太湖水体的后向散射概率

假设2004年10月太湖水体的吸收系数和遥感反射比的测量误差为0,利用生物光学模型,通过优化算法,在光学深水区模拟获得水体的后向散射系数,然后通过后向散射概率和颗粒物后向散射系数之间的定量关系,获得水体中可能真实的颗粒物后向散射概率结果表明,太湖水体的颗粒物后向散射概率不是一个定值,可以表示为波长的二次函数,在442、488、532、589、676和852nm处分别为0.017、0.017、0.027、0.033、0.054和0.094,均值为0.041,标准偏差为0.030。     

秋季太湖悬浮物高光谱估算模型

2004年10月,在太湖设置67个采样点,现场测量了水体遥感反射比、后向散射系数和辅助参数,实验室分析了水体的悬浮物浓度和水色要素吸收系数.本文在对遥感反射比光谱分析的基础上,比较了几种水体遥感反射比光谱估算悬浮物浓度的方法,结果发现广泛应用的带比值项的算法,虽然可以应用于太湖总悬浮物浓度估算,但是普遍存在相对误差较高的弱点.通过对光谱的分析,确定了750hm单波段算法的参数,并提出了利用近红外812nm波峰高度来估算水体悬浮物的方法.文中还详细阐述了为什么比值算法等在太湖水体悬浮物浓度估算中相对误差比较高,并解释了利用近红外估算精度高的原因,并指明以上算法在遥感应用中的优点和不足,以及现实水体(水质)遥感对现有遥感器配置和遥感算法的需求.     

基于反射光谱和模拟MERIS数据的太湖悬浮物遥感定量模型

利用地物光谱仪研究了太湖水体的反射光谱特征,通过对比分析,发现580nm反射率值和810nm的反射峰高是太湖悬浮物的敏感波段,并通过光谱微分的方法,发现840nm附近的一阶微分与悬浮物浓度相关性最好,基于上述结论,分别建立了太湖悬浮物的反射光谱和一阶微分遥感定量模型,并利用反射光谱数据,模拟MERIS数据的波段设置,结果表明MERIS第5、12、13波段可以很好的估测太湖的悬浮物浓度.     

东太湖CDOM吸收光谱的影响因素与参数确定

CDOM吸收特性是湖泊水色遥感的重要研究内容之一,影响着水体的遥感反射率;吸收光谱的形状一般符合波长的负指数关系,但不同水体的形态因子即S值是不同的.实地采集东太湖水样,实验室测量叶绿素、悬浮物质以及黄色物质的组份含量,室内测试计算水样的CDOM吸收光谱,根据光谱曲线形状,把样点分为三组,分别进行考察,结果发现对东太湖春季水体而言,浮游植物的降解对CDOM吸收具有重要甚至主导作用;水体中有机悬浮颗粒占有一定的比例,在测试或计算东太湖总的吸收或散射系数时,必须充分考虑有机悬浮颗粒的吸收与散射特性,否则会带来较大的误差;以500nm为分界点,把300—700nm的波段范围分为两个部分即300—500nm和500—700nm,分别定义CDOM吸收光谱的曲线斜率即S值,可以提高CDOM吸收光谱的估测精度,把S值定义为随波长线性变化的函数,可以进一步提高CDOM吸收光谱的估测精度,对东太湖春季水体而言,当:300≤λ<500nm时,S(μm-1)=-0.0193×λ 20.821,当500≤λ≤700nm时,S(μm-1)=-0.0121×λ 16.003.     

非传统湖泊水色遥感的现状与发展

外界环境条件以及自身因素的驱动,改变了传统湖泊水色遥感垂向均一的理论假设前提,基于垂向非均匀条件的湖泊水体水色参数的遥感称之为非传统湖泊水色遥感.本文分析了传统水色遥感面临的挑战,且非传统湖泊水色遥感中藻类叶绿素a浓度的垂向分布类型及其定量表达、水下光场分布的定量表达模型与数值模拟方法,给出垂向异质水体遥感反射比的定量表达式,分析了藻类垂向异质对水色参数遥感反演模型的影响,最后提出下一步需要重点关注的问题.     

太湖水体散射特性及其空间分异

利用Wetlabs公司研制的AC-S和BB9于2006年10月24目至11月2目对太湖水体的散射系数和后向散射系数进行了测量,在此基础上建立了太湖水体散射系数与后向散射系数之间的关系模型。用2种曲线函数模拟,即在蓝光波段使用S形曲线模型,在绿光和红光波段使用逆函数模型,各模型的MAPE和RMSE变化范围分别为0.027-0.156m^-1、0.005-0.050m^-1,模型整体预测精度都较高。研究发现后向散射系数与散射系数的空间分异现象明显,北部梅梁湾、湖心区、西部及西南部水域散射较强,而东太湖、胥口湾等东部水域的散射相对较弱。     

太湖水体秋季散射特性及其相关因素分析

水体散射特性的研究是水色遥感和水生态学研究中重要的组成部分.通过对2007-11-08至2007-11-21在太湖获取的水体固有光学属性和室内水样分析数据的分析,研究太湖水体散射特性及其相关因素.结果表明,太湖水体散射系数与波长之间存在幂函数递减规律,平均幂指数为0.82±0.21,变异系数为25.39%;粒径分布斜率与幂指数以及散射系数ln(550nm)/1n(756nm)之间存在线性相关,R2分别为0.894和0.783;后向散射率与无机悬浮物浓度之间指数负相关R2=0.854;折射指数与无机悬浮物浓度和无机物与有机物的比例之间指数负相关,R2分别为0.851和0.781.     

基于高频次GOCI数据的太湖悬浮物浓度短期动态和驱动力分析

总悬浮物是水体中重要的光学敏感物质之一,很大程度上决定了水柱中光的吸收、散射和衰减,同时吸附营养盐、重金属和有毒有害物,对水体物质生物地球化学过程、沉积物埋藏动力和湖泊环境演化具有重要的意义.基于星地同步实验和静止水色成像仪GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)构建了太湖悬浮物浓度估算模型,并分析了典型风浪过程中太湖悬浮物浓度短期动态变化过程.研究表明:对太湖水体悬浮物浓度较为敏感的波段为GOCI的第7波段(745nm)和第8波段(865 nm),悬浮物浓度与对应波段遥感反射率线性相关决定系数分别为0.72和0.55;基于GOCI第7波段的悬浮物浓度单波段遥感估算模型能较为准确地估算太湖的悬浮物浓度,模型相对均方根误差和平均绝对百分误差分别为28.3%和24.4%.通过研究典型风浪过程前后太湖悬浮物浓度变化发现其短期动态变化显著,风速、风向是悬浮物浓度短期动态变化的重要驱动因素,悬浮物浓度与风速呈正比,并随着风向扩散;高频连续GOCI影像结果显示悬浮物浓度短期动态变化对风浪扰动的响应有一定的滞后性,滞后时间为数小时到1天,悬浮物沉降与沉积物再悬浮的临界风速约为3.4 m/s.     

复杂山区光学遥感反射率计算模型

提出一种复杂山区光学遥感反射率计算模型,以有效消除地形影响,计算地表反射率．通过推导地形影响下的方向反射,结合辐射传输方程,考虑地表反射目标接收的太阳直射辐射为方向．方向二向反射,反射目标接收的大气漫散射和周围地形背景反射辐射为半球．方向二向反射的综合过程,发展了基于方向反射的地形影响消除和地表反射率计算模型．利用GOMS模型模拟数据及真实光学遥感数据对模型应用能力进行了评价,结果表明此模型具有有效的地形消除能力以及大气校正能力,模型的建立为后续山区定量遥感的应用提供技术支持．     

基于辐射传递模拟及人工神经网络技术的二类水体光学组分的反演

介绍了一种基于辐射传递模拟和人工神经网络技术(ANN)的二类水体水色要素(CHL,SPM,CDOM)的反演算法.在辐射传递模拟计算中,纯海水吸收和散射、浮游植物吸收的数据或模型是已发表的被广泛采用的结果.黄色物质和非浮游植物颗粒吸收以及海洋颗粒物的散射模型从COASTLOOC数据中导出.另外,还利用了一个新的海洋颗粒物后向散射概率模型,在该模型中颗粒物后向散射概率是颗粒有机物与SPM比值和波长的甬数.把上述定义的固有光学性质作为输入,经过辐射传递模拟得到海表面以下辐照度反射比数据集,然后将该模拟数据集用于训练不同的人工神经网络,获取水色和水色要素浓度之间甬数关系的最佳近似.利用以上建立的基于人工神经网络的算法,把COASTLOOC数据集和PMNS数据集的辐照度反射比作为输入进行水色要素反演,通过比较反演值和真实测量值来评价算法性能.结果显示,建立的基于ANN的二类水体水色要素反演算法具有很好的性能.     

基于叶绿素荧光峰特征的浑浊水体悬浮物浓度遥感反演

内陆水体光学特性复杂,其水质参数遥感反演是当前环境遥感研究的热点与难点.2004年10月在太湖实测了67个站点的遥感反射率与相应站点水质参数浓度,通过对水体反射率光谱的分析发现,秋季太湖悬浮物主导了水体光学特性,叶绿素荧光峰的特征主要体现为悬浮物浓度的变化.据此建立了基于水面实测岛光谱遥感反射率数据的叶绿素荧光峰特征与悬浮物浓度之间的拟合关系,发现二者具有很好的响应关系.具体分析了叶绿素荧光峰绝对高度、基线高度、归一化高度(分别归一化到560nm附近最大反射率波段与近红外810nm附近最大反射率波段)及荧光峰积分面积(包括积分总面积、基线以下面积与基线以上面积)等儿种光谱特征与悬浮物浓度之间的关系,其相关系数(R2)分别为0.8822、0.7483、0.8901、0.8547、0.8927、0.8877、0.8632,平均相对误差分别为27.25%、41.03%、27.11%、25.75%、24.91%、25.47%、27.54%.总体反演精度较高,其中总积分面积法效果最好,基线高度法效果最差,而叶绿索荧光峰波段的位移与悬浮物浓度之间不存在明显的相关性.研究结果表明叶绿素荧光峰特征在浑浊内陆水体悬浮物浓度信息提取中具有很好的应用前景,该方法可为浑浊的二类水体悬浮物遥感反演提供了一个新思路.     

太湖水体3种典型水质参数的高光谱遥感反演

以富营养化污染严重的太湖为研究区,设计并实施了2次太湖航空遥感综合实验,获取了太湖7条航带、冬夏两个时相的航空高光谱遥感图像;通过6次太湖地面试验,采集了多时相的太湖水体固有光学量和表观光学量数据,分析了它们的空间分布规律,建立了单化固有光学量数据库;面向叶绿素、悬浮物和黄色物质3种典型水质参数,发展了基于生物光学模型和单位固有光学量数据库的水质参数反演分析方法;利用航空高光谱遥感器Will图像和航天高光谱遥感器CHRIS图像对这些方法进行了检验,获得了较好的水质参数图像反演结果.     

基于遥感反射率的太湖优势藻识别方法

我国淡水湖库频发水华,不同类群形成的水华特征、危害及其治理方法差异显著,因此,如何区分不同藻种的遥感反射率特征,获取湖泊优势种信息是一个亟待解决的科学问题。研究基于室内藻种培养实验,培养了富营养化湖泊中的典型蓝藻和绿藻藻种,其中,蓝藻包括铜绿微囊藻（Microcystis aeruginosa）、假鱼腥藻（Pseudanabaenasp．）和束丝藻（Aphanizomenonsp．）,绿藻包括小球藻（Chlorellasp．）以及四尾栅藻（Scenedesmus quadricauda）;基于实测的遥感反射率,经归一化处理后,分析了不同藻种的遥感反射率特征,构建了DI(difference index)指数以及ADI(algae distinguish index)指数,建立了藻种分类模型,利用验证集数据进行检验,整体识别精度达77.55%,Kappa系数为0.7178。将分类方法应用于太湖野外实测遥感反射率数据集中,结果与实测的生物量数据有较好的匹配;将模型应用于太湖OLCI(ocean and land colour instrument)影像数据,获得了2019年12月和2020...     

查干湖冰封期光谱特征及影响因素

湖冰光谱特征是湖冰遥感反演的物理基础,是研究湖冰光学特性和空间分布的理论依据。本文以查干湖为例,使用ASD Field Spec 4便携式地物光谱仪采集冰封期不同类型湖冰、积雪和水体光谱,利用Savitzky-Golay滤波法和包络线去除法分析白冰、灰冰、黑冰、雪冰、积雪和水体的反射光谱特征,探索气泡对湖冰反射光谱特征的影响。积雪和雪冰、白冰和灰冰、黑冰和水体的反射特征随着波长的变化特征基本一致,冰的反射率介于积雪和水体之间,其中白冰的反射率高于灰冰和黑冰,在包络线去除结果中,黑冰和水体在440 nm吸收谷处的吸收面积为5.184和10.878、吸收深度为0.052和0.106,雪、雪冰、白冰、灰冰在800和1030 nm吸收谷处的吸收面积和吸收深度的变化表现为雪<雪冰<灰冰<白冰。气泡是影响湖冰光谱特征的重要因素,气泡使白冰反射率减小和黑冰反射率增大,并且气泡使得白冰在800/1030nm和黑冰在440 nm处的吸收面积和吸收深度减小,其中气泡大小和疏密程度的不同会导致湖冰反射率的影响程度存在差异。同时,本文选取时间同步的Landsat 8 OLI遥感影像,在完成辐...     

因子分析法在水质参数反演中的应用

2008年11月、2009年4月,分别对太湖水体以及2009年6月对巢湖水体进行野外实验.对太湖水体遥感反射率进行因子分析,并利用遥感反射率的不同因子,对叶绿素和总悬浮物浓度进行反演,并对反演因子的普适性进行验证.利用第一因子反演太湖春季叶绿素浓度,平均相对误差为22.1%,均方根误差为3.48g/L,利用该方法反演巢湖、太湖秋季水体的叶绿素浓度没有取得较好的效果;利用第二因子反演太湖春季总悬浮物浓度,平均相对误差为13.9%,均方根误差为11.33mg/L,利用该因子反演巢湖、太湖秋季水体的总悬浮物浓度同样取得较好效果.结果表明:利用遥感反射率的第一因子对叶绿素浓度进行反演,该方法不具有普适性;利用遥感反射率的第二因子对总悬浮物浓度进行反演能取得较好的结果,此方法具有一定的普适性.     

太湖蓝藻水华的年度情势预测方法探讨

在太湖、巢湖、滇池、洱海、三峡水库等我国重要湖泊和水库,蓝藻水华时常发生但年际之间藻情往往有较大差异,给蓝藻水华的防控物资及人员投入、湖库水源地水质安全保障带来较大的挑战,亟待探索周年尺度的蓝藻水华强度预测方法.本文收集了太湖连续15年的蓝藻水华情势观测数据和同步的气象、水文数据用于构建蓝藻水华预测模型,提出了利用遥感反演的蓝藻水华面积(A_(BL))及人工观测的水体浮游植物叶绿素α浓度([Chl.a]_(LB))共同表征的蓝藻水华强度指标(BI).分析了太湖年尺度的BI值与环境条件的关系,提出了基于年初能够掌握的气象、水文、营养盐等综合环境指标进行年度BI预测的统计模型.结果表明,太湖年度BI值与冬季及初春(12-3月)日均水温(WT_(12-3))、冬春季有效积温(AT_(12-3))、前一年降雨总量(RF_(YB))等环境因子呈显著正相关,与冬季及初春的水体总氮(TN_(12-3))、溶解性总氮(DTN_(12-3))、总磷(TP_(12-3))及溶解性总磷(DTP_(12-3))不存在统计上的显著相关关系.此外,本研究开展了基于上述因子(BI为因变量,其余环境因子为自变量)的多元(或一元)回归分析,并遴选出最优模型.总体而言,最优模型的模拟计算结果与实测浓度具有较高的一致性,因此本研究得出的模型对太湖蓝藻水华年际强度预测具有较高精度.本研究对太湖等富营养化湖库蓝藻水华的中长期预测具有指导意义.     

2010-2017年太湖总磷浓度变化趋势分析及成因探讨

近年来,太湖流域各省市政府加大治理力度,流域水体水质取得明显好转,氨氮浓度和总氮浓度呈大幅度下降趋势,然而太湖水体总磷浓度呈上升趋势.为探讨太湖总磷浓度升高的原因,采用太湖流域管理局2010年以来的水质水量实测数据、遥感监测数据等,分别从太湖入湖河流污染负荷量、水生植被和蓝藻与总磷浓度的关系3个方面进行相关性分析.结果表明,入湖河流总磷浓度高于太湖水体总磷浓度,且磷不易出湖,逐年总磷净入湖量持续累积与太湖总磷浓度有明显的正相关性,入湖污染负荷量大是太湖总磷浓度居高不下的根本原因;水生植被可吸收湖泊沉积物中的营养盐,并抑制底泥再悬浮从而降低内源性营养盐的释放,东太湖水生植被的大量减少,一方面减少了沉水植物对磷元素的吸收,另一方面增加了风浪对底泥的扰动再悬浮,造成磷元素释放,是造成湖水总磷浓度升高的重要因素;近年来太湖蓝藻密度呈上升趋势,受其影响,总磷浓度也有上升,蓝藻水华加快湖体磷循环,藻类密度增加也是太湖总磷浓度升高的影响因素之一.     

Study on the simulation of transparency of Lake Taihu under different hydrodynamic conditions

It was indicated in this study that there were negative relations between the concentrations of suspended solid (SS) and transparency according to the analysis of measured data of Lake Taihu. Their relations in pervious studies were reviewed, which showed that the changes of transparency in Lake Taihu could be reflected by simulating suspended solid concentration (SSC). Measured data showed that the changes of SSC with wind speed were similar at different water depths. SSC increased with the increasing of wind speed. Both wave and lake current of Lake Taihu had positive relations with SSC. However, wave was the main factor affecting sediment suspension, while flow took the second place. In this study, a numerical model coupling lake current, wave and SSC of Lake Taihu was developed. In the SS model, the combined effects of wave and current were included. The amounts of suspended and deposited sediments near the lake bed surface layer were treated separately. The stochastic characteristics of turbulent flow pulsation near lake beds were also considered, and the start-up conditions of sediment suspension were introduced to the model. The model elucidated the mutual exchange processes between sediment particles in SS and active sediments within and on the bed surface layer. Simulated results showed that lake current had relatively significant effects on the SSC at littoral areas of Lake Taihu, while SSC at the central area of the lake was mainly influenced by wave. The changes of transparency with SSC were simulated for Lake Taihu using this model. Calculated results were validated by measured data with good fitness, which indicated that the model is basically suitable for the simulation and prediction of transparency of Lake Taihu.