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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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通过对长春市南湖水质参数和高光谱反射率的相关分析,建立两者间的一元回归模型;同时利用日本学者相崎守弘等人提出的修正营养状态指数(TSIM)模型,分别针对水质参数实验室数据和高光谱数据,对长春市南湖富营养化程度进行评价和监测.结果表明:1)利用高光谱遥感监测模型进行湖泊富营养化监测和评价,能够获取较为准确的评价结果,相对于传统监测方法具有省时省力的特点;2)用实验室数据得出的TSIM修正营养状态指数,各点数据起伏比较大,而高光谱遥感监测模型模拟营养状态指数相对平缓,这表明监测模型对各点数据进行了不同程度的同化,相对缩小了同期各点数据和异期同点数据之间的差异,这与实验室化学分析数据监测结果相比是一个不足之处;3)长春市南湖水体呈现较为严重的富营养化状态,需要采取措施防止南湖水质进一步恶化. 相似文献
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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
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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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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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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
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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
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基于实测光谱数据的太湖水华和水生高等植物识别 总被引：5，自引：2，他引：3
水华和水生高等植物的识别对于内陆水质遥感监测至关重要,其分布状况既可以用于表征水牛植物的分布状况,从而间接反映水质分布状况,又可以进一步利用非水华和水草的水体遥感数据进行水质参数反演.然而,常用的多光谱遥感数据很难精确识别水华和水草,只有高光谱遥感数据才能够捕捉水华、水草和水体细致的光谱差异,从而对水华和水草进行精确识别.但是目前还缺乏基于高光谱遥感数据的水华和水草识别的系统性研究.以太湖为研究区,于2006年7月和10月开展了2次水面光谱测量实验,获取了水华、浮叶植物、沉水植物和水体的反射率光谱.在光谱分析的基础上,首先建它了4种光谱指数,进而利用这4种光谱指数建立了水华、浮叶植物、沉水植物和水体的判别公式,并利用2006年10月水面实验测量的光谱数据训练得到了判别公式中的阈值.通过2006年7月水面实验测量的光谱数据的检验,证明提出的判别公式能够很好的识别水华和水草,获得了较高的识别精度. 相似文献
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随着经济社会的快速发展和进步,我国湖库水体富营养化情况越来越严重.卫星遥感在水体营养状态监测方面具有重要潜力,但基于卫星遥感的全国范围内湖库水体营养状态监测和分析方面还鲜有研究.本文基于2018夏季的MODIS卫星遥感数据生产FUI指数产品,构建基于FUI水色指数的湖库营养状态评价方法,监测全国范围内144个重点湖库水体的营养状态等级.结果表明：贫营养、中营养、富营养的湖库比例分别为16%、24%、60%;营养状态在空间上分布不均匀,总体上呈现东高西低的现象;东北山地与平原和东部平原湖区以富营养状态水体为主;西部湖库水体以贫到中营养状态为主,尤其是青藏高原湖区贫营养比例比较高;海拔和地表温度等自然因素与工业点源和农业面源污染等人为因素是湖库营养状态的重要影响因素. 相似文献
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湖泊富营养化已经成为水资源领域的研究焦点,是水环境领域面临的长期严峻挑战.为探明干旱半干旱区域湖泊营养状态,以典型岱海水体为例,利用2019—2020年6次野外实测数据为基础,针对Sentinel_2A和Landsat_8 OLI遥感数据,基于营养状态指数TSISDD与色度角之间的相关关系,建立了岱海水体营养状态评估模型,并利用1986—2020年遥感影像数据,得到了长时间序列的水体营养状态.结果表明:(1)本文建立的营养状态评估模型,根据精度检验结果显示模型精度较好,决定系数(R2)为0.74,均方根误差(RMSE)为3.66,平均绝对百分比误差(MAPE)为4.84%.(2)将算法应用到时间序列MSI、TM、ETM+和OLI数据,得到了岱海水体1986—2020年的营养状态动态特征.结果表明,岱海水体面积逐年减少,且多数时间处在轻度富营养化状态.水体富营养化现象大体上从边缘逐渐向湖中心趋于缓和,离岸边越近富营养化现象越严重,通常趋向湖中心以中营养为主,整体上贫营养化现象极少.(3)岱海营养状态时空变化与气温、风速和降水量等气候因子的相关性并不显著,对其解释率为13%.气候因子对营养状态的月变化影响显著,对其解释率为93%. 相似文献
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高光谱遥感技术的出现为有效解决湿地植被种类的精细识别和分类提供了可能.通过实地测取鄱阳湖湿地5种植被的高光谱数据,在对数据预处理的基础上,提出一种基于数据误差范围和植被光谱均值差的植被光谱差异波段提取方法.将该方法应用于包络线变换前后的光谱曲线提取植被的光谱差异波段,最后利用马氏距离法检验植被识别效果.结果表明:本文中的方法有效提取了植被光谱差异波段,其中变换前光谱差异波段分别为663~688 nm,变换后为581~636、660~695和1225~1236 nm.在光谱差异波段范围内,同种植被的马氏距离值小于异种植被的马氏距离值,可有效对植被进行识别.研究结果为湿地植被分类识别奠定了理论基础,同时为湖泊湿地植被以及湖泊生态环境的保护决策提供科学依据. 相似文献
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火山灰云不但引起全球气候和环境系统的重大变化,而且还会威胁航空安全。热红外遥感技术为检测火山灰云提供了新手段,但是遥感数据自身的冗余和波段相关性大大降低了火山灰云的检测精度。独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)能够实现遥感数据的去相关和消除冗余,在火山灰云检测中具有一定的潜力。通过探索火山灰云的物理、化学性质,文中以2010年4月19日冰岛艾雅法拉(Eyjafjallajokull)火山灰云MODIS图像为数据源,在对MODIS数据进行主成分分析处理的基础上,利用ICA进行火山灰云检测。结果表明:ICA能够较好地从MODIS图像中获取火山灰云信息,所得结果与美国地质调查局标准光谱数据库和火山灰云SO2浓度分布具有较好的一致性,取得了较好的检测效果。 相似文献
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AbstractSulphide mine waste extensively contaminates the Odiel River (southwest Spain), releasing sulphuric acid into the water body. Acidic water in this river precipitates and dissolves variably hydrated iron sulphate in a complex geological pattern controlled by climate. Local abrupt changes in the water pH in the vicinity of highly contaminated tributaries can be mapped by means of imaging spectroscopy using hyperspectral remote sensing (HyMap) data. Also, increased pH through mixing of acidic river water with marine water can be detected when the river reaches the area influenced by sea tides. Mapping the quality of water with hyperspectral data is confounded by vegetation, either dry or wet, rooted or floating. The spectral features of acidic water measured with a field spectrometer revealed the spectral influence of green vegetation, similar to the influence of the depth and transparency of water. Careful mapping of such parameters with HyMap data must therefore precede any spectral evaluation of water related to acidity in a river course. The spectral features detectable by HyMap data and associated with pH changes caused by contamination in river water by iron sulphide mine waste, and their controls, are described and references established for routine monitoring through hyperspectral image processing. 相似文献