基于環(huán)境一號衛(wèi)星數據的太湖富營養(yǎng)化遙感評價.pdf

1、以我國第三大內陸淡水湖泊太湖為研究對象，通過野外實地采樣獲取的水體遙感反射率以及水質參數等數據，確定了太湖水體富營養(yǎng)化狀態(tài)遙感評價的水質因子；進而基于環(huán)境一號衛(wèi)星高光譜影像數據和多光譜影像數據，分別構建了太湖富營養(yǎng)化狀態(tài)的三波段和回歸評價模型，并結合地面同步實驗，對模型的精度和適用性進行評價；利用2009年至2011年獲取的環(huán)境一號衛(wèi)星多光譜數據對太湖富營養(yǎng)化狀態(tài)時空分布進行評價和對比分析。研究成果將促進環(huán)境一號衛(wèi)星影像數據在內陸水體富

2、營養(yǎng)化狀態(tài)監(jiān)測中的利用，為內陸水環(huán)境質量評價提供技術支持。
　　研究結果如下：
　　(1)太湖水體富營養(yǎng)化遙感評價的水質因子
　　葉綠素濃度是連接水面遙感信息與富營養(yǎng)化評價的重要參數。一方面，葉綠素對太湖水面遙感反射率有較大影響，特別是在紅光和近紅外波段，其影響達到最大值，因此，其變化信息能夠較為充分地反應在水面遙感信息中；另一方面，僅采用葉綠素濃度作為富營養(yǎng)化狀態(tài)評價指標的評價結果與綜合評價結果相比，平均相對誤差為5

3、.97％。所以本研究中將葉綠素濃度確定為太湖水體富營養(yǎng)化遙感評價的水質因子。
　　(2)基于環(huán)境一號衛(wèi)星高光譜數據的太湖富營養(yǎng)化評價模型
　　根據三波段算法原理，結合地面實測的高光譜數據，確定可以有效反映葉綠素濃度光譜特征的波段為680nm、694nm以及717nm，其所對應的環(huán)境一號衛(wèi)星高光譜數據波段分別為B73、B76和B80；基于此構建了太湖水體富營養(yǎng)狀態(tài)高光譜評價模型，
　　TLI(Rrs)=104.05*((

4、Rrs(λB73)-1-Rrs(λb76)-1)*Rrs(λB80))+47.132
　　該模型的R2為0.7868，平均相對誤差為9.19％。
　　(3)基于環(huán)境一號衛(wèi)星多光譜數據的太湖富營養(yǎng)化評價模型
　　利用地面實測的高光譜數據參照環(huán)境一號衛(wèi)星多光譜數據的波段設置，模擬星上多光譜數據，對比39種波段組合方案，構建了基于環(huán)境一號衛(wèi)星多光譜太湖富營養(yǎng)化狀態(tài)評價模型，
　　TLI(Rrs)=168.03*(HJ4

5、+HJ2)/(HJ1+HJ3)-91.55
　　精度驗證表明模型的平均相對誤差為11.77％。
　　(4)太湖富營養(yǎng)化狀態(tài)時空分布
　　根據構建的太湖富營養(yǎng)化狀態(tài)多光譜評價模型，結合環(huán)境一號衛(wèi)星多光譜數據，對太湖水體2009年1月至2011年12月的富營養(yǎng)化狀態(tài)進行了連續(xù)的監(jiān)測；監(jiān)測結果發(fā)現，目前太湖水體的富營養(yǎng)化程度依舊較為嚴重，在2009年至2011年中，最嚴重月份的重度富營養(yǎng)化水體分別占79.32％、41.23％