夏季太湖叶绿素a浓度的高光谱数据监测模型

本文依据2004年7月的实测数据构建了太湖夏季叶绿素a浓度的实测光谱数据估计模型,并使用2004年8月的数据对模型进行了验证。调查样点覆盖了太湖内的典型水域,水样数据由无锡太湖环境监测站采集。样点的光谱数据用ASDFieldSpec野外光谱仪获取,每个样点测量10次,测量结果被转换为遥感反射率。对不同的波段组合进行比较分析后,从可解释性出发,最终选择了归一化指数表达式作为最佳波段组合,所建立的模型为：Chla（μg/L）=EXP（2.478 ＋16.378＊N66）,其中,N66为（R696 -R661） /（R696 ＋R661）。模型的R^2为0.9051,显著性p〈0.0001。与其他模型相比,本文的模型比较稳健,用于估计8月的叶绿素a浓度具有较小的绝对误差。本文的工作同时表明,在太湖的夏季相邻月份,可以使用实测光谱数据模型进行水体叶绿素a浓度的估计。     

基于地面高光谱数据的东亚飞蝗危害程度监测

20世纪80年代以来东亚飞蝗在中国再度猖獗,及时、准确地监测东亚飞蝗的危害程度,对于东亚飞蝗的有效防治有重要意义。本研究以河北省黄骅市为研究区,利用地面高光谱数据,分析和比较了正常生长芦苇和受蝗虫危害芦苇的冠层反射光谱和高光谱特征参数的差异,并建立了高光谱特征参数与芦苇叶面积指数（LAI）的关系模型。结果表明,其中的虫害光谱指数（DSI）最适用于反映研究区芦苇受蝗虫危害的程度。在此基础上,利用DSI对研究区蝗虫的危害程度进行了划分,即：DSI〉62.856未受危害;41.254≤DSI≤59.496轻度危害;DSI〈41.254严重危害。     

黑臭水体水面阴影提取的自适应阈值算法研究

黑臭水体水面阴影对水面光谱信息产生干扰,严重地影响了利用高空间分辨率遥感数据进行水质状况监测的精度,因此,在数据预处理中必须进行阴影剔除。本研究基于无人机高光谱遥感数据,通过分析各种波段组合下黑臭水体水面的阴影像元和水体像元的光谱特征空间,选择以492、666和792 nm处的反射率建立黑臭水体的河面阴影指数（RSSI）,并利用最大类间方差法（OTSU）自动确定划分本影、半影以及水体的阈值。利用南京金川河和龙江河的无人机高光谱遥感影像对算法进行测试,结果表明：RSSI阴影指数能突出显示阴影与水体的差异;OTSU自适应确定的阈值能较好地区分本影、半影和水体,阴影的总体识别精度达到85%以上。该算法能够有效地识别黑臭水体水面阴影,为后续开展水体的定性、定量遥感监测提供数据预处理的技术支持。     

滇池湖滨带植被时空变化及其对滇池总磷浓度的影响

滇池是中国最大的高原淡水湖泊,是长江上游生态安全格局的重要组成部分。自2008年起政府在滇池湖滨带大规模退耕还草还林,以恢复滇池及其湖滨生态。湖滨带植被对滇池总磷浓度的影响是一个长期过程,需要通过遥感长时间连续监测的数据来评价。本文以滇池和滇池湖滨带为研究区,从空间分布、季节差异2个角度,结合入湖河流总磷负荷,研究2005—2018年滇池湖滨植被时空变化对滇池总磷浓度的影响。主要结论如下：① 滇池总磷浓度由湖缘向湖心逐渐降低,并且北部和南部偏高;2005—2018年,滇池总磷浓度呈现显著下降趋势;② 2011—2018年滇池总磷浓度显著减小与湖滨带植被的拦截作用密切相关;③ 2005—2018年滇池湖滨带草本和木本植物面积都显著增加,增加最剧烈的年份是2010—2011年;④ 相比于平水期和丰水期,枯水期NDVI与强影响区总磷浓度负相关关系最强,且木本植物NDVI与强影响区总磷浓度负相关性强于草本。本文利用长时间序列数据评价滇池总磷浓度与其湖滨植被的响应关系,可为滇池湖泊生态恢复提供科学依据。     

太湖梅梁湾水质参数空间变异及合理取样数目研究

以太湖梅梁湾为例,应用地统计学方法研究悬浮物(SS)、化学需氧量(COD)、总氮(TN)、总磷(TP)和叶绿素-a(Chl-a)的空间变异规律,提出确定湖泊水质参数合理取样数目的方法。结果表明,5种水质参数空间分布不均匀,其变异程度为SS相似文献   

时间序列分析法在太湖总磷含量动态模拟中的应用

以太湖为研究对象,根据其营养水平进行分区,使得不同区域内磷的浓度不同,而同一区域磷的浓度大体一致。利用GIS技术对每个区域内未采样点的总磷浓度进行插值,取区域内所有栅格的平均值作为其最终浓度。应用时间序列分析法对太湖1998—2004年每月的总磷含量进行动态模拟,建立各湖区的预测模型,结果表明:中营养区Ⅰ和轻富营养区Ⅱ符合AR(1)模型,中富营养区Ⅲ和富营养区Ⅳ符合AR(2)模型,重富营养区Ⅴ符合ARMA(2,3)模型。预测2005年各湖区总磷含量,经前10个月实测数据验证,说明所建模型能真实反映太湖总磷的动态变化趋势。     

铜绿微囊藻和斜生栅藻生物光学模型

选取太湖"水华"优势藻类即蓝藻门中的铜绿微囊藻和绿藻门中的斜生栅藻作为研究对象,利用AC-S分别测量两种纯藻的吸收系数和散射系数对铜绿微囊藻和斜生栅藻的固有光学属性进行定性和定量分析,并建立其生物光学模型.结果表明:铜绿微囊藻的藻红蛋白吸收带和斜生栅藻的藻蓝蛋白吸收带的光谱吸收特性的差异性较为明显;粒径相对较小的铜绿微囊藻的包裹效应、吸收系数对散射系数的影响程度要明显小于粒径较大的斜生栅藻,铜绿微囊藻吸收系数的P-L模型的线性斜率和幂指数要大于斜生栅藻的吸收系数模型系数;由于散射系数受吸收系数影响程度的不同,使得散射系数光学模型变量因子具有一定的差异,受吸收系数影响较小的铜绿微囊藻的变量因子为波段比值λ_0/λ,λ_0为参考波长,而受吸收系数影响较大的斜生栅藻的变量因子为吸收系数比值a(λ_0)/a(λ),a(λ_0)为参考波段吸收系数,a(λ)为波长为λ的吸收系数,两种藻类的散射模型都符合国际上通用的S-P模型形式.     

应用水表面下辐照度比估测太湖夏季水体叶绿素a浓度

利用便携式光谱辐射计,采用一定的观测角度获取水体表面的光谱,进而提取水表面下辐照度比R(0-)信息,分析R(0-)光谱特征与叶绿素a浓度之间的相互关系,结果表明太湖夏季水体叶绿素a浓度与R(0-)光谱曲线762 nm、727nm和496nm处的相关系数较大,分别达到了0.85、0.84、-0.80.通过单波段、波段比值模型分析,认为以R(0-)761、R(0-)762/R(0-)496、R(0-)727/R(0-)496为自变量的二次函数模型是利用水表面下辐照度比R(0-)估算太湖夏季水体中叶绿素a浓度的最佳模型,模型的决定系数R2分别达到了0.923、0.919、0.916,回归估计的标准误差S分别为0.012、0.013、0.013,F检验值分别为101.241、96.576、92.925.利用剩余10个样本对估算模型进行精度和误差检验,结果表明以R(0-)762/R(0-)496为自变量的二次函数模型好于另外两个,对太湖夏季水体叶绿素a浓度估算具有一定的实用性.此外,将光谱微分技术应用到R(0-)信息分析太湖夏季水体叶绿素a浓度,结果不能获得较高的预测精度.     

无锡市城市扩张与热岛响应的遥感分析

以无锡市2001和2008年的Landsat TM/ETM+影像为数据源,采用DBI-SAVI指数相结合的方法,提取无锡市城镇信息,得到2001-2008年间无锡市城市扩张图。同时利用热红外波段反演城市地表温度,分别得到2001年和2008年无锡市城市地表温度分布图。最后,结合城市热场变异指数和无锡市2001-2008年社会经济和人文数据,分析城市扩张与热岛响应。结果表明:2001-2008年无锡城市化呈现出不断增加的态势,同时城市空间扩张呈现出不均匀性,主要表现为集中发展和条带状发展两个特点,扩张方向主要集中在常州-无锡-苏州城市中心线沿线和环太湖方向,其中,以东南部扩张最为迅速。在城市扩张的同时,无锡市地表温度逐渐上升,城市热岛面积不断扩大,由条带状分布变为哑铃状分布,城市扩张与热岛分布在空间上呈现出一致性,因此,城市热岛是城市扩张的直接反映。     

基于水体光学分类的二类水体水环境参数遥感监测进展

二类水体主要包括内陆及近岸水体,受浮游植物、悬浮颗粒、有色可溶性有机物等多种因素影响,光学特性复杂多变,难以建立统一的水环境参数遥感定量估算模型.针对水体的光学特征,进行水体光学分类,进而反演水环境参数的方法,不仅能够提高参数估算精度,而且便于模型在同类水体中推广应用.水体光学分类方法主要包括基于固有光学特征的光学分类...