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.     

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。     

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。     

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.     

基于生物光学模型的水面薄油膜厚度的高光谱遥感反演实验研究

研究水表薄油膜厚度与其反射率光谱之间的变化规律,对于分析海洋油膜污染和油气勘探的遥感探测机理具有十分重要的意义。建立了水面薄油膜厚度的生物光学模型,并介绍了单波段和双波段比值简化算法反演薄油膜厚度信息的方法。通过对原油样品进行油膜厚度定量反演,研究了遥感反射率随水表油膜厚度的变化规律。研究发现,可见光到近红外波段(450～800nm)反射率对油膜厚度变化最为敏感,有很高的负相关关系,并且随着油膜厚度的增加呈负指数形态下降。对于浅水环境较混浊的水体,ETM1/ETM3双波段比值模型可以较好的消除线性天空散射光的影响,克服单波段反演模型在不同水质背景下反演效果不稳定的特点,其反演结果的复相关系数R2可以达到0.98,是水表薄油膜厚度遥感探测的较好波段选择。     

太湖表层悬浮泥沙遥感定量模式研究

二类水体光学活性成分的复杂性导致了水体光学特性的复杂性。通过对太湖区域实测高光谱数据的分析,进一步认识了太湖水体的光谱特性与悬浮泥沙浓度之间的关系： 最大反射峰波长随着悬浮泥沙浓度的增加向短波方向移动,即“蓝移现象”;敏感波段区域的光谱曲线对波长的积分面积与悬浮泥沙浓度之间具有良好的线性关系,近似后的梯形面积模型能较好地反映太湖泥沙浓度状况,并适用于LandSat/TM等多光谱卫星影像数据反演。梯形面积模型的反演,结果表明太湖区域悬浮泥沙浓度主要集中在30～80 mg·L-1之间,分布呈现湖西、湖南和湖心高,湖东低的格局;与实测数据相比较,反演模型相对误差为6.035%。     

水体COD光谱特性分析及遥感反演模型构建

有机污染物是水体污染的主要来源,水体有机污染程度可通过化学需氧量(COD)指标综合表示。与传统复杂专业的化学检测手段相比,遥感技术因具有快速、实时、非接触、大面积等独特优势而广泛用于水体水质监测,包括叶绿素、悬浮物和黄色物质等生色参数的定量反演。然而目前对于水体COD这一重要水质参数的遥感反演报道不足,这主要是因为影响COD浓度的有机污染物复杂多变、光谱响应机理尚不明晰。通过测量实验室配比的不同浓度COD标准液及野外实际水体的可见-短波红外反射光谱(350～2 500 nm),分析了水体COD的光谱响应特性。研究发现,随着COD浓度增加,水体反射光谱在可见-短波红外范围内整体逐步上升,但在540～580和1 000～1 060 nm波段范围内光谱响应快速增强,表现出—OH伸缩振动的三级倍频和—CH伸缩振动与变形振动的合频吸收特征。利用上述敏感谱段与全谱段分别对实验室COD标准液和野外实际水体建立偏最小二乘(PLS)回归模型,其中, COD标准液模型反演精度:(1)敏感谱段,R~2=0.972, RMSE=39.629 mg·L~(-1);(2)全谱段,R~2=0.961, RMSE=46.639mg·L~(-1);实际水体模型反演精度:(1)敏感谱段,R~2=0.798, RMSE=32.037 mg·L~(-1);(2)全谱段,R~2=0.658, RMSE=48.332 mg·L~(-1)。结果表明,不管是COD标准液还是实际水体,基于敏感谱段的COD反演模型精度均优于基于全谱段的反演模型。研究可为水体COD遥感反演提供重要的理论与技术支撑。     

渤海近岸水体后向散射系数反演模型

水体后向散射系数bb是重要的海洋光学参数,在以悬浮物为主要组分的浑浊二类水体中,其对于水体光学性质起着决定性的作用,该参数的遥感反演对于海洋光学与水色遥感研究具有重要意义.利用2005年渤海近岸水体实测数据集,建立了基于水体遥感反射率光谱数据的后向散射系数bb(λ)经验反演模型(λ=442 nm,488 nm,532 nm,589 nm,676 nm),经实测数据检验,bb(442)和bb(589)反演平均相对误差约为30%;bb(488)和bb(676)反演半均相对误差优于40%;bb(532)反演半均相埘误差约为57%.通过分析模型对于输入误差的敏感性发现,当输入端引入±5%的误差时,模型反演值的误差波动在绝大多数情形下可控制在±10%以内,模型足稳定可靠的.模型适用于渤海近岸浑浊水体,可用丁水体光学参数的时空分布特征分析以及基丁固有光学参数的水色组分遥感反演.     

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。     

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。     

基于辐射传输优化模型的二类水体大气校正

遥感影像的大气校正是水色参数反演的前提。以太湖为研究区,采用6S大气辐射传输模型以及近红外波段离水反射率模型相结合的方法。通过神经网络模拟大气辐射传输过程,并利用中分辨率成像光谱仪(MERIS)754、779、865、885nm 4个近红外波段进行光谱优化,求算550nm处气溶胶光学厚度等变量。通过外推,实现可见光波段的大气校正。将2007年11月11日、20日、21日,2008年11月20日MERIS Level 1p影像以及野外实测水体遥感反射率数据集用于精度验证,结果表明,该方法能够较好地反演水体遥感反射率光谱,校正后的13个波段的平均相对误差大多分布在20%~40%之间。与6S以及Beam 4.9软件自带的大气校正方法相比,具有较高的校正精度和较强的稳定性,在太湖有较好的适用性。     

近红外通道辐射测量误差对水体大气校正的影响

一类水体的标准大气校正算法利用两个近红外通道(748和869 nm)的辐射比值选择气溶胶模型,然后外推估算各波长的气溶胶贡献,实现离水反射率的反演。两个近红外通道的辐射探测值的不确定性会直接影响反演精度。从数学形式上研究近红外通道测量误差在大气校正中的传递机制,通过敏感性试验分析不同光学厚度和气溶胶模型条件下离水反射率的反演误差分布。结果表明,两个近红外通道的测量误差组合情况对反演结果精度影响程度不同,同号时误差较小,异号时误差较大;气溶胶模型中的细粒子组分越多,反演的误差越大;光学厚度越大,反演误差也越大。     

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...     

水体高光谱反演混合光谱空间信息分解模型研究

水体高光谱中的混合效应问题是水体定量遥感中的难点。已有研究表明,仅依赖标量光谱信息难以解决复杂的水体混合光谱问题。广域水体污染物除光谱信息之外,还具有明显的空间分布特性。充分利用其空间维信息,可以作为遥感光谱维信息的有益补充,有利于水体复杂光谱的解混。以巢湖为例,HJ-1A HSI高光谱数据为数据源,辅以水面光谱测量数据,在空间地统计学和遗传算法理论基础上,利用地统计学中的变异函数模拟相邻空间两像元的分布差异,将邻域像元空间变异函数作为遗传算法目标函数的约束条件,建立基于协同克里格遗传算法的湖泊水体高光谱反演混合光谱空间信息分解模型,并对悬浮物浓度反演结果进行检验。结果显示,与常规混合光谱分解模型相比,混合光谱空间信息分解模型对悬浮物浓度的预测值与实测值相关系数为0.82,均方根误差9.25 mg·L-1,相关系数提高了8.9%,均方根误差下降了2.78 mg·L-1,表明该模型对悬浮物浓度具有较强的预测能力。该方法将水体的空间信息与光谱信息有效结合,可以避免水色参数光谱信号弱导致反演结果失真,同时由于高光谱波段多、信息量大,带来信息提取计算量大而复杂等问题,也为复杂水体混合光谱模型的求解和模型反演精度的提高提供了有效途径。     

黄河口海域悬浮物浓度Landsat8 OLI分段线性反演

黄河每年输送大量泥沙进入渤海。研究黄河口海域悬浮物浓度，对于黄河输沙以及周边海域的环境监测具有重要意义。利用2011年夏、冬两季实测遥感反射率以及同步测量悬浮物浓度数据，开展了黄河口海域悬浮物浓度分段线性反演研究。结果表明，不同浓度范围下，悬浮物浓度反演的敏感波段不同；浓度小于等于50 mg·L-1(≤50 mg·L-1)，敏感比值波段为(600~700 nm)/(400~600 nm)，浓度高于50 mg·L-1(＞50 mg·L-1)，敏感比值波段为(750~900 nm)/(420~720 nm)，Landsat8 OLI的对应组合方式分别为B4/B2和B5/B3；根据上述浓度分段范围分别建立线性模型，其精度R2，RMSE和APD分别为0.873 5，4.08 mg·L-1和22.81%(≤50 mg·L-1)，以及0.969 3，102.96 mg·L-1和17.51%(＞50 mg·L-1)，整个浓度下三个精度参数分别为0.975 3，67.03 mg·L-1和20.45%，均优于常用单一模型在分段和整体浓度下的相应参数，且具有良好的稳定性。分段线性模型，更适合浓度变化大的黄河口海域悬浮物浓度反演。     

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的多元线性组合与总氮浓度的相关系数R2为0.76,而利用多元回归克里格模型,相关系数R2提高到0.83.通过使用这种对常规回归模型残差优化的方法,能有效提高反演的精度,为建立通用的湖泊总氮浓度定量反演模型提供了有益的探索.     

基于半分析算法的海岸带和内陆水体悬浮物浓度遥感估算

水体总悬浮物(TSS)会影响光在水体中的传播过程及水体的生态功能,在水生生态系统中起着重要作用.基于2009～2014年在太湖、巢湖、鄱阳湖、珠江口和大亚湾采集的生物-光学数据,分析了TSS浓度变化的遥感响应波段,构建了海岸带和内陆水体TSS浓度遥感定量估算模型,并结合VIIRS(Visible infrared imaging radiometer suite)卫星遥感数据揭示了水体TSS浓度的时空分布特征.结果 表明,由不同水体组分贡献的比值模型[Rrs(865)/kd(555)]可以解释81％的TSS浓度变化,其中,Rrs(865)为865 nm处的遥感反射比,kd(555)为555 nm处的水体衰减系数.相比已报道的其他经验模型,本模型的估算精度有明显提高.验证结果表明,该模型可适用于海岸带和内陆水体,将其应用于预处理后的VIIRS卫星遥感数据,揭示了太湖和珠江口水域水体TSS浓度的空间和季节变化规律.     

春季辽东湾静止轨道海洋水色遥感产品的真实性检验

静止轨道海洋水色成像仪(GOCI)拥有高时间分辨率(1 h)和高空间分辨率(500 m×500 m)的观测优势。为了保证GOCI应用的可靠性,对其遥感产品进行检验极为重要。利用辽东湾春季航次观测数据,对4种二类水体大气校正算法[Korea Ocean Satellite Center(KOSC)校正算法、management unit mathematics models(MUMM)校正算法、紫外(UV)校正算法和近红外(NIR)校正算法]获得的GOCI遥感反射率产品及GOCI标准叶绿素浓度、悬浮物浓度遥感产品进行了真实性检验,并探讨了不同观测时相的稳定性。结果表明:KOSC算法在辽东湾具有最高的校正精度,各波段遥感反射率平均绝对百分比误差(APD)为27.16%(412 nm)、16.03%(443 nm)、13.73%(490 nm)、15.99%(555 nm)、12.83%(660 nm)、12.35%(680 nm)、27.68%(745 nm)、42.81%(865 nm);叶绿素浓度、悬浮物浓度产品的平均绝对百分比误差分别为29.75%和26.40%。相比于临近中午观测时的结果,GOCI早上和下午观测时反演的结果(包括遥感反射率、叶绿素浓度、悬浮物浓度)与实测值偏差显著增大。     

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...     

基于热点效应的不同株型小麦LAI反演

针对小麦株型对LAI反演精度的制约,利用地面实测的多角度数据,提出采用热点指数反演高精度的不同株型小麦LAI。通过分析京411紧凑型和中优9507披散型两种株型小麦在红光(670 nm)和近红外波段(800和860 nm)的二向反射光谱特征,借鉴热暗点指数HDS和归一化热暗点信息指数NDHD,构建了改进的归一化热暗点指数MNDHD和热暗点比值指数HDRI两个新热点指数。将HDS,NDHD,MNDHD和HDRI与NDVI,SR和EVI相乘得到的热点组合指数用于不同株型小麦LAI的反演。分析得出对紧凑型小麦京411,由860 nm近红外波段的NDVI与MNDHD和HDRI的组合指数反演的LAI精度分别为0.943 1和0.909 2;对披散型小麦中优9507,由800 nm近红外波段的SR与HDRI和MNDHD的组合指数获得的LAI反演精度分别为0.964 8和0.895 6。表明基于冠层的热点效应反演不同株型小麦LAI的方法可行,多角度遥感数据在作物结构参数提取方面比常规观测数据更具优势。