基于TM影像的水体透明度反演模型——以鄱阳湖国家自然保护区为例

基于遥感数据的鄱阳湖水体后向散射系数反演翟彦放;邱月;陈方圆;邬国锋【摘要】水体后向散射系数是水体的重要光学特性之一,也是水质生物光学反演模型的重要参数之一,对其研究具有重要意义。

利用2010年10月鄱阳湖实测水体后向散射系数、吸收系数和遥感光谱数据,建立基于生物光学模型的水体后向散射系数反演模型(420 nm,470 nm,510 nm,590 nm和700 nm),模型校准和验证阶段的决定系数分别为0．739~0．866和0．684~0．827,RMSE基本上均小于0．4。

结果表明光谱数据和生物光学模型在反演鄱阳湖水体后向散射系数具有很大的潜力。

%Backscattering coefficient is one of the important water optical properties,and it is also an important in-putting parameter deriving water quality bio-optical model. This study aimed to establish the water backscattering coeffi-cient inversion model(420,470,510,590 and 700nm) using bio-optical model combined with the backscattering coeffi-cient,absorption coefficient and remote sensing data in Poyang lake in October of 2010. The results showed that:the de-termination coefficients of models in calibration and validation ranged from 0. 739 to 0. 866 and from 0. 684 to 0. 827,re-spectively,and the RMSE values were mostly less than 0. 4. We concluded that remote sensing data and bio-optical mod-el held great potential in retrieving backscattering coefficient of water body in Poyang Lake.【期刊名称】《城市勘测》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】5页(P71-75)【关键词】鄱阳湖;生物光学模型;后向散射系数;水质遥感反演【作者】翟彦放;邱月;陈方圆;邬国锋【作者单位】国家测绘地理信息局重庆测绘院，重庆 400014;重庆市勘测院，重庆 400020;武汉大学资源与环境科学学院，湖北武汉 430079;海岸带地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室&空间信息智能感知与服务深圳市重点实验室&深圳大学生命科学学院，广东深圳 518060【正文语种】中文【中图分类】TP701水体后向散射系数是水体固有光学特性之一[1]，也是构建水质参数生物光学反演模型的重要输入参数之一[2]，而且与水体生物、物理和化学环境以及地理要素存在紧密联系[1]，因此其研究对水质反演和监测以及水体保护和管理具有重要意义。

基于SR TM D EM 的流域特征信息提取—以鄱阳湖流域为例蔡玉林①,②,朱红春②,杨丽②,孙林②(①中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室,北京100101;②山东科技大学,青岛266510)摘要:基于DEM 数据提取水文特征因其快速高效,得到了广泛的重视和应用,然而由于传统测绘DEM 数据高程获取的问题,提取的水文特征结果的精度不甚理想。

本研究选用遥感手段获取的、经过SWBD 水系数据预处理的SR TM DEM 数据,利用D8水系提取算法实现了鄱阳湖流域的边界提取和亚流域划分。

提取结果表明,应用遥感源地形数据提取流域水文特征具有较高的精度和效率,显示了遥感面源数据在更新水文研究基础数据中的优势。

关键词:SR TM ;DEM ;鄱阳湖;流域特征中图分类号:TP79 文献标识码:A 文章编号:1000-3177(2008)98-0015-03收稿日期:2007-11-05 修订日期:2008-01-10基金项目:国家自然科学基金(40701112)作者简介:蔡玉林(1974～),男,博士学历,山东高密人,主要从事遥感应用研究。

E 2m ail :yulin_cai @1　引　言分布式水文模型的建立和运行需要流域的水文特征(如流向、流域边界等),水文学者利用数字地形分析技术可以从D EM 中直接提取河网、划分流域界限、提取流域内的地形属性。

由D EM 自动获取水系等流域特征代表着流域参数化方便而迅速的一种途径[1～5]。

从D EM 提取河网以及子流域划分主要有3种方法[5],各种方法各有优缺点,其中应用最广的是利用流向信息识别河网[6]。

但如果DEM 中存在大片平地,该算法会产生不连续或平行的河网,从而无法正确提取流域特征。

许多研究中应用的DEM 是由地面测绘方法得到的高程点插值得到,所以往往在相对平坦的地方极易存在高程值相等的大片平地,而遥感方法得到的面源数据由于是以像素单位记录高程,则不会出现大片平地的情况。

基于完全遥感的湖泊湿地水文特征参数综合反演朱长明1,张新2,黄巧华1(1.江苏师范大学地测学院,江苏徐州221116;2.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100101)摘要:湖泊水文特征参数在水资源合理配置、规划、灾害预警中发挥了重要的作用。

在总结现有的水文特征参数遥感提取方法的基础上,依据多源多时相遥感数据,构建基于完全遥感的湖泊水文特征参数综合反演技术框架体系。

首先,通过多光谱遥感影像完成水域面积参数的时间序列遥感提取;然后选取测高卫星ICESat GLAS 的有效激光雷达点云数据,对湖泊水位高程信息进行反演;进一步根据湖盆数据对湖泊水资源量估算,并通过“面积—水位—水量”关系模型构建,实现湖泊水文特征参数的高动态模拟。

实验表明:该方法反演的水文参数与实测数据一致性较好,误差较小,结果可信度高;体现了遥感在水资源综合监测中的技术优势,可为区域水资源调查与监测提供技术参考。

关键词:水文参数;遥感监测;水资源;自动提取中图分类号:TP75.1文献标识码:A文章编号:1000-0852(2018)05-0029-05收稿日期:2017-06-13基金项目:国家自然科学基金项目(61473286);国家重点研发计划项目(2017YFB0504201)作者简介:朱长明(1983-),男,安徽庐江人,博士,副教授,主要从事遥感信息智能提取、湿地生态环境遥感以及干旱区水文水资源研究等。

E-mail :zhuchangming@1引言面积、水位、水量等水文特征参数的遥感估算与反演一直是陆地水循环遥感监测研究中的一个重要内容。

及时获取湖泊的面积、水位和蓄水量信息,对于区域水资源合理配置与规划、洪水分析、防洪决策、灾害预警具有重要意义和积极作用。

然而,就全球范围而言,基于陆面监测网络的传统方法对其研究和信息获取的能力相对来说比较有限,不能够满足大区域尺度应用中数据空间精度和信息时效性的要求[1]。

随着遥感技术的发展,其具有宏观、快速、周期性观测等特点,被广泛应用于区域尺度水资源调查与监测,已成为水资源调查和研究中不可替代的技术手段之一。

基于水体透明度反演的太湖水生植被遥感信息提取张寿选;段洪涛;谷孝鸿【期刊名称】《湖泊科学》【年(卷),期】2008(020)002【摘要】在使用多光谱遥感图像提取太湖水生植被分布时,由于水体中悬浮物和藻类等物质的影响,容易产生"异物同谱"现象,大面积水体被误分为沉水植被.本文首先通过TM图像反演太湖水体的透明度,基于RVI和NDVI植被指数,分别建立两类决策树,即透明度辅助的分类决策树和无透明度参与的分类决策树,将太湖分为水体、以浮叶植被为主导的水生植被和以沉水植被为主导的水生植被等三种类型.透明度辅助下的 NDVl 分类决策树方法,较好地消除分类过程中的"异物同谱"现象,是进行太湖水生植被分类的一种最好方法选择,把这种方法应用于2002年7月15日的Landsat ETM卫星遥感影像,结果表明太湖中以沉水植被为主导的水生植被约407.6km2,以浮叶植被为主导的水生植被约82.2km2.【总页数】7页(P184-190)【作者】张寿选;段洪涛;谷孝鸿【作者单位】中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,南京,210008;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,南京,210008;中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,南京,210008【正文语种】中文【中图分类】P3【相关文献】1.基于决策树的水生植被遥感信息提取研究 [J], 蔡栋;魏巍2.基于Landsat-8卫星OLI数据的太湖水体蓝藻密度和浊度遥感定量反演研究 [J], 宋挺;石俊哲;刘军志;许文燕;严飞;徐超;朱冰川3.基于随机森林模型的太湖水生植被遥感信息提取 [J], 侍昊;李旭文;牛志春;李继影;李杨;李宁4.基于GOCI数据的暴雨后太湖水体叶绿素a浓度遥感反演研究 [J], 徐祎凡;陈黎明;陈炼钢;李云梅;金秋;胡腾飞5.基于GOCI数据的胶州湾水体透明度遥感反演及日变化研究 [J], 周燕;禹定峰;刘晓燕;杨倩;盖颖颖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

专利名称：一种基于TM影像的湖泊水体信息提取方法
专利类型：发明专利
发明人：文广超,谢洪波,李兴,徐招峰,向中林,陈红旗,张哲玮,汪玉,李志辉,王文博,苏林雪
申请号：CN201810397693.0
申请日：20180428
公开号：CN108871283A
公开日：
20181123
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于TM影像的湖泊水体信息提取方法，首先选择典型地区，获取不同矿化度湖泊水体及周围地物的TM影像；然后利用不同地物对电磁波的耦合特性，根据湖泊水体及周围地物在TM影像中的亮度值构建波谱曲线；根据不同地物亮度值的差异，初步提出湖泊水体信息提取模型，并以精度大于95％为约束条件，将上述湖泊水体信息提取模型应用于不同的地区，进行模型的可行性与精确性检验；最后在满足提取精度大于95％的前提下，建立了湖泊水体信息提取模型：
B1‑B3‑B4>0。

本发明能够有效抑制冰雪、阴影等对湖泊水体信息提取时的严重干扰，克服矿化度差异影响，从而自动快速高精度地提取湖泊水体信息，提取速度快，分类精度高。

申请人：河南理工大学
地址：454000 河南省焦作市高新区世纪大道2001号
国籍：CN
代理机构：北京科家知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：陈娟
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基于TM影像的平原湖泊水体信息提取的研究杨莹;阮仁宗【摘要】以洪泽湖Landsat TM影像为例,分析了利用单波段阈值法和多波段增强图阈值法进行水体信息提取的差异,从而确定出不同时期不同用途所采用的最佳水体综合提取方法,即综合利用多波段谱间关系(TM2+TM3>TM4+TM5)和单波段TM5建立起适合于平原湖泊水域的水体提取方法.【期刊名称】《遥感信息》【年(卷),期】2010(000)003【总页数】5页(P60-64)【关键词】TM;洪泽湖;单波段;水体提取【作者】杨莹;阮仁宗【作者单位】河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098;河海大学水文水资源学院地理信息科学系,南京210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210098【正文语种】中文【中图分类】TP791 引言地球表面74%的水体无论作为一种资源,还是作为一个环境因子,或是洪涝灾害的源头,都受到了人们格外的重视,成为遥感研究的重要分支之一。

针对不同的地貌特点及水文条件,人们提出了各种各样的方法对水体进行提取。

曹凯等基于SPOT-5图像对城市水体的提取建立了一种自动提取模型,去除了大量地形阴影和建筑物阴影[1];钟春棋等利用TM影像中不同地物(TM 2+TM 3)/(TM 4+TM5)的比值差异研究了湿地水体信息的提取方法[2];张旸等通过苏北废黄河三角洲海岸地区的三景Landsat卫星影像,选取岸线指标与波段,提取海岸水线信息[3];陈华芳等以香格里拉县部分地区为例,利用ETM影像对山地高原地区的水体信息提取的几种方法进行了比较[4];王志辉等基于中低分辨率的MODIS影像结合具体实例(洞庭湖水域)进行大面积的水体遥感提取,可以很好地提取出其中相关信息[5]。

纵观近几十年利用遥感影像提取水体信息,前人做了不少研究,其方法大致分为两类：单波段阈值法和多波段增强图阈值法[6]。

单波段阈值法就是利用水体在单个波段上特殊的(高于或低于其他地物)光谱值,设定一阈值提取出水体信息,但是水体与陆地之间的过渡区域往往被忽略。

基于MODIS的鄱阳湖区水体水灾遥感影像图制作
丁莉东;余文华;覃志豪;吴昊
【期刊名称】《国土资源遥感》
【年(卷),期】2007(000)001
【摘要】提出了利用空间分辨率为250 m的MODIS影像第1、2波段数据制作水体遥感影像图、水体变化遥感影像图和水灾遥感影像图的方法.对鄱阳湖区的遥感影像图制作实例表明,该方法不仅具有快速、简便和易于操作等优点,还能有效保留MODIS的空间分辨率,较清晰地识别水体和洪水,可用于水灾的遥感动态监测与制图.
【总页数】5页(P82-85,中插4)
【作者】丁莉东;余文华;覃志豪;吴昊
【作者单位】南京大学国际地球系统科学研究所,南京,210093;南京工程高等职业学校,南京,211135;南京工程高等职业学校,南京,211135;河海大学法律系,南京,210098;南京大学国际地球系统科学研究所,南京,210093;农业部资源遥感与数字农业重点实验室,北京,100081;江苏省武进市国土资源局,武进,213161
【正文语种】中文
【中图分类】TP7
【相关文献】
1.基于MODIS的鄱阳湖区水位遥感估算研究 [J], 丁莉东
2.基于MODIS遥感数据源的内陆水体叶绿素a浓度反演算法综述 [J], 吴煜晨
3.基于MODIS陆地波段的近岸水体浊度遥感方法 [J], 王建国;陈树果;张亭禄;
4.基于随机森林的MODIS遥感影像水体分类研究 [J], 赵书慧;段会川;高帅;万华伟
5.基于MERSI和MODIS资料的鄱阳湖水体面积遥感监测及其变化特征 [J], 黄淑娥;聂志强;陈兴鹃;辜晓青
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基于TM/ETM+遥感影像洞庭湖“冬陆夏水”洲滩变化信息提取研究龙芳摘要：利用TM/ETM+影像，提取1987,1998，2003年三个时段洞庭湖“冬陆夏水”洲滩。

运用改进归一化差异水体指数（MNDWI）提取丰水期和枯水期的水体，得到相应年份的“冬陆夏水”洲滩，并对近15年的洲滩面积变化进行监督，分析发现，研究区的“冬陆夏水”洲滩面积一直在增加，且有泥滩地→苔草滩地→芦苇滩地的变化趋势，是潜在的钉螺孳生地。

为进一步研究钉螺孳生地生态环境做前期工作。

1 引言日本血吸虫病是我国流行的一种重大传染病，日本血吸虫的唯一中间宿主是钉螺[1]，而洞庭湖区是其主要分布区之一。

洞庭湖区的钉螺分布属于湖沼型，又称江湖洲滩型。

已有大量的研究证明，湖沼型地区钉螺的孳生地水淹时间一般为3-8个月，呈现“冬陆夏水”的生态环境[2,3]。

本研究根据湖沼地区钉螺孳生地“冬陆夏水”的特性，利用遥感和地理信息系统等技术自动提取三个时段洞庭湖区域“冬陆夏水”的洲滩，并对其面积变化进行监督，为进一步确定钉螺孳生地做前期工作。

2研究区概况及数据源本次研究中的洞庭湖区所选取的是洞庭湖湖南省部分，包括岳阳、常德、益阳3个市辖区，临湘、沅江、汨罗、津市4个县级市，岳阳、华容、湘阴、南县、安乡、汉寿、澧县、临澧8个县，共计15个县市；介于北纬28.25°—29.95°，东经110.20°—113.75°之间。

土地面积为2.576万km2，占湖南省总面积的12.2％；研究区总人口1171.86万（2008年底），占湖南省总人口的17.12％[4]。

（图1）图1 研究区范围Fig1 Research areas此次研究区范围比较广泛，基于调查精度、调查面积与数据收集难度和成本等方面的考虑，选用美国陆地卫星LandsatTM/ETM+影像作为遥感数据源。

研究区跨越四个轨道，分别为123-39、123-40、124-39、124-40。

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
陈晓玲;吴忠宜;田礼乔;陈莉琼;叶艺
【期刊名称】《科技导报》
【年(卷),期】2007(25)6
【摘要】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。

【总页数】4页(P19-22)
【关键词】灾害监测;遥感;悬浮泥沙
【作者】陈晓玲;吴忠宜;田礼乔;陈莉琼;叶艺
【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP751;P237.9
【相关文献】
1.基于实测数据的鄱阳湖悬浮泥沙粒度遥感反演模式分析 [J], 况润元;谢佳;张萌;李文红;张刚华
2.基于遥感光谱反射率反演黄河口海域Ⅱ类水体悬浮泥沙浓度模型 [J], 樊彦国;孟志河;张磊;刘复生;朱浩
3.近海表层水体悬浮泥沙遥感定量监测研究
——以舟山海域为例 [J], 潘磊剑;郭碧云
4.基于遥感反演结果的悬浮泥沙时空动态规律研究——以珠江河口及邻近海域为例[J], 陈晓玲;袁中智;李毓湘;韦永康
5.遥感数据应用于悬浮泥沙反演及动态变化监测 [J], 刘健;余坤勇;洪桢华;赖日文;孟宪宇;赖玫妃;吕恒斌
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基于Sentinel卫星的浑浊水体叶绿素反演对比研究——以鄱阳湖为例李亭亭;田礼乔;李建;张琍;孙兆华【摘要】Sentinel-2A satellite and Sentinel-3A satellite were successfully launched in June 2015 and February 2016 respectively.The spatial resolution,temporal resolution and band settings of MSI and OLCI sensors have great potential in inland water environment research.In this study,the inversion problem of chlorophyll in turbid water was studied.Based on the theory of optical partitioning and the simultaneous in situ data,taking Poyang Lake as an example,the feasibility and potential of applying data from Sentinel system satellites in chlorophyll retrieval are discussed.The results show that:1) as for Sentinel-2A MSI data,the three bands ([1/Rrs (665)-1/Rrs (705)] * Rrs (740)) model is the most accurate one for northern lake with the determination coefficient of 0.65 and MRE of 38.53％.The difference ((Rrs (705)-Rrs (665)) model is the most accurate one for southern lake with the determination coefficient of 0.63 and MRE of39.87％.2) As for Sentinel-3A OLCI data,the three bands ([1/Rrs (665)-1/ Rrs (673.75)] * Rrs (753.75)) model is the most accurate one for northern lake,the determination coefficient of 0.65 and MRE of 37.6％.The difference (Rrs (708.75)-Rrs (665)) model is the most accurate one for southern lake with the determination coefficient of 0.62 and MRE of 39.6％.3) The optical partition model of the Sentinel family satellites is able to solve the problems on chlorophyll inversion of some turbid water in Poyang Lake toa certain extent,and more precision inversion model method will be developed in the follow-up time.%Sentinel-2A卫星、Sentinel-3A卫星分别于2015年6月和2016年2月成功发射,其上搭载的MSI、OLCI传感器的空间分辨率、时间分辨率、波段设置等在内陆水体水环境遥感研究中具有较大的应用潜力.针对浑浊水体叶绿素的反演难题,以鄱阳湖为例,基于光学分区理论并结合同步实测数据,探讨了Sentinel系列卫星数据在湖泊叶绿素a遥感反演的可行性.研究表明:1)对于Sentinel-2A MSI数据,鄱阳湖北湖区以[1/Rrs(665)-1/Rrs(705)]* Rrs(740)作为反演因子构建的三波段模型拟合效果最好,决定系数R2是0.65,平均相对误差是38.53％;鄱阳湖南湖区差值模型Rrs(705)-Rrs(665)反演结果最好,R2是0.63,相对误差是39.87％.2)对于Sentinel-3A OLCI数据,鄱阳湖北湖区以[1/Rrs(665)-1/Rrs(673.75)]* Rrs(753.75)作为反演因子构建的三波段模型拟合效果最好,R2为0.65,平均相对误差为37.6％;鄱阳湖南湖区差值模型Rrs(708.75)-Rrs(665)反演结果最好,R2是0.62,平均相对误差为39.6％.3)Sentinel系列卫星的分区模型能在一定程度上解决鄱阳湖部分浑浊水体区域叶绿素反演不成功的问题,后续将研究更高精度的反演模型方法.【期刊名称】《华中师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(051)006【总页数】7页(P858-864)【关键词】Sentinel卫星;光学分区;叶绿素a浓度;鄱阳湖【作者】李亭亭;田礼乔;李建;张琍;孙兆华【作者单位】武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079;武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉430079;武汉大学遥感信息工程学院,武汉430079;江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室,南昌330022;中国科学院边缘海与大洋地质重点实验室南海海洋研究所,广州510301【正文语种】中文【中图分类】P332叶绿素a是重要的湖泊水质参数之一，不仅可以较好地反映水中浮游生物和初级生产力的分布，而且其含量还是反映水体富营养化程度的一个重要指标[1].鄱阳湖作为中国第一大淡水湖，其水环境形势比较严峻，近年来鄱阳湖也有着水体营养化的趋势，研究其叶绿素a分布状况具有重要的意义.遥感作为一种快速周期性获取水表信息的重要手段，利用遥感数据进行水体叶绿素a的反演研究具有一定的科学意义与现实价值[2].国内也有不少学者利用各种传感器数据对鄱阳湖叶绿素反演进行了研究，如冯炼等提出了一种新的针对MERIS的鄱阳湖叶绿素浓度经验算法，探讨了鄱阳湖叶绿素分布的时空规律和富营养化问题[3]；黄灵光等人研究了Landsat8 OLI卫星数据在鄱阳湖叶绿素a遥感反演的可行性[4].常用的水色传感器MODIS虽然具有较高的信噪比[5]，但是千米级的空间分辨率限制了其在较小水域面积中的应用，而Landsat系列卫星虽然有30 m的空间分辨率，但是其有限的光谱设置和较低的信噪比依然不能很好地解决在浑浊水域的叶绿素a浓度反演问题[3].因此，有必要探讨新的卫星传感器数据在鄱阳湖叶绿素反演方面的问题.Sentinel-2A卫星其时间分辨率为10 d，所搭载的MSI(Multi-Spectral Instrument)传感器共有13个光谱波段.可见光到近红外波段的空间分辨率为10 m，红边和短波红外波段空间分辨率为20m(https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi)，是进行内陆水体遥感研究的有效数据源之一.Sentinel-3A卫星上搭载的OLCI(Ocean and Land Colour Instrument)传感器是在MERIS的基础上发展而来的，对海岸带和陆地的空间分辨率是300 m，与MERIS相比，其时间分辨率提高至2 d，光谱波段由15个增加至21个，而且还专门新增了一个叶绿素荧光反演波段(中心波长673.75nm)(https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-3-olci)，可被广泛应用于水色遥感研究等方面.本文以鄱阳湖为研究区域，结合2009年10月和2011年7月鄱阳湖现场实测数据，基于光学分区思想，建立了Sentinel卫星鄱阳湖叶绿素分区反演模型，对比分析了Sentinel系列卫星在鄱阳湖叶绿素浓度反演结果，以尝试解决鄱阳湖部分浑浊水体区域叶绿素反演不成功的问题[3].鄱阳湖是中国第一大淡水湖，地处江西省北部，长江中下游南岸，位于28°22′N～29°45′N，115°47′E～116°45′E(见图1).其北部湖区狭长，南部相对面积较大，是一个过水性、吞吐型、季节性的内陆湖泊[6].由于季节性涨退水，其水位发生明显的变化，丰水期水域面积可达4 000 km2以上，枯水期湖面面积减小至几百平方公里.随着经济快速发展以及生活污水大量排放等，其水环境形势比较严峻，近年来鄱阳湖也有着水体营养化的趋势[7]，因此利用遥感技术对鄱阳湖叶绿素a的监测具有重要意义.野外光谱测量采用的是美国SVC公司的HR-1024光谱仪，其可在350 nm至2 500 nm光谱范围内连续测量，其中350 nm到1 000 nm之间其光谱采样间隔是1.5 nm.根据NASA推荐的观测几何：即仪器观测平面与太阳入射平面夹角为135°，仪器与海面法线夹角为40°，采用水面以上测量方法观测，最终处理得到遥感反射率数据[8-10].室内叶绿素浓度测定采用的是RF-5301荧光分光光度计，首先用GF/F玻璃纤维滤膜过滤野外采集的水样，将滤膜置于冰箱中低温放置，测量时拿出用90%的丙酮萃取，萃取液经过离心后放置冰箱静置24 h，并取出上清液装入比色皿中用荧光计进行测量，最后计算得到浓度数据[3].由于部分数据的质量问题，在剔除异常点后，最终选择了75组野外观测数据，观测站点分布如图1所示.1.3.1 遥感数据获取 Sentinel-2A和Sentinel-3A卫星数据均可通过Sentinel数据的分发系统(https://scihub.copernicus.eu/)免费获取，两者波段设置对比见表1.1.3.2 遥感数据预处理海洋水色卫星传感器接收到的辐射能量80%以上来自大气的干扰，而来自水面的辐射只有3%～15%，因此，如何消除大气程辐射的影响，获取有效的离水辐射信息，实现遥感数据的大气校正是水色遥感信息提取中必不可少的关键技术之一[11].Sentinel-2A MSI传感器大气校正采用的是SNAP内置大气校正模块sen2cor，它采用的是基于影像的半经验大气校正方法，故用此模块算法进行大气校正时无需提供气象参数，大气校正所需的信息可以通过内置的查找表内插获取(http://step.esa.int/thirdparties/sen2cor/2.4.0/Sen2Cor_240_Documenation _PDF/S2-PDGS-MPC-L2A-SRN-V2.4.0.pdf)，具体流程见图2.Sentinel-3A OLCI传感器大气校正采用的是SNAP内置的大气校正处理模块C2RCC(Case-2 Regional / Coast Colour)，其大气校正理论基础是神经网络算法[12].通过大量的样本训练，可以得到各种光学特性参数和水质参数，如遥感反射率、叶绿素浓度等.具体流程见图3.鄱阳湖是一个以悬浮泥沙为主的高浑浊的湖泊，悬浮颗粒物的特性在很大程度上影响着水体的光学特性.鄱阳湖通常以都昌和吴城间的松门山岛(29°12′N，116°10′E)为界，被划分为南北两湖(如图1所示).研究表明，鄱阳湖南北湖区悬浮颗粒物特性差异很大，从而在一定程度上导致南北湖区光学特性的差异[13].由表2可知，枯水期鄱阳湖悬浮颗粒物的粒径(Dv50和Dv90)动态范围大，南部湖区粒径大于北部，呈现显著的区域性差异.故本文基于光学分区思想，探讨建立了具有一定适应性和稳定性的鄱阳湖分区反演模型[3].结合Sentinel系列卫星数据的波段设置和影像数据大气校正的结果，对2009年10月和2011年7月的实测光谱数据进行光谱积分计算两卫星数据各波段的等效反射率，并且进行模拟建模.基于光学分区理论，其中北湖区选择了38个实测数据点进行建模，南湖区选择了37个实测数据点进行建模.利用实测数据模拟Sentinel-2A传感器波段数据，构建叶绿素反演模型.由表3可知，鄱阳湖北湖区以[1/Rrs(665)-1/Rrs(705)]*Rrs(740)作为反演因子构建的三波段模型拟合效果最好，南湖区差值模型Rrs(705)-Rrs(665)模拟结果最好，决定系数R2分别为0.65、0.63，相对误差分别为38.53%、39.87%.利用实测数据模拟Sentinel-3A OLCI传感器波段数据，构建叶绿素反演模型.由表3可知，鄱阳湖北湖区以[1/Rrs(665)-1/Rrs(673.75)]*Rrs(753.75)作为反演因子构建的三波段模型拟合效果最好，南湖区差值模型Rrs(708.75)-Rrs(665)拟合结果最好，其决定系数分别是0.65、0.62，模型的相对误差分别是37.6%、39.6%. 由表3可知，鄱阳湖北湖区模型精度高于南湖区，Sentinel-2A卫星的反演精度高于Sentinel-3A卫星，可能的原因是本文分区模型的建立是基于2009年和2011年的实测遥感反射率和叶绿素浓度，而并不是利用Sentinel卫星影像大气校正结果.利用上述分区模型，选取了2016年11月3日、2017年2月11日两景Sentinel-2A MSI影像和同步的Sentinel-3A OLCI影像，对影像进行了预处理(大气校正、重投影)，并将Sentinel-2A数据重采样成300m，以便与Sentinel-3A 数据的反演结果进行定量的对比.结合卫星的波段设置，将鄱阳湖叶绿素的分区反演模型应用于两种不同卫星影像，并以Sentinel-2A的反演结果作为参考，通过计算两者的相对偏差来评估两卫星传感器在鄱阳湖叶绿素反演方面的一致性.如图5所示，两卫星传感器的叶绿素反演结果在空间分布趋势上具有较好的一致性，由第三列的偏差分布图可知，两个卫星传感器数据反演结果大体上吻合良好.由图6相对偏差柱状图和叶绿素分布柱状图可知，两者反演结果的相对偏差不超过40%的水体区域面积高达70%～90%.鄱阳湖中部和东部靠近陆地部分叶绿素值相差较大可能是由于大气校正方法不同、成像时间差异等原因造成的.利用上述模型，对2016年3月28日的Sentinel-2A MSI影像，2017年3月2日的Sentinel-3A OLCI影像进行了叶绿素浓度反演，结果如图7所示.从图7可以看出，鄱阳湖水体叶绿素浓度总体相对不高.鄱阳湖叶绿素浓度较高区域主要分布在鄱阳湖区西部、东部、以及南部地区.北湖区叶绿素浓度相对较低可能是由于悬浮泥沙的浓度较大，限制了光线的透射传输，阻碍了浮游植物的生长；而东西部和南部叶绿素浓度较高可能是由于水体之间交换程度差，以及生活污水等通过支流进入鄱阳湖，适合浮游植物生长，从而导致叶绿素浓度偏高[3].本文利用鄱阳湖的实测光谱和叶绿素浓度数据，基于光学分区思想，并结合Sentinel-2A和Sentinel-3A卫星的遥感数据，建立了鄱阳湖的分区反演模型，分析比较了Sentinel系列卫星影像在鄱阳湖叶绿素反演结果.1) Sentinel系列卫星的分区反演最优模型其决定系数均在0.6以上，相对误差均在40%以内.2) 两卫星反演结果的相对偏差不超过40%的水体区域面积高达70%—90%，相对偏差较大的水域主要集中在鄱阳湖中东部区域，具体原因还需要进一步探讨.3) 鄱阳湖水体整体叶绿素浓度偏低，叶绿素浓度空间分布趋势是北部低，东西部和南部浓度相对较高.4) 由于本文主要是基于鄱阳湖丰水期实测数据建立的分区反演模型，故Sentinel卫星叶绿素反演模型在鄱阳湖枯水期的应用还有待进一步探讨与验证，后续将研究更高精度的鄱阳湖叶绿素反演模型.【相关文献】[1] 龚珍，卜晓波，李晔，等. 东湖水体叶绿素浓度的遥感反演研究[J]. 安徽农业科学， 2013，41(11): 5138-5139．[2] 程春梅. 基于归一化光谱的浑浊水体叶绿素a浓度遥感估算[J]. 浙江水利水电学院学报，2016，28(4): 58-65．[3] FENG L， HU C， HAN X， et al. Long-Term distribution patterns of Chlorophyll-a concentration in China’s largest freshwater lake: MERIS Full-Resolution observationswith a practical approach[J]. Remote Sensing， 2014， 7(1): 275-299．[4] 黄灵光，方豫，张大文，等. 基于Landsat-8 OLI的鄱阳湖叶绿素a浓度定量反演[J]. 江西科学， 2016， 34(4): 441-444．[5] HU C，FENG L，LEE Z，et al. Dynamic range and sensitivity requirements of satellite ocean color sensors: learning from the past[J]. Applied Optics， 2012， 51(25): 6045．[6] 江辉. 鄱阳湖叶绿素a浓度遥感定量模型研究[J]. 测绘科学， 2012， 37(6): 49-52．[7] WU Z， CAI Y， LIU X， et al. Temporal and spatial variability of phytoplankton in Lake Poyang: The largest freshwater lake in China[J]. Journal of Great Lakes Research， 2013，39(3): 476-483．[8] 唐军武，田国良，汪小勇，等. 水体光谱测量与分析Ⅰ:水面以上测量法[J]. 遥感学报， 2004，8(1): 37-44．[9] MOBLEY C D. Estimation of the remote-sensing reflectance from above-surface measurements[J]. Applied Optics， 1999， 38(36): 7442-55．[10] MUELLER J L，FARGION G S，MCCLAIN C R，et al. Ocean optics protocols for satellite ocean color sensor validation[J]. British Journal of Surgery， 2003， 47(201): 111-112．[11] 陈晓玲，赵红梅，田礼乔. 环境遥感模型与应用[M]. 武汉：武汉大学出版社，2008．[12] BROCKMANN C， DOERFFER R， PETERS M，et al. Evolution of the C2RCC neural network for Sentinel 2 and 3 for the retrieval of ocean colour products in normal and extreme optically complex waters[C]//The 2016 European Space Agency Living Planet Symposium， Prague, Czech Republic from 9-13 May 2016， Living Planet Symposium，2016:740.[13] 黄珏，陈晓玲，陈莉琼，等. 鄱阳湖高浑浊水体悬浮颗粒物粒径分布及其对遥感反演的影响[J]. 光谱学与光谱分析， 2014， 34(11): 3085-3089．。

基于MODIS影像估算鄱阳湖泥沙浓度及其时空变化摘要悬浮泥沙浓度是衡量水质的重要指标之一，估算其泥沙浓度及获得其在空间和时间上的分布信息对于保护与管理湖泊生态系统是有利的。

该研究以鄱阳湖区域为例，利用MODIS遥感影像，并结合反演模型对鄱阳湖区域的悬浮泥沙浓度进行反演。

结果显示：2010年鄱阳湖悬浮泥沙浓度呈明显的时间和空间分布特征。

Abstract Suspended sediment concentration was one of the important parameters to evaluate water quality，evaluating and obtaining the information of temporal and spatial distribution was benefical to the management and protection of lakes ecosystem. Taking Poyang Lake area as an example，combined with inversion model，Poyang Lake area suspended sediment concentration was inversed by using MODIS remote sensing image，The results showed that the suspended sediment concentration of Poyang Lake had obviously temporal and spatial distribution characteristics in 2010.Key words Poyang Lake；MODIS；suspended sediment concentration；temporal and spatial distribution1 研究资料与方法1.1 研究背景及意义水体中悬浮泥沙是重要的水色因子之一，湖泊水体悬浮泥沙浓度直接影响湖泊生态条件，也影响水生生态条件和河口海岸带冲淤变化过程[1]。

大湖池水体透明度、水位及两者之间关系分析纪伟涛;邬国锋;吴建东;刘观华;文思标;罗盛金;余俊;曾南京【摘要】综合鄱阳湖国家级自然保护区内大湖池野外量测的和从中分辨率成像光谱仪(MODIS)影像反演得到的水体透明度信息分析其季节性变化规律,并探讨其与水位之间的关系.研究显示,大湖池水体透明度呈明显的季节性变化,即在春、晚秋和冬季透明度比较低,而在夏季比较高;大湖池水体透明度与水位具有显著的相关性.【期刊名称】《水资源保护》【年(卷),期】2010(026)001【总页数】4页(P36-39)【关键词】水体透明度;MODIS;水位;大湖池【作者】纪伟涛;邬国锋;吴建东;刘观华;文思标;罗盛金;余俊;曾南京【作者单位】鄱阳湖国家级自然保护区管理局,江西,南昌,330038;武汉大学资源与环境科学学院,湖北,武汉,430079;教育部地理信息系统重点实验室,湖北,武汉,430079;鄱阳湖国家级自然保护区管理局,江西,南昌,330038;鄱阳湖国家级自然保护区管理局,江西,南昌,330038;鄱阳湖国家级自然保护区管理局,江西,南昌,330038;鄱阳湖国家级自然保护区管理局,江西,南昌,330038;鄱阳湖国家级自然保护区管理局,江西,南昌,330038;鄱阳湖国家级自然保护区管理局,江西,南昌,330038【正文语种】中文【中图分类】TV213.9湖泊在经济、旅游、娱乐以及生物多样性保护等方面承担着多种非常重要的功能[1]。

这些功能的实现在很大程度上受水质影响。

水体透明度是描述湖泊总体水质的重要参数之一[2],获得、分析其季节性变化规律以及研究这种变化规律与其他影响因子(如水位)之间的关系对于管理和保护湖泊生态系统,维持其功能的可持续发展是必要的。

传统上,采用塞克盘(secchi disk)测量水体透明度,即塞克盘在水中的最大可见深度,因此水体透明度也称为塞克盘深度(secchi disk depth,SDD)。

基于Landsat影像的鄱阳湖面积监测及其与水位关系研究赵辉;陈振;冯超帆;张通;赵学晶;张兆旭【期刊名称】《自然资源遥感》【年(卷),期】2024(36)2【摘要】湖泊是陆地生态系统的一个重要的组成部分,湖泊水域的变化对环境和人类的生产活动都有着重大的影响。

鄱阳湖作为中国第一大淡水湖,近年来多次出现洪旱灾害现象,因此对鄱阳湖进行动态监测意义重大。

文章以2000—2021年鄱阳湖175期Landsat影像作为数据源,对比分析了归一化差异水体指数(normalized difference water index,NDWI)、改进的归一化差异水体指数(modified normalized difference water index,MNDWI)、自动水体提取指数(automated water extraction index,AWEI)、谱间关系法(spectrum photometric method,SPM)这4种水体提取方法,优选最适宜鄱阳湖的水体提取模型;利用175期面积数据分析了鄱阳湖2000—2021年面积的年际变化趋势,分析年内季节变化特征,同时结合2009—2013年和2017—2018年同时期的50组水位数据,建立面积-水位关系模型。

结果表明:①AWEI模型提取水体精度优于其他3种,该文最终选用AWEI进行鄱阳湖水体提取;②鄱阳湖面积存在明显的季节性变化,且丰水季面积年际波动大,枯水季较平缓;③棠荫水位站湖泊面积-水位分段线性模型为最佳模型,从而可以根据鄱阳湖区域的实时水位观测值对水体覆盖面积进行预测,以弥补云雨天气时利用可见光遥感手段难以监测到湖泊水体淹没情况的不足。

【总页数】9页(P198-206)【作者】赵辉;陈振;冯超帆;张通;赵学晶;张兆旭【作者单位】山东省核工业二四八地质大队;青岛市勘察测绘研究院;天津工业大学环境科学与工程学院;河北省海洋岸线生态修复与智慧海洋监测工程研究中心【正文语种】中文【中图分类】TP79【相关文献】1.基于MODIS影像的鄱阳湖湖面积与水位关系研究2.基于Landsat8影像的鄱阳湖钉螺与环境遥感指标关系研究3.基于Landsat影像的鄱阳湖地物覆盖遥感监测与预测4.面向鄱阳湖洪涝风险分析的HY-1C/D卫星CZI影像水体面积与水位关系研究5.基于Landsat影像的1999—2019年鄱阳湖面积动态监测因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于GIS的鄱阳湖自然保护区信息管理系统侯丰磊;杨为民【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2014(000)005【摘要】Uses the powerful management function of GIS in spatial dataand attribute data, takes the Poyang lake national nature reserve as the re-search object, puts the protected areas and the surrounding region information in Access database, and uses the to establish data connection, sets up a management information system in the GIS platform and C# language. By operating the information, it can sup-port the reserve's daily work of the information management and provide the basis for reserves of scientific management and decision-making. It can use grey prediction model to forecast the number of rare species.%利用 GIS 对属性数据和空间数据的强大管理功能，以鄱阳湖国家级自然保护区作为研究对象，将保护区及其周边区域的信息录入 Access数据库，以 建立数据连接，并以GIS 为平台，用C#语言，建立保护区管理信息系统，可以对保护区信息进行管理维护、分析提取和规划评价等，以支持保护区日常工作的信息管理，为保护区的科学管理和决策提供依据。

基于TM影像和DEM的白碱湖湖面变化模拟颉耀文;王君婷【期刊名称】《遥感技术与应用》【年(卷),期】2006(21)4【摘要】史前时期,在石羊河下游存在着一个面积广大的统一终端湖——猪野泽,随着气候的变化和人类活动的加剧,猪野泽逐渐分裂、瓦解并最后完全干涸,遗留下众多的终端湖残迹,白碱湖为其中规模最大、干涸最晚者。

以TM遥感影像为数据源,通过影像增强,突出了白碱湖北岸岸坡上呈水平平行状分布的一组色调相间变化的条带。

经过判读、对比分析和在GPS导航下的实地考察,其中的8条被确认为曾经的湖岸线。

利用该地区1∶5万DEM,读取这些湖岸线现代条件下的高程,并在G IS 中对各湖岸线相应的湖面面积和水量进行了计算。

结果表明,白碱湖湖面的最高高程约1 320 m,相应的最大湖面面积为1 600 km2,其后经历过多次规模不等的退缩,直至上个世纪完全干涸。

【总页数】5页(P284-287)【关键词】白碱湖;TM遥感影像;DEM;湖岸印迹;湖面高程【作者】颉耀文;王君婷【作者单位】西部环境教育部重点实验室(兰州大学)【正文语种】中文【中图分类】TP79【相关文献】1.基于TM影像和DEM的佳县水土流失强度监测方法的研究 [J], 封建民;李晓华2.基于MODIS影像的鄱阳湖湖面积与水位关系研究 [J], 李辉;李长安;张利华;田礼侨3.基于TM影像的西藏当惹雍错湖面积变化及可能成因 [J], 拉巴;边多;陈涛;边巴次仁;德吉央宗;拉巴卓玛4.基于Landsat-TM影像的鄱阳湖典型湿地动态变化研究 [J], 余莉;何隆华;张奇;王晓龙5.基于2013-2016年TM影像鄱阳湖面积动态监测 [J], 陈娅男;黄义忠;郭瑞;仲昕杨因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。