基于ETM+影像的千岛湖叶绿素a浓度卫星遥感反演研究

以千岛湖为研究对象,利用Landsat 7 ETM+遥感影像与野外实测数据,建立叶绿素a浓度的遥感定量反演模型。将叶绿素a浓度与波段反射率组合进行Pearson相关性分析,选择(B4+B2)/B3波段组合构建叶绿素a反演模型,并得到千岛湖叶绿素a浓度的时空分布。结果表明:(1)2007年千岛湖叶绿素a浓度低于4μg/L的水体面积占水体总面积达到99%以上,整体水质优良;(2)千岛湖叶绿素a浓度随季节变化特征明显,夏季容易出现局地高值,秋季平均浓度整体升高;(3)通过反演不同时期的叶绿素a浓度分布,可以刻画出千岛湖藻类的消长过程,从空间上发现易爆发富营养化的区域。该反演模型能较为精确地估算千岛湖的叶绿素a浓度,对今后水体富营养化的监测和预警具有重要意义。     

河口及近岸海域水体叶绿素浓度反演方法综述

由于近岸河口地区水体复杂的光学特性, 以往大洋一类水体的叶绿素a 反演方法已不再适用。为提高河口及近岸海域水体叶绿素a 浓度反演精度, 具体从水体组分复杂性和光谱响应差异性两个方面描述河口及近岸水体光学特性的不确定性; 分析影响河口及近海水体叶绿素a 浓度反演精度的关键因素, 总结归纳近十年来水体光谱数据处理方法及河口及近岸海域水体叶绿素a 浓度遥感反演方法; 最后从反演算法、数据处理和算法体系三个方面, 对河口及近岸浑浊水体提高反演叶绿素精度提出几点展望。     

基于高光谱影像湖泊叶绿素a浓度反演分析

针对湖泊叶绿素a浓度的快速变化及水体富营养化问题,以太湖水体为例,利用太湖区域2019年10月、11月和12月的珠海一号高光谱影像,采用波谱特征分析、主成分分析、皮尔逊相关系数、建立反演模型分析江苏省太湖区域水体叶绿素a浓度的分布状态以及时空变化状况。通过主成分分析划分与水体信息相关的成分,提出采用珠海一号高光谱影像的中红外波段建立耦合可见光和近红外辐射信号的WCI模型。结果表明:(1)水体光谱曲线特征与主成分分析结果一致,分别为光合作用波段、细胞散射波段和水体增温波段。(2)改进的耦合可见光与中红外辐射信号的建立的WCI模型的反演精度最高,均方根误差RMSE为(1.4008 mg·L^-1),平均相对误差(MRE)为10.69%。(3)2019年10月一12月间,湖泊叶绿素浓度整体变化不大,太湖叶绿素a浓度的遥感反演结果总体上呈现为湖西区域浓度较低,湖东区域浓度较高的特征。     

大型沉水植物苦草的光谱特征识别

地物特征与其光谱特征的关系是解译遥感影像的关键.利用地物光谱仪在实验室和上海“梦清园”人工湿地中,分别实测了不同盖度沉水植物苦草的反射光谱特征.结果表明随着苦草盖度的增加,其光谱反射率也相应增加,不同盖度苦草的光谱反射率差异主要表现在500～650 nm和700～900 nm 波段范围.受水体环境影响,实验室模拟试验与室外控制试验测得的苦草光谱反射率差异主要表现在近红外波段（700～900 nm）.分别将苦草的不同盖度与其在QuickBird多光谱遥感影像4个波段与盖度相关性最大波段处的光谱反射率进行回归分析,得到了较好的线性关系.应用回归分析得到的线性方程,可以根据测定的光谱反射率定量反演水体中的苦草盖度.研究结果可为监测沉水植物的高光谱遥感影像判读和解译分类提供技术支撑,为大尺度遥感监测沉水植物的分布和动态变化提供科学依据.     

基于遥感的官厅水库水质监测研究

遥感监测具有监测面积广、速度快、成本低等优势,常用于大面积水质监测。以北京官厅水库为研究对象,通过野外和实验室测量数据建立水质参数遥感反演的生物光学模型,对夏季官厅水库的非色素颗粒物浓度、叶绿素a浓度和有色可溶性有机物(CDOM)浓度进行了反演。该模型研究的目的就是通过建立反演模型,利用卫星数据进行水质参数反演,从而得到大面积水体的水质分布图。采用CHRIS/Proba高光谱数据反演官厅水库的水体组分浓度,对库区水质反演要素的空间分布规律进行了分析。结果表明,所采用的遥感反演模型基本适用于官厅水库水质监测,反演出的叶绿素a、总悬浮物和CDOM的空间分布与实际测量值的空间分布基本吻合。     

基于MODIS数据的云南九大高原湖泊叶绿素a浓度反演

叶绿素a浓度是反映水体富营养化程度的重要参数。本研究以MODIS卫星影像为数据源,结合地面实测数据,实现了对云南省九大高原湖泊的叶绿素a浓度反演。首先,以2010—2012年的叶绿素a浓度实测数据为基础,对MODIS不同波段的地表辐射率进行了组合试验,优选出九湖叶绿素a浓度的统计模型。其次,利用2013—2014年的叶绿素a浓度实测数据对反演模型进行了验证。最后,利用优选模型对九湖叶绿素a的空间分布特征和变化动态进行分析。结果表明:获取的九湖叶绿素a浓度的空间分布比较符合专业人员的判断,结果较为合理;滇池、洱海、程海、杞麓湖、星云湖、异龙湖和阳宗海的叶绿素a浓度周围高,中部低,抚仙湖和泸沽湖则为周围低,中部高;从年际变化看,2010—2014年期间,滇池、洱海、星云湖和异龙湖叶绿素a浓度年际波动幅度较大,抚仙湖、程海、杞麓湖和泸沽湖变化较为稳定,阳宗海呈减少趋势。     

基于GOCI影像的湖泊悬浮物浓度分类反演

悬浮物直接影响到光在水体中的传播,进而影响着水生生态环境,最终决定了湖泊的初级生产力。传统的遥感反演估算模型大多是针对某一湖区进行统一建模,忽视了不同区域水体光学性质的复杂差异性,并且传统的传感器时间分辨率和空间分辨率受到一定限制。针对太湖、巢湖、滇池、洞庭湖4个湖区利用两步聚类法将高光谱模拟到GOCI影像上的波段进行分类,将水体类型分为三类,第一类水体为悬浮物主导的水体,第二类水体为悬浮物和叶绿素a共同主导的水体,第三类水体为叶绿素a主导的水体。针对不同类型水体的光学特征,分别构建了悬浮物浓度反演模型,结果表明第一类水体可以利用B7/B4,第二和第三类水体可以利用B7/(B8+B4)作为波段组合因子对悬浮物浓度进行模型构建。精度验证结果表明,分类建模后第一类和第三类水体悬浮物浓度估算精度都得到了较明显提高,第一类水体RMSE降低了9.19mg/L,MAPE降低了3%,第三类水体RMSE降低了5.63 mg/L,MAPE降低了13.97%,第二类水体精度稍有降低。最后将反演模型应用于2013年5月13日的GOCI影像,可知整体而言太湖西南部地区悬浮物浓度较高,东北部地区悬浮物浓度较低,并且从9:00到15:00,太湖南部悬浮物浓度较高的区域在逐渐缩小。     

橡胶树叶片高光谱特征分析

从光谱曲线特征和光谱变换特征分析橡胶树(Hevea brasiliensis)叶片反射曲线特征.结果表明,蓝边、红边、黄边位置特征分别出现于525 nm、725 nm、550 nm波段附近,红谷位置特征变化较大,并提取了红边积分面积等重要光谱变量特征.叶片氮含量与反射光谱的相关分析表明橡胶树叶片氮素敏感波段为700～1300 nm,其中730 nm处相关性最好,达到0.8422的极显著水平,以730 nm处的反射率与叶片氮含量建立线性模型,其复相关系数R2达到0.7094.     

水体悬浮物浓度对大型沉水植物黑藻反射光谱的影响

沉水植物的恢复是改善富营养化水体和重建水生生态系统的有效措施．应用遥感技术可以实时、大面积监测沉水植物的分布和生长情况,而水体中的悬浮物等物质影响沉水植物的光谱特征,直接影响对湖泊、河流遥感影像中沉水植物的准确解译．本研究利用地物光谱仪在室外实测了不同水体悬浮物浓度条件下沉水植物黑藻群落的光谱反射率．结果表明,在400～900nm波段,水体中悬浮物浓度越高,沉水植物的光谱反射率越大．水体悬浮物浓度与黑藻群落光谱反射率在400～900nm均为显著相关（P〈0．05）,在450～900nm为极显著相关（P〈0．01）．在蓝、绿、红和近红外4个波段,将水体悬浮物浓度与其光谱反射率进行回归分析,均得到了较好的线性关系．利用本研究结果对富含悬浮物水体中沉水植物的反射光谱进行修正,可为准确、快速和大尺度遥感监测沉水植物的分布和动态提供科学依据．     

基于小波理论的干旱区内陆湖泊叶绿素a的TM影像遥感反演

叶绿素a(Chl-a)是衡量湖泊富营养化的重要指标,利用遥感技术动态监测面积较大的湖区水体中Chl-a浓度对了解湖区水质具有重要意义。以内蒙古乌梁素海为例,提出利用TM影像中的水体实测光谱进行小波去噪和光谱信号重构,并结合水质采样实测数据进行神经网络拟合,建立光谱反射率比值与Chl-a浓度的反演模型的方法。结果显示:小波理论和神经网络相结合的模型可以适用于估算乌梁素海Chl-a浓度,去噪后Chl-a浓度与光谱信号的相关系数(-0.575)较去噪前(-0.417)明显增强,去噪后的采样点光谱信号与Chl-a浓度之间表现出比原始信号更强的负相关性,证明了去噪后的观测值可进一步减弱随机误差的干扰和去除噪声,使观测数据更加逼近Chl-a浓度的真实情况,图像去噪重构结果显示重构后的光谱范围较之前有所缩窄,部分信号点得到了增强,但基本剖面结构并没有产生较大变化,反演模型的平均相对误差为0.142,与其他研究相比差别不大。反演得出的乌梁素海Chl-a浓度分布反映了污染源的分布,同时说明了乌梁素海Chl-a浓度在时空分布上呈现一定的差异,表现为丰水期呈现浅水区Chl-a浓度值高于湖心区,来水区高于其他湖区的分布趋势,枯水期乌梁素海中部呈现由西向东Chl-a浓度逐步降低的分布规律,西部呈均一化分布。反演模型基本可以满足实际预测的需要。但模型在具体应用中在影像数据采集、数据量及算法方面还有很大的改进空间,该方法的提出为干旱区大型内陆水体富营养化的实时定量遥感监测提供了新的解决方案。