綠潮衛(wèi)星遙感監(jiān)測方法精細(xì)化研究.pdf

1、在綠潮遙感業(yè)務(wù)化監(jiān)測中，250m分辨率MODIS數(shù)據(jù)是主要數(shù)據(jù)源，歸一化差值植被指數(shù)(NDVI)是用來進(jìn)行綠潮信息提取的主要方法。然而研究發(fā)現(xiàn)，由于空間分辨率較低，MODIS影像中存在大量的混合像元，導(dǎo)致提取的綠潮覆蓋面積明顯偏大，影響綠潮遙感業(yè)務(wù)化監(jiān)測精度。
　　針對這個問題，本文的主要工作是:
　　1)利用30m分辨率的HJ-1CCD的4個波段，基于波段差和比方法分別構(gòu)造了5個新的算法，并進(jìn)行了信息提取實(shí)驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)綠光

2、和紅光波段構(gòu)造的算法無法提取綠潮，其他5個波段組合算法提取的結(jié)果差異不大。而后，又進(jìn)一步對5個算法的綠潮信息提取能力做了比較，結(jié)果表明:傳統(tǒng)的NDVI算法優(yōu)于其他算法，而紅光與藍(lán)光波段構(gòu)建的算法最差。
　　2)基于混合像元分解法，利用250m分辨率的MODIS影像中含綠潮像元線性分解后的綠潮覆蓋面積與準(zhǔn)同步的30m分辨率HJ-1 CCD影像的綠潮覆蓋面積構(gòu)建了綠潮覆蓋面積提取精細(xì)化模型。與傳統(tǒng)NDVI閾值法和混合像元分解法相比，該

3、方法提取的獨(dú)立檢驗(yàn)區(qū)綠潮覆蓋面積更接近于準(zhǔn)真值，面積約為準(zhǔn)真值的96％，對應(yīng)的NDVI閾值法和混合像元分解法提取的面積分別為準(zhǔn)真值的2.96倍和45％。另外，和NDVI閾值法相比，該方法對NDVI閾值變化不敏感，所提取的綠潮覆蓋面積取值相對穩(wěn)定。在本文檢驗(yàn)對NDVI敏感性所選的樣區(qū)中，以業(yè)務(wù)化監(jiān)測經(jīng)驗(yàn)，NDVI閾值選值[-0.20，-0.15]之間，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，NDVI閾值法提取的綠潮覆蓋面積增長了1.41倍;混合像元分解法提取的綠潮覆蓋