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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
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现有水色卫星主要是针对大洋清洁水体设计,内陆浑浊水体多数波段经常饱和;而发展可以业务化运行的内陆水体叶绿素a算法,为生产实践服务,一直是水色遥感的重点和难点之一.利用2013年巢湖星地同步数据(N=55),通过经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分析方法,选用MODIS唯一不饱和的4个波段(469、555、645、859 nm)数据进行分解,然后回归建模;并使用第三方独立的巢湖实测数据(N=40)进行验证(R2=0.63,URMSE=85.46%).结果表明:该算法用于MODIS影像上,空间分布合理,季节差异明显,且在高悬浮物水体、不同气溶胶条件下均有很好的抗扰动性.实践证明EOF算法可以应用于业务化运行的内陆水体叶绿素a浓度估算,并对其他水色参数反演具有一定的借鉴意义. 相似文献
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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
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基于叶绿素荧光峰特征的浑浊水体悬浮物浓度遥感反演 总被引：4，自引：0，他引：4
内陆水体光学特性复杂,其水质参数遥感反演是当前环境遥感研究的热点与难点.2004年10月在太湖实测了67个站点的遥感反射率与相应站点水质参数浓度,通过对水体反射率光谱的分析发现,秋季太湖悬浮物主导了水体光学特性,叶绿素荧光峰的特征主要体现为悬浮物浓度的变化.据此建立了基于水面实测岛光谱遥感反射率数据的叶绿素荧光峰特征与悬浮物浓度之间的拟合关系,发现二者具有很好的响应关系.具体分析了叶绿素荧光峰绝对高度、基线高度、归一化高度(分别归一化到560nm附近最大反射率波段与近红外810nm附近最大反射率波段)及荧光峰积分面积(包括积分总面积、基线以下面积与基线以上面积)等儿种光谱特征与悬浮物浓度之间的关系,其相关系数(R2)分别为0.8822、0.7483、0.8901、0.8547、0.8927、0.8877、0.8632,平均相对误差分别为27.25%、41.03%、27.11%、25.75%、24.91%、25.47%、27.54%.总体反演精度较高,其中总积分面积法效果最好,基线高度法效果最差,而叶绿索荧光峰波段的位移与悬浮物浓度之间不存在明显的相关性.研究结果表明叶绿素荧光峰特征在浑浊内陆水体悬浮物浓度信息提取中具有很好的应用前景,该方法可为浑浊的二类水体悬浮物遥感反演提供了一个新思路. 相似文献
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洪泽湖是南水北调东线工程的重要枢纽.为评估水环境长期变化,于2012-2018年开展逐月水质监测.结合水文气象与淮河水质水量数据,分析洪泽湖水质长期变化趋势及空间分异的驱动因素,结果显示:2012-2018年,洪泽湖总氮、总磷多年平均浓度为1.74和0.081 mg/L,分别为Ⅴ类水和Ⅳ类水,透明度均值为0.48 m,下降趋势不显著,而高锰酸盐指数、叶绿素a多年平均浓度分别为4.13和0.008 mg/L,呈显著下降趋势.在空间分布上,过水区总氮、总磷浓度显著高于成子湖、溧河洼;高锰酸盐指数、叶绿素a浓度则相对较低,透明度则是成子湖较高,溧河洼和过水区相近.3个湖区的叶绿素a浓度下降明显,但过水区的高锰酸盐指数呈上升趋势.洪泽湖与淮河水质相关性分析结果显示,洪泽湖总氮、总磷浓度与淮河水质呈强相关性,特别是过水区各个水质指标与淮河水质均有显著的相关性,而成子湖、溧河洼水质与淮河水质相关性较弱.广义可加模型(GAM)显示,过水区的总氮、总磷浓度等参数与淮河营养盐、高锰酸盐指数及悬浮物浓度变化的关系显著,成子湖和溧河洼的水质指标影响因素差异较大,成子湖、过水区的叶绿素a浓度与高锰酸盐指数相关性较强,而溧河洼的叶绿素a浓度与降水、透明度关系显著.相关性和GAM模型表明淮河对于洪泽湖,尤其是对过水区的水质影响极为明显,是洪泽湖维持较高营养水平和水质空间分异的重要原因.尽管不同湖区叶绿素a浓度下降趋势表明洪泽湖营养状态有所降低,但其氮、磷浓度仍维持在较高水平,存在富营养化风险.应持续关注淮河入湖水质变化,削减污染物输入,压缩湖泊围网、圈圩养殖规模,通过加强水污染防治和水域空间管控保障洪泽湖水环境安全. 相似文献
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实地测试太湖水体的反射光谱,实验室分析水样,运用相关分析法探求叶绿素、悬浮物的光谱特征波段,估测叶绿素和悬浮物含量;对比LandsatETM波段,运用不同的函数曲线对相应的波段组合进行回归拟合,建立相应的估测模型,选取精度最好的两个分别对太湖的叶绿素和悬浮物含量进行估测.结果表明:(1)对多光谱遥感而言,LandsatTM/ETM是定量获取叶绿素和悬浮物的较好的数据源,但不是最适合的数据源;(2)通过ETM3与叶绿素建立一定的函数关系来估测叶绿素含量具有较高的精度,其中利用算术组合ETM3/ETM1估测叶绿素的精度最高;(3)ETM4与悬浮物具有较高的相关度,其中利用算术组合ETM4/ETM1估测悬浮物含量的精度最高;(4)LandsatETM卫星影像中,不同尺寸的像元窗口影响水质参数的估测精度;对叶绿素估测而青,7×7或者5×5窗口比较适合,对悬浮物估测而言,一般不超过3×3. 相似文献
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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
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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
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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
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基于遥感藻总量和气象因子的巢湖不同湖区藻华预测 总被引：1，自引：0，他引：1
湖泊能为人类提供不可或缺的资源,而全球普遍存在的湖泊富营养化导致的藻华频繁暴发正不断损害湖泊生态环境服务功能.为合理保护湖泊环境和防治藻华危害,需预测藻华暴发.以我国富营养巢湖为研究区,本文构建了一种基于遥感藻总量和气象因子的不同湖区藻华暴发概率预测方法.基于MODIS/Aqua数据,研究首先反演了2003—2019年日尺度的藻华分布和考虑垂向结构的水柱藻总量.然后,统计了西、中和东巢湖的藻华面积,判别了藻华/非藻华日,并匹配日平均藻总量和气象因子.最后,筛选出藻华形成的关键影响因子——藻总量、气温和水汽压,并构建了不同湖区日藻华暴发概率的Logistic预测模型.不同湖区月平均藻总量基本一致,但藻华暴发日占比呈“西高东低”特征.对西、中和东巢湖的藻华/非藻华检验样本,模型精度分别为90%、85%和89.5%,模型也适用于2020年夏秋季和冬春季藻华预测.湖泊藻华暴发是藻类大量增殖并在一定气象条件下的产物,故基于遥感藻总量和气象因子的藻华暴发概率预测科学合理,可推广应用于太湖等其他富营养湖泊. 相似文献
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巢湖是我国五大淡水湖之一，近年来水体富营养化严重，蓝藻水华频繁暴发.通过收集2000-2015年晴好天气下2478景MODIS Terra和Aqua影像，利用浮游藻类指数，提取巢湖蓝藻水华时空分布数据.结果显示，巢湖蓝藻水华覆盖面积、暴发频率以及持续时间都在增加，每年最初暴发时间提前.从分布上来看，西巢湖依然严重，中巢湖、东巢湖水华暴发面积较以往大大增加；过去16年内巢湖蓝藻水华暴发频率持续增长，其中2007年最为严重，2008-2010年暴发频率出现缓和，此后又出现增长趋势.这些研究结果有助于掌握蓝藻水华的情况，为巢湖科学治理提供了数据支持. 相似文献
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太湖、巢湖、滇池水华与相关气象、水质因子及其响应的比较(1981-2015年) 总被引：4，自引：4，他引：0
比较了太湖、巢湖、滇池（"三湖"）1981-2010年间的气象要素，1987-2015年间的水质要素，2000-2013年间的年内水华起始日期与持续时间，以及与水华相关的已有研究情况.其中，气象要素包括气温、日温差、风速、风向、气压、降水、相对湿度等；水质要素包括水温、总氮浓度、总磷浓度、水体综合营养指数等.对比结果表明，云贵高原湖泊滇池因其冬、春季节气温较高且日温差较大等气象特征，以及总磷浓度较高等水质特征，相比于东部平原湖泊太湖、巢湖而言更易发生水华，且在"三湖"中水华年内起始日期最早，持续时间最长.然而，目前有关滇池水华的研究相对于"三湖"中的太湖却远远不足.鉴于滇池所处湖区的独特气象、水质特征，平原水华湖泊的研究结果难以有针对性地指导其水华控制，亟需提高滇池水华研究的系统性与深度.只有因地制宜，方有希望逐步有效控制、减轻、乃至消除滇池水华. 相似文献
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巢湖、太湖蓝藻湖靛及其提取物的动物毒性初步研究 总被引：1，自引：0，他引：1
对国内淡水湖泊巢湖、太湖中的蓝藻湖靛及其提取物（藻胆蛋白），进行了动物毒性实验。实验动物为昆明种小白鼠，采用灌胃法给药。给药后小白鼠均无中毒症状，一周内无死亡。说明巢湖、太湖中蓝藻湖靛及其提取物，对以小白鼠为代表的哺乳类动物消化系统，基本不产生毒性。这对于开发两湖中的蓝藻作为鱼、家禽等饲料和提取其中的植物蛋白（藻胆蛋白）作为营养食品添加剂等有一定意义。 相似文献
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湖泊中有色可溶性物质对近紫外及蓝光衰减的影响 总被引：10，自引：3，他引：10
研究巢湖(藻型湖泊)和龙感湖(草型湖泊)的有色可溶性物质(CDOC)对近紫外及蓝光衰减的影响时发现：巢湖水体中可溶性有机碳含量比龙感湖大。2个湖泊中来源不同的可溶性有机碳对光的吸收极其相似，只是在量上有差异。在巢湖水体中，光的衰减曲线在355—400nm之间有一个峰，且Kd值较大，而在龙感湖水体中，光的衰减曲线在500nm以下时随着波长的递减而增加。从CDOC对Kd的贡献来看，它们之间最大的相关是在355nm左右，这是悬浮质、叶绿素以及CDOC共同作用的结果。 相似文献
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湖泊富营养化导致的水华问题严重影响了淡水资源的利用和保护,快速、全面、准确的监测水华信息对于湖泊水环境的治理具有十分重要的意义.本文以巢湖为研究区域,利用多源光学遥感影像和时空融合技术,采用波段融合的方式将NDVI指数波段加入到遥感影像当中,并通过监督分类解译水华信息,以此揭示2009-2018年10年间巢湖水华的时空变化规律.结果表明：巢湖发生的水华以零星和局部水华为主,2012年巢湖水体首次出现区域蓝藻水华;巢湖水华的季节变化性强,夏、冬半年水华变化差异大,其中2018年季节间的差异最为显著;巢湖水华后五年发生频率明显高于前五年,西半湖水华较东半湖严重,且巢湖西北部是水华的高发区域,2011年水华开始向沿岸蔓延,2014年水华首次出现在西南湖区,2016年巢湖水华高发区域新增巢湖东部和中部地区.另外,本文根据巢湖的相关气象数据,构建了Logistic水华气象风险概率预测模型,模型平均预测准确率高达87.52%.探究巢湖水华长时序的时空变化规律有助于从宏观上把握其动态趋势,为后续湖区治理以及周边生态环境建设提供理论依据,水华气象风险概率预测模型可为巢湖水华的预警和防控提供决策支持. 相似文献
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“引江济巢”作为引江济淮的起始段工程,承担着改善巢湖水质的重要任务,调水路线的选取对水质改善效果有关键影响.本文基于MIKE21模型构建了巢湖水动力水质模型,分别模拟了丰水年、平水年和枯水年情景下巢湖流场和总氮、总磷浓度时空分布特征,以及不同调水路线在各典型年对巢湖水质的影响.结果显示巢湖流场和水质分布有明显的空间差异性,受入湖负荷和流量影响,巢湖在丰水年水质较差,整体来说东湖区水质优于西湖区.相比其他年份,丰水年调水对湖区水质的改善作用最明显;不同调水路线中,自白石天河入流相较兆河入流对巢湖,尤其是西湖区水质改善明显. 相似文献
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太湖蓝藻水华的年度情势预测方法探讨 总被引：2，自引：2，他引：0
在太湖、巢湖、滇池、洱海、三峡水库等我国重要湖泊和水库,蓝藻水华时常发生但年际之间藻情往往有较大差异,给蓝藻水华的防控物资及人员投入、湖库水源地水质安全保障带来较大的挑战,亟待探索周年尺度的蓝藻水华强度预测方法.本文收集了太湖连续15年的蓝藻水华情势观测数据和同步的气象、水文数据用于构建蓝藻水华预测模型,提出了利用遥感反演的蓝藻水华面积(A_(BL))及人工观测的水体浮游植物叶绿素α浓度([Chl.a]_(LB))共同表征的蓝藻水华强度指标(BI).分析了太湖年尺度的BI值与环境条件的关系,提出了基于年初能够掌握的气象、水文、营养盐等综合环境指标进行年度BI预测的统计模型.结果表明,太湖年度BI值与冬季及初春(12-3月)日均水温(WT_(12-3))、冬春季有效积温(AT_(12-3))、前一年降雨总量(RF_(YB))等环境因子呈显著正相关,与冬季及初春的水体总氮(TN_(12-3))、溶解性总氮(DTN_(12-3))、总磷(TP_(12-3))及溶解性总磷(DTP_(12-3))不存在统计上的显著相关关系.此外,本研究开展了基于上述因子(BI为因变量,其余环境因子为自变量)的多元(或一元)回归分析,并遴选出最优模型.总体而言,最优模型的模拟计算结果与实测浓度具有较高的一致性,因此本研究得出的模型对太湖蓝藻水华年际强度预测具有较高精度.本研究对太湖等富营养化湖库蓝藻水华的中长期预测具有指导意义. 相似文献