东海叶绿素浓度反演算法Hyper

利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度第一篇：利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度利用高光谱技术反演作物叶绿素浓度摘要：高光谱技术作为一种新兴光谱技术，被广泛应用于植物的无损检测中，植被叶片叶绿素含量的估测就是其中之一。

利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层“图谱”数据，在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上，通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析，探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。

关键词：高光谱技术；叶绿素；反演0 引言植物通过光合作用获取营养物质，在植物光合作用中，植物细胞中的叶绿体占据了重要的地位，而叶绿体中的色素有叶绿素（叶绿素a，叶绿素b 和叶绿素a+b）与类胡萝卜素（胡萝卜素和叶黄素）。

其中，叶绿素是植物光合作用中最重要的色素，其作为主要吸收光能的物质，直接影响植物光合作用的光能利用率。

叶片单位面积的叶绿素含量是植物总体生长状况的一个重要指标。

叶片叶绿素含量的测定可以用来检测和研究植物突变、压力和营养状态，作物压力和萎黄病的检测对精细农业具有重要的潜在影响[1]。

随着光谱技术的发展，其被应用到各个领域。

而高光谱技术作为光谱技术的一种，由于具有众多优点，在光谱检测方面应用十分广泛，备受人们的青睐。

人类肉眼的视觉范围在380~780 nm 之间，而高光谱的波段非常宽，一些高光谱仪器的波段达350~2 500 nm。

因此，通过高光谱技术可以对绿色植物进行叶绿素的检测和定量分析。

本文对高光谱技术在植物，特别是在经济作物的叶绿素含量检测和定量分析中的应用加以概述[2]。

成像系统简介及数据处理1.1 高光谱成像技术简介高光谱成像技术是在多光谱成像的基础上发展而来的，在较宽的波段范围内，利用成像光谱仪对目标物体进行连续成像，从而获得每个像元的数十或数百条光谱信息。

其成像特点是：光谱范围广（200~2 500nm）、超多波段（上百个波段）、高的高光谱分辨率（几个nm）、波段窄（≤10-2λ）和图谱合一等。

《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言近年来，水体富营养化及其引起的藻华问题在全球范围内广泛出现，成为了生态保护和环境管理领域面临的重要问题。

其中，岱海作为典型的湖泊之一，同样也遭受了这一挑战。

湖泊藻华问题不仅仅关系到生态系统的稳定，也对人们的健康安全产生了重大影响。

为了更有效地监控藻华的扩散情况和防治策略的实施效果，叶绿素a（Chl-a）浓度作为一种衡量藻华的关键参数受到了广大科研人员的关注。

传统的测定方法大多采用实地取样，通过实验测定水样的叶绿素a含量，但由于耗时较长且耗损较大，实时性和精度有限。

因此，运用遥感技术来估算和监测湖泊的叶绿素a浓度及其藻华状况，就显得尤为重要。

本文旨在通过构建岱海叶绿素a的遥感反演模型来分析岱海的藻华情况，以期为后续的监测和管理提供参考依据。

二、岱海背景与遥感数据岱海位于我国某地，是一个典型的内陆湖泊。

近年来，由于气候变暖、人为排放等因素的影响，岱海的富营养化问题日益严重，藻华现象频发。

为了有效监测和评估岱海的藻华状况，本文采用了多种遥感数据。

其中包括高分辨率的卫星影像、不同时相的卫星过境数据等。

这些数据不仅包含了丰富的光谱信息，还有较高的空间分辨率和时间分辨率，对于研究岱海的藻华现象具有重要的价值。

三、叶绿素a遥感反演模型的构建为了构建岱海叶绿素a的遥感反演模型，我们首先对遥感数据进行了预处理，包括辐射定标、大气校正等步骤。

然后，根据湖泊水体的光谱特征和叶绿素a的吸收和反射特性，选取了合适的波段和算法进行建模。

在模型构建过程中，我们采用了多元线性回归、神经网络等多种方法进行尝试和优化。

最终，通过对比模型的估算结果和实地测定的叶绿素a浓度数据，确定了最优的模型参数和算法。

四、模型验证与结果分析为了验证模型的准确性和可靠性，我们采用了独立的数据集对模型进行了验证。

结果表明，该模型能够较好地估算岱海的叶绿素a浓度，具有较高的精度和稳定性。

同时，我们还分析了不同季节、不同气象条件下的叶绿素a浓度变化情况，以及与藻华现象的关系。

第１期光谱学与光谱分析３９就可以得到ＮＰＳＳ浓度为１０ｍｇ·Ｌ１的水体。

本研究中我们共得到了具有１１个ＮＰＳＳ浓度级别的水体样本，其浓度值分别从０ｍｇ·Ｌ叫按步长１０ｍｇ·Ｌ．１增加到１００ｍｇ·Ｉ。

～。

将ＮＰＳＳ水体样本与含有６个不同量浓度浮游植物的样本（叶绿素浓度分别为０，６．４，１８．６，３０．６，６１．２，１２２旭·Ｌ叫）进行混合，从而得到了６６个具有不同ＮＰＳＳ和叶绿素浓度的样本，在暗室内测定其反射光谱。

Ｆｉｇ．１Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄｅｓｉｇｎｆｏｒｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｉｎｔｈｅｌａｂｏｒａｔｏｒｙ１．２叶绿秉浓度的反演刚好位于水面上方的遥感反射率凡（Ａ），可以表示为Ⅲ，蹦肛当耥（１）其中，ｒ巧（Ａ）为刚好位于水面下方的遥感反射率，即，，ｋ（Ａ）≈（Ｏ．０９４９＋０．０７９４／１（＾））￡ｚ（Ａ）出培丽辈‰（２）式中口（Ａ）是水体总吸收系数，玩（Ａ）是水体总后向散射系数。

我们只考虑水体中的三种组分（水分子、浮游植物和ＮＰＳＳ），于是吸收和后向散射系数可以写为，口（Ａ）＝‰（Ａ）＋ａ。

（Ａ）＋ａ。

Ｇ１）阮（Ａ）一既．。

（Ａ）＋Ｂｐｂｐ（Ａ）＋Ｂ。

６。

（Ａ）（３）其中ｂ是散射系数，Ｂ是后向散射概率，下角标Ｐ，咒，Ｗ分别表示浮游植物、ＮＰＳＳ和纯水。

此模型没有考虑叶绿素的荧光效应和水体的拉曼散射。

对于纯水有，胁（Ａ）一氖舞‰＝面１（４）既．。

（Ａ）’１对于只含浮游植物的水体，则Ｅｌ－Ｍ㈨］黜一～㈨揣５肛，ｐｕ）＋肛哪ｎ）蕞李笛一１（５）假定有一组只含有浮游植物的水体，其叶绿素浓度分别为ｆｔ，ｃｚ，…，“。

以“作为参考浓度值，利用非负最小二乘法就可以计算出卺鲁等和麦主嘉。

同理利用一组只含ＮＰ＆Ｓ的水体可以计算出篆鲁等和豢揣。

对于叶绿素和ＮＰＳＳ浓度分别为ｚ，Ｙ的目标水体，有ａ［ｃ·一Ｍ㈨，黜一帅㈨怒］＋吨ｃ，一Ｍ㈨，黜一加∞揣］２Ｍ√Ａ）＋Ｍ√Ａ）畿一１（６）于是，叶绿素和ＮＰＳＳ的浓度分别为：ｚ＝口“，ｙ＝压。

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。

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.。

HY-1C卫星海岸带成像仪叶绿素a浓度反演研究滕越;邹斌;叶小敏【期刊名称】《海洋学报》【年(卷),期】2022(44)5【摘要】叶绿素a作为最重要的水质参数之一,是评价水体富营养化和初级生产力状况的主要因素。

我国海洋一号C(HY-1C)卫星海岸带成像仪(CZI)具有高时空分辨率的观测优势。

本文基于东海和南海现场实测数据建立了HY-1C卫星CZI叶绿素a浓度反演模型并在实测水域进行反演,与MODIS叶绿素a浓度反演产品进行了对比验证,应用CZI叶绿素a浓度模型在珠江口、长江口、渤海湾水域进行了叶绿素a浓度反演示例试验。

结果表明,叶绿素a浓度模型估算浓度与实测浓度相关系数为0.7743,平均相对误差为24.58%,利用实测叶绿素a浓度对模型进行精度验证,相关系数达到0.9939,平均相对误差为18.49%。

模型在实测水域反演得到的叶绿素a浓度分布与MODIS叶绿素a浓度产品分布大体一致。

在珠江口水域反演得到叶绿素a浓度空间分布为由西北向东南逐级递减,峰值出现在珠江口西沿岸。

在长江口、渤海湾反演叶绿素a浓度空间分布均符合地理实情。

研究表明HY-1C卫星CZI数据可应用于中国近海水色定量化研究。

【总页数】10页(P25-34)【作者】滕越;邹斌;叶小敏【作者单位】国家海洋环境预报中心;国家卫星海洋应用中心;自然资源部空间海洋遥感与应用研究重点实验室【正文语种】中文【中图分类】X834;P714【相关文献】1.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2.基于GF-1卫星数据的水库叶绿素a浓度联合反演研究3.长荡湖叶绿素a浓度卫星遥感反演研究4.基于Landsat-8陆地成像仪与Sentinel-2多光谱成像仪传感器的香港近海海域叶绿素a浓度遥感反演5.基于最优特征集的HY-1C卫星海岸带成像仪影像海冰分类方法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

海洋叶绿素遥感反演及海洋初级生产力估算研究一、本文概述本文旨在探讨海洋叶绿素遥感反演及海洋初级生产力估算研究的重要性和实际应用。

通过对遥感技术在海洋叶绿素反演中的应用进行深入分析，结合海洋初级生产力的估算方法，旨在为海洋生态环境监测、渔业资源管理和全球气候变化研究等领域提供科学支持。

文章将首先介绍遥感反演叶绿素的基本原理和方法，然后阐述海洋初级生产力的概念和估算模型，最后讨论遥感反演叶绿素与海洋初级生产力估算之间的关联性和相互影响。

通过本研究，旨在提高海洋叶绿素遥感反演的准确性和效率，为海洋生态系统的可持续发展提供有力支持。

二、海洋叶绿素遥感反演方法海洋叶绿素遥感反演是通过卫星遥感数据来估算海洋叶绿素浓度的一种技术方法。

叶绿素是海洋浮游植物（如浮游藻类）的重要组成部分，其浓度变化直接影响着海洋初级生产力的高低。

因此，准确反演海洋叶绿素浓度对于评估海洋生态系统健康状况、预测海洋渔业资源分布和监测全球气候变化具有重要意义。

目前，海洋叶绿素遥感反演主要依赖于可见光和近红外波段的卫星遥感数据，如MODIS（Moderate Resolution ImagingSpectroradiometer）、Ocean Color Chlorophyll（OC-CCI）等。

这些传感器能够提供丰富的光谱信息，通过建立叶绿素浓度与光谱反射率之间的数学模型，可以实现叶绿素浓度的遥感反演。

海洋叶绿素遥感反演方法主要包括经验算法和半分析算法两类。

经验算法通常基于大量的现场观测数据和对应的遥感数据，通过统计分析方法建立叶绿素浓度与遥感反射率之间的经验关系模型。

这类方法简单易行，但精度受限于样本数据的代表性和模型的泛化能力。

半分析算法则结合海洋光学理论和辐射传输模型，通过解算辐射传输方程来获取叶绿素浓度。

这类方法具有较高的理论精度，但计算过程相对复杂，且对输入参数（如水体光学特性、大气校正等）的精度要求较高。

在实际应用中，海洋叶绿素遥感反演还需要考虑多种因素的影响，如气溶胶、云污染、水体浑浊度等。

叶绿素浓度反演实验报告引言叶绿素是光合作用中的重要参与者，它能够吸收太阳光能并将其转化为化学能以支持植物的生长和发育。

叶绿素浓度是衡量植物健康状况的重要指标，因此反演叶绿素浓度对于环境监测、农作物健康评估等方面具有重要意义。

本实验旨在通过测量叶片反射率和吸收率，利用反射光谱的特征反演叶绿素浓度。

实验材料和方法实验材料1. 叶子样本：选择多种不同浓度的叶绿素样本，例如大豆、小麦、松树等；2. 光谱仪：用于测量叶片反射光谱，常见的光谱仪有多光束分光仪、扫描光谱仪等；3. 分光计：用于测量光源发出的光谱强度；4. 恒温槽：用于控制测量温度的恒定性；5. 叶绿素浓度测量仪：用于测量叶片中叶绿素的浓度。

实验方法1. 准备不同浓度的叶绿素样本，并记录其浓度值；2. 将光谱仪与分光计连接好，并将测量温度放置在恒温槽中；3. 选取一片叶子样本，将其放置在测量平台上，确保叶片表面平整；4. 打开光谱仪和分光计，记录光谱仪所测得的反射光谱数据；5. 分别计算不同波段的反射光谱和吸收光谱；6. 利用反射光谱和吸收光谱的特征，运用数学模型反演叶绿素浓度；7. 重复以上步骤对其他叶子样本进行测量。

实验结果与讨论通过对多个叶子样本的测量，我们得到了它们在不同波段下的反射光谱和吸收光谱数据。

根据经验，我们发现在特定的波段范围内，叶绿素具有较强的吸收能力。

因此，我们选取了这些波段范围内的反射谱线进行分析。

以大豆样本为例，我们在550nm到720nm范围内选取了若干个波段，分别计算了它们的反射光谱。

然后，通过构建数学模型，我们反演出了大豆样本中叶绿素的浓度。

实验结果显示，浓度较高的大豆样本在所选波段内表现出较低的反射率，而浓度较低的大豆样本则表现出较高的反射率。

这与我们的期望相符合，即叶绿素浓度越高，样本所吸收的光就越多，因此反射率就越低。

我们还对其他样本进行了类似的实验，并得到了类似的结果。

这表明，通过测量叶片的反射光谱，结合数学模型，我们能够较为准确地反演出叶绿素的浓度。