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51.
通过对大气消光系数进行组分分解,并借助米散射理论,构建了以均匀混合气溶胶吸湿增长因子为唯一变量的目标函数.进一步利用免疫进化算法优化该目标函数,提出了一种针对均匀混合气溶胶吸湿增长因子的反演算法.基于成都市2017年10~12月浊度计,黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料以及该时段同时次的环境气象监测数据(大气能见度,相对湿度RH和NO2质量浓度),评估了算法的性能及其适用性.结果表明:对所有测试样本而言,反演均匀混合气溶胶吸湿增长因子的免疫进化算法均能快速收敛到全局最优解.建立了成都地区秋冬季均匀混合气溶胶吸湿增长模型,该模型显著提升了环境条件下气溶胶散射系数的模拟精度,其模拟值与实测值之间的平均相对误差仅为12.7%.该反演算法的普适性可为气溶胶吸湿性及其辐射强迫效应的后续研究提供算法保障. 相似文献
52.
53.
54.
不同方法估算太湖叶绿素a浓度对比研究 总被引:10,自引:2,他引:8
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. 相似文献
55.
上海地区大气气溶胶光学厚度的遥感监测 总被引:2,自引:1,他引:1
采用V5.2算法,以MODIS 1B数据为数据源,利用Matlab软件进行数据预处理,反演了上海地区大气气溶胶光学厚度(AOD). 将AOD反演值分别与NASA的MOD04-L2气溶胶产品(10 km×10 km)以及CE-318太阳光度计实测结果进行对比. 结果表明:V5.2算法与NASA气溶胶产品相比,其精度更好,分辨率更高. 基于V5.2算法和利用MODIS遥感影像反演结果,分析了上海市典型天气AOD; 同时,将反演值与城市空气污染指数(API)进行了对比. 结果表明:AOD从一定程度上可以反映地面大气污染状况. 上海2008年AOD 12月最小,大气相对较清洁,6月最大,大气相对较浑浊;AOD的日际变化呈早晚高、中午略低的趋势,其中每日的09:00和18:00出现全天最高值,12:00左右也会出现小高峰. 相似文献
56.
基于MODIS模拟的辽东湾叶绿素a的遥感反演模型 总被引:2,自引:0,他引:2
叶绿素a浓度对于水质和富营养化评价、赤潮探测及海洋生产力研究有重要意义.利用卫星遥感反演获取叶绿素a浓度弥补了传统采样方法的数据离散化、耗时长且费用高的缺陷,可以实时和全面地观测大尺度海洋叶绿索a分布.通过实测光谱模拟卫星波段,可以在一定程度上削除大气干扰,有助于准确地确定特征波段和建立遥感反演模型.本文以辽东湾为研究区,利用现场实测光谱模拟了MODIS波段,并在光谱特征分析基础上进行叶绿素a的特征波段选择,通过比较单波段和波段比值法等算法,建立了2个具有区域特色的叶绿素a遥感反演模型,并进行了模型验证.结果表明:在辽东湾海域,运用红光附近特征波段667和678 nm来反映叶绿素特征比传统蓝绿光波段(440和550nm)似乎更能削弱其它水体组分的干扰,突出辽东湾水体的特点.利用667、678和551nm的三波段模型要比单纯考虑667和678nm波段比值的模型要好一些,该模型r为0.856,标准差为0.190.模型验证预测值和实测值的相关系数为0.93(p<0.01),表明了模型良好的预测能力.模型具有明显的区域特色,结果是否具有普适性,还需进一步验证. 相似文献
57.
基于MODIS的长江中游河段悬浮泥沙浓度反演 总被引:1,自引:0,他引:1
监测和预报悬浮泥沙浓度的沿程分布和时间变化,无论是对于河流水利工程还是河流生态和环境保护都具有重要意义。卫星遥感反演同步性好、速度快、周期短,可以实时和全面地观测大尺度悬浮泥沙分布。旨在建立基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)影像的长江中游河段悬浮泥沙浓度反演模型, 并利用建立的模型反演2002~2009 年长江中游河段丰水期的悬浮泥沙浓度, 分析其在时间和空间上的变化特征。研究揭示,MODIS Terra 影像红波段与悬浮泥沙浓度具有显著的相关性(R2=0877,n=125,RMSE=4057 mg/L),可以用于长江中游丰水期悬浮泥沙浓度的反演。长江三峡工程经历三次蓄水,坝下游宜昌至汉口段悬浮泥沙含量显著减少,荆江河段、洞庭湖及城陵矶至武汉江段下降最为显著。洞庭湖来水来沙是长江中游城陵矶以下江段主要的悬浮泥沙来源之一,从预测结果可知,洞庭湖来水在城陵矶汇入长江后与江水混合以至形成数十公里的混合带,至洪湖以下江段逐渐混合均匀 相似文献
58.
基于GOCI影像的太湖水体漫衰减系数遥感反演 总被引:1,自引:1,他引:0
漫衰减系数是水体光学中的一个重要参数.采用2006~2009年的太湖野外实测数据,分析了太湖水体漫衰减系数光谱特性及其影响因子,在此基础上,结合GOCI传感器数据,分别构建漫衰减系数经验模型和半分析模型,寻找适合GOCI影像的太湖漫衰减系数反演模型,并分析太湖水体漫衰减系数的时空变化特征.结果表明:1太湖水体漫衰减系数主要受非色素颗粒物吸收主导,以GOCI第4、5、7波段构建的多元线性模型反演漫衰减系数,效果最好;2太湖水体漫衰减系数值域主要分布在0~15 m-1,大体可以分为3个等级,低值区:0~4 m-1,中值区:4~8 m-1,高值区:8~15 m-1,部分高值区高于15 m-1;3太湖水体漫衰减系数存在一定时空差异性,从空间上来说,太湖水体漫衰减系数呈现一定的梯度性,从东部到西部逐渐变高;从时间上来说,早上太湖漫衰减系数相对较高,从上午到下午,大体上呈现逐渐降低的趋势. 相似文献
59.
利用1987?—?2015年多个时相的Landsat卫星影像及同期气象和社会经济数据,结合多年建成区边界,利用单窗算法反演了地表温度,结合热场变异指数定量分析了西宁市城市建成区热岛强度时空演化特征,探讨了其与城市绿化程度、车辆数等要素的关系,提出了城市化进程中城市热岛效应的调控措施。研究结果显示:(1)西宁市夏季表现为"热岛"效应,冬季为"冷岛"效应;(2)西宁市热岛效应强度在时间序列有三个节点,2000年以前西宁市夏季和冬季白天各个热岛区面积变化不明显,2000年以后热岛区面积,尤其是较强热岛区面积和中热岛区面积都出现迅速增加的趋势,2003年热岛区面积达到最高,2003年以后热岛区面积渐渐回落,2011年以后又增强;(3)夏季"热岛"区面积变化趋势和冬季"冷岛"区面积变化趋势一致,且与建成区变化一致。 相似文献
60.
太湖水域叶绿素a浓度的遥感反演研究 总被引:5,自引:0,他引:5
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. 相似文献