基于Landsat8影像的Himawari-8叶绿素a空间降尺度研究

新型地球静止气象卫星Himawari-8由于空间分辨率较低,其叶绿素a产品难以满足空间异质性高的近岸海域水质监测要求。为了克服这个限制,基于非线性的随机森林算法,利用陆地资源卫星Landsat8的波段反射率数据和Himawari-8的叶绿素a产品,通过构建降尺度模型,以提高Himawari-8的叶绿素a数据的空间分辨率。结果表明,2个秋季模型和2个冬季模型的模型决定系数(R²)分别达到0.6、0.72、0.71和0.85;均方根误差(RMSE)为别为1.47,1.05,1.89,0.76mg/m³。通过实测站点数据对比分析表明,降尺度模型生成的叶绿素a与葵花叶绿素a数据具有较高的一致性,R²达到了0.81,能较好的反映近岸海域叶绿素a浓度的空间变化特征。