湖泊水体叶绿素偏振高光谱反演模型研究

光进入水体中,经反射、 散射和吸收后,出射的偏振光与水体的物理、 化学特性密切相关,能够反映水体成分浓度的变化,可以作为高光谱遥感的有益补充,有利于动态定量监测湖泊复杂水体成分的变化。研究工作以巢湖为例,利用水面高光谱偏振多角度测量数据,在偏振光学理论和生物光学模型的基础上,建立了湖泊水体叶绿素三波段偏振高光谱半分析模型,并对模型进行检验。结果显示,偏振高光谱三波段组合与叶绿素浓度拟合的相关系数为0.844,均方根误差5.14 μg·L-1,平均相对误差31.44%,比传统的三波段辐射强度模型分别提高了4.1%,2.05 μg·L-1和5.46%,表明三波段偏振半分析模型对叶绿素a浓度具有较强的预测能力,体现出运用偏振高光谱信息监测湖泊水质的优势。     

珠海一号高光谱卫星的于桥水库水质参数反演初步研究

水体中的悬浮物浓度和透明度是水质调查中的基本参量,也是评价水环境优劣的重要指标。卫星遥感技术可以大范围、较快速、低成本地实现主要水质参数的反演,但是对于水质复杂多变且水域面积较小的内陆水体来说,目前常用的卫星不能满足水质参数的反演需要。珠海一号卫星星座是由珠海欧比特宇航公司发射的新型高光谱卫星星座,具有高空间、高光谱、高时间分辨率的特点,在内陆水体水质监测中具有重要潜力;然而目前对于运用珠海一号数据进行内陆水体水质参数遥感监测的适用性有待研究,需要开展星地同步实验检验其应用效果。以珠海一号高光谱卫星作为遥感数据源,以于桥水库为研究区,利用与卫星同步的水面实测数据,使用经验回归的方法分别构建了悬浮物和透明度的反演模型,并开展了悬浮物浓度和透明度的模型精度检验。检验结果证明,于桥水库悬浮物浓度和透明度的反演模型最佳波段组合分别为R_rs(684)/R_rs(540)和R_rs(656)/R_rs(556),模型反演相对误差分别为8.6%和11.7%,均方根误差分别为1.0 mg·L-1和18.2 cm。利用建模公式得到了2018年11月22日于桥水库的水质参数分布图,发现于桥水库的悬浮物浓度空间分布呈现北高南低的特点,而水体透明度的空间分布呈现出北低南高的分布特征,这种空间分布特征应该主要是因为于桥水库北部水较浅南部水较深,水越深底泥越不容易再悬浮导致的。基于星地同步实验的于桥水库水质参数反演建模和检验结果初步说明了珠海一号高光谱卫星在定量反演内陆水体水质参数方面具有潜力,未来需要开展更多的星地同步实验进一步完善预处理和反演模型。     

基于光谱分类的总悬浮物浓度估算

总悬浮物浓度是水质评价的重要参数之一,传统的遥感反演估算模型忽视了光学性质多变、复杂的二类水体的差异性。本研究基于太湖、巢湖的星地同步实验,针对环境1号卫星多光谱数据,设立了水体光学分类方法,将研究水体分为二种类型,进而建立了适用于不同类型水体总悬浮物浓度的反演估算模型。得出以下结论：(1)基于光谱分类的方法可以提高总悬浮物浓度的反演估算精度;(2)对于类型一和类型二水体,分别使用指数模型和线性模型可以较好地反映总悬浮物浓度与反演估算因子之间的关系。     

基于二维相关光谱的水体叶绿素含量探测

利用Shimadzu UV2450分光光度计测量了含有不同叶绿素浓度的湖水样本在可见光和近红外区域的透射光谱,并使用实验室手段测量了水体的叶绿素含量。分析了湖水样本的透射光谱特性,同时引入二维相关光谱技术,利用叶绿素浓度值作为微扰量,得到水体叶绿素的动态光谱,进而结合二维同步谱图和异步谱图确定表征水体叶绿素浓度的特征波段。综合观察二维相关光谱中的同步谱图和异步谱图,更加精确地阐明了水体光谱特征,同时剔除水体中其他物质对于光谱信息的影响,更有效、全面地提取反映水体叶绿素信息的敏感波段。利用所选特征波段构建归一化水体叶绿素指数,将特征波段与叶绿素指数分别与水体叶绿素浓度建立线性预测模型。结果显示,归一化水体叶绿素指数的预测模型测定R2达到0.771 2,均方根误差是45.509 8 mg·L-1,预测R2达到0.765 8,均方根误差是39.503 8 mg·L-1。模型精度较利用特征波段建立的多元线性回归模型有了较大的提高,达到了实用水平。     

基于珠海一号高光谱卫星的巢湖叶绿素a浓度反演

叶绿素a是重要的水质参数,可以衡量水体的富营养化程度。遥感技术可以实时、快速、大范围地获取水体中叶绿素a的浓度与分布,对于水生态环境的评价及治理具有重要意义。内陆水体的光谱特征复杂,宽波段的多光谱遥感难以精确获取水体的光谱信息。国产珠海一号高光谱卫星因其光谱分辨率高,波段多等优势在内陆湖泊的遥感监测中具有广阔的应用前景。基于珠海一号高光谱数据,充分发挥其高光谱分辨率的优势,对巢湖的叶绿素a浓度进行反演,从影像中提取实测点处的遥感反射率曲线,筛选具有显著光谱特征的波段,并以OIF指数衡量不同波段组合获取水体组分信息的能力,以此构建与实测叶绿素a浓度相关性较高的波段组合。结果表明珠海一号OHS-2A星影像的14,16和19波段所构建的三波段模型[R_rs(700 nm)-1-R_rs(670 nm)-1]×R_rs(746 nm)在巢湖的叶绿素a浓度反演中取得了较高的精度,相对误差和均方根误差分别为19.97%和10.85 mg·m-3。由模型反演巢湖2019年5月10日的叶绿素a浓度空间分布图可知,叶绿素a浓度自东向西呈上升趋势,全湖南部和东北部的叶绿素a浓度较低,西巢湖的北部叶绿素a浓度最高。西巢湖的整体叶绿素a浓度是全湖最高的,尤其是其北部水域,水质情况较差,已经出现了一定面积的水华,其主要原因在于该地区紧邻合肥市,人类活动强烈,污水废水排放量大。珠海一号高光谱卫星对于内陆湖泊的水质反演具有一定的优势,但也存在着数据处理困难,波段利用率低,反演模型普适性差等局限,今后仍需借助珠海一号高光谱数据开展更多的湖泊遥感研究,不断提出高光谱遥感影像处理的新方法,提高反演模型的精度与普适性,充分挖掘数据源的潜力,使其更好地服务于水质的遥感监测工作。     

结合空间和光谱信息的高光谱影像端元光谱自动提取

端元光谱提取是高光谱影像混合像元分解的关键。现有的端元提取方法多是仅利用了影像的光谱信息,忽略了像元间的空间相关性。现有研究基础上,提出了一种结合影像空间和光谱信息的高光谱影像端元光谱自动提取方法(integration of spatial-spectral information based endmember extraction,ISEE)。该方法首先进行影像子空间划分以增强影像局部的光谱信息特征,然后通过特征空间投影分析获得影像候选端元,最后依次在影像空间信息约束下和端元光谱信息约束下进行优化,得到最终的影像端元光谱集。仿真高光谱影像和真实高光谱影像的实验结果表明,结合影像空间和光谱信息的ISEE方法是有效的,且比一些常用方法提取的端元光谱更为准确。     

一种月壤主要矿物组分含量反演的光谱解混方法

从月壤光谱中挖掘矿物含量信息是月球遥感探测的重要内容之一,矿物光谱混合规律复杂,光谱特征对测试环境、粒度、地形、背景极为敏感是难点。提出并试验了一种基于光谱分解反演矿物含量的方法。在光谱分解前采用光谱连续统去除突出光谱谱形,分解中综合运用了光谱反射峰(介于两个吸收谷之间的光谱曲线向上凸起的部分)与吸收谷,分解后采用Hapke模型修正光谱非线性混合的影响,在混合端元光谱、端元化学成分与粒度未知情况下,实现了对月壤四种主要矿物橄榄石、斜方辉石、单斜辉石、斜长石的43条混合光谱的盲分解与矿物含量反演,反演的残差、误差、线性拟合相关系数(反演含量与真实含量)均值分别为5.0 Vol%,14.4 Vol%,0.92。该方法与反演结果可为月球高光谱矿物识别与填图提供参考与依据。     

基于固有光学量的高光谱数据反演城市河网水质

水体辐射传输模型是水体光谱特性分析的理论基础,水体固有光学量由水体组成决定,与水体表面光场无关。基于统计的半经验算法虽然能获取指定区域水质参数反演结果,但是缺乏物理意义;基于生物光学模型的分析算法,针对城市河网内陆Ⅱ类水体光学特性复杂、空间分布异质性强、水体细小、流动性大等特点,利用高光谱数据,研究基于固有光学量的城市河网水质参数反演模型,对内陆城市浑浊水体光谱特性研究具有重大意义。提出了适用于内陆城市河网水体的改进QAA算法,以获取水体固有光学量,改进包括后向散射估计模型调整和参考波段优化两个方面;计算参考波段总吸收系数、颗粒物后向散射系数等固有光学量,得到浮游植物吸收系数和剔除纯水吸收系数;对浮游植物吸收系数最优波段比值与叶绿素a浓度进行线性回归分析,构建叶绿素a水质浓度反演模型,对剔除纯水吸收系数最优波段比值与悬浮物浓度线性回归分析,构建悬浮物水质浓度反演模型。针对内陆河网Ⅱ类水体,以典型的河网城市嘉兴市为研究区域,获取了研究区域航空高光谱数据,以及水质采样化验数据和水面以上光谱数据等地面准同步测量数据;利用QAA算法和IIMIW算法对实测水面以上光谱进行固有光学量反演,对比分析两个算法并结合城市河网水体特点,提出改进QAA算法;利用改进的QAA算法实现了研究区域水体的固有光学量反演,基于反演的水体固有光学量建立了叶绿素a浓度和悬浮物浓度两项水色参数定量反演模型,反演模型决定系数R2分别为0.64和0.71;并用航空高光谱数据同步区域的4个地面样点实测数据,对反演结果进行验证分析。通过水质参数浓度反演值与实测值的对比,叶绿素a和悬浮物水质浓度反演的平均相对误差分别为9.2%和9.4%,反演得到的叶绿素a和悬浮物浓度分布图,也与城市河网的特点和实际情况相符,为城市河网水质监测提供方法和模型参考。     

改进SVR的内陆水体COD高光谱遥感反演

高光谱数据可以捕获内陆水体中不同浓度的化学需氧量（COD）引起的光谱变化,因此研究光谱反射率与COD浓度之间的关系对于COD的遥感估算至关重要。支持向量回归模型（SVR）具有适合小样本、泛化能力好的特点,基于SVR模型能够更加准确获得COD浓度和光谱数据之间的关系,但仍然存在参数选取困难和易陷入局部极值的问题。为了解决这个问题,将模拟退火-粒子群算法（SA-PSO）引入到支持向量回归机的参数优化过程中,提出了一种改进SVR（SA-PSO-SVR）的内陆水体COD高光谱遥感反演方法。以潍河流域为研究区域,通过野外测量获得了COD浓度和水表面光谱反射率。首先根据光谱反射率对COD的响应来确定敏感因子,把SA-PSO算法引入SVR的参数优化过程中建立了COD浓度与敏感因子之间的反演模型。最后利用珠海一号高光谱数据验证模型的准确性,进而获得了COD浓度的分布情况。通过光谱分析,可知该区域实测的水面光谱具有典型的二类水体特征,光谱曲线形状呈现明显的双峰特征,当浓度增加时,反射峰具有向短波长方向移动而反射谷向长波长方向移动的趋势。通过计算Pearson相关系数分析COD浓度和光谱之间的相关性,结果表明最佳的反演因子为518 nm/940.4 nm,623.6 nm/636.8 nm,729.2 nm/890.9 nm和752.3 nm/857.9 nm的四个波段比值组合;经过SA-PSO-SVR方法建立的COD估计模型的平均相对误差（MRE）和均方根误差（RMSE）分别为1.62％和2.99 mg·L-1（R2=0.86）,反演结果优于其他模型（SVR、BP神经网络和线性回归模型）。将实测水面光谱建立的最优模型应用于高光谱卫星影像上,RMSE和MRE分别为4.47 mg·L-1和11.87%。获得的潍河-峡山水库区域的COD反演结果显示：COD的整体浓度介于17~42 mg·L-1之间,韩信坝、峡山水库的东北部、渠河注入潍河的交汇处等区域的COD浓度高于其他水域。证实了SA-PSO-SVR是一种有效的COD高光谱反演方法,可供潍河流域水资源管理提供参考。     

鄱阳湖总悬浮物浓度高光谱定量模型

以鄱阳湖为研究对象,利用地物波谱仪在湖区进行高光谱测量和同步的水体采样实验,通过研究鄱阳湖水体的光谱反射率特征和实测总悬浮物(TSS)浓度之间的关系,建立了TSS浓度的遥感定量模型.结果表明,由于悬浮物的反射作用出现双峰特征,红光与近红外部分波段是TSS的敏感区域,敏感性红光波段大于近红外波段;一阶微分处理的593nm处一阶导数数据和TSS浓度的一元二次方程为反演的最佳模型.研究成果可为今后卫星遥感大面积监测鄱阳湖TSS浓度奠定基础.     

水稻分蘖期无人机高光谱影像混合像元特征分析与分解

开展水稻无人机高光谱解混,获取水稻植株的高光谱反射率信息,对于提高水稻理化参量的反演模型精度具有重要意义.目前大多基于高光谱遥感影像自身数据进行解混,运用算法模型进行高光谱数据解混,将高光谱图像和可见光图像进行优势互补,提出一种基于无人机高清影像与高光谱遥感影像融合的稻田无人机高光谱解混方法,解决单一数据局限性问题,增...     

GF-1与GF-6 WFV影像在滇池悬浮物浓度反演中的对比分析

总悬浮物(TSM)是水环境评价的重要参数之一,也是遥感水质反演的重要指标。GF-1/WFV和GF-6/WFV作为高分系列对外免费开放的卫星数据,在遥感监测中的应用较为广泛,但目前针对两种数据的对比分析以及GF-6/WFV新增波段在水体水质参数反演中的适用性研究较少。以云南滇池水域为研究区域,对与水体实测数据同步过境(或时相相近)的GF-1/WFV和GF-6/WFV遥感影像采用统计分析的方法进行相同波段(蓝、绿、红、近红外)一致性分析,在此基础上运用经验回归方法分别构建两种数据的TSM反演模型,并将加入GF-6/WFV新增波段的模型与GF-1/WFV构建的模型进行对比分析,选择最优模型应用于滇池2020年的6幅GF-6/WFV图像得到滇池TSM分布图。结果表明：GF-1/WFV与GF-6/WFV的蓝、绿、红、近红外波段的相关系数分别为0.98, 0.98, 0.97和0.99,两种数据的表观反射率具有很高的一致性。GF-1/WFV基于蓝、绿、近红外波段构建的差值模型“B2+B4-B1”反演精度较高,模型反演的均方根误差为6.35 mg·L^-1,平均绝对百分比误差为2...     

水体悬浮泥沙的偏振光谱特性研究

基于离水辐射的湖泊水体遥感通过反演与光谱关系密切的悬浮泥沙、浮游植物和黄色物质等要素的浓度来实现对水质状况的评估,然而由于湖泊水体的复杂性以及不同要素间的相互干扰,现有的基于反射率光谱的分析方法难以准确反演这些要素。从悬浮泥沙水体离水辐射的反射率、偏振光谱特性出发,给出敏感波段处悬浮泥沙浓度与反射率、偏振度之间的关系,比对了基于反射率以及基于偏振度的两种反演方法在实验室水体、巢湖水体中的应用效果。研究结果表明,在湖泊复杂水体条件下,水体的偏振信息具有比反射率更加良好的抗干扰能力,显示偏振度信息在湖泊水质遥感上存在着重要的应用潜力。     

基于端元可变的喀斯特地形复杂区石漠化信息提取

喀斯特山区因地形复杂、地表破碎等特点使得遥感影像中阴影、混合像元及光谱变异现象普遍存在,传统基于多光谱遥感的像元二分法（DPM）在光谱变异和阴影显著的区域难以准确的对喀斯特石漠化（KRD）信息进行提取。采用高光谱遥感的混合像元分解技术可将复杂的混合像元分解为纯净的地物光谱与各地物光谱对应的混合比例,为复杂山区获取更高精度的石漠化信息提供可能。然而,由于光照、环境及大气等诸多因素的变化会引起端元发生不同程度变异,导致在混合像元分解过程中出现显著的误差,其次要从地形复杂、地表异质性强的山区影像上直接获取地物纯净光谱建立用于应对光谱变异的光谱库极其困难。因此,如何在这种情况下应对光谱变异和地形效应,获取有效、准确的对石漠化信息进行提取是当前研究的重点。针对以上问题,采用通过模拟由光照条件造成的地物反射率变化,并考虑每个波长间隔光谱变异情况的广义线性混合模型（GLMM）,以减轻喀斯特地区石漠化信息提取过程中光谱变异与地形效应的影响。首先,从GF-5高光谱影像中提取喀斯特地区主要地物（植被、裸岩、裸土）的典型代表性光谱,然后基于提取的地物光谱模拟不同光照下每个像元光谱的变异情况,选择最适合的光谱组合对像元进行分解,得到最优的解混效果。为了验证方法的可靠性,利用高分辨率影像目视解译的结果作为参考对方法预测结果进行验证,同时选择未考虑端元变异的全限制最小二乘法（FCLSU）和DPM进行对比。结果表明,在地形高度复杂的喀斯特山区,考虑阴影、混合像元及光谱变异是必要的,GLMM在石漠化信息提取中总精度达到了84.89%,明显高于其他两种方法的59.68%和67.34%。通过对光照区和阴影区分别进行精度检验,发现GLMM在光照区与阴影区有着相似的精度表现,而另外两者则差异较大,阴影区明显低于光照区。这反映GLMM能较为有效地减轻地形效应的影响,对喀斯特石漠化信息提取的精度有一定提升。     

积雪混合像元光谱特征观测及解混方法比较

积雪混合像元分解方法研究及积雪比例产品的发展是积雪遥感的重要研究方向。在我国北疆地区利用SVC HR-1024野外便携式光谱仪观测了已知积雪比例的混合像元光谱特征并进行系统分析,同时,采用四种混合像元分解模型对实测光谱进行解混及精度评价。结果表明反射率随积雪比例均匀下降并不呈均匀的线性变化,在不同波段呈非线性变化特征,积雪像元解混精度与观测尺度的不同有一定的联系,尺度越小,解混精度越低;进一步对实测光谱的解混结果表明,线性回归法精度较低,特别是对于积雪比例小于50%的解混结果不准确,稀疏回归解混法和非负矩阵解混法略高于线性混合像元分解法,但线性混合像元分解法运算效率最高,稀疏回归解混法运算效率最低,当对遥感图像进行解混时,要综合考虑四种方法的计算效率。通过将推动积雪混合像元分解定量遥感研究,并为遥感影像准确提取积雪比例提供理论依据。     

中国古画矿物颜料光谱混合模型初探-以石青和石绿为例

高光谱遥感技术对文物完全无损,适于对中国古画等文物进行颜料的鉴别与分析,但是中国古画中混合颜料不同成分的定量分析仍然是文物颜料分析领域中的难点。针对中国古画中经常出现的混合颜料现象,以石青、石绿两种典型的矿物颜料为例,选用粒度大小相同的两种矿物颜料粉末,按照不同的体积比例精确配比获取颜料样本,然后精确控制实验条件获取其光谱。对混合光谱分别用全约束最小二乘法进行全波段光谱解混,用比值导数解混算法进行单波段光谱解混,然后评定解混精度并对解混结果进行对比分析,探讨这两种矿物颜料的光谱混合模型。实验结果表明,石青、石绿两种矿物颜料的光谱混合从总体上来说非线性混合特征较强,但是在局部某些波段又基本符合线性混合模型,利用这些波段采用比值导数法解混,可以得到远高于全波段解混精度的定量分析结果。     

基于环境一号卫星超光谱数据的多元回归克里格模型反演湖泊总氮浓度的研究

水体中总氮含量是表征湖泊水质的主要指标,利用遥感技术对其动态定量监测可以及时掌握湖泊污染状况.文章以巢湖为例,利用HJ-1A卫星HSI超光谱遥感数据,通过分析总氮与叶绿素a、悬浮物的相关性,采用回归克里格方法建立总氮浓度的定量反演模型,实现了对巢湖水体总氮浓度的反演.结果显示,波段B72,B79和B97的多元线性组合与...