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一、概论 海洋、水文和环境调查中,经常需要测定不同深度水体中的泥沙含量。因目前的常规光学遥感技术只能测量表层水体中的泥沙含量,所以满足这种要求的唯一途径迄今仍然是采用传统的水文学方法。这种方法需要用船只运载笨重的采水器采集不同深度的水样,然后,将大量瓶装的水样,运送回实验室进行过滤、灼烧、衡重、称重等一系列繁杂操作。对于泥沙含量较高的水体,过滤一升水样就需要十多小时。成百上千水样的过滤,耗时十分惊人。所以这种成本高、效率低的技术现状极待改善。 相似文献
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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
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用分析模型方法反演水体叶绿素的浓度 总被引：16，自引：1，他引：16
水体叶绿素浓度是水质评价的一个重要指标。建立水体光学传输的分析模型，进而用分析模型反演水体叶绿素浓度，对于提高遥感反演水质参数的精度和实用性具有重要意义。作者于2004年6月初对太湖18个点位进行了同步水体波谱实测和水体取样分析。由这18个点位的实测数据，利用Gordon模型建立了R（0^-）的模拟模型，并进而用优化函数的方法反演水体叶绿素浓度。反演值与实测值的相关系数达到0．99，当叶绿素浓度高于30mg／m^3时，反演的相对误差小于20％。进而用该模型反演2005年7月太湖7个点位的叶绿素浓度，反演值与实测值的相关系数为0．94，其中，有6个点位的反演值相对误差小于60％。 相似文献
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在实验室单一成分叶绿素水体与巢湖复杂水体的条件下,比较了基于反射率光谱与基于偏振度光谱所建模型精度上的区别。结果显示,对于复杂水质条件水体,在叶绿素蓝绿光特征波段处,偏振度光谱比反射率光谱具有更好地克服其他光学活性物质影响和保留叶绿素浓度信息的能力;而在红光特征波段处,两种光谱反演效果的差异性则较小。 相似文献
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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
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叶绿素荧光是光合作用的有效探针,可用于海洋浮游植物的监测与定量评估。太阳诱导叶绿素荧光覆盖可见光—近红外650—800 nm,在～685 nm与～740 nm表现出两个形态不同的荧光峰特征。基于～685 nm荧光峰的叶绿素浓度反演算法较为成熟,但在高悬浮物和高叶绿素浓度的水体中,算法的有效性不足。基于叶绿素荧光在氧气吸收谱段(O2-A)的填充作用,水体遥感反射率光谱～761 nm峰值中包含有太阳诱导叶绿素荧光信号,能用于水体叶绿素浓度的估算,但该反射峰形态特征还取决于传感器的光谱分辨率。本研究基于不同光谱分辨率的大气吸收谱线特征,模拟了水体遥感反射率光谱(750—775 nm)上太阳诱导叶绿素荧光的信号响应特征;分析了利用遥感反射率(～761 nm)计算叶绿素荧光的原理,阐明了不同光谱分辨率条件下水体叶绿素荧光信号在反射光谱上的形态变化规律。采用水面以上测量法获取的离水光谱辐亮度,包含了水面的菲涅尔反射信号,由于真实的菲涅尔系数难以准确测量,这给基于～761 nm处遥感反射率峰值的荧光信号估算带来不确定性影响。研究表明,假定菲涅尔系数为0时,虽然～761 nm叶绿素荧光信号与其浓度具有较好的线性统计关系,但却带来较大的不确定性;这种不确定的影响,在低浓度叶绿素水体中表现明显,在高浓度叶绿素水体中,影响相对较小;准确估算菲涅尔系数,有助于减少这种不确定性影响。对基于遥感反射率～761 nm叶绿素荧光信号的深入探讨,将能推动未来水体叶绿素荧光的识别与利用。 相似文献
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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
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利用平均法、生物光学模型法和最优插值法3种数据融合方法对卫星传感器MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS获取的南海叶绿素a浓度的数据进行了融合,通过比较融合产品的质量,对3融合方法进行了评价。(1)利用现场测量的南海遥感反射率和叶绿素a浓度数据建立了南海叶绿素a浓度的反演模型,并应用于MODIS-Aqua、MOIDS-Terra及MERIS Level 2反射率数据,获取南海叶绿素a浓度。(2)将平均法、生物光学模型法、最优插值法分别应用于上述3颗卫星的叶绿素a数据进行数据融合,并用现场测量的同步叶绿素数据对融合后的产品进行了印证。(3)利用3种融合方法分别对南海2011年MODIS-Aqua、MODIS-Terra和MERIS等3个传感器的叶绿素a数据进行了月融合,分析了融合的南海叶绿素a浓度的时空分布特征。结果表明,融合数据大幅度提高了空间覆盖率,且具有较高可信度。平均法、生物光学法和优化插等3种融合方法性能有较大的不同,生物光学法具有高的运行速度,但有时空间覆盖率仍不能满足要求;优化插值法具有高的空间覆盖率,但其运行速度较慢。因此,在具体应用中,应根据需求选择合适的融合方法。 相似文献
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天津滨海新区地表水悬浮物浓度遥感反演研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对传统的实地地表水水质监测测量方法费时费力,且存在监测布设点有限,无法反映水质的时空变化情况等问题,该文以天津滨海新区的Landsat-8卫星影像作为数据源,将实地水样采集、实验室测量分析和遥感影像不同波段像元亮度值结合,对滨海新区海河水体的悬浮物浓度,分别建立基于统计回归和神经网络的两种经验算法反演模型。结果表明,神经网络模型的反演结果能较准确地反映实际水体的悬浮物浓度分布情况,为该地区地表水水质监测提供一种可行的解决方案。 相似文献
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水体光谱测量与分析Ⅰ：水面以上测量法 总被引：152，自引：9，他引：152
水色遥感的基础之一是水体光谱特征测量与分析。水体光谱特性包括两个方面 :表观光学特性(AOPs)和固有光学特征 (IOPs)。该文主要讨论与水色遥感基本参数直接相关的表观光学量的测量与分析。现场表观光谱的测量从方法上可分为两类 :剖面测量法和水表面以上测量法。两种方法相对独立 ,适用范围上具有互补性。该文主要针对水面以上测量法进行讨论。水色遥感一般要求表观光谱特性的测量必须能够导出离水辐射率LW、归一化离水辐射率LWN、遥感反射率Rrs、和刚好处于水面以下 0 -深度的辐照度比R等。国际上有关水色的测量规范中 ,仅有针对大洋一类水体的。中国的近岸水体和湖水绝大部分是二类水体 ,因此该文也将对二类水体光谱测量的有关参数化问题进行讨论。同时 ,对数据分析处理中的一些关键参数的确定 ,提出新方法 相似文献
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CODMn是反映水体有机污染程度的一个重要水质参数。地表水有机污染遥感监测主要面临两个挑战：技术方法大多基于经验模型,依赖大量实测数据;有机污染评价的综合性指标,水质参数不明确。针对上述问题,本文从辐射传输机理出发,基于研究区水体特征,考虑悬浮泥沙、叶绿素、耗氧性有机物3大水质因子,提出一种反演机理清晰、参数意义明确的像元反射率与CODMn浓度的物理模型。通过深圳市3大水库CODMn浓度反演与验证,决定系数R2达到0.832,模型方法可靠明。对3大水库CODMn浓度时空分布特征研究,结果表明：（1）3大水库总体CODMn浓度不高,受到轻度有机污染。（2）浓度高值区多在库角居民区附近,水库连接处未出现污染扩散。（3）2018年3月—2019年5月,库区水质改善,与2018年深圳市治水专项活动背景保持一致,建议水库水质保护核心是控制外源污染,避免丰水期污染源的输入。本文的模型方法是基于广东省典型水体光学参数,而水体固有光学特征具有季节差异,未来将进一步研究水体固光学特征变化模式,以提高模型的稳健性。此外,还可结合高分六号等谱段更多的卫星开展浅水区CODMn浓度反演的研究。 相似文献
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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
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由于时空变化而产生的水体后向散射系数参数化差异一直是影响水质参数遥感定量反演精度的一个重要因素。在对太湖遥感反射率光谱进行分类的基础上,针对影响太湖水体水色的不同主导因子,把太湖水体分为3种类型,分别利用半分析方法和光学闭合原理对后向散射系数进行模拟,在此基础上研究其光学特性及其与水体组分浓度的关系,最后针对3种不同主导类型的水体分别建立了后向散射系数参数化模型。将后向散射特性在不同时间和空间上的差异转化为水体不同主导因子在生物-光学上的差异,从而得到适用于太湖不同湖区及不同季节的后向散射系数参数化模型,为利用分析方法对太湖水质参数进行更为精确的遥感反演提供了基础。 相似文献
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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