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基于分析模型的太湖悬浮物浓度遥感监测 总被引:21,自引:1,他引:20
悬浮物浓度是水质评价的一项重要指标,利用遥感技术准确获取区域面状水域悬浮物浓度信息,是遥感监测水质参数的一项重要任务。利用地面实测的14个样点的光谱数据,将2004年7月26日太湖TM数据的DN值,校正为遥感反射率,并利用Gordon模型和太湖水体固有光学特性,建立水体反射率模拟的分析模型,模拟水体R(0-),进而利用TM数据反演水体悬浮物浓度,并绘制太湖悬浮物浓度分布图。将悬浮物浓度反演的结果与14个样点的实测结果相比较,其中,有79%的样点的估计精度高于70%,有64%的样点的估计精度高于80%。 相似文献
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用分析模型方法反演水体叶绿素的浓度 总被引:16,自引:1,他引:16
水体叶绿素浓度是水质评价的一个重要指标。建立水体光学传输的分析模型,进而用分析模型反演水体叶绿素浓度,对于提高遥感反演水质参数的精度和实用性具有重要意义。作者于2004年6月初对太湖18个点位进行了同步水体波谱实测和水体取样分析。由这18个点位的实测数据,利用Gordon模型建立了R(0^-)的模拟模型,并进而用优化函数的方法反演水体叶绿素浓度。反演值与实测值的相关系数达到0.99,当叶绿素浓度高于30mg/m^3时,反演的相对误差小于20%。进而用该模型反演2005年7月太湖7个点位的叶绿素浓度,反演值与实测值的相关系数为0.94,其中,有6个点位的反演值相对误差小于60%。 相似文献
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