内陆水体水色要素反演算法研究 ——以三峡坝区水体为例

内陆水体水色要素反演算法研究 ——以三峡坝区水体为例

论文摘要

本文以三峡坝区水体为研究对象,基于野外测定的水体光谱反射率的变化特征,在分析水色要素叶绿素、悬浮物、溶解性有机物三个水色要素吸收系数特征的基础上,建立了水体光谱反射率与叶绿素、悬浮物、溶解性有机物三个水色要素浓度之间的关系,分别利用经验方法和半分析方法,建立坝区水色要素(叶绿素、悬浮物、溶解性有机物)浓度反演模型,并应用于高光谱多角度遥感影像CHRIS中,为以后实时、快捷、高效、准确的监测三峡库区水质情况提供了方法参考,更好的保护三峡库区的生态环境。通过此项研究,本文得到以下结论:1、三峡坝区11月份水体中总颗粒物的吸收系数光谱分布与非藻类颗粒物的吸收光谱相似,随波长的增大而减小,且按幂指数规律衰减;在不同波段浮游植物和非藻类颗粒物对总颗粒物吸收系数的贡献不仅是不同的,且所占比例均不是一个常数,而是与波长有关的变量。2、三峡坝区水体中的非藻类颗粒物与CDOM的吸收系数与波长之间都存在明显的指数衰减规律。通过对实测数据的回归模拟,我们分别建立了基于440nm波段的三峡坝区水体的非藻类颗粒物吸收系数模型和CDOM吸收系数模型。3、不同于太湖等内陆二类水体和其他一类水体,三峡坝区浮游植物的吸收系数与叶绿素a浓度之间存在较好的多项式关系。其他水体中浮游植物的吸收系数与叶绿素a多呈现幂函数、指数关系等。4、在分析水色要素浓度和水体波段反射率相关性的基础上,选择最佳波段,建立了水色要素浓度的经验反演模型。通过对不同时期获取的CHRIS遥感影像的反演证明,叶绿素浓度反演模型、黄色物质浓度反演模型的反演精度较高,且时间扩展性较好。5、在分析各水体组分对水体吸收系数、后向散射系数等的贡献的基础上,结合Gordon模型,建立了反演三峡坝区水色要素浓度的半分析模型,并利用代数方法,求解得到了三峡坝区水体叶绿素a、悬浮物浓度。其中悬浮物浓度反演精度明显好于叶绿素浓度反演精度。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 研究的意义
  • 1.2 水质遥感监测的机理
  • 1.3 国内外研究现状
  • 1.4 论文的主要工作
  • 2 遥感图象预处理
  • 2.1 CHRIS/PROBA遥感数据概况
  • 2.2 遥感数据预处理
  • 2.3 本章小结
  • 3 野外试验数据获取及处理分析
  • 3.1 实验区概况
  • 3.2 水体光谱数据获取及处理分析
  • 3.3 吸收系数数据获取及其处理分析
  • 3.4 水色要素浓度获取及其处理分析
  • 3.5 本章小结
  • 4 水质遥感监测-经验算法
  • 4.1 算法原理与方法
  • 4.2 水质参数的相关性分析及算法研究
  • 4.3 算法应用
  • 4.4 本章小结
  • 5 水质遥感监测-半分析算法
  • 5.1 算法原理与方法
  • 5.2 水色机理分析与算法开发
  • 5.3 算法应用
  • 5.4 本章小结
  • 6 结论与展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读学位期间主要成果
  • 相关论文文献

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