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42.
刘振 《中国海洋湖沼学报》2013,31(6):1350-1355
The Spratly (Nansha) Islands in the South China Sea have considerable economic and important militarily strategic status. Ocean color remote sensing is an effective mean of surveying and research and especially it is useful for areas that are difficult to access, such as Thitu Island and its reef in the Spratly Islands. The Hyper-spectral Optimization Process Exemplar (HOPE) model, developed by Lee et al. (1999) is a rapid and robust bathymetry method that uses hyper-spectral remote sensing. In this study, using Hyperion hyper-spectral sensor data and HOPE, we derive bathymetry and bottom albedo measurements around Thitu Island and its reef. We compare the distribution of bottom depths from C-MAP with that derived from the Hyperion data. The retrieved bathymetry results correlate well with the distribution obtained from the bathymetry contour from 2.0 to 20 m. The average difference between Hyperion and C-MAP for two selected transects was 17.1% (n=59, R=0.848, RMSE=2.342) and 10.9% (n=59, R2=0.834, RMSE=0.463). The retrieved bottom albedo is homogeneous in the lagoon and significantly non-homogeneous around the lagoon. These results indicate that HOPE could be very useful for bathymetry studies for the islands of the South China Sea. 相似文献
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基于水色遥感的黄、东海叶绿素a浓度季节和年际变化特征分析 总被引:2,自引:1,他引:1
海洋叶绿素a浓度是衡量海洋浮游植物的生物量和富营养化程度的最基本指标之一。黄、东海叶绿素a浓度年际变化显著,其影响因素需深入分析。本文依据黄、东海的地理位置、水深和生态特征将其分为5个区域进行研究。由5个区域叶绿素a浓度的季节变化可以看出,水华发生早晚依次是黄海西岸—北黄海中部—南黄海中部—东海陆架区—东海近岸海区。从年际变化可以看出,除东海陆架外,其它4个区域的变化幅度均较大。在冬季和夏季,5个区域的基础生物量在2008年均达到最低;在春季和秋季,黄、东海近岸和北黄海中部的年际变化较大,5个区域在2006年春季均达到最高;2009年秋季较其它年份均低。5个区域基础生物量由高到低为:黄、东海近岸较高,然后是北黄海中部和南黄海中部,东海陆架最低。从与水温、风速和有效光合辐射的相关分析来看,浮游植物生长的年际变化受海面风速的影响较大。近岸区域水体混合均匀,营养盐丰富,风速较小时水体稳定有利于浮游植物生长,而水深较深区域,风速较大时,营养盐易补充到表层,有利于浮游植物生长。 相似文献
44.
利用2006—2007年4次908计划ST06区块海洋光学调查的数据和MODIS水色遥感数据,对台湾海峡及周边海域的水色光谱特性进行了研究和分析。结果显示该海域的水色光谱主要有4个类型:类型1光谱峰值出现在580 nm附近,谱峰两侧遥感反射率随波长变化迅速减小,主要分布在紧靠中国大陆的海域;类型2光谱峰值出现在540~560 nm之间,具有谱峰宽的特点,主要分布在台湾海峡靠近大陆的一侧;类型3光谱与大洋水体光谱类似,主要分布在台湾西南的南海区域和吕宋海峡区域;类型4光谱在.450 nm附近出现极小值,在500~600 nm之间出现峰值,主要出现在台湾海峡中部和靠近台湾岛的一侧。其中类型2和4水体分布具有明显的季节特征。类型3、4、2、1对应的叶绿素a浓度和悬浮泥沙浓度呈上升趋势,对应的透明度依次降低,该海域以二类水体为主。 相似文献
45.
46.
提出了一种星载激光雷达CALIOP气溶胶数据辅助的MODIS/Aqua水色数据大气校正方法,并在长江口及其邻近浑浊水体区域进行了实验。通过与实测光谱数据的对比分析说明,本文方法能在一定程度上避免如近红外波段离水辐亮度为零的假设的不合理性,摆脱对实测数据的依赖,有效地反演离水辐亮度,修复SeaDAS软件中短波红外-近红外联合大气校正算法中短波红外波段引起的产品的条带问题。 相似文献
47.
黄海、东海二类水体漫衰减系数与透明度反演模式研究 总被引:25,自引:0,他引:25
黄海、东海是典型的二类水体区域,总悬浮物含量高,水体光学特性复杂.利用2003年春秋季黄海、东海水色联合试验中获取的高质量现场实测数据,建立了由遥感反射比反演水体在490nm波段的漫衰减系数和海水透明度的统计反演模式.这两种模式皆采用490,555,670nm三个波段的组合,漫衰减系数的反演值和实测值的相关系数为0.96,平均相对误差为17.2%;透明度的反演值与实测值的相关系数为0.95,平均相对误差为16.8%.对两种反演模式对遥感反射比输入误差的敏感性进行了分析,结果表明反演模式对±5%的遥感反射比输入误差导致490nm波段的漫衰减系数反演误差最大为27.3%,透明度最大误差为22.7%,并利用2003年春秋季同一海区的实测数据对模型进行了检验,漫衰减系数的平均相对误差为25.0%,透明度的为16.5%.给出了412,443,510,520,555,565nm各波段的漫衰减系数同波段490nm的漫衰减系数之间的关系,结果表明,在400~600nm波段中的每一个波段的漫衰减系数与490nm波段的漫衰减系数的相关性较高,相关系数都超过了0.98.这样利用建立的各波段漫衰减系数关系模型可以从一个已知波段的漫衰减系数反演出其他任何波段的漫衰减系数,这就在水色反演和应用中大大减少了未知因子的个数. 相似文献
48.
MERIS遥感数据特性及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
中等分辨率成像频谱仪(M ER IS)是搭载于由欧洲空间局(ESA)发射的迄今为止最大的综合性环境卫星ENV ISAT-1上的主要传感器,由法国和荷兰共同研制,是目前水色传感器中最有优势的传感器之一。文中主要介绍了M ER IS遥感数据的特点,与M OD IS、SeaW IFS传感器相比,M ER IS在波段设置与辐射灵敏度等方面都有较大的优势,更适合于海洋水色的应用。针对M ER IS的波段设置,重点介绍了M ER IS数据在海洋水色的应用范围与应用原理,并简要介绍其在大气与陆地上的应用。 相似文献
49.
水体体散射函数是描述水体中光在各方向散射特性的一个重要的固有光学参数,对水色遥感、水环境监测与保护、海气交互过程研究、水下军事目标跟踪等领域具有十分重要的意义。水体体散射函数测量尤其是覆盖0°—180°范围的广角体散射函数测量技术起步较晚,直接测量难度较大,一直以来都是一个棘手的科学难题。本文梳理了国内外广角水体体散射函数测量技术的发展历程,对于广角体散射函数测量技术,从原理上大致可以分为单一探测器转动式、多个固定探测器阵列式以及面阵CCD成像式等3大类,对不同测量原理下的测量技术进行详细分析,并对广角水体体散射函数测量技术在海洋生物光学、气泡跟踪、水色遥感等方面的相关应用进展进行总结和归纳,并对未来广角水体体散射函数的发展趋势和应用前景进行展望。 相似文献
50.
认识海洋在全球碳循环中的作用及其对环境变化的响应,需要高时空分辨率的观测数据。由于轨道宽度、云雨天气、太阳耀斑等的影响,单一的水色传感器的观测能力十分有限,将多源海洋水色卫星进行融合是提高水色数据时空覆盖的一种有效途径。SeaWiFS和MERIS分别于2010年12月11日和2012年5月9日停止运行,在很大程度上降低了水色融合产品时空覆盖的提升。我们在融合过程中加入了FY-3 MERSI数据,生成了全球海洋叶绿素浓度遥感融合产品数据集。数据源包括SeaWiFS、MERIS、MODIS-Aqua、VIIRS和MERSI。结果表明:加入MERSI后,融合产品的日平均有效空间覆盖提高了9%;采样频率(同一区域一年中获取有效数据的次数)由57天/年提高到109天/年。利用实测数据和国外同类融合产品(ESA GlobColour和NASA MEaSUREs)对新的数据集进行了质量评价。与实测数据相比,加入MERSI的融合产品精度与未加入MERSI的融合产品基本一致;与国外同类融合产品的偏差小于10%。新数据集的时间序列特性与未加入MERSI的融合产品以及单传感器的一致。 相似文献