基于反射峰面积的水体叶绿素遥感反演模拟研究

叶绿素浓度是水体富营养化状态的重要指标,也是水色遥感反演的水质参数之一。水体中叶绿素浓度的遥感反演主要是建立实测光谱和实测水质参数二者之间的关系模型,利用遥感影像进行叶绿素浓度的信息提取。传统的叶绿素浓度遥感反演受区域性和季节性的影响,反演精度不高,而且反演模型不具普适性,需对叶绿素光谱特征进行分析,建立高精度的反演模型。本文采用Hydrolight数据模拟了不同叶绿素浓度(1~200 µg·L^-1)的水体在可见光近红外的反射波谱曲线,通过分析叶绿素的光谱特征选取了特征波段或波段组合,并建立了叶绿素浓度反演模型。研究表明,除反射峰波长模型外,反射峰面积模型、三波段模型、红光线高度模型等均能较好地反演叶绿素浓度。在不同叶绿素反演模型中,除红光线模型外,最优的是反射峰面积模型,其决定系数为0.9689,反演误差为25.25 µg·L^-1;其次是三波段模型,其决定系数为0.9637,反演误差为10.66 µg·L^-1。究其原因,三波段模型考虑了水体中非色素悬浮物、黄色物质及水体后向散射对叶绿素浓度反演造成的影响;反射峰面积模型除此之外还综合考虑了叶绿素散射效率的影响。     

基于Sentinel-2和ZH-1遥感影像的松北区水质监测

水是维持城市生态环境平衡的重要因素,遥感监测手段已经成为评价城市水环境的重要手段.基于2020年4月珠海一号影像和2020年7月哨兵二号影像,建立水质参数反演模型,对哈尔滨市松北区水体的叶绿素a浓度、悬浮物浓度、透明度和综合营养化指数进行季度监测.研究结果表明:松北区银水湾为污染水体,叶绿素a浓度、悬浮物浓度和综合营养指数值都较高,与其相邻的松花江水质情况较好,水质参数均在正常水体值的范围内.     

叶绿素a浓度反演模型：堆栈自编码器粒子群优化BP神经网络

内陆水体叶绿素a浓度是衡量水体富营养化程度的主要指标，是影响水体反射率光谱特征的重要因素之一。本文以白洋淀烧车淀、圈头乡各村庄等水域为研究区，采集了高光谱数据和水样，并在实验室测定叶绿素a等水质参数，应用于白洋淀区域的叶绿素a高光谱遥感反演。针对线性降维方法特征提取能力不足和神经网络构建叶绿素a遥感反演模型时学习效率低、泛化能力差的问题，提出了堆栈自编码器粒子群优化BP神经网络模型。该模型利用堆栈自编码器强大的非线性变换能力，通过最小化重构误差来学习高光谱数据特征，在实现数据降维的同时最大程度保留原始光谱数据中的水体辐射信息，提取出实测水体光谱的深度特征，将BP神经网络初始权重作为粒子的位置向量，通过粒子群算法搜寻网络初始权重的最优值，降低出现局部极值的概率，提高模型的稳定性和反演的精确度。堆栈自编码器粒子群优化BP神经网络模型(R²=0.82,RMSE=2.65μg/L,MAE=1.89μg/L)相较于对高光谱数据不降维的BP神经网络模型(R²=0.75,RMSE=3.16μg/L,MAE=2.39μg/L)、基于主成分分析法降维的BP神经...     

富营养化的太湖水体叶绿素a浓度模型反演

半经验模型反演叶绿素a浓度是目前遥感反演水体叶绿素a浓度的主要方法。但是,大量研究结果表明,太湖水体浑浊,富营养化严重,各种半经验模型的反演精度和模型适用性有较大差异。因此,研究一种既满足一定精度要求,又具有时间普适性的叶绿素a浓度反演算法,对提高模型适用性,促进遥感的反演应用具有重要意义。本研究通过2005年6-10月地面实测数据,建立太湖叶绿素a浓度一阶微分反演模型、波段比值反演模型和三波段反演模型,对比各模型反演效果,认为波段比值模型与三波段模型具有较好的反演效果。运用2006年11月和2007年11月实测数据对这三种模型加以检验,结果表明,三波段模型反演高富营养化的太湖水体,不仅精度高,平均误差仅为实测浓度差的8.3%,而且适用性较强,不同年份数据的检验结果证明平均误差均低于实测浓度差的20%。因此,三波段模型是这三种反演模型中效果最好的一类模型。     

雷州湾海域悬浮物浓度遥感监测研究

以雷州湾为研究区域,利用光谱仪进行水体遥感反射率的测量和同步水样采集分析,通过研究悬浮物质量浓度与遥感反射率之间的相关性,采用波段比值法建立了悬浮物质量浓度的遥感反演模型,并利用2011年4月11日的HY-1B数据反演了研究区域的悬浮物质量浓度,得到其空间分布图。结果表明,所建立的悬浮物遥感反演模型,仪器现场遥感值与实验室实测值的平均相对误差为14.94%。利用HY-1B数据绘制了雷州湾海域悬浮物质量浓度的空间分布图,其反映的浓度值变化有待进一步验证。     

高分六号影像在内陆水体叶绿素a反演中的应用潜力分析

GF-6 WFV影像具有宽覆盖、高时空分辨率、高光谱分辨率等特点,目前在农业和林业遥感领域都有一定应用,但是在水质遥感中的应用潜力还缺乏系统的评估。本文以潘家口和大黑汀水库为研究区,采用2019年9月24—25日获取的潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度、实测遥感反射率和准同步GF-6 WFV影像,构建了潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度经验反演模型,探索GF-6 WFV在内陆水体叶绿素a浓度遥感监测中的应用潜力。研究结果表明,基于GF-6 WFV模拟光谱构建的潘家口和大黑汀水库叶绿素a浓度经验模型决定系数均在0.90以上,GF-6 WFV影像在水体叶绿素a遥感监测中具有应用潜力,尤其是新增的黄波段和红边波段1,有助于提高GF-6 WFV影像叶绿素a浓度遥感监测能力;GF-6 WFV影像大气校正误差降低了叶绿素a浓度遥感监测精度,GF-6 WFV影像水体大气校正精度有待改进,以提升GF-6 WFV影像水质遥感监测能力。     

湛江港海域叶绿素a浓度的高光谱遥感反演

基于表观光学法研究冬季湛江港海域高光谱遥感叶绿素a浓度的反演模型构建,结果表明,该海域单波段遥感反射率与叶绿素a浓度相关性低,波段比值和遥感反射率的一阶微分法可提高叶绿素a浓度反演精度。665nm处的遥感反射率一阶微分值与叶绿素a浓度相关性良好,相关系数可达0.84。一阶微分相关系数大于0.8的波段大部分处于叶绿素a红光强烈吸收区域,对于富营养化的湛江港海域采用一阶微分方法构建叶绿素a浓度的遥感反演模型具有合理性。     

太湖浮游藻类的后向散射分离及其叶绿素a浓度反演

浮游藻类的后向散射是水体光谱构成的重要组成部分,作为水体辐射传输模型中的重要参数,高精度的藻类后向散射系数对水体叶绿素a浓度的遥感反演精度至关重要。本文以简化的辐射传输模型-生物光学模型为基础,尝试性分离了太湖浮游藻类的后向散射系数。通过藻类后向散射规律分析,建立了浮游藻类吸收、后向散射特征的叶绿素a反演模型,改善了叶绿素a浓度的遥感反演精度。分析表明：藻类颗粒物的后向散射系数与吸收系数之间存在反比关系,且在560 nm、700 nm附近存在明显的散射峰,与叶绿素a浓度之间相关性显著;低密度藻类水体总悬浮颗粒的后向散射以非色素颗粒为主导,适合采用经典的指数模型模拟后向散射系数,而藻类密度较高的富营养化水体,水体总悬浮颗粒的后向散射以藻类颗粒为主导,传统的指数模型已不适用;采用分离藻类后向散射系数的方法,使得叶绿素a浓度的反演值与真实值相关系数从0.66提高到0.98,相对误差从55%降低到38%,均方根误差(RMSE)也由60.95 μg/L降低至13.98 μg/L。其真实性检验表明,与经典指数模型方法相比,利用藻类颗粒后向散射分离方法反演叶绿素a浓度,能够显著改善反演精度。     

湛江近海有色溶解有机物遥感反演

【目的】比较分析湛江近海有色溶解有机物(CDOM)的不同反演算法,并将最佳算法应用于卫星遥感数据,了解湛江近海CDOM空间分布。【方法】基于湛江湾及邻近海域的海上观测资料,利用QAA-E、QAA-Dong和QAA-CDOM三种经典半分析算法以及经验算法反演湛江近海CDOM浓度。【结果与结论】QAA-CDOM算法在三种经典半分析算法中精度最高,平均相对误差(MRE)为28.8%,均方根误差(RMSE)为0.07。同时,利用R_rs(665)/R_rs(444)与a_g(440)进行回归分析,建立CDOM反演的经验算法,决定系数为0.65,验证点的MRE为26.5%,RMSE为0.07。将经验算法应用到Sentinel-2卫星数据,得到CDOM反演空间分布图,显示鉴江口CDOM浓度较高,而硇洲岛附近及离岸较远的海域CDOM浓度较低。     

基于超参数优化CatBoost算法的河流悬浮物浓度遥感反演

悬浮物浓度（TSM）是水生态环境评价的重要参数之一,及时掌握河流悬浮物浓度动态变化信息对于内陆水质监测、水环境治理是十分必要的。本研究基于野外实测光谱和悬浮物浓度数据,筛选与悬浮物浓度高度相关的波段组合反射率作为自变量,基于CatBoost、随机森林和多元线性回归算法构建悬浮物浓度遥感反演模型,采用带交叉验证的网格搜索法分别对CatBoost和随机森林2种机器学习模型进行超参数调优,确定模型最优参数配置,并对比不同模型反演精度,确定最优模型。基于最优模型,利用2019—2020年多时相Sentinel-2 MSI遥感影像,反演闽江下游悬浮物浓度,并分析其时空变化特征。结果表明：① b4/b3、(b6-b3)/(b6+b3)、(b4+b8)/b3、(1/b3-1/b4)×b5是MSI反演闽江下游TSM浓度的最佳波段组合反射率; ② 对比其他2种模型,基于超参数优化的CatBoost算法建立的悬浮物反演模型精度最高,其决定系数R²为0.95,均方根误差RMSE和平均绝对百分比误差MAPE分别为15.32 mg/L和19.68%; ③ 2019—2020年闽江下游悬浮物浓度分布“西低东高”,白沙至琅岐入海口呈升高趋势;④ 悬浮物浓度夏季最高,冬季和秋季次之,春季最低。本研究可为闽江下游悬浮物浓度监测及时空变化分析提供一种有效的技术手段和理论参考。     

基于几何光学模型的人工林叶面积指数遥感反演

 MODIS等全球叶面积指数(LAI)产品空间分辨率偏低(250m~7km),不能满足高空间分辨率遥感应用的需求。为获取大区域高空间分辨率LAI,有必要对物理模型用于高空间分辨率遥感影像LAI反演的可行性进行探讨。本文基于4-scale模型LAI反演算法,以甘肃省张掖为研究区,利用TM 影像实现研究区人工林LAI反演。反演算法考虑了反射率入射-观测角度对LAI与植被指数关系的影响和植被冠层尺度的集聚程度。利用地面实测LAI数据对反演结果进行验证与分析,并与NDVI经验模型进行对比,同时分析LAI反演结果对波段反射率敏感性。结果表明: 4-scale模型LAI反演结果与实测LAI一致性良好(R²=0.67,RMSE=0.50),且优于NDVI经验模型(R²=0.59,RMSE=0.67);当LAI大于2时,4-scale模型LAI反演算法误差小于NDVI经验模型,能有效避免植被指数的饱和现象;红光波段反射率减小时,引起4-scale模型LAI反演结果的变化幅度比其增大时更高,且影响程度大于近红外波段反射率。研究表明,4-scale 模型LAI反演算法可用于TM数据反演人工林LAI,模型应用普适性较强。     

An Approach to Improving the Retrieval Accuracy of Oceanic Constituents in Case Ⅱ Waters

In the present paper, a method is proposed to improve the performance of Artificial Neural Network(ANN)based algorithms for the retrieval of oceanic constituents in Case Ⅱ waters. The ANN-based algorithms have been developed based on a constraint condition, which represents, to a certain degree, the correlation between suspended particulate matter(SPM)and pigment(CHL), coloured dissolved organic matter(CDOM)and CHL, as well as CDOM and SPM, found in Case Ⅱ waters. Compared with the ANN-based algorithm developed without a constraint condition, the performance of ANN-based algorithms developed with a constraint conditions is much better for the retrieval of CHL and CDOM, especially in the case of high noise levels; however, there is not significant improvement for the retrieval of SPM.     

An Approach to Improving the Retrieval Accuracy of Oceanic Constituents in Case Ⅱ Waters

1　Introduction　At present ,theretrievalofoceanicconstituentsfromoceancolourmeasurementsinCaseⅡwatersisoneofthemajorchallengesinoceancolourstudy(IOCCG ,2 0 0 0 ) .TheconstituentspresentinCaseⅡwatersaregenerallydividedintothreetypes :chloro phyll (CHL) …     

Experimental Research on Quantitative Inversion Models of Suspended Sediment Concentration Using Remote Sensing Technology

Research on quantitative models of suspended sediment concentration(SSC)using remote sensing technology is very important to understand the scouring and siltation variation in harbors and water channels.Based on laboratory study of the relationship between different suspended sediment concentrations and reflectance spectra measured synchronously,quantitative inversion models of SSC based on single factor,band ratio and sediment parameter were developed,which provides an effective method to retrieve the SSC from satellite images.Results show that the b1(430-500nm)and b3(670-735nm)are the optimal wavelengths for the estimation of lower SSC and the b4(780-835nm)is the optimal wavelength to estimate the higher SSC.Furthermore the band ratio B2/B3 can be used to simulate the variation of lower SSC better and the B4/B1 to estimate the higher SSC accurately.Also the inversion models developed by sediment parameters of higher and lower SSCs can get a relatively higher accuracy than the sin-gle factor and band ratio models.     

Concentration and Characterization of Colored Dissolved Organic Matter in the Surface Microlayer and Subsurface Water of the Yellow Sea and the East China Sea

The distribution and chemical properties of colored dissolved organic matter(CDOM) in the Yellow Sea and the East China Sea during December 2011-January 2012 were investigated. The input of freshwater and biological activities had an evident influence on the CDOM levels(characterized by the light absorption coefficient at the wavelength of 355 nm a_(355)) in the study area. The spatial distribution of CDOM levels displayed a gradually decreasing trend from the coastal waters(0.37 m~(-1)) to the open sea(0.18 m~(-1)). The spectral slope ratio(the slope ratio S_R defined as S_(275-295):S_(350-400)) during the cruise was correlated with salinity, and exhibited a large variation from inshore(average of 2.515) to offshore sites(average of 5.327) compared with the distribution of a_(355). The values of S_R were related to CDOM molecular weight(MW). The a_(355), S_R, and chlorophyll a in 37 samples collected from the surface microlayer were significantly correlated with those in the corresponding subsurface water samples, implying a strong exchange action between the microlayer and bulk water. The a_(355) and S_R of CDOM exhibited significant microlayer enrichment, with mean enrichment factors(EFs) of 1.72 and 1.62, respectively.     

东北典型林区雪深反演算法的验证与分析

积雪对自然环境和人类活动都有极其重要的影响。积雪参数（雪面积、雪深和雪水当量）反演对水文模型和气候变化研究有着实际的意义。然而,目前森林区的雪深遥感反演精度一直有待于进一步提高。东北地区是我国最大的天然林区和重要的季节性积雪区之一,本文利用FY3B卫星微波成像仪（MWRI）L1级亮温数据和L2级雪水当量数据,以及东北典型林区野外实测雪深数据,对Chang算法、NASA 96算法和FY3B雪深业务化反演算法进行了验证与分析。结果表明：在东北典型林区的雪深反演中,Chang算法和NASA 96算法反演的雪深波动都比较大,当森林覆盖度f≤0.6时,NASA 96算法表现比较好,均方根误差值在3种算法中较小,但当f >0.6时,NASA 96算法失真严重。当考虑纯森林像元（f=1）时,Chang算法低估了雪深47%。当f≤0.3时,FY3B业务化算法始终优于Chang算法。整体上,FY3B业务化算法相对稳定,具有较高的精度。     

基于HJ-1A CCD1数据的台湾相思树叶面积指数反演

基于HJ-1A CCD1环境卫星数据,以福建沿海地区普遍分布的台湾相思树为研究对象,利用回归分析法(NDVI、OSAVI、EVI、HJVI)和PROSAIL辐射传输模型,构建台湾相思树LAI反演模型。同时,利用同步野外地面实测数据,将模型估算LAI值与实测LAI值进行对比。结果表明：(1)相比归一化植被指数NDVI、优化土壤调节指数OSAVI和增强型植被指数EVI 3种常用植被指数,引入修正大气、土壤背景影响的蓝、绿波段的环境植被指数HJVI来反演相思树LAI具有更高的精度(R²=0.7344,RMSE=0.1421);(2)本研究所选4种植被指数构建的最优反演模型均为非线性模型,其中,环境植被指数HJVI反演LAI最优模型为幂函数模型,表明相思树LAI与植被指数之间呈非线性变化;(3)PROSAIL辐射传输模型法比回归分析法反演相思树LAI的精度有较大提高(R²=0.7903,RMSE=0.1303),可见PROSAIL模型法构建反演模型能更好地反演相思树LAI。     

铅污染水稻的冠层高光谱特征研究

本研究通过铅污染土壤中的水稻盆钵栽培试验,考察了水稻对土壤重金属铅的吸收以及铅对水稻生长的胁迫,并借助地面高光谱辐射仪器获取多个生育期（苗期、分蘖前期、分蘖盛期、拔节期和孕穗期）的水稻冠层高光谱反射数据。在进行光谱测量的同时测定了水稻植株体内的铅含量与冠层叶片叶绿素含量。分析结果表明:铅污染胁迫下水稻冠层叶片叶绿素含量与叶绿素a、b组成变化明显,可见光区间520nm～560nm和630nm～690nm处是铅污染水稻对冠层反射高光谱敏感的特征波段。通过模拟高光谱分辨率遥感传感器MODIS的相应波段（第4通道:545nm～564nm、第1通道附近:620nm～670nm）以及考虑叶绿素的荧光特征（760nm）,本研究分别选择敏感波段中的552nm,672nm与760nm构造了复合归一化污染指数CNDPI（Compos-ite Normalized Difference Pollution Index）,分析发现CNDPI能够明显地区分不同铅污染水平的水稻。在分蘖前期采用适当的冠层光谱反射率形式（敏感波段、CNDPI）可以实现水稻铅污染的遥感监测。