渤海湾叶绿素浓度的反演与验证（英文）

叶绿素a浓度是浮游植物现存量的表征。本文基于2012年春季渤海湾叶绿素实测数据,下载了相应的遥感数据,利用MODIS数据的OC3M和OC2方法进行叶绿素浓度a反演,利用GOCI数据的波段比值、OC3G以及YOC算法对叶绿素a浓度进行反演,反演结果与实测结果的空间分布趋势一致。由反演精度分析,GOCI的波段比值法与MODIS的OC3M算法的反演精度相近,GOCI数据的YOC叶绿素浓度算法在渤海湾反演精度比其他反演算法高。     

南海北部叶绿素a浓度遥感反演算法评估与COCTS反演算法构建

本文利用2018年9—10月和2020年7—8月在南海北部海域获取的叶绿素a浓度和遥感反射率现场实测数据,对3种叶绿素a浓度标准算法（OC2v4、OC3M和OC4v4）及3种区域算法（OC4v4＿TP、OC2＿X、INOC3）进行了模型精度评估;根据我国自主海洋水色卫星（HY-1C和HY-1D卫星）搭载的水色水温扫描仪（COCTS）的波段设置,构建了适用于我国南海北部海域的两波段、三波段、四波段和五波段比值的叶绿素a浓度反演算法。研究结果表明：标准算法的反演精度优于区域算法;针对HY-1C和HY-1D卫星构建的五波段比值OC5＿C算法反演精度较标准算法反演精度有很大提高,叶绿素a浓度反演值与实测值的平均绝对误差为0.08μg/L,平均相对误差为21.36%,可为我国海洋水色卫星遥感数据在南海及同类水体的定量化应用提供算法支撑。     

大连湾及邻近海域水体叶绿素浓度荧光遥感算法研究

叶绿素荧光遥感算法为探测近岸海域二类水体叶绿素浓度开辟了新途径．基于大连湾及邻近海域的实测数据,本文研究了海水叶绿素浓度的荧光遥感算法．结果表明：随着海水叶绿素质量浓度的增高,荧光峰出现显著的红移现象,叶绿素质量浓度与荧光峰波长存在着正相关关系．此外,基于MODIS、MERIS及GLI传感器荧光波段建立的荧光基线高度算法较差,不适用于该研究海域．选择680、685、690、695、700、705nm作为荧光峰波长建立的荧光基线高度算法,随着选定波长的增大,该算法拟合的相关性逐渐增高,最大相关系数（R2）可达0．91;而以实测荧光峰波长建立的荧光基线高度算法最佳,乘幂函数拟合优于线性拟合,拟合方程为P（chl）=3．167×10^5 FLH^1.45（R2=0．93）．本研究为新一代海洋水色卫星传感器的开发、建造提供了科学依据,并为已有高光谱传感器在叶绿素荧光遥感反演方面的应用打下了基础．     

基于实测数据的北海区海水表层叶绿素a浓度遥感定量反演

为提高我国海洋水色遥感技术和海水环境监测水平,文章根据北海区海水遥感现场监测数据,基于经验算法和荧光基线高度法的回归分析,开展海水表层叶绿素a浓度的遥感定量反演,并选取北黄海近岸海域样本数据进行算法检验。研究结果表明:辽东湾等9个北海区典型海域具有相同或相似海水表层光学特性,适宜建立海水表层叶绿素a浓度遥感定量反演模型;典型海域海水表层叶绿素a浓度与遥感反射率之间的相关关系较强,模型均为简单波段比值模型;二类海水研究区域海水表层叶绿素a浓度与荧光基线高度之间的相关关系不明显;北黄海近岸海域海水表层叶绿素a浓度的最优模型遥感定量反演值的相对误差的平均值为0.669μg/L。     

基于BP神经网络渤海湾表层叶绿素浓度反演方法探讨

由于渤海湾水质光学性质复杂,使用传统线性叶绿素浓度反演方法进行反演时的精度不高。为提高渤海湾叶绿素浓度的反演精度,利用2012年4月渤海湾的表层叶绿素浓度实测数据和GOCI同步遥感反射率数据,建立了渤海湾叶绿素浓度反演的BP神经网络模型,并与GOCI的3种叶绿素浓度业务算法(OC2算法、OC3G算法和YOC算法)进行比较。结果表明,在渤海湾GOCI 3种业务算法的标准误差均大于1,决定系数均小于20%;BP神经网络算法的标准误差为0.615 4,决定系数为89.98%,且反演的叶绿素浓度分布与实测值的分布趋势一致,反演的精度高于GOCI传统业务算法。因此该BP神经网络模型可用于反演春季渤海湾表层叶绿素浓度,且反演精度比GOCI业务反演算法精度高。     

珠江口水体叶绿素荧光特性研究

利用2003年1月和2004年1月珠江口实测的遥感反射率和叶绿素浓度,建立了基于实测1nm带宽及其模拟MERIS遥感反射率数据的叶绿素荧光特征与叶绿素浓度之间的拟合关系。基于实测1nm带宽遥感反射率光谱,叶绿素荧光峰的位置和高度分别与叶绿素浓度之间存在良好的线性关系和指数关系;基于模拟MERIS遥感反射率数据,叶绿素荧光峰的高度与叶绿素浓度之间存在良好的线性关系,叶绿素荧光峰位置与叶绿素浓度之间不存在明显的相关关系,但可作为叶绿素浓度数量级的有效探针。利用2006年5月和8月的珠江口实测遥感反射率和叶绿素浓度对拟合结果进行了检验,结果表明其精度较高,说明叶绿素荧光特征在探测叶绿素浓度时效果良好且MERIS数据在近岸二类水体叶绿素浓度反演、水质监测等方面有着良好的应用前景。     

南海北部水体叶绿素a浓度反演的生物光学模型

利用2003年至2005年秋季在南海多个航次的现场观测数据,研究了南海北部海区遥感反射率的变化,并分析了用于全球海洋叶绿素a浓度反演的OC2和OC4模型在本海区的适用性。结果表明,在南海北部海域,OC2和OC4模型高估了叶绿素a浓度,高估范围一般约在80%—200%之间,其中最高可达640%,即OC2和OC4模型并不适用于南海海域。在此基础上,根据现场实测的表观光学数据,利用遥感反射率比值(Rrs(433)/Rrs(555))与叶绿素a浓度的关系建立了两套能够精确反演南海北部海域叶绿素a浓度的本地化经验算法———算法1和算法2,并利用其对南海北部海域的叶绿素a浓度进行反演。结果表明,由本地化模型反演得到的叶绿素a浓度与实测的叶绿素a浓度具有较好的相关关系,其平均相对偏差分别为51%和53%,相关系数为0.75。     

基于现场光谱数据的珠江口MERIS悬浮泥沙分段算法

利用珠江口海域4个航次共59个站位的实测遥感反射比和悬浮泥沙数据(悬浮泥沙浓度范围为4-140g·m-3),建立了利用MERIS遥感数据反演珠江口悬浮泥沙浓度的分段算法.算法以Rrs(620)/Rrs(560)=0.9为阈值,当Rrs(620)/Rrs(560)<0.9时,红绿波段比值可以较好地反演悬浮泥沙浓度.随着悬浮泥沙浓度的增加,Rrs(620)/Rrs(560)>0.9,红绿比值趋于饱和,对悬浮泥沙的变化响应不敏感,此时采用包含红波段和近红外波段的波段比值提取水体的悬浮泥沙浓度.利用该分段算法从MERIS遥感图像中提取珠江口水体的悬浮泥沙浓度分布,得到较好的结果.     

HY-1 CCD宽波段水色要素反演算法

利用2003年春季黄海、东海区现场实测数据,建立了HY1卫星4波段CCD成像仪水色要素反演算法.由于HY1CCD的宽波段特性阻碍了黄色物质的反演,因此反演的水色要素仅包括水体表层的总悬浮物、悬浮泥沙(SS)以及叶绿素a的浓度.现场遥感反射率光谱由ASD地物波谱仪测量,对于叶绿素a的浓度利用现场萃取荧光法测量,总悬浮物、悬浮泥沙由实验室滤膜称重法获得.反演算法的拟合相关系数均大于0.88,平均相对误差在40%以下.对反演算法进行了误差灵敏度分析,结果表明对于总悬浮物、悬浮泥沙和低浊度水体中的叶绿素a的浓度反演算法能够满足日常的业务运行要求,但是对于高浊度水体中叶绿素a的浓度反演算法对某个波段组合比较敏感,仍需要进一步探讨.     

珠江口藻华水体总吸收系数的变化特性及高光谱反演模式

基于2007年8月海洋光学浮标在珠江口投放期间获得的近16天的实测生物光学数据, 对一次藻华过程中水体总吸收系数和水色光谱的变化特性及其相互关系进行了研究。结果表明, 藻华前后水体中非藻类物质尤其是有色溶解有机物在蓝光波段具有较强的吸收贡献, 而当藻华爆发时, 随着叶绿素a浓度的急剧增大, 浮游植物的吸收贡献明显增强; 各波段之间总吸收系数呈现出较好的线性相关关系, 吸收光谱蓝绿波段比值的变化对遥感反射率的光谱分布有重要的贡献; 据此建立了对水体总吸收系数反演的经验关系模型, 表现出较高的反演精度, 计算值与实测值之间相对偏差的均方根在可见光波段可控制在24%以内。     

CMODIS资料提取叶绿素a浓度的反演算法研究

中分辨率成像光谱仪(CMODIS)是我国“神舟3号”飞船上对地观测主载荷,是我国第一台上天的具有测量海面叶绿素a浓度能力的成像光谱仪.利用宽视场海洋水色扫描仪(SeaWiFS)反演叶绿素a浓度作为参考值建立CMODIS资料处理模型,得到三个基于蓝绿波段比值法的叶绿素a浓度反演算法,平均相对误差分别为26.6%,24%和33.5%,均方根误差分别为1.16,1.15和1.23 mg/m3.在叶绿素a浓度反演误差允许范围小于35%的条件下,比值算法的适用范围为悬浮泥沙浓度小于5 g/m3的海区.悬浮泥沙的强散射作用导致比值算法在高悬浮泥沙浓度条件下产生高估叶绿素a浓度反演值的现象;在中低悬浮泥沙浓度的海区,悬浮泥沙和浮游植物对离水辐亮度的综合作用使比值算法存在低估叶绿素a浓度的趋势.     

荧光法遥感海面叶绿素浓度的波段选择研究

本文从荧光波段范围内的大气效应出发,提出了可能应用于荧光法遥感海面叶绿素浓度的波段。并且用同一高度的航空遥感资料建立了荧光线高度值随波段中心位置和带宽变化的定量线性模式。其次,通过对不同度的航空遥感资料分析,提出了最佳波段选择的判别式。最后得到了两组最佳波段,基本上能满足遥感海面叶绿素α(文中简称叶绿素浓度)的使用要求。     

中国东部海域浮游植物类群遥感反演研究

浮游植物类群遥感反演能够为全面认识浮游植物在海洋生态系统中的作用提供重要的数据资料。但由于复杂的水体光学特性,近海浮游植物类群遥感反演存在着巨大挑战。本研究以复杂光学二类水体—中国东部海域为研究区,通过使用3种建模方法,即波段组合法、基于奇异值分解的多元线性回归法、基于奇异值分解的XGBoost回归法,利用遥感反射率数据反演浮游植物类群。经原位实测数据集验证,基于奇异值分解的XGBoost回归法构建的8类浮游植物叶绿素a浓度反演模型的精度最高,其中硅藻、甲藻的叶绿素a浓度反演模型在验证集上的决定系数均大于0.7。相比之下,3种建模方法估算得到的绿藻、蓝藻和金藻的叶绿素a浓度精度较低（验证结果的决定系数小于0.45）。同时,研究评估了OLCI影像的3种大气校正方法（C2RCC、POLYMER、MUMM）在中国东部海域的适用性。结果显示,相对于其他两种大气校正算法,C2RCC在各波段有较好的表现（均方根误差小于0.004 8 sr⁻¹）。将3种浮游植物类群反演模型应用到大气校正后的OLCI影像,验证结果显示,利用基于奇异值分解的多元线性回归法建立的硅藻叶绿素a浓度模型有较好的反演精度（决定系数为0.56）。     

基于HJ-1卫星数据的荣成湾叶绿素a浓度时空变化特征分析

本研究利用4个航次的叶绿素a浓度实测值以及HJ-1卫星数据,对三种适用于黄海Ⅱ类水体的叶绿素a浓度反演算法(MODIS OC3M算法、NSOAS黄东海算法和进化建模法)的精度进行了验证,并利用其中的最优算法对荣成湾海域2009~2016年叶绿素a浓度的时空变化特征进行分析,以期为该海域的生态修复提供科学参考。结果表明:OC3M算法为最优算法,利用其反演得到的叶绿素a浓度季节变化特征为:秋季最高,夏季和春季次之,冬季最低;年际变化上,天鹅湖及近岸区叶绿素a浓度整体呈下降趋势,养殖区的叶绿素a浓度保持稳定;叶绿素a浓度的空间分布呈现近岸高、外海低的变化趋势。     

河北海域叶绿素a浓度遥感反演业务化算法

构建了一种适用于河北海域二类水体的叶绿素a浓度遥感反演业务化模型。将MODIS 1B数据第一波段反射率与河北海域叶绿素a浓度实测数据进行相关分析,通过回归拟合建立遥感反演模型,并选择不同时间、不同区域的实测数据对模型精度与稳定性进行了检验。结果表明:模型相关系数为0.73,平均相对误差31.4%~35.9%之间,模型适用于河北海域叶绿素a浓度业务化遥感监测,这对于监测河北海域赤潮和富营养化状况具有重要的现实意义。     

基于GF-4遥感数据的叶绿素浓度反演算法研究

高分四号(GF-4)遥感卫星数据于2016年6月被正式公布并投入使用,它是目前世界上空间分辨率最高、幅宽最大的地球同步轨道遥感卫星。其空间、时间上的高分辨率特点使得该卫星在海洋灾害监测方面具有较大的发展潜力。文章基于2009年10月22日的珠江口赤潮水体,建立了一个适应于GF-4波段设置的叶绿素浓度反演算法(决定系数r2=0.90;均方根误差RMSE=0.1)。通过辐射传递方程的数值计算软件Hydrolight模拟数据进行比对,发现该算法具有较好的适用性(r2=0.92;RMSE=0.23)。进一步应用该算法和GF-4卫星遥感数据分析了2016年5月发生在广西的赤潮事件,反演结果与现场调查结果吻合较好。这是国内第一次在广西临近海域使用GF-4遥感数据反演包含赤潮水体的叶绿素浓度分布数据产品,可为海洋文明建设和海洋灾害调查等提供有效的技术支持。     

利用SeaDAS从SeaWiFS卫星数据反演中国东海叶绿素浓度

卫星海洋遥感反演海中叶绿素浓度,对海洋初级生产力估算及赤潮预报均有重要意义.本文介绍了SeaWiFS卫星传感器业务化算法OC4,利用SeaDAS软件反演中国东海叶绿素浓度,并与东海同步现场数据进行验证.结果表明:利用SeaDAS方法计算的东海叶绿素含量与实测含量之间具有较好的相关性,但总体上计算值要高于实际测量值;东海叶绿素含量具有分带性,河口、近岸海域高,中陆架次之,外陆架最低,这种发育特点与该海域的陆源营养盐输入、海洋动力系统有着显著的关系.     

黄、东海区总悬浮泥沙对HY-1 CCD数据叶绿素浓度反演的影响

悬浮泥沙含量对叶绿素浓度遥感反演具有一定的抑制作用,我国近岸水体受其影响更为严重.利用国家卫星海洋应用中心组织的2003年春季大规模黄、东海区海上试验获得的较高精度实测数据,详细分析了该海区各站点总悬浮泥沙含量、叶绿素浓度与遥感反射率之间的关系,确立了悬浮泥沙含量对叶绿素浓度反演的影响方式,从而获得了不同悬浮泥沙含量条件下,HY-1卫星CCD等效波段的叶绿素浓度反演模式.分析结果表明,将总悬浮泥沙含量小于6 mg/L定义为中低混浊度水体,把大于6 mg/L定义为中高混浊度水体,然后通过选择不同的悬浮泥沙修正指数分别建模,相关性能够达到实用反演的要求.建模的精度分别为中低混浊度水体,相关性R2= 0.919,平均相对误差= 0.277;中高混浊度水体,相关性R2= 0.877,平均相对误差=0.564.中高混浊度水体叶绿素浓度的反演误差较大,主要体现在低叶绿素浓度区(Cchl<1 mg/m3),表明利用CCD数据反演中高混浊度水体低值叶绿素浓度模式还有待于进一步完善.     

基于FY-3A的湛江湾及其邻近海域叶绿素a遥感监测研究

叶绿素a质量浓度是水体水环境一个重要指标。本文结合实测的叶绿素a质量浓度、水体的光谱数据和FY-3A中等分辨率成像光谱仪的数据,研究利用FY-3A遥感监测湛江湾及其邻近海域叶绿素a质量浓度的可行性。研究结果表明,湛江湾海域大部水体接近一类水体,二类水体主要集中在湛江港附近的狭小封闭海域;OC4算法可以用于湛江湾海域的叶绿素a质量浓度的遥感监测,实测叶绿素a质量浓度与反演的叶绿素a质量浓度具有较好的相关性,相关系数R达到0.7以上;FY-3A中等分辨率成像光谱仪的数据可以较好地反映湛江湾海域叶绿素a质量浓度的空间分布。     

基于SDGSAT-1影像的总悬浮物浓度反演方法研究

总悬浮物浓度是海洋的重要水质参数之一,其对水体透明度、水下光场及初级生产力有显著影响,同时对河流入海口与海岸带冲淤变化过程有重要作用。本文基于我国自主研制的SDGSAT-1卫星遥感影像,使用准分析算法（Quasi-Analytical Algorithm,QAA）获取水体固有光学量,并结合2022年4月黄河口区域总悬浮物浓度实测数据,建立水体固有光学量与总悬浮物浓度实测数据的单波段、波段加减、波段比值,以及多波段组合等模型并开展遥感反演,最后将反演结果同实测数据及基于Sentinel-2B影像的总悬浮物浓度反演结果进行对比。研究结果表明：基于SDGSAT-1影像的总悬浮物浓度反演结果在黄河口高浓度区域的决定系数为0.622,均方根误差为7.94 mg/L;基于Sentinel-2B影像的总悬浮物浓度反演结果在黄河口高浓度区域的决定系数为0.589,均方根误差为8.27 mg/L。故在我国近岸海域总悬浮物浓度反演方面,SDGSAT-1影像反演精度与Sentinel-2B影像反演精度相媲美。