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841.
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   
842.
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   
843.
MODIS水色产品在黄东海域的真实性检验   总被引:6,自引:2,他引:4  
水色产品的真实性检验无论对于算法的改进还是后续应用的可靠性保障来说都是十分重要的.中国近海是世界上最为浑浊的海域之一,NASA标准MODIS水色产品在该海域的精度十分有限.然而,局限于高质量海上实测数据的获取,相关的检验工作并未得到有效开展.利用2003年春季和秋季黄东海航次的实测数据对MODISAqua标准水色产品中的归一化离水辐亮度LWN(λ)(转换成遥感反射率Rrs(λ))和叶绿素a浓度(Chl.a)进行了真实性检验分析.采用3×3像元和±3h作为时空匹配窗口,并根据空间均匀性判识准则进行了数据剔除.基于验证数据(中低混浊水体)的分析,得到初步结论:(1)MODIS的Rrs(λ)反演结果具有一定精度,但是不能满足10%的误差期盼,且412nm波段的结果明显较差.反演值与实测值之间具有良好线性相关关系,对于所有6个波段,均方根偏差约为0.0030sr-1,相对偏差绝对值的中值约为25%.MODIS反演的Rrs(λ)与实测光谱的形状基本相似,数值多数偏低,特别是在高值区,另外,412和667nm波段在低值区大多数偏低,甚至出现负值,主要是大气修正过程中近红外波段离水辐射和气溶胶类型不适当造成的.(2)MODIS的Chl.a精度很差.反演值整体偏高,且与实测值之间不具有明显的线性相关关系,两者的均方根偏差约为1.56 mg/m3,相对偏差绝对值的中值约为103.25%,主要是OC3M模型(系数)的不适用性造成的.  相似文献   
844.
太湖真光层深度的计算及遥感反演   总被引:4,自引:3,他引:1  
真光层是浮游植物进行光合作用的水层,真光层反演有利于初级生产力的进一步估算.利用2007-01-07和2006-084-01两期陆地卫星TM数据与同步水质参数数据,建立太湖水体非色素颗粒物浓度和叶绿素a浓度的反演模型,反演出太湖冬、夏两季的非色素颗粒物、叶绿素a浓度.然后根据在太湖建立的真光层深度与非色素颗粒物、叶绿素a浓度之间的关系模型,计算得到太湖冬、夏两季真光层深度空间分布.结果表明,就整个湖区而言,冬季真光层深度变化范围为0.27-2.28m,均值为0056±0.22m,夏季真光层深度变化范围为0.21-2.03m,均值为0.98±0.24m.从空间上看,冬季时真光层深度的变化规律为:南太湖<西部沿岸<湖心区<胥口湾<贡湖湾<梅梁湾<东太湖<竺山湾;夏季时的变化规律为:西部沿岸<梅梁湾<东太湖<湖心区<贡湖湾<竺山湾<南太湖<胥口湾.从季节上看,夏季真光层深度显著大于冬季,但不同湖区真光层深度季节变化也存在一定差异,其中梅梁湾、贡湖湾、西部沿岸、湖心区、胥口湾、南太湖夏季真光层深度大于冬季,而竺山湾和东太湖夏冬变化则不是很明显.  相似文献   
845.
结合温度因子估算太湖叶绿素a含量的神经网络模型   总被引:1,自引:1,他引:0  
神经网络方法估算复杂水体水质参数的优越性已经得到证实.基于太湖水体实测叶绿素a浓度,利用MODIS 250m影像和反演得到的水温数据建立了估算太湖水体叶绿素a含量的两个单隐层BP神经网络模型:NN1模型不含温度因子、NN2模型包含温度因子,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,利用初期终止方法提岛网络泛化能力,均取得了较高估算精度,其中包含温度因了的反演模型精度稍有提高,但不显著.  相似文献   
846.
调水型水库是一种以抽水入库为主要来水水源的水体,是沿海地区重要的供水水源地.为了解这类水库的富营养化特点,于2005年全年每月2次对地处我国南亚热带地区(广东珠海市)的大镜山水库进行采样和监测.监测和测定指标主要包括氮、磷营养盐浓度、水温、透明度及叶绿素a浓度等,结合水库水文数据对水库富营养化特征和主要的影响因素进行分析.结果表明,2005年,大镜山水库的富营养化状态TSI_M指数在45-53之间,水库处于中富营养状态,多数时间处于富营养状态.水体富营养化主要参数表现出明显的季节变化,即叶绿素a浓度和富营养化状态指数在早春和晚秋出现两个峰值,明显地与温带富营养化水体在夏季出现单个峰值的特征不同.调水入库增加了水库营养盐负荷的同时,也在很大程度上影响了水库水动力学过程,与夏季的集中强降雨一起成为影响该水库富营养化的关键因素,这些因素改变了浮游植物群落对营养盐的直接响应,导致叶绿素a浓度与总磷、总氮浓度之间呈弱相关关系,降水和调水量在时间上相对配置重要性决定了叶绿素a浓度与营养盐浓度的关系.  相似文献   
847.
以漓江流域为研究区域,以2016-2020年Landsat 8 OLI、GF-1、Sentinel-2A及Sentinel-1A逐月影像为数据源,选用归一化水指数(NDWI)、改进型归一化水指数(MNDWI)、增强型水体指数(EWI)、归一化差值池指数(NDPI)、后向散射系数(S)与主被动遥感加权指数(JQ)提取漓江水体信息,采用二类水体区域性近岸海域水色算法(C2RCC)、最大叶绿素指数(MCI)、双波段比值法(Double R)及叶绿素反射峰强度(ρchl)4种方式,反演漓江水体叶绿素a(Chl.a)与总悬浮物质(TSM)浓度.将漓江划分为278个基本评价单元,利用水面变化区域差异值(WDr)、河岸线发育系数(SDI)与水体信息变化动态度(K)等指标定量分析漓江上、中、下游枯水期和汛期的水文和水质信息的年内时空动态变化,得出以下结论:(1)主被动遥感加权指数JQ与NDPI指数的提取效果优于NDWI、MNDWI、EWI指数与后向散射系数,但与JQ指数相比,NDPI指数提取精度更高、可信度更强.(2)基于C2RCC算法反演的Chl.a浓度的均方根误差(RMSE)处于0.18~7.88 mg/m3之间,TSM浓度的RMSE为0.17~12.55 g/m3,可较好地反映漓江水质参数变化情况.(3)基本评价单元的划分可清楚地分析出上、中、下游地区水域水面宽度、水域面积、Chl.a与TSM浓度的连续变化情况,实测数据则依靠站点监测,所得结果较分散,无法进行连续性分析.(4)漓江5-10月降水较多、水体流动性强,大部分地区平均水面宽度在100~250 m范围内,水体富营养化程度低,水质较好,但2月水质最差,水体富营养化程度较高地区主要集中于上、中游的兴安县、灵川县等城镇居民区以及下游旅游开发区较多的兴坪镇.  相似文献   
848.
洪泽湖叶绿素a浓度的时空变化特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
叶绿素a浓度是衡量藻类生物量及评价水体营养状态的重要指标.基于洪泽湖2012年12月至2013年11月的水质监测数据,利用统计手段分析湖区叶绿素a浓度的时空变化规律,并进一步探究叶绿素a浓度与各项水质理化因子的响应关系.从时间维度上看,洪泽湖叶绿素a浓度季节变化规律在不同湖区有所差异,东部湖区叶绿素a浓度随季节变化曲线呈"双峰型",分别在3月和8月达到峰值.北、西部湖区叶绿素a浓度在春季变化平缓,并在秋季达到峰值.从空间维度上看,3个湖区之间叶绿素a浓度在春、冬两季存在显著差异,其余季节差异不显著.典范对应分析表明洪泽湖不同月份、不同湖区叶绿素a浓度与水质理化因子之间存在不同的响应关系.本研究为探究洪泽湖藻类时空异质性原因、宏观掌控其营养状态以及制定相应水质改善措施提供参考依据.  相似文献   
849.
浮游植物色素吸收与叶绿素a浓度关系研究是水色遥感生物-光学算法开发的重要组成部分,我们利用HD200304航次和HD200309航次的测量数据,开发了色素吸收系数的波段关系模型(αφ(λ)-αφ(675))和色素吸收系数与叶绿素a浓度关系(αφ(λ)-αφ(675))模型,并在模型开发的基础上,利用叶绿素a浓度反演典型波段的色素吸收系数,效果良好。  相似文献   
850.
黄东海秋季色素经验算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
对海洋色素浓度的监测是海洋水色遥感的主要目的之一。文章基于HD200309航次同步获取的表观光学数据和叶绿素a数据,开发了黄东海秋季色素反演经验算法。从反演的效果可见,有85%的样品控制在±40%之内。  相似文献   
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