1986—2017年胶州湾水体透明度时空变化及影响因素研究

借助遥感技术能够获取长时序大范围数据的特点,利用1986-2017年的Landsat TM/ETM+/OLI影像,通过构建基于实测数据的定量反演模型,分析了32年来胶州湾海域水体透明度的时空分布特征和变化规律,并探究其主要影响因素。结果表明,年均水体透明度的变化范围为1.55~2.55m,且空间分布规律稳定,呈现东南高西北低的特点;季均水体透明度从高到低依次为冬季(2.09m)、春季(1.83 m)、秋季(1.82 m)、夏季(1.43 m)。利用气象数据及胶州湾流域的土地利用分类/景观格局数据,从自然环境和人类活动两方面分析影响胶州湾水体透明度时空分布的因素,发现胶州湾水体透明度与入海径流量、降水量存在显著的负相关关系,并受到近海养殖区破碎化程度和修建大型人工设施等人为因素的影响。     

长时序Landsat的北极Lena河DOC浓度变化及驱动力分析

北极Lena河是世界第十长河,也是北极地区第二大河,其年径流量约占北冰洋淡水总量的20%,同时将陆地生态系统上的大量有机物携带进海洋,并且在全球碳循环中起到非常重要的作用。卫星遥感数据是监测河流有机碳循环的重要数据源,特别是在无冰期的高纬度地区。本研究的目的是:(1)建立一种高精度反演算法估算北极Lena河的溶解有机碳DOC (Dissolved Organic Carbon)浓度;(2)分析长时间序列遥感影像中DOC浓度的变化特征;(3)探讨北极Lena河的DOC浓度变化的主要驱动因素。本文中主要构建了一种基于谷歌地球引擎GEE的遥感反演算法,利用1999年—2018年的Landsat影像反演得到了北极Lena河的有色溶解有机物CDOM(Chromophoric Dissolved Organic Matter)浓度。基于CDOM与DOC这两种水体成分的实地测量值之间的强相关性(R2=0.873),本文将CDOM反演结果转换为DOC浓度。在此基础上,本文分析了近20年的北极Lena河无冰期DOC的时空动态变化。研究结果表明反演算法所表现的性能证实了使用Landsat系列不同传感器长时间监测河流DOC变化的能力。利用增强回归树模型分析了北极Lena河的DOC变化的是土地覆盖变化、流域坡度、气象因子、人类活动以及纬度地带性等众多驱动因素的共同影响,而季节性,地域性和规模性也会影响DOC浓度与上述驱动因素之间的定量关系。总之,本文的结果可以提高监测北极地区不同河流中DOC变化及其通量的能力,并加深对北极碳循环的了解。     

水体上方云和云阴影检测算法

目前常见的云和云阴影检测主要针对陆地表面,而对于不同类型水体光谱特征对检测结果影响的研究较少.因此针对富含泥沙或者叶绿素的水体,利用云与水体的光谱差异,采用波段组合的方式来识别潜在云像元,提高薄云像元的识别精度;根据云阴影与不同类型水体的光谱特征差异,采用设定动态阈值的方法,准确识别云阴影.利用目视解译法对检测结果进行验证发现,云像元位置准确,边界清晰,总体正确率高于90％;云阴影方位精准,结构完整,总体正确率高于88％.     

渤海海域CALIOP 与MODIS 气溶胶光学厚度相关性分析

以渤海海域为试验区,对经过时间、空间和波段匹配的 MODIS/Aqua 550 nm 气溶胶光学厚度产品与 CALIOP 532 nm 通道反演得到的气溶胶信息在五种不同空间采样窗口(10 km ×10 km,30 km ×30 km,50 km ×50 km,70 km ×70 km 和90 km ×90 km)、三种不同时间尺度(日、月、季度)下进行了相关性拟合分析.研究发现,较小的空间采样窗口可以更准确地反映气溶胶的局部变化特征,而以季度为时间统计单元能更好地体现气溶胶的季节变化特性.实验结果表明,在10 km ×10 km 采样窗口中,春季的日数据之间相关性较高;春季和秋季的月均值之间高度相关(R 均大于0.950).从而证明,在特定时间和空间尺度下,上述两种数据之间确存在良好的相关性,为利用遥感数据反演渤海海域气溶胶光学厚度信息提供了新的途径.