| 基于水面反射率光谱分类的太湖藻蓝蛋白浓度反演 |
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| 引用本文： | 郭一洋,朱利,吴传庆,李俊生,张方方.基于水面反射率光谱分类的太湖藻蓝蛋白浓度反演[J].环境科学学报,2016,36(8):2905-2910. |
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| 作者姓名： | 郭一洋 朱利 吴传庆 李俊生 张方方 |
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| 作者单位： | 1. 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院, 阜新 123000;2. 环境保护部卫星环境应用中心, 北京 100094;3. 中国科学院遥感与数字地球研究所 数字地球重点实验室, 北京 100094,1. 环境保护部卫星环境应用中心, 北京 100094;2. 国家环境保护卫星遥感重点实验室, 北京 100094,1. 环境保护部卫星环境应用中心, 北京 100094;2. 国家环境保护卫星遥感重点实验室, 北京 100094,中国科学院遥感与数字地球研究所 数字地球重点实验室, 北京 100094,中国科学院遥感与数字地球研究所 数字地球重点实验室, 北京 100094 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（No.41101378）；国家高分辨率对地观测重大专项（No.05-Y30B02-9001-13/15）；“十二五”国家水体污染控制与治理科技重大专项（No.2014ZX07508-1） |
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| 摘 要： | 藻蓝蛋白是蓝藻的标志性色素,利用遥感反演藻蓝蛋白浓度的时空分布对于蓝藻水华监测和预警具有重要意义.太湖水体光学特性时空差异较大,传统的藻蓝蛋白遥感反演方法在太湖各湖区各季节的适用性有限.因此,本文采用先分类再反演的策略,基于水面反射率光谱分类进行太湖藻蓝蛋白浓度反演建模.首先采用逐步迭代的K均值聚类方法实现光谱分类;然后分别利用每一类的训练样本光谱数据建立最适用于该类的藻蓝蛋白反演模型;最后利用每一类的检验样本光谱数据进行反演模型精度评价.为了对比,同时采用不分类的传统方法进行反演建模和精度评价.检验结果表明:基于不分类的传统建模方法得到的均方根误差RMSE=14.14μg·L-1,平均相对误差σ=59.1%,反演结果和实测数据可决系数为0.46;基于光谱分类的建模方法得到RMSE=8.47μg·L-1,σ=31.3%,反演结果和实测数据可决系数为0.87.因此,基于光谱分类的藻类蛋白反演方法有效地提高了反演精度,可以为其它水体的藻蓝蛋白浓度反演提供借鉴.
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| 关 键 词： | 太湖 藻蓝蛋白 反射率光谱 光谱分类 遥感 反演模型 |
| 收稿时间： | 2015/8/17 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2015/10/9 0:00:00 |
The retrieval of phycocyanin concentrations in Taihu Lake based on water reflectance spectra classification |
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| GUO Yiyang,ZHU Li,WU Chuanqing,LI Junsheng and ZHANG Fangfang.The retrieval of phycocyanin concentrations in Taihu Lake based on water reflectance spectra classification[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2016,36(8):2905-2910. |
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| Authors: | GUO Yiyang ZHU Li WU Chuanqing LI Junsheng and ZHANG Fangfang |
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| Institution: | 1. School of Geomatics, Liaoning Technical University, Fuxin 123000;2. Satellite Environment Center, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100094;3. Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094,1. Satellite Environment Center, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100094;2. State Environmental Protection Key Laboratory of Satellite Remote Sensing, Beijing 100094,1. Satellite Environment Center, Ministry of Environmental Protection, Beijing 100094;2. State Environmental Protection Key Laboratory of Satellite Remote Sensing, Beijing 100094,Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094 and Key Laboratory of Digital Earth Science, Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Taihu Lake phycocyanin reflectance spectra spectra classification remote sensing retrieve model |
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