武汉东湖叶绿素a和悬浮物浓度的高光谱遥感反演模型研究

本文以武汉东湖为实验区,以主要水质遥感监测指标叶绿素a和悬浮物为主要研究对象,利用水体光谱数据和同步观测的水质参数浓度数据,研究了东湖叶绿素a和悬浮物定量遥感反演特征波段与波段组合,在此基础上构建了经验模型。     

高光谱数据组分信息的盲分解方法

将基于独立成分分析（independent component analysis,ICA）技术的盲分解方法（blindsignalseparation,BSS）应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性。以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度。     

面向混合像元分解的光谱维小波特征提取

根据线性混合模型的特点,探讨面向混合像元分解的光谱特征提取与选择,提出以小波低频系数为特征的混合像元分解方法.高光谱像元矢量进行离散二进小波变换后,提取光谱特征影像,再基于特征影像估计出混合像元的组分,并用AVIRIS合成影像验证该分解方法.实验结果表明,良好的光谱特征能够较大地提高遥感混合像元的分解精度,比原始波段分解的精度提高约23%.     

高光谱数据组分信息的盲分解方法

将基于独立成分分析(independent component analysis,ICA)技术的盲分解方法(blind signal separation,BSS)应用于遥感混合像元的定量分解,解决了幅度不确定性问题,实现了从高光谱数据中同时得到定量的组分光谱信息和组分权重信息。通过数值模拟实验提出了光谱反演区间的选择方法,进一步完善了该算法,且讨论了算法的稳健性。以陕西省横山县为试验区,从HYPERION高光谱影像中反演了各像元的植被覆盖度,并利用SPOT5影像进行了精度验证,结果表明该方法具有较高的精度。     

基于实测光谱对喀斯特地区土地覆盖类型丰度提取

利用线性光谱模型对土地覆盖类型相对复杂的喀斯特地区进行混合像元分解。以贵州省镇宁县为研究区域,基于实测光谱信息,以Landsat TM8影像为信息源,选取裸土、裸岩、绿色植被、干枯植被为端元,利用线性分解模型提取地类覆盖信息,计算端元覆盖面积。通过对丰度图像的归一化植被指数(NDVI)值与TM8经过缨帽变换的NDVI值进行回归分析,验证端元选取精度,得到R2>0.85。研究表明:在喀斯特山区,利用实测光谱混合像元分解,有效提取植被、裸岩、裸土丰度,提高土地覆盖分类精度的方法是可行的。     

基于环境一号卫星影像的内陆水体叶绿素a浓度遥感定量反演模型研究

叶绿素α是反映内陆水体富营养化程度的一个重要参数,通过遥感定量反演模型提取叶绿素α浓度是内陆水体富营养化监测的重要途径。以典型的内陆水体——太湖为实验区,基于环境一号CCD多光谱数据和同步地面实测叶绿素α浓度数据,建立了以CCD4/CCD2为自变量的叶绿素α浓度反演经验模型。基于环境一号HSI高光谱数据,结合内陆水体中叶绿素α、悬浮物、黄色物质和纯水的固有光学特性以及三波段模型理论,选取了反演叶绿素α浓度的三个最优波段:HSI73、HSI74、HSI87,并建立三波段模型。最后通过两种定量反演模型对比实验。实验结果表明基于HSI高光谱数据的三波段模型反演精度更高,可以有效的用于内陆水体的叶绿素α浓度反演。研究为内陆水体叶绿素α浓度定量反演提供了研究基础。     

混合光谱分解实验研究

混合光谱分解研究对提高遥感识别地物信息精度具有重要意义.实验室模拟混合光谱分解模型可以作为遥感影像混合像元分解的基础,为地物分类提供经验模型和理论依据.对土壤-植被混合模型进行实验室模拟,对原始光谱反射率进行一阶微分、对数、去连续统变换,运用特征波段法和相似系数法拟合回归方程,并对比模型精度.结果表明基于对数变换数据的...     

基于迭代加权L1正则化的高光谱混合像元分解

为了提高高光谱图像混合像元分解的精度,对基于稀疏性的线性混合像元分解方法进行研究。采用一种迭代加权的L1正则化方法进行高光谱混合像元分解,给出相应的模型和算法。通过引入多步加权L1优化求解过程,且根据当前解修正下一步迭代的权值,能更好地利用混合像元丰度系数的稀疏性。试验结果表明,基于迭代加权L1正则化的高光谱混合像元分解精度比基于传统L1正则化的方法高,特别适用于信噪比较高的高光谱图像。     

基于最小体积约束的非负矩阵分解模型的高光谱解混算法探究

高光谱遥感图像中,遥感影像的分类精度和地物识别会因混合像元的存在而受到影响,从而限制了遥感科学向定量化发展.基于最小体积约束的非负矩阵分解方法,不仅不需要假定纯像元的存在,而且在自动提取端元的同时获取对应的丰度图,这种非监督的光谱解混技术克服了传统方法的限制条件,为高光谱图像中混合像元问题的解决提供了新的思路和方法.     

结合实测光谱数据的珠江口水质遥感监测

河口近岸海域面积广阔,生物生产力高,受人类活动及陆源物质的影响较大,是自然因素和人为因素共同影响水体生态环境的典型区域.文章研究了珠江口近岸海域水体叶绿素a浓度和悬浮物浓度的遥感定量反演方法,并在实验水域验证了现有遥感反演模型的适用性;结合实测数据和遥感影像数据,通过统计分析建立珠江口近岸水域的叶绿素a浓度和悬浮物浓度的反演模型;利用Landsat8遥感影像反演了珠江口近岸海域叶绿素a浓度和悬浮物浓度的分布情况,提取珠江口近岸水域面状水质信息;反演结果符合理论分析和实际情况,证明本研究建立的水质参数遥感反演模型及方法适用于珠江口近岸海域水质监测.     

湖泊叶绿素a反演的大气校正模型比较研究

为获取湖泊叶绿素a定量反演所需的最优大气校正方法,以太湖为例,分别使用FLAASH、6S及QUAC 3种大气校正模型对HJ-1B卫星CCD数据进行大气校正,通过对比各波段反射率及遥感指数与叶绿素a的相关性,得到归一化水体指数相关系数最高,并使用归一化水体指数建立叶绿素a反演模型.反演模型R2在0.7以上,同时通过了统计检验.实验利用太湖采样点平均光谱反射曲线及实测光谱对比大气校正模型的影像处理效果,并在此基础上,利用误差参数评价不同大气校正处理后的反演精度.结果表明:3种大气校正算法的影像处理效果总体较好,FLAASH和6S算法的各项参数接近,反演精度优于QUAC算法,并且聚类分析结果很好地证实了二者的相似性;QUAC算法在获得较高精度的同时其典型地物光谱出现失真.因此,在湖泊叶绿素a浓度反演建模时,大气校正方法应优先考虑FLAASH算法和6S算法,尽量避免使用QUAC算法.     

基于半分析模型的叶绿素a浓度估算

为监测江苏省常熟市昆承湖的水质状况,以2009年5月在湖区实测的AsD高光谱遥感数据和实验室的分析数据为依据,采用三波段半分析模型估算叶绿素a的浓度.结果表明,三波段法比归一化实测光谱波段比法、实测光谱一阶微分法的估算精度更高.三波段法通过分析叶绿素a、悬浮物、黄色物质、纯水的固有光学特性,优化这三个特征波段的位置组合...     

基于SVM的莱州湾叶绿素浓度遥感反演

叶绿素浓度是浮游植物分布的指示剂，是衡量水体初级生产力和富营养化的基本指标。准确探测海水叶绿素浓度并分析其时空分布变化特征，对海洋生态研究海洋生物资源评价、海洋环境监测、海洋渔业管理等方面都具有重要意义。利用在莱州湾2007年6月至2007年8月测量的32组二类水体叶绿素浓度和同步实测辐射光谱资料，建立了莱州湾叶绿素浓度的荧光算法和SVM（Support Vector Machine）反演模式，并用9月份的8组数据作为验证，结果表明SVM反演模式在莱州湾具有很好的应用前景，为该区域水质参数遥感监测提供参考。     

基于穷举法的鄱阳湖叶绿素a浓度高光谱反演模型与应用研究——以GF-5卫星AHSI数据为例

光学特性复杂的浑浊水体叶绿素a浓度反演一直是水环境遥感研究的难点，高光谱以其波宽窄、谱段多、获取地物信息近似连续等优势，有望成为解决该难题的有效手段.该文以鄱阳湖为研究水域，利用2009年10月、2011年7月及2016年10月获取的实测高光谱及叶绿素a浓度数据，基于穷举法建立了针对高分五号(Gaofen-5， GF-5)卫星可见短波红外高光谱相机(Advanced HyperSpectral Imager， AHSI)的叶绿素a浓度三波段反演模型(决定系数R2＝0.82；均方根误差RMSE＝1.468 μg·L－1).通过与2018年10月7日Sentinel-2A卫星多光谱成像仪(MultiSpectral Instrument， MSI)的叶绿素a浓度反演结果对比分析，两者的空间分布具有较高的一致性，超过80%的研究水域相对偏差小于8%，在一定程度上证明了GF-5卫星高光谱数据在浑浊水体叶绿素a浓度反演中的潜力.     

长江口水质MERIS卫星数据遥感反演研究

【目的】获取准确的水质参数分布情况,进而对水质参数与动力作用复杂的河口水域环境进行综合评价。【方法】利用2011年5月30组长江口水域的遥感反射率数据,在尝试多种波段组合以及不同函数形式后,针对叶绿素a浓度和总悬浮物浓度分别建立最优经验反演模型。【结果】对总悬浮物浓度,波段差值(634~644nm)的二次函数形式最优,决定系数R~2为0.837,均方根误差(RMSE)为0.226mg·L~(-1),利用独立的验证样本得到平均绝对百分比误差(MAPE)为58.2%。对叶绿素a浓度,波段比值(650nm/644nm)的二次函数形式最优,R~2为0.552,RMSE为0.486mg·m~(-3),利用独立的验证样本得到MAPE为66.2%。将模型运用于2011年5月MERIS卫星数据,反演出长江口水域叶绿素a浓度与总悬浮物浓度空间分布图,叶绿素a浓度呈现出从河口向外海逐渐减少的趋势,最大值出现在舟山群岛附近。总悬浮物浓度呈阶梯状向外海减少。【结论】通过评价参数可看出,总悬浮物浓度反演模型对总悬浮物浓度反演效果较为准确,而叶绿素a浓度反演模型显示对叶绿素a的反演浓度较低。     

二类水体悬浮泥沙遥感反演算法综述

鉴于二类水体本身光学性质的复杂性及其与人类生产活动的密切关系,利用遥感数据监测二类水体水质受到了国内外学者的普遍关注,成为海洋学领域的热点问题。悬浮泥沙含量是表征水质优劣的一个重要参数,众多研究致力于建立悬浮泥沙反演模型的研究,定量反演二类水体悬浮泥沙浓度。该文总结了近年来二类水体悬浮泥沙遥感反演算法的研究进展。悬浮泥沙定量反演模型大致可分为以下三类：1）利用水体光学特性和水体组分之间关系建立的经验模型;2）综合经验模型和物理模型构建的半分析模型;3）基于辐射传输模型和生物光学模型建立的物理模型。针对目前反演算法存在的主要问题,提出未来的研究需加强反射率光谱曲线研究、开发高光谱遥感数据以及综合多源数据信息等方面的内容。     

基于MODIS数据的海洋叶绿素反演算法研究

海洋叶绿素的反演在海洋-大气系统的碳循环、赤潮灾害监测等方面具有重要意义。选择南海乐东县作为研究区,基于MODIS 250 m分辨率数据,将MODIS水色产品数据集和南海实测数据集作为实测值数据集分别建立二波段比值、植被指数NDVI以及逐步回归模型,反演研究区的叶绿素浓度。结果显示,基于南海实测数据集建立的反演模型精度普遍较高,R~2值都达到0.7以上,其中逐步回归模型精度最高,R~2值达到0.778 3。反演结果表明,在实测值支持下,MODIS高分辨率数据在叶绿素反演方面能够达到较好的反演效果,同时也提高了在MODIS数据使用方面的空间反演精度,证明MODIS高分辨率数据在海洋叶绿素反演方面能得到较好的应用。     

2007年夏季北部湾生态与环境要素分布规律研究

为获得北部湾生态要素分布规律更全面的认识,本文基于北部湾海表层温度、盐度和有关生态参数的遥感数据,利用2007年"908"专项调查资料,结合海流数值计算结果,分析了2007年夏季(6-8月)的海表层温度、盐度、叶绿素a浓度和颗粒有机碳(Particulate Organic Carban,POC)、颗粒无机碳(Particulate Inorganic Carban,PIC)浓度的分布态势并给予合理的动力机制解释:(1)北部湾表层叶绿素a浓度呈明显的自东向西、由近岸向湾中部逐渐递减的态势,高值区为琼州海峡、广西沿岸、越南沿岸和海南岛西南侧近海海域;(2) POC和PIC空间分布特征与叶绿素a相似,低值区均主要集中在湾口水交换较快区域;(3)入侵高盐水的33.5 PSU等值线最北可达到21°N;湾内存在一个上升流区域形成的高盐核心;(4)北部湾水温的高值区分布在广西沿岸和越南沿岸的浅水区;(5)叶绿素a、POC和PIC高值区与沿岸径流有关;(6)海南岛西南部叶绿素a、POC和PIC的高值区与上升流有关。上述分析虽然只是2007年一年的结果,但是结果却具有普遍的意义。     

基于独立分量分析的遥感影像分类方法

多光谱遥感影像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感影像而言,其去除了波段影像之间的相关性,获得的波段影像是相互独立的。最后通过TM遥感影像数据的分类试验,验证了基于独立分量分析的线性光谱混合分析模型应用于多光谱遥感影像非监督分类的有效性。