共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
利用MODIS影像数据,对水华现象出现的重要物质——巢湖水体叶绿素a信息进行反演。在对数据进行预处理后,采集影像相应位置的像元灰度值,与现实中在对应位置观测的湖水叶绿素a浓度进行相关性拟合分析,得到叶绿素a浓度与像元灰度值的相关性方程与相关系数。在建立相关性模型时采用了单波段和波段比值法,得到的最高相关系数为R2=0.881 8,表明利用这种方法反演巢湖水体叶绿素a浓度空间分布具有一定的可靠性。选择相关系数性较高的2个拟合方程反向演算MODIS影像,最后成功得到巢湖湖面当日叶绿素a浓度分布状况图,为巢湖防治水华发生提供了比较准确可靠的信息。 相似文献
2.
探明不同区域及不同营养状况下水库叶绿素a的共同敏感波段,基于G F-1号卫星16 m分辨率的多光谱WFV传感器影像构建叶绿素a浓度普适性反演模型.文中以湖南省3种不同营养状况的水库为研究对象,在实测高光谱及GF-1/WFV影像预处理基础上,对比实测高光谱数据与GF-1/WFV影像数据,采用相关性分析筛选叶绿素a敏感波段,基于GF-1/WFV影像数据构建叶绿素a浓度一元回归联合反演模型,生成浓度等级图.研究表明,相关性分析下叶绿素a的敏感波段区间为550～620 nm,波段区间对应影像中的绿波段(520～590 nm),模型反演精度较优,满足水库叶绿素a浓度监测精度要求,可为发展基于遥感影像大面积反演不同污染程度水质叶绿素a浓度提供基础支持. 相似文献
3.
以武汉东湖为研究区域,利用MODIS数据和地面准同步叶绿素a浓度实测数据,建立适合东湖水体的叶绿素a浓度遥感定量估算模型,从而分析MODIS数据应用于内陆湖泊水体叶绿素a浓度反演的可行性。 相似文献
4.
5.
鄱阳湖叶绿素a浓度遥感定量模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
叶绿素a浓度是反映湖泊水体营养状况的重要指标,本研究通过分析水体叶绿素a浓度与高光谱反射特征的相互关系,采用一阶微分值和峰值比值法分别建立了叶绿素a的高光谱定量反演模型,在此基础上与同步MODIS数据敏感波段建立卫星定量反演模型。结果表明:叶绿素a荧光峰出现在波段690nm-700nm,波段696nm一阶微分值相关系数最大;波段700nm与波段680nm的比值与其对数相关性较好,MODIS数据波段2和波段1比值的指数模型为最佳的回归模型。 相似文献
6.
应用MODIS数据反演河北省海域叶绿素a浓度 总被引：6，自引：0，他引：6
为了建立更加合理、准确的叶绿素a遥感反演模型,利用地物光谱仪测定了河北省海域水面的光谱反射率,分析了光谱反射率与实测叶绿素a浓度之间的关系.在此基础上,通过MODIS数据各波段及波段组合的反射率与实测叶绿素a浓度的相关分析,确定第1波段(B1)为最佳反演波段,建立了应用B1反演叶绿素a浓度的遥感模型,并对模型精度进行验证.结果表明:该模型相关系数为0.66,反演结果均方根误差为0.48 mg/m3,模型精度优于SeaDAS的OC3标准经验算法;该模型反演河北省海域表层水体的叶绿素a浓度有较好的效果. 相似文献
7.
8.
基于季节分异的太湖叶绿素浓度反演模型研究 总被引：4，自引：0，他引：4
叶绿素浓度反演算法主要有经验方法、半经验/分析方法和分析方法,其中半经验/分析方法应用最为广泛。但是反演的模型以及模型中的参数和反演精度都随着水体中叶绿素浓度的变化而改变。不同的季节水体中叶绿素浓度不同,水体反射光谱曲线特征和与叶绿素浓度相关性较高的敏感波段也不一致,使得各季节选用的反演模型和模型中的参数也存在一定的差异。本文在对2005年1—10月份叶绿素a（Chla）浓度季节差异进行分析的基础上,对4—10月份同步测量的水体光谱数据分春、夏、秋三个季节进行分析,分季节建立叶绿素浓度反演模型,并对它们进行比较,旨在为各季节选择最佳的反演模型。研究结果表明：春季和秋季选用波段比值算法反演精度较高,其中对数模型,线性模型和一元二次模型都有较高的相关性;夏季选用微分算法较好,该算法所建立的三种模型均具有较高的相关性。 相似文献
9.
基于高光谱遥感反射比的太湖水体叶绿素a含量估算模型 总被引：19，自引：1，他引：19
旨在寻找叶绿素a的高光谱遥感敏感波段并建立其定量估算模型。通过对太湖水体的连续监测，获得了从2004年6月到8月3个月的太湖水体高光谱数据和水质化学分析数据。利用实测的高光谱数据分析计算太湖水体的离水辐亮度和遥感反射比；然后，通过相关分析寻找反演叶绿素a浓度的高光谱敏感波段，进而建立反演太湖水体叶绿素a浓度的高光谱遥感定量估算模型，并用相关数据对模型进行精度分析。研究发现，水体的遥感反射比光谱在719nm和725nm存在两个峰，其中719nm处的峰更明显且稳定。通过模型的对比分析，发现用这两个峰值处的遥感反射比参与建模可以提高叶绿素a的估算精度；并且认为由反射比比值变量R719／R670所建立的线性模型对叶绿素a浓度的估算精度最理想。 相似文献
10.
11.
12.
目前, 针对太湖水体的叶绿素波段敏感性的分析, 大多集中在实测的高光谱反射率数据或者图像提取反射率与叶绿素浓度的统计分析结果上, 缺乏基于水体光学特性的研究, 并且两者之间的一致性也一直缺少论证。研究中采用2004 年4 月和2007 年8 月的两期数据, 首先从水质参数的生物光学特性入手, 基于生物光学模型, 利用叶绿素和其他水质参数的吸收和后向散射系数, 模拟计算其他水质参数不变, 叶绿素浓度处于不同水平时的水面反射率, 分析实测反射率对叶绿素浓度变化的响应; 利用MODIS 的波段响应函数把实测光谱模拟成宽波段的MODIS 反射率, 以此作为桥梁进而对实测的高光谱反射率和MODIS 图像提取反射率与叶绿素浓度的相关程度的一致性进行分析, 为利用MODIS 图像进行水质参数反演时的反演因子选择提供了依据。 相似文献
13.
14.
叶绿素a荧光遥感研究进展 总被引：11，自引：0，他引：11
继叶绿素a反演的“蓝绿比值法”后,叶绿素a荧光遥感成为海水叶绿素a浓度反演的重要方法,对提高二类水体和赤潮水体的叶绿素a浓度的反演精度效果明显。本文回顾了人们对水体叶绿素a荧光的认识、测量和研究的历史过程,介绍了荧光产生的生物学机理以及它随叶绿素a浓度的正相关和“红移现象”等主要光谱特征。本文还总结了荧光量子产量、不同藻种生理状态、水体其他物质及大气的吸收等多种因素对叶绿素a荧光遥感的影响。基于对叶绿素a荧光光谱特征和影响因素的认识,人们相继建立了两种荧光遥感方法———基线荧光高度法和归一化荧光高度法。对于前景广阔的叶绿素荧光遥感领域,人们正进行着更深入的研究与探索,积累更多的现场数据和卫星同步数据,逐步完善和改进反演模型。 相似文献
15.
昆承湖水质状况遥感监测与空间特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
针对镇域水资源常规的监测方法不能满足对水质适时、大尺度的监测评价要求等问题,该文以江苏常熟辛庄镇昆承湖为例,分析叶绿素a(Chl-a)和悬浮物(SS)浓度值与水体归一化反射光谱、一阶微分反射光谱特征的关系,运用PEARSON法分析两者之间的相关性,确定Chl-a和SS的敏感波段,利用Chl-a和SS敏感波段归一化光谱反射值和实测浓度数据建立了水质参数反演模型。采用同时相ETM遥感数据对水质参数(叶绿素a和悬浮物)浓度进行遥感定量反演,并根据反演结果分析镇域水体污染空间分布特征。结果表明,对水质参数几个最大正(负)相关的光谱值进行波段组合处理可以提高反演精度,并且模型反演值和实测浓度值之间误差较低。通过对叶绿素、悬浮物等水质参数反演实现了对昆承湖水体污染状况的快速、准确和动态的信息获取和评价,有效地实时监测镇域水体在空间和时间上的变化状况和特性。 相似文献
16.
本文探讨利用新一代微卫星遥感数据CHRIS/PROBA定量反演三峡坝区叶绿素(Chl)浓度的方法。首先对CHRIS/PROBA高光谱影像进行去条带、几何校正、辐射校正、大气校正等预处理,得到水体像元的遥感反射率;然后结合三峡坝区水质,分析了悬浮物对叶绿素浓度反演的影响,采用半经验回归方法建立了叶绿素浓度反演算法;最后在对算法验证的基础上,将模型应用到经过一系列预处理的影像中,得到三峡坝区叶绿素浓度的遥感反演结果,并对反演结果进行了分析。分析表明,CHRIS/PROBA影像在三峡坝区水质的遥感监测中是可用的,且反演结果精度较高。 相似文献
17.
简要介绍了国内外近海岸悬浮泥沙定量化遥感反演的研究进展及悬浮泥沙遥感反演模型的建立方法,通过对国内外近年研究的部分悬浮泥沙遥感反演模型进行简单分类、对比分析得出其优缺点,并针对部分悬浮泥沙遥感反演模型的不足和目前遥感技术在悬浮泥沙定量反演中的应用提出了一些肤浅见解。 相似文献
18.
基于野外测定的水质参数,通过研究三峡坝区水体中水色要素浓度与反射率之间的关系,选择反演叶绿素、悬浮物、溶解性有机物的最佳波段,建立了反演水色要素浓度的遥感定量模型。研究表明,在波段比值的基础上进行幂次修正的波段组合反射率与SS浓度相关性较好(R2=0.76),可以用来估算悬浮物浓度;悬浮物浓度影响叶绿素浓度的反演精度,通过在模型中增加一个红绿波段比值指数项的方法能够抑制或削弱悬浮物的影响,提高了叶绿素浓度的反演精度(R2=0.75);DOC反演模型中,绿光波段与红光波段反射率的对数值能较好的估算DOC浓度,且与log(DOC)相关程度最高,决定系数为0.85,反演精度较高。 相似文献
19.
HJ-1A/B卫星CCD影像的武汉市东湖水色三要素遥感研究 总被引：2，自引：0，他引：2
以武汉市东湖为研究区域,利用同步的MODIS-Terra气溶胶光学厚度数据为输入参数,采用FLAASH模型对2010年3月11日HJ-1A/B卫星CCD影像进行大气校正处理,并利用多年实测数据建立叶绿素a浓度、悬浮泥沙浓度、黄色物质吸收系数三要素神经网络反演模型,对水色三要素进行反演。通过对反演结果与实测数据的对比分析可知,悬浮泥沙浓度、黄色物质吸收系数和叶绿素a浓度的平均相对误差分别为28.052%、17.628%和35.621%,表明HJ-1A/B卫星CCD传感器基本能满足II类水体水色要素的遥感监测需求。 相似文献
20.
福建近岸悬浮泥沙浓度遥感监测 总被引：2，自引：0，他引：2
本文研究利用遥感技术监测大面积海域的悬浮泥沙浓度(SSC)、综合探究福建近岸SSC的时空变化规律:采用前人通过实测资料建立的福建近岸海域的SSC反演模型,选取不同时相的MODIS数据集,利用IDL&ENVI对福建近岸海域的SSC进行遥感反演,并从SSC的基本分布模式、随潮汐变化、随季节变化和随风场变化等4个方面进行时空变化分析.结果表明,福建近岸海域SSC由近岸向外岸逐渐降低;大潮时的SSC高于小潮时的SSC;福建省三大流域入海处的SSC在秋季最高;此外,SSC的分布受风速和风向的影响很大. 相似文献