结合高光谱数据反演吉林石头口门水库悬浮物含量和透明度

水中悬浮物含量是评价水环境质量的一个重要参数,它可影响水体透明度、混浊度、水色等光学性质,决定太阳光照在水下的分布和浮游植物对光照的利用,并最终影响水体的初级生产力.本文利用长春市石头口门水库的高光谱实测数据和水质采样分析数据,尝试通过一阶微分法建立悬浮物估测模型,再用估测结果反演透明度信息.结果表明:用590nm处的一阶微分光谱值建立的悬浮物估测模型的决定系数R2和均方根误差(RMSE)分别为0.76、9.09 mg/L,验证模型的R2和RMSE分别为0.79、7.15 mg/L;石头口门水库上游严重的水土流失导致透明度受悬浮物含量影响较大,两者存在明显的指数关系,相关系数r为-0.80,用悬浮物含量建立的透明度估测模型的R2和RMSE分别为0.79和0.12 m,验证模型的R2和RMSE分别为0.82、0.11 m.显著水平均为p＜0.01.研究结果表明,该方法用于石头口门水库悬浮物含量和透明度的定量遥感结果较理想.     

基于环境一号卫星的内陆水体水质多光谱遥感监测

基于环境一号卫星多光谱数据,针对我国内陆水体开展遥感监测研究。该研究建立分地区分季节经验模型反演叶绿素a浓度,基于生物光学模型的近红外单波段方法反演悬浮物浓度,以悬浮物浓度间接反演透明度,最终基于叶绿素a和悬浮物获得基于遥感监测的内陆水体营养状态指数。以2009年6月巢湖同步观测试验验证本文的水质参数反演算法,表明叶绿素a浓度反演精度不如悬浮物浓度,两者反演精度符合水环境监测业务需求。     

基于HJ-CCD和MODIS的吉林省中西部湖泊透明度反演对比

水体透明度能够反映光在水体中的穿透程度,影响水生植被及以光为依赖条件的水生生物的分布,获取透明度的传统方法是采用透明度盘进行测量,但也可以通过遥感方法获得.环境减灾卫星是专门用于环境与灾害监测预报的小卫星星座,影像覆盖范围广,空间、时相分辨率较高,可以为水环境遥感提供较好的数据源.MODIS数据在近岸水体和内陆大型湖泊水环境监测中也有广泛应用,它的时相分辨率也很高,但空间分辨率低.利用HJ-1A卫星CCD数据和MODIS日反射率产品(MOD09GA),以2012年9月吉林省石头口门水库、二龙湖、查干湖、月亮泡等地的实测透明度为基础(实测点数74个,最小值为0.134 m,最大值为1.410 m,平均值为0.488 m),根据灰色关联度选取构建模型的波段组合,建立水体透明度反演模型.HJ1A-CCD数据与MOD09GA数据建立的模型R2分别为0.639和0.894,均方根误差(RMSE)分别为0.248和0.135,模型验证的平均相对误差(MRE)分别为17.1%和9.5%,RMSE分别为0.207和0.089.MODIS数据以其较高的辐射分辨率使模型精度较高,但是HJ数据在应用于透明度小于1 m的水体时精度也较高(MRE=13.5%,RMSE=0.066).HJ-CCD数据在空间分辨率上的优势使其能够获得透明度空间分布的细节信息.比较两者反演得到的湖泊平均透明度,结果较为一致.     

中国近海海水透明度分布特征与季节变化

统计了2006—2007年中国近海环境调查的透明度数据,绘制了中国近海4个季节的透明度分布图,分析了透明度的分布特征及季节变化。结果表明,水深和入海径流对中国近海透明度分布影响最大。总体上,除长江口等重要河口区外,透明度等值线分布趋势基本与等深线一致,即近岸浅水区透明度最小,外海深水区透明度最大。由渤海至南海,透明度有不断增大的趋势。统计表明,冬季透明度最小,夏季透明度最大。从透明度分布特征上看,长江口及其以东海域随季节的变化最为显著。而从透明度值变化上看,渤海海域随季节的变化最为显著。与历史数据对比,渤海、长江口以东海域及海南岛以西海域透明度值的观测结果明显减小。     

An evaluation of tagging experiments on the New Zealand snapper,Chrysophrys auratus (Forster), during the period 1952 to 1963

Details of all known data on New Zealand snapper tagging operations to 1963 are presented and briefly analysed. Nearly 8,000 fish have been tagged, with 43 (0.5%) returned. Fishing methods have included beach‐seining, trawling, and hand‐lining; tags used have been “pig‐rings”, operculum strap tags, or Petersen discs attached by two different methods. The greatest number of returns were from line‐caught fish with Petersen discs attached through the body by nylon thread. Of the 43 fish recaptured, 33 were taken less than six miles from their tagging site, and seven had moved between 10 and 260 miles (no recapture site was given for three fish. Days at liberty ranged from one to 1,127, with a mean of 164. There were insufficient growth data for analysis.     

宝石的透明度

１　宝石透明度的含义与分类宝石透明度与矿物的一样,均是指其透过可见光波的能力,主要与它们对光的吸收强弱有关,其大小可用透射系数来说明。宝石与矿物的区别也是显而易见的。矿物透明度仅划分为透明、半透明和不透明三类,并以０－０３ｍｍ厚的矿物薄片透光能力作为划分的依据。而透明度是评价宝石质量的标准之一,细分为透明、半透明、亚透明、微透明、不透明五类。２　宝石透明度的影响因素宝石透明度的划分无厚度标准,既可以是不同厚度的戒指,也可以是不同厚度的雕件、挂件。而厚度是影响宝石透明度的因素之一,同种材料的宝石,…     

巴林石、寿山石透明度研究

通过分析巴林石、寿山石样品的FTIR与XRD光谱特征,指出有序度指数（OI）、结晶度指数（HI,DHI）及半高宽（FWHM（00l））在用于研究高岭石与地开石混合相样品的组分时具有局限性;计算了样品的有序度指数和结晶度指数并研究了各自与透明度之间的关系,结果证实,寿山石样品的透明度随其有序度与结晶度的增加而增大,但没有发现巴林石样品存在类似规律。     

Value-by-alpha Maps: An Alternative Technique to the Cartogram

Abstract

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The cartogram, or value-by-area map, is a popular technique for cartographically representing social data. Such maps visually equalize a basemap before mapping a social variable by adjusting the size of each enumeration unit by a second, related variable. However, to scale the basemap units according to an equalizing variable, cartograms must distort the shape and/or topology of the original geography. Such compromises reduce the effectiveness of the visualisation for elemental and general map-reading tasks. Here we describe a new kind of representation, termed a value-by-alpha map, which visually equalizes the basemap by adjusting the alpha channel, rather than the size, of each enumeration unit. Although not without its own limitations, the value-by-alpha map is able to circumvent the compromise inherent to the cartogram form, perfectly equalizing the basemap while preserving both shape and topology.     

基于水体透明度反演的太湖水生植被遥感信息提取

在使用多光谱遥感图像提取太湖水生植被分布时,由于水体中悬浮物和藻类等物质的影响,容易产生"异物同谱"现象,大面积水体被误分为沉水植被.本文首先通过TM图像反演太湖水体的透明度,基于RVI和NDVI植被指数,分别建立两类决策树,即透明度辅助的分类决策树和无透明度参与的分类决策树,将太湖分为水体、以浮叶植被为主导的水生植被和以沉水植被为主导的水生植被等三种类型.透明度辅助下的 NDVl 分类决策树方法,较好地消除分类过程中的"异物同谱"现象,是进行太湖水生植被分类的一种最好方法选择,把这种方法应用于2002年7月15日的Landsat ETM卫星遥感影像,结果表明太湖中以沉水植被为主导的水生植被约407.6km2,以浮叶植被为主导的水生植被约82.2km2.