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-2 MSI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Sentinel-2A影像估算黄土高原光合/非光合植被盖度

以黄土高原为例,基于Sentinel-2A影像和地表实测地物光谱与盖度数据,分别在模拟混合场景和野外实测混合场景中,评估4种NPV植被指数(NPVI):SWIR32(短波红外比值指数)、DFI(干枯燃料指数)、STI(土壤耕作指数)和NDTI(归一化差异耕作指数)估算非光合植被盖度(f_NPV)的有效性,并利用优化法确定线性光谱混合模型的关键参数端元值,估算研究区光合植被盖度(f_PV)和f_NPV.结果表明,在模拟混合场景下,4种NPVI与模拟f_NPV线性关系的R²是0.365~0.750;在野外场景中,其相关性均有一定程度的降低,R²是0.147~0.211.研究构建NDVI-SWIR32像元三分模型,并确定了最优端元值:NDVI_PV=0.80,SWIR32_PV=0.60, NDVI_NPV=0.17,SWIR32_NPV=0.77,NDVI_BS=0.23,SWIR32_BS=0.99.模型对f_PV和f_NPV估算精度R²分别是0.817和0.463,NSE分别是0.806和0.458.利用该模型估算全区2019年4、8和12月的平均f_PV和f_NPV,分别为20.3%和59.2%,48.6%和33.1%,10.7%和59.0%.随时间推移,f_PV从东南向西北不断增加而后减小,f_NPV与之相反. NDVI-SWIR32模型可以用于Sentinel-2A影像数据来监测黄土高原地区f_PV和f_NPV的时空动态变化.     

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。     

基于Sentinel-2数据的近岸高悬沙水体漂浮绿潮遥感识别

黄海浒苔绿潮自2007年以来连年暴发。为筛选跟踪监测绿潮发生、发展过程的遥感识别方法,本研究使用Sentinel-2 MSI多光谱数据,在分析漂浮绿潮及背景高悬沙水体光谱特征的基础上,利用归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、漂浮藻类指数（floating algae index,FAI）、虚拟基线漂浮藻类指数（virtual baseline floating macroalgae height,VB-FAH）等多种遥感指数算法开展漂浮绿潮识别,比对分析了各算法的监测效果。结果显示,Sen2cor大气校正后地物光谱曲线峰谷特征显著,与实测光谱谱型的相似度明显提升;以近红外和绿光波段反射率差值为基础的VB-FAH指数算法可在一定程度上降低高悬沙水体对近红外和红光通道反射率的影响,漂浮绿藻识别效果比NDVI及FAI指数更好。本研究可为高悬沙水体漂浮绿潮遥感识别提供技术支持。     

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(R²=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.     

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...     

GEE支持下联合植被物候特征与机器学习的入侵植物互花米草提取

互花米草（Spartina alterniflora）作为滨海湿地的主要入侵植被,对滨海湿地生态系统结构和功能造成了严重影响,因此,及时、准确地监测互花米草的生长状况,可为滨海湿地生态系统的恢复提供依据。本研究基于Sentinel-2多光谱卫星影像,提取原始波段、植被指数和生物物理参数3类特征变量,利用多元逐步回归的方法构建互花米草的地上生物量最优估算模型,并对生物量进行空间制图。结果表明,在所构建的模型中,基于结合3类特征变量的逐步回归模型的估算精度最高,其决定系数R²为0.879,均方根误差RMSE为255.5 g/m²,平均相对误差MRE为10.63%。互花米草地上生物量的空间分布,呈靠近陆地一侧生物量低、靠近海洋一侧生物量高的特点。综上所述,利用Sentinel-2数据对互花米草地上生物量高精度反演是可行和有效的。

     

基于GF-6的翅碱蓬生长密度遥感定量反演

翅碱蓬作为辽东湾湿地典型生境植被,其生长密度可直观地反映盘锦蓝色海湾整治行动修复效果。本研究以高分六号（GF-6）卫星影像为数据源,基于野外实测数据,开展翅碱蓬生长密度遥感定量反演。研究发现：（1）翅碱蓬生物量湿重与各植被指数的相关性比干重更为显著,基于转换型土壤调整指数（transformed soil-adjusted vegetation index, TSAVI）的二次多项式回归分析模型是翅碱蓬生物量遥感反演的最优模型;（2）本研究基于实测数据构建的翅碱蓬生长密度模型,对不同覆盖情况的翅碱蓬群落均具有较好适用性,实测验证R²>0.97,符合生长密度遥感反演精度要求,且算法中的土壤线系数具有一定的鲁棒性。本研究可为滨海湿地保护修复效果评估提供技术支持。     

基于Sentinel-5P卫星的中国NO2浓度遥感监测

NO₂是重要的痕量气体,对其监测有助于大气污染治理。本文基于Sentinel-5P大气污染监测卫星提供的对流层NO₂浓度数据和总NO₂浓度数据,借助谷歌地球引擎(google earth engine,GEE)分析了2018~2021年间中国大气NO₂浓度时空变化特征,使用OLS模型揭示了中国地区NO₂浓度的主要影响因子。结果表明:我国对流层NO₂浓度空间分布呈现东高西低的总体格局,东中部城市群对流层NO₂柱浓度水平明显呈现冬高夏低、春秋过渡的季节特征,西部大部分城市的四季变化不明显。北京、深圳、上海3所城市NO₂柱浓度分布呈现出较为显著的圈层结构。OLS模型结果表明,中国地区NO₂浓度变化受到社会经济和自然因素的共同影响,其中城市化程度是影响NO₂排放的重要因子。     

鄱阳湖碟形湖泊（常湖池）春季苔草生物量遥感估算

基于Sentinel-2植被指数,应用回归分析法分析了鄱阳湖碟形子湖泊（常湖池）的苔草（Carex）群落生物量与植被指数的关系,并探讨了高程水位和气温变化对其的影响。研究结果表明：（1）10种常用的植被指数中,土壤调节植被指数（Soil Adjusted Vegetation Index,SAVI）是常湖池苔草春季生长中后期（3月22日至5月5日）地上生物量估算的最佳植被指数,SAVI构建的三次多项式是常湖池苔草地上生物量最优遥感估算模型,其均方根误差为73.91 g/m²,预测吻合度为71.90%,苔草生物量分布总体表现为自湖心到湖岸逐渐增加。（2）3月22日（春季苔草生长中期）和5月5日（春季苔草生长后期）苔草的地上总生物量分别为1.06×10⁵ kg和3.28×10⁵ kg,单位面积苔草生物量分别为77.56 g/m²和208.44 g/m²,这与鄱阳湖其他子湖单位面积生物量一般低于300 g/m²相一致。（3）常湖池苔草生长受高程、水位和气温多重要素综合影响。3月底常湖池13.47 m高程（黄海高程,参考星子站水位,下同）以下苔草植株矮小,生物量积累较少;13.47 m高程以上区域受前期低温胁迫,生物量增长缓慢。随着气温回暖,出露区域的苔草生物量逐渐积累,并随高程增加而增长。     

环境污染监测中的植物光谱效应研究

介绍了健康植物光谱特征及各波段反射率的影响因子,以及植物受到污染胁迫后其光谱特征的变化情况,如可见光、近红外波段光谱反射率升高或降低,红边漂移等,同时指出污染物质主要通过改变植物叶片的色素含量而对植物光谱产生影响。阐述了污染植物光谱信息提取方法,及植物光谱效应在环境污染遥感监测中的应用情况,提出了今后高光谱遥感在植物监测应用方面需要进一步解决的问题。     

大山包黑颈鹤自然保护区植被覆盖度遥感监测及分析

基于2001、2006年的TM/ETM遥感数据,利用像元二分模型,估算出不同时期内大山包黑颈鹤自然保护区的植被覆盖度,并对其变化进行了定量分析。结果表明,2006年较2001年的植被覆盖度呈增高趋势。植被覆盖度的变化与人类活动有密切关系,大山包黑颈鹤自然保护区核心区居民异地迁移工程以及国家级自然保护区的建立是大山包黑颈鹤自然保护区植被覆盖度增高的重要原因。     

不同方法估算太湖叶绿素a浓度对比研究

基于2006-01-07～2006-01-09和2006-07-29～2006-08-01太湖地面实测高光谱数据以及同步水质参数数据,对比分析了三波段模型、两波段模型、反射峰位置法、一阶微分法4种方法用于估算太湖叶绿素a浓度的精度,并讨论其应用于遥感影像中估算叶绿素a浓度的可行性. 2次采样3类水色参数总悬浮物、叶绿素a浓度和有色可溶性有机物在440 nm处吸收系数的变化范围分别为12.24～285.20 mg·L^-1、 4.83～155.11 μg·L^-1和0.27～2.36 m^-1.前述4种方法在反演太湖水体的叶绿素a浓度时都取得较高的精度;决定系数分别为：0.813、 0.838、 0.872、 0.819,均方根误差分别为：13.04、 12.12、 13.41、 12.13 μg·L^-1;相对误差分别为：35.5%、 34.9%、 24.6%、 41.8%.反射峰位置法估算精度最高,但应用到叶绿素a浓度遥感影像估算比较困难.三波段模型和两波段模型的反演结果优于传统的一阶微分法,且在卫星遥感反演中具有良好的应用前景.根据模拟MERIS数据,分别得到最优三波段模型［R^-1(665)-R^-1(709)］×R(754)和两波段模型R(709)/R(681),其决定系数、均方根误差、相对误差分别为0.788、 13.87 μg·L^-1、 37.3%和0.815、 12.96 μg·L^-1、 34.8%,反映了MERIS数据能非常好地应用于太湖这类浑浊二类水体叶绿素a浓度的精确估算.     

矿业密集区地表热环境时空异质性驱动机理

基于Landsat遥感影像热红外波段数据,利用大气校正法反演地表水热因子中的地表温度值,基于Landsat遥感影像可见光波段,从生物地球物理效应角度提取下垫面地表扰动类型和4个生物物理参数(光合植被覆盖度,Fractional Cover of Photosynthetic VegetationfPV;土壤湿度监测指数...     

天山北坡中段天然草场牧草产量遥感动态监测模式

本文用1989-1991年在天山北坡不同草场类型上观测的牧草产量与光谱资料以及同步接收的 NOAA/AVHRR资料,计算了牧草产量与各种植被指数的相关系数。结果表明,天然草场牧草产量与各种植被指数存在显著相关,并建立天然草场牧草产量动态监测光谱模型;牧草干重和鲜重与气象卫星比值植被指数的相关系数达0.7597和0.8066;建立牧草产量卫星遥感监测模型,可用于天然草场牧草产量的动态监测。