河口水体悬浮物固有光学性质及浓度遥感反演模式研究

论文摘要

河口是联系大陆与海洋之间物质和能量交换的重要场所。我国每年有大量的地表径流经河口入海,所挟带的泥沙和各种营养元素、有机污染物等对河口附近水域的生态环境有显著影响。由于近岸河口水域的悬浮泥沙往往具有广泛的时空变异尺度,基于传统方式的监测方法在空间详细和时间频率方面已经无法满足逐渐提高的管理需求,随着遥感技术的发展与进步,遥感监测已经成为水体悬浮泥沙监测的重要方式。水体中悬浮泥沙的复杂光学特点导致悬浮泥沙遥感呈现出很强的时态性和区域性,在建立泥沙遥感反演模式时必须深入调查了解当地水体悬浮泥沙的光学性质及其相互关系,同时考虑海洋动力环境中的主要影响因素,只有结合特定海域的悬浮泥沙光学性质和水体反射光谱特征建立反演模型,才能获得较高的悬浮泥沙遥感反演精度和模型推广能力。杭州湾海域由于长期受到长江口南下浑浊水的输沙影响,同时在强潮动力引起的泥沙再悬浮共同作用下,水体悬浮泥沙含量高且具有显著而复杂的时空变化特征。本文在杭州湾北岸的乍浦和南岸的慈溪分别布设观测站点,实地连续观测获得时间序列的水体表观光学参数、固有光学参数以及组分浓度三者的数据集,结合目前水体生物光学理论的成熟模型,根据常用水色传感器的波段设置选择相关性较好的敏感波段,分别建立悬浮物浓度与固有光学性质遥感反演的经验模型和半分析模型,结合潮动力分析了水体悬浮物固有光学性质的短周期变异特征,从浓度和构成两个角度分析其时空变异的影响因素。通过本文研究,除了可以获取典型研究区水体悬浮物的固有光学性质特性外,还将了解其时空变异幅度和变化规律,从微观和宏观两个角度初步分析其影响因素,为发展出准确程度更高的、能够应用于卫星遥感的分析模型打下基础。本文的主要研究内容与结果包括:（1）实地光谱测量与实验室吸收测量研究。实地光谱测量采用NASA海洋光学测量规范推荐的水面之上光谱测量法,分别测量标准板、水面和天空光的辐照度,计算水面之上遥感反射率。光谱测量结果表明:研究区水体光谱具有典型高含沙水体的光谱特征,水面遥感反射率较高,在可见光与近红外光谱范围内出现两个反射峰,且第二反射峰对应波长随着含沙量的增大出现“红移现象”。另外,实地采集水样带回实验室进行吸收光谱测量,其中悬浮物的吸收光谱测量采用定量滤膜技术。吸收测量结果表明:研究区水体中悬浮物的吸收值较高,吸收光谱在可见光范围内符合指数衰减模式。乍浦与慈溪两个站位获取的时间序列数据说明研究区水体悬浮物的浓度和光学性质均表现出明显的时空变异特征。（2）水体悬浮物浓度遥感反演经验模式研究。利用实测光谱数据和浓度数据建立分析数据集,根据常用水色传感器MODIS与MERIS的波段设置,分析悬浮物浓度与对应波段遥感反射率之间的相关关系,选择相关系数较高的波段作为敏感波段建立统计回归模型,将悬浮物的粒径作为遥感反射率的影响因素加入到回归模型中,比较二者的拟合效果。结果表明:悬浮泥沙浓度在红外和近红外波段的响应度最高;对于单波段简单线性回归而言,指数回归和幂函数回归的拟合效果好于简单线性回归;采用波段组合比值不能完全提高拟合效果;加入粒径因素后拟合精度进一步提高:长波段拟合精度高于短波段,双波段拟合精度高于单波段拟合。另外,人工神经网络模型在高混浊海区取得了较好的预测精度,采用MODIS地表反射率产品中的250m分辨率波段作为神经网络输入,悬浮物浓度作为输出,建立的神经网络模型预测性能高于统计回归模型;利用实测遥感反射率模拟MODIS与MERIS波段建立的神经网络模型也取得了较好的预测效果。（3）水体悬浮物固有光学性质遥感反演半分析模式研究。利用实测水体组分吸收数据建立分析数据集,分别分析MODIS与MERIS特征波段水体悬浮物吸收系数与悬浮物浓度和遥感反射率的相关性;在生物光学理论模型的基础上,参考Carder-MODIS浮游植物固有光学性质遥感反演半分析算法,选择适合本地水体光学特点的特征波段,建立固有光学参数、表观光学参数以及成分浓度之间的经验模型,基于MODIS特征波段实现杭州湾水体固有光学性质及其浓度的遥感反演。结果表明:研究区水体悬浮物特征波段的吸收系数与浓度之间相关性都较高,相关系数在0.95以上;选择MODIS波段1为主要特征波段,分别拟合固有光学参数与表观光学参数以及悬浮物浓度之间的经验方程式,最终实现悬浮物固有光学参数与浓度的遥感反演。（4）水体悬浮物固有光学性质时空变异特征研究。分析研究区水体悬浮颗粒物吸收系数与后向散射系数时序变化特征以及空间差异;从悬浮颗粒浓度与构成两个角度初步分析水体固有光学性质时空变异的影响机理。研究结果表明,研究区水体悬浮物的固有光学性质表现出显著的时空变异特点,乍浦与慈溪两个采样站位的悬浮物固有光学性质随着涨落潮周期分别表现出不同的短周期波动规律;悬浮物浓度是影响研究区水体悬浮物固有光学性质变化的主要因素,粒径也是重要影响因素之一,单位吸收系数的影响不明显。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• 英文摘要
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景与研究意义
• 1.1.1 选题背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 国内外悬浮物遥感研究进展
• 1.2.1 国外研究进展
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.2.3 存在问题分析
• 1.3 本文研究思路与研究内容
• 1.3.1 主要研究思路
• 1.3.2 各章研究内容
• 本章小结
• 第二章 水体悬浮物遥感的理论基础
• 2.1 水色遥感的原理
• 2.1.1 水体分类
• 2.1.2 水色遥感物理量
• 2.1.3 水体辐射传输过程
• 2.2 水色遥感反演模式
• 2.2.1 经验统计模式
• 2.2.2 理论分析模式
• 2.2.3 半经验半分析模式
• 2.3 悬浮泥沙遥感
• 2.3.1 悬浮泥沙遥感原理
• 2.3.2 常用遥感模型
• 2.4 水色遥感常用传感器
• 2.4.1 水色卫星传感器
• 2.4.2 其它卫星传感器
• 本章小结
• 第三章 研究区概况与数据采集
• 3.1 研究区概况
• 3.1.1 水文特征
• 3.1.2 气象因素
• 3.2 水体光谱测量与数据分析
• 3.2.1 两种现场水体光谱测量方法
• 3.2.2 光谱仪水面之上测量法
• 3.2.2.1 测量基本原理
• 3.2.2.2 测量对光谱仪与标准板的要求
• 3.2.2.3 现场测量准备与测量步骤
• 3.2.2.4 设置光谱仪观测几何与视场角
• 3.2.2.5 离水辐射率的计算与p值的确定
• 3.2.2.6 归一化离水辐射率的计算
• 3.2.2.7 遥感反射率的导出
• 3.2.2.8 残余太阳反射修正
• 3.2.3 研究区水面光谱测量数据分析
• 3.2.3.1 归一化离水辐射率
• 3.2.3.2 遥感反射率
• 3.2.3.3 光谱特征分析
• 3.3 水体吸收系数测量与数据分析
• 3.3.1 实验室吸收测量基本原理
• 3.3.2 样品制备与测量步骤
• 3.3.2.1 实地水样采集
• 3.3.2.2 颗粒物样品滤膜的制备与存储
• 3.3.2.3 颗粒物样品滤膜的光密度测量
• 3.3.2.4 颗粒物样品滤膜的脱色处理
• 3.3.2.5 黄色物质样品的制备与存储
• 3.3.2.6 黄色物质样品的光密度测量
• 3.3.3 吸收系数计算方法
• 3.3.3.1 总颗粒物的光谱吸收系数
• 3.3.3.2 非色素颗粒的光谱吸收系数
• 3.3.3.3 黄色物质的光谱吸收系数
• 3.3.3.4 色素颗粒与水体总光谱吸收系数
• 3.3.4 测量与计算过程中应注意问题
• 3.3.4.1 消除纯水水质影响
• 3.3.4.2 消除滤膜差别影响
• 3.3.4.3 确定滤膜光路放大因子
• 3.3.4.4 零值校正波长的选择
• 3.3.5 研究区水色要素吸收光谱特性分析
• 3.3.5.1 色素颗粒物吸收特性
• 3.3.5.2 非色素颗粒物吸收特性
• 3.3.5.3 黄色物质吸收特性
• 3.4 水体悬浮物浓度测量
• 3.4.1 悬浮物浓度测量
• 3.4.2 叶绿素浓度测量
• 3.5 水体悬浮物粒径与矿物组成测量
• 3.5.1 悬浮物粒度分析
• 3.5.2 悬浮物矿物组成
• 本章小结
• 第四章 水体悬浮物浓度遥感反演经验模型
• 4.1 建立遥感反演数据集
• 4.1.1 实测悬浮物浓度
• 4.1.2 悬浮泥沙浓度历史数据
• 4.1.3 实测水面遥感反射率
• 4.1.4 卫星遥感反射率
• 4.2 悬浮物浓度遥感反演统计回归模型
• 4.2.1 遥感反射率与悬浮物浓度相关分析
• 4.2.1.1 遥感反射率与悬浮泥沙浓度相关性
• 4.2.1.3 悬浮泥沙遥感监测敏感波段选择
• 4.2.2 基于实测光谱的悬浮泥沙遥感统计回归模型
• 4.2.2.1 模拟MODIS波段的统计回归模型
• 4.2.2.2 模拟MERIS波段的统计回归模型
• 4.2.3 考虑粒径影响的悬浮泥沙浓度遥感反演模式
• 4.3 悬浮物浓度遥感反演神经网络模型
• 4.3.1 人工神经网络模型
• 4.3.2 神经网络结构设计
• 4.3.3 基于卫星遥感反射率的神经网络模型
• 4.3.4 基于实测遥感反射率的神经网络模型
• 4.4 悬浮物浓度垂线分布规律分析与神经网络模拟
• 4.4.1 悬浮泥沙浓度垂线分布数据
• 4.4.2 悬浮泥沙浓度随潮动力变化规律分析
• 4.4.2.1 含沙量随潮动力的变化特点
• 4.4.2.2 各层含沙量分时变化规律
• 4.4.2.3 各层含沙量相关性分析
• 4.4.3 人工神经网络模拟
• 4.4.3.1 建立人工神经网络模型
• 4.3.3.2 含沙量浓度数据预处理
• 4.3.3.3 人工神经网络训练
• 4.3.3.4 结果分析与性能比较
• 本章小结
• 第五章 水体悬浮物固有光学性质遥感反演半分析算法
• 5.1 水体固有光学性质光谱模型概述
• 5.2 实测水体主要水色成分固有光学性质分析
• 5.2.1 非色素颗粒吸收系数特征
• 5.2.2 色素颗粒吸收系数特征
• 5.2.3 黄色物质吸收系数特征
• 5.3 固有光学量与悬浮物浓度相关性分析
• 5.3.1 非色素颗粒吸收系数与浓度的关系
• 5.3.1.1 特征波段吸收与浓度的相关性
• 5.3.1.2 非色素颗粒单位吸收系数
• 5.3.2 色素颗粒吸收系数与浓度的关系
• 5.3.2.1 特征波段吸收与浓度的相关性
• 5.3.2.2 色素颗粒单位吸收系数
• 5.4 固有光学量与表观光学量相关性分析
• 5.4.1 非色素颗粒吸收系数与遥感反射率关系
• 5.4.2 色素颗粒吸收系数与遥感反射率关系
• 5.4.3 黄色物质吸收系数与遥感反射率关系
• 5.5 悬浮颗粒固有光学性质遥感反演半分析模型
• 5.5.1 Carder-MODIS半分析算法简介
• 5.5.1.1 遥感反射率
• 5.5.1.2 后向散射系数
• 5.5.1.3 吸收系数
• 5.5.1.4 算法的经验部分
• 5.5.1.5 分析与经验部分的耦合
• 5.2.1.6 模型应用分析
• 5.5.2 杭州湾水体悬浮物固有光学性质遥感反演半分析算法
• 5.5.2.1 建立半分析模型的流程
• 5.5.2.2 选择敏感波段
• 5.5.2.3 构建基本模型
• 5.5.2.4 获取次表面遥感反射率R（0-）
• 5.5.2.5 参数f值的选取
• 5.5.2.6 计算水体总吸收系数a（λ）
• 5.5.3 模型运算与结果分析
• 5.5.3.1 悬浮颗粒的固有光学性质
• 5.5.3.2 悬浮颗粒的浓度
• 本章小结
• 第六章 水体悬浮物固有光学性质时空变异特征分析
• 6.1 水体悬浮物固有光学参数时间序列变化特征
• 6.1.1 悬浮颗粒物吸收系数短周期变化
• 6.1.2 悬浮颗粒物后向散射系数短周期变化
• 6.2 悬浮颗粒物固有光学性质变化主要影响因素分析
• 6.2.1 浓度变化对固有光学性质的影响
• 6.2.2 单位吸收系数变化对固有光学性质的影响
• 6.2.3 粒径变化对固有光学性质的影响
• 本章小结
• 第七章 结论与展望
• 7.1 主要结论
• 7.2 创新点
• 7.3 展望
• 参考文献（Reference）
• 附录
• 作者简历及攻读博士期间科研成果