共查询到16条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
MERIS影像水环境遥感大气校正算法评价——以鄱阳湖叶绿素a浓度反演为例 总被引：1，自引：0，他引：1
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
2.
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
3.
基于环境一号卫星高光谱遥感数据的巢湖水体叶绿素a浓度反演 总被引：5，自引：0，他引：5
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
4.
5.
NDCI法Ⅱ类水体叶绿素a浓度高光谱遥感数据估算 总被引：1，自引：0，他引：1
以太湖、巢湖为研究区,以Hyperion和HJ-1A卫星HSI高光谱数据以及实测水质浓度数据为实验数据,引入归一化叶绿素指数(NDCI),对Ⅱ类水体的高光谱叶绿素a浓度估算进行分析研究.首先对高光谱数据的光谱通道设置以及水体光谱特征进行分析,研究确定模型的最优波段.然后,将确定最优波段后的NDCI反射率因子作为变量与实测样本点数据进行回归分析,得到NDCI与叶绿素a浓度之间的回归关系,进行叶绿素a浓度的估算.与常用的比值法、一阶微分法和三波段法相比,NDCI的性能优于这3种方法,表明NDCI是一种计算简单、估算精度高、实用性强的Ⅱ类水体叶绿素a浓度估算方法. 相似文献
6.
太湖水体叶绿素浓度反演模型适宜性分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为确定适合太湖水体叶绿素的反演算法,为同类卫星数据的建模和应用提供参考,本文根据太湖2007年11月、2009年4月和2011年8月实测水质参数以及同步光谱数据,结合水色遥感传感器MODIS、MERIS、GOCI及我国自主发射的HJ-1号卫星CCD传感器波段参数,基于差值模型、比值模型、三波段模型及APPEL模型,分别建立太湖水体叶绿素浓度反演模型,并分析模型的适宜性.结果显示,基于不同传感器数据APPEL模型的决定系数为0.7308~0.8107,模型相对误差为15%~24%,均方根误差为21%~32%;三波段模型基于不同传感器数据拟合的决定系数为0.6014~0.7610,相对误差为28%~36%,相对均方根误差为39%~46%;差值模型决定系数为0.4954~0.7244,相对误差为39%~53%,相对均方根误差为51%~72%;比值模型决定系数为0.4918~0.7098,相对误差为41%~55%,相对均方根误差为56%~75%.相比较而言,APPEL模型的稳定性较强,适合于不同传感器数据的太湖水体叶绿素浓度的反演.此外,相应不同传感器波段位置、波段宽度对模型反演的精度和稳定性的影响也不同,当波段位置接近叶绿素特征波长时,较窄的波宽有利于模型精度的提高,波段位置和叶绿素浓度特征波长相差较大时,合理增加波谱范围有利于叶绿素特征信息的获取. 相似文献
7.
基于半分析模型的波段最优化组合反演混浊太湖水体叶绿素a 总被引：5，自引：0，他引：5
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
8.
叶绿素a含量能够在一定程度上反映水质状况,高光谱遥感可有效反演叶绿素a含量.该研究通过分析水体叶绿素a浓度与其高光谱反射特征之间的相关关系,采用单波段相关分析、波段比值、微分光谱和神经网络模型等多种算法建立了叶绿素a高光谱定量模型.结果表明:叶绿素a与单波段光谱在蓝、绿波段相关系数较低,而在红光与近红外波段有明显提高,微分光谱也表现出同样的趋势;反射率比值算法模拟效果好于线性回归法;神经元网络模型可以大大提高实测光谱数据的反演能力,确定性系数高达0.95.这为今后利用星载高光谱传感器在查干湖进行叶绿素a浓度大面积遥感反演提供了研究基础. 相似文献
9.
10.
大气对流层对雷达信号的传播延迟是制约重复轨道InSAR高精度测量应用的重要因素之一.本文描述了MERIS水汽数据用于ASAR干涉图大气改正的方法;并以美国南加州地区为例,选取4对ENVISAT ASAR数据进行了大气改正的研究.结果显示对这4幅干涉图,经过MERIS水汽数据改正后InSAR与GPS差异的RMS分别〖JP2〗降低了41.7%,65.2%,19.3%和39.4%.平均改善程度达41.4%.更重要的是,经过MERIS水汽改正后,从2005~2007年〖JP〗干涉图和2004~2007年干涉图中,能清楚地识别出三处形变最明显的区域：Long Beach-Santa Ana 盆地、Pomona-Ontario和San Bernardino,其形变速率从-8 mm/a到-28 mm/a,大部分在-20 mm/a左右,与这些地区2003年以前的历史形变速率基本一致.因此,采用无云条件下的MERIS水蒸汽数据改正同步获取的ASAR干涉图,可以显著地降低大气水汽对干涉图相位的影响,从而更真实地反映地表形变等地球物理信号. 相似文献
11.
Antonio Eff-Darwich Juan C. Pérez José Fernández Bego?a García-Lorenzo Albano González Pablo J. González 《Pure and Applied Geophysics》2012,169(8):1425-1441
Measurements of ground displacement through classical Differential Interferometric SAR (DInSAR) and advanced DInSAR techniques have been carried out over the entire actively volcanic island of Tenerife, Canary Islands. However, a detailed analysis of the effect of tropospheric water vapour on DInSAR at Tenerife should be carried out to evaluate its influence, including correction models that might improve the accuracy of DInSAR derived deformation signals. Unlike water vapour correction models that are based on space platforms (e.g. MODIS and MERIS), we present an alternative approach that is based on precise water vapour estimations derived from mesoscale numerical meteorological models, in particular the Weather Research and Forecasting (WRF) model. The application of this approach to a set of DInSAR observations of the island of Tenerife shows encouraging results. 相似文献
12.
为了获取青藏高原东北缘老虎山断裂带精确的震间形变速率场，通过对短时间基线干涉图大气改正效果的评价，从3种外部大气数据(MERIS, ERA-Ⅰ, WRF)中确定出最优的大气改正方法，用于长时间基线干涉图中的大气信号改正；然后利用层叠法(stacking)累积平均经大气和轨道改正后的干涉图，获取了研究区的震间形变速率场.结果显示:海原断裂系统区域内，MERIS和ERA-Ⅰ的大气改正效果优于WRF；MERIS和ERA-Ⅰ的改正结果给出了相似的形变速率场，断层两盘相对形变速率为视线向2.5 mm/a，转换成平行于断层方向为6.5 mm/a，与GPS结果一致；在近断层5 km的范围内，出现了较大的形变梯度，揭示了浅层蠕滑的存在. 相似文献
13.
14.
15.
叶绿素a浓度的动态峰反演方法 总被引：5，自引：1，他引：4
叶绿素a是影响内陆水体光学特性的主要水色要素之一.作为反映水体富营养化程度的重要参数指标,国内外学者发展了大量的算法和模型进行水体中叶绿素a浓度的遥感反演.这些算法均使用固定的波段位置.叶绿素a的特征谱段随着其浓度的变化存在一定的位移,尤其是701nm反射峰,其存在着明显的"红移"现象,因此使用固定波段势必带来一定的误差.通过对不同叶绿素a浓度水样的光谱曲线分析,提出动态峰反演叶绿素a浓度的方法.使用反射峰范围最大值和吸收谷范围最小值,而不是固定波长位置进行建模,以求获得更高的反演精度. 相似文献
16.
Annelies Hommersom Marcel R. Wernand Steef Peters Marieke A. Eleveld Hendrik Jan van der Woerd Jacob de Boer 《Ocean Dynamics》2011,61(4):463-480
Ocean colour-based monitoring of water masses is a promising alternative to monitoring concentrations in heterogeneous coastal
seas. Fuzzy methods, such as spectral unmixing, are especially well suited for recognition of water masses from their remote
sensing reflectances. However, such models have not yet been applied for water classification and monitoring. In this study,
a fully constrained endmember model with simulated endmembers was developed for water class identification in the shallow
Wadden Sea and adjacent German Bight. Its performance was examined on in situ measured reflectances and on MERIS satellite
data. Water classification by means of unmixing reflectance spectra proved to be successful. When the endmember model was
applied to MERIS data, it was able to visualise well-known spatial, tidal, seasonal, and wind-related variations in optical
properties in the heterogeneous Wadden Sea. Analyses show that the method is insensitive to small changes in endmembers. Therefore,
it can be applied in similar coastal areas. For use in open ocean situations or coastal or inland waters with other specific
inherent optical properties, re-simulation of the endmember spectra with local optical properties is required. However, such
an adaptation requires only a limited number of local in situ measurements. 相似文献