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本文利用2018年9—10月和2020年7—8月在南海北部海域获取的叶绿素a浓度和遥感反射率现场实测数据,对3种叶绿素a浓度标准算法(OC2v4、OC3M和OC4v4)及3种区域算法(OC4v4_TP、OC2_X、INOC3)进行了模型精度评估;根据我国自主海洋水色卫星(HY-1C和HY-1D卫星)搭载的水色水温扫描仪(COCTS)的波段设置,构建了适用于我国南海北部海域的两波段、三波段、四波段和五波段比值的叶绿素a浓度反演算法。研究结果表明:标准算法的反演精度优于区域算法;针对HY-1C和HY-1D卫星构建的五波段比值OC5_C算法反演精度较标准算法反演精度有很大提高,叶绿素a浓度反演值与实测值的平均绝对误差为0.08μg/L,平均相对误差为21.36%,可为我国海洋水色卫星遥感数据在南海及同类水体的定量化应用提供算法支撑。 相似文献
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本文简要介绍了M99、R06、G01、L10四种典型水上法估算遥感反射率方法的原理,利用现场观测数据,对四种方法的应用效果进行了评估分析。利用高光谱SAS实测的76个站位数据,对比分析了四种方法结果的差异性以及不同太阳天顶角和云况条件的差异分布,结果表明,四种方法估算的遥感反射率总体差异性不大,有80%站位的差异在10%以内,L10方法的结果更接近四种方法的平均值,R06方法的结果与L10大体相当,当太阳天顶角过大时,四种方法估算遥感反射率的差异较大,在阴天条件下,差异性有小幅度增大。利用高光谱SAS和剖面仪MicroPro同步观测的73个站位数据,分析了四种水上法与水中法计算遥感反射率的差异性,以及不同水体和太阳天顶角条件的差异分布,结果显示,四种水上法与水中法计算的遥感反射率结果差异分布趋势大体一致,约75%站位的差异在15%以内,在较好的比对环境下(去掉近岸站位和太阳天顶角较大的站位),四种方法与水中法差异明显减小,其中,R06和L10方法在处理粗糙海面的天空和太阳耀斑修正方面略优。 相似文献
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数据融合能够综合利用多源遥感数据优势,获取高空间分辨率和高测量精度的遥感影像,对于近岸水体生态环境监测和灾害预警均具有重要意义。但目前使用的数据融合方法多是针对内陆水体或大洋水体的,其在近岸水体的适用性仍需进一步评估,因而本文开展了近岸水体遥感数据融合方法的对比研究。本文以高空间分辨率的Sentinel-2 MSI影像和中等空间分辨率的Sentinel-3 OLCI影像为数据源,分别开展了基于小波变换(WTBF)、生物光学模型(BOBF)和混合像元分解(IUBF)三种方法的数据融合实验,并在此基础上借助现场实测遥感反射率(Remote-sensing Reflectance,Rrs)数据与融合影像对应点的平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)、偏差(bias)和平均梯度对各种方法的融合数据质量和区域适用性进行了评估。结果表明:(1) OLCI的Rrs数据精度高于MSI。其中MSI在443 nm、560 nm和665 nm三个波段的MRE、RMSE均高于OLCI,表明MSI的Rrs精度相对OLCI较低;目视效果和平均梯度表明MSI的清晰度高于OLCI。(2) BOBF是三种方法中... 相似文献
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