發(fā)布時間：2021-11-19 13:56

　　葉綠素α（chlorophyll-α）是一個關鍵的水色要素,掌握葉綠素α的含量及變化情況對保護水體及維護生態(tài)環(huán)境質量具有重要意義。針對國內外相關科研機構生產的海洋葉綠素α融合產品存在精度低、覆蓋率低、時間跨度短等問題,收集整理了1998—2017年的MODIS-Aqua、MODIS-Terra、MERIS、SeaWIFS、VIIRS共5個傳感器的葉綠素α濃度數據,構建了小波變換與Kalman濾波技術相結合的多源遙感數據融合算法,完成了全球葉綠素α數據的融合,開展了融合產品的均值、方差和信息量的分析,并進行了融合產品與實測數據、歐空局（European Space Agency,ESA）的GSM（Garver-Siegel-Maritorena）產品的對比分析。結果顯示,本文的融合產品與實測數據相關性達到60%;與實測值和歐空局的GSM產品對比分析中,融合產品的數據可利用率為60%,而歐空局的GSM產品的數據可利用率為30%左右,融合產品與實測值的相關性為0.792 2,而GSM與實測值的相關性為0.349 4,均低于本文的融合產品。 

【文章來源】：遙感信息. 2020,35(03)北大核心CSCD

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

多年融合產品均值對比

2）方差分析。通過分析全球葉綠素α融合產品方差（圖2），可知融合產品的方差曲線擬合性很好，曲線變化趨勢一致，說明融合產品質量穩(wěn)定，沒有缺失數據存在，其中方差最小的是第1組數據，說明該組數據穩(wěn)定性最好。3）信息量分析。信息量反映的是圖像本身所含信息的豐富程度。對融合產品信息量進行分析（圖3),3組數據中信息量的曲線變化趨勢一致，說明在全年或者長時間的數據中，信息量的變化是一致的，在特定的時間信息量會增大，而在其他時間就會減少。信息量最大的是第3組數據，其次是第2組數據，最后是第1組數據。

3）信息量分析。信息量反映的是圖像本身所含信息的豐富程度。對融合產品信息量進行分析（圖3),3組數據中信息量的曲線變化趨勢一致，說明在全年或者長時間的數據中，信息量的變化是一致的，在特定的時間信息量會增大，而在其他時間就會減少。信息量最大的是第3組數據，其次是第2組數據，最后是第1組數據。3.2 全球葉綠素α濃度融合產品的驗證

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于客觀分析的多源衛(wèi)星葉綠素a濃度產品融合方法研究[J]. 施英妮,張亭祿,石立堅,胡曉華,南明星.  海洋學報. 2016(03)
[4]結合小波變換和HIS變換的遙感圖像融合方法[J]. 劉煒.  軟件導刊. 2015(09)
[5]多衛(wèi)星傳感器南海葉綠素a濃度遙感數據融合[J]. 李新星,張亭祿,田林,王曉菲,劉金剛.  遙感學報. 2015(04)
[6]基于小波變換的遙感圖像融合方法研究[J]. 辛亞楠,鄧磊.  激光與光電子學進展. 2013(02)
[7]基于自適應加權平均的水色遙感數據融合[J]. 陳蕓芝,汪小欽,吳波,孫麗雅.  遙感技術與應用. 2012(03)
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碩士論文
[1]不同融合方法及空間分辨率對遙感影像融合質量影響的研究[D]. 黃青霞.昆明理工大學 2013
[2]海水透明度的衛(wèi)星遙感反演及其多傳感器融合方法[D]. 田林.中國海洋大學 2013
[3]遙感圖像融合技術及應用方法研究[D]. 李微微.燕山大學 2012
[4]多源遙感圖像像素級融合方法研究[D]. 劉麗.湖南大學 2005



本文編號：3505184