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OLCI数据的福建近海悬浮物浓度遥感反演

悬浮物（TSM）是评估水质的重要指标,也是水色遥感反演的核心参数之一.海陆色度仪（OLCI）是新一代海洋水色传感器,具有良好的光谱及时空分辨率.为有效监测福建近海悬浮物浓度的时空变化,本文结合OLCI遥感数据和现场实测悬浮物浓度数据,使用CatBoost、随机森林和多元回归方法,分别构建悬浮物浓度反演模型,最后使用验证集对比分析不同模型的反演精度.结果表明,CatBoost模型估算精度最高,均方根误差（RMSE）为2.76 mg·L^-1,平均绝对百分比误差（MAPE）为23.67%,决定系数R²为0.89.使用CatBoost模型对2017—2018年多时相OLCI影像进行TSM浓度遥感反演,结果发现,福建近海TSM浓度变化显著,但总体呈现近岸高于远岸、北部高于南部、江河入海口和港湾处高于周围其他海域、春季高于夏季的时空分布特征.本研究可为福建近海的悬浮物浓度监测提供一种有效的方法,也进一步证明了OLCI影像良好的水色反演能力,可作为水质监测的有效遥感数据源.     

黄河口悬浮物浓度Landsat8 OLI多波段反演研究

黄河口海域悬浮物浓度,是研究黄河输沙和近岸水体生态环境的重要水质参数.之前的浓度反演模型主要采用一元二次函数或幂函数等单参数形式,利用2011年夏冬两季同步观测的遥感反射率和悬浮物浓度,本文给出了一种针对Landsat8 OLI传感器的两参数线性模型.该模型需两个输入参数,每个参数都是两个波段的光谱比值.结果表明:OLI传感器的近红外(波段5)光谱、以及它与蓝绿波段(波段1,2或3)的光谱比值,是黄河口海域悬浮物浓度反演的敏感波段,可用于建立单参数经验模型;除了敏感波段外,本研究的模型还用到红绿波段的光谱比值(波段4与波段3的比值),因而能够更好地表征光谱随悬浮物浓度的变化关系;其决定系数,均方根误差和平均相对误差分别为0.98,43.53mg·L~(-1)和20.97%,优于单参数经验模型,而且受误差影响小,因而更适合黄河口海域悬浮物浓度反演.     

利用GOCI卫星数据开展秦皇岛海域叶绿素a浓度反演

利用2016年4月23日、4月24日、6月1日和7月6日采集的水体实测数据及同期的GOCI（Geostationary Ocean Color Imager）卫星遥感影像,开展秦皇岛海域的叶绿素a（chlorophy a,Chl a）浓度研究。通过归一化暗像元指数（normalized dark pixel index,NDPI）对影像8个波段组合的辐射率与Chl a浓度进行相关性分析,选择相关系数≥70%的波段组合作为自变量,构建Chl a浓度反演模型（R2=0.956）。经独立时相实测数据检验,模型平均相对误差为25.3%。利用该模型反演秦皇岛海域2017年12月—2018年11月的Chl a浓度,结果显示,秦皇岛海域近岸的Chl a浓度总体较高,秋、冬季节总体浓度较低,夏季出现浓度峰值。     

基于多源同步数据的闽江下游悬浮物定量遥感

利用2006-09-18的同步Landsat TM数据、水面实测光谱数据和现场水样数据,研究了闽江下游的悬浮物,在这3种同步数据的基础上建立了分别基于实测光谱与影像光谱的悬浮物遥感预测模型.结果表明,实测光谱数据在690nm波长处,归一化光谱反射率与悬浮物浓度达到最大正相关,由690nm和530nm二处的反射率构成的比值预测模型与实测悬浮物浓度的拟合精度最高,最佳拟合模型可表达为SS=116.2(R690/R530)-33.4.TM影像各波段中以(TM2 TM3)2波段组合与实测悬浮物浓度的相关性最佳.由其所建立的影像光谱预测模型与实测悬浮物浓度的拟合精度最高.最佳拟合模型可表达为SS=3793.7(RTM3 RTM2)2-16.5.模型的精度评价表明,实测光谱模型的预测能力要强于影像光谱模型.但二者差异不大.在缺乏地面实测光谱数据时.基于影像光谱的遥感定量模型仍不失为一种预测悬浮物浓度的有效方法,其对闽江下游悬浮物浓度的反演结果能较准确地反映出该区域悬浮物浓度分布的空间差异,具有较高的实用性.     

厦门海域水体悬浮物遥感反演算法研究

通过现场实测厦门海域水体遥感反射率及水体悬浮物浓度,分析了该海域水体的遥感反射光谱特征,选取了特征波段及组合建立了该海域水体悬浮物浓度反演模型。本文经过对比分析水体中呈悬浮态的总颗粒物质量浓度的不同反演方法,最后得出悬浮颗粒物在近红外波段的反射曲线的反射率高值和低值围成的区域面积可较好的反演研究区域的悬浮颗粒物浓度,其统计回归模型的决定系数是0.66,该反演算法的RMSE是10.25mg/L,相对误差是7.79mg/L。     

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.     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

基于Sentinel-3OLCI的查干湖水质参数定量反演

通过2020～2021年5次对查干湖实地采集87个水体样品,测定水质参数,并同步匹配经Acolite大气校正后的Sentinel-3OLCI(OLCI),结合412～885nm遥感反射率(Rrs)与支持向量机(SVM)算法、经验算法以及半分析算法构建查干湖悬浮物(TSM)、浊度(Turb)、透明度(SDD)以及叶绿素(Chl-a)高精度反演模型,通过模型精度的对比,遴选出SVM模型并据此模型反演查干湖2017—2021年上述4种水质变化,分析其对降雨和风速的动态响应.结果表明:(1)实测TSM与Turb之间呈现显著正相关(P<0.01),相关系数为0.93;两者与SDD均呈现显著负相关(P<0.01),相关系数分别为0.71, 0.73;(2)TSM、Turb、SDD、Chl-a反演模型决定系数分别为0.85,0.91,0.93,0.85;且误差分析RMSE值分别为8.75g/mL,10.95FNU,2.11cm,3.64μg/L;MAE值为5.99g/mL,6.86FNU,1.04cm,2.19μg/L;(3)查干湖水质参数年际分布特征呈动态下降趋势,于2020年TSM与...     

基于Sentinel-2 MSI影像的河湖系统水体悬浮物空间分异遥感监测:以安徽省升金湖与连接长江段为例

开展河湖系统悬浮物监测对掌握水体泥沙运移规律、制定水环境治理措施具有重要意义.以安徽省升金湖与连接长江段水体为研究区,根据实测光谱模拟Sentinel-2 MSI影像波段反射率,结合同步水体悬浮物实测数据建立反演模型;而后根据2017～2019年28景MSI影像水体悬浮物反演结果,分析河湖系统水体悬浮物浓度的变化规律,并探究水位变化对其空间分异的影响.结果表明:①根据MSI影像第六波段与第三波段的比值建立的二次多项式模型具有较高的反演精度(R~2=0.863,RMSE=22.211 mg·L~(-1)),适用于高浊度水体悬浮物反演;②在空间上,升金湖入湖口附近、上中湖区西北部和下湖悬浮物浓度相对较高,除夏季外升金湖悬浮物浓度均高于其连接长江段;在时间上,升金湖悬浮物浓度在夏季相对较低,在其他季节较高,而与其连接的长江水体呈现相反的年内变化规律;③闸控影响下河湖连通性改变造成的水位变化,是影响升金湖-长江悬浮物空间分异的关键因素.在平水期与枯水期,升金湖对长江悬浮物浓度变化具有一定的贡献度,而在丰水期,升金湖与长江悬浮物浓度变化之间的相关性不明显.     

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.     

福建近岸海域悬浮泥沙浓度遥感定量监测研究

论文在分析MODIS数据对海洋水体反射光谱特征的基础上,选用合适的探测波段构成悬浮泥沙遥感参数,并根据2003~2004年福建近岸海域海洋监控区内9个站点的海洋水色数据建立悬浮泥沙浓度遥感定量反演模式。利用已建立的模式对2001~2005年福建近岸海域悬浮泥沙浓度进行遥感反演,根据反演结果分析该海域悬浮泥沙浓度的分布及其变化特征,着重分析闽江口海域的悬浮泥沙运动特点。结果表明:福建近岸海域悬浮泥沙浓度与基于MODIS蓝光(0.438~0.448μm)和绿光(0.545~0.565μm)探测波段数据构成的遥感参数呈指数函数关系,定量反演效果比较理想,反演结果能客观地揭示福建近岸海域悬浮泥沙的浓度分布及其变化特征,为今后对该海域悬浮泥沙运动规律的深化研究奠定了基础。     

不同季节秦皇岛近岸水体颗粒物粒径分布特征研究

颗粒物粒径分布(particle size distribution,PSD)代表颗粒物的数量浓度随粒径的变化特征,掌握PSD的分布信息对于理解海洋碳循环和量化生态系统的结构和功能具有重要意义。基于2017年夏季和秋季两个航次的现场实测数据,本文进行了参考粒径D0对PSD的影响研究,探讨了秦皇岛近岸水体不同季节PSD的...     

利用CDOM吸收系数估算博斯腾湖水体表层DOC浓度

基于2021年夏秋两季西部干旱区博斯腾湖表层50个采样点位实测数据,通过对DOC特征的统计学分析、内外源因素影响的时空差异以及电导率相关性验证,将博斯腾湖划分为河口和非河口区域.然后以CDOM特征波长吸收系数a₂₅₀和a₃₆₅为自变量,以DOC浓度（c_DOC）为因变量,分别构建了基于CDOM的河口和非河口水域DOC浓度估算模型.结果表明：河流与湖泊进行水体交换的同时,会将大量陆源DOC输送到博斯腾湖中,使得河口区域DOC浓度明显高于非河口区域（t-tests,P<0.01）,河口区域的DOC浓度（c_DOC）约是非河口区域的2.2~2.3倍,且在河口区域c_DOC与电导率呈现显著相关关系（夏季：R²=0.81,P<0.01;秋季：R²=0.84,P<0.01）.本文构建拟合模型（c_DOC=α+β·α₂₅₀+γ·α₃₆₅）,并通过交叉验证的方法来检验模型精度.将夏季和秋季同区域数据统一建模,河口和非河口区域CDOM与DOC均存在较好的相关关系,且模型精度较高（河口区域：R²=0.60,RMSE=8.56%;非河口区域：R²=0.66,RMSE=8.77%）.本文所建立的模型可以在不增加环境因子变量的前提下提高精度,有利于实现卫星遥感反演.同时,本研究揭示了河流输入对博斯腾湖DOC分布和估算的时空影响,提出可利用CDOM估算DOC浓度,但需根据水文特征和c_DOC等因素区分河口和非河口区域.本研究对实现新疆水资源合理开发、有效保护以及综合治理提供科学依据,对我国西部干旱区湖泊DOC遥感动态监测具有重要意义.     

基于Sentinel-2的平寨水库叶绿素a浓度反演

为实现对平寨水库叶绿素a的遥感监测,选取平寨水库2017年11月17—18日的实测叶绿素a浓度数据和准同步的Sentinel-2数据,通过选取最佳波段组合建立BP神经网络模型,对平寨水库叶绿素a进行反演,并分析其空间分布特征。结果表明:Sentinel-2红边波段对叶绿素a的敏感性优于可见光波段,在叶绿素a浓度反演方面具有较大潜力。相关系数最大的波段组合方式是:B5/B4、[1/B4-1/B5]*B6、[1/B4-1/B5]*B7和[1/B4-1/B5]*B8;BP神经网络模型可决系数R2为0.9160,平均相对误差为29.87%,反演精度优于三波段模型;平寨水库叶绿素a浓度空间分布差异明显,水面开阔的中心库区浓度较高,各支流上游河段浓度较低。Sentinel-2数据可较好地应用于喀斯特高原湖泊叶绿素a浓度反演,BP神经网络模型估测结果合理、可靠;研究结果可为平寨水库水环境治理提供科学依据。     

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。