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1.
为提高我国海洋水色遥感技术和海水环境监测水平,文章根据北海区海水遥感现场监测数据,基于经验算法和荧光基线高度法的回归分析,开展海水表层叶绿素a浓度的遥感定量反演,并选取北黄海近岸海域样本数据进行算法检验。研究结果表明:辽东湾等9个北海区典型海域具有相同或相似海水表层光学特性,适宜建立海水表层叶绿素a浓度遥感定量反演模型;典型海域海水表层叶绿素a浓度与遥感反射率之间的相关关系较强,模型均为简单波段比值模型;二类海水研究区域海水表层叶绿素a浓度与荧光基线高度之间的相关关系不明显;北黄海近岸海域海水表层叶绿素a浓度的最优模型遥感定量反演值的相对误差的平均值为0.669μg/L。 相似文献
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珠江口水体叶绿素荧光特性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2003年1月和2004年1月珠江口实测的遥感反射率和叶绿素浓度,建立了基于实测1nm带宽及其模拟MERIS遥感反射率数据的叶绿素荧光特征与叶绿素浓度之间的拟合关系。基于实测1nm带宽遥感反射率光谱,叶绿素荧光峰的位置和高度分别与叶绿素浓度之间存在良好的线性关系和指数关系;基于模拟MERIS遥感反射率数据,叶绿素荧光峰的高度与叶绿素浓度之间存在良好的线性关系,叶绿素荧光峰位置与叶绿素浓度之间不存在明显的相关关系,但可作为叶绿素浓度数量级的有效探针。利用2006年5月和8月的珠江口实测遥感反射率和叶绿素浓度对拟合结果进行了检验,结果表明其精度较高,说明叶绿素荧光特征在探测叶绿素浓度时效果良好且MERIS数据在近岸二类水体叶绿素浓度反演、水质监测等方面有着良好的应用前景。 相似文献
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《海洋通报(英文版)》2017,(2)
渤海湾水体交换能力差,自净能力低,每年都要接纳大量的陆源污染物,叶绿素浓度的遥感估算对研究渤海湾海洋赤潮,监测海洋水体水质有重要作用,选择最佳算法反演叶绿素浓度有利于提高反演的精度。本文使用渤海湾的现场测量数据及GOCI遥感反射率数据,利用荧光线高度法、OC3算法、蓝绿波段比值法和近红-红波段比值法建立叶绿素浓度反演模型,并利用实测数据进行算法验证,通过比较各算法的拟合效果和验证结果,对各算法模型进行了评价。结果显示,不同的反演方法准确性有明显差别,荧光线高度法的拟合和反演效果为最佳,而近红-红波段比值法的反演效果最差,OC3算法与蓝绿波段比值法的拟合和反演效果基本相似。 相似文献
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自然界各种物体，都有表征其自然属性的光谱特性。地物的光谱特性是遥感图象定性判读的依据之一，它作为一种遥感信息也直接用于定量测定和制图。
海水中悬浮物质的数量和性质影响海水的颜色和海水的光谱特性。反之，根据海水的光谱特性可以测定水中悬浮物质的数量和性质。1974年， S. D. Duntley首先从海洋叶绿素的光谱效应，提出根据海水的光谱反射率曲线，用卫星传感器测定水中叶绿素a 浓度的理论。1978年， R. W. Johnson 建立了航空遥感的光谱数据与沿岸带海洋叶绿素a 浓度之间的数学关系，并绘制了叶绿素a的分布图。1979年， R. W. Johnson建立了光谱数据与悬浮泥沙含量之间的数学关系，并绘制了悬浮泥沙的定量分布图，等等。本文的目的即是要建立一种方法，用国产101W光谱辐射计记录的遥感数据，计算海域悬浮泥沙、叶绿素a 浓度、水色等水质参数。
1980年5月16日至19日，由中国科学院组织，有中国科学院海洋研究所、国家海洋局第一海洋研究所、第二海洋研究所、交通部天津水运科学研究所、水利部天津水利科学研究所等单位参加，在天津塘沽的海河和蓟运河口进行津、渤地区第一次环境污染航空遥感监测联合试验。在此次试验中用机载101W光谱辐射计记录海水的光谱辐射曲线，作者以此计算海水的光谱反射率曲线，用逐次回归分析法建立海洋实测数据(悬浮泥沙、叶绿素a浓度、水色等)与海水光谱反射率数据之间的数学关系。实验基本是成功的，由回归方程计算的结果与海洋实测数据之间的相关系数约为0.7。如果对研究海域的每一个子域的辐射值作光谱扫瞄，作出定量的分布图也是可行的。 相似文献
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南海叶绿素a浓度垂直分布的统计估算 总被引：2，自引：0，他引：2
分析整理了1993—2006年近10 a南海北部海域、南沙海域和南海其他海域的叶绿素a浓度历史航次调查资料,基于前人提出的全球叶绿素浓度垂直分布的统计分析模式,根据南海表层叶绿素a浓度大小的不同分级,对南海叶绿素a浓度进行了参数化处理,拟合估算了南海各水层剖面的叶绿素a浓度分布值,并结合不同海区的环境特征,分析了南海叶绿素a浓度垂直分布与其海水物理环境的关系。初步分析结果表明,叶绿素a浓度随深度垂直变化的拟合曲线呈一定倾斜的正态分布特征,当表层叶绿素a浓度较低时,作为南海深水海盆区的代表,拟合值更接近实测平均值的分布,叶绿素a浓度高值集中在次表层剖面上;当表层叶绿素a浓度较高时,作为近岸区和河口区的代表,高值多集中在表层海水,拟合误差偏大。该统计估算模式对于揭示南海叶绿素a浓度垂直分布结构进行了有益的尝试,为发展适合不同海区特点的模式以及校正参数奠定了基础。利用该模式与海洋水色卫星遥感数据有效结合,将对南海叶绿素a浓度时空分布格局的研究具有重要的意义。 相似文献
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赤潮水体红光波段反射光谱中"荧光峰"的红移现象一直备受研究者的广泛关注。本文基于前向辐射传输模型,通过2011年7月9日在大连湾海域实测的赤潮水体吸收系数和后向散射系数模拟了弹性散射作用下的反射光谱,发现在未考虑叶绿素荧光的情况下,红光波段仍存在显著的反射峰,且随叶绿素浓度的增加,反射峰出现红移现象;加入叶绿素荧光后,模拟光谱红光波段反射峰的位置与高度出现不同程度的改变,与实测光谱的更接近;对比模拟光谱与实测光谱可确定,红光波段的反射峰由吸收、后向散射以及叶绿素荧光共同控制,而文献中通常提到的"荧光峰"红移实由浮游藻类红光波段的强吸收作用导致,与叶绿素荧光无关,因此反射峰红移的说法更为合理。 相似文献
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南海北部水体叶绿素a浓度反演的生物光学模型 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2003年至2005年秋季在南海多个航次的现场观测数据,研究了南海北部海区遥感反射率的变化,并分析了用于全球海洋叶绿素a浓度反演的OC2和OC4模型在本海区的适用性。结果表明,在南海北部海域,OC2和OC4模型高估了叶绿素a浓度,高估范围一般约在80%—200%之间,其中最高可达640%,即OC2和OC4模型并不适用于南海海域。在此基础上,根据现场实测的表观光学数据,利用遥感反射率比值(Rrs(433)/Rrs(555))与叶绿素a浓度的关系建立了两套能够精确反演南海北部海域叶绿素a浓度的本地化经验算法———算法1和算法2,并利用其对南海北部海域的叶绿素a浓度进行反演。结果表明,由本地化模型反演得到的叶绿素a浓度与实测的叶绿素a浓度具有较好的相关关系,其平均相对偏差分别为51%和53%,相关系数为0.75。 相似文献
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叶绿素a质量浓度是水体水环境一个重要指标。本文结合实测的叶绿素a质量浓度、水体的光谱数据和FY-3A中等分辨率成像光谱仪的数据,研究利用FY-3A遥感监测湛江湾及其邻近海域叶绿素a质量浓度的可行性。研究结果表明,湛江湾海域大部水体接近一类水体,二类水体主要集中在湛江港附近的狭小封闭海域;OC4算法可以用于湛江湾海域的叶绿素a质量浓度的遥感监测,实测叶绿素a质量浓度与反演的叶绿素a质量浓度具有较好的相关性,相关系数R达到0.7以上;FY-3A中等分辨率成像光谱仪的数据可以较好地反映湛江湾海域叶绿素a质量浓度的空间分布。 相似文献
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南海真光层深度的遥感反演 总被引：5，自引：0，他引：5
海水真光层是指海洋浮游植物进行光合作用的水层,海水真光层深度的反演有利于对海洋初级生产力的估算。介绍了真光层深度的遥感反演算法,并根据实测资料,通过经验拟合得到南海海水真光层深度与海水漫衰减系数Kd(490)的关系:zeu=2.784/Kd(490)。经过与实测资料的对比发现,与其它通过叶绿素估算真光层深度的算法相比,本算法的精度明显提高。利用遥感估算的Kd(490)数据计算2003年南海的真光层深度,结果表明,南海陆源营养成分的输入以及南海环流是影响南海真光层变化的主要因素。 相似文献
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Xiao-Gang Xing Dong-Zhi Zhao Yu-Guang Liu Jian-Hong Yang Peng Xiu Lin Wang 《Ocean Science Journal》2007,42(1):49-59
Besides empirical algorithms with the blue-green ratio, the algorithms based on fluorescence are also important and valid
methods for retrieving chlorophyll-a concentration in the ocean waters, especially for Case II waters and the sea with algal
blooming. This study reviews the history of initial cognitions, investigations and detailed approaches towards chlorophyll
fluorescence, and then introduces the biological mechanism of fluorescence remote sensing and main spectral characteristics
such as the positive correlation between fluorescence and chlorophyll concentration, the red shift phenomena. Meanwhile, there
exist many influence factors that increase complexity of fluorescence remote sensing, such as fluorescence quantum yield,
physiological status of various algae, substances with related optical property in the ocean, atmospheric absorption etc.
Based on these cognitions, scientists have found two ways to calculate the amount of fluorescence detected by ocean color
sensors: fluorescence line height and reflectance ratio. These two ways are currently the foundation for retrieval of chlorophyl
l - a concentration in the ocean. As the in-situ measurements and synchronous satellite data are continuously being accumulated,
the fluorescence remote sensing of chlorophyll-a concentration in Case II waters should be recognized more thoroughly and
new algorithms could be expected. 相似文献
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An algorithm for estimating the chlorophyll concentration from the fluorescence intensity at 685nm in upward irradiance observed just below the sea surface is presented and discussed. The observed chlorophyll concentration is closely related to the ratio of the fluoresced quanta to the total incident quanta (downward plus upward quanta) in the spectral range between 350nm and 600nm. The correlation between them, however, is not good and the rate of increase of the ratio decreases as the chlorophyll concentration increases. This is due to the fact that the number of fluoresced quanta varies with attenuation of the incident light by various materials in the sea.A better correlation is obtained between the ratio of the fluoresced quanta to the upward quanta at wavelengths around 480nm. This is explained by the fact that dividing by the upward quanta at the appropriate wavelength compensates for apparent variation of fluorescence intensity with attenuation by the sea water. In this method, upward quanta at the four wavelengths of 480nm, 640nm, 685nm and 740nm are necessary for estimation of chlorophyll concentration. The quanta at 640nm and 740nm are used for interpolating the quanta at 685nm in the absence of fluorescence.It is also shown that the correlation of the observed chlorophyll concentration with the ratio of upward quanta at the wavelengths of 685nm and 480nm is also good. Use of this ratio is recommended for remote sensing of chlorophyll concentration since the number of spectral channels required by the remote multispectral imager can be minimized. 相似文献
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The algorithms of extracting chlorophyll-a(Chl-a) concentration have been established for Chinese moderate resolution imaging spectrometer(CMODIS) mounted on Shenzhou-3 spaceship launched on 25 March 2002.The CMODIS is an ocean color sensor with 30 visible channels and 4 infrared channels,much different from other ocean color satellites and needs new algorithms to process data.Three models of Chl-a concentration were established based on Chl-a data retrieved from sea-viewing wide field-of-view sensor(SeaWiFS),with the average relative errors of 26.6%,24%.0% and 33.5%,respectively.This practical and economic approach can be used for developing the algorithms of Chinese ocean color and temperature sensor(COCTS) on the satellite Haiyang-1 to derive the Chl-a concentration concentration distribution.The applicability of the algorithms was analyzed using some in situ measurements.Suspended sediment is the main factor influencing the accuracy of the spectral ratio algorithms of Chl-a concentration.The algorithms are suitable to using in the regions where suspended sediment concentrations(SSC) are less than 5 g/m3 under the condition of relative error of Chl-a concentration retrieval within 35%.High concentration of suspended sediment leads to the overestimate remote sensing retrieval of concentration of Chl-a,while low-middle SSCs lead to the low Chl-a concentration values using the spectral ratio algorithms.Since the accuracy of Chl-a concentration by the spectral ratio algorithms is limited to waters of Case 2,it is necessary to develop semi-analytical models to improve the performance of satellite ocean color remote sensing in turbid coastal waters. 相似文献
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Atmospheric correction for China''s coastal water color remote sensing 总被引：14，自引：0，他引：14
INTRODUcrIONMeasurements from satellite have demonstrated that space sensor can be applied to measurethe sPectra of water-leaving radiance and proven that ocean color remote sensing is a powerfultcol for understanding oceanic, biological and physical processes. One sPecial ocean color satel-lite heaStar was successfully launched in August l997. It has brought to oceanOgraphers a wel-comed and improvd renewal of the ocean color of CZCS, VHRSR and arS. ffeaWiFS con-tributes much bette… 相似文献
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水体透明度(Secchi Disk depth,SDD)是水环境监测的重要参数,遥感技术对于监测水体透明度具有重要的应用前景。本文旨在分类和比较当前用于监测水体透明度的算法,并提出未来研究的方向,以推动水环境监测技术的进一步发展。文章对目前检索水体透明度的算法进行分类和比较。其中,经验算法、半分析算法和机器学习算法是目前研究的主要方向。通过分析算法特性和优缺点,提出未来研究的重点和方向。经验算法基于透明度与光谱数据、叶绿素a浓度等的相关性,半分析算法基于水下能见度理论,机器学习算法则基于更优的数据特征学习能力。不同算法具有各自的适用范围和限制。未来的研究应该着重于整合多源遥感数据,改进QAA (quasi-analytical-algorithm),深入分析光学参数与水体透明度的关系,将机器学习算法应用到水体透明度模型的建立中,以建立具有高精度、适用性广的反演模型。 相似文献
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水体中叶绿素a的含量是研究浮游植物生物量、初级生产力的重要指标，因此对于河口海湾区域叶绿素a的长期监测具有重要的生态学意义。借助遥感技术能够获取长时序大范围观测数据的特点，本文利用1986-2015年的Landsat TM/ETM+影像，通过构建基于实测数据的定量反演模型，得到了30年来胶州湾海域秋季叶绿素a浓度的分布情况:叶绿素a浓度的空间分布规律稳定，呈现西北高东南低的特点，叶绿素a浓度均值呈波动略有上升的趋势。本文利用遥感反演的胶州湾海表面温度及胶州湾流域的土地利用分类和景观格局指数，从自然因素和人为因素两方面对胶州湾叶绿素a浓度时空分布的影响因素进行分析，发现胶州湾秋季叶绿素a浓度与海表面温度密切相关，并且受到近海养殖区破碎化程度、修建大型人工设施等人为因素的影响。 相似文献
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利用2017年8-9月期间大连长兴岛海域实测遥感反射率、悬浮物浓度及GF-1 WFV数据,研究了该区域悬浮物浓度的遥感反演算法,发现遥感反射率与悬浮物浓度的散点图存在两种不同的变化趋势,将2008-2015年期间辽东湾内其它海域的数据与长兴岛海域数据进行叠加后,可初步推断产生两种变化趋势的主要原因在于疏浚区与非疏浚区悬浮物的粒径大小不同,导致其光学特性和反演算法也存在差异。将两种算法分别应用于2017年9月20日辽东湾及长兴岛近岸海域的GF-1 WFV4影像,发现采用非疏浚区算法反演长兴岛海域悬浮物浓度时,出现明显的低估现象,而疏浚区算法则能较好地反映出疏浚施工过程中悬浮物的分布规律,具有较好的工程应用价值。 相似文献
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Toru Hirawake Hiroo Satoh Takashi Ishimaru Yukuya Yamaguchi Motoaki Kishino 《Journal of Oceanography》2000,56(3):245-260
Both historic and currently operational chlorophyll algorithms of the satellite-borne ocean color sensors, such as SeaWiFS, were evaluated for in situ spectral radiation and chlorophyll data in some Case I waters, including the waters in the Indian Ocean sector of the Southern Ocean. Chlorophyll a concentration of the data set (n = 73) ranged from 0.04 to 1.01 mg m–3. The algorithms had higher accuracy for the low- and mid-latitude waters (RMSE: 0.163–0.253), specifically the most recently developed algorithms of OCTS and Sea WiFS showed 0.163 and 0.170 of Root Mean Square Errors, respectively. However, these algorithms had large errors (0.422–0.621) for the Southern Ocean data set and underestimated the surface chlorophyll by more than a factor of 2.6. The absorption coefficients in the blue spectral region retrieved from remote sensing reflectance varied in a nonlinear manner with chlorophyll a concentration, and the value in the Southern Ocean was significantly lower than that in the low- and mid-latitude waters for each chlorophyll a concentration. The underestimation of chlorophyll a concentration in the Southern Ocean with these algorithms was caused by the lower specific absorption coefficient in the region compared with the low- and mid-latitude waters under the same chlorophyll a concentration. 相似文献