太湖水质参数MODIS的遥感定量提取方法

本文利用MODIS数据的可见光、近红外波段和准实时的地面采样数据,分别利用线性回归模型和神经网络模型反演了太湖的叶绿素a和悬浮物浓度.结果表明,利用MODIS数据的波段组合(M2/M8)和(M2/M9)可估算太湖的叶绿素a浓度;而MODIS数据的波段组合(M12/M17)、(M13/M17)及MODIS(M4)波段能定量估算太湖的悬浮物浓度,但估算精度仍不能满足实际需要.因此,构建了一个以MODIS可见光及近红外波段为输入,以太湖水质参数为输出的2层BP神经网络模型反演太湖的水质参数,大大提高了反演精度.     

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。     

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。     

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...     

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。     

粤西海域总氮遥感反演初探

总氮质量浓度是衡量水环境的主要指标之一。以粤西海域为研究对象,将实测的总氮质量浓度和水体高光谱遥感反射率数据进行回归分析处理,结果表明:无论是单波段,还是波段因子,总氮质量浓度与水体高光谱遥感反射率的相关性仅达到0.593;研究区域的总氮和悬浮物具有较好的相关性,相关系数最高可以达到0.76。通过悬浮物间接的遥感监测粤西海域的总氮是一个有效的途径。     

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。     

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。     

S波段雷达数据反演土壤水分的模拟分析和验证

中国自主研制的环境减灾卫星星座（HJ）中包含多颗光学和雷达小卫星,这些小卫星计划于2007年底陆续升空。其中,载有S波段合成孔径雷达（SAR）的HJ-1C星,预计于2008年发射,该卫星设置有S波段（3.2GHz）,采用VV极化方式,入射角变化范围是25°～47°。本文根据该雷达卫星的系统参数,利用AIEM模型的模拟数据反演土壤水分的变化。首先,对传统单极化SAR数据反演土壤水分的方法（基于简单散射模型）在S波段的适用性进行了分析（共检验了四个波段数据,分别是Ku波段、C波段、S波段和L波段）,结果表明该方法可应用于S波段,且应用效果比C波段好;然后,对以往研究中该方法可采用的不同水分参数形式进行了比较分析,结果表明,以垂直极化幅度作为土壤水分参数效果最好;最后,利用模拟数据对该方法进行验证,结果在两次数据入射角差为5°时,近80%数据的误差在5%以内。     

风云静止卫星双星立体观测云顶高度反演初步研究

推导出利用风云静止卫星双星视云坐标计算云下点坐标和云顶高度的理论算法,对静止双星865E/104.5E和86.5E/112E两种组合观测条件下视云位移分布特征以及视云位移与云高关系进行分析计算,在此基础上,提出一种可以实现全区域高精度立体云高反演的非线性视云位移云高反演模型。结果显示,观测数据空间分辨率0.01°条件下,两种双星组合云高分辨率平均值分别为1.28 km和0.93 km,表明86.5E/112E组合反演精度优于86.5E/104.5E组合。最后,利用FY2D和FY2F双星数据在西北太平洋进行立体云高反演实验,并将反演结果与Cloudsat卫星微波雷达云高测量数据进行对比分析。     

基于MODIS谱纹信息融合的海洋溢油检测方法

鉴于仅依赖光谱特征或纹理特征的传统溢油检测算法的信息检测精度较低的问题,本文提出了一种新的光学遥感数据的谱纹海面溢油检测方法。谱是光学遥感数据的油膜敏感波段图像,纹是利用灰度共生矩阵计算获得的图像纹理特征,将这些特征相结合,引入支持向量机方法（Support Vector Machine,SVM）,建立谱纹海面溢油检测模型。本文以2006年渤海溢油事故为例,利用中等分辨率成像光谱仪MODIS的光学遥感数据对溢油进行检测,MODIS的第2波段为油膜敏感波段,所以,第2波段图像即为选取的谱特征,经过对各个纹理特征的分析得到,均值、对比和相关3个特征量可作为溢油提取的纹理特征。检测结果的总体精度达91.23%。试验结果表明,将MODIS图像的光谱特征和纹理特征相结合,可有效地对渤海海洋油膜信息进行检测,并具有很强的抑制噪声能力。     

QUANTITATIVE MODELING OF SUSPENDED SEDIMENT IN MIDDLE CHANGJIANG RIVER FROM MODIS

1INTRODUCTIONThe quality of water is traditionally determined by col-lectingwatersamplesandanalyzingthesamplesin a lab-oratory. However, sampling is very much hard sledding,time-consuming, slow and expensive, and easily in thecontrol of weather conditions, and does not include allwater areas. Satellite estimates of water quality havefound widespread application. Remote sensing instru-ments have been applied in water quality monitoringwith varying success (DANA and RICHARD, 1999;RUDD…     

Practical Model of Sea Ice Thickness of Bohai Sea Based on MODIS Data

Sea ice thickness is one of the most important input parameters in the studies on sea ice disaster prevention and mitigation. It is also the most important content in remote sensing monitoring of sea ice. In this study, a practical model of sea ice thickness (PMSIT) was proposed based on the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data. In the proposed model, the MODIS data of the first band were used to estimate sea ice thickness and the difference between the second-band reflectance and the fifth-band reflectance in the MODIS data was calculated to obtain the difference attenuation index (DAI) of each pixel. The obtained DAI was used to estimate the integrated attenuation coefficient of the first band of the MODIS at the pixel level. Then the model was used to estimate sea ice thickness in the Bohai Sea with the MODIS data and then validated with the actual sea ice survey data. The validation results showed that the proposed model and corresponding parameterization scheme could largely avoid the estimation error of sea ice thickness caused by the spatial and temporal heterogeneity of sea ice extinction and allowed the error of 18.7% compared with the measured sea ice thickness.     

基于GPS的河北省冬春季节MODIS水汽校正模型研究

以河北省为例,利用GPS水汽进行MODIS水汽的校正模型研究。通过GPS水汽与MODIS水汽的比较发现,两者的相关系数超过0.879,均方根误差达到2.31 mm,说明两者存在较好的相关性和一定的偏差;利用线性回归方法分别构建城市和区域MODIS水汽校正模型,实验证明,利用实测GPS水汽对城市模型和区域模型进行可靠性验证,9个测站的模型检验的均方根误差小于1 mm。两类模型均可有效提高MODIS水汽精度,满足气象预报应用的要求。     

海面溢油光学卫星遥感监测能力分析

 海面溢油对海洋生态的影响具有频率高、范围广和危害大的特点。卫星遥感已成为海面溢油监测的重要手段。本文从海面油膜光谱特性出发,与常用的光学卫星传感器建立对应关系,根据对不同光学遥感卫星的空间分辨率、时间分辨率、幅宽和波段数等主要物理参数的对比分析认为,MODIS传感器和HJ-1卫星有较强的海面溢油监测能力。故此,采用MODIS、BJ-1、HJ-1和FY-3光学卫星影像,对2006年3月和2011年6月渤海海面溢油污染事故进行了遥感监测。MODIS遥感图像可以清晰反映出2006年和2011年这2次溢油污染事故中海面油膜信息,HJ-1卫星遥感影像则能反映出2011年溢油污染事故中海面油膜信息,而BJ-1和FY-3卫星遥感影像不能反映出海面油膜信息。HJ-1、BJ-1和FY-3卫星在波段设置上相似,但是,BJ-1和FY-3卫星不能反映出油膜信息,所以,本文进一步对这2次溢油事件中的MODIS遥感影像的油水光谱反差和海水光谱方差进行计算,并对结果进行比较分析,实验结果表明,当MODIS某一波段的海水光谱方差小于油水光谱反差时,则该波段可以显示出油膜信息;而当油水光谱反差小于或接近海水方差时,则不能反映出海面油膜信息。从波谱响应、空间分辨率和时间分辨率,以及监测实例中说明MODIS传感器有较强的海面溢油监测能力。     

土壤粒径的光谱响应特性研究

以实验室制备的5个不同粒径水平的土壤样本和室内高光谱数据为基础,通过对光谱数据进行重采样、数学变换等预处理并进行单因素方差分析、相关性分析和回归分析,探讨土壤粒径的高光谱特性,建立了光谱数据预测土壤粒径的校正模型。结果表明,土壤粒径对反射光谱有显著的影响,波长越长影响越大;在全波段范围内土壤粒径和光谱数据都呈负相关关系,对原始光谱数据进行微分变换能增加其与土壤粒径的相关性;以反射率一阶微分建立的回归模型为反演土壤粒径的最佳模型,其建模决定系数■、预测决定系数■、预测相对偏差RPD分别为0.666,0.653,2.043,预测均方根误差RMSE为0.175。     

城市尺度组分温度的ASTER数据遥感反演

为了获取城市尺度组分温度,实现城市水热平衡的高精度反演,探索了一种多波段热红外遥感影像的城市尺度组分温度反演算法.算法选取了植被、土壤和不透水表面等3种组分,并且针对ASTER数据,利用线性混合像元分解方法获取像元平均比辐射率,以MODIS近红外数据估算大气水汽含量和大气透过率,采用牛顿迭代法获取大气平均温度,并用最小...     

MODIS_LST与AMSR-E_BT的相关性及地表温度反演

本文以2007年和2008年MODIS每日地表温度（LST）数据及AMSR-E地表亮温（BT）数据为研究对象,结合土地覆盖类型数据,统计分析MODIS_LST与AMSR-E_BT在不同土地覆盖类型、频率和极化方式条件下的相关性。结果表明,频率在18.7、23.8和36.5 GHz的AMSR-E-BT与MODIS_LST的相关性较大,且在垂直极化通道上的相关性较在水平极化上大;不同土地覆盖类型,与MODIS_LST相关性较大所对应的AMSR-E微波通道不同。同时,考虑混合像元问题对相关性的影响,对25种不同地物类型组合下MODIS_LST与AMSR-E-BT的相关性进行统计分析,发现混合像元中地物类型越多,则二者相关性越小。最后,采用多元线性回归分析法,根据不同土地覆盖类型建立反演回归模型,对部分研究区域MODIS-LST进行反演,误差平均在±3.15 K以内,与不考虑下垫面覆盖的模型比较,反演MODIS_LST精度平均提高了1.5 K。     

Comparison of modelled- and remote sensing- derived daily snow line altitudes at Ulugh Muztagh,northern Tibetan Plateau

The ice cap Ulugh Muztagh in the central Kunlun Shan at the northern fringe of the Tibetan Plateau is a very isolated region with arid cold conditions. No observational, meteorological or glaciological ground truth data is available. Using the Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS) Level 1 radiance Swath Data(MOD02QKM) with a spatial resolution of 250 m, transient snow lines during the months of July to September in 2001 to 2014 are derived. Results are used to calibrate the physical based Coupled Snowpack and Ice surface energy and Mass balance model(COSIMA). The model runs on a representative detail region of Ulugh Muztagh(UM) on a digital elevation model with the same spatial resolution as the MODIS bands. In the absence of field observations, the model is driven solely by dynamically downscaled global analysis data from the High Asia Refined analysis(HAR). We compare remote sensing derived and modelled mean regional transient snow line altitudes in the course of consecutive summer seasons in 2008 to 2010. The resulting snow line altitude(SLA) and annual equilibrium line altitude(ELA) proxy of both methods coincide very well in their interannual variability in accordance with interannual variability of climatic conditions. Since SLAs of both methods do notconsistently agree on a daily basis a usage of remote sensing derived SLAs for model calibration in the absence of field observation data is only limitedly feasible for daily analysis. ELA approximation using the highest SLA at the end of ablation period may not be applied to UM because the negative winter mass balance(MB) is not reflected in the summer SLA. The study reveals moderate negative MB for UM throughout the modelling period. The mean regional MB of UM accounts for-523±410 mm w.e. a-1 in the modelling period. Hence UM seems not to belong to the area of the ‘Karakorum anomaly' comprising a region of positive mass balances in recent years which has its centre presumably in the Western Kunlun Shan.