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QAA算法的巢湖悬浮物浓度反演研究

QAA(quasi-analytical algorithm)算法基于辐射传输原理,估算水体后向散射系数,是目前较为成熟的半分析模型方法.2009年6月对巢湖水体进行野外实测,在获得遥感反射率、吸收衰减系数、悬浮物浓度(cTSM)等数据的基础上,构建了巢湖水体cTSM的近红外双波段反演模型,并将QAA算法计算得到的后向散射概率作为输入,以期提高cTSM的反演精度.结果表明,①对巢湖水体而言,807 nm和834 nm是构建近红外双波段模型的最佳波段,807 nm处的单位散射系数为0.411 m2.g-1,834 nm处的单位散射系数为0.395 m2.g-1;②利用QAA算法计算得到的巢湖水体的后向散射概率为0.029,将该值输入反演模型后,cTSM的反演精度与输入其他经验值相比得到明显提高,反演值与实测值的均方根误差RMSE和平均相对误差绝对值MAPE分别达到12.143 mg.L-1和24.378%;③在cTSM较高的站点(近似高于30 mg.L-1),利用近红外双波段模型反演的悬浮物浓度结果更为稳定和可靠.     

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。     

基于生物光学模型的晋江悬浮物遥感估算

为了建立以生物光学模型为基础的河流悬浮物遥感估算方法,以福建晋江为例,对福建晋江下游河段的光学特性和悬浮物浓度进行了测定,探讨了水面下反射率R(O-)与悬浮物浓度之间的响应关系.结果表明,绿光波长的反射率与悬浮物浓度的相关性最强,因此,用R(O-)TM2与悬浮物浓度建立了遥感估算模型,并将其应用于2008年2月28日的Landsat TM影像,反演出晋江的悬浮物浓度分布.精度分析说明,平均相对误差RE为11.93%,该模型可以有效地应用于Landsat TM反演悬浮物浓度.     

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.     

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.     

面向GF-1WFV数据的闽江下游叶绿素a反演模型研究

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价水体的富营养化程度.为建立适合于闽江下游叶绿素a浓度的反演模型,利用地面采样数据,结合GF-1 WFV光谱响应函数,选用多元回归、BP神经网络和随机森林方法,构建了叶绿素a浓度反演模型;并根据验证数据与实测值之间的决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差对模型反演结果进行了比较.结果发现,随机森林模型的R~2为0.895,RMSE为1.994 mg·m~(-3),平均相对误差为11.502%,是3种模型中最优的.为了评估模型的性能,进一步比较了WFV影像像元反射率反演的叶绿素a浓度值与相应的实测值.结果表明,随机森林模型同样具有较高的精度,其R~2为0.709,RMSE为3.540 mg·m~(-3),平均相对误差为25.616%.本研究可为闽江下游水环境的监测提供一定的理论依据和技术参考.     

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.     

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.     

太湖悬浮物对水体生态环境的影响及其高光谱反演

利用太湖水质参数数据、水面以下实测光谱数据以及水-气界面辐射传输模型,计算得到了水体漫射衰减系数和水面以上遥感反射比,探讨了悬浮物对水体中营养盐以及水下光照等水体环境因子的影响,在此基础上,利用水面以上遥感反射率建立了悬浮物浓度的定量反演模型.研究结果表明:悬浮物浓度与水体下行漫射衰减系数具有很好的相关性,在可见光波段相关系数达到0.8以上,与真光层深度具有很好的负指数关系;水面以上遥感反射比与悬浮物浓度对数(In(Tss))具有很好的相关性,在500～600nm范围内呈负相关,在620-882nm范围呈正相关,最大负相关出现在522nm附近,最大正相关出现在692nm附近;选用Rra(522nm)、Rra(692nm)以及其比值作为变量建立悬浮物反演模型,得出的单波段线性对数模型能够较好地反演悬浮物浓度.     

基于实测光谱的杭州湾悬浮物浓度遥感反演模式

悬浮物是我国近海水质遥感监测的主要参数之一.利用ASD地物光谱仪测量杭州湾水体的反射光谱,同步采集表层水样获取悬浮物浓度,模拟水色卫星MODIS和MERIS的波段设置提取遥感反射率,基于人工神经网络分别建立2种悬浮物浓度的遥感反演模式.实测结果表明,杭州湾水体中悬浮物浓度较高,泥沙含量远远大于叶绿素浓度,平均值分别为705 mg/L和1.164 mg/m³;2个监测站位的悬浮物浓度表现出时空上的差异,尤其是随潮汐变化的短周期变异十分显著;实测水体反射率光谱曲线在650～700 nm之间与800 nm附近分别出现峰值,光谱曲线一阶微分结果显示第一反射峰的位置随着悬浮物浓度增大向长波方向移动.基于神经网络建立的模拟算法充分利用了卫星不同通道的光谱信息,可以同时模拟水体中色素与非色素悬浮物的浓度,模型取得了较好的拟合效果,R²均大于0.95,可以应用于实际卫星遥感反演,尤其是MERIS数据,因其具有相对较高的空间分辨率,在近海水环境遥感监测中的应用前景更为广阔.     

长江中下游4个湖泊非色素颗粒物吸收系数光谱模型

利用指数模型和幂函数模型对2007年和2010年长江中下游4个湖泊58个样本 a_d(λ)(非色素颗粒物吸收系数) 光谱进行拟合,以 R2(决定系数)、RE(相对误差)和RMSE(均方根误差)等统计参数判定模型效果. 指数模型和幂函数模型 R2平均值、RE、RMSE分别为0.998、7.01%、0.015 m-1和0.994、15.90%、0.027 m-1. 统计检验显示,指数模型的 R2显著大于幂函数模型(ANOVA,P<0.001),而RE和RMSE则显著小于幂函数模型(ANOVA,P<0.001). 指数模型能更准确地拟合 a_d(λ),得到的 S_d(光谱斜率)平均值为(12.21±1.08)μm-1,400~700 nm波段内变异系数为8.85%,空间上4个湖泊之间变化不是很明显,仅傀儡湖的 S_d略低于其他3个湖泊. a_d(λ)与ρ(ISM)(无机悬浮颗粒物浓度)呈极显著正相关,通过ρ(ISM)可以得到长江中下游典型浅水湖泊 a_d(λ)光谱模型.      

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.     

基于无人机多光谱影像的小微水域水质要素反演

总磷(TP)、悬浮物浓度(SS)、浊度(TUB)3种水质参数可以直接通过遥感反演得到,常用于评价区域水环境的污染状况.以浙江农林大学东湖为研究对像,使用无人机携带多光谱传感器(Mica Sense Red Edge)获取多光谱影像,进而提取16个光谱参数,分别构建东湖水域TP、SS、TUB的反演模型.结果表明:光谱参数V5(NIR 0.770～0.890μm)与TP、SS相关性显著(r分别为0.470、-0.537,p0.05),V4(0.670～0.760μm)与TUB相关性显著(r=0.486,p0.05).在建立的TP反演模型中,指数函数模型精度最高,决定系数R~2为0.7829;在建立的SS、TUB反演模型中,多项式函数模型精度最高,决定系数R~2分别为0.7503、0.7334.经检验,TP、SS、TUB模型估测值与实测值线性拟合曲线的决定系数R~2分别为0.7374、0.8978、0.6726,满足水质要素反演的精度要求.最后利用建立的模型,结合多光谱影像数据,建立了东湖水域各参数的空间分布图,实现了水质参数的可视化,可为小微水域的污染防治提供技术支撑.     

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.     

二龙湖富营养化状态高光谱遥感评价研究

通过对二龙湖水体高光谱反射率、归一化以及一阶微分反射率与叶绿素a(Chl-a)进行相关分析,确定与其相关性最好的波段,对Chl-a浓度进行反演。同时,波段比值法也用于反演Chl-a浓度。研究结果表明,单波段模型以及波段比值建立的模型精度均较高,而基于波段比值法的模型验证精度更高(R~2=0.71)。基于高光谱反射率数据,选择敏感波段,对透明度(SDD)、总磷(TP)和总氮(TN)浓度进行反演,结果表明基于原始数据所建模型精度较为理想。结合综合营养状态指数法和营养状态分级指标,对二龙湖的富营养状态进行评价,结果显示,基于高光谱数据反演二龙湖富营养化程度的精度较高(r=0.88),湖水呈现中营养化状态。     

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.     

光学复杂水体中水色参数反演的不确定性评价

湖泊水色遥感为大范围、长时序监测湖泊水质提供了可能性,遥感反射率对构建水环境参数反演模型具有重要意义。该研究以太湖和乌梁素海为研究区,结合Landsat-8 OLI数据及已有的算法对透明度、悬浮物、藻华等参数进行验证,比较了不同级别反射率产品(大气顶部反射率(TOA)、经瑞利校正后的反射率(R_rc)、地表反射率(SR))在参数反演中的不确定性。结果表明：(1)浑浊水体反射率高于清澈水体,TOA在可见光波段反射率明显提升,R_rc和SR更符合水体光谱曲线特征,且R_rc稳定性优于SR;(2)透明度模型SDD_Song在乌梁素海的效果优于太湖,SDD_Zhang模型则相反,SPM_Cao模型在2个湖泊的精度均高于SPM_Wen模型,FAI_Rrc和FAI_SR结果具有一致性;(3)不同级别的反射率产品误差表现为TOArcrc     

黄河入河沙漠颗粒物对磷酸盐的吸附特征

研究了黄河入河沙漠颗粒物在天然水(河水和海水)中对磷酸盐的吸附行为,用改进的Langmuir和Freundlich等温吸附模型对实验数据进行了拟合.结果表明,①改进的Langmuir等温吸附模型更适用于描述黄河入河沙漠颗粒物对磷酸盐的吸附特征,其物理意义更明确,得到的拟合参数更合理;②颗粒物对磷的最大吸附容量Qmax变化范围为41.322～357.143mg.kg-1,其中居延海颗粒物Y2的Qmax最大.Qmax与颗粒物(Y1～Y5)的有机质有着极显著的正相关关系;③除巴丹吉林沙漠颗粒物Y1外,颗粒物的临界磷平衡浓度EPC0值均大于其相应水体的磷浓度.Y1在黄河水中吸附磷的EPC0小于相应水体的磷浓度0.0100.053 mg.L-1,而在渤海海水中却大于相应水体的磷浓度0.1090.074 mg.L-1,表明Y1吸附了黄河水中的磷,进入渤海后Y1原有吸附可交换态磷NAP转移到海水中.其它颗粒物与相应水体进行磷交换的过程中存在着解吸磷的现象,具有向相应水体释放磷的能力;④黄河入河沙漠颗粒物对磷酸盐的吸附等温线是过溶液浓度轴0.00的交叉型等温线,这种新型交叉型吸附-解吸模型较好地解释了其吸附特征和天然粒子的双重性作用.