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东海初级生产力遥感反演及其时空演化机制 总被引：23，自引：1，他引：22
针对基于SeaWiFS的海洋叶绿素浓度SeaBAM模型反演结果,在中国东海海域分别建立了Ⅰ、Ⅱ类水体的修订模式,反演计算获得了我国东海海域1998年各月叶绿素浓度的分布,并根据真光层深度与海水漫射衰减系数之间的关系,利用SeaWiFS的K490遥感资料反演获得的1998年各月真光层深度的分布,在VGPM模型支持下,反演计算获得了中国东海海域1998年的逐月初级生产力时空分布以及全年累积初级生产力分布状况。对东海海域海洋初级生产力逐月时空变化特征及其影响机制的初步研究结果表明,整个东海海域初级生产力的逐月变化具有明显的双峰特征,表现为冬季最低,春季迅速上升达到最高,夏季略有下降,秋季又略有回升。海域初级生产力日平均值为560.03 mg/m2/d,远高于世界亚热带海域平均状况。年平均值为236.95 g/m2/a。控制东海海洋初级生产力时空变化的主要因素可能包括叶绿素浓度分布、温度条件、长江冲淡水变化,以及真光层深度、海流锋面过程等,不同海区初级生产力时空变化的主要控制因素有所不同。 相似文献
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基于环境一号卫星的内陆水体水质多光谱遥感监测 总被引：5，自引：0，他引：5
基于环境一号卫星多光谱数据,针对我国内陆水体开展遥感监测研究。该研究建立分地区分季节经验模型反演叶绿素a浓度,基于生物光学模型的近红外单波段方法反演悬浮物浓度,以悬浮物浓度间接反演透明度,最终基于叶绿素a和悬浮物获得基于遥感监测的内陆水体营养状态指数。以2009年6月巢湖同步观测试验验证本文的水质参数反演算法,表明叶绿素a浓度反演精度不如悬浮物浓度,两者反演精度符合水环境监测业务需求。 相似文献
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基于混合光谱理论的太湖水体叶绿素a浓度提取 总被引：11，自引：3，他引：8
TM图象多波段数据作为遥感监测水体叶绿素a浓度的数据源,已有多种遥感定量模型与之对应,但主要还是以经验模型为主。利用TM数据首先采用特征波段比值方法,建立太湖水体合适的叶绿素a浓度反演的遥感定量模型。由于经验模型的缺陷性,还提出了基于TM数据的水体混合光谱分析模型,同时分析了端元光谱提取方法对模型求解的影响。通过计算叶绿素a浓度模型估算结果与实地测量数据的相关系数和均方根误差(RMSE),可以发现混合光谱分析模型也是水体叶绿素a浓度遥感估算的另一条佳径。 相似文献
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《中国地理与资源文摘》2003,(3)
P731 .12 20030319831997年北方酷署、1998年长江特大洪水与东海陆架的温盐度分布=Northern China’5 intense heat in summer 1997,theCI、an自iang River’5 eatasrrophie flood in 1998,and rhe下5 dis-rriburion in:he shelf of the East China Sea/浦泳修//东海海洋一2002, 20(3)一1一5 根据1996一1999年的标准断面资料及1997、1998年夏季的6幅卫星遥感温度图像,初步分析了黄、东海27’一34’N观测区的温、盐度分布.认为1997年测区内的温、盐度分布具有明显的特色,而1998年长江特大洪水主要是对3扩N以北海域上层有所影响.综合4年… 相似文献
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利用SeaWiFs、MODIS卫星数据所获取的南极普里兹湾表层海水叶绿素a（Chl-a）与海表温度（SST）的遥感数据,并结合我国2001-2011年南极科学考察所获得的现场数据,对该区域的海表温度、叶绿素a与营养盐的分布规律进行分析。结果表明：研究海区的叶绿素a的分布具有明显的区域特征,以陆架坡为界,湾内向湾外表现出明显的递减趋势;在湾内陆架区,浮游植物的旺发主要受海冰消融以及营养盐供给的影响,十年南极夏季叶绿素a浓度的遥感区域平均值为1.40mg/m3;在陆坡区,浮游植物的繁殖主要受到水文条件的影响,十年的夏季遥感平均值为0.44mg/m3;在湾外深海区,浮游植物的繁殖主要受到水文条件与铁元素的影响,浓度较低,十年的夏季遥感平均值为0.25mg/m3。在整个南极夏季,研究海域每月的叶绿素a浓度与海表温度呈现出一定的正相关性（R2=0.505）,而在年际变化上,叶绿素a与海表温度的变化趋势也有着明显的相似性,表明温度是叶绿素a浓度的主要影响因素。通过研究多变量厄尔尼诺指数与湾内表层叶绿素a浓度的关系,可知在相对敏感的湾内陆架区,厄尔尼诺/拉尼娜可能会对叶绿素a的浓度产生影响,在厄尔尼诺年,叶绿素a的浓度较高;而在拉妮娜年,叶绿素a的浓度较低,表明高纬度海区浮游植物的生长与繁殖对中低纬度的ENSO事件存在一定的响应联系。 相似文献
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悬浮泥沙浓度是海洋质量和环境评价的重要参数之一,遥感技术可以实现对海洋水色要素基础信息实时、连续、大范围监测,是当前大尺度海洋生态环境监测的重要手段。然而,现今并没有一个通用的模型可以实现对所有复杂水体悬浮泥沙浓度的反演。该文基于野外站点观测、结合研究区水体光谱特性,构建了基于多波段准分析算法(QAA)的渤海湾近岸海域悬浮泥沙浓度遥感反演半分析模型,并利用Landsat TM遥感数据,对研究区悬浮泥沙浓度进行了反演,制作了悬浮泥沙浓度空间分布图。研究结果显示,该文构建的半分析模型与前人研究的经验统计模型相比,具有更高的精度和普适性,相对误差达到18.28%;研究区的悬浮泥沙浓度整体较低,平均泥沙浓度为27mg/L,且呈现近海大于远海、南部海域大于北部海域的规律。 相似文献
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南黄海辐射沙洲邻近海域表层悬浮颗粒物浓度遥感反演 总被引：2，自引：1，他引：1
利用2003年春、秋季南黄海辐射沙洲邻近海域水体表观光谱测量与同步水体取样数据,分析该海域不同季节表层水体遥感反射率光谱响应特性。结合常用水色传感器波段光谱响应模拟,建立春、秋季表层水体总悬浮颗粒物浓度(TSM)与悬浮泥沙浓度(SSC)的最适单波段、双波段(波段比值)和3波段统计反演模式。结果表明,不同季节水体上述3类算法的最优波段均不相同,欲寻求适合所有季节水体的统一反演算法,仅能选择次优波段。通过比较,3种不同反演模式中三波段模式更适于反演近岸水体悬浮颗粒物浓度。 相似文献
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基于TM数据的太湖叶绿素a浓度定量遥感反演方法研究 总被引：12，自引：1，他引：12
探讨利用常规卫星遥感数据Landsat/TM定量反演太湖叶绿素a(Chl-a)浓度的方法。在对Landsat/TM影像进行几何校正、辐射定标、大气校正等预处理的基础上,选择适于太湖Chl-a浓度定量反演的最佳波段或波段组合,采用半经验回归模型和混合光谱分解模型分别建立太湖Chl-a浓度定量反演模型,并对不同模型及反演结果进行对比分析。 相似文献
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基于Hyperion数据的南四湖叶绿素浓度反演研究 总被引：2，自引：0，他引：2
通过对2005年5月7日南四湖Hyperion高光谱影像的几何纠正和6S模型辐射校正,以及水体光谱数据分析,对22个水体样点原始光谱数据分别采用归一化处理和包络线消除处理后,以波段比值数据构建叶绿素浓度反演模型,选取相关系数最大的反演模型,获得南四湖叶绿素浓度的空间分布图。研究表明,包络线消除法能很好地去除水体的光谱曲线背景影响,突出光谱曲线的吸收和反射特征,与归一化处理相比,反演模型的相关系数都有很大提高。R700/R560波段比值数据构建的模型相关性最高,相关系数为0.834,可用于叶绿素浓度反演研究。 相似文献
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香港海域叶绿素-a浓度的时空分布规律 总被引：10，自引：0，他引：10
选取香港海域7个水环境控制区在1988－1999年期间每月或每半月定位边疆聚样的37个水质测站，每个测站选用17个水质参数，研究香港海域海岸带水体叶绿素－a浓度及其相关因子的时空分布规律。对37个测站17个参数作聚类分析，结果表明，香港海域东部由半封闭海湾组成的水域控制区，其赤潮发生频率较高；西部水域属于河口环境。多变量分析结果表明，BOD5对叶绿素－a浓度普遍存在显著性影响，氮和光照条件在东部地叶绿素－a浓度的影响比西部海域更显著，而磷以及包括盐度，温度，溶解氧和pH在内的海洋物理化学条件在西部海域有更显著的影响。在整个香港海域，年内平均最高叶绿素－a浓度主要出现在冬末春初和夏末秋初，东部海域的年平均叶绿素－a浓度一般高于西部海域。香港海域的叶绿素－a浓度普遍存在一个8－10年的周期性变化规律。 相似文献
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基于TM数据的太湖叶绿素A浓度定量反演 总被引：21，自引：2，他引：19
利用TM(ETM)数据与准实时地面采样数据,建立太湖叶绿素浓度反演模型。结果表明,TM3/(TM1+TM4)与叶绿素A浓度的相关性最好,并以此建立了太湖叶绿素A浓度线性反演模型,但反演精度并不高,因此,建立了一个两层BP神经网络模型反演太湖的叶绿素A浓度,结果表明,神经网络模型的反演精度远高于线性反演模型,16个测试样本表明,神经网络模型反演的相对误差小于30%的有15个点,占总测试样本93.75%,而线性反演模型反演相对误差在30%以下的仅有3个点,这表明对于太湖这样一个光谱特征复杂的二类水体,可以利用神经网络模型反演水质参数。 相似文献
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海洋初级生产力遥感与GIS评估模型研究 总被引：9，自引：1，他引：8
本文探讨了利用遥感和地理信息系统技术获取海洋初级生产力的基本原理和方法。根据表层海水叶绿素遥感信息反演模型。介绍了三种基于表层海水中叶绿素浓度的海洋初级生产力算法。根据这三种算法,利用ＧＩＳ建模技术,推导了具有空间特征的海洋初级生产力的ＧＩＳ理论估算模型,以及这种模型的求解方法。 相似文献
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叶绿素浓度垂向变化影响遥感反演精度和富营养化评价。湖泊水体叶绿素浓度影响因子众多,其垂向变化规律仍是当前的研究难点。以广东省3个典型湖泊的叶绿素浓度、营养盐浓度、藻种及粒径结构等数据,分析了叶绿素浓度垂向变化规律与影响机制,并用不同函数来拟合建模。结果表明：各水体不同时期拟合函数各异,需要分时间、分区域讨论;浅水区域（或浅水湖泊）叶绿素浓度自上而下先减后增,用傅立叶变换拟合效果佳;深水区域的规律是自上而下递减明显,用高斯函数拟合效果较好。浅水区域,光照和水温对垂向浓度的影响在本研究中体现不明显,但营养盐及底泥对其影响较明显;深水区域的垂向浓度变化是藻种、水温、营养盐等因子共同作用的结果。 相似文献
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中国近海初级生产力的遥感研究及其时空演化 总被引：3，自引：0，他引：3
利用分级初级生产力模式反演估算了2003~2005年0o~41oN,105o~130oE海域的初级生产力,并分析了它们的时空演化。同时还计算了该时段内渤海、北黄海和南黄海、东海北部和南部以及南海的平均初级生产力状况,结果得出它们的年平均初级生产力 (2003~2005年) 分别为564.39、363.08、536.47、413.88、195.77和100.09 gCm-2a-1。北黄海、南黄海及东海南部的初级生产力分别在春季 (4~6月) 和秋季 (10、11月) 出现两次峰值,且春季的峰值高于秋季。然而,南海的两个峰值则分别出现在冬季 (1月)和夏季 (8月),且冬季的峰值高于夏季。渤海和东海北部则呈现单峰 (6月) 分布。渤海和南黄海的初级生产力几乎在整年内都高于其它海域,而东海南部和南海的初级生产力则在整年内都低于其他海域。其中,南海的初级生产力最低,月平均全都低于400 mgCm-2d-1。除南海以外的其它5个海域,在春季时期 (东海南部为3~6月,其他海域为4~7月) 的初级生产力最高,平均约占年平均值的41%,其年际变化也最大,平均标准偏差为6.68;而秋季时期 (东海南部为10~1月,其他海域为8~11月) 对年平均的贡献也很大,平均约33%;其他月份 (东海南部为2月和7-9月,其他海域为12~3月) 的贡献则最小。南海的初级生产力则在冬季时期 (12~3月) 最高,约占年平均的42%,夏末秋季 (8~11月) 次之,约30%,春季时期 (4~7月) 最低。叶绿素-a、海表温度、光合有效辐射、季风活动、河流排放、上升流、黑潮以及沿岸流等物理-化学环境因子是造成中国近海初级生产力时空演化的主要原因。 相似文献
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基于高光谱数据的小麦叶绿素含量反演 总被引：18，自引：0，他引：18
近年来,遥感高光谱技术为获取农作物的某些生理化参数提供了丰富的数据来源。该文使用北京小汤山地区实验获取的小麦高光谱数据,应用偏最小二乘回归方法,建立了冬小麦冠层波谱与叶绿素含量的回归反演计算模型。研究结果显示:模型在350～1060nm波段具有较高的反演精度。本研究为应用高光谱数据反演冬小麦叶绿素含量提供了有效途径。 相似文献
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基于GF-1影像的洞庭湖区水体水质遥感监测 总被引：1，自引：0，他引：1
湖泊水质监测是有效开展湖泊水环境综合管理与水污染防治实施的基础,也是湖泊藻华风险评估与生态安全建设的重要依据。本文基于GF-1号影像对2014-2016年洞庭湖水体的叶绿素a浓度、悬浮物浓度和透明度展开遥感监测,结果表明：叶绿素a主要集中在水流速度较慢的安乐湖、大小西湖和东洞庭湖西部地区,其他区域水体扰动力大,叶绿素含量a较低。透明度从北到南递增,与悬浮物浓度的分布趋势相反,符合常规监测规律。东洞庭湖水质较南洞庭湖和西洞庭湖差,水污染程度处于全湖最高水平。GF-1数据可精确反映叶绿素a浓度、悬浮物浓度和透明度指数的空间变化规律,也为后续高分遥感影像湖泊水质监测的应用研究提供了重要参考。 相似文献
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海洋悬浮泥沙二元特征参数 MODIS遥感反演模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文提出了一种采用海面离水辐射率和泥沙粒径二元特征参数来反演研究海区(渤海)海洋表层悬浮泥沙浓度的新的遥感反演算法,以此为基础分别建立了基于MODIS遥感数据和泥沙粒径二元特征参数的主成分和神经网络两种泥沙浓度反演模型,并对比分析了两类模型的反演精度以及泥沙粒径因子对模型的影响。分析结果表明,新建立的二元特征参数反演算法在采用主成分模型和神经网络模型时的检验误差分别为0.256和0.244,而忽略泥沙粒径因子贡献的主成分模型和神经网络模型的检验误差分别为0.384和0.390,因此可以认为,在泥沙浓度反演模型中加入粒径因子时,模型的预测精度和模型稳定性均比只考虑浓度对反射率贡献的模型有显著改善。 相似文献
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福海叶绿素含量的人工神经网络反演模型 总被引：3，自引：0，他引：3
在圆明园福海同时进行光谱测量与叶绿素测定。使用传统经验统计算法、BP人工神经网络和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络,分别建立光谱值反演叶绿素浓度模型。结果表明,径向基函数网络具有结构自适应确定、输出不依赖初始权值、速度快、结果可靠、能充分利用光谱信息等优良特性,得到了相当好的拟合结果,是一种值得推广的预测叶绿素浓度的神经网络模型。 相似文献