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相似文献
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1.
内陆水体叶绿素a浓度定量反演是水质遥感的热点与难点.本文基于对内陆水体叶绿素a、悬浮物、溶解有机物与水分子的光谱特征分析,从半分析生物光学模型出发,利用太湖实测的水面 ASD 高光谱遥感数据三波段组合,进行迭代优化,得到与叶绿素浓度密切相关而受悬浮物与黄色物质影响小的最优波段组合模型,反演精度较高,其决定系数和均方根误差分别为 0.8358、3.816mg/m3,该方法可以有效地反演高浓度悬浮物主导光学特性的水体叶绿素a浓度.  相似文献   

2.
施坤  李云梅  王桥  杨煜  金鑫  王彦飞  尹斌  张红 《湖泊科学》2010,22(3):391-399
2008年11月、2009年4月,分别对太湖水体以及2009年6月对巢湖水体进行野外实验.对太湖水体遥感反射率进行因子分析,并利用遥感反射率的不同因子,对叶绿素和总悬浮物浓度进行反演,并对反演因子的普适性进行验证.利用第一因子反演太湖春季叶绿素浓度,平均相对误差为22.1%,均方根误差为3.48g/L,利用该方法反演巢湖、太湖秋季水体的叶绿素浓度没有取得较好的效果;利用第二因子反演太湖春季总悬浮物浓度,平均相对误差为13.9%,均方根误差为11.33mg/L,利用该因子反演巢湖、太湖秋季水体的总悬浮物浓度同样取得较好效果.结果表明:利用遥感反射率的第一因子对叶绿素浓度进行反演,该方法不具有普适性;利用遥感反射率的第二因子对总悬浮物浓度进行反演能取得较好的结果,此方法具有一定的普适性.  相似文献   

3.
水体中的有色可溶性有机物(CDOM)是湖泊生态系统中氮、磷等有机营养物质的重要来源,利用卫星遥感数据反演内陆水体中CDOM浓度一直是个挑战.因此本文基于滇池2009年9月、2017年4月以及太湖2016年7月的现场原位观测和室内实验,在分析水体固有光学特性的基础上,引入机器学习算法,建立了基于哨兵-3A OLCI传感器的我国内陆湖泊水体CDOM浓度随机森林反演模型.利用独立的验证数据集对所构建的随机森林模型及常用的波段比值模型、一阶微分模型、半分析模型、BP神经网络模型等的反演精度进行评价.结果表明:随机森林模型的均方根误差为0.14 m-1,平均相对误差为21%,与反演效果相对较好的BP神经网络模型相比,均方根误差降低了50%,平均相对误差降低了38%,反演精度得到了显著的提高.根据随机森林算法的特征重要性参数提供的各自变量影响力结果,发现B11(709 nm)和B6(560 nm)波段贡献率最大,是反演CDOM的敏感波段.最后将随机森林模型应用到滇池2017年4月12日、太湖2017年5月18日的哨兵-3A OLCI影像上,得到滇池、太湖水体CDOM浓度分布图.滇池CDOM浓度的分布特征大致符合东北、西南高,中西部低的趋势,且河口处的CDOM浓度高于湖泊水体,表明径流的输入给滇池水体带来了大量的CDOM.太湖CDOM浓度的分布特征大致符合西部高,湖心区和东部低的趋势.太湖西部以及北部梅梁湾受入湖河流影响较大,CDOM浓度较高,太湖开敞区远离河口处,受外源河流的影响逐渐减小,且由于湖水的不断稀释,CDOM浓度不断降低.太湖东部水生植物很多,湖水较为清澈,CDOM浓度较低.  相似文献   

4.
杨煜  李云梅  王桥  王彦飞  金鑫  尹斌  张红 《湖泊科学》2010,22(4):495-503
三波段模型是基于生物光学模型构建的叶绿素a浓度反演半分析模型,是目前反演内陆富营养化浑浊水体叶绿素a浓度效果较好的方法.本文通过星地同步实验,分析巢湖水体各组分光谱特征,分别基于地面实测数据与环境一号卫星高光谱遥感数据建立三波段模型反演巢湖水体叶绿素a浓度.结果表明,由于特征波段在不同数据源的位置不同,导致了两个模型波段选择及反演精度的差异.因此,只有在充分考虑遥感数据的光谱特征的条件下,分析遥感信息理论和实际图幅影像有效结合在一起的地物信息,才能进一步优化三波段模型的波段选择,实现遥感数据定量反演水体叶绿素a浓度的目标.  相似文献   

5.
太湖叶绿素a同化系统敏感性分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
太湖叶绿素a同化系统对于不同参数的敏感性将直接影响到该系统能否精确的估算太湖叶绿素a的浓度分布.利用2009年4月21日环境一号卫星(HJ-1B CCD2)影像数据反演太湖叶绿素a浓度场信息.以此作为背景场信息,结合基于集合均方根滤波的太湖叶绿素a同化系统,分析和评价了样本数目、同化时长、背景场误差、观测误差和模型误差对于同化系统性能的影响.结果表明:从计算成本、系统运行时间和同化效果等方面分析,当集合样本数目达到30~40左右时同化系统取得了较好的结果;同化系统对于背景场误差的估计变化不是很敏感,即初始场的估计是否准确对于同化系统的性能影响不是很大;同化系统对于模型误差和观测误差的变化较为敏感,不同的测试点位由于水体动力学性质不一,其敏感性的表现形式有所差异;利用数据同化方法可以有效地估算太湖叶绿素a浓度.  相似文献   

6.
基于半分析算法的香港邻近海域叶绿素a浓度反演   总被引:2,自引:0,他引:2  
为进一步了解香港近海水体特性及监测其水质状况,根据2001年3-5月在香港临近海域调查取得的实测资料,对该海域水体光谱进行解析,开发该海域叶绿素a浓度与色素吸收系数aph(675)的经验模型,具有较高相关性;用剖面数据外推及水体光谱模拟方法完成对水下表面遥感反射率光谱的推导;进而建屯反演低浓度区叶绿素a浓度的半分析算法,反演结果与实测值比较平均相对误差为45%,均方根差0.933,相关系数0.78,误差主要来源于外推演算及散射模型.结果表明该算法在低悬浮物低叶绿素浓度区域有一定适用性.  相似文献   

7.
应用实测光谱估算千岛湖夏季叶绿素a浓度   总被引:4,自引:2,他引:2  
依据2010年8月的实测数据构建了千岛湖水体夏季叶绿素a浓度的实测光谱数据估算模型,并进行了验证.利用ASD FieldSpec3野外光谱仪获取高光谱数据,计算水体离水辐亮度和遥感反射率.通过寻找反演水体叶绿素a浓度的高光谱敏感波段,采用单波段相关分析、波段比值、微分光谱、三波段模型、BP人工神经网络等多种算法进行比较分析,结果表明:叶绿素a浓度与单波段光谱反射率的相关性不大;596 nm和489 nm波长处反射率比值、545 nm处光谱一阶微分与叶绿素a浓度均呈较显著相关,估测模型决定系数R2分别为0.782、0.590,RMSE分别为0.89、1.98μg/L;三波段模型的反演结果优于传统的波段比值和一阶微分法,R2为0.838,RMSE为0.71μg/L;神经网络模型大大提高了叶绿素a浓度的反演精度,R2高达0.942,RMSE为0.63μg/L.本研究为今后在千岛湖水域的夏季相邻月份进行叶绿素a浓度大范围遥感反演研究奠定了基础.  相似文献   

8.
水体Chl.a浓度是水质评价的一个重要指标,受悬浮物浓度季节性变化的影响,如何削弱悬浮物的光谱干扰,是实现内陆水体Chl.a浓度遥感高精度反演的难点之一.基于2011-2013年妫水河6次实测水体高光谱数据和水体Chl.a浓度数据,评价广泛应用的三波段模型和非线性拟合能力较好的支持向量机回归(SVR)模型的反演精度,使用基线校正和一阶微分方法来削弱实测高光谱中非Chl.a光谱信息.定义两种基线:750 nm的反射率值;500与750 nm的反射率值连线,基线校正为光谱反射率减去基线值.利用2013年7月的实测数据进行验证,结果表明,SVR模型比三波段模型更适合季节性浑浊水体的Chl.a浓度反演.通过基线校正筛选后的波段反射率组合作为输入变量能够提高SVR模型的反演精度,决定系数为0.68,均方根误差为3.38μg/L;线性基线校正提高三波段Chl.a估算模型的反演能力有限.  相似文献   

9.
MERIS是2002年发射的在轨运行近10年的ENVISAT-1卫星上搭载的主要传感器之一,在波段设置和辐射灵敏度等方面有非常突出的优势,能够较好地运用于Ⅱ类水体叶绿素a浓度反演,但Ⅱ类水体的大气校正仍然是亟待解决的一个关键问题.以我国第一大淡水湖——鄱阳湖为研究区域,采用FLAASH、6S、BEAM和QUAC共4种大气校正算法对2005和2011年具有同步实测光谱数据的鄱阳湖ENVISAT-1卫星MERIS影像进行大气校正处理,并对12种叶绿素a浓度反演模型的波段组合因子进行大气校正效果的对比分析.结果表明:(1)4种大气校正中,大气校正结果精度由高到低表现为FLAASH6SBEAMQUAC,平均相对误差分别为31.13%、31.88%、69.48%和42.64%;决定系数(R2)分别为0.60、0.57、0.38和0.24;(2)在12种叶绿素a浓度反演模型的波段组合因子中,FLAASH得到的结果最优,其次是6S,BEAM和QUAC最差,在FLAASH算法中,由665、708和753 nm 3个波段遥感因子((Rrs(510)/[Rrs(443)/Rrs(560)])组成的模型精度最高,平均相对误差为25.12%,R2为0.74.建议采用FLAASH大气校正结果组成这个波段组合进行鄱阳湖叶绿素a浓度反演.  相似文献   

10.
胡耀躲  张运林  杨波  张毅博 《湖泊科学》2018,30(4):992-1003
总悬浮物是水体中重要的光学敏感物质之一,很大程度上决定了水柱中光的吸收、散射和衰减,同时吸附营养盐、重金属和有毒有害物,对水体物质生物地球化学过程、沉积物埋藏动力和湖泊环境演化具有重要的意义.基于星地同步实验和静止水色成像仪GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)构建了太湖悬浮物浓度估算模型,并分析了典型风浪过程中太湖悬浮物浓度短期动态变化过程.研究表明:对太湖水体悬浮物浓度较为敏感的波段为GOCI的第7波段(745nm)和第8波段(865 nm),悬浮物浓度与对应波段遥感反射率线性相关决定系数分别为0.72和0.55;基于GOCI第7波段的悬浮物浓度单波段遥感估算模型能较为准确地估算太湖的悬浮物浓度,模型相对均方根误差和平均绝对百分误差分别为28.3%和24.4%.通过研究典型风浪过程前后太湖悬浮物浓度变化发现其短期动态变化显著,风速、风向是悬浮物浓度短期动态变化的重要驱动因素,悬浮物浓度与风速呈正比,并随着风向扩散;高频连续GOCI影像结果显示悬浮物浓度短期动态变化对风浪扰动的响应有一定的滞后性,滞后时间为数小时到1天,悬浮物沉降与沉积物再悬浮的临界风速约为3.4 m/s.  相似文献   

11.
太湖冬季有色可溶性有机物吸收荧光特性及遥感算法   总被引:3,自引:2,他引:1  
基于2006年和2007年1月两次太湖采样,对50个点位的有色可溶性有机物(CDOM)光谱吸收、荧光、溶解性有机碳(DOE)浓度及遥感反射率进行测定与分析,探讨冬季太湖CDOM的吸收荧光特性及空间分布,建立CDOM吸收系数的遥感反演算法.结果表明,太湖冬季CDOM在355nm处吸收系数a(355)变化范围和均值分别为1...  相似文献   

12.
小时尺度水面蒸发可影响水面大气边界层热力和动力结构,分析湖泊小时尺度水面蒸发主要影响因素,选取准确模拟其特征的蒸发模型,将有助于改善流域天气预报和空气质量预报.基于太湖避风港站2012—2013年通量、辐射和气象观测数据,分析太湖小时尺度水面蒸发主要影响因子和3个模型(传统质量传输模型、Granger and Hedstrom经验模型、DYRESM模型)的模拟效果.结果表明:影响太湖小时尺度水面蒸发的主要因子为水气界面水汽压差和风速的乘积,而非净辐射.传统质量传输模型、Granger and Hedstrom经验模型、DYRESM模型模拟值与全年实测值的一致性系数分别为0.92、0.87和0.89,均方根误差分别为28.35、41.58和38.26 W/m~2.传统质量传输模型对太湖小时尺度水面蒸发的日变化和季节动态模拟效果最佳,其夜间模拟相对误差小于3%,除秋季外,其他季节的模拟绝对误差均小于4 W/m~2.Granger and Hedstrom经验模型系统性地高估太湖潜热通量,在大气较为稳定的午后(高估22~32 W/m~2)和冬季(高估72%)高估最为明显,模拟效果最差.DYRESM模型也系统地高估太湖潜热通量,模拟效果居中.考虑水汽交换系数随风速的变化特征将有助于改善传统质量传输模型和DYRESM模型对太湖小时尺度水面蒸发的模拟精度.  相似文献   

13.
In order to obtain Pb content in soil quickly and efficiently,a multivariate linear regression(MLR) and a principal component regression(PCR) Pb content estimation model were established on the basis of hyperspectral techniques,and their applicability in different soil types was evaluated.Results indicated that Pb exhibited strong spatial heterogeneity in the study area,and more than 82% of the samples exceeded the background value.In addition,the pollution range was large.Pb was sensitive in the nearinfrared band,and the correlation of absorbance(AB) was most significant of all the transformed forms.Both models achieved optimal stability and reliability when AB was used as an independent variable.Compared with the PCR model,the stability,fitting accuracy,and predictive power of the MLR model were superior with a coefficient of determination,root mean square error,and mean relative error of 0.724%,24.92%,and 28.22%,respectively.Both models could be applied to different soil types;however,MLR had better applicability compared with PCR.The PCR model that distinguished different soil types had better reliability than one that did not.Thus,the model established via hyperspectral techniques can achieve largearea,rapid,and efficient soil Pb content monitoring,which can provide technical support for the treatment of heavy metal pollution in soil.  相似文献   

14.
VIIRS(Visible Infrared Imaging Radiometer Suite)作为MODIS(The MODerate resolution Imaging Spectroradiometer)的后继传感器,可在全球范围内实现对气溶胶的连续时空监测.卫星反演的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)是研究地球能量收支平衡、气候效应和空气质量的重要大气参数.但在中国重污染天气情况下,现有的VIIRS陆地气溶胶产品存在一定不足.因此,本研究改进云识别方法,优化像元筛选,约束气溶胶类型选择,实现重污染情况下AOD的反演.基于地基AERONET(AErosol RObotic NETwork)的验证结果表明,相比NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)产品,改进后的反演结果克服了反演值偏低的问题,且表现出更好的相关性,RMSE从0.236下降到0.219.为验证在重污染条件下改进算法的适用性和准确性,本文对比了两种污染条件下的反演结果(0.6AODAERONET 1和AODAERONET1).统计结果表明,在较重污染天气条件下(AODAERONET1),相比NOAA的AOD产品,本文结果的反演率从32.3%提升为68.8%,回归分析的斜率提高为0.80,相关系数达到0.76,均方根误差为0.307,在增加反演量的同时保证了反演的精度.  相似文献   

15.
基于多时相MERIS数据,本文对滇池叶绿素a浓度的时空变化趋势进行了研究.以野外实测数据为基础,对应用较好的三种叶绿素a浓度反演模型进行了验证比较,通过精度评价和误差分析选择最优的三波段模型;将其应用到经过几何纠正和大气纠正等预处理后的MERIS数据系列,得到2003 - 2009年时间序列下的57幅滇池叶绿素a浓度分...  相似文献   

16.
Forecasting of space–time groundwater level is important for sparsely monitored regions. Time series analysis using soft computing tools is powerful in temporal data analysis. Classical geostatistical methods provide the best estimates of spatial data. In the present work a hybrid framework for space–time groundwater level forecasting is proposed by combining a soft computing tool and a geostatistical model. Three time series forecasting models: artificial neural network, least square support vector machine and genetic programming (GP), are individually combined with the geostatistical ordinary kriging model. The experimental variogram thus obtained fits a linear combination of a nugget effect model and a power model. The efficacy of the space–time models was decided on both visual interpretation (spatial maps) and calculated error statistics. It was found that the GP–kriging space–time model gave the most satisfactory results in terms of average absolute relative error, root mean square error, normalized mean bias error and normalized root mean square error.  相似文献   

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