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以渤海原油为油样,利用ASD地物光谱仪开展油膜光谱测量,针对油膜光谱实验过程中油膜厚度难以控制的问题,改进布设油膜的方式,利用定量滴定和图像分割方法完成油膜厚度计算,并开展油膜光谱特性及其与油膜厚度的相关性分析。研究表明,油膜厚度计算方法可信度较高,能够较真实地计算出油膜厚度;油膜光谱在350~900nm范围内较为平滑,油膜厚度及其光谱在可见光波段具有较高的相关性,900nm之前具有较好的相关性且为正相关,在600~800nm之间相关性达到最高,波长在900nm之后油膜厚度与其光谱无明显相关性;油膜光谱在761nm处有峰值存在,此处可以作为判断油膜存在以及油膜厚度反演的敏感波段;利用645nm以及761nm波段建立油膜厚度与反射光谱的相关模型,能够清晰地显示油膜厚度与其光谱在可见光波段具有较强的相关性,分析结果能够为后续遥感方法溢油量反演提供可信的参考。 相似文献
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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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作为黄河口地区两种典型的植被群落类型,芦苇群落(Comm. Phragmites australis)与互花米草群落(Comm. Spartina alterniflora)在遥感影像的表征较为相似,利用单时相遥感影像识别时,易存在混淆区域。工作中发现,两种植被处于不同生长期时,其遥感影像具有不同的表征。为了提高黄河口地区芦苇、互花米草两类植被群落遥感识别结果的可靠性,本文通过获取多时相遥感影像中芦苇、互花米草群落纯净像元的光谱值,分析植被"红边"光谱曲线随时间的变化特征,进一步计算研究区多期遥感影像NDVI (Normalized Difference Vegetation Index),提取纯净像元的NDVI值,对比分析这两种植被NDVI指数在时间序列上的变化特征,发现芦苇群落与互花米草群落的NDVI值在时间序列上存在明显区别。结果表明,利用5月的影像能够较好地识别芦苇群落的分布范围,利用11月影像能够较好地识别互花米草群落的分布范围。本研究结果可为今后黄河口地区这两类典型植被群落的遥感识别方法研究提供可靠依据。 相似文献
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