太湖水体光学特性及水色遥感(李云梅[等]著)思维导图
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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。
LOW CARBON WORLD2021/4节能环保内陆水体水面以上光谱测量方法及对比分析潘肇博(金陵中学,江苏南京210000)【摘要】为探讨内陆水体水面以上垂直测量和倾斜测量的异同,本文以2019年10月一2020年5月太湖为对象,对两种测量方式进行阐释和对比,从测量结果提出垂直测量和倾斜测量两种方法,两者的光谱输出结果差异性较小,具有高度的相似性,都是内陆水体水面以上光谱测量的有效手段,以期为相关人员提供参考。
【关键词】光谱采集;水体测量;垂直测量【中图分类号]X832【文献标识码】A【文章编号]2095-2066(2021)04-0063-021观测几何近年来,随着遥感技术发展越来越成熟,其光谱分辨率大幅提高,经常被运用于水体测量中,利用野外实测的水体遥感反射率可以对水体物质的种类及含量进行分析。
目前水体测量中较为权威的水面以上测量法主要分为两种:垂直测量和倾斜测量。
垂直测量即测量仪器垂直于水面进行测量,倾斜测量则为测量仪器相较于水平面有一定夹角,一般为(135毅,40。
)的观测几何。
垂直测量与倾斜测量两者互有优劣,垂直测量方式简单,数据处理便捷,但会受到船体、太阳直射反射等的影响;倾斜测量时测量往往无法精确把握角度,同时天空光的散射并非各向同性,无法保证测量结果的一致性。
为了探讨两种方法的异同,本文以2019年10月一2020年5月太湖为对象,利用两种测量方式分别采集光谱数据进行对比。
2数据采集及处理2.1数据获取水体采样点为常规的监测点位,如图1所示。
采样时间跨度为2019年10月一2020年5月,具体采样时间为月初的1~5日。
垂直测量法和倾斜测量法均为每个点位进行10次测量,积分时间取136ms。
仪器光谱范围为:282~1090nm,512个波段,光谱采样间隔为1.41nm,光谱分辨率为3nm。
在实际测量中,会尽量避免试验环境和结果的因素,如船体波纹、风向风速等。
2.2数据处理水体遥感反射率携带着水色信息,是水体表观光学特性的核心。
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]。
水面实测遥感光谱数据的叶绿素a反演模型构建——以太湖为例李月娥;宋瑜;宋晓东;李昌平;郭照冰【期刊名称】《四川环境》【年(卷),期】2009(028)003【摘要】叶绿素a遥感反演的关键是建立遥感数据和叶绿素含量的定量关系.本文根据2007年11月在太湖实测的水体反射光谱及实验室分析得到的叶绿素浓度数据,对太湖水体反射光谱特征与叶绿素浓度之间的关系进行分析和建模.研究结果表明:687nm附近反射峰位置对叶绿素浓度有很好的指示作用,在太湖水体叶绿素浓度的估测模型中,反射峰位置的指数模型要优于线性模型;叶绿素a浓度与684nm 和633nm附近的一阶微分有很好的相关性,利用R'684和R'633所建叶绿素a浓度反演模型的估算精度R2分别达到0.89和0.91.【总页数】5页(P19-22,40)【作者】李月娥;宋瑜;宋晓东;李昌平;郭照冰【作者单位】苏州市环境监测中心站,江苏,苏州,215004;中国科学院城市环境研究所,厦门,361021;中国科学院城市环境研究所,厦门,361021;苏州市环境监测中心站,江苏,苏州,215004;南京信息工程大学环境科学与工程学院,南京,210044【正文语种】中文【中图分类】X524【相关文献】1.基于季节分异的太湖叶绿素浓度反演模型研究 [J], 乐成峰;李云梅;孙德勇;王海君2.基于水面实测光谱的太湖蓝藻卫星遥感研究 [J], 韩秀珍;吴朝阳;郑伟;孙凌3.太湖水体叶绿素浓度反演模型适宜性分析 [J], 王珊珊;李云梅;王永波;王帅;杜成功4.基于高光谱数据的水体叶绿素a指数反演模型的建立 [J], 王金梁;秦其明;李军;林丛;徐若风;高中灵5.基于实测值的Landsat 8水面温度反演算法对比——以太湖为例 [J], 陈争;王伟;张圳;王怡因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。