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《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，遥感技术已广泛应用于环境监测与生态保护领域。
其中，利用遥感手段对湖泊叶绿素a浓度进行反演及藻华监测已成为近年来的研究热点。
岱海作为我国重要湖泊之一，其水体富营养化及藻华问题备受关注。
本文以岱海为研究对象，深入探讨其叶绿素a的遥感反演模型以及藻华监测方法，旨在为湖泊生态环境保护与管理提供科学依据。
二、研究背景与意义岱海位于我国北方地区，因其地理位置和气候条件，容易受到富营养化影响，进而导致藻华现象。
叶绿素a作为水体中藻类生物量的重要指标，其浓度的准确监测对于湖泊生态保护和藻华防治具有重要意义。
而传统的监测方法存在操作复杂、时间周期长等问题，因此，采用遥感技术对岱海叶绿素a进行反演及藻华监测研究显得尤为重要。
三、研究方法与数据来源本研究采用遥感技术手段，结合岱海地区的历史水体样本数据和遥感影像数据，构建叶绿素a的遥感反演模型。
具体方法如下：1. 数据收集：收集岱海地区的历史水体样本数据和同步的遥感影像数据。
2. 数据处理：对遥感影像数据进行预处理，包括辐射定标、大气校正等。
3. 模型构建：利用统计学方法和机器学习算法，结合水体样本数据和遥感影像数据，构建叶绿素a的遥感反演模型。
4. 模型验证：通过实地采样数据对模型进行验证和优化。
5. 藻华监测：利用构建好的反演模型对遥感影像进行叶绿素a浓度反演，从而实现对岱海藻华的监测。
四、岱海叶绿素a遥感反演模型的构建与验证本研究采用了多元线性回归、神经网络等多种方法构建了叶绿素a的遥感反演模型。
在模型构建过程中，我们结合了水体的光谱特性、水色因子以及其他环境因子，通过反复训练和优化，得到了适用于岱海的叶绿素a遥感反演模型。
在模型验证阶段，我们选取了岱海地区的多个采样点进行实地采样，并将采样数据与遥感反演结果进行对比分析。
结果表明，我们的模型具有较高的精度和可靠性，能够较为准确地反映岱海地区叶绿素a的浓度变化。
基于MERIS遥感图像的太湖叶绿素浓度反演作者：王根深王得玉来源：《安徽农业科学》2017年第30期摘要以太湖为试验区，基于MERIS遥感图像数据以及同步实测的太湖水质参数数据，应用归一化叶绿素指数算法（NDCI），对太湖水体叶绿素a浓度进行反演，得到了太湖区域的水体叶绿素a反演结果，并对反演结果进行了验证和分析。
结果表明：归一化叶绿素指数反演算法能够精确地反演太湖区域的叶绿素a浓度值，模型的决定系数（R2）为0.881 2，反演精度优于传统经验统计模型，可为今后更精确地反演内陆水体的叶绿素a浓度提供参考依据。
关键词MERIS遥感图像；叶绿素a；归一化叶绿素指数反演算法；太湖中图分类号X87文献标识码A文章编号0517-6611（2017）30-0071-04AbstractA novel index，normalized difference chlorophyll index（NDCI） was introduced in this study to invert the chlorophyll a（Chl.a） concentration form MERIS remote sensing image and the data of water quality parameters of Taihu Lake，and the inversion results were verified and analyzed.The inversion results showed that normalized Difference chlorophyll Index could accurately reflect the chlorophyll a concentration in the Taihu Lake， the coefficient of decision was 0.881 2，which was better than traditional empirical model，and provided a reference for the more accurate inversion of chlorophyll a concentration in inland water.Key wordsMERIS remote sensing image；Chlorophylla；NDCI；Taihu Lake内陆水体，特别是位于经济发达、人口密集地区的湖泊和河口，一般受到人类活动影响较大，湖泊水污染和水体富营养程度日益加重。
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演湖泊是重要的淡水资源和生态环境，叶绿素a是湖泊水体中重要的生物地球化学指标之一，对湖泊水质和生态环境拥有重要的指示作用。
监测湖泊叶绿素a浓度可以有效评估湖泊的营养状态和生态环境，为湖泊管理和保护提供重要的科学依据。
遥感技术已经成为湖泊水质监测的重要手段，可以在较大范围内快速获取湖泊的叶绿素a浓度分布信息。
本文旨在利用HJ-1A/B卫星CCD数据反演湖泊叶绿素a浓度，并分析其时空变化规律，为湖泊水质监测和管理提供科学依据。
一、HJ-1A/B卫星CCD数据HJ-1A/B是我国自主研制的一对环境监测卫星，搭载有CCD等多种传感器，能够获取高分辨率的遥感影像数据。
CCD传感器具有高空间分辨率和较高的动态范围，适用于湖泊水质参数反演。
本文选取HJ-1A/B卫星CCD数据作为研究数据源，利用其多光谱信息反演湖泊叶绿素a浓度。
二、叶绿素a浓度反演方法1. 反演模型本文采用经验模型和统计模型相结合的方法进行叶绿素a浓度反演。
首先利用地面采样数据和遥感影像数据建立经验模型，然后利用统计模型对经验模型进行优化，得到湖泊叶绿素a浓度的空间分布图。
2. 数据预处理对HJ-1A/B卫星CCD数据进行预处理，包括大气校正、辐射定标、噪声去除等步骤，以提高数据的质量和可用性。
3. 特征参数提取从HJ-1A/B卫星CCD数据中提取反演叶绿素a浓度所需的特征参数，包括叶绿素吸收峰位置、叶绿素荧光峰位置、水体颜色指数等。
4. 建立经验模型利用地面采样数据和遥感影像数据建立叶绿素a浓度与特征参数之间的经验关系模型，包括线性模型、非线性模型等。
5. 统计模型优化利用统计方法对经验模型进行优化，修正模型参数，提高模型的适用性和精度。
6. 反演叶绿素a浓度利用经过优化的模型对湖泊遥感影像数据进行反演，得到叶绿素a浓度的空间分布图。
三、叶绿素a浓度反演结果分析利用上述方法对某湖泊的HJ-1A/B卫星CCD数据进行处理和分析，得到湖泊叶绿素a浓度的空间分布图。
一种水质分析方法：基于GOCI影像的东平湖叶绿素a浓度估算引言湖泊是重要的淡水资源存储地，在生态系统中起着至关重要的作用[1]，与经济、社会可持续发展以及人们的生活休戚相关[2]。
近年来，随着大量不合理的开发与污染物排放，湖泊水体水质受到严重污染，生态环境逐步恶化[3]。
叶绿素a浓度是反映水质状况的重要参数之一，与水体中藻类物质含量直接相关，对分析水体富营养化状况具有重要的参考意义。
目前叶绿素a浓度的获取手段包括采集水样室内化学分析、自动监测设备直接获取和遥感反演。
采集水样室内化学分析和自动监测设备直接获取水质浓度值，精度较高，应用较多，但是费用较高，而且监测站点数量有限，缺乏空间连续性，无法满足快速灵活、大面域监测的需求。
基于遥感手段的叶绿素a浓度监测由于不受地理位置和人为条件的限制，具有影像覆盖面积大，获取方便，费用低等优点，在一定程度上弥补了传统监测方法的不足[4]。
当水华爆发时，水质状况在短时间内急剧变化，而高时间分辨率的GOCI影像为水质动态监测研究提供了支撑[5]。
20世纪70年代末，航空遥感被广泛应用在浮游藻类的色素浓度研究中。
80年代中期，卫星遥感逐步应用到水质遥感监测中，主要的卫星数据有Landsat MSS、TM、ETM+、Landsat8、SPOT、Quickbird、MODIS、MERIS、SeaWIFS、GOCI等[4].目前水质遥感监测模型主要分为三类，分别是机理分析模型、半分析模型和经验模型。
机理分析模型是通过模拟辐射传输过程进行水质参数的提取，精度较高，但是涉及参数较多并且不易获取，应用较少；半分析模型是基于机理模型的基础上，对不易获取的参数进行经验或半经验化，使模型参数较易获取同时保持机理特性[6]；经验模型主要是利用统计分析方法建立实测值与反射率的经验关系模型，实现研究区叶绿素a浓度反演，模型简单，但不具有机理特性，移植性较差。
本文基于高时间频次的GOCI影像，研究半分析模型的叶绿素a浓度反演，对湖泊水质的动态监测和蓝藻水华的预报预警具有一定的应用价值。
基于高光谱遥感反射比的太湖水体叶绿素a含量估算模型焦红波;查勇;李云梅;黄家柱;韦玉春【期刊名称】《遥感学报》【年(卷),期】2006(010)002【摘要】旨在寻找叶绿素a的高光谱遥感敏感波段并建立其定量估算模型.通过对太湖水体的连续监测,获得了从2004年6月到8月3个月的太湖水体高光谱数据和水质化学分析数据.利用实测的高光谱数据分析计算太湖水体的离水辐亮度和遥感反射比;然后,通过相关分析寻找反演叶绿素a浓度的高光谱敏感波段,进而建立反演太湖水体叶绿素a浓度的高光谱遥感定量估算模型,并用相关数据对模型进行精度分析.研究发现,水体的遥感反射比光谱在719nm和725nm存在两个峰,其中719nm处的峰更明显且稳定.通过模型的对比分析,发现用这两个峰值处的遥感反射比参与建模可以提高叶绿素a的估算精度;并且认为由反射比比值变量R719/R670所建立的线性模型对叶绿素a浓度的估算精度最理想.【总页数】7页(P242-248)【作者】焦红波;查勇;李云梅;黄家柱;韦玉春【作者单位】南京师范大学,地理科学学院,江苏,南京,210097;南京师范大学,地理科学学院,江苏,南京,210097;南京师范大学,地理科学学院,江苏,南京,210097;南京师范大学,地理科学学院,江苏,南京,210097;南京师范大学,地理科学学院,江苏,南京,210097【正文语种】中文【中图分类】TP79【相关文献】1.沿海滩涂棉花叶片叶绿素含量高光谱遥感估算模型研究 [J], 卢霞2.花生叶绿素含量的高光谱遥感估算模型研究 [J], 颜丙囤;梁守真;王猛;侯学会;陈振;隋学艳3.基于高光谱遥感特征参数的樟树幼林叶绿素a含量估算模型 [J], 林辉;刘秀英4.森林叶绿素含量的高光谱遥感估算模型的建立 [J], 杨曦光;范文义;于颖5.湿地小叶章叶绿素含量的高光谱遥感估算模型 [J], 李凤秀;张柏;刘殿伟;王宗明;宋开山;靳华安;刘焕军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《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。
线性回归模型估算水稻叶片叶绿素含量的适宜性分析李云梅;倪绍祥;王秀珍【期刊名称】《遥感学报》【年(卷),期】2003(007)005【摘要】利用PROSPECT模型模拟水稻叶片叶绿素含量从20.0μg/cm2变化到40.0μg/cm2时的叶片光谱特性,利用FCR模型模拟叶面积指数(LAI)为1,2,…,7时,不同地面状态下,4个不同观测方向的水稻冠层反射率.利用LAI为1,3,5,7时的模拟值,采用多元逐步回归分析法,从不同观测方向建立叶片叶绿素含量与冠层反射率(Rλ)及其变化式ln(1/Rλ),R′λ的多元线性回归模型,并用复相关系数和均方根差评价拟合精度,认为ln(1/Rλ)以及从天顶方向的拟合效果最好.利用从天顶方向建立的回归模型,预测叶片叶绿素含量,认为将该回归模型应用于其它方向是不合适的,从天顶方向预测时,预测精度受地面状态的影响,但总的说来,预测精度呈现随LAI的增大而提高的趋势.【总页数】8页(P364-371)【作者】李云梅;倪绍祥;王秀珍【作者单位】南京师范大学,地理科学学院,南京,江苏,210097;南京师范大学,地理科学学院,南京,江苏,210097;浙江大学,浙江,杭州310029【正文语种】中文【中图分类】TP701/S3【相关文献】1.基于主基底分析降维方法的水稻冠层叶片叶绿素含量估算 [J], 袁炜楠;许童羽;曹英丽;王洋;于丰华2.水稻上部叶片叶绿素含量的高光谱估算模型 [J], 杨杰;田永超;姚霞;曹卫星;张玉森;朱艳3.控制水稻叶片叶绿素含量及其离体叶片叶绿素降解速度相关的QTL定位(简报) [J], 左海龙;肖珂;张永娟;张俊芝;巩迎军;董彦君4.用水稻苗期叶绿素含量相对稳定期估算水稻剑叶光合功能期的方法研究 [J], 曹树青;陆巍;翟虎渠;盛生兰;龚红兵;杨图南;张荣铣5.高光谱数据探讨水稻叶片叶绿素含量对叶片及冠层光谱反射特性的影响 [J], 李云梅;倪绍祥;黄敬峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MERIS遥感图像的太湖叶绿素浓度反演王根深;王得玉【摘要】以太湖为试验区,基于MERIS遥感图像数据以及同步实测的太湖水质参数数据,应用归一化叶绿素指数算法(NDCI),对太湖水体叶绿素a浓度进行反演,得到了太湖区域的水体叶绿素a反演结果,并对反演结果进行了验证和分析.结果表明:归一化叶绿素指数反演算法能够精确地反演太湖区域的叶绿素a浓度值,模型的决定系数(R2)为0.8812,反演精度优于传统经验统计模型,可为今后更精确地反演内陆水体的叶绿素a浓度提供参考依据.%A novel index,normalized difference chlorophyll index(NDCI) was introduced in this study to invert the chlorophyll a(Chl.a) con-centration form MERIS remote sensing image and the data of water quality parameters of Taihu Lake,and the inversion results were verified and analyzed.The inversion results showed that normalized Difference chlorophyll Index could accurately reflect the chlorophyll a concentration in the Taihu Lake, the coefficient of decision was 0.8812, which was better than traditional empirical model,and provided a reference for the more ac-curate inversion of chlorophyll a concentration in inland water.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2017(045)030【总页数】4页(P71-74)【关键词】MERIS遥感图像;叶绿素a;归一化叶绿素指数反演算法;太湖【作者】王根深;王得玉【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003【正文语种】中文【中图分类】X87内陆水体，特别是位于经济发达、人口密集地区的湖泊和河口，一般受到人类活动影响较大，湖泊水污染和水体富营养程度日益加重。
夏季太湖叶绿素a浓度的高光谱数据监测模型韦玉春;黄家柱;李云梅;光洁【期刊名称】《遥感学报》【年(卷),期】2007(011)005【摘要】In this paper, a new hyperspectral data model that estimates chlorophyll-a concentration (Chla) in Taihu Lake of summer is proposed. The model was developed based on measurement in situ in July 2004,and was validated by hyperspectral data in August 2004. Water samples were collected by Wuxi Taihu Lake Environment Monitoring Station and covered the typical water areas. At each site, hyperspectral data were measured ten times by field spectroradiometer ASD FieldSpec, and were converted into remote sensing reflectance. Different band combinations were calculated and compared, and the normalized band index was selected because it is more explicable. The model built by data in July 2004 isChla(μg/L)=EXP(2.478+16.378*N66),where N66 is (R696-R661)/(R696+R661). Goodness-of-fit statistics of the model R2 is0.9051,and p＜0.0001. Compared with other models,this one is more stable,and is of less absolute error when used to estimate Chla in August 2004. The works in the paper also showed that hyperspectral data model can be used to estimate Chla by month in the summer of Taihu Lake.%本文依据2004年7月的实测数据构建了太湖夏季叶绿素a浓度的实测光谱数据估计模型,并使用2004年8月的数据对模型进行了验证.调查样点覆盖了太湖内的典型水域,水样数据由无锡太湖环境监测站采集.样点的光谱数据用ASD FieldSpec野外光谱仪获取,每个样点测量10次,测量结果被转换为遥感反射率.对不同的波段组合进行比较分析后,从可解释性出发,最终选择了归一化指数表达式作为最佳波段组合,所建立的模型为:Chla(μg/L)=EXP(2.478+16.378*N66),其中,N66为(R696-R661)/(R696+R661).模型的R2为0.9051,显著性p＜0.0001.与其他模型相比,本文的模型比较稳健,用于估计8月的叶绿素a浓度具有较小的绝对误差.本文的工作同时表明,在太湖的夏季相邻月份,可以使用实测光谱数据模型进行水体叶绿素a浓度的估计.【总页数】7页(P756-762)【作者】韦玉春;黄家柱;李云梅;光洁【作者单位】南京师范大学,虚拟地理环境教育部重点实验室,南京,210046;南京师范大学,虚拟地理环境教育部重点实验室,南京,210046;南京师范大学,虚拟地理环境教育部重点实验室,南京,210046;南京师范大学,虚拟地理环境教育部重点实验室,南京,210046【正文语种】中文【中图分类】TP79【相关文献】1.贵州百花湖叶绿素a高光谱监测模型研究 [J], 吴廷宽;贺中华;梁虹;向尚;杨世凡2.太湖水体藻类叶绿素浓度高光谱遥感监测研究 [J], 刘剋;黄家柱;张强3.应用水表面下辐照度比估测太湖夏季水体叶绿素a浓度 [J], 孙德勇;李云梅;乐成峰;龚绍琦;伍蓝4.基于TM影像的太湖夏季悬浮物和叶绿素a浓度反演 [J], 李云亮;张运林5.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 [J], 韦安娜;田礼乔;陈晓玲;余永明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于GOCI影像的湖泊悬浮物浓度分类反演赵丽娜;王艳楠;金琦;冯驰;潘洪洲;张杰;吕恒;李云梅【摘要】悬浮物直接影响到光在水体中的传播,进而影响着水生生态环境,最终决定了湖泊的初级生产力.传统的遥感反演估算模型大多是针对某一湖区进行统一建模,忽视了不同区域水体光学性质的复杂差异性,并且传统的传感器时间分辨率和空间分辨率受到一定限制.针对太湖、巢湖、滇池、洞庭湖4个湖区利用两步聚类法将高光谱模拟到GOCI影像上的波段进行分类,将水体类型分为三类,第一类水体为悬浮物主导的水体,第二类水体为悬浮物和叶绿素a共同主导的水体,第三类水体为叶绿素a主导的水体.针对不同类型水体的光学特征,分别构建了悬浮物浓度反演模型,结果表明第一类水体可以利用B7/B4,第二和第三类水体可以利用B7/(B8+B4)作为波段组合因子对悬浮物浓度进行模型构建.精度验证结果表明,分类建模后第一类和第三类水体悬浮物浓度估算精度都得到了较明显提高,第一类水体RMSE降低了9.19mg/L,MAPE降低了3％,第三类水体RMSE降低了5.63 mg/L,MAPE降低了13.97％,第二类水体精度稍有降低.最后将反演模型应用于2013年5月13日的GOCI影像,可知整体而言太湖西南部地区悬浮物浓度较高,东北部地区悬浮物浓度较低,并且从9:00到15:00,太湖南部悬浮物浓度较高的区域在逐渐缩小.【期刊名称】《生态学报》【年(卷),期】2015(035)016【总页数】9页(P5528-5536)【关键词】富营养化湖泊;悬浮物;GOCI影像;遥感反演;光学分类【作者】赵丽娜;王艳楠;金琦;冯驰;潘洪洲;张杰;吕恒;李云梅【作者单位】南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,南京210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023【正文语种】中文悬浮物广泛分布于海洋、湖泊、河流等水体，其浓度是水质和水环境评价重要的参数之一，悬浮物含量的多少直接影响到光在水体中的传播，进而影响着水生生态环境，最终决定了湖泊的初级生产力[1]。
