基于水动力学的水体组分垂直结构对遥感信号的影响

基于水动力模型和辐射传输模型,模拟不同风速条件下水体组分(浮游植物和悬浮颗粒物)垂直分布对遥感反射率的影响,对比分析现有的两种水体光学均一函数(Zaneveld权重函数和Gordon权重函数)在不同层化程度水体中的应用。结果表明,悬浮颗粒物垂直分布对500～650nm范围内的遥感反射率(Rrs)影响较大,随着参考深度悬浮颗粒物质量浓度增加(由5～70mg/L),悬浮颗粒物垂直分布对Rrs的影响不断减小(变异系数由27.46%减小到3.38%),同时Rrs受到悬浮颗粒物影响的最大波长位置向长波方向移动(由585nm逐渐移动到685nm);在浮游植物垂直分布影响下,400～725nm范围内的Rrs值随着风速的增加呈现先增加再逐渐减小趋势,400～450nm范围内的Rrs受浮游植物垂直分布影响较小,变异系数仅为1%;500～600nm范围内的Rrs受浮游植物垂直分布影响较大,最大变异系数可达27.18%。在水体组分层化较弱水体中,Zaneveld与Gordon权重函数对水体光学均一处理效果较为相似;但在水体组分层化较为严重的水体中,Zaneveld权重函数光学均一处理效果要好于Gordon权重函数。     

Q值的影响因素分析及其参数化

针对高散射特性的二类水体中难以测量的双向性函数Q,利用HYDROLIGHT模拟观测角为太阳天底角下440 nm处的Q值,并分析环境及水体光学特性对Q值的影响.结果表明,在高散射特性的近岸水体或内陆湖泊水体中,由于散射次数的增加,使得风速、散射相函数等影响因素对Q值影响相对减小,单次散射反照率W.和太阳天顶角θ成为Q值的主要影响因素;随着深度的增加,双向性函数Q受边界条件和光线入射状况影响的程度逐渐减少,直至不受其影响,而成为只与固有光学量相关的内秉光学量;利用Q值的主要影响因素W<,0>、θ和上行辐亮度的漫衰减系数K<,L<,u>>分别对Q值进行参数化,得到Q值的2种参数表达式.     

基于UNet深度学习算法的东海大型漂浮藻类遥感监测

基于语义分割神经网络UNet,利用GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)卫星传感器数据,构建出能够有效提取大型漂浮藻类的深度学习模型,实现了对大型漂浮藻类信息端到端、像素到像素的分割识别.验证结果表明:所提出的深度学习模型对验证集中大型漂浮藻类的平均识别精度达到88.54％;通过与...     

结合GOCI数据反演近海浮游植物叶绿素和类胡萝卜素浓度

基于2016-2018年渤海、黄海和东海7个航次中米集的实测遥感反射率和浮游植物色素浓度数据,利用静止海洋水色成像仪(GOCI)遥感反射率产品建立中国近海水体中总叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素c、光保护类胡萝卜素和光合有效类胡萝卜素浓度的反演模型,并进一步得到2014-2018年渤海、黄海和东海各色素浓度分布图.研究结果...