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基于不同光谱主导因子的内陆湖泊水体叶绿素浓度三波段反演模型研究

周东磊 | -> | 645| 1| 0.509987MB |三波段模型,浮游藻类,总悬浮物,叶绿素浓度,光谱主导因子,太湖

周东磊 周东磊 | 文档量 |浏览量10980

摘要:利用分层聚类法,对实测的遥感反射率进行分类,结合固有光学特征和实测的水色要素,确定每种类别遥感反射率光谱变化的主导影响因子. 根据太湖、滇池、三峡库区及巢湖的地面遥感实验,将其遥感反射率分为3 类,类型一的光学特性由总悬浮物和浮游藻类共同主导,类型二的光学特性由浮游藻类主导,类型三的光学特性由悬浮物主导. 根据每类水体光学特征的差异,分别建立叶绿素浓度的三波段反演模型,反演的平均相对误差为23. 8% ,均方根误差为8. 5 mg /m3 ,其反演精度要高于未经分类而直接建立的三波段模型.
    叶绿素浓度反演模型构建的关键是反演因子的确定,也就是模型变量的确定. 较好的反演因子能够尽可能多地反映叶绿素浓度的信息,而较少反映其他物质的信息. 确定叶绿素反演因子的方法主要有:波段比值[1 ~ 4]、反射峰位置[5] 和三波长因子法[6 ~ 11,4]等. 三波长因子法[8,11]是目前反演叶绿素浓度较为有效的方法之一.
    利用三波长因子法反演叶绿素浓度的主要模型包括:Dall’Olmo 等[6]提出的利用[R - 1
rs(671) - R - 1rs(710) ]Rrs(740) 因子建立的估算模型( Dall’Olmo因子模型( 徐京萍模型) ; Sun 等[11][R - 1rs( 661 ) -R - 1rs(691) ]Rrs(727 ) 三波长因子模型( Sun 模型) .三波长因子法以生物光学模型为理论基础,通过3个波长反射率的组合,不但保证了光谱因子对浮游植物色素( 以Chla 为主) 变化的敏感性,而且还减少了水体中其他组分的干扰,因此,一定程度上能提高内陆混浊湖泊水体中叶绿素a 浓度的反演精度. 但是,三波长光谱因子形式在不同水体或同一水体的不同季相具有差异性,同时线性统计回归模型中的参数受样本变化的影响较大,这都限制了模型的通用性[11]. 其差异产生的主要原因是由于不同水体或者不同时间的同一水体具有不同的光学特性. 由于在不同水体或在不同时间同一水体中,叶绿素、总悬
浮物、黄色物质的浓度差异较大,导致主导水体光学特性的因子不同,进而造成其固有光学特性的差异.遥感反射率的变化特征主要是受水体固有光学特性的控制[12]. 水体的固有光学特性参数主要包括吸收和散射,在不同的水体,吸收和散射对遥感反射率大小的影响是不同的. 在叶绿素浓度较高而总悬浮物浓度相对较低的水体,叶绿素的吸收可能是遥感反射率变化的主导因子;在总悬浮物浓度较高而叶绿素浓度相对较低的水体,总悬浮物的散射可能是遥感反射率变化的主导因子;而在总悬浮物浓度和叶绿素浓度相对较为均衡的水体,遥感反射率的变化可能是由两者共同作用的结果. 遥感反射率光谱变化特征较为一致的水体,其光学特性的主导因子应该是一致的.

模型) ; Gitelson 等[7]提出的含因子[R - 1rs( 675 ) -R - 1rs(695) ]Rrs(730) 的估算模型(Gitelson 模型) ;周冠华等[9]利用三波长因子[R - 1rs(666) - R - 1rs(688) ]Rrs(725) 建立的模型( 周冠华模型) ;徐京萍等[8]的[R - 1rs(689. 89) - R - 1rs
(692. 77) ]Rrs(799. 18) 三波长
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