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海陆颜色仪(OLCI)是搭载在Sentinel-3上的新型水色遥感传感器,其对于内陆清洁水体水质遥感监测的适用性有待验证.本研究以评价水体富营养化程度的重要参数叶绿素a(Chl.a)浓度为指标,以高原湖泊洱海为研究区,基于2017年4月19日共20个星地同步实验数据,建立了3种可应用于OLCI数据的Chl.a浓度遥感估算模型(波段比值模型、三波段模型以及FLH模型),并估算了当日洱海Chl.a浓度的空间分布.结果表明:(1)选用波段Oa8(665 nm)、Oa11(708.75 nm)和Oa12(753.75 nm)构建的三波段模型最适用于洱海水域的Chl.a浓度估算,其平均绝对误差百分比为12.37%,低于波段比值模型的16.04%和FLH模型的13.50%;(2)对OLCI使用的大气校正方法中,基于去瑞利散射的暗像元法对估算模型的适用性要优于6S、FLAASH以及QUAC方法;(3)洱海OLCI影像中近岸水体受邻近效应影响严重,近红外波段Oa12(753.75 nm)受陆地邻近效应影响的距离为1~2个像元,而Oa8(665 nm)、Oa10(681.25 nm)和Oa11(708.75 nm)波段为1个像元;(4)2017年4月19日全湖Chl.a浓度均值为12.15±5.72μg/L,洱海中部水域Chl.a浓度最低(9.00~12.00μg/L),北部水域浓度最高(12.00~22.76μg/L),南部水域浓度稍高(12.00~14.00μg/L),阳南溪与波罗江入湖口受降雨径流的影响出现"羽流现象",导致Chl.a浓度偏低,约为8.33μg/L. 相似文献
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浮游植物物候能够反映浮游植物的生长变化与湖泊生态系统的变化,水温、营养盐浓度等因素对物候有重要影响。太湖富营养化程度较高,水温的影响作用日趋显著,物候与水温关系的研究对理解、控制和改善太湖生态系统具有重要意义。本研究利用2003—2018年MODIS遥感数据计算浮游植物物候指标和湖泊水表温度（Temperature of Water Surface,LSWT）,通过分析太湖浮游植物物候时空变化特点探究了不同区域的物候特征,并结合LSWT揭示了浮游植物物候对LSWT变化的响应关系。结果表明：① 不同浮游植物物候指标具有不同空间分布特点,水华发生次数、峰值叶绿素a（Chla）浓度和水华总持续时间呈现由西部沿岸向湖心区递减的趋势;浮游植物生长开始时间和峰值Chla发生时间分布复杂但在沿岸区域相对较早;② 太湖可被划分为4种具有不同物候特征的区域,Ⅰ类区域主要位于贡湖湾、东部沿岸以及太湖中部开阔水域,该区Chla浓度范围为50~60 μg/L,且波动平缓,水华发生次数最少、开始最晚、持续时间最短;Ⅱ类区域主要分布于太湖西部沿岸,Chla浓度范围为50~90 μg/L且变化剧烈,该区水华发生次数最多、开始最早、持续时间最长;Ⅲ和Ⅳ类属于过渡区域,前者主要分布于梅梁湾、竺山湾及入湾口,后者主要位于南部沿岸以及太湖中部;③ 浮游植物物候对LSWT变化的响应受营养水平影响,当营养水平较高时,浮游植物的生长受LSWT的促进作用显著,LSWT年际变化的升高趋势对浮游植生长物候提前、生物量增加的影响明显,反之,则LSWT变化对浮游植物生长的影响减弱。 相似文献
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黑臭水体水面阴影对水面光谱信息产生干扰,严重地影响了利用高空间分辨率遥感数据进行水质状况监测的精度,因此,在数据预处理中必须进行阴影剔除。本研究基于无人机高光谱遥感数据,通过分析各种波段组合下黑臭水体水面的阴影像元和水体像元的光谱特征空间,选择以492、666和792 nm处的反射率建立黑臭水体的河面阴影指数（RSSI）,并利用最大类间方差法（OTSU）自动确定划分本影、半影以及水体的阈值。利用南京金川河和龙江河的无人机高光谱遥感影像对算法进行测试,结果表明：RSSI阴影指数能突出显示阴影与水体的差异;OTSU自适应确定的阈值能较好地区分本影、半影和水体,阴影的总体识别精度达到85%以上。该算法能够有效地识别黑臭水体水面阴影,为后续开展水体的定性、定量遥感监测提供数据预处理的技术支持。 相似文献
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悬浮物含量及其时空分布是河口海岸环境中关心的热点问题。2016年2月16日，欧洲航天局发射了新一代海洋水色传感器(OLCI)，该传感器具有良好的时空及光谱分辨率。本研究结合2017年7月杭州湾同步采样数据，对比了6种大气校正算法和8种悬浮物浓度(TSM)估算模型，遴选和分析了适宜于杭州湾和OLCI数据的大气校正方法和TSM估算模型，验证了OLCI数据二级产品精度和适用性。结果表明:(1)基于紫外光谱的大气校正算法(UVAC)精度最高，同步4个采样点的大气校正平均相对误差(MAPE)分别为34.21%、13.11%、5.92%和20.28%。在除Oa1以外的14个波段的MAPE均值为15.23%，Oa4至Oa10波段的MAPE低于8%；(2)基于Oa16/Oa5的波段比值模型，具有良好的建模(MAPE为16.49%，RMSE为50.92 mg/L)和验证(MAPE为19.08%，RMSE为19.29 mg/L)精度及模型稳健性；(3)基于C2RCC算法的固有光学量和TSM含量产品及OLCI二级TSM含量产品在杭州湾精度较差，不适用于杭州湾TSM和固有光学量遥感监测应用；(4)空间上，TSM在杭州湾中部区域含量较低，在杭州湾南岸和湾口区域含量较高。 相似文献
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