台湾海峡叶绿素浓度反演
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叶绿素反演流程引言:叶绿素是植物和藻类中存在的一种重要生物色素,它在光合作用中扮演着关键的角色。
叶绿素反演指的是通过遥感技术获取地表叶绿素含量的过程。
叶绿素反演流程包括数据获取、预处理、辐射传输模型建立、参数反演等步骤。
本文将详细介绍叶绿素反演的流程。
一、数据获取叶绿素反演的第一步是获取遥感数据。
常用的遥感数据包括高光谱数据和多光谱数据。
高光谱数据可以提供丰富的光谱信息,而多光谱数据则具有较高的空间分辨率。
通过卫星或无人机获取的遥感数据可以用于叶绿素反演。
二、预处理在进行叶绿素反演之前,需要对遥感数据进行预处理。
预处理的目的是去除噪声、纠正辐射定标系数以及大气校正。
常用的预处理方法包括辐射定标、大气校正以及影像配准等。
三、辐射传输模型建立辐射传输模型是叶绿素反演的关键环节,其目的是建立地表辐射与叶绿素含量之间的关系。
辐射传输模型通常基于物理原理,考虑了光的散射、吸收和透射等过程。
常用的辐射传输模型有PROSAIL、PROSPECT等。
四、参数反演在建立了辐射传输模型之后,可以通过参数反演来获取地表叶绿素含量。
参数反演的目标是找到最佳的模型参数,使模型模拟结果与实测数据尽可能吻合。
参数反演方法包括基于优化算法的全局搜索和基于统计学的回归分析等。
五、结果评估获得叶绿素反演结果后,需要对结果进行评估。
评估的指标包括误差分析、相关系数以及精度评价等。
通过评估可以判断叶绿素反演结果的可靠性和准确性。
六、应用与展望叶绿素反演的结果可以用于植被健康监测、农作物生长状况评估以及水质监测等领域。
未来,随着遥感技术的进一步发展,叶绿素反演的精度和应用范围将进一步扩大。
结论:叶绿素反演是通过遥感技术获取地表叶绿素含量的一种重要方法。
叶绿素反演流程包括数据获取、预处理、辐射传输模型建立、参数反演等步骤。
通过叶绿素反演可以实现对植被健康状态和水质状况的监测与评估,具有重要的应用价值。
未来,叶绿素反演技术将在农业、环境保护等领域发挥更大的作用。
海洋叶绿素a浓度反演及其在赤潮监测中的应用X 张春桂1曾银东2张星3潘卫华1林晶11(福建省气象科学研究所,福州3500012(福建省海洋环境与渔业资源监测中心,福州3500033(福建省气象局,福州350001摘要采用OC2和OC3两种标准经验算法以及Clark和N SM C-CASE2两种半分析算法进行了M O DIS海洋叶绿素a 浓度反演,并根据2004年福建近海赤潮监控区内10个站点的叶绿素a浓度观测数据对反演结果进行了分析。
利用20022005年M O DIS叶绿素a浓度反演结果对同期发生在福建近海的赤潮灾害进行了初步研究,并探讨了250m和500m分辨率的M ODI S可见光数据对赤潮灾害监测的可能性。
结果表明:两种标准经验算法和两种半分析算法对叶绿素a浓度的反演均存在不同程度的偏高,相对而言,OC3标准经验算法比较适合基于M ODIS的福建近海叶绿素a浓度反演;M ODI S红光(250m和绿光(500m通道数据的比值在赤潮灾害发生过程中发生了显著变化,在灾害发生时其值明显较灾前和灾后均偏大。
关键词:遥感;赤潮;叶绿素a;M ODIS资料引言赤潮(也称有害藻华是指由于海洋浮游生物的过度繁殖造成海水变色的现象,一般认为是一种自然灾害。
赤潮除了使渔业经济遭受损失外,有毒赤潮还会导致海洋生物和人畜死亡,已成为全球海洋公害,因此赤潮灾害被列为国际海洋生物研究的重要内容。
随着我国海洋开发和沿海地区经济的快速发展,我国赤潮灾害发生越来越频繁,据统计20世纪70年代我国赤潮灾害发生9次,80年代发生75次,至90年代猛增到262次[1]。
福建沿海是我国赤潮多发区之一,有记录的赤潮事件共计113起,并呈逐年增多的趋势,其中2001年6起,2002年17起, 2003年29起。
在福建沿岸海域已经引发过赤潮灾害的生物达17种,东海原甲藻、米氏凯伦藻、夜光藻和中肋骨条藻是近年来诱发赤潮灾害的主要生物,多数无毒无害,少数甲藻引起的赤潮有毒有害[2]。
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演湖泊叶绿素a浓度是衡量水体藻类生长和水质的重要指标之一,对于湖泊生态环境的监测和保护具有重要意义。
传统的叶绿素a浓度监测方式需要耗费大量人力物力进行野外调查和实验室分析,费时费力。
而基于遥感数据的叶绿素a浓度反演方法可以大大提高监测效率和准确性,成为了当前研究的热点之一。
HJ-1A和HJ-1B,它们分别搭载有多光谱和全色相机,能够获取30米分辨率的多光谱和16米全色影像数据。
这使得HJ-1星系列数据成为了进行叶绿素a浓度反演研究的理想选择。
本文将基于HJ-1ACCD数据进行湖泊叶绿素a浓度反演的研究,以期为湖泊水质监测提供更为高效、精确的方法。
一、HJ-1ACCD数据HJ-1ACCD是由环境卫星应用与服务中心提供的一种遥感产品数据,其数据涵盖了中国大陆及周边地区的陆地环境、植被和农田等多种信息。
HJ-1ACCD数据以HJ-1A/B卫星的CCD传感器为基础,通过对CCD传感器数据的预处理和气象校正,生成了表征地表反射率和植被生长状况的遥感产品,包括植被指数、叶绿素含量等。
二、湖泊叶绿素a浓度反演方法1.建立叶绿素a浓度与遥感数据的定量关系模型我们需要采集湖泊水体的实地采样数据,包括叶绿素a浓度、水体颜色、透明度等指标。
然后,利用HJ-1ACCD数据获取湖泊水体的遥感信息,如反射率、光谱特征等。
接着,利用统计学方法或机器学习算法建立叶绿素a浓度与遥感数据之间的定量关系模型,例如多元线性回归模型、支持向量机模型等。
2.验证模型准确性建立模型后,需要对其进行验证,以验证模型的准确性和可靠性。
可以利用另外采集的实地数据进行验证,或者采用交叉验证等方法进行模型验证。
3.应用模型进行叶绿素a浓度反演一旦模型验证通过,就可以将模型应用于湖泊叶绿素a浓度的遥感反演工作中。
利用HJ-1ACCD数据获取的遥感信息,输入到建立的模型中,就可以得到湖泊叶绿素a浓度的反演结果。
基于带模型的叶绿素a浓度反演精度评估陈军;陆凯;王保军【摘要】为了评估遥感反演叶绿素a浓度的精度,以2004年8月19日太湖38个水质样本数据和同步Hyperion卫星遥感影像数据为基础,借鉴四波段半分析算法,结合空间数据不确定性原理,构建了基于四波段半分析算法的“带模型”.通过研究与探讨可知,当叶绿素a浓度为10~20 μg/L和50~100 μg/L时,叶绿素a浓度的反演误差较小,大约为±20%;当叶绿素a浓度在20~50 μg/L时,叶绿素a浓度的反演误差较大,大约为±40%,局部区段的误差高达±60%左右.与传统的误差表示方法相比较,“带模型”能更详细且能准确地给出太湖水体叶绿素a浓度反演结果的误差信息.%With the spectral experiment and the simultaneous observation results of Hyperion satellite on 19 August, 2004 as the basic dataset, the authors used the uncertainty principle of spatial data to develop a " bands model" for chlorophyll-a concentration retrieval algorithm of the subsection mapping retrieval model. It is thus found that in the ranges of 10 -20 μg/L and 50 - 100 μg/L, the retrieval error of chlorophy ll-a concentration is relatively low, (approximately ±20% ) , whereas in the range of 20 -50 μg/L, the retrieval error of chlorophyll-a concentration is relatively high, ( approximately ± 40% ). A comparison with the traditional methods for error describing shows that the "bands model" could include more detailed and accurate information of data quality for remote sensing products.【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2011(000)004【总页数】4页(P83-86)【关键词】遥感;带模型;叶绿素a;太湖【作者】陈军;陆凯;王保军【作者单位】国土资源部海洋油气资源与环境地质重点实验室,青岛266071;青岛海洋地质研究所,青岛266071;国土资源部海洋油气资源与环境地质重点实验室,青岛266071;青岛海洋地质研究所,青岛266071;国土资源部海洋油气资源与环境地质重点实验室,青岛266071;青岛海洋地质研究所,青岛266071【正文语种】中文【中图分类】TP79;X832水色遥感产品(主要指叶绿素a浓度、悬浮泥沙浓度和可溶有机物质浓度遥感观测信息)的精度评估及表达是水色遥感研究的难点和热点之一。
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演湖泊叶绿素a浓度反演是一项重要的环境监测工作,可以为湖泊富营养化调查和水质评价提供重要依据。
基于HJ-1ACCD(Huan Jing Yi Hao 1A Charge Coupled Device)数据的湖泊叶绿素a浓度反演是利用HJ-1A卫星上搭载的CCD相机获取的湖泊遥感影像进行的一种遥感技术。
HJ-1A卫星是中国环境卫星二号的第一颗星,主要任务是对环境进行全方位、高频发射观测,为我国环境监测提供数据支撑。
CCD相机是HJ-1A卫星上的主要探测设备,可以获取高空间分辨率的遥感影像数据。
湖泊叶绿素a是湖泊中生物量浓度的一个重要指标,可以作为湖泊水质的一个关键参考。
利用HJ-1ACCD数据进行湖泊叶绿素a浓度反演的方法主要包括以下几个步骤。
对HJ-1ACCD数据进行预处理。
预处理的主要内容包括大气校正、大气成分估计和大气校正系数计算等。
大气校正是遥感数据处理中的重要一步,可以去除大气的影响,提高数据的准确性。
接下来,对预处理后的HJ-1ACCD数据进行图像解译。
图像解译是根据湖泊中的不同物质的反射特征进行分类,从而确定叶绿素a浓度所对应的分类。
然后,利用已知的湖泊叶绿素a浓度和HJ-1ACCD数据之间的关系进行模型拟合。
可以使用回归分析等方法,建立叶绿素a浓度与HJ-1ACCD数据之间的数学模型。
需要注意的是,湖泊叶绿素a浓度反演是一种间接方法,其精度和准确性还需要进行实地调查和水质采样分析进行验证。
湖泊的特征和环境条件也会对反演结果产生一定的影响,因此在实际应用中需要结合实际情况进行分析和判断。
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演是一种通过对遥感影像数据的处理和分析,利用数学模型对湖泊叶绿素a浓度进行估计的方法。
这种方法可以为湖泊水质评价和富营养化调查提供重要的参考数据,具有广阔的应用前景。
原理1.SeaDAS大气校正公式2.叶绿素浓度计算公式:IDL编程实现:proautumn;443波段autumnfile=filepath('lw443.2002autumn.flat',root_dir='E:',subdir='课件\定量遥感\实验二\20121212-10级学生上机')openr,lun,file,/get_lundata443au=fltarr(700,1100,1)readu,lun,data443audata443au1=1.2386*data443au+0.0008574help,data443au1,/strfree_lun,lun;490 autumnfile=filepath('lw490.2002autumn.flat',root_dir='E:',subdir='课件\定量遥感\实验二\20121212-10级学生上机')openr,lun,file,/get_lundata490au=fltarr(700,1100,1)readu,lun,data490audata490au1=0.92887*data490au+0.0015606help,data490au1,/strfree_lun,lun;510 autumnfile=filepath('lw510.2002autumn.flat',root_dir='E:',subdir='课件\定量遥感\实验二\20121212-10级学生上机')openr,lun,file,/get_lundata510au=fltarr(700,1100,1)readu,lun,data510audata510au1=1.0118*data510au+0.00039303help,data510au1,/strfree_lun,lun;555 autumnfile=filepath('lw555.2002autumn.flat',root_dir='E:',subdir='课件\定量遥感\实验二\20121212-10级学生上机')openr,lun,file,/get_lundata555au=fltarr(700,1100,1)readu,lun,data555audata555au1=1.0674*data555au+1.2241e-5help,data555au1,/strfree_lun,lunr1=data443au1>data490au1>data510au1/data555au1help,r1r=alog10(r1)chla_au=10^(-2.2402*r^4+1.4345*r^3+0.15474*r^2-0.90456*r+0.025477)help,chla_au;window,1,xsize=700/2,ysize=1100/2;new=rebin(chla_au,700/5,1100/5);print,min(new),max(new);tvscl,new,order=1;;;window,2,xsize=500,ysize=700;打开窗口大于图像大小;map_set,/isotropic,/noborder, /cylindrical,limit=[18,114,40,128],xmargin=[4,4],ymargin=[8,8]$ ;,title='autumn East China Sea chlorophyll inversion!c';设置投影,上下左右留白;images=map_image(new,startx,starty,lonmin=114,lonmax=128,latmin=18,latmax=40,/bilinear,co mpress=1);;device,decomposed = 0;loadct,4;tvscl,images,order=1,startx,starty;map_grid,latdel=2,londel=2,/box,/label;先画图后加网格im = IMAGE(chla_au, RGB_TABLE=4, $POSITION=[0.25,0.05,0.95,0.9], $FONT_COLOR='Green', FONT_SIZE=16, $TITLE='autumn East China Sea chlorophyll inversion',/order)c = COLORBAR(TARGET=im, ORIENTATION=1, $POSITION=[0.3,0.05,0.35,0.5], $TITLE='Chla_au (g/ml)')end2.。