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本文简要介绍了M99、R06、G01、L10四种典型水上法估算遥感反射率方法的原理,利用现场观测数据,对四种方法的应用效果进行了评估分析。利用高光谱SAS实测的76个站位数据,对比分析了四种方法结果的差异性以及不同太阳天顶角和云况条件的差异分布,结果表明,四种方法估算的遥感反射率总体差异性不大,有80%站位的差异在10%以内,L10方法的结果更接近四种方法的平均值,R06方法的结果与L10大体相当,当太阳天顶角过大时,四种方法估算遥感反射率的差异较大,在阴天条件下,差异性有小幅度增大。利用高光谱SAS和剖面仪MicroPro同步观测的73个站位数据,分析了四种水上法与水中法计算遥感反射率的差异性,以及不同水体和太阳天顶角条件的差异分布,结果显示,四种水上法与水中法计算的遥感反射率结果差异分布趋势大体一致,约75%站位的差异在15%以内,在较好的比对环境下(去掉近岸站位和太阳天顶角较大的站位),四种方法与水中法差异明显减小,其中,R06和L10方法在处理粗糙海面的天空和太阳耀斑修正方面略优。 相似文献
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数据融合能够综合利用多源遥感数据优势,获取高空间分辨率和高测量精度的遥感影像,这对于近岸水体生态环境监测和灾害预警均具有重要意义。但目前使用的数据融合方法多是针对内陆水体或大洋水体的,其在近岸水体的适用性仍需进一步评估,因而本文开展了近岸水体遥感数据融合方法对比研究。本文以高空间分辨率的Sentinel-2 MSI影像和中等空间分辨率的Sentinel-3 OLCI影像为数据源,分别开展了基于小波变换（WTBF）、生物光学模型（BOBF）和混合像元分解（IUBF）三种方法的数据融合实验,并在此基础上借助现场实测Rrs数据与融合影像对应点的平均相对误差MRE、均方根误差RMSE、偏差bias和平均梯度对各种方法的融合数据质量和区域适用性进行了评估。结果表明：（1）OLCI的Rrs数据精度高于MSI。其中MSI在443 nm、560 nm和665 nm三个波段的MRE、RMSE均高于OLCI,表明MSI的Rrs精度相对OLCI较低;目视效果和平均梯度表明MSI的清晰度高于OLCI;（2）BOBF是三种方法中融合效果最佳的算法。WTBF和BOBF生成融合影像在三个波段的MRE、RMSE优于MSI。综合MRE、RMSE和bias来看,BOBF和WTBF所生成的影像Rrs准确性高于MSI,而IUBF生成的融合影像的MRE、RMSE和bias相对WTBF和BOBF较高,准确性较差;目视评价和平均梯度表征WTBF和BOBF生成影像的清晰度与MSI相近,BOBF清晰度高于WTBF,IUBF生成影像清晰度相对于OLCI有所提高但未达到MSI水平;（3）在Rrs更低的烟台近岸海域,BOBF生成的融合影像清晰度与MSI相当且Rrs准确性相对于MSI更高,BOBF在该海域具有良好的适用性。 相似文献
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