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目前, 针对太湖水体的叶绿素波段敏感性的分析, 大多集中在实测的高光谱反射率数据或者图像提取反射率与叶绿素浓度的统计分析结果上, 缺乏基于水体光学特性的研究, 并且两者之间的一致性也一直缺少论证。研究中采用2004 年4 月和2007 年8 月的两期数据, 首先从水质参数的生物光学特性入手, 基于生物光学模型, 利用叶绿素和其他水质参数的吸收和后向散射系数, 模拟计算其他水质参数不变, 叶绿素浓度处于不同水平时的水面反射率, 分析实测反射率对叶绿素浓度变化的响应; 利用MODIS 的波段响应函数把实测光谱模拟成宽波段的MODIS 反射率, 以此作为桥梁进而对实测的高光谱反射率和MODIS 图像提取反射率与叶绿素浓度的相关程度的一致性进行分析, 为利用MODIS 图像进行水质参数反演时的反演因子选择提供了依据。 相似文献
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叶绿素荧光是光合作用的有效探针,可用于海洋浮游植物的监测与定量评估。太阳诱导叶绿素荧光覆盖可见光—近红外650—800 nm,在～685 nm与～740 nm表现出两个形态不同的荧光峰特征。基于～685 nm荧光峰的叶绿素浓度反演算法较为成熟,但在高悬浮物和高叶绿素浓度的水体中,算法的有效性不足。基于叶绿素荧光在氧气吸收谱段(O2-A)的填充作用,水体遥感反射率光谱～761 nm峰值中包含有太阳诱导叶绿素荧光信号,能用于水体叶绿素浓度的估算,但该反射峰形态特征还取决于传感器的光谱分辨率。本研究基于不同光谱分辨率的大气吸收谱线特征,模拟了水体遥感反射率光谱(750—775 nm)上太阳诱导叶绿素荧光的信号响应特征;分析了利用遥感反射率(～761 nm)计算叶绿素荧光的原理,阐明了不同光谱分辨率条件下水体叶绿素荧光信号在反射光谱上的形态变化规律。采用水面以上测量法获取的离水光谱辐亮度,包含了水面的菲涅尔反射信号,由于真实的菲涅尔系数难以准确测量,这给基于～761 nm处遥感反射率峰值的荧光信号估算带来不确定性影响。研究表明,假定菲涅尔系数为0时,虽然～761 nm叶绿素荧光信号与其浓度具有较好的线性统计关系,但却带来较大的不确定性;这种不确定的影响,在低浓度叶绿素水体中表现明显,在高浓度叶绿素水体中,影响相对较小;准确估算菲涅尔系数,有助于减少这种不确定性影响。对基于遥感反射率～761 nm叶绿素荧光信号的深入探讨,将能推动未来水体叶绿素荧光的识别与利用。 相似文献
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松毛虫危害的光谱特征与虫害早期探测模式 总被引：1，自引：1，他引：1
根据生态学特征，本文将松毛虫危害的针叶样品分为５个等级，对其反射光谱和叶绿素含量进行了测量分析。结果表明，随受害程度加重，叶绿素含量降低，５５０ｎｍ处的反射率、近红外肩反射率与红光最低反射率之差及红界一阶导数谱最大值均呈下降趋势，６３０ｎｍ处反射率呈上升趋势，红界光谱蓝移、叶绿素反射峰红移明显。应用逐步判别分析法对比分析证实了细分光谱特征参量比绿、红、近红外三波段反射率参量有更强的判别分类能力，这就为用细分光谱特征参量早期遥感探测松毛虫害提供了判别模式。 相似文献
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本文分析了高光谱反射率及红边位置与叶片绿度的相关性,建立了基于敏感波段和红边位置的叶绿素估算模型。通过对不同叶绿素含量高光谱曲线特征的分析,提出了基于高光谱曲线峰度和偏度的叶绿素估算新思路,并分别建立基于原始光谱560-760nm波段和一阶导数光谱660-760nm波段对应峰度、偏度的叶绿素反演模型。结果表明,法国梧桐、无花果和白毛杨基于敏感波段的叶绿素含量反演模型的拟合度,与传统估算模型相比,本文提出的新估算模型可以明显提高高光谱反演叶绿素含量的能力。 相似文献
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水体表面离水反射率是研究水体光学特征的一个重要参数。以2008年11月10日、11日太湖水面实地光谱和水体样本为基础,探讨了蓝藻污染对太湖水体表面离水反射率的影响:蓝藻的存在提高了水体在近红外波段的离水反射率,使红波段出现了明显的吸收谷。通过FY-3A和MODIS卫星的通道响应函数,建立了卫星数据与水体表面离水反射率间的函数关系。在此基础上,利用MODIS卫星数据构建了比值指数(RI),利用该指数成功反演了2008年11月12日太湖水体叶绿素含量(R2=0.72),并获得了叶绿素含量的空间分布。这一结果为分析太湖水面光学特性、水质污染状况提供了重要依据。 相似文献
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鄱阳湖叶绿素a浓度遥感定量模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
叶绿素a浓度是反映湖泊水体营养状况的重要指标,本研究通过分析水体叶绿素a浓度与高光谱反射特征的相互关系,采用一阶微分值和峰值比值法分别建立了叶绿素a的高光谱定量反演模型,在此基础上与同步MODIS数据敏感波段建立卫星定量反演模型。结果表明:叶绿素a荧光峰出现在波段690nm-700nm,波段696nm一阶微分值相关系数最大;波段700nm与波段680nm的比值与其对数相关性较好,MODIS数据波段2和波段1比值的指数模型为最佳的回归模型。 相似文献
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大豆残茬光谱响应特征研究 总被引：2，自引：2，他引：0
利用HR-768型便携式光谱仪,测定了不同大豆残茬覆盖度下的地面光谱,利用照相法获取对应的大豆残茬覆盖度。采用线性回归方法分析了单波段反射率、反射率一阶导数、归一化指数、比值指数与大豆残茬覆盖度的相关性,获取了不同覆盖度水平下大豆残茬的光谱响应特征,并结合MODIS、TM、HJ-1B星的波段响应函数建立了大豆残茬覆盖度最优估算模型。结果表明,在2050—2150nm和2250—2350nm两个波段范围内,大豆残茬与裸土的光谱差异最显著,可用于二者的区分;大豆残茬的光谱特征与玉米、小麦残茬的光谱特征相似,仅在920—967nm范围内存在特殊的吸收峰;以高光谱数据为数据源,941.6nm处的反射率、2151.8nm处反射率一阶导数、1461.3nm和2404.4nm反射率构建的归一化指数以及2247nm和608.6nm反射率构建的比值指数适宜用于作物残茬覆盖度估算,以宽波段数据为数据源,短波红外与红波段反射率构建的比值指数适宜用于大豆残茬覆盖度估算。 相似文献