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.     

京杭大运河无锡段水质和土地利用的响应关系

以京杭大运河无锡段2003年7月和12月两景SPOT-5正射影像为数据源,结合断面水质数据,利用基于最小二乘法的多元回归方法,建立了枯水期和丰水期水质参数与土地利用的响应模型。结果表明:以监测断面为中心的缓冲区距离的空间变化与水质监测指标之间有很明显的响应关系,建立的模型显示,丰水期DO、CODMn、BOD5、TN和TP的最大响应宽度分别为100、100、300、200和100 m,枯水期的最大响应宽度则为500、200、300、400和200 m。运河的水质污染主要受离河岸较近的土地利用结构的影响,耕地上产生的农业污水、商业和工业中的废水以及大面积裸地上居民生活垃圾和建筑垃圾产生的污水是导致京杭大运河无锡段水质恶化的重要原因。     

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GIS下的太湖水质富营养化模糊综合评价

在地理信息系统和地统计学的支持下,探讨了模糊数学与层次分析法相结合的方法在水体富营养化评价中的应用.以太湖为研究对象,选取总磷、总氮、叶绿素、化学需氧量、5日生化需氧量、溶解氧和透明度7项指标进行评价.在对研究区域采样数据进行地统计分析后估算出整个区域评价指标的值,在此基础上建立不同指标的隶属度函数,并计算其隶属度;同时根据层次分析法的原理,确定了各项评价指标的权重,最终得到研究区域的综合结果,绘制出富营养化评价图.结果表明:北部、西北部湖区营养水平最高,属重富营养;中部湖区营养程度为中富营养;东南部湖区营养水平最低,属中营养.     

基于数据同化的太湖叶绿素多模型协同反演

在国内外众多学者的不懈努力下,开发了大量的水质参数遥感估算反演模型,但不同的模型都具有其"局限性",只能从某个层面反映"真值".基于上述考虑,本研究发展了基于数据同化方法的太湖叶绿素a浓度多模型协同反演算法.利用2006~2009年太湖野外实测水体高光谱遥感反射率数据,构建了7个叶绿素a浓度反演模型;通过模型精度对比,最终遴选出6个适宜的叶绿素a浓度反演模型.进而使用不同模型组合,进行多模型协同反演.结果表明:1多模型协同反演算法的反演精度要高于单模型反演的反演精度,最优MAPE仅为22.4%;2随着参与多模型协同反演的模型个数的增加,其反演精度也逐渐提高,MAPE均值从25.6%降低到23.4%,RMSE均值从15.082μg·L-1降低到14.575μg·L-1,相关系数R均值从0.91提升到0.92;3通过对多模型协同反演产品的置信区间进行计算,可以有效地估算产品精度和误差,同时使得获取全湖反演叶绿素a浓度的误差空间分布情况成为可能.     

面向GOCI数据的太湖总磷浓度反演及其日内变化研究

总磷浓度是水质评价的一个重要指标,是水体富营养化、蓝藻水华暴发的重要影响因素,遥感技术具有范围广、时效高的优势,利用卫星遥感监测总磷浓度,对于水质和富营养化的研究有着重要意义.利用2013~2014年3次地面实验数据,构建了基于GOCI影像的总磷反演模型,为了检验模型的适用性,选取2014年春、夏、秋、冬各1日GOCI影像,对太湖总磷浓度的日内变化进行分析.结果表明,利用GOCI数据8个波段的波段组合作为变量,进行逐步回归分析所建立的模型具有较高的反演精度,模型的决定系数为0.898,平均绝对误差百分比为14.296%,均方根误差为0.026 mg·L~(-1).同时,利用地面实测样点与同步卫星影像对模型进行了精度分析,2014年8月5日和2014年10月24日同步影像的验证精度分别为:平均绝对误差百分比为33.642%和22.551%,均方根误差为0.076 mg·L~(-1)和0.028 mg·L~(-1).对4个季节中4 d的30幅影像对比分析表明,不同季节总磷浓度的绝对含量存在差异,但是,总磷浓度的时空分布及从早晨到下午的差异性存在相似性.从空间分布上看,梅梁湾、竺山湾、贡湖湾及西南部沿岸小梅港、长兜港总磷浓度长期偏高,各个区域的总磷浓度变化受到风向、风速等因素的影响;从时间变化上看,早上总磷浓度最高,随后逐渐降低,反映了总磷浓度受到温度和光照影响的效果.     

内陆水体叶绿素反演模型普适性及其影响因素研究

利用具有较大时空差异性的水体组分和光学特性数据集对现有叶绿素半分析(三波段和四波段模型)和生物光学反演模型进行检验,研究叶绿素反演模型的普适性及其影响因素.结果表明,叶绿素生物光学分析反演模型具有较高的普适性,总体反演精度可以接受,但反演精度受叶绿素比吸收系数时空差异影响较大;三波段和四波段叶绿素反演模型反演精度较高,但是由于水体组分组成及其生物光学特性差异使得反演因子最佳波段位置和反演模型参数存在较大的变异性,大大降低了三波段和四波段叶绿素反演模型的普适性,其中后向散射系数光谱曲线形状和叶绿素比吸收系数是三波段和四波段模型普适性的主导影响因素.     

基于高分影像的城市水体遥感综合分级方法

城市水体是城市生态系统中的重要组成部分,为此,针对城市水体提出了一种基于国产高分影像的水环境遥感综合评价方法.在2017~2019年间的南京、无锡、常州和扬州市等城市多次水体采样工作的基础上,分析了城市水体光谱特征与水质参数的相应关系.基于国际标准的色度转换模型和FUI（forel-ule index）水色指数,构建了基于高分二号（GF-2）影像的适用于城市水体的U-FUI（urban forel-ule index）水色指数,实现了城市水体的遥感分级,独立的验证数据表明分级模型的识别正确率可达72%.结果表明,根据U-FUI水色指数可以将城市水体有效地分为U-FUI Ⅰ~U-FUI Ⅵ共6级水体,依次分别代表水色呈蓝色、浅绿色、深绿色、黄色、黄棕色以及灰黑色的水体.其中,U-FUI的Ⅰ级水体水质较好而在城市水体中少有分布,U-FUI的Ⅱ和Ⅲ级水体具有较高的叶绿素a浓度,U-FUI的Ⅳ和Ⅴ级水体的总悬浮物浓度和无机悬浮物浓度相对较高,U-FUI的Ⅵ级水体水质较差且水质参数与各级水体均有较大差异.同时,将该方法成功地应用于2018年4月9日南京市GF-2影像,结果显示南京市水体以U-FUI Ⅱ~U-FUI Ⅳ级水体为主,U-FUI的Ⅰ级、Ⅴ级和Ⅵ级水体在城市中的分布相对较少,空间分布特征与同期原位采样结果一致.     

太湖水体漫衰减系数特征及其对水生态环境影响分析

利用2006年10～11月太湖全湖不同区域光学属性的测量数据,就太湖水体漫衰减系数(K_d)特征、各影响因子对K_d的贡献率以及K_d对太湖水生态系统的影响进行分析.结果表明,太湖水体的漫衰减系数K_d以571 nm为分界点,在整个可见光波长范围内(400～700 nm)主要呈现2种变化趋势.第1种,在<571 nm波长范围内,K_d随着波长的增加呈现指数形式衰减,第2种,在>571 nm波长范围内,K_d表现为波动形式;在400～700 nm波长范围内,色素颗粒物的吸收系数是漫衰减系数第一贡献者,非色素颗粒物吸收系数和散射系数处于第二贡献者地位,而黄质吸收系数的贡献率相对最小;太湖水体漫衰减系数决定了太湖水生态系统中的光生态因子,K_d形成的“水体窗口”影响了太湖水域不同类型生态系统的形成,并为太湖“水华”的优势藻类铜绿微囊藻的出现提供了水下光场依据.     

基于生物光学模型的巢湖后向散射概率估算

后向散射概率是水面光谱的重要影响因素.利用2009年6月巢湖实测数据,基于生物光学模型在近红外波段的简化原理,通过2个近红外波段构建巢湖后向散射概率估算模型.结果表明,巢湖后向散射概率最大值为0.059,最小值为0.001 4,均值为0.023 6,巢湖西部后向散射概率总体上大于东部,并且西部的空间差异性要大干东部.此...