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.     

大型湖库滨岸带蓝藻水华堆积风险评估——以巢湖为例

淡水湖库富营养化与蓝藻水华是全球性的突出水环境问题,尤其是滨岸带严重蓝藻水华堆积甚至造成了水体黑臭、威胁饮用水安全等严重危害,科学评估滨岸带蓝藻水华堆积风险、精准识别蓝藻水华易堆积区域是水环境管理与研究中亟待解决的关键科学问题.本研究以我国长江中下游的大型浅水富营养化湖泊巢湖为研究对象,依托流域水文与湖泊水动力模拟、遥...     

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。     

利用MODIS影像提取太湖蓝藻水华的尺度差异性分析

有效地提取蓝藻水华信息对分析蓝藻动态分布有重要意义,然而低空间分辨率数据提取的蓝藻水华会产生尺度误差.本文以太湖为研究区,利用2005年10月17日和2010年12月3日两景MODIS(250和500m)数据,采用浮游藻类指数(FAI)法提取太湖蓝藻水华面积;通过将FAI50均值化为FAImean(500 m),然后与...     

太湖沿岸水体CDOM吸收光谱特性

有色可溶性有机物(CDOM)吸收光谱特性研究对于水色定量遥感反演具有重要作用.通过2007年6月10日至6月18日太湖沿岸68个CDOM吸收光谱曲线和水质参数实测数据,分析了CDOM吸收光谱曲线特征以及ag(440)、Sg值及其相关关系等,结果表明:太湖沿岸水体CDOM吸收光谱曲线表现为两种类型,贡湖湾CDOM吸收系数明显高于太湖其他沿岸水域,ag(440)最高值即出现在贡湖湾;同时,梅梁湾、贡湖湾、镇湖湾、光富湾等ag(440)高于沿岸水体平均值,而南部3个湖湾皆低于平均值.另外,贡湖湾Sg值较小,且与ag(440)呈现出较好的关系;而沿岸其它水体Sg值与ag(440)虽然呈现负相关,但关系不明显.这对于了解太湖水体CDOM特件以及定量反演有一定的意义和作用.     

基于视频监控图像的环巢湖蓝藻实时动态监测

蓝藻的防控与治理是湖泊水环境、水生态管理的重要内容,实时获取蓝藻的空间分布信息对于降低蓝藻灾害风险具有重要意义.针对地面调查费时费力、卫星遥感监测粒度较粗且时效性不强等问题,本文提出了一种基于视频监控网络的湖泊蓝藻实时监测技术.基于环巢湖视频监控网络的33个功能摄像机,研究如何从视频图像中实时、准确提取蓝藻的分布信息.为克服不同摄像头的观测角度不一致、光照强度和背景条件不一致等诸多挑战,在视频图像蓝藻表征分析的基础上,通过多尺度深度网络进行图像粗粒度分类,区分蓝藻与浑浊、阴影水体;基于随机森林进行蓝藻精细化识别,克服蓝藻的强异质性.最后以渔政站沿岸水域的日均蓝藻覆盖率和月均蓝藻覆盖率为统计单位,开展了巢湖沿岸蓝藻的动态监测.研究成果可为科学制定蓝藻治理方案提供技术支撑.     

太湖水体吸收分解(Ⅰ):悬浮颗粒与浮游植物色素的分离

以2008年10月太湖实测数据为基础,用改进的指数函数和线性法拟合非色素颗粒物吸收和浮游植物色素吸收,根据二者的加和关系,建立总悬浮颗粒物吸收分解模型,依据参量的不同,分别构建了两个分解模型(Mod-4和Mod-5),两者都可以较好的分解出太湖水体浮游植物色素吸收和非色素颗粒物吸收,但Mod-5的拟合精度稍高于Mod-4.研究结果对于进一步探索和建立太湖区域生物光学模型,精确反演水质参数具有一定意义.     

适用于多种卫星数据的太湖水体漫衰减系数估算算法

下行漫衰减系数(K_d)是描述水下光场的重要参数,决定水体真光层深度,影响着浮游藻类初级生产力及其分布特征.基于2008—2013年太湖4次大规模野外试验数据,分析太湖水体漫衰减系数特征及其影响因素,建立适用于多种卫星数据且较高精度的太湖水体490 nm处下行漫衰减系数估算模型.结果表明:无机悬浮物是太湖水体漫衰减系数的主要影响因素;红绿波段比值(674 nm/555 nm)最适合于太湖K_d(490)估算,模型反演精度较高(N=72,R~2=0.72,RMSE=0.89 m~(-1),MAPE=21.58%);利用实测光谱数据,模拟得到MODIS/EOS、OLCI/Sentinel-3、GOCI/COMS和MSI/Sentinel-2等主要传感器波段的信号,构建适用于多种卫星传感器K_d(490)估算的红绿波段模型,建模精度较高(N=72,R~20.7,RMSE0.9 m~(-1),MAPE22.0%),且进行了验证(N=37,R~20.7,RMSE0.9 m~(-1),MAPE22.0%).     

吉林查干湖水体叶绿素a含量高光谱模型研究

叶绿素a含量能够在一定程度上反映水质状况,高光谱遥感可有效反演叶绿素a含量.该研究通过分析水体叶绿素a浓度与其高光谱反射特征之间的相关关系,采用单波段相关分析、波段比值、微分光谱和神经网络模型等多种算法建立了叶绿素a高光谱定量模型.结果表明:叶绿素a与单波段光谱在蓝、绿波段相关系数较低,而在红光与近红外波段有明显提高,微分光谱也表现出同样的趋势;反射率比值算法模拟效果好于线性回归法;神经元网络模型可以大大提高实测光谱数据的反演能力,确定性系数高达0.95.这为今后利用星载高光谱传感器在查干湖进行叶绿素a浓度大面积遥感反演提供了研究基础.     

藻源性湖泛发生过程CDOM变化对水色的影响

利用Y-型沉积物再悬浮发生装置模拟湖泛发生过程,分析其中有色可溶性有机物(CDOM)的变化特征及其对水色的影响.结果表明,藻类死亡过程消耗大量的氧气,水中溶解氧在短时间内消失殆尽,形成厌氧环境;并同时分解产生大量CDOM,使得水中CDOM显著增多.前期阶段,CDOM浓度随时间一直升高,第6 d时CDOM浓度达到峰值,CDOM在443 nm处的吸收系数a_g(443)为4.48 m^-1.水体黑度值(FeS浓度)呈先增大后减小的趋势,最大值0.35mmol/L同样出现在第6 d,整个过程中,CDOM浓度和黑度值变化趋势一致,a_g(443)与水体黑度呈显著正相关.利用Hydrolight和CIE颜色匹配函数模拟不同梯度的CDOM对水色的影响,发现随a_g(443)增大,水体颜色也逐渐由绿色转为棕色,整体向长波方向移动,水色逐渐变暗.因此,可以认为CDOM浓度变化是引起湖泛水体发黑的重要原因之一,可作为定量监测湖泛强度的指示性参数.