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文檔簡介
1、二類水體包括海岸帶水體、湖泊、河流等。由于二類水體光學組分的復雜性以及地區(qū)差異性,目前仍然沒有具有較強通用性的二類水體葉綠素a濃度遙感估算算法,極大地限制了遙感技術(shù)在二類水體富營養(yǎng)化監(jiān)測、初級生產(chǎn)力估算、碳匯能力評價等方面的應(yīng)用廣度和深度。缺乏具有較強適用性的葉綠素a濃度估算模型以及較強穩(wěn)定性的大氣校正模型是制約全球尺度或者區(qū)域尺度二類水體葉綠素a濃度估算的主要原因。本研究針對這兩個關(guān)鍵問題,分別構(gòu)建了一種可以用于不同光學特征二類水體的
2、葉綠素a濃度估算半分析模型(UMOC)以及一種較為穩(wěn)定的大氣校正模型(DDV-WC),從而提高模型在二類水體遙感監(jiān)測中的適用性,為全國乃至全球范圍二類水體遙感監(jiān)測提供技術(shù)支持。研究內(nèi)容和得出的主要結(jié)論包括以下幾個方面:
(1)在全球范圍內(nèi)收集到采集于18個不同研究區(qū)共1121個樣點的數(shù)據(jù)。在分析不同二類水體遙感反射率、水體固有光學特性變化的基礎(chǔ)上,提出了一種新的葉綠素a吸收峰附近非色素碎屑物質(zhì)(主要包括非色素顆粒物和黃色物質(zhì),
3、簡稱為aym)吸收信號去除假設(shè)(aym(λ1)=ηaym(λ2)+(1-η)aym(λ3))。當λ1,λ2,λ3和η分別等于665,560,709 nm和0.2時,該假設(shè)估算aym(665)的平均相對誤差僅為16.498%,相比于經(jīng)典三波段模型使用aym(709)估算aym(665)時的平均相對誤差65.168%,大大提高了葉綠素a吸收峰附近非色素碎屑物質(zhì)吸收信號的去除精度。在葉綠素a吸收峰附近非色素碎屑物質(zhì)吸收信號去除假設(shè),以及用于去
4、除水體總后向散射(bb(λ))信號的近紅外波段位置判斷方法的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一種新的二類水體葉綠素a濃度遙感估算模型(UMOC)。地面實測數(shù)據(jù)的驗證結(jié)果表明,其葉綠素a濃度估算的平均相對誤差僅為30.418%,無論是對于“海灣”型二類水體還是“湖泊”型二類水體,都取得了穩(wěn)定可靠的葉綠素a濃度估算結(jié)果,18個研究區(qū)中僅在Terrebonne灣估算的平均相對誤差大于50%。UMOC模型用于模擬MERIS數(shù)據(jù)或者模擬Sentinel-2a數(shù)據(jù)時
5、,其估算平均相對誤差與直接使用野外實測數(shù)據(jù)估算的平均相對誤差相差不大,都在30%左右。驗證結(jié)果表明,UMOC模型是一種可以用于全球尺度或者區(qū)域尺度等宏觀尺度二類水體葉綠素a濃度遙感估算的半分析模型。
(2)以太湖為研究區(qū),構(gòu)建了一種改進的基于近岸濃密植被暗像元的二類水體大氣校正算法(DDV-WC)。DDV-WC算法的特點主要體現(xiàn)在以下兩方面:(1)在氣溶膠的計算中增加了對相對濕度的考慮,并引入6種包含相對濕度的氣溶膠模型,與氣
6、溶膠光學厚度實測數(shù)據(jù)進行對比分析,遴選最合適的氣溶膠模式,提高了氣溶膠光學厚度估算的精度;(2)制訂了比通常暗像元選取更為嚴格的近岸濃密植被暗像元選擇規(guī)則(DDV-WC-Selection),驗證結(jié)果表明,相比于MODIS標準算法的暗像元選取規(guī)則,DDV-WC-Selection選取規(guī)則能更加穩(wěn)定地剔除非濃密植被像元和混合像元,保證氣溶膠光學厚度反演的精度。將DDV-WC算法反演得到的大氣參數(shù)應(yīng)用于全湖大氣校正,結(jié)果表明無論對于MODI
7、S影像還是同步MERIS影像,都取得了較為理想的結(jié)果。
(3)結(jié)合構(gòu)建的二類水體葉綠素a濃度估算模型(UMOC)與大氣校正模型(DDV-WC),基于2002-2012年的MERIS影像對江蘇省大型湖泊太湖和洪澤湖進行了長時間序列的葉綠素a濃度估算?;谛堑赝綌?shù)據(jù)的驗證結(jié)果表明,UMOC模型與DDV-WC模型相結(jié)合時,其估算結(jié)果穩(wěn)定可靠,可以用于二類水體葉綠素a濃度的時空變化分析。從葉綠素a濃度估算結(jié)果來看,太湖和洪澤湖葉綠素
8、a濃度都有明顯的空間差異。太湖梅梁灣、竺山灣和開闊水體西北部沿岸葉綠素a濃度較高,開闊水域總體上從西北沿岸往湖中心方向呈現(xiàn)明顯的階梯狀遞減趨勢;洪澤湖北部的成子湖以及西部的溧河灣葉綠素a濃度較高,東部水域葉綠素a濃度較低。從季節(jié)變化來看,太湖葉綠素a濃度變化有顯著的季節(jié)性差異,而洪澤湖沒有表現(xiàn)出明顯的季節(jié)差異性。從年際變化看,太湖可以分為三個時期,呈現(xiàn)了較?。?003-2004年)-增大(2005-2008年)-減弱(2009-2011
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