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近岸水质遥感评价参数的选择及评价模型的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用遥感技术的水质评价是海洋环境监测的必然趋势,但目前可通过遥感技术反演的水质参数种类远少于《海水水质标准》中的35项,因此遥感监测时必须反演的水质参数有哪些?利用有限的参数该建立怎样的水质评价模型?成为我们关心的问题。本文以雷州半岛海域为研究对象,通过对实测数据的分析得出13种水质参数中的主导参数为总氮(N)、总磷(P)、化学需氧量(COD)、酸度(pH)、溶解氧(DO)这5种;再通过数理统计理论得出这5种参数对水质分类判别能力的大小关系为:COD> DO> P> N> pH,分别建立对应的五参数、四参数、三参数水质评价模型,并确定最优评价模型。即,雷州半岛海域水质遥感评价时必须反演的参数为COD、DO、P和N,水质综合评价模型为四参数模型,为后续其他海域水质的遥感监测提供可借鉴的方法。 相似文献
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我国海洋光学遥感应用科学研究的新进展 总被引:14,自引:1,他引:14
20世纪90年代以来,我国航天遥感事业的发展促进了海洋光学应用科学的发展,特别是通过近几年来,国家“863”高新技术计划的实施,在该方面有了新进展。文章将着重介绍光学遥感信息的大气校正、光学遥感海洋环境信息提取、光学遥感在赤潮与溢油监测等3个方面的应用科学新进展,并提出了在我国进一步深入开展海洋光学遥感应用科学技术研究的建议。 相似文献
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逐步判别分析法在海洋水质评价中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对粤西海域海洋水质评价这一问题,依照GB 3097-1997《国家海水水质标准》建立一个由400个站位组成、每个站位包含13个水质指标信息的假设随机样本,利用逐步判别分析法,在随机样本的13个水质指标中按其对水质分类判别能力的大小进行筛选,最终选出化学需氧量、石油类、镉、总磷、总氮这5个具有显著判别能力的指标,并利用这5个指标建立判别函数及水质分类图版,进而克服水质指标数据引入过多对水质评价模型的不利影响。利用上述水质分类图版对粤西海域2010年40个站位的水质状况进行了评价,对比海洋与渔业环境监测站的水质分类结果,其正确率为95%,说明该水质分类图版具有良好的实际应用效果,可作为解决利用多水质指标信息综合评价海洋水质这一问题的有效方法。 相似文献
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本文基于2007—2018年Landsat系列遥感卫星数据开展田湾核电站温排水时空变化特征及其影响分析。采用辐射传输方程算法和劈窗算法对核电站周围海域的海表温度进行反演,通过星星匹配对反演温度的精度进行验证。匹配验证结果表明,反演的Landsat海表温度与MODIS海表温度产品具有较好的一致性,决定系数达到0.91。基于研究海域温度反演结果分析了核电站温排水面积的季节变化、年际变化和潮周期内变化特征,并且分析了潮汐与风场对温排水扩散的影响。结果表明,核电站周边海域各季节的温升区面积存在明显差异,春季最大,可达秋季的7倍;2007—2018年,随着装机容量的扩大,温排水面积不断扩大,2018年达到峰值,瞬时最大面积可达101.7 km2;潮汐对温排水扩散有影响,涨憩时刻温升区面积较落憩时刻大;有利风会促进温排水扩散,但影响有限。 相似文献
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有色可溶性有机物质(Coloured Dissolved Organic Matter,CDOM)直接影响着海水的光学性质,为水体有机污染物含量遥感反演的基础参数之一。在水色遥感研究领域,一般用440nm波长位置的吸收系数ag(440)来表示其浓度,因而建立ag(440)遥感反演模式,对于掌握相关海域CDOM浓度的空间变化规律及进一步提取其他水环境参数具有重要的作用。利用2013年11月和2014年2月两个航次在珠江口海域现场采集的表观光学量及固有光学量数据,建立了基于HJ-1/CCD卫星传感器的ag(440)遥感反演模型,并应用于珠江口海域,得到该区域2012年1月至2014年6月晴天CDOM浓度空间动态分布图。研究结果表明:(1)现场测定的珠江口海域ag(440)在0.1~0.3m-1,且不同断面ag(440)呈现出一定的规律性变化;(2)利用现场实测数据对遥感模式估算值进行验证,计算出估算值的相对误差为9%,表明所建立模式具有较高的准确率;(3)遥感反演的CDOM空间分布数据与实测数据得到的分布特征基本吻合,整个珠江口及其邻近海域ag(440)的数值范围为0.07~0.31m-1,而且珠江口西部海域ag(440)高于中部和东部海域。 相似文献
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神经网络法反演海水叶绿素浓度的分析 总被引:7,自引:0,他引:7
海洋水色遥感的最终目的之一是监测海洋初级生产力的时空变化,而反映海洋初级生产力的一个重要指标就是浮游植物中的叶绿素浓度[1]。对于海水叶绿素浓度的遥感反演研究工作至今已进行了30多年,方法主要是基于蓝-绿波段比值的经验统计法。近些年,随着水色遥感器的改进及数据处理方法的深入研究,提出了荧光高度法[2]和神经网络法[3-5]。本文基于SeaBAM(SeaWiFSBio-OpticalAlgorithmMini-Workshop)小组搜集的全球范围叶绿素浓度与离水辐射率的同步观测数据,利用神经网络方法反演海水叶绿素浓度,并将其结果与SeaBAM经验算法进行了比较及分析。 相似文献
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大太阳天顶角下水色卫星叶绿素遥感探测能力研究 总被引:2,自引:2,他引:0
本文利用考虑地球曲率的矢量辐射传输模型PCOART-SA,对大太阳天顶角下叶绿素浓度的卫星遥感探测极限能力进行了模拟研究。结果表明:太阳-传感器几何参数,尤其是太阳天顶角对叶绿素浓度变化的探测极限能力影响较大;大太阳天顶角下,卫星对叶绿素浓度变化的探测能力下降十几倍。在典型陆架水体(叶绿素浓度为1 μg/L),低太阳天顶角(30°)时,叶绿素浓度变化探测极限为0.012 8 μg/L(约为原浓度的1.2%),而大太阳天顶角(80°)时,探测极限为0.136 μg/L(约为原浓度的13.6%)。相比于太阳天顶角,观测天顶角增大造成的叶绿素浓度探测能力衰减较小。叶绿素浓度越高,吸收作用越强,对卫星遥感器的辐射探测灵敏度、定标及大气校正精度的要求越高。 相似文献
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