智能手机作为测量小水体中叶绿素a度的替代方案
Lingyan Qi1, Han Yin2, Zhengxin Wang2
1School of Geography and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu, 241002, China; Engineering Technology Research Center of Resources Environment and GIS, Anhui Province, Wuhu, 241002, China.
Journal of environmental management
|August 15, 2024
概括
一个新的智能手机应用程序使用人工智能来估计水中的甲基水平,为监测小水体中藻类繁殖提供了一个具有成本效益的工具.
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:
- 甲基 (Chl-a) 监测对于检测有害藻类繁殖至关重要.
- 现有的Chl-a测量方法对于小型水体来说往往是昂贵且不切实际的.
研究的目的:
- 开发一种基于智能手机的,具有成本效益的方法来估计Chl-a度.
- 评估卷积神经网络 (CNN) 框架对Chl-a估计的性能.
主要方法:
- 开发了一个基于智能手机的CNN框架 (SCCA),使用配对的智能手机图像和测量Chl-a值.
- 收集了来自中国多种水生生态系统的238个配对记录.
- 利用12色背景和超参数优化进行实时更新.
主要成果:
- 获得了Chl-a估计的高性能指标 (NS=0.90,R2=0.94).
- 证明了适用于较低Chl-a度 (<30μg·L-1) 的令人满意的模型,NS=0.84和R2=0.86.1
- 验证了SCCA作为小水体中藻类繁殖选工具的实用性,使用华河作为案例研究.
结论:
- 在资源有限的环境中,SCCA为Chl-a测量提供了一个可行的,具有成本效益的替代方案.
- 该框架显示了将其集成到智能手机环境管理应用程序中的潜力.
- 在小型水体中,SCCA可以作为一种有效的藻类繁殖选工具.
