【摘要】：葉綠素a(Chl-a)是衡量湖泊富營(yíng)養(yǎng)化的重要指標(biāo),利用遙感技術(shù)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)面積較大的湖區(qū)水體中Chl-a濃度對(duì)了解湖區(qū)水質(zhì)具有重要意義。以內(nèi)蒙古烏梁素海為例,提出利用TM影像中的水體實(shí)測(cè)光譜進(jìn)行小波去噪和光譜信號(hào)重構(gòu),并結(jié)合水質(zhì)采樣實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合,建立光譜反射率比值與Chl-a濃度的反演模型的方法。結(jié)果顯示:小波理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的模型可以適用于估算烏梁素海Chl-a濃度,去噪后Chl-a濃度與光譜信號(hào)的相關(guān)系數(shù)(-0.575)較去噪前(-0.417)明顯增強(qiáng),去噪后的采樣點(diǎn)光譜信號(hào)與Chl-a濃度之間表現(xiàn)出比原始信號(hào)更強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性,證明了去噪后的觀測(cè)值可進(jìn)一步減弱隨機(jī)誤差的干擾和去除噪聲,使觀測(cè)數(shù)據(jù)更加逼近Chl-a濃度的真實(shí)情況,圖像去噪重構(gòu)結(jié)果顯示重構(gòu)后的光譜范圍較之前有所縮窄,部分信號(hào)點(diǎn)得到了增強(qiáng),但基本剖面結(jié)構(gòu)并沒(méi)有產(chǎn)生較大變化,反演模型的平均相對(duì)誤差為0.142,與其他研究相比差別不大。反演得出的烏梁素海Chl-a濃度分布反映了污染源的分布,同時(shí)說(shuō)明了烏梁素海Chl-a濃度在時(shí)空分布上呈現(xiàn)一定的差異,表現(xiàn)為豐水期呈現(xiàn)淺水區(qū)Chl-a濃度值高于湖心區(qū),來(lái)水區(qū)高于其他湖區(qū)的分布趨勢(shì),枯水期烏梁素海中部呈現(xiàn)由西向東Chl-a濃度逐步降低的分布規(guī)律,西部呈均一化分布。反演模型基本可以滿足實(shí)際預(yù)測(cè)的需要。但模型在具體應(yīng)用中在影像數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)量及算法方面還有很大的改進(jìn)空間,該方法的提出為干旱區(qū)大型內(nèi)陸水體富營(yíng)養(yǎng)化的實(shí)時(shí)定量遙感監(jiān)測(cè)提供了新的解決方案。
[Abstract]:Chlorophyll a (Chl-a) is an important index to measure eutrophication of lakes. It is very important to use remote sensing technology to dynamically monitor the concentration of Chl-a in lake waters with large area. Taking Wuliangsuhai in Inner Mongolia as an example, the wavelet denoising and spectral signal reconstruction based on the measured spectrum of water body in TM image is proposed, and the neural network fitting is carried out by combining the measured data of water quality sampling. The inversion model of spectral reflectance ratio and Chl-a concentration is established. The results show that the model combined with wavelet theory and neural network can be used to estimate the concentration of Chl-a in Wuliangsuhai. The correlation coefficient between Chl-a concentration and spectral signal after denoising (- 0.575) is significantly higher than that before denoising (- 0.417). The negative correlation between the spectral signal and the Chl-a concentration of the sample point after denoising is stronger than that of the original signal, which proves that the observed value after denoising can further reduce the interference of random error and remove noise. The results of image denoising and reconstruction show that the spectral range of the reconstructed image is narrower than before, and some of the signal points are enhanced, but the structure of the basic profile has not changed greatly. The average relative error of the inversion model is 0.142, which is not different from other studies. The inverse Chl-a concentration distribution in the Wuliangsu Sea reflects the distribution of the pollution sources. It also shows that the Chl-a concentration in the Wuliangsu Sea is different in time and space distribution, which shows that the concentration of Chl-a in shallow water is higher than that in the center of the lake in the high water period. The distribution trend of the coming water area is higher than that of other lakes. In the dry season, the concentration of Chl-a in the middle of Wuliangsu Sea decreases gradually from west to east, and the distribution of Chl-a in the west is uniform. The inversion model can basically meet the needs of actual prediction. However, there is still much room for improvement in image data acquisition, data volume and algorithm in the practical application of the model. This method provides a new solution for real-time quantitative remote sensing monitoring of eutrophication of large inland water bodies in arid areas.
【作者單位】： 巴彥淖爾市環(huán)境科學(xué)研究所;山西大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院;山西大學(xué)黃土高原研究所;
【基金】：國(guó)家水污染防治專(zhuān)項(xiàng)(烏梁素海綜合整治項(xiàng)目)
【分類(lèi)號(hào)】：X87

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2265336