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第 6 章 不足与展望
为了有效研究引起水体富氧化的有机物叶绿素 a、氮磷以及溶解氧（COD）在流域中的分布状况与变量关系，分析并讨论引起相关有机物含量变化的因素，本文选用研究流域中的水体采样数据与 WorldView-Ⅲ多光谱遥感卫星数据，结合 RS 与GIS 技术实现了对流域中水体富氧化有机物的模拟反演。经过实验研究，有效的对相关因素进行了分析论证，但在获取数据与函数构造的精度上仍存在着不足之处：
1. 对富氧化有机物的反演过程中，获取的影像数据为分辨率 1.6m 的 WorldView-Ⅲ多光谱遥感影像。虽然影像数据分辨率符合实验要求，但影像数据中具有的光谱波段较少，在建立各光谱波段反射率与有机物浓度的函数关系时，所选用的波段组合相对匮乏，对实验的精度具有一定影响。
2. 通过相关学术研究论文与资料，在采用 BP 神经网络系统反演流域中溶解氧（COD）浓度时，构造模型输出的模拟值与实测值的相对误差在 10%-20%之间，虽然在该误差条件下，可以实现对流域中溶解氧（COD）浓度的预测反演，但在精度方面仍存在不足。
由于水体成分受空间和时间的影响较大，虽然实验通过对富氧化有机物的反演，获取了流域中富氧化有机物的浓度及其分布，总结分析了引起水体富氧化现象的主要因素，但同时也缺乏对不同流域中富氧化有机物的时空变化分析。在今后的实验研究中，为了进一步分析水体富氧化现象的成因，可以针对不同区域和不同季节的水域构建不同的模型进行水体反演分析。
参考文献（略）
