基于光学分类的太湖水体叶绿素a浓度高光谱遥感

利用2006年11月、2008年11月、2010年5月和8月的太湖水体原位观测数据,在对水体进行光学分类的基础上,分别建立了针对各个类别水体的叶绿素a浓度高光谱反演模型.通过对每类水体各个模型的性能比较,结果表明:第一类水体,四波段模型为最优模型;第二类和第三类水体,一阶微分模型均为最优模型.同时,也比较了水体分类前后模型的表现,表明水体分类后模型在精度和稳定性上都有不同程度的提高.本研究结论对光学复杂混浊湖泊水体的水色遥感具有参考意义.     

基于不同光谱主导因子的内陆湖泊水体叶绿素浓度三波段反演模型研究

利用分层聚类法,对实测的遥感反射率进行分类,结合固有光学特征和实测的水色要素,确定每种类别遥感反射率光谱变化的主导影响因子.根据太湖、滇池、三峡库区及巢湖的地面遥感实验,将其遥感反射率分为3类,类型一的光学特性由总悬浮物和浮游藻类共同主导,类型二的光学特性由浮游藻类主导,类型三的光学特性由悬浮物主导.根据每类水体光学特征的差异,分别建立叶绿素浓度的三波段反演模型,反演的平均相对误差为23.8%,均方根误差为8.5 mg/m3,其反演精度要高于未经分类而直接建立的三波段模型.     

基于水面反射率光谱分类的太湖藻蓝蛋白浓度反演

藻蓝蛋白是蓝藻的标志性色素,利用遥感反演藻蓝蛋白浓度的时空分布对于蓝藻水华监测和预警具有重要意义.太湖水体光学特性时空差异较大,传统的藻蓝蛋白遥感反演方法在太湖各湖区各季节的适用性有限.因此,本文采用先分类再反演的策略,基于水面反射率光谱分类进行太湖藻蓝蛋白浓度反演建模.首先采用逐步迭代的K均值聚类方法实现光谱分类;然后分别利用每一类的训练样本光谱数据建立最适用于该类的藻蓝蛋白反演模型;最后利用每一类的检验样本光谱数据进行反演模型精度评价.为了对比,同时采用不分类的传统方法进行反演建模和精度评价.检验结果表明:基于不分类的传统建模方法得到的均方根误差RMSE=14.14μg·L-1,平均相对误差σ=59.1%,反演结果和实测数据可决系数为0.46;基于光谱分类的建模方法得到RMSE=8.47μg·L-1,σ=31.3%,反演结果和实测数据可决系数为0.87.因此,基于光谱分类的藻类蛋白反演方法有效地提高了反演精度,可以为其它水体的藻蓝蛋白浓度反演提供借鉴.     

基于半分析模型的太湖春季水体漫衰减系数Kd(490)估算及其遥感反演

漫衰减系数是水体重要的光学参数,是水生态系统的重要影响因素.利用2009年4月和2010年5月太湖实测数据,基于光学闭合原理,首先求解出490 nm处水体总的吸收系数[a(490)]和后向散射系数[bb(490)],进而研究了其与模拟的环境一号卫星多光谱数据不同波段遥感反射率之间的关系,在此基础上构建了太湖春季水体Kd(490)反演的半分析模型并将其应用到环境一号卫星影像上进行了太湖春季水体Kd(490)的遥感反演.结果表明,①基于光学闭合原理,可以较为准确地求解出a(490)和bb(490),a(490)实测值与求解值的平均相对误差为17.1%,bb(490)与模拟的环境一号卫星第四波段的遥感反射率具有很好的指数关系;②本研究所构建的模型具有较好的精度和稳定性,利用与卫星影像准同步的地面采样点对模型进行验证,得出模型反演的平均相对误差为21.6%,均方根误差为1.68 m-1;③太湖春季水体Kd(490)具有较强的空间差异性,太湖北部和东太湖大部分区域为Kd(490)的低值区,太湖西部和南部为Kd(490)的高值区,而太湖中部大部分区域介于两者之间.     

基于导数光谱的混浊河口水体叶绿素浓度反演

基于2004年5月和2006年8月于珠江口现场实测的遥感反射率光谱及叶绿素浓度数据,采用导数光谱技术,对高光谱在河口浑浊水体的叶绿素反演的应用进行了研究。结果表明,二阶导数光谱的特征波段较原始光谱、一阶导数光谱对浑浊水体的叶绿素含量更为敏感;当水体浊度变化范围为10～130 NTU,光谱分辨率为10 nm、中心波长为620 nm、670 nm及680 nm的二阶导数光谱与叶绿素浓度(1～50μg/L)呈显著相关(线性相关系数分别为0.75、0.85及0.7);基于670 nm处二阶导数光谱的简单线性模型对叶绿素浓度有较好的反演精度。该结果可为光学复杂水体的叶绿素高光谱遥感估算提供新的方法。     

基于改进光谱角法的红树林高分遥感分类方法研究

传统影像分类方法多利用影像端元光谱进行地物分类,影像的空间结构信息被忽视,本研究结合面向对象分类方法思想以提高红树林遥感分类精度。本研究提出了一种结合端元类型选择、像元提纯等混合像元分解手段及分水岭图像分割算法的改进光谱角影像分类方法,并以山口红树林国家级自然保护区为研究区,利用GF-1号遥感影像数据,在光谱特征分析和地面调查的基础上,对红树林生态系统进行分类,并对分类精度进行分析。研究结果表明:改进的光谱角分类方法对GF-1影像分类效果较好,既兼顾地类光谱组成较复杂时的特殊性,又有效避免结果的破碎化现象,且总体精度达到95%（KAPPA系数0.944）,证明了其在红树林遥感影像分类及信息提取方面的应用潜力,为红树林生态系统业务化遥感监测奠定了基础。     

利用高光谱反演模型评估太湖水体叶绿素a浓度分布

叶绿素a浓度是评价水体富营养化和初级生产力的一个重要参数,高光谱遥感是获取叶绿素a浓度的有效手段.为建立太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型,选取2015年5—7月共计60组同步实测高光谱数据和叶绿素a浓度数据,在地面光谱反射率和叶绿素a浓度相关性分析的基础上,使用2∶1的数据样本进行太湖水域叶绿素a的最佳高光谱估算模型的建立和验证,筛选模型分别为波段比值、三波段、荧光峰位置、峰谷距离、一阶微分、NDCI(Normalized Difference Chlorophyll Index)、峰面积、荧光峰高度、WCI(Water Chlorophyll-a Index)和四波段模型.结果表明,建模得到的四波段模型决定系数最高,峰面积模型的决定系数相对最低;四波段模型的反演精度最高,均方根误差(RMSE)为0.00376 mg·L~(-1),平均绝对误差(MAPE)为27.86%,而WCI模型的反演精度相对最低,RMSE为0.01231 mg·L~(-1),MAPE为45.11%.将反演精度最高的四波段模型应用于2015年8月3日的两景HSI(Hyperspectral Imaging Radiometer)高光谱影像数据,也得到较高精度,利用同步实测叶绿素a浓度验证的决定系数为0.7643,RMSE为0.00433 mg·L~(-1),MAPE为45.62%.在春、夏季叶绿素对水体光学特性占主导作用且叶绿素分布均匀的情景下,本研究可为太湖水域叶绿素a的高光谱反演和水环境监测提供有价值的参考,其它季节水体光谱特点的研究尚待进一步开展.     

基于HJ1A-CCD数据的高光谱影像重构研究

遥感影像高光谱重构可以从较少的光谱波段还原出丰富的高光谱信息,为水环境遥感提供更加适用的数据源,对内陆水体水色遥感具有重要意义.利用2009年6月13日获取的HJ1A-HSI和HJ1A-CCD数据,构建HJ1A-CCD数据的高光谱重构模型,重构结果表明:①与地面实测数据相比,重构数据和HJ1A-HSI数据在660～900 nm波长范围内的平均相对误差分别为0.305 1和0.337 7;②重构影像信息熵和平均梯度都高于HJ1A-HSI影像.此外,分别利用HJ1A-HSI数据和重构数据建立叶绿素a浓度的三波段反演模型,发现重构数据能得到更高的反演精度.     

太湖、巢湖水体总悬浮物浓度半分析反演模型构建及其适用性评价

总悬浮物浓度是水体重要的水质参数.本研究利用太湖春季、秋季和巢湖夏季多期野外实测数据,通过对生物光学模型进行合理的简化构建适用于太湖、巢湖水体总悬浮物浓度反演的半分析模型,并将该模型应用于MERIS和环境一号卫星高光谱卫星影像上以验证该方法的适用性.结果表明:①针对太湖和巢湖水体,总悬浮物浓度最优反演波段范围为730～832nm(氧气吸收带除外);②针对MERIS数据,波段10(中心波长754 nm)和波段12(中心波长779 nm)均适用于太湖总悬浮物浓度反演,而波段11(中心波长761 nm)由于氧气吸收带的影响不适用于总悬浮物浓度反演;③针对太湖MERIS数据,模型反演结果的相对误差基本上呈现出随距离卫星过境时间增大而逐渐增加的趋势,在卫星过境时间正负3 h内测量的样点,模型反演结果的相对误差均在50%以内,而时间差超过3 h,相对误差则逐渐增大到50%以上;④环境一号卫星高光谱数据17个波段(B83～B99)均能够对巢湖总悬浮物浓度进行较好的反演,其反演效果要好于MERIS数据在太湖的反演结果.     

基于RVI分区的淀山湖蓝藻暴发期叶绿素a的遥感估测

以淀山湖为研究区域,利用MODIS数据探讨蓝藻暴发期叶绿素a质量浓度〔ρ(Chla)〕的遥感估算方法.为了提高估算精度,解决蓝藻暴发期因ρ(Chla)差异较大而产生的估测模型的参数适应性问题,引入比值植被指数(Ratio Vegetation Index,RVI)分类法,将RVI＞0.95的区域界定为高蓝藻含量水体,将RVI≤0.95的区域界定为较清洁水体,并基于分区分别建立遥感估算模型.结果表明,分区后MODIS数据叶绿素a估测模型能更好地映射ρ(Chla)的变化,基于RVI的分类估算方法可以有效地提高淀山湖水体蓝藻暴发期ρ(Chla)的估算精度.      

基于Sentinel-3 OLCI影像的秦皇岛海域悬浮物浓度遥感反演

基于2013~2021年期间秦皇岛海域遥感反射率、悬浮物浓度及叶绿素a浓度等实测数据,开展了该海域Sentinel-3 OLCI影像的悬浮物浓度遥感反演模型研究.结果表明,文献中常用的典型经验模型形式均不适用于秦皇岛海域,以490、620及708.75nm为悬浮物反演的敏感波段,以560nm为参比波段,将各敏感波段与参比波段的比值作为自变量,最终建立了适用于秦皇岛海域的Sentinel-3 OLCI四波段悬浮物浓度遥感反演模型（R²=0.69,MAPE=24.79%,RMSE=2.82mg/L）;并采用2021年7月24日Sentinel-3 OLCI影像进行悬浮物浓度遥感反演产品的真实性检验,得到反演值与实测值的平均相对误差为13.24%.将上述四波段模型用于2021年1~12月秦皇岛海域的Sentinel-3 OLCI影像,反演得到月均悬浮物浓度,发现秦皇岛海域悬浮物浓度整体呈现沿岸海域高、离岸海域低,秋冬季高、春夏季低的时空变化特征;且2018~2021年秦皇岛海域悬浮物浓度的年均值逐年递减,水体越来越澄清.     

珠江口水体表观光谱特性与类型分析

珠江口海域是典型的二类水体,光谱特性复杂,一直是国内学者研究的热点区域。本文基于2014年春（5月）、夏（8月）、秋（11月）、冬（2月）珠江口海域四个航次实测的表观光谱资料,探讨了珠江口海域遥感反射率的类型及时空分布特性。结果发现珠江口海域四季水体遥感反射率呈5大类型,每一类光谱都具有典型的区域性和季节变化特征,其谱峰在450~575 nm范围内随季节变化而移动,A类型常年分布在珠江口内,B类型冬春季节分布在珠江口外混合过渡类水体中,C类型主要分布在珠江口口门外水深较深的离岸海域,D类型春夏季在万山群岛附近海域出现,E类型与大洋水体的光谱特征类似。分析表明5种光谱类型的谱型变化趋势由不同的水质因子主导。该研究对深入探讨珠江口等我国近海二类复杂水体的光谱特性及其水色要素的遥感反演具有重要的参考价值。     

基于Sentinel-2 MSI影像的秦皇岛海域叶绿素a浓度遥感反演

基于2013-2018年秦皇岛海域实测遥感反射率和叶绿素a浓度数据,建立了该海域Sentinel-2MSI影像的叶绿素a浓度遥感反演模型。结果表明：443 nm、490 nm和560 nm处的等效遥感反射率比值与叶绿素a浓度相关系数普遍高于其他波段或组合,通过经典的OC3Mv6算法拟合分析,得到秦皇岛海域叶绿素a浓度遥感反演的最佳算法,R²=0.804,MAPE=40.2%,RMSE=4.73 mg/m³;利用2016年7月6日的实测叶绿素a浓度数据对Sentinel-2 MSI遥感反演结果进行了真实性检验,MAPE=35.9%,可以满足应用要求;采用2020年2月、5月、7月及10月Sentinel-2 MSI影像进行叶绿素a浓度反演,发现春、夏季秦皇岛海域叶绿素a浓度梯度变化显著,而秋、冬季叶绿素a浓度分布相对均匀,且春、夏季沿海海域叶绿素a浓度明显高于秋、冬季。     

基于哨兵二号遥感影像的近海养殖区提取方法研究

卫星遥感为近海养殖区信息的精确提取提供了有效的技术手段,对实现海水养殖业的科学监管具有重要意义。现有光学遥感手段对养殖区信息的提取多侧重于影像空间特征的使用,对于光谱和空间信息的结合在养殖区特征表达与判别提取方面的综合利用还有待进一步挖掘。本文利用哨兵二号卫星遥感影像,针对近海养殖区小样本、多维度、水体组分复杂等特点,...     

基于半分析方法的内陆湖泊水体总悬浮物浓度遥感估算研究

根据生物光学原理,通过对总悬浮物吸收占水体总吸收比例光谱的分析,确定适宜总悬浮物浓度反演的波段范围;结合以往学者对太湖等水体固有光学特性的研究成果,运用最小二乘法,确定生物光学模型的相关参数,建立了浑浊湖泊水体总悬浮物浓度的单波段估算模型.结果表明,在短波波段,总悬浮物的吸收占水体总吸收的比例较高,出现光饱和现象,不适...     

半封闭海湾Chl a浓度遥感反演模型比较性研究——以胶州湾为例

叶绿素是我国近海水质监测的主要参数之一,其浓度的遥感反演是监测水体光学特性、评价水体污染的重要指标。本研究以Landsat-8/OLI、FY-3A/MERSI和HJ-1B/CCD遥感影像为数据源,结合2016年实测的Chl a浓度和水体光谱特征,建立胶州湾Chl a浓度的半经验/半分析反演模型。研究表明:基于Landsat-8建立的反演模型,整体Pearson相关系数最高,最优模型的预测值与实测值的决定系数R2>0.86,反演效果最好,能较好的适应于胶州湾Chl a浓度的反演研究。Landsat 8最佳波段组合为:2月份Band4/Band2,R2=0.83;5月份[（Band3）-1-（Band4）-1]* Band5,R2=0.80;8月份[（Band2）-1-（Band3）-1]* Band4,R2=0.78;11月份[（Band4）-1-（Band2）-1]* Band1,R2=0.86。     

赤潮期东海水体不同遥感分类算法应用分析

对赤潮期长江口及邻近东海海域水体进行了三种不同遥感分类方法的水体类别提取。首先进行了最大似然监督法和ISODATA非监督法两种代表性的水体遥感分类,之后提出了两种基于水体光谱曲线特征的波段比值阈值分割模型,即C1=Lrs(645)/Lrs(469)和C2=Lrs(555)/Lrs(469)。对比发现,三种方法分类结果均揭示出了长江口及邻近东海海域近岸到远洋的水体空间变化规律,依次为悬浮泥沙水体、富营养化水体、赤潮水体、赤潮边界水体和远洋洁净水体。其中最大似然监督法对像元亮度值较为均一的悬沙水体和富营养化水体提取精度较高。而ISODATA分类结果误判较严重,可以作为辅助判别依据。本文提出的阈值分割模型1对悬浮泥沙水体更为有效,总体精度为91.34%,Kappa系数为0.88;模型2对赤潮水体更有效,总体精度为94.14%,Kappa系数为0.92,精度均高于前两种方法。     

基于无人机多光谱影像和OPT-MPP算法的水质参数反演

无人机多光谱遥感可用于监测多个水质参数,如悬浮物、浊度、总磷和叶绿素等,建立稳定和准确的水质参数反演模型是开展这一工作的前提.matching pixel-by-pixel(MPP)算法是一种针对无人机影像高分辨率特点的反演算法,但其存在运算量过大和过拟合的问题,基于此,提出optimize-MPP(OPT-MPP)算法,以克服运算量过大和过拟合的问题.本研究以浙江省杭州市青山湖作为研究区域,采集45个样本,分别构建悬浮物浓度(SS)与浊度(TU)的OPT-MPP算法反演模型.结果表明,最佳悬浮物反演模型的决定系数R~2达到0.787 0,综合误差为0.130 8;最佳浊度反演模型的决定系数R~2达到0.804 3,综合误差为0.150 3.最后利用分别建立的两个参数的最优模型,实现青山湖各实验区域的水质参数空间分布信息的反演.     

基于环境一号卫星的大洋河河口海域营养盐遥感反演

综合利用大洋河河口海域水体调查的实测数据及环境一号CCD影像数据,进行了该区域营养盐反演研究.结果表明,对数函数拟合NO2--N与Rrs(Band2)效果最佳,而线性函数拟合NH4+-N与Rrs(Band2)、NO3--N与Rrs(Band1)、TIN与Rrs(Band1)效果最佳,相关性R2分别可达0.939、0.935、0.945、0.970,未发现较佳的PO43--P反演模型;营养盐在可见光波段并非光敏感性物质,其与等效遥感反射率存在相关性的主要原因在于河口海域陆源输入物质典型的扩散特征,使得营养盐与某些水色参数存在较高的相关性,NO2--N、NH4+-N、NO3--N以及TIN与有色溶解性有机物吸收系数ag(400)的相关性R2分别可达0.836、0.808、0.786、0.854,这决定了在河口海域进行营养盐遥感反演的可行性;从卫星产品专题图可看出,大洋河河口海域NO2--N、NH4+-N、NO3--N以及TIN都存在一个明显的高值区,该高值区营养盐浓度由河口向外逐渐降低,直至外海最低.