基于环境一号卫星的太湖叶绿素a浓度提取

综合环境一号小卫星的CCD数据和同步地面水质监测数据,发现可见光红波段与近红外波段的波段组合与叶绿素a实测浓度存在较高相关性,并以此为基础建立了3个提取水体表层叶绿素a浓度的遥感信息模型.经验证分析,基于近红外波段与红波段比值的模型用于叶绿素a浓度反演提取的精度良好,RMSE达到了6.04mg/m3.将该模型应用于环境一号卫星CCD数据,生成了2009年5~12月共8幅太湖水体叶绿素a浓度分布图,并对其进行了时空分析,结果符合实际,并与以往的研究结果相一致.但模型不适用于水生植被覆盖较多区域叶绿素a浓度估算.     

太湖水域叶绿素a浓度的遥感反演研究

利用太湖水域MODIS遥感数据的各波段反射率组合计算值,与实测的叶绿素a浓度进行相关性分析,找到相关性最好的反射率组合,建立反演太湖叶绿素a浓度的遥感模型.结果表明,利用MODIS数据可以较好地实现对太湖水域叶绿素a浓度的定量反演计算,并以MODIS数据第3、第17波段的反射率组合作为遥感指数建立了反演叶绿素a浓度的模型.第3、第17波段的波长范围分别为459nm～479nm、890nm～920nm,这一波段选择与以往使用TM数据得到的结论有所不同.     

基于TM数据北京城区水体叶绿素a浓度反演方法研究

叶绿素是城市水体富营养化的重要表征参数.以北京城区重点水体为研究对象,利用2011年6月8日TM遥感影像及同步获取的实测数据,在对TM数据进行几何校正和大气校正等预处理的基础上,选取相关性最大的TM2/(TM1 +TM4)波段组合进行叶绿素a浓度反演;利用2008 ～ 2010年的历史TM影像及人工水质站点准同步的实测数据,对模型的精度及适用性进行分析得出:回归模型适用于30 m以上的北京城区水体叶绿素a浓度监测,相对误差为17.04％.     

基于HJ-1A卫星超光谱数据的太湖叶绿素a浓度及悬浮物浓度反演

通过对2010年5月2日太湖HJ-1A卫星超光谱影像的几何纠正和6S模型辐射校正,以及水体实测光谱数据和影像光谱数据分析,将太湖28个水体采样点光谱数据分别进行归一化处理和一阶微分处理后,选取和水质参数相关系数最大的波段或波段组合建立反演模型,获得太湖叶绿素a浓度以及悬浮物浓度的空间分布图.研究表明,超光谱影像B73波...     

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.     

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GF1_WFV的千岛湖水体叶绿素a浓度时空变化

基于高分一号（GF-1）遥感影像以及水体实测样点数据,运用波段对数组合,以千岛湖为研究对象,构建和择优了叶绿素a浓度反演模型,对2013~2019年千岛湖区域水体叶绿素a浓度值进行了估算,并利用变异系数、Mann-Kendall显著性检验模型、Theil-Sen趋势分析模型对其时空变化特征进行了分析.研究表明,基于波段对数组合的反演模型可用于千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值的反演（R²=0.8976）;年际变化分析发现,在研究期限内,千岛湖水体叶绿素a浓度平均值维持在较低水平,近94%的水体像元叶绿素a浓度小于3.65μg/L,水质较佳;时空动态分析进一步发现,千岛湖水体叶绿素a浓度值大都经历了较为微小的波动变化,其中,有超过67%的水体像元浓度值呈现出微小的增长趋势,在分布上也呈现出一定的空间格局形态.     

基于GF1_WFV的千岛湖水体叶绿素a浓度时空变化

基于高分一号（GF-1）遥感影像以及水体实测样点数据,运用波段对数组合,以千岛湖为研究对象,构建和择优了叶绿素a浓度反演模型,对2013~2019年千岛湖区域水体叶绿素a浓度值进行了估算,并利用变异系数、Mann-Kendall显著性检验模型、Theil-Sen趋势分析模型对其时空变化特征进行了分析.研究表明,基于波段对数组合的反演模型可用于千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值的反演（R²=0.8976）;年际变化分析发现,在研究期限内,千岛湖水体叶绿素a浓度平均值维持在较低水平,近94%的水体像元叶绿素a浓度小于3.65μg/L,水质较佳;时空动态分析进一步发现,千岛湖水体叶绿素a浓度值大都经历了较为微小的波动变化,其中,有超过67%的水体像元浓度值呈现出微小的增长趋势,在分布上也呈现出一定的空间格局形态.     

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。     

基于生物光学模型的巢湖悬浮物浓度反演

根据2009年6月巢湖32个样点实测的遥感反射率、悬浮物浓度、吸收系数及散射系数等数据,分析巢湖水体各组分的吸收、散射等固有光学特性,确定悬浮颗粒物单位散射系数、后向散射概率等固有光学参数,构建基于生物光学模型的悬浮物浓度反演模型,并利用准同步获取的环境1号卫星CCD影像数据反演巢湖悬浮物浓度.结果表明,555 nm处悬浮颗粒物单位散射系数的平均值为0.48 m2/g,以555 nm为参考波长,建立指数衰减模型对悬浮颗粒物单位散射系数进行参数化,模型的决定系数可以达到0.99;此外,在760～900 nm(Band4)范围内,后向散射概率不具有波长依赖,其值稳定在0.051.利用所得到的表观及固有光学量构建巢湖水体遥感反射率模型,反演巢湖悬浮物浓度,得到实测值与反演值之间的相对误差随着浓度的增加而呈现下降的趋势,平均相对误差为17.25%,由此表明该方法适用于反演悬浮物浓度较高的湖泊水体;利用两景环境1号卫星CCD影像数据反演得到的巢湖悬浮物浓度主要在0～100 mg/L之间变化,其中6月13日巢湖悬浮物浓度40 mg/L的水域占到总面积的54.37%,而6月15日巢湖61.62%的水域悬浮物浓度40 mg/L,且这2 d巢湖悬浮物的分布与当时的气候变化一致.     

基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.     

基于GOCI影像和水体光学分类的内陆湖泊叶绿素a浓度遥感估算

叶绿素a作为水质参数之一,常用来作为衡量水体富营养化程度的指示标准.利用从太湖及洞庭湖获取的326个实测数据,基于实测遥感反射率对水体光谱进行光学分类,结果表明所采集的样点可分为3种水体类型.结合GOCI的波段设置,建立了不同类型水体的叶绿素a浓度反演模型.水体类型一可以利用490 nm(3波段)和555 nm(4波段)来反演,水体类型二可利用660 nm(5波段)和443 nm(2波段),水体类型三利用745 nm(7波段)和680 nm(6波段).精度分析表明,分类后的平均相对误差明显下降,类型一为38.91%、类型二为24.19%、类型三为22.90%;类型一均方根误差为4.87μg·L-1、类型二为8.13μg·L-1、类型三为11.66μg·L-1;分类前后的总体平均相对误差由49.78%降低到29.59%,总体均方根误差由14.10μg·L-1降低到9.29μg·L-1,分类后反演精度得到了显著提高.利用2013年5月13日8景GOCI影像反演了太湖的叶绿素a浓度,结果表明,2013年5月13日太湖叶绿素a浓度日变化显著,高值区主要集中在竺山湾、梅梁湾、贡湖湾,低值区主要集中在湖心区以及南部区域,10:00以后太湖西南部沿岸的叶绿素a浓度显著降低.这种先分类后反演的方法对于二类水体的模型反演精度的提高具有重要作用.     

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HJ-1影像和环境变量的叶绿素a浓度反演——以深圳海域为例

叶绿素a的浓度能够表征海域富营养化状况,是反映海洋环境状态的一个重要指标。本研究以深圳海域为研究区,基于环境一号卫星遥感影像和实测叶绿素a浓度数据,将陆源入海排污口的核密度、距港口航道的距离和距海水增养殖区的距离作为环境变量,在Matlab平台中分别构建了基于环境一号卫星四个波段反射率为输入参数的误差逆向传播神经网络模型,及在此基础上引入了环境变量的误差逆向传播神经网络模型,以检验环境变量的引入能否提高叶绿素a浓度的反演精度,并对其输入参数进行敏感性分析。结果表明:（1）环境变量的引入能较大地提高误差逆向传播神经网络模型的反演精度,且引入环境变量的误差逆向传播神经网络模型的训练均方误差和验证均方误差分别为4.71 μg/L和3.50 μg/L,均优于原始误差逆向传播模型的10.98 μg/L和12.61 μg/L;（2）引入环境变量的误差逆向传播模型的框架如下:输入层为7个变量,分别为蓝光波段反射率、绿光波段反射率、红光波段反射率和近红外波段反射率、陆源入海排污口的核密度、距港口航道的距离和距海水增养殖区的距离;隐含层节点数为5个;输出层为叶绿素a的浓度;（3）叶绿素a的浓度对陆源入海排污口的核密度的变化最敏感,其次分别是近红外波段反射率、红光波段反射率、距港口航道距离、蓝光波段反射率、绿光波段反射率和距海水增养殖区的距离。     

广州流溪河水库叶绿素a遥感反演研究

叶绿素a是衡量水体初级生产力和富营养化程度的一项重要指标。本研究在讨论分析反演水体叶绿素a浓度的半分析生物光学模型理论基础上,利用Landsat TM数据及中巴资源卫星02星CCD相机高分辨率数据,结合实测数据建立广州流溪河水库叶绿素a浓度的波段比值型反演模型。该模型对两个不同监测日期的叶绿素a浓度反演效果较好,拟合系数(R2)分别达到0.860和0.715,均方根误差分别为0.102μg/L和0.198μg/L。反演结果表明,流溪河水库叶绿素a浓度整体较低,均在2.0μg/L以下,空间分布在湖库区较均匀,入库支流玉溪河水域叶绿素a浓度略高于湖库区。     

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.     

基于环境一号卫星的四十里湾透明度遥感反演

利用环境一号小卫星的CCD数据及同步地面观测数据,进行了烟台四十里湾海域透明度的遥感反演研究。结果表明,红蓝波段比值与实测透明度具有较高的相关性,并以此为基础建立了该区域水体透明度的遥感反演模型,反演值与实测值的平均相对误差为8.6%,均方根误差为0.1 m。据此模型绘制了四十里湾水体透明度分布图。研究发现,透明度具有近岸低、远岸高的特点,且从近岸向外海基本呈逐渐递减的趋势。     

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.     

基于高分1号杭州湾河口悬浮泥沙浓度遥感反演模型构建及应用

杭州湾高悬浮泥沙的实时快速遥感监测是河口沿岸水质保护的关键。本文利用杭州湾实测的高光谱及悬浮泥沙浓度数据,模拟高分1号卫星数据并分析不同波段组合的遥感反射率与悬浮物浓度之间的相关关系,开展杭州湾河口水体悬浮泥沙遥感反演模式的比较验证,得出适用于高分1号卫星的悬浮泥沙浓度的遥感反演模型,并利用该模型进行杭州湾河口跨海大桥水域悬浮泥沙浓度反演,研究发现跨海大桥对潮水稀释悬浮泥沙有一定影响,大桥两侧悬浮泥沙有明显差异。