渤海固有光学量高光谱遥感反演

水体固有光学量是重要的海洋光学参数,是辐射传输模型最基本的输入参数,对于海洋光学遥感和水色研究具有重要意义。基于2005年渤海高光谱实测遥感反射率和总吸收系数数据,首次利用非线性最小化优化模型,反演水体总吸收系数等固有光学量。经过实测数据的检验,412,440,510,555,650和676 nm波段总吸收系数的反演平均相对误差分别为33.8%,20.4%,27.7%,37.5%,9.5%和10.8%。模型误差源主要为模型参数的不确定性和测量误差,通过讨论发现,光谱斜率S对总吸收系数的反演影响相对较少,而光谱指数Y导致的反演误差是不可忽略的。模型适用于高光谱数据,填补渤海固有光学量的最优化反演研究的空白,并可用于高光谱遥感数据的固有光学量遥感反演研究。     

基于光学浮标的赤潮生消过程半分析监测方法

赤潮爆发时水体叶绿素a质量浓度升高,引起浮游植物吸收系数、光束总吸收系数等水体固有光学性质(IOP)的变化,并导致水体表观光学性质(AOP)的改变。海洋光学浮标可实现水体表观光学性质的定点连续时间序列观测,基于此发展相应的模型方法有望实现赤潮生消全过程的监测。利用一次赤潮生消过程的海洋光学浮标数据,发展了一种赤潮半分析监测方法。该方法首先由光学浮标数据得到的水体光谱漫衰减系数Kd(λ)和遥感反射率rrs(λ),结合经验确定的水下光场平均余弦进行水体光束总吸收系数a(λ)的半分析估算,然后再半分析反演浮游植物吸收系数aph(λ)和叶绿素a质量浓度。经检验,该方法估算a(675),aph(675)和叶绿素a质量浓度的中值相对误差分别为8.6%,34.9%和38.9%。将本方法与半分析方法(QAA)和统计回归方法进行了对比分析,本方法的优势在于反演精度较高,所采用的经验参数大都源自辐射传输理论计算、不依赖于浮标数据且对反演结果的影响有限。     

基于生物光学模型的水体叶绿素浓度反演算法

文章提出了一种基于生物光学模型的二类水体叶绿素浓度反演算法.本算法根据生物光学模型,利用一系列已知各组分浓度的反射光谱计算各组分的吸收和后向散射系数,然后采用非负最小二乘法解得叶绿素浓度.研究是在实验室内进行了绿藻的培养,且在暗室内测定了具有不同叶绿素和非藻类悬浮物浓度的水体样本的反射光谱.并把实验室测得的反射光谱重采样到Landsat TM对应的波段以检验该算法在TM数据中的适用性,同时比较了利用不同TM波段组合反演叶绿素浓度和非藻类悬浮物浓度的精度.结果表明,对于绿藻而言,利用TM第二、三、四波段反射率数据的组合反演时的效果最好,叶绿素浓度反演结果的均方根误差为4.7 ug·L-1,其精度明显优于传统的回归分析算法.     

近红外波段二类水体悬浮物生物光学反演模型研究

通过野外高光谱仪对二类混浊水体进行光谱测量,分析了400～1 200 nm范围内的水体光谱特性。显示高浓度悬浮物含量对水体总的反射率贡献较大,在近红外波段处的808和1 067 nm存在较为明显的悬浮物反射峰。基于对水体固有光学特性参数在近红外波段范围内的简化条件,建立了反演悬浮物浓度的生物光学模型经验公式,并通过与线性和指数反演公式的对比,进行了模型反演精度评价。分析结果表明,基于近红外波段的生物光学模型反演精度较高,可有效地提取二类混浊水体的悬浮物浓度信息。     

水色要素垂直分布对其遥感反演算法精度的影响

基于辐射传输模型模拟得到叶绿素和悬浮颗粒物在不同垂直分布条件下的遥感反射率数据集,利用该数据集对现有叶绿素、悬浮颗粒物浓度和固有光学量模型进行检验,研究了垂直分布对遥感反演算法反演精度的影响。结果表明：在悬浮颗粒物垂直分布、叶绿素及其垂直分布的影响下,悬浮颗粒物波段比值模型高估的悬浮颗粒物浓度要大于单波段模型;叶绿素波段比值模型和三波段模型能够较好地降低由叶绿素垂直分布、悬浮颗粒物及其垂直分布引起的叶绿素浓度高估的程度。悬浮颗粒物和叶绿素及其垂直分布对固有光学量反演具有双重效应,悬浮颗粒物垂直分布将使得吸收系数和后向散射系数被高估,而叶绿素垂直分布将使得吸收系数和后向散射系数被低估。在悬浮颗粒物和叶绿素共同作用下,固有光学反演结果具有较大的不确定性。     

基于光谱匹配的内陆水体反演算法

提出了一种新的基于光谱匹配的内陆水体反演算法。该方法首先使用已知的水面实测光谱和水体组分(叶绿素,悬浮物,黄色物质)的吸收系数,计算得到悬浮物的后向散射系数。第二步是通过水体组分浓度的交叉组合,利用生物光学模型计算光谱反射率,建立包含所有水体组分组合情况的查找表(LUT:look-up table),查找表中每条光谱都对应已知的三种水体组分的浓度。第三步利用MODIS的通道响应函数,把查找表光谱数据变换成MODIS波段反射率。检验查找表的适用性,使用验证数据基于最小距离的匹配原则进行查找,最后得到与之对应的三种水质参数。利用春秋两个季节的数据进行以上的研究,其中秋季建立的查找表代表性较好,其中叶绿素的平均相对误差为38.6%,悬浮物的平均相对误差为28%。本方法既结合了生物光学模型物理意义明确的优点,又回避了单位光学量随时空变化的缺点,是一种可行的方法。     

面向浑浊水体叶绿素a浓度遥感反演的光谱基线校正

根据浑浊水体中悬浮物的光学性质,提出使用线性基线校正方法来削弱水体光谱中的悬浮泥沙贡献。线性基线定义为450和750 nm的反射率值连线,基线校正为光谱反射率减去基线。2010年3月和2011年4月太湖梅梁湾水体的实测数据验证结果表明,光谱线性基线校正可以较好的提高叶绿素a浓度的反演精度,改进反演模型的诊断性。3月数据建立的波段比值反演模型中,校正前模型RMSE为4.11 mg·m-3,基线校正后模型RMSE为3.58 mg·m-3,同时,基线校正后模型残差的方差齐性和正态分布均有明显的改善。4月模型有类似结果,数据校正后的模型具有更小的误差。在没有水华发生的浑浊水体中,线性基线校正可以作为提高水体叶绿素a浓度反演精度的光谱数据处理方法。     

水体组分光谱耦合效应研究

自然水体不同组分光谱之间存在复杂的耦合作用机制,由此导致水体光学特性的高度复杂性,给水质参数遥感反演带来了很大的不确定性,目前对此缺乏系统性认识。基于水体光学Monte Carlo高光谱模拟,研究了典型可遥感水质参数叶绿素a(Chl.a)、总悬浮物(TSM)与黄色物质(CDOM)光谱特征之间的耦合效应。结果表明：水体组分之间的光学影响具有不对等性;Chl.a与CDOM的存在不影响TSM信息提取时特征波段的选择;由Chl.a主导的水体对TSM的信息提取影响甚微,而TSM对Chl.a反射光谱产生的影响非常显著。随着TSM浓度不断增加,Chl.a的浓度对反射率的响应不断减弱,当TSM浓度达到一定水平时,Chl.a的反射光谱对其浓度的变化完全失去响应。即使在Chl.a敏感的特征波段670 nm,当TSM较高时,其光学特性可完全湮没Chl.a的光谱响应,使得在高浓度TSM的水体中提取Chl.a的浓度信息非常困难。CDOM的存在使得蓝绿波段比值算法在Chl.a在中高浓度时失效;由TSM主导的水体比由Chl.a主导的水体对CDOM的光学影响更为显著,TSM对于短波区域CDOM的光学特性具有更强的抑制性。研究结果可为水质遥感波段的选取、水体组分反演算法的适用浓度范围及水色卫星传感器的波段设置等方面提供了理论基础,尤其对于二类水体水质遥感的发展具有较大的促进作用。     

相对反射深度的秦皇岛海域叶绿素浓度反演

海水中的叶绿素浓度是描述海洋初级生产力、获知浮游植物丰度及变化规律、评估环境质量、预报生态灾害的主要参数.国内外卫星遥感叶绿素产品的通用反演模型是利用不同波段上遥感反射光谱的强度比值来构建的OC x(x=2～6)算法,应用在一类水体中,全球尺度上的平均相对误差在35％ 左右.但对于固有光学特性复杂且具有较大区域差异性的...     

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。     

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。     

工矿业城市区域水质参数高光谱定量反演

工矿业城市区域易受工业活动、矿产开采影响,使其水环境遭受不同程度的破坏,以至于水体污染问题突出。当前常规水质监测主要采用“以点代面”的工作方式进行野外采样及其室内化验分析,然而环境复杂多变,空间差异大,导致调查点代表性受限,整体精度不高,效率低下,更难以实现区域性动态监测。以因矿兴市的矿业重镇湖北黄石大冶市为研究区,同步开展无人机高光谱航飞、地面光谱测量和水体样品采集测试,分别获得具有49个波段的高光谱影像数据和光谱分辨率为1 nm的水体光谱曲线,其中影像数据波谱范围为505~890 nm,光谱分辨率为7.78 nm,空间分辨率为30 cm。对获取的高光谱影像和光谱数据剔除异常值、光谱定标、辐射校正等预处理后,对比分析研究区内水体的不同光谱吸收、反射及光谱曲线形态特征信息,从而提取出高光谱影像和测量光谱的反射光谱曲线形态特征、去包络线后光谱曲线形态特征、三阶求导后光谱曲线形态特征和光谱四值编码共四大类25个光谱特征。采用皮尔森相关系数分析样品水质参数与光谱特征之间的相关性,以此筛选出存在显著相关的水质参数与光谱特征。在此基础上,采用逐步回归分析方法筛选出最大反射率及其波长位置、对称度、光谱编码Ⅲ、三阶导最大及最小值等光谱特征作为模型变量,构建出水质参数的多元线性反演模型,并对模型进行F检验和t检验。将检验后的反演模型推广运用于研究区内高光谱影像,获得尾矿库、河流、湖泊等典型区域的水质参数反演结果,从而实现“由点到面”水质参数信息的快速获取。结果显示水质参数pH、硬度（Ca2++Mg2+）、钾与氯离子比值（K+/Cl-）、镁与碱度比值[Mg2+/(HCO3-+CO2-₃)]的反演精度较高,其pH的判定系数R2最小为0.669,镁与碱度比值的判定系数R2最大为0.895,相对均方根误差均小于28%;而总溶解固体（TDS）反演精度较低,其判定系数R2仅为0.463,相对均方根误差达36.762%。提出了一种基于光谱曲线形态特征的高光谱遥感水质参数定量反演模型方法,实现了pH值、硬度、镁离子与碱度之比等水质参数的高光谱定量反演,为区域水环境动态监测提供了新方法。     

Direct inversion of shallow-water bathymetry from EO-1 hyperspectral remote sensing data

Using the US National Aeronautics and space Administration (NASA) Earth Observing-1 Mission (EO-1) hyperion hyperspectral remote sensing data, we study the shallow-water bathymetry inversion in Smith Island Bay. The fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes module is applied for atmospheric correction, and principal component analysis method combined with scatter diagram and maximum likelihood classification is used for seabed classification. The diffuse attenuation coefficient Kd is derived using quasi-analytical algorithm (QAA), which performs well in optically deep water. Kd obtained from QAA requires correction, particularly those derived in some coastal areas with optically shallow water and calculated by direct inversion based on radiative transfer theory to obtain the bathymetry. The direct inversion method derives the water depth quickly, and matches the results from optimized algorithm.     

城市河网尺度的水体光谱指数适宜性分析研究

城市地表水是城市生态环境的重要组成部分,地表水环境高光谱遥感是高光谱遥感的重要应用方向,水体提取是地表水环境高光谱遥感的第一步,其主要任务是从高光谱遥感数据中提取地表水水体轮廓。基于光谱指数的水体提取方法充分利用光谱信息,计算简单,实现容易,提取效果优异。归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)、高光谱差异化水体指数(HDWI)和基于指数的水体指数(IWI)等光谱指数已经广泛应用于湖泊、大江大河等开阔水体提取。近些年来,随着成像光谱技术的发展,高光谱遥感数据的获取能力也突飞猛进,空间分辨率和光谱分辨率不断提高。与江河湖基本在流域内沿地形分布不同,城市地表水一般细小,纵横交错,形成河网。在高光谱遥感数据用于城市体表水提取时,其面临的图像空间分辨率、地物类型和地物复杂等,与江河湖水体提取有很大不同。因此,需要对这些常用的光谱指数在城市地表水提取中的适宜性进行评价。以此做为出发点和目标,以河网密布的江南水乡中国浙江省嘉兴市为研究对象,以应用型航空成像光谱仪(Airborne imaging spectrometer for applications, AISA)获取的高空间分辨率机载高光谱遥感数据为数据源,通过Youden指数确定最佳阈值,将总体分类精度、错分误差、漏分误差、Kappa系数作为衡量指标,分析评价了NDVI,NDWI,HDWI和IWI 4种光谱指数在城市河网提取中的适宜性。结果表明,阴影与水体光谱变化趋势类似,是造成水体提取过程中高错分误差的主要因素。四种指数都可以准确抑制落在植被中的阴影,但无法有效抑制落在建筑物中的阴影。HDWI虽然可以在一定程度上抑制建筑物中的阴影,但是无法有效地抑制亮建筑物背景。通过对不同类型水体和阴影（笼罩下地物）光谱的进一步分析,虽然水体和阴影光谱曲线变化趋势相似,均在560～600 nm附近存在波峰,但是水体和阴影波峰高度存在差异,水体波峰值较大而阴影波峰值较低。因此,通过充分挖掘水体和阴影在560～600 nm处光谱反射信息,有望进一步抑制建筑物阴影,提高城市河网水体提取精度。     

基于定量遥感反演的内陆水体藻类监测

叶绿素作为衡量湖泊富营养化的重要指标,利用遥感技术对其进行实时动态监测具有重要意义。以太湖为例,通过对水体实测光谱和水质采样数据的分析,建立了光谱反射率比值与叶绿素a浓度的回归模型。结果显示,700 nm附近波段与625 nm附近波段所构建的比值模型R2最高,710 nm以后波段与其他可见光波段所构建的比值模型的R2会随可见光波长的增大而逐渐下降。在高光谱遥感估算模型的基础上,应用同步MODIS卫星遥感数据进行了太湖叶绿素a浓度的空间分布反演,并基于MODIS绿度指数建立了太湖藻华水体信息提取模型,从叶绿素a浓度估算和藻华信息提取两个方面实现了太湖藻类空间分布特征的定量反演,为太湖等大型内陆水体藻类的实时定量遥感监测提供了新的研究思路。