面向GF-5卫星高光谱传感器的浑浊水体叶绿素a浓度反演算法研究——以鄱阳湖为例

为了分析即将发射的高分5号卫星(GF-5)的高光谱数据在内陆水体水色遥感中的应用潜力,以鄱阳湖为研究区域,利用2009年、2011年和2016年共134组现场实测光谱及其对应的叶绿素a、总悬浮物浓度数据,考虑高浑浊水体引起的叶绿素a浓度变化的光谱响应差异,在进行水体光学分区基础上通过光谱模拟与差分处理开展了叶绿素a浓度跨阶分高光谱反演研究.结果表明：1)进行光学分区有利于提高反演精度,非高浑浊水体(NDCI≥0.06)区域,反演模型判定系数R2达到0.82,均方根误差RMSE为1.12,平均相对误差MRE为0.32,而不进行光学分区的全湖区反演建模R2仅为0.37;2) 相较于鄱阳湖前期研究得到的最优多波段反演模型(R2＝0.76),利用495、591、675、679、684、688、692和696 nm等波长的原始光谱以及差分光谱(一阶差分、二阶差分)建立的跨阶分多波段组合模型可以更有效地反演非高浑浊水体叶绿素a浓度(R2＝0.82),但对于高浑浊水体(NDCI<0.06),叶绿素a浓度的高光谱反演能力还需要进一步挖掘.     

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.     

基于高分六号卫星遥感影像的太湖叶绿素a质量浓度反演

针对太湖叶绿素a浓度反演大多采用低中分辨率遥感数据,缺少基于高分辨率遥感数据研究的现状,采用高分六号卫星遥感影像,运用波段比值模型、归一化差异叶绿素指数（NDCI）模型和三波段模型定量反演了太湖蓝藻的叶绿素a质量浓度,并采用2018年10月28日、2019年4月6日和2019年6月3日的高分六号卫星遥感影像对3种模型的反演精度进行了验证。结果表明,采用NDCI模型的平均相对误差、均方根误差和平均绝对误差最小,NDCI模型具有更好的精度和稳定性,更适合高分六号卫星遥感影像在太湖叶绿素a质量浓度反演方面的应用。     

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。     

基于Landsat-8 OLI的鄱阳湖叶绿素a浓度定量反演

Landsat-8 OLI数据的应用越来广泛、成熟,但尚未见诸在水质监测,尤其是叶绿素a浓度监测方面的应用。以叶绿素a作为参数,结合准同步的实测数据,通过在鄱阳湖的应用案例,研究、探讨利用Landsat-8 OLI卫星数据对湖泊叶绿素a遥感反演的可行性和相关潜力。根据研究,鄱阳湖与实测叶绿素a相关性最高的是波段B4(红波段),Pearson相关系数为0.916,并由此而选择B4作为构建模型的波段组合,建立线性回归、对数、指数、乘幂、二次多项式等五种回归模型,通过R2系数对比,显示二次多项式回归模型为最佳模型。经实测点验证,该模型能较好地反演出鄱阳湖的叶绿素a浓度。     

基于综合权重水体指数的水体提取研究——以鄱阳湖为例

Landsat TM/ETM+影像具有时空分辨率高(16 d,30 m)的特点,并且水体信息丰富,被广泛用于水体提取和水资源实时监测。近年来,构建水体指数是Landsat TM/ETM+影像提取水体信息成熟有效的方法。从现有水体提取指数出发,以鄱阳湖地区作为试验区,构建综合权重水体指数(Comprehensive weight water index,CWWI)。通过实验,利用归一化水体指数(NDWI)、新型水体指数(NWI)、改进的归一化水体指数(MNDWI)和综合权重水体指数(CWWI)四种水体指数进行鄱阳湖地区的水体提取,影像整体水体提取的精度分别为89.00%,91.00%,90.50%,93.00%。结果表明,综合权重水体指数能够用于进行水体提取,并且水体提取综合精度最高。     

基于环境减灾卫星数据的湖泊旱涝灾害湿地实时信息提取——以鄱阳湖为例

针对江西出现历史罕见的春夏连旱、旱涝急转等极端自然灾害现象,以鄱阳湖自然（天然）湿地为重点监测区域,按照旱涝发生时间和水位,获取对应的四期HJ-1A/1B卫星数据,通过构建归一化水体指数（NDWI）、归一化植被指数（NDVI）,采用地物光谱特征、专家知识的决策树分类方法和空间地理信息处理技术,及时定量获取、分析鄱阳湖自然湿地区连续干旱、旱涝急转情况下的湿地类型变化数据,为相关部门抗旱救灾提供科学依据.     

基于HJ-1A/1B卫星TVDI的干旱遥感监测研究——以鄱阳湖流域为例

针对鄱阳湖流域2011年春季出现的特大旱情,利用2011年3~6月HJ-1A/1B卫星CCD影像计算NDVI,结合同步HJ-1B卫星IRS数据计算的地表温度信息,构建NDVI-LST空间,获取了鄱阳湖流域温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index,TVDI).利用同步观测的AMSR-E(Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS)表层土壤含水量数据对温度植被干旱指数结果进行可靠性验证.结果表明,TVDI和AMSR-E土壤含水量之间存在显著的负相关,相关系数达到-0.697(P0.05),由HJ-1A/1B卫星影像计算得到TVDI可以有效表征鄱阳湖流域的土壤含水情况.用TVDI监测结果分析鄱阳湖流域2011年干旱,从空间分布来看,鄱阳湖流域受灾最严重的是环鄱阳湖区和修水流域.从时间分布来看,鄱阳湖流域3月底以轻旱为主,4月底流域南部旱情加重出现中度干旱,5月鄱阳湖流域将近80%的区域都受到不同程度干旱的影响.     

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TM数据渤海湾叶绿素浓度反演算法研究

海洋叶绿素浓度已成为衡量浮游植物的生物量和富营养化程度的最基本的指标.利用2005年4月13日Landsat-5/TM数据和同步实测数据反演了渤海湾叶绿素浓度.对TM数据进行几何校正和大气校正预处理后,建立9种波段组合模型,分别对TM图像进行模型运算.结合实测数据,建立相应的回归方程,在其中选取R2(拟合度)和R(相关性)最大的(tm4-tm3)/(tm4+tm3)波段组合进行反演,并将反演结果与实测数据作相对误差分析,实验结果表明,4和3波段组合建立的回归模型适合于渤海湾叶绿素浓度的反演.     

卫星城市土地利用分区研究——以鹿泉市为例

卫星城市受中心城市辐射影响,在发展过程中,其行政区内易出现多个规模不等的增长极,呈偏极或多极发展,而体现在土地利用分区中,一个行政区内出现2个或多个优先发展区.正是因为卫星城市这一特点,在常规土地利用分区的研究中,易忽视外部辐射影响.以鹿泉市为例,系统探讨了在中心城市影响下卫星城市土地利用分区的方法,通过功能分区与传统地貌分区叠加,将市域划分为中心城区优化发展区、环省会重点开发区、新型建材工业区、生态农业观光区、基础农业生产区、森林植被保护区、生态旅游保护区,最后从中心地理论角度分析各区土地利用调控方向.     

三角帆蚌清除富营养化水体中叶绿素a的研究

研究了三角帆蚌滤食富营养化水体中藻类的能力．发现三角帆蚌能有效地清除水体中的叶绿素a．通过方差分析的方法得出在96h即达到显著的清除效果，并且当蚌密度在18．75只／m^3时（本实验水体中藻类密度为10^6个／mL左右）清除的效果最佳．还对实验的结果进行了函数的拟合，发现在贝类滤食过程中叶绿素a含量和时间之间存在对数函数关系．本文提示利用双壳贝类净化富营养化水体是一条可行的途径．     

基于Landsat 8影像的后官湖叶绿素a浓度反演研究

采用2015—2020年的Landsat系列影像,结合实测数据构建叶绿素a浓度反演模型,分析了武汉蔡甸后官湖近6年叶绿素a浓度的时空分布特征.研究结果表明:在空间分布特征上,湖心水域浓度主要集中在5～7μg/L范围内,湖岸水域浓度主要集中于35～50μg/L范围内,呈现自西向东逐渐增加,湖心低于湖岸的趋势;在时间分布特...     

基于分区的太湖叶绿素a遥感估测模型

以太湖为研究区域,测试水体的反射光谱和表层水质并分析叶绿素的光谱特征,对比MODIS波段并找出与叶绿素a质量浓度相关性较好或对叶绿素a质量浓度变化较为敏感的波段,根据主成分变换后的MODIS图像色调对太湖进行分区并分别用主成分、单波段及波段组合因子建立各区内相应的叶绿素a质量浓度估测模型.结果表明:对太湖合理分区可以提高叶绿素a质量浓度的遥感估测精度;经过主成分变化后的第2主成分,MODIS波段1,3~4,10~14的反射率及波段反射率组合可以较好地估测分区后的叶绿素a质量浓度.     

珠海一号采煤沉陷区叶绿素a浓度反演研究

珠海一号卫星高光谱数据具有高时空分辨率的特点,为采煤沉陷区水质时空监测提供了更高精度的数据源.叶绿素a浓度是评价水质状况的重要参数.为探究淮南采煤沉陷区叶绿素a浓度反演模型,以安徽淮南顾桥采煤沉陷区为研究对象,基于珠海一号高光谱影像和水样测试数据,对采煤沉陷水域叶绿素a浓度反演模型进行构建,反演并分析了顾桥采煤沉陷区叶绿素a浓度空间分布特征及其成因.结果表明:基于珠海一号高光谱影像(b10+b19-b2)/(b10+b19+b2)波段组合方式构建的三次函数模型精度和稳定性较高,可以用于顾桥采煤沉陷区水质的动态监测;顾桥沉陷区水域总体叶绿素a浓度较高,高值区主要位于水域中部,且南部水域高于北部;农田施肥和工矿生产、居民生活污水的排放是造成沉陷区内叶绿素a浓度上升的主要原因.     

水体悬浮泥沙动态监测的遥感反演模型对比分析——以鄱阳湖为例

水体泥沙是进行水环境监测及研究与泥沙输移有关的侵蚀、沉积过程所带来的灾害问题的关键因素,实现悬浮泥沙遥感定量动态监测的关键在于建立合适的反演模型。采用实测光谱模拟TM/ETM 和MERIS数据,对比分析了单波段和波段比值遥感因子构建的5种常用的经验半经验模型。结果表明,以MERIS第7波段遥感反射率为遥感因子建立的对数模型最适宜鄱阳湖地区悬浮泥沙的动态监测。     

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。     

基于Landsat-8 OLI与Sentinel-2 MSI传感器的香港近海海域叶绿素a浓度遥感反演

为验证Landsat-8 OLI遥感数据与Sentinel-2 MSI遥感数据监测近海海域叶绿素a浓度可行性,以其为数据源,香港近海海域为研究区域,以半分析模型为方法,挑选与监测点实测叶绿素a浓度采集时间一致且遥感影像云覆盖率小于10% 影像清晰的两类遥感影像。对两类遥感影像分别选取2/3的遥感影像数据经预处理后提取其对应实测日期监测点位置遥感反射率进行相关性分析,得到相关性最高的反演因子进行建模,并且利用剩下的1/3数据对其反演回复回归模型进行精度检验,其结果与OCx模型反演结果进行对比效果显著。基于Landsat-8遥感数据建立的最佳反演回归模型为Y=6.8x2-20.77x+17.02,R2=0.906略高于基于Sentinel-2遥感数据建立的最佳反演回归模型Y=-3.345e+05x2+3826x-3.44,R2=0.801,证明了就香港近海海域叶绿素a浓度反演两类遥感数据的可行性,且两类数据的反演结果均呈现出香港近海海域内部海域叶绿素a浓度高于外部叶绿素a浓度的现象。     

变温磁园二色谱研究——叶绿素与镧的复合物

在甲醇和醋酸体系中合成得到翠绿色的叶绿素镧配合物,研究了它和叶绿素a、脱镁叶绿素a的紫外可见光谱,并首次研究了它们的磁园二色性谱(MCD谱)。叶绿素镧的UV-Vis谱和MCD谱与叶绿素a的相似,但是与脱镁叶绿素a有明显的区别,从而证明了镧离子已配位到叶绿素的卟啉环上.并形成了金属叶绿索镧的配合物。三者的变温MCD谱均含有C项的贡献,对于c项的来源,初步推测为体系中产生的自由基,这有待于EPR谱和更宽温度范围的MCD研究来确认。此外,由MCD谱推断叶绿素镧与叶绿素a具有相似的单层结构。     

基于卫星气溶胶光学厚度反演地面能见度算法的研究

为了获得大范围的能见度空间分布信息,提出一种把MODIS卫星气溶胶光学厚度陆面产品转化为地面能见度分布的反演算法。该算法以CALIPSO卫星的气溶胶标高为更新观测值,以GEOS-Chem模拟的气溶胶标高场为背景场,通过最优插值的资料同化方法,将两者整合成误差更小的气溶胶标高分析场,然后通过气溶胶标高分析场,把MODIS卫星气溶胶光学厚度转化为地面能见度。与中国地区地面气象多年观测资料的对比结果表明,反演能见度与观测能见度之间,点对点的月相关系数可达0.5以上,两者多年的逐月变化趋势与地域分布形势较为一致。