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.     

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MODIS数据定量判识沙尘暴方法的对比研究

利用MODIS数据,结合具体实例,对比研究当前几种利用光谱特征定量判识沙尘暴的方法。从理论上剖析各方法的原理,分析其优劣,并提出一套新的算法的组合方式。研究结果表明,新的组合算法有不小的改进：①大大降低了单一算法在不同时间或地区图像中阈值取值不稳定的影响,减少了图像噪声造成的误判,增强了其通用性和稳定性;②明显减弱了太...     

MODIS数据的云顶高度反演

云的辐射特性和它的高度影响到辐射的收支可以导致地球的变暖或变冷,在地球大气能量收支平衡中．云具有特别显著的调节作用,是影响气候变化的一个重要因子。云顶性质包括云顶气压、云顶温度和有效云量或有效比辐射率。很多方法被用来从多光谱资料中估计云参数,而CO₂薄片算法(截断法)则是使用被动遥感资料反演云顶性质的重要方法之一。利用15μmCO₂吸收带的几个吸收不同的MODIS红外波段,对于大气不同高度层次的不同敏感度,通过从地球大气系统的几个CO₂波段同时测量向上红外辐射,以及大气的温度和透射率廓线的基础上,可以推断出云顶气压。这项技术应用于HIRS资料上已经有20年的历史,而EOS系列地球环境卫星的升空,使EOS上搭载的MODIS探测器成为第一个拥有CO₂薄片波段的高空间分辨率探测器。本文依据CO₂薄片算法(截断法)的理论模型结合实例讨论算法的特点及不足,同时分析其误差以利改进。     

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MODIS数据云相态反演的人工增雪效果评估

针对人工增雪效果评估获取物理证据的迫切性与特殊性,选取2006年11月22-24日新疆阿克苏地区暴雪过程的EOS/MODIS卫星数据,应用"三光谱云相态反演法"对该地云团的变化过程进行了研究,可以看出反演结果与实际情况完全相符。同时针对此次暴雪发生前进行的飞机人工增雪作业,探讨了用反演结果进行效果评估的可行性,证明反演结果可清晰的展示人工增雪后云团从混合云到冰云的发展过程。结果表明:"三光谱云相态反演法"具有理论和实际应用的优势。MODIS数据云相态识别技术可以用于人工增雪效果评估。     

基于MODIS数据的气溶胶光学厚度反演

气溶胶在大气污染事件中扮演重要角色。光学厚度作为大气气溶胶的一个重要光学属性,常作为其他相关科学研究的重要参数。本文以ENVI5.0为平台,利用经典的暗像元算法,对2011年8月5日北京地区的MODIS卫星遥感影像数据进行了气溶胶光学厚度(AOD)反演,并对其空间分布进行了分析,为环境监测部门提供了大气污染治理依据。     

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...     

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。     

四川草原MODIS数据的产草量估算

四川草原是我国5大牧区之一,其可利用的天然草地占全省草原总面积的85%,准确掌握草原产草量信息对草原管理和当地经济发展具有重要意义。本研究利用2011年7月MODIS不同分辨率(250m、500m、1km)NDVI、EVI产品和同期地面调查数据(共181个采样点),对四川草原4种主要草地类型(即高寒草甸草地、高寒灌木草地、高寒沼泽草地和山地疏林草地)产草量鲜重分类型建立估产模型。研究发现,NDVI对该地区4种主要草地类型产草量的拟合效果普遍优于EVI;相对于500m和1km的遥感数据,250m的遥感数据拟合效果较好;分草地类型建立模型的效果优于对全体样本建立模型;该地区除高寒沼泽草地用幂函数模型拟合效果较好外,其余均用指数模型进行建模效果较好;对该地区各草地类型建立的最优估产模型,精度均在70%以上,回归判定系数R2在0.75以上;利用最优模型对2011年四川省草原进行估产,总体估产精度约为90%。     

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。     

Temporal-Spatial Variation of Surface Suspended Matter and Controlling Factors in the Inner Shelf of the East China Sea in Winter

Based on the observed surface suspended matter in the East China Sea in February 2007 and June 2015, an empirical model was established using L1 b's band 4 data to retrieve surface suspended matter from the Moderate Resolution Imagine Spectroradiometer Terra imagery. The squared correlation coefficient is 0.8358, and the root mean square error is 0.4285 mg L-1. The model reflects the distribution characteristics of surface suspended matter in the inner shelf of the East China Sea. In this paper, the satellite images of the study area were retrieved in January from 2001 to 2015, and the monthly distribution of surface suspended matter were obtained. The inter-annual distribution of the study area is similar, and the concentration of surface suspended matter is higher near the shore than offshore. A large amount of surface suspended matter is transported southeast under the influence of Zhejiang and Fujian coastal current and Taiwan warm current. Only a small amount of surface suspension can reach the Kuroshio area. The surface suspended matter concentration changes obviously near the estuary because of the effect of differences in the flux of the Yangtze River. Meanwhile, winter monsoon, temperature front, El Ni?o events, and other factors affect the distribution of surface suspended matter in 100 m isobath to coastal water but minimally influence the distribution in 100 m isobath to deep sea.