利用MERIS产品数据反演太湖叶绿素a浓度研究

第三代水色传感器MERIS的荧光通道的合理设置为荧光遥感法的应用提供了广阔的发展前景。利用MERIS数据、同步地面光谱和水质监测数据,分别通过基线荧光高度（FLH）、归一化荧光高度（NFH）和最大叶绿素指数（MCI）建立了太湖叶绿素a浓度的荧光遥感估算模型。结果表明：MERIS荧光参数中最大叶绿素指数（MCI）较基线荧光高度（FLH）更适合太湖水体叶绿素a浓度的反演;归一化荧光高度（NFH）与实测叶绿素a浓度间的拟合效果最好。最后选取NFH进行MERIS荧光遥感模型的太湖叶绿素a浓度的反演,其结果客观地反映了太湖水体叶绿素a浓度的空间分布格局。     

运用分段法反演太湖水体的叶绿素a浓度

为了提高太湖水体叶绿素a浓度的反演精度,本文采用了浓度分段法,将采样点按其浓度分成两类后分别建立统计模型,并在相关性较低的低浓度模型中采用了光谱修正园子OSS／TSS进行混合光谱分解。最后的验证结果显示,利用浓度分段模型估测叶绿素a浓度的均方根误差（RMSE）为21．12μg／L,R^2=0．92;而利用传统经验模型的估测精度为RMSE=35．72μg／L,R^2=0．72。表明浓度分段法可以有效地提高内陆富营养化水体的叶绿素反演精度。     

运用分段法反演太湖水体的叶绿素α浓度

为了提高太湖水体叶绿素口浓度的反演精度,本文采用了浓度分段法,将采样点按其浓度分成两类后分别建立统计模型,并在相关性较低的低浓度模型中采用了光谱修正因子OSS/TSS进行混合光谱分解.最后的验证结果显示,利用浓度分段模型估测叶绿素α浓度的均方根误差(RMSE)为21.12 μg/L,R2=0.92;而利用传统经验模型的估测精度为RMSE=35.72μg/L,R2=0.72.表明浓度分段法可以有效地提高内陆富营养化水体的叶绿素反演精度.     

基于TM影像的太湖夏季悬浮物和叶绿素a浓度反演

利用2006年8月1日陆地卫星TM数据与7月29日～8月1目的同步湖面采样数据,分析了典型站点反射率光谱特征,建立悬浮物和叶绿素a的反演模型。结果表明悬浮物的变化主要影响TM第2和第4波段,叶绿素a则主要影响TM第3、第4波段。TM4波段与悬浮物具有较高的相关度,利用TM4波段、3×3像元窗口能较好反演出悬浮物浓度。植被指数NDVI（（TM4-TM3）／（TM4＋TM3））与叶绿素a浓度有较高的相关度,基于5×5像元窗口的植被指数NDVI能很好的反演出太湖叶绿素a浓度,但不能很好地区分出水华和水草。2006年夏季,太湖悬浮物的分布特点为河口区、梅梁湾、西北近岸区最高,其次是湖心区,东太湖、胥口湾和南面的湖州附近湖区浓度最低。叶绿素a分布情况为最高的点出现在梅梁湾口、竺山湾西北部沿岸区以及西太湖近岸区;湖的大部分边缘区即与陆地交接处,叶绿素a的浓度也偏高;南面的湖州附近以及西山岛北面部分湖区叶绿素a浓度最低。而东太湖、胥口湾附近叶绿素a偏高则主要是由该水域沉水植被的发育造成的。     

应用MODIS监测太湖水体叶绿素a浓度的研究

以太湖作为实验区,将MODIS影像不同空间分辨率的波段反射率与叶绿素a浓度实测值进行相关分析,在此基础上通过回归拟合建立遥感监测模型,并应用模型计算出太湖水体叶绿素a浓度的分布情况,对太湖水质进行了评价。研究结果表明,MODIS影像在太湖的水质监测中是可用的,其中250m分辨率波段1、2的比值组合r2/r1与叶绿素a浓度实测值高度相关(R=0.903),适于用来反演叶绿素a浓度。     

基于四波段半分析算法和Hyperion遥感影像反演太湖叶绿素a浓度

水体叶绿素a浓度不仅是水质状况的重要指标,也是制定水环境保护和水资源开发利用方案的重要依据。以2004年8月19日太湖水质浓度实验数据和同步的Hyperion影像为数据基础,研究适用于Hyperion影像的四波段半分析算法。由模型参数标定数据集(37组)对四波段半分析算法参数的拟合分析和模型检验数据集(5组)对算法精度的评估可知,基于指数拟合方法获取的四波段半分析算法具有较高的叶绿素a浓度估算精度(相关系数为0.8913,平均绝对误差为1.1109μg/L,对应的平均相对误差为5.69%,其对应的4个波段波长分别为671.02nm、701.55nm、711.72nm和742.25nm)。用以上四波段半分析算法从Hyperion影像中提取的叶绿素a浓度呈湖心低、沿湖区域高的格局。与22.23 μg/L的年均叶绿素a浓度相比较,2004年8月19日的叶绿素a浓度处于年际较高水平。     

应用MODIS监测太湖水体叶绿素a浓度季节变化研究

以太湖作为实验区,利用波段比值、差值和组合算法讨论了非成像及成像高光谱数据和叶绿素浓度相关性差异和敏感波段分布,在此基础上将不同时段的MODIS影像,不同空间分辨率的波段反射率与叶绿素a浓度实测值进行相关分析,通过回归拟合建立并验证了不同季节的叶绿素a浓度遥感监测模型,并应用模型计算出太湖水体叶绿素a浓度的分布情况,对太湖水质变化进行了评价.研究结果表明,MODIS影像在太湖的水质动态变化监测中是可用的.     

春季太湖叶绿素a浓度的光谱估算与分析评价

2011年3月27日于太湖梅梁湾和湖心区域进行光谱数据采集,同步水质理化分析数据得到叶绿素a浓度区间为4.99μg/L～31.06μg/L。基于较低叶绿素a浓度水平的实测光谱数据及同步的理化分析数据分别采用二波段模型、光谱反射率一阶微分模型、反射峰位置模型、三波段模型和四波段模型对梅梁湾和湖心区域的叶绿素a浓度进行建模遥感估算。5个模型的回归分析结果对应R2分别为0.775,0.811,0.786,0.826和0.846,RMSE分别为4.02μg/L,3.52μg/L,3.82μg/L,3.44μg/L和3.24μg/L。并针对春季较低叶绿素a浓度水平下的光谱估算模型在应用价值和精度方面做了比较评价。     

叶绿素荧光检测电路设计

荧光检测法测叶绿素溶液浓度含量具有实时、快速和原位检测等优点.以1 kHz方波作为载波信号,对激发光源进行调制,光源照射叶绿素溶液发出荧光,经光电转换后通过高信噪比的前级放大、二阶带通滤波器、后级放大、有效值检波和16位AD采样,得到的信号再经单片机处理.实验表明叶绿素浓度与荧光强度具有很好的相关性(相关系数R2 ＞0.99),满足叶绿素溶液浓度检测要求.     

基于支持向量机的一类水域叶绿素a浓度反演研究

指出了用叶绿素a的浓度估计海洋初级生产力的重要作用;分析了目前采用的浓度反演方法的不足;尝试将基于统计学习理论的最小二乘支持向量机用于浓度反演, SeaBAM的数据实验结果表明该方法可以获得更高的反演精度;可以有效避免过学习的情况出现;不像神经网络那样需要确定网络结构。     

应用叶绿素荧光估算植被总初级生产力研究进展

日光诱导叶绿素荧光作为光能在叶片上光合作用的伴生产物,包含丰富的光合信息,被认为是可以表征植物光合作用的快速、无损“指示器”。叶绿素荧光在研究植物胁迫、病虫害监测、估算植被总初级生产力（Gross Primary Production, GPP）等方面发挥着独特的作用。陆地植被GPP是研究全球气候、碳循环变化、全球生态系统等的重要内容。准确、及时地掌握GPP的时空分布特征,有利于深入理解生物圈与大气圈之间的相互作用,可为开展减缓全球气候变化的生态过程管理提出相应建议和对策。相比于植被指数,叶绿素荧光对植被光合作用的敏感程度更高,已被证实可以更直接有效地监测GPP,显著优于传统的GPP估算方法。深入探讨了叶绿素荧光在遥感估算GPP领域的基本原理、方法、不确定性以及最新进展,并对其面临的挑战和未来趋势进行了分析。     

Review of Solar-induced Chlorophyll Fluorescence Retrieval Methods from Satellite Data

Solar-Induced Chlorophyll Fluorescence (SIF) is a by-product of photosynthesis that provides direct information about vegetation photosynthesis and provides a new way to track photosynthesis and gross primary production.In recent years,there are many tower-based long-term fluorescence observation systems have been installed for studying the relationship between SIF and GPP.The quantitative remote sensing estimation of SIF is critical for terrestrial ecosystem carbon cycling,GPP,and drought monitoring.This paper systematically reviews the current status of satellite-derived SIF methods.Those methods are roughly grouped into two categories:fraunhofer line based method and atmospheric absorption band based method,according to the channels used for SIF retrieval;The problems of satellite SIF retrieval and application are discussed,including the instrumental effect,the daily variation of cloud effect,directional effects,the approaches of accuracy assessment,downscaling and the instantaneous to daily scale conversion;Finally,directions for future research to improve the accuracy of satellite-derived SIF are suggested.     

太湖水体叶绿素浓度与反射光谱特征关系的研究

根据2004年10月在太湖实测的水体反射光谱及实验室分析得到的叶绿素浓度数据,对太湖水体反射光谱特征与叶绿素浓度之间的关系进行探讨与分析。研究结果表明:水体叶绿素浓度与各波长处的反射光谱相关性不大,但是反射光谱经过比值法和微分处理后,两者具有很好的相关性,而且叶绿素浓度与反射光谱700nm附近波峰几何形态特征(波峰位置、面积、净高度)相关性很好,建立太湖水体叶绿素浓度估算模型。     

基于BP和GRNN神经网络的冬小麦冠层叶绿素高光谱反演建模研究

根据高光谱遥感获得的冬小麦冠层数据,把由逐步回归方法和基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)筛选到的光谱参数作为网络输入,冠层叶绿素含量作为网络输出,采用线性逐步回归方法、反向传播神经网络(BPNN)和GRNN来构建反演模型,模拟结果表明,GRNN和BPNN的预测精度要高于逐步回归方法,其RMSE分别为0.36 mg/g、0.52 mg/g和0.98 mg/g。由于GRNN可应用于小样本问题的学习,比BPNN对叶绿素具有更好的预测和泛化能力。     

松花湖水体叶绿素a含量与反射光谱特征关系初探

根据2008年7月在松花湖实测的水体反射光谱及实验室分析得到的叶绿素浓度数据,对松花湖水体反射光谱特征与叶绿素浓度之间的关系进行探讨与分析。研究结果表明:水体叶绿素浓度与各波长点处反射率相关性均较好,并选择700 nm处反射率建立单波段模型。而700 nm和677 nm波长处反射率比值、685 nm处光谱一阶微分、700 nm波长处波峰几何特征具有较好的相关性,给出了松花湖水体叶绿素浓度估算模型,为松花湖水体叶绿素浓度反演监测提供了一定的理论基础与参考。     

多源日光诱导叶绿素荧光产品在中国地区的一致性研究

日光诱导叶绿素荧光(Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)是表征植被光合的有效探针。基于不同卫星遥感衍生的各种SIF产品已被广泛应用,然而,不同产品在中国区域表现及一致性仍不明晰。以中国生态系统光谱观测网络(China Spec)农田站SIF观测数据为参考评估CSIF、GOSIF、SIF_oco2-005、SIF_LUE(SIF_LUE＿JJ/SIF_LUE＿PK)、SIF₀₀₅等产品,并从不同时空尺度探讨它们的一致性。结果表明：(1)不同产品在4个农田站表现不尽相同,3个农田站存在高估现象。SIF_LUE整体表现较好,GOSIF次之,而后是SIF₀₀₅和SIF_oco2＿005。(2)各产品空间格局具有较高一致性,但其幅度存在差异：年均值方面,SIF_LUE＿PK最大(0.21 W m^-2μm^-1sr^-1<...     

A four-band semi-analytical model for estimating chlorophyll a in highly turbid lakes: The case of Taihu Lake, China

Accurate estimation of phytoplankton chlorophyll a (Chla) concentration from remotely sensed data is particularly challenging in turbid, productive waters. The objectives of this study are to validate the applicability of a semi-analytical three-band algorithm in estimating Chla concentration in the highly turbid, widely variable waters of Taihu Lake, China, and to improve the algorithm using a proposed four-band algorithm. The improved algorithm is expressed as [Rrs(λ₁)^− 1 − Rrs(λ₂)^− 1][Rrs(λ₄)^− 1 − Rrs(λ₃)^− 1]^− 1. The two semi-analytical algorithms are calibrated and evaluated against two independent datasets collected from 2007 and 2005 in Taihu Lake. Strong linear relationships were established between measured Chla concentration and that derived from the three-band algorithm of [Rrs^− 1(660) − Rrs^− 1(692)]Rrs(740) and the four-band algorithm of [Rrs^− 1(662) − Rrs^− 1(693)][Rrs^− 1(740) − Rrs^− 1(705)]^− 1. The first algorithm accounts for 87% and 80% variation in Chla concentration in the 2007 and 2005 datasets, respectively. The second algorithm accounts for 97% of variability in Chla concentration for the 2007 dataset and 87% of variation in the 2005 dataset. The three-band algorithm has a mean relative error (MRE) of 43.9% and 34.7% for the 2007 and 2005 datasets. The corresponding figures for the four-band algorithm are 26.7% and 28.4%. This study demonstrates the potential of the four-band model in estimating Chla even in highly turbid case 2 waters.     

外源钙对盐胁迫下草莓叶绿素荧光参数的影响

以草莓品种达赛莱克特和幸香为试材,利用盆栽法研究了外源钙对NaCl胁迫下草莓叶绿素荧光参数的影响。结果发现,在盐胁迫下各处理初始荧光Fo均上升,Fv/Fm值、Fv/Fo值均呈下降趋势,钙处理后上述叶绿素各参数变化都较平缓。表明钙处理可有效缓解盐胁迫对草莓PSⅡ系统的伤害,进而在缓解盐胁迫中发挥重要作用。这主要归因于钙离子通过与植物体内CaM结合启动一系列生理生化反应,进而在缓解盐胁迫中发挥重要作用。