基于OLCI数据的洱海叶绿素a浓度估算     

毕顺  李云梅  吕恒  朱利  牟蒙  雷少华  徐杰  温爽  丁潇蕾 《湖泊科学》2018,30(3):701-712

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   

混合光谱分解算法的太湖水体组分浓度反演分析     

陆超平  吕恒  李云梅 《地球信息科学学报》2011,13(5):687-694

二类水体组份的遥感定量反演一直是水色遥感的难点和热点问题,原因在于其水体组分(纯水、叶绿素、悬浮物及CDOM)之间复杂的相互作用.本文引入光谱分解算法,通过Hydrolight软件模拟叶绿素、悬浮物和CDOM的标准反射率光谱,解决光谱分解算法中“纯端元”难以获取的问题.在此基础上建立了二类水体组分光谱分解反演模型.模型...  相似文献   

湖泊水体叶绿素a含量估算的波段宽度变化影响分析——以太湖为例     

焦红波  金继业  刘振民  查勇  李四海  李云梅  黄家柱 《地球信息科学学报》2008,10(6):787-791

为研究不同波段宽度遥感数据对监测水体叶绿素a含量的影响,以太湖水体实测高光谱遥感反射率数据为基础,分析计算不同波段宽度下遥感反射率的归一化值与叶绿素a浓度之间的相关系数。随着波段宽度在75.93nm范围内不断递增,最大相关系数逐渐减小,最大正相关波段向长波方向移动,最大负相关波段向短波方向移动。而波段宽度在31.6nm范围内变化时,最大正相关波段和最大负相关波段都会保持相对稳定。通过对不同波段处相关系数平均值和标准差的对比分析认为,718.77^~34.58nm为叶绿素a遥感监测的最佳波段范围。这将对遥感传感器的波段设置,以及实际水体叶绿素a遥感监测时的波段选择,具有重要的参考价值。  相似文献   

基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演   总被引：2，自引：0，他引：2  

陈健  倪绍祥  李云梅 《国土资源遥感》2008,(2):62-67

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。  相似文献   

基于MODIS数据的太湖浮游植物物候变化及其对水表温度的响应     

洪恬林  李云梅  吕恒  孟斌  毕顺  周玲 《地球信息科学学报》2020,22(10):1935-1945

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   

基于光谱分类的太湖水体后向散射研究     

陆超平  吕恒  李云梅 《遥感学报》2012,16(2):417-434

由于时空变化而产生的水体后向散射系数参数化差异一直是影响水质参数遥感定量反演精度的一个重要因素。在对太湖遥感反射率光谱进行分类的基础上,针对影响太湖水体水色的不同主导因子,把太湖水体分为3种类型,分别利用半分析方法和光学闭合原理对后向散射系数进行模拟,在此基础上研究其光学特性及其与水体组分浓度的关系,最后针对3种不同主导类型的水体分别建立了后向散射系数参数化模型。将后向散射特性在不同时间和空间上的差异转化为水体不同主导因子在生物-光学上的差异,从而得到适用于太湖不同湖区及不同季节的后向散射系数参数化模型,为利用分析方法对太湖水质参数进行更为精确的遥感反演提供了基础。  相似文献   

基于高光谱遥感反射比的太湖水体叶绿素a含量估算模型   总被引：19，自引：1，他引：19  

焦红波  查勇  李云梅  黄家柱  韦玉春 《遥感学报》2006,10(2):242-248

旨在寻找叶绿素a的高光谱遥感敏感波段并建立其定量估算模型。通过对太湖水体的连续监测，获得了从2004年6月到8月3个月的太湖水体高光谱数据和水质化学分析数据。利用实测的高光谱数据分析计算太湖水体的离水辐亮度和遥感反射比；然后，通过相关分析寻找反演叶绿素a浓度的高光谱敏感波段，进而建立反演太湖水体叶绿素a浓度的高光谱遥感定量估算模型，并用相关数据对模型进行精度分析。研究发现，水体的遥感反射比光谱在719nm和725nm存在两个峰，其中719nm处的峰更明显且稳定。通过模型的对比分析，发现用这两个峰值处的遥感反射比参与建模可以提高叶绿素a的估算精度；并且认为由反射比比值变量R719／R670所建立的线性模型对叶绿素a浓度的估算精度最理想。  相似文献   

基于植被信息遥感反演的东亚飞蝗监测研究     

吴彤  倪绍祥  李云梅  蒋建军  陈健 《地理与地理信息科学》2006,22(2):25-29

植被是东亚飞蝗发生和成灾的重要指示因子。运用遥感技术对植被生长进行监测,对东亚飞蝗的预测和防治具有重要意义。以河北省黄骅市为研究区,利用实地获取的植被冠层孔隙度数据反算的LAI数据以及Landsat-5 TM影像提取的各种VI数据,进行了LAI(LAI-2000改进型算法的反算结果)与TM影像上反演的VI之间的相关分析。结果表明,RDVI最适合反映研究区植被生长状况。分析RDVI与飞蝗发生面积的关系,发现两者呈负线性相关,即随着RDVI减小,飞蝗的发生面积呈线性增大。  相似文献   

水稻叶面积指数的高光谱遥感估算模型   总被引：38，自引：2，他引：38  

王秀珍  黄敬峰  李云梅  王人潮 《遥感学报》2004,8(1):81-88

通过不同氮素营养水平的水稻田间试验 ,采用单变量线性与非线性拟合模型和逐步回归分析 ,用1 999年试验数据为训练样本 ,建立水稻LAI的高光谱遥感估算模型 ,用 2 0 0 0年试验数据作为测试样本数据 ,对其精度进行评价和验证。结果表明 ,高光谱变量与LAI之间的拟合分析中 ,蓝边内一阶微分的总和与红边内一阶微分的总和的比值和归一化差植被指数是最佳的变量  相似文献   

基于主成分降维的总悬浮物浓度遥感估算模型适用性分析     

郭宇龙  李云梅  吕恒  王珊珊  王永波 《湖泊科学》2013,25(6):892-899

总悬浮物浓度(C_TSM)是水质评价的重要参数.为了提高内陆Ⅱ类水体总悬浮物浓度估算的精度,利用主成分分析方法对2009年4月太湖水体实测高光谱数据进行降维处理,进而以不同数量的主成分作为变量,分别构建总悬浮颗粒物浓度的多元线性回归估算模型并比较这些模型的效果,从而确定最优的主分量个数;结合近年运行的高光谱传感器,对模型的适用性进行评价.结果表明:①前三个主成分(PC₁、PC₂、PC₃)从不同侧面涵盖了悬浮物浓度信息,它们与ln(C_TSM)的相关系数分别为0.728、0.401和0.403;②当主成分个数为6时,模型达到最优;模型的精度高于4个传统经验模型;③在400~850 nm之间,波段数大于45的高光谱传感器数据都能利用主成分分析的方法构建精度较高的总悬浮物浓度估算模型;此外,MERIS、HJ1-HSI、Hyperion和CHRIS这些常用的高光谱传感器的波段设置,都适合于主成分建模.  相似文献