琅琊山风景区水体叶绿素a浓度遥感估测研究

实地采集高光谱数据和水质数据进行叶绿素a浓度遥感估测分析。通过叶绿素a浓度与高光谱反射率之间的相关关系,分别使用单波段法、一阶微分法、反射率比值法建立一元、二元和三元线性回归模型进行叶绿素a浓度的估测,并对几种模型进行比较分析。结果表明:原始光谱反射率经过归一化处理后,叶绿素a浓度和反射率的相关性得以提升。而经过一阶微分处理的数据,光谱反射率和叶绿素a浓度的相关性在857nm处达到0.8。在使用单波段法、一阶微分法、波段比值法对琅琊山风景区水体进行估测,建立的多种回归模型中,利用一阶微分法所建的三元线性模型效果最佳,特征波段比值法的反演效果较差。     

阳宗海叶绿素a浓度遥感反演及富营养化评价

以阳宗海为研究对象,利用landsat-8 OLI遥感影像与叶绿素a浓度实测数据,基于波段敏感性分析,构建叶绿素a浓度估测回归模型。研究表明,以波段组合(B5-B4)/(B5+B4)为参数的多项式回归模型结果最优,拟合度达0.720 1。反演得到阳宗海2018年3月1日叶绿素a浓度和富营养化指数的空间分布图,结果显示阳宗海水体整体为中营养状态。     

大气校正算法对高光谱反演水体叶绿素a浓度的影响

针对水体叶绿素a浓度监测时大气介质影响光谱真实性的问题,文章从影像外部大气产品校正、内部大气补偿参数校正和光谱均值校正等方面分别对资源1号02D(ZY-1 02D)高光谱卫星影像进行大气校正以突出水体信号,同时借助多维光谱指数和CatBoost机器学习算法进一步提高水体叶绿素a浓度的反演精度。结果表明：大气校正算法在独山湖的应用中,6S优于QUAC,而FLAASH最差;CatBoost模型能够更好地拟合预测误差,提高反演精度;6S算法-四波段参数-CatBoost模型的反演组合效果最好(R²=0.80)。     

稀土复垦矿区油桐叶绿素含量反射光谱估算研究

为研究稀土矿区复垦地植被生长及恢复情况,以复垦地油桐树为研究对象,使用Field Spec4便携式地物光谱仪、SPAD-502叶绿素仪测定油桐叶片反射光谱及对应的叶绿素含量值,分别采用单变量回归和逐步回归方法构建油桐叶绿素含量反演模型,并对模型进行精度检验.结果表明:1)原始光谱在696nm处、一阶导数光谱在666nm和688nm处的反射率与叶绿素含量的相关系数最高;2)三边参数和植被指数中蓝边位置波长、绿峰位置波长、红谷位置波长、红边与蓝边面积比、红边与蓝边面积归一化比值、双重差值指数、改良型红边位置指数、改进的归一化植被指数、改进的比值植被指数与叶绿素含量达到极显著相关且相关系数较高;3)所建立的13种反演模型中,基于红边与蓝边面积归一化比值和红谷位置波长变量的逐步回归反演模型精度最高,预测R2为0.830,均方根误差为2.798,相对误差为7.78%.研究结果为高光谱技术大面积监测稀土复垦矿区植被生长状况奠定基础.     

基于ETM+的滇东南石漠化区域植被指数与叶面积指数反演关系研究

为了建立遥感数据获取的植被指数与石漠化区域叶面积指数之间的关系,以此来反演遥感光谱信息与石漠化程度之间的定量关系,本研究选择云南省石漠化最严重的滇东南地区作为研究区域,以ETM+为研究对象,采用仪器野外实测数据内插生成叶面积指数图,经过大气地形校正后的遥感影像数据生成植被指数图,找出两者之间的规律.考虑到高原山地地区特殊的大气地形条件,为提高校正的精度,减低遥感信号和陆地表面参数反演的影响,本研究在原有的类型匹配法的基础上进行改进,综合考虑湿度、能见度后进行地表反射率反演、气溶胶光学厚度估计以及临近效应的纠正,再结合阴影函数运算法,同时进行大气地形的校正.研究表明,经过大气地形校正后不同土地利用类型的植被指数NDVI与叶面积指数LAI的相关系数很高,且与LAI呈非线性函数关系.采用一阶关系式,复相关系数达到0.712;二阶复相关系数达到0.765.     

基于Hydrolight模拟的内陆水体光场的二向性

为了进一步完善内陆水体光场的二向性研究,以水体固有光学量和水质参数为输入,采用Hydrolight辐射传输模型模拟了内陆水体光场的二向性分布,获得了二向性因子Q、f/Q随观测方向、波段的变化规律以及Q、f/Q受驱动要素的影响规律.结果表明:f/Q随波段的变化大于随观测天顶角和观测方位角的变化,f/Q随观测天顶角变化大于随观测方位角的变化;观测方向对蓝光和近红波段f/Q的影响大于对绿光和红光f/Q的影响.Q、f/Q的驱动要素中太阳天顶角、悬浮物质量浓度、叶绿素a质量浓度、悬浮物后向散射概率及云量属于主导要素,在反演浑浊类水体水质参数时需要慎重对待;aCDOM、叶绿素后向散射概率、漫总比、风速等要素对光场二向性的影响可以忽略.总体而言,仅考虑二向性影响时,水质参数遥感反演时应尽量选用绿光和红光波段、观测天顶角在40°范围内、观测方位角在0°~150°和210°~360°内的遥感反射率数据,可以适当降低方向性观测引入的误差,提高水质参数反演精度.     

基于一维水质模型的新乡市河流纳污能力计算

河流纳污能力是指河流水体在一定规划设计条件下的最大允许纳污量,反映了水体污染物排放量与水质保护目标动态输入的关系.在系统评价新乡市主要河流水质现状、污染物排放状况基础上,利用一维水质模型,以河流主要污染物化学需氧量(COD)和氨氮作为控制因子,对污染物综合降解系数、背景浓度、水质目标等参数进行率定.以共产主义渠为例,计算其纳污能力,同理计算其他主要河流.计算结果显示,共产主义渠COD和氨氮的纳污能力分别为2 298.3 t/a和100.6 t/a;新乡市主要河流纳污能力COD为1.1万t/a、氨氮为0.05万t/a;结合入河污染物排放状况,到2020年新乡市COD和氨氮的入河控制量分别为22 603.8万t/a和2 060.5万t/a,削减量分别为17 699.7万t/a和2 349.0万t/a.     

渤海海域叶绿素浓度的遥感反演研究

以渤海海域为研究区域,以MODISIB卫星影像为数据源,利用MODIS250m分辨率的波段反射率构建的NDPI（Normalized Difference PigmentIndex）遥感指数结合叶绿素质量浓度（动实测值进行回归拟合分析,建立基于MODIS1B数据的渤海海域叶绿素质量浓度遥感提取模型,并应用该模型反演出渤海海域叶绿素浓度的分布情况,对其分布进行了分析和评价．研究结果表明,利用MODIS1B数据监测渤海海域的水质情况是可行的．     

基于一种简单物理模型的叶面积指数反演

叶面积指数(LAI)是植被冠层结构最基本的参量之一,也是植被定量遥感的重要参数,反演方法主要有经验模型、半经验模型与物理模型.提出了一种基于四分量的简单物理模型,能快速准确地模拟森林冠层反射率并建立查找表,以Landsat-7ETM+遥感图像中单个像元作为测算单位,对大野口典型森林区叶面积指数进行反演,利用研究区地面实测数据对模型反演结果进行验证和精度分析.结果表明:相比二分量物理模型,改进的四分量物理模型能较好地描述遥感图像植被覆盖混合像元真实的物理组成,提高冠层光谱曲线模拟精度,使LAI反演准确度有所提高,R2(R为相关系数)由0.240 3提高到0.772 7,均方根误差由0.983 0降低到0.114 8,说明四分量模型能真实地反映研究区叶面积指数分布状况.     

监测河口水体悬浮泥沙质量浓度的短期变异

针对我国近海高能海区水体悬浮泥沙质量浓度(SSC)表现出的时空变异特征,以典型强潮型河口--杭州湾为例,在3个不同采样区分别连续观测获取水体表层悬浮泥沙质量浓度数据,结合MODIS卫星遥感资料,利用人工神经网络(ANN)方法建立了表层悬浮泥沙质量浓度遥感反演模型.实地监测数据表明,杭州湾表层水体悬浮泥沙质量浓度较高,且具有明显的时空差异;总体上大潮悬浮泥沙质量浓度普遍较高,北岸深槽区悬浮泥沙质量浓度较低;各个监测站位悬浮泥沙质量浓度随潮情变化表现出比较一致的波动性,而且短周期内的振动幅度较大.与回归分析方法相比,BP神经网络模型具有较高的预测精度.遥感反演结果表明,MODIS地表反射率产品可以直接用于表层水体悬浮泥沙质量浓度遥感反演,其250 m的空间分辨率能够充分获取河口区域的泥沙信息,而且每天两次的监测频率有助于识别表层水体悬浮泥沙质量浓度的短周期变异特征.     

MODIS监测河口水体悬浮泥沙质量浓度的短期变异

针对我国近海高能海区水体悬浮泥沙质量浓度(SSC)表现出的时空变异特征,以典型强潮型河口-杭州湾为例,在3个不同采样区分别连续观测获取水体表层悬浮泥沙质量浓度数据,结合MODIS卫星遥感资料,利用人工神经网络(ANN)方法建屯了表层悬浮泥沙质量浓度遥感反演模型.实地监测数据表明,杭州湾表层水体悬浮泥沙质量浓度较高,且具有明显的时空差异;总体上大潮悬浮泥沙质量浓度普遍较高,北岸深槽区悬浮泥沙质量浓度较低;各个监测站位悬浮泥沙质量浓度随潮情变化表现出比较一致的波动性,而且短周期内的振动幅度较大.与同归分析方法相比,BP神经网络模型具有较高的预测精度.遥感反演结果表明,MODIS地表反射率产品可以直接用于表层水体悬浮泥沙质量浓度遥感反演,其250 m的空间分辨率能够充分获取河t:l区域的泥沙信息,而且每天两次的监测频率有助于识别表层水体悬浮泥沙质量浓度的短周期变异特征.     

基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥感影像空间分辨率增强处理,在不同场景纹理中进行遥感影像空间像素特征重构,以中心像素的灰度值为阈值建立遥感影像陆地地物的空间结构特征辨识模型,采用细化分割方法进行遥感影像的水体边界点分割处理,采用形态学滤波方法进行遥感影像水体边缘轮廓检测过程中的细化分割和滤波,对水陆粗分离结果进行形态学闭运算处理,根据细化分割结果进行水体边界平滑处理,实现对遥感影像水体边缘轮廓的提取。仿真结果表明:采用该方法进行遥感影像水体边缘轮廓提取的精度较高,水体边界平滑性较好,轮廓特征的辨识度较高。     

基于高光谱遥感技术的积水沉陷区水深反演模型的研究

高光谱遥感是当前内陆水监测的一个重要发展趋势,是有效地捕捉这些水体光谱信息的必要手段.在遥感空间信息技术支持下对内陆积水沉陷区的水体特征进行分析,研究叶绿素a及总悬浮物浓度随着水体深度变化的特征,分析不同叶绿素a浓度、悬浮物浓度以及悬浮物粒径对水体光谱特性的影响特点;同时还对底质对水深信息遥感提取的影响特点进行分析.在...     

基于图像退化技术的近岸陆上水体提取方法

海岸带环境中由于海洋及入海河流的普遍存在而使陆上水体的提取变得较为复杂,尤其在处理滨海河口时,往往要借助人工干预对入海河流与海洋进行分割,进而提取河流信息,自动化程度较低。本文提出了一种基于图像退化技术的近岸陆上水体信息提取方法,该方法通过构建多级遥感影像金字塔,降低原始遥感影像的分辨率,使陆地上的河流信息得到退化,获得海洋水体图斑,然后再利用图像恢复,对陆地水体图斑进行复原,最终得到陆上水体信息。     

基于多源遥感数据的大襟岛海域悬浮泥沙观测

珠江口黄茅海大襟岛海域是中华白海豚栖息地. 为了对该海域的水质进行评估,采用集成机载光谱成像仪（CASI）影像对悬浮泥沙质量浓度进行观测,并根据实测光谱构建适用于CASI影像和中分辨率成像光谱仪（MODIS）影像的悬浮泥沙质量浓度单波段反演模型. 此外利用实测悬浮泥沙数据和MODIS影像对反演的悬浮泥沙质量浓度进行精度评定. 研究表明,基于CASI数据的单波段指数模型可以较好地反演研究海域的悬浮泥沙质量浓度,相对平均误差为11.16%,此外单波段指数模型也可以较好地应用在MODIS影像上,相对平均误差为15.18%. 研究区域悬浮泥沙质量浓度为0.48~12.15 mg/L,对海豚栖息区的生态环境未构成明显影响. 结合基于MODIS的珠江口海域悬浮泥沙遥感影像发现,研究区域悬浮泥沙主要输入来源为黄茅海西岸的陆源输入,黄茅海西岸陆域输入泥沙在由黄茅海向口外输送时,存在明显的分支现象,径流主轴在河口海域自西北向东南向海运输,沿岸流则沿着大襟岛自东北向西南向海运输,由此,在大襟岛北部出现低悬浮泥沙、高透明度海域,适合白海豚栖息.     

不确定水质模型在城市河流水质模拟中的应用

鉴于城市景观河流受沿河排水污染,水质波动较大,建立了内嵌神经网络的一维不确定性水质模型,利用改进适应度函数的遗传算法,优化水质模型的参数解。经实例验证,不确定性水质模型拟合的精度更高,对排入污染物的波动更敏感,其对景观河流水质预测的平均准确度基本在80%以上,普遍高于确定性水质模型,尤其是在靠近污染源的监测断面,其不确定性水质模型预测优势更加明显,更能适应变化的景观河流水体环境。     

基于TM影像的大气辐射校正方法对比分析

比较6S模型与改进DOS模型进行大气辐射校正的原理与算法,以期选取基于TM影像的更优大气辐射校正方法.选择陆地卫星7号TM遥感影像的可见光TM1、TM2、TM3波段数据,分别探讨基于6S模型与改进DOS模型进行大气辐射校正和反射率反演.研究表明:改进DOS模型较6S模型辐射校正效果更好,地表反演精度更高,且可操作性强,易于接受.对于TM影像而言,改进DOS模型是一种较优的大气辐射校正方法.     

Landsat-8遥感影像不同水体提取方法适用性分析

为探究周围气温与地物环境对水体提取的影响,利用Landsat-8 OIL遥感影像,选取巢湖作为研究区,分别采用水体提取指数模型(NDWI)、监督分类最大似然法及面向对象分类法对不同季节下的研究区做水体提取。通过分析比较各方法在不同季节对水体提取的精度影响,发现面向对象法提取效果最佳,NDWI效果次之,监督分类精度最低。监督分类和归一化水体指数对四季水体提取精度较平均,冬季用面向对象法提取水体影响大。     

基于高光谱遥感的玉米叶绿素含量估测模型

运用粒子群优化算法和支持向量机构建叶片尺度玉米叶绿素含量高光谱估测模型,估测玉米叶片叶绿素含量.通过辐射传输模型(PROSPECT)模拟的玉米光谱和所对应的叶绿素含量建立训练数据集;采用粒子群优化算法和支持向量机(PSO-SVM)学习训练数据集,建立研究区实测叶片叶绿素含量估测模型;利用近地高光谱遥感获取的玉米光谱建立验证数据集,将玉米叶片叶绿素含量估测模型运用到验证数据集,估测研究区玉米叶绿素含量.叶绿素含量反演结果的方根误差MSE=76.178 6,叶绿素含量实测值与叶绿素含量估测值的相关系数R2=0.871 2.结果表明:粒子群优化算法和支持向量机构建的反演模型能准确预测玉米叶绿素含量,能够解决小样本玉米采样点情况下叶绿素含量反演问题,可以作为玉米叶绿素含量快速、无损估测的一种新方法.     

大浪淀水库水质营养状态评价及影响因素分析

根据大浪淀水库2004~2013年水质监测资料,对水库水体中的主要营养物质总氮、总磷、高锰酸盐指数、透明度和叶绿素a的浓度变化进行了趋势分析,并对水体富营养化进行了评价。对造成大浪淀水库水体富营养化的原因进行了全面分析,提出了有效控制和防治大浪淀水库水体富营养化的措施和建议。