基于遗传神经网络的克钦湖叶绿素反演研究

叶绿素a浓度能够在一定程度上反映内陆湖泊水质情况。为实现对克钦湖水体叶绿素a浓度的监测,于2010年8月15日对克钦湖进行了现场光谱测量和同步采样。通过分析叶绿素a浓度和光谱数据之间的关系,建立基于反射比、人工神经网络和遗传神经网络的叶绿素a浓度估测模型。结果表明:利用R700nm/R670nm反射比建立的模型估测精度为R2=0.67;人工神经网络模型的估测精度较高,R2=0.882;将遗传算法引入神经网络之后,模型的估测精度进一步提高,R2达到0.956,将模型预测的结果与克里格内插法相结合对研究区的叶绿素a空间分布情况进行定量估测,发现北湖的叶绿素a浓度明显高于南湖,有由北向南逐渐递减的趋势,这为今后利用高光谱数据对克钦湖叶绿素a浓度大面积遥感反演提供了研究基础。     

长春市南湖叶绿素a浓度高光谱估测模型研究

利用野外高光谱仪(ASD Field Spec radiometer)在长春南湖进行了反射光谱测量和同步水质采样分析,通过研究水体藻类叶绿素a浓度与其高光谱反射特征之间的相关关系,采用单波段反射率、反射率比值法和一阶微分法分别建立了叶绿素a的高光谱定量模型。结果表明:三者与叶绿素a线性相关程度都比较高,决定系数在0.70左右,而且其显著水平P<0.01,都可以用于叶绿素a的定量遥感,其中单波段模型效果最好。为今后利用高光谱传感器在南湖进行叶绿素a浓度大面积遥感反演提供了研究基础。     

南海珊瑚礁光学浅水海域多光谱遥感水深反演

海洋水深信息对研究珊瑚礁海域资源与环境具有重要作用。南海珊瑚礁海域测深数据受多种条件限制施测困难,在时间与空间方面数量非常有限。文章针对南海岛礁海域以I类水体为主导的海水光学特性,以南沙群岛库归沙洲海域为例,使用Sentinel-2多光谱卫星遥感影像和同期过境的MODIS卫星数据,构建底质光谱,采用半分析半经验模型计算海水表面遥感反射率与海水叶绿素浓度,通过对数比值模型进行该地区光学浅水海域遥感水深反演分析,并进一步通过多时相反演水深融合提升精度。经与多波束实测水深数据验证,研究区域反演水深总体均方根误差和平均相对误差分别为2.68 m 和9.99%。该方法通过叶绿素浓度推演部分海水光学特性,可以从多光谱卫星影像中快速获取南海岛礁光学浅水海域初步水深信息,供相关海洋领域分析与应用。     

基于高光谱数据提取水体叶绿素a浓度的混合光谱模型

从模型的精度和稳定性方面,与传统的经验模型比较显示,利用原始数据的一阶微分数据进行叶绿素a浓度混合光谱模型反演最佳。最后,以此模型对三种不同年份测量的地面高光谱数据进行了叶绿素a浓度的提取。实验结果表明混合光谱模型可以作为遥感监测水体叶绿素a含量的定量模型。     

探讨遥感反演模型技术在水质参数监测中的具体应用

叶绿素a(Chl-a)是江河湖泊水体水质状况评价的重要指标之一。以妫水河为研究区,利用实Chl-a浓度数据和同步的环境一号卫星(HJ-1 A)多光谱数据对妫水河水体Chl-a浓度的遥感反演模型进行研究,结论对于提高遥感反演的精度,并为妫水河的水质遥感监测提供技术和方法参考。     

基于星载雷达特征参数的黄河冰厚反演及冰储量估算

冰厚是冰凌成因分析及预报的重要基础信息,可为防凌减灾提供重要依据。以黄河内蒙古段包头至头道拐水文站为例,利用Sentinel-1雷达影像结合Sentinel-2光学影像对研究区河冰厚度进行估算,首先对Sentinel-2光学影像进行处理,提取凌汛期前黄河主河道边界;然后对Sentinel-1雷达影像进行处理,提取2个强度信息和4个极化分解参数,分析6个雷达特征参数与河冰厚度的相关性;选择相关性最高的参数,采用统计回归方法建立冰厚反演线性回归模型,模型的调整R²为0.657,验证RMSE为9.82 cm,MRE为13.46%,MAE为8.26 cm;对凌汛期黄河冰厚进行反演,分析冰厚时空变化特征,并估算冰储量,同时讨论了河冰的散射机制。研究证明了主动微波遥感数据在黄河冰厚反演中的可行性,可为黄河内蒙古段防凌减灾提供科学参考。     

基于高光谱技术的湖泊富营养化综合评价研究——以贵阳市百花湖为例

为了能够准确、快速、大范围地对湖泊富营养化进行监测评价,以贵阳市百花湖为实例,首先,对其水体进行光谱实测与水体采样实验,以及对水体光谱进行归一化、一阶微分、二阶微分等处理,诊断各水质参数的敏感波段,建立其水质参数的高光谱遥感定量模型;其次,探讨湖泊水质高光谱反射率与水质参数浓度之间的定量关系,并采用综合营养状态指数法(TLI)对百花湖富营养化进行评价。结果表明:(1)利用水体光谱的一阶微分反射率分析光谱与水质参数之间的相关性,得出水质参数(Chl-a、TP、TN、SD、CODMn)的敏感波段分别为699nm、823nm、399 nm、563nm、504nm;(2)利用水质参数敏感波段对湖泊水质参数进行估测的效果较为理想,各估测模型R2分别达到0.8276、0.7711、0.7917、0.9213、0.8328;(3)采用水质参数的实测值与估测值对百花湖富营养化评价结果是一致的,且均为中营养化,说明采用高光谱技术对湖泊富营养化的监测与评价是可行的。     

应用MODIS影像估测太湖水体悬浮物浓度

以太湖为研究区域,同步获取悬浮物浓度实测数据、水体反射光谱数据和MODIS卫星影像数据,构建基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)的悬浮物遥感估测模型.为了削弱大气效应,对MODIS影像了进行了粗略大气纠正.通过悬浮物特征光谱分析,将MODIS各敏感波段及波段组合与悬浮物浓度实测值进行相关分析,并应用实测光谱数据进行验证.在此基础上,运用回归分析建立半经验反演模型,并对模型进行了评价和应用.研究结果表明,MODIS影像可以很好地对大型内陆湖泊的悬浮物浓度进行遥感估测.250 m波段2 500 m波段4与1 000 m波段14是探测悬浮物的敏感波段.波段组合上,500 m组合因子r4/r3、r4-r3估测悬浮物含量的精度很高,适于构建反演模型;1 000 m波段8、11、131、4的多元组合也是构建模型的较好选择(R2均不低于0.85).     

基于高分卫星数据的龙泉湖水质富营养化分析与评价

为了研究成都市水质富营养化情况,选取了龙泉湖作为研究对象,通过对龙泉湖实地采集水样以及高分一号实时遥感影像数据进行处理,准确地评价出了龙泉湖水体所处的富营养级别。通过对龙泉湖实地数据进行水样参数浓度测量以及实地光谱曲线处理,获得相关的水质反演所需的敏感波段或者波段组合,得出了5个水质参数的反演公式,既而对校正预处理过的高分一号遥感数据进行富营养等级评价。在对各个评价的指标参数进行分析后,选择适合龙泉湖富营养状态评价的叶绿素chl_a、总磷TP、总氮TN、透明度SD、高锰酸盐CODmn五个参数指标,利用综合营养状态指数法对整体水域进行水质富营养化评价,得出龙泉湖目前处于中度营养状态,并初步进行了准确性分析论证。     

丹江口水库总磷浓度遥感反演及其时空特征研究

水体中总磷(TP)的浓度是水质参数中的主要指标之一,借助遥感技术的时效性、宏观性和经济性的优势,反演其时空分布特征信息,对于调查、管理和保护水库生态系统是必要的。研究选取覆盖丹江口水库的多期Landsat 8 OLI遥感影像,结合现场的水体采样实测数据,利用不同的波段组合,分别采用线性回归和非线性模型对水体的TP浓度进行遥感反演,分析TP浓度的时空特征和变化规律。结果表明:(1)TP浓度与可见光波段组合相关性较好,丰水期回归的相关系数最高为0.746,枯水期回归的相关系数最高为0.684;(2)TP浓度在不同时期差异性显著,丰水期浓度总体低于枯水期;(3)库区TP浓度的空间变化明显,水库中心区TP浓度相对于整个库区较低,沿库周围水体和河流入库口TP浓度为全库最高区域,而且常年处于高浓度状态;(4)自丹江口水库蓄水以来,TP浓度高值明显减少,与近年来水库实施的生态保护政策有关。     

机载高光谱遥感在内陆水体或海湾水质监测中的研究与应用现状

与传统卫星遥感相比,机载高光谱遥感具有高时空分辨率、机动灵活等优势,可解决传统水质监测方法中存在的短板问题。机载高光谱遥感反演方法可以更全面地反映水质的时空分布变化,能够更好地捕捉地物光谱特征以提取更多的水质参数,适用于内陆水体或海湾的水质监测和水体污染的应急遥感监测。文章简述了机载高光谱遥感的特点,阐述了机载高光谱遥感水质监测的原理、监测对象和方法,综合介绍了有人机载和无人机载高光谱遥感在内陆水体或海湾水质监测中的研究与应用现状,剖析了机载高光谱遥感在水质监测中的问题,并对未来的发展趋势进行了展望。     

三峡小江回水区真光层深度及其影响因素分析

为探讨三峡水库运行初期小江回水区水体的光学特性,2007年5月~2008年5月对回水区5个断面水下光合有效辐射(PAR)与常规水质指标进行监测,分析了真光层深度的时空特征及其影响因素.研究区域真光层深度空间差异不明显,但季节变化显著,冬季最高,夏季最低.回归分析表明光合有效辐射(PAR)衰减系数与透明度、总悬浮物浓度有显著的相关性(R2=0.861 9,R2=0.764),与叶绿素a相关性不明显(R2=0.011 3).进一步研究分析表明真光层深度、总悬浮物浓度、叶绿素a主要受小江河口流量、小江回水区水位的影响,复杂的水动力条件与独特的水文条件是影响三峡水库小江回水区真光层深度变化的主要因素.     

基于MODIS数据的云南抚仙湖星云湖水质污染遥感调查方法研究

水质遥感监测方法可以反映水质在空间和时间上的分布情况和变化,满足目前对水质调查实时、大尺度的评价要求。文章以云南抚仙湖星云湖为研究区,将实测的叶绿素a浓度、悬浮物含量和MODIS遥感数据各波段比值进行相关分析,结果表明:MODIS数据250m分辨率的r2/r1的波段组合能够较好地反演叶绿素a浓度,而500m分辨率的(r4-r3)/(r4+r3)的波段组合对于悬浮物浓度的反演能力最好。通过对它们进行回归关系分析,得到适合抚仙湖星云湖的遥感定量模型。     

半干旱区内陆湖泊透明度高光谱估测模型研究——以松嫩平原查干湖为例

通过实测查干湖高光谱数据,建立透明度(Secchi Disk Depth,SDD)单波段估测模型、比值估测模型以及神经网络高光谱估测模型,并以确定性系数R2以及剩余残差RMSE为指标进行了验证.通过对单波段估测模型和比值估测模型进行比较发现,单波段模型估测结果与比值模型相差无几,而水体透明度经对数处理有利于模型精度提高,但是神经网络模型是三者中最优的.查干湖透明度高光谱定量估测模型的建立,有利于今后利用遥感影像,对查干湖水体透明度进行全面估测,对于研究和监测查干湖水体水质状况有重要意义.     

基于Worldview-3与Sentinel-1 SAR数据的草原矿区复垦植被生物量反演方法研究

利用多源遥感数据定量反演矿区复垦植被生物量是高效、动态、大面积监测土地复垦和生态恢复效果的必要手段之一。本文以内蒙古草原露天煤矿为研究区,联合遥感光学与雷达数据各自的优势,探索基于Worldview-3(WV-3)与Sentinel-1 SAR数据的矿区复垦植被生物量反演方法,选择主成分-小波变换(W-PCA)算法对WV-3与Sentinel-1 SAR数据进行融合,揭示波段反射率、植被指数、后向散射系数及纹理特征等参数与生物量之间的相关关系,建立多变量的生物量反演模型,并分析不同生物量模型的空间不确定性。结果表明:(1)通过W-PCA算法得到融合后的图像,信息熵的提高反映了融合图像与光学WV-3图像相比具有更多的细节信息,平均梯度的提高反映了融合图像与Sentinel-1 SAR图像相比具有更高的清晰度和更丰富的纹理信息。融合后的第8波段相关系数最高、光谱扭曲度最低、光谱保真度最高。(2)通过相关性分析,发现增强型植被指数(EVI)、归一化植被指数(NDVI)、VH极化、VH均值纹理以及融合后第8波段与生物量显著正相关。WV-3的NDVI与Sentinel-1的VH_ME建模精度(R²=0.834 0,RMSE=16.464 6 g/m²,Ac=81.52%)最高,融合后的第8波段验证精度(R²=0.798 3,RMSE=22.828 3 g/m²,Ac=74.64%)最高。(3)基于不同模型的残差不确定性分析,Sentinel-1 SAR数据变量建立的模型估测结果更容易出现高估及饱和现象,两者联合变量建立的模型可实现优势互补,利用融合数据建立的模型明显改善生物量小于40 g/m²时的高估计现象以及生物量大于100 g/m²时的两者饱和现象,其不确定性降低2.42~9.68 g/m²。因此,利用光学和雷达遥感融合能够有效提高复垦植被生物量的估算精度,为草原矿区复垦植被精细监测提供有效的数据支持。     

水质监测中激光诱导荧光遥测技术的应用

激光诱导荧光(LIF)遥测是针对大面积水域富营养化状况进行原位、实时、快速测量的一种先进的监测技术。利用自行研制的水体污染LIF遥测系统对太湖水域进行了一次较为全面的测量,以测得的溶解有机物(DOM)荧光因子、瑞利散射因子和叶绿素a荧光因子分别代表各测量点的DOM浓度、浊度和叶绿素a浓度。同时以Skalar三维荧光成像仪测量各点DOM浓度,多参数水质分析仪测量浊度和叶绿素a浓度。对比分析了LIF遥测系统测量DOM荧光因子、瑞利散射因子和叶绿素a荧光因子与DOM浓度、浊度和叶绿素a浓度关系。结果表明LIF系统测得的DOM因子与三维荧光成像仪测量的DOM浓度值一致性较好(R=0.88733),而瑞利散射因子和叶绿素a荧光因子与多参数水质测量仪测得浊度值和叶绿素a浓度值线性相关性较差,相关系数分别为-0.39185和0.4552。对上述差异产生的可能原因进行了讨论,并阐述了LIF遥测技术在水质监测中的应用前景和潜在的应用限制。     

基于Landsat-8数据南海近岸悬浮泥沙与叶绿素a浓度定量反演

为了对南海近岸海域海水悬浮泥沙与叶绿素a进行浓度估算,基于Landsat-8数据确定悬浮泥沙与叶绿素a的敏感波段并构建估算模型。结果表明,Landsat-8数据第一、二、四波段对悬浮泥沙浓度较为敏感,第一、二、三波段对叶绿素a浓度较为敏感,而以上单波段仍不能单独用于准确提取该区悬浮泥沙与叶绿素a,故建立多种形式的统计模型。由第一、二、四波段线性组合形成的悬浮泥沙浓度反演模型的相关系数达到0.904,平均相对误差为10.24%,反演精度为89.76%。由第一、二、三波段线性组合形成的叶绿素a浓度反演模型的相关系数达到0.886,平均相对误差为11.27%,反演精度为88.73%。     

基于环境一号卫星影像的淮南潘集采煤塌陷积水区富营养化评价

通过研究淮南潘集杨庄采煤塌陷积水区水体水质指标与环境一号卫星影像4个波段反射率值之间的关系,针对叶绿素、透明度、总磷、总氮、高锰酸钾指数5项主要水质参数建立了遥感监测模型。采用综合营养状态指数法,评价了该地区水体整体水质富营养化程度。评价结果表明,该塌陷积水区水体为轻度—中度富营养化,与实测水样分析监测的结果基本吻合,证明了水质遥感模型反演技术在当地水质监测中的适用性和可靠性,为实现该地区水质动态监测与预警提供了技术支持。     

联合SAR与光学遥感数据的山区积雪消融识别北大核心CSCD

积雪消融是气候变化和水资源管理的重要影响因素。本文联合Sentinel-1与Sentinel-2时序数据,提出了一种联合SAR与光学遥感数据的积雪消融识别方法。以祁连山区八宝河流域为研究区,利用ESTARFM时空数据融合模型得到与Sentinel-1同时相的Sentinel-2模拟数据,提取流域积雪覆盖范围;基于SAR多时相多极化变化检测算法提取湿雪;结合光学遥感与DEM数据对SAR提取的湿雪进行校正,最终获得八宝河流域消融期内18个时相干湿雪分布。利用GF-2影像和消融期的Sentinel-2影像分别对积雪和湿雪面积进行精度验证,结果表明该方法能够快速识别积雪消融时空变化,总体分类精度OA高达99%,Kappa系数高达0.86。同时,利用同一天早晚过境相差约12小时的升、降轨SAR数据对比分析了积雪消融变化特征。根据实验数据集分析表明,八宝河流域内干湿雪分布随时间剧烈变化,消融初期湿雪主要集中在河谷低海拔区域且消融速度快,随着气温的升高积雪消融至高海拔区域,而干雪主要分布在四周高海拔山区。且由于过境时间的差异,在整个消融期,降轨数据提取的湿雪面积小于升轨数据提取的湿雪面积。     

中大西洋营养盐富集实验中浮游植物生长的营养盐限制作用

借助中国首次环球科学考察航次,在中大西洋航段现场对表层海水进行了添加N、P、Si的营养盐富集实验,通过实验过程中水体营养盐浓度、叶绿素a（Chl-a）浓度以及温度等参数的分析,探讨了实验海区浮游植物生长的营养盐限制作用。结果表明,添加N、P、Si都可造成实验水体中Chl-a浓度明显增大,且N对浮游植物生长的限制作用最明显,其次为P,Si的作用最弱。实验过程中水体N／P值的变化同叶绿素a浓度及浮游植物生长速度（R）没有可对比性,N／P值与后两者之间的相关性都差,可以认为水体中N／P值并不能单独限制浮游植物生长。实验水体温度同Chl-a浓度和R值间也缺乏相关性,表明水体温度同样不能控制浮游植物生长。