內陸渾濁水體多組分協(xié)同反演模型研究——以太湖為例.pdf

1、本研究以大型淺水內陸渾濁水體--太湖為研究對象，通過多年的野外實驗觀測，系統(tǒng)地研究了太湖水體中各組分固有光學量的變化規(guī)律，結合輻射傳輸模擬研究揭示了太湖水體組分與光譜反射率信息變化的內在影響機制。在此基礎上構建了基于查找表的組分協(xié)同反演算法：首先通過光譜分類算法對太湖水體反射率光譜進行分類；針對各類型的水體光譜，分別構建葉綠素a、懸浮物和CDOM濃度反演模型；進而構建基于查找表的組分協(xié)同反演算法。該算法通過在反演一種組分時考慮了其他組分

2、的影響，經(jīng)驗證表明，該方法很大程度上降低了高估和低估的程度，提高了反演模型的精度。研究的主要結論如下：
　　(1)不同濃度組分混合對遙感反射率的影響
　　通過Hydrolight模擬實驗研究各組分對其他組分在遙感反射率方面的影響。無機懸浮泥沙的反射光譜信息受其他兩要素的影響最小，700nm以后影響率幾乎接近于0。黃質對無機懸浮泥沙的影響呈近似直線式下降，葉綠素對無機懸浮泥沙的影響在700nm以前變化不大，影響最大值位于440

3、nm葉綠素吸收峰處，且二者對無機懸浮泥沙的影響均是由于吸收作用造成的。無機懸浮泥沙對葉綠素反射光譜的影響遠遠大于黃色物質；黃色物質對葉綠素的影響在短波處。當水體中出現(xiàn)適量的葉綠素或無機懸浮泥沙時，黃色物質的反射信息就會被掩蓋，因此衛(wèi)星監(jiān)測太湖地區(qū)黃色物質濃度十分困難。
　　(2)太湖水體反射率分類方法及光譜特征指標的確定
　　通過對實測遙感反射率光譜曲線特征的分析結合實測葉綠素a、總懸浮物、無機懸浮物等濃度信息，將太湖水體遙

4、感反射率光譜分為藻類主導型水體的光譜、藻類與非藻類共同主導型水體的光譜和非藻類懸浮物主導型水體的光譜，其中非藻類懸浮物主導型光譜又分為懸浮物主導一型光譜和懸浮物主導二型光譜。在此基礎上確定了用于光譜分類的特征指標，并建立了用于分類的光譜分類算法。光譜特征指標包括：580nm附近反射峰的左半峰的斜率、700nm附近的反射峰與675nm附近的反射谷之間的斜率和600nm到650nm間反射率的斜率。
　　(3)各類別單組分反演模型構建<

5、br>　　針對各個類別的特征，構建了降低其他組分影響的單組分修正型反演模型。其中對于類型二的葉綠素a模型建立了一個新的指數(shù)ACI，用于削減懸浮物對葉綠素信息的影響，有效的提高了葉綠素a濃度反演的精度，將平均相對誤差從31.8％降到了22.8％；對于其他三種類型也重新建立了對應的三波段模型。對于懸浮物模型，類型一和類型二建立了波段組合的反演模型，而對懸浮物濃度高的類型三和類型四建立了近紅外雙波段模型。
　　(4)基于查找表的組分協(xié)同