星之影像,作為監測水庫水體之資料來源,研究中組合89種影像因子並利用線性迴歸方式,建構影像因子與地面水質參數(葉綠素、總磷、透明度)之模型關係,尋求較佳之迴歸公式,其中葉綠素a與影像因子之相關係數R為0.779;濁度與影像因子之R為0.518;透明度與影像因子之R為0.413;總磷與影像因子之R為0.782。據此可建立永和山水庫水質污染狀況空間分佈關係,並進而以Carlson營養狀況指標(Carlson Trophic Status Index,CTSI)判別水庫水體優養狀況,以為水庫管理重要參考。由於利用上述方法推估結果仍不夠理想,因此研究中再使用有測試與訓練之迴歸分析法與類神經網路來建構水質推估模型,結果顯示以迴歸分析法與以神經網路模式皆可建構模型,惟神經網路擁有自動配適之能力並可增進效率。
摘要…………………………………………………………………………Ⅰ
誌謝…………………………………………………………………………Ⅱ
目錄…………………………………………………………………………Ⅲ
圖目錄………………………………………………………………………Ⅵ
表目錄………………………………………………………………………Ⅷ
第一章 緒論 .…………………………………………………1
1-1 前言……………………………………………………………………1
1-2 研究目的………………………………………………………………2
1-3 本文內容………………………………………………………………3
第二章 文獻回顧 .…………………………………………………4
2-1 水庫的優養化…………………………………………………………4
2-2 優養化對水庫水質的影響……………………………………………4
2-3 水質優養程度的判定…………………………………………………5
2-4 遙測影像在水污染調查之應用………………………………………8
2-5 迴歸分析在遙測影像研究的利用……………………………………9
2-6 類神經網路在遙測影像研究的利用 ………………………………10
第三章 遙測基本理論與衛星影像.……………………13
3-1 遙感探測與水體 ……………………………………………………13
3-2 衛星影像與特性.……………………………………………………14
3-3 衛星影像基本分析.…………………………………………………16
3-3-1 數值影像……………………………………………………18
3-3-2 衛星影像前處理……………………………………………18
3-3-3 大氣校正……………………………………………………19
第四章 迴歸分析與類神經網路模式簡介…………………21
4-1 迴歸分析簡介 ………………………………………………………21
4-2 類神經網路模式簡介.………………………………………………23
4-2-1 神經網路與類神經網路……………………………………23
4-2-2 倒傳遞類神經網路…………………………………………26
4-2-3 倒傳遞網路參數……………………………………………28
第五章 實例分析 .…………………………………………………32
5-1 案例背景.…………….………………………………………………32
5-2 研究資料收集及處理.………………………………………………34
5-2-1 SPOT 衛星資料.……………………………………………34
5-2-2 SPOT 衛星影像處理.………………………………………36
5-2-3 水質採樣……………………………………………………..44
5-3 水質影像分析…………………………………………………………44
5-3-1 影像因子的建構..……………………………………………44
5-3-2 迴歸分析-89種影像組合因子與水質參數..……………….51
5-3-3 推估分析………………………………………………………51
5-4 傳統優養化指標判釋.…………………………………………………52
5-4-1 OECD單變數指標 .…………………………………………52
5-4-2 Carlson 多變數指標…………………………………………52
5-5 驗證迴歸分析…………………………………………………………57
5-6 類神經網路模式………………………………………………………62
5-7 案例分析與討論………………………………………………………65
第六章 結論…………………………………………………………93
參考文獻...…………………………………………………95
附錄Ⅰ:較佳迴歸公式相關數值.…………………………………………99
附錄Ⅱ:範例組合..………………………………………………………103
附錄Ⅲ:驗證迴歸方程式…………………………………………………113
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