本文選題：GOCI + 分類��； 參考：《光譜學(xué)與光譜分析》2016年08期

【摘要】：葉綠素a濃度(Chlorophyll-a:Chl-a)是內(nèi)陸水體重要的水質(zhì)參數(shù)之一,遙感數(shù)據(jù)為其提供了大范圍、多時(shí)相的監(jiān)測(cè)信息,然而由于內(nèi)陸湖泊水色要素復(fù)雜的光學(xué)性質(zhì)及較大的時(shí)空差異,傳統(tǒng)的遙感影像及單一的Chl-a反演模型在應(yīng)用中存在著局限性。因此本研究以太湖為研究區(qū),時(shí)間分辨率1小時(shí)的靜止海洋水色衛(wèi)星Geostationary Ocean Color Imager(GOCI)為數(shù)據(jù)源,在基于層次聚類法實(shí)現(xiàn)歸一化實(shí)測(cè)光譜反射率分類的基礎(chǔ)上,利用光譜角測(cè)距匹配實(shí)現(xiàn)2012年5月6日(08:16—15:16)8景GOCI太湖影像的水體分類;并針對(duì)不同水體類型分別建立基于GOCI影像的Chl-a反演模型,實(shí)現(xiàn)不同類型水體的Chl-a濃度反演。結(jié)果表明,太湖水體光譜可分為四類,類型1光譜體現(xiàn)出漂浮藻類的特征,可將其作為藍(lán)藻水華的判定依據(jù);類型2—4體現(xiàn)的特征分別為水體含有較高Chl-a濃度、較高懸浮物濃度及相對(duì)較低Chl-a較低懸浮物濃度;并且類型2—4與分類前相比,其分類模型估算的Chl-a濃度誤差均得到了不同程度的提高,平均相對(duì)誤差分別降低了7%,12.3%和15.9%;此外,GOCI影像反演結(jié)果不僅可以很好地反映Ch卜a濃度的空間分布狀況,也能反映出太湖Chl-a濃度的日變化差異及規(guī)律,表現(xiàn)出了其在富營養(yǎng)化污染動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及預(yù)警中的應(yīng)用潛力。該方法在GOCI影像中的應(yīng)用,在提高Chl-a濃度反演精度的同時(shí)也提高了模型在實(shí)際應(yīng)用中的適用性,為日后太湖水體不同時(shí)刻Chl-a濃度的精確估算提供了基礎(chǔ)。
[Abstract]:Chlorophyll a concentration (Chlorophyll-a:Chl-a) is one of the important water quality parameters in inland waters. Remote sensing data provides a large range and multi phase monitoring information. However, due to the complex optical properties and space-time differences of the color elements of inland lakes, the traditional remote sensing image and the single Chl-a inversion model exist in its application. Therefore, in this study, Geostationary Ocean Color Imager (GOCI), a stationary marine water color satellite with time resolution of 1 hours, is used as the data source. Based on the hierarchical clustering method to classify the normalized measured spectral reflectance, the spectral angle distance matching is used to realize the 8 scenery of GOCI in May 6, 2012 (08:16 15:16). The water body of the lake image is classified and the Chl-a inversion model based on GOCI images is established for different water types. The Chl-a concentration in different types of water can be retrieved. The results show that the spectrum of Taihu water body can be divided into four categories, and type 1 spectra reflect the characteristics of floating algae, which can be used as the basis for determining the bloom of cyanobacteria; type 2 - 4 The characteristics of the water body contain higher Chl-a concentration, higher suspended substance concentration and relatively low Chl-a concentration. And type 2 - 4, compared with before classification, the Chl-a concentration error estimated by the classification model are all improved in varying degrees, and the average relative error is reduced by 7%, 12.3% and 15.9%, respectively. In addition, GOCI image inversion junction It can not only reflect the spatial distribution of Ch a concentration well, but also reflect the diurnal variation and regularity of the Chl-a concentration in Taihu, which shows its potential application in the dynamic monitoring and early warning of eutrophic pollution. The application of this method in the GOCI image can improve the accuracy of Chl-a concentration inversion while also improving the model. The applicability in practical application provides a basis for accurate estimation of Chl-a concentration at different times in Taihu.
【作者單位】： 南京大學(xué)國際地球系統(tǒng)科學(xué)研究所;江蘇省地理信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;香港中文大學(xué)太空與地球信息科學(xué)研究所;江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：“973”前期專項(xiàng)(2010CB434801) 國家“十二五”支撐項(xiàng)目(2012BAH32B03) 江蘇省研究生培養(yǎng)創(chuàng)新工程立項(xiàng)項(xiàng)目(CXLX12_0040) 南京大學(xué)優(yōu)秀博士研究生科研能力提升計(jì)劃B項(xiàng)目(2014001B009)資助
【分類號(hào)】：X524;X87

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本文編號(hào)：2062393