河流微塑料量化:一种新的方法,将卫星图像,神经网络和悬浮沉积物数据作为代理集成
Ahmed Mohsen1,2, Ferenc Kovács1, Tímea Kiss1
1Department of Geoinformatics, Physical and Environmental Geography, University of Szeged, 6722 Szeged, Hungary.
Sensors (Basel, Switzerland)
|December 9, 2023
概括
遥感可以监测河流微塑料 (MP). 使用悬浮沉积物度 (SSC) 作为代理的间接方法显示,MP量化直接卫星估计的准确性高于直接卫星估计.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 水质监测 水质监测
背景情况:
- 河流是陆地微塑料进入海洋生态系统的重要通道.
- 有效监测河流MP是至关重要的,但由于成本和频率的限制,具有挑战性.
- 遥感为经济高效且频繁的MP监控提供了一个潜在的解决方案.
研究的目的:
- 使用卫星图像开发和评估微塑料度 (MPC) 模型.
- 将MPC的直接卫星估计与使用悬浮沉积物度 (SSC) 作为代理的间接方法进行比较.
- 在各种水文条件下评估模型性能.
主要方法:
- 使用feedforward MLP神经网络进行模型校准和验证.
- 使用Optuna库使用k-fold交叉验证和超参数优化.
- 收集了高时空SSC和MPC数据,以及来自Tisza河的光学和活跃传感器数据.
主要成果:
- 使用SSC作为代理的间接MPC估计方法实现了比直接卫星估计 (R2 = 0-0.2) 更高的准确性 (R2 = 0.17-0.88).
- 水文学对SSC和MPC都有很大的影响.
- 间接方法的准确性各不相同,在洪水期间的表现更好 (R2 = 0.88),而不是低河段 (R2 = 0.17).
结论:
- 虽然对河流MPC的直接卫星估计是有限的,但使用SSC的间接方法显示出实际适用性,特别是在洪水事件期间.
- 通过更密集的时空数据,额外的水质参数和表面粗度数据,可以提高模型的准确性.
- 这项研究是迈向基于远程传感的河流MPC量化研究的第一步.
