论文题目: 太湖水体叶绿素a遥感监测模型研究
论文类型: 硕士论文
论文专业: 地球探测与信息技术
作者: 闻建光
导师: 许惠平,肖青
关键词: 水质遥感,水体光谱特性,叶绿素,高光谱遥感,混合光谱分解
文献来源: 吉林大学
发表年度: 2005
论文摘要: 遥感由于具有大范围,快速,周期性长期观测的特点,已经成为水质监测的一种重要的技术手段。随着遥感传感器光谱分辨率的进一步提高,利用成像高光谱技术进行水质监测表现出了独特的优势,水质监测从定性发展到定量。本文首先在全面、系统地收集和分析国内外水质遥感监测相关技术发展现状、发展前景的基础上,对水质遥感监测的原理和方法进行了探讨,并分析了各种主要水质参数的光谱特性。然后通过地面测量的高光谱反射率数据,结合水质采样的化学分析结果提出了反演叶绿素a浓度的混合光谱分解模型,并将它与传统的经验与半经验模型比较,从模型的精度和稳定性方面说明利用混合光谱分解模型进行叶绿素a浓度反演结果较好。最后利用混合光谱模型,结合航天高光谱Hyperion数据,较好地进行叶绿素a浓度的估算,并成图。论文还采用不同光谱分辨率和空间分辨率的TM、MODIS和OMIS数据,再一次验证模型的可行性。全文以太湖为主要研究区域,充分利用了地面测量的高光谱遥感数据和航天航空遥感数据,发展了混合光谱分解模型,并取得了一定的研究成果。论文的研究成果可为水质遥感监测提供一定的参考,同时也为我国环境一号卫星超光谱成像仪器的数据应用提供技术支持。
论文目录:
第一章 引言
1.1 研究背景
1.2 水质遥感监测的国内外研究进展
1.2.1 叶绿素a
1.2.2 悬浮物
1.2.3 黄色物质
1.2.4 溶解有机物
1.3 水质遥感监测存在的问题与发展趋势
1.4 论文的研究目标、主要内容和技术路线
1.5 论文的组织结构
第二章 水质遥感监测的原理和方法
2.1 水质遥感监测的原理
2.2 水色遥感的物理基础
2.2.1 固有光学参数与表观光学参数
2.2.2 水体遥感反射率与水质参数浓度的关系
2.3 水体反射率波谱及水质参数波谱特性
2.3.1 纯水的波谱特性
2.3.2 叶绿素a 的波谱特性以及对水体光学性质的影响
2.3.3 悬浮物的波谱特性以及对水体光学性质的影响
2.3.4 黄色物质的波谱特性以及对水体光学性质的影响
2.3.5 溶解有机物的波谱特性以及对水体光学性质的影响
2.4 水质遥感监测常用的方法
2.4.1 经验方法
2.4.2 半经验方法
2.4.3 物理方法
2.5 水质遥感监测常用的数据
2.5.1 多光谱遥感数据
2.5.2 高光谱遥感数据
2.5.3 新型卫星遥感数据
第三章 实验区概况、数据的获取、处理及分析
3.1 实验区概况
3.2 实验区遥感数据的获取
3.2.1 野外水质水样采集与实验室分析
3.2.2 地面内陆水体光谱测量
3.2.3 航天航空遥感数据的获取
3.2.4 其他辅助参数的测量
3.3 实验区遥感数据的预处理
3.3.1 水体光谱数据的预处理
3.3.2 航天航空图像数据预处理
3.4 太湖水体主要水质参数波谱特性分析
3.4.1 太湖水体叶绿素a 的波谱特性
3.4.2 太湖水体悬浮物的波谱特性
3.4.3 太湖水体黄色物质和溶解有机质的波谱特性
第四章 基于地面高光谱遥感数据的水质叶绿素a 模型
4.1 水质叶绿素a 浓度的经验与半经验模型
4.1.1 高光谱数据的预处理以及特征波段的提取
4.1.2 叶绿素a 浓度的经验与半经验模型
4.2 水质叶绿素a 浓度的混合光谱分解模型
4.2.1 问题的提出以及光谱混合分析
4.2.2 混合光谱分析的物理基础以及数学描述
4.2.3 水质叶绿素a 浓度的混合光谱模型
4.2.4 组分端元的确定
4.2.5 光谱特征波段的选择
4.2.6 模型反演
4.3 相关模型的验证
4.3.1 归一化数据的比值经验模型
4.3.2 混合光谱分解模型
4.4 混合光谱分解模型对多年水体反射率数据叶绿素a 浓度反演
4.5 混合光谱分解模型对水体反射率数据悬浮物浓度反演
4.6 结论与讨论
第五章 基于Hyperion 高光谱遥感数据的水质叶绿素a 模型
5.1 EO—1 与Hyperion
5.2 数据的预处理
5.2.1 辐射校正
5.2.2 几何校正
5.3 水质叶绿素a 浓度遥感模型
5.3.1 传统的经验模型
5.3.2 光谱角度制图(SAM)用于估算叶绿素a 浓度
5.3.3 混合光谱分解技术在叶绿素a 浓度估算的应用
5.4 结论与讨论
第六章 其他遥感数据在水质叶绿素a 遥感监测中的应用
6.1 以TM 遥感数据为基础的水质叶绿素a 浓度定量估算
6.1.1 TM 数据估算叶绿素a 浓度的经验与半经验模型
6.1.2 TM 数据估算叶绿素a 浓度的混合光谱分解模型
6.1.3 结论与讨论——TM 图像和高光谱数据提取叶绿素a 浓度之间的比较
6.2 以MODIS 遥感数据为基础的水质叶绿素a 浓度定量估算
6.2.1 分辨率为250 米的MODIS 数据进行叶绿素a 浓度的估算
6.2.2 分辨率为1000 米的MODIS 数据进行叶绿素a 浓度的估算
6.3 以OMIS 遥感数据为基础的水质叶绿素a 浓度定量估算
6.3.1 水质参数的光谱响应特征分析
6.3.2 以单波段吸收特征进行水质参数叶绿素a 浓度的分析
6.3.3 以两波段比值进行水质参数叶绿素a 浓度的分析
6.3.4 以混合光谱分解技术进行叶绿素a 浓度的分析
6.3.5 结论与讨论
第七章 结论与展望
7.1 结论
7.2 展望
参考文献
摘 要
Abstract
致 谢
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作者简介
发布时间: 2005-08-26
参考文献
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