【摘要】：葉綠素a(Chl-a)是衡量湖泊富營養(yǎng)化的重要指標,利用遙感技術(shù)動態(tài)監(jiān)測面積較大的湖區(qū)水體中Chl-a濃度對了解湖區(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影像中的水體實測光譜進行小波去噪和光譜信號重構(gòu),并結(jié)合水質(zhì)采樣實測數(shù)據(jù)進行神經(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濃度與光譜信號的相關(guān)系數(shù)(-0.575)較去噪前(-0.417)明顯增強,去噪后的采樣點光譜信號與Chl-a濃度之間表現(xiàn)出比原始信號更強的負相關(guān)性,證明了去噪后的觀測值可進一步減弱隨機誤差的干擾和去除噪聲,使觀測數(shù)據(jù)更加逼近Chl-a濃度的真實情況,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,部分信號點得到了增強,但基本剖面結(jié)構(gòu)并沒有產(chǎn)生較大變化,反演模型的平均相對誤差為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,同時說明了烏梁素海Chl-a濃度在時空分布上呈現(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),來水區(qū)高于其他湖區(qū)的分布趨勢,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際預測的需要。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空間,該方法的提出為干旱區(qū)大型內(nèi)陸水體富營養(yǎng)化的實時定量遙感監(jiān)測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)境科學研究所;山西大學環(huán)境與資源學院;山西大學黃土高原研究所;
【基金】：國家水污染防治專項(烏梁素海綜合整治項目)
【分類號】：X87

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 吳燕鋒;趙海珍;巴特爾·巴克;李維;魏小琴;Hamido Rasulov;;塔吉克斯坦瓦赫什河流域干濕演變特征[J];干旱區(qū)研究;2015年04期

2 姚霞;王雪;黃宇;湯守鵬;田永超;曹衛(wèi)星;朱艷;;應(yīng)用近紅外光譜法估測小麥葉片糖氮比[J];應(yīng)用生態(tài)學報;2015年08期

3 肖博文;成文連;姚榮;劉華民;劉玉虹;;內(nèi)蒙古烏梁素海N、P的變化趨勢研究[J];水資源與水工程學報;2015年01期

4 劉朝相;宮兆寧;趙文吉;崔天翔;林川;張翼然;;基于SVM模型的媯水河葉綠素a濃度的遙感反演[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2014年03期

5 譚梟;王希;王秀茹;劉蘭妹;王紅雷;;基于GIS的烏梁素海東岸上游地區(qū)水土流失動態(tài)變化研究[J];水土保持通報;2014年01期

6 郭宇龍;李云梅;呂恒;王珊珊;王永波;;基于主成分降維的總懸浮物濃度遙感估算模型適用性分析[J];湖泊科學;2013年06期

7 桑燕芳;王中根;劉昌明;;小波分析方法在水文學研究中的應(yīng)用現(xiàn)狀及展望[J];地理科學進展;2013年09期

8 何紅曼;米海存;霍艾迪;Xunhong Chen;;西安市曲江南湖富營養(yǎng)化遙感監(jiān)測與評價[J];中國水土保持;2013年09期

9 王琦;孟偉;馬云峰;史玉強;胡筱敏;;基于HJ-1衛(wèi)星的大伙房水庫葉綠素a濃度反演模型研究[J];安全與環(huán)境學報;2013年04期

10 秦伯強;高光;朱廣偉;張運林;宋玉芝;湯祥明;許海;鄧建明;;湖泊富營養(yǎng)化及其生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)[J];科學通報;2013年10期

【共引文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 楊傳訓;張正棟;張倩;董才文;萬露文;;1955—2012年韓江入海徑流量和輸沙量多尺度變化特征[J];華南師范大學學報(自然科學版);2017年03期

2 王亞瓊;薛培英;耿麗平;陳苗苗;孫洪欣;王殿武;馮宇佳;王曉美;;白洋淀沉積物-沉水植物-水系統(tǒng)氮、磷分布特征[J];水土保持學報;2017年03期

3 賴先齊;王江麗;張鳳華;李魯華;張偉;帕尼古麗·阿汗別克;;中國綠洲研究發(fā)展進程的探討與展望[J];干旱區(qū)研究;2017年03期

4 趙光楠;吳德東;潘寶源;;鏡泊湖富營養(yǎng)化評價及防治對策研究[J];環(huán)境科學與管理;2017年05期

5 羅建美;霍永偉;韓曉慶;;基于HJ衛(wèi)星的近岸Ⅱ類水體葉綠素a濃度定量遙感反演研究——以灤河口北部海域為例[J];海洋學報;2017年04期

6 陳波;閆浩;張庭廷;;高等植物化感作用在抑制藻類研究中的應(yīng)用[J];皖西學院學報;2017年02期

7 吳凱;王曉琳;王高旭;吳永祥;;1961年-2014年西遼河流域降水時空變異性診斷[J];南水北調(diào)與水利科技;2017年02期

8 聶毅磊;賈緯;曾艷兵;羅立津;陳星偉;莊鴻;陳宏;;兩株好氧反硝化聚磷菌的篩選、鑒定及水質(zhì)凈化研究[J];生物技術(shù)通報;2017年03期

9 曹永強;張亮亮;王學鳳;高璐;;遼寧省夏季降水量和極端雨量日時空變化特征分析[J];干旱區(qū)地理;2017年02期

10 張亮亮;曹永強;朱明明;;近50年遼寧省大雨與暴雨時空變化特征分析[J];水利水運工程學報;2017年01期

【二級參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 劉忠;黃峰;李保國;;基于經(jīng)驗模態(tài)分解的中國糧食單產(chǎn)波動特征及影響因素[J];農(nóng)業(yè)工程學報;2015年02期

2 徐建文;居輝;劉勤;李迎春;;黃淮海平原典型站點冬小麥生育階段的干旱特征及氣候趨勢的影響[J];生態(tài)學報;2014年10期

3 覃志年;胡婭敏;陳麗娟;;廣西夏季降水的多時間尺度特征及影響因子[J];應(yīng)用氣象學報;2013年05期

4 王琦;孟偉;馬云峰;史玉強;胡筱敏;;基于HJ-1衛(wèi)星的大伙房水庫葉綠素a濃度反演模型研究[J];安全與環(huán)境學報;2013年04期

5 包淑梅;姚榮;成文聯(lián);劉玉虹;劉華民;王立新;;我國湖泊濕地面臨的問題及其對策研究[J];水資源與水工程學報;2013年04期

6 劉新華;徐海量;凌紅波;翟新博;趙新風;戴岳;;阿克蘇河源流區(qū)徑流量與降水量豐枯變化和相關(guān)性研究[J];冰川凍土;2013年03期

7 袁宏林;龔令;張瓊?cè)A;王曉昌;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的皂河水質(zhì)預測方法[J];安全與環(huán)境學報;2013年02期

8 杜加強;郭楊;房孝磊;劉成程;王麗霞;沈云;張林波;;近50a黃河上游氣候變化趨勢和干濕界線波動分析[J];干旱區(qū)研究;2013年02期

9 宦克為;劉小溪;鄭峰;蔡小龍;于素平;石曉光;;基于蒙特卡羅特征投影法的小麥蛋白質(zhì)近紅外光譜測量變量選擇[J];農(nóng)業(yè)工程學報;2013年04期

10 趙一飛;張勃;張多勇;張建香;何旭強;孫力煒;;甘肅河東地區(qū)地表濕潤特征及其氣候影響因子[J];地理科學進展;2013年01期

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前7條

1 吳傳慶;王橋;王文杰;王昌佐;;利用TM影像監(jiān)測和評價大亞灣溫排水熱污染[J];中國環(huán)境監(jiān)測;2006年03期

2 梅卓華;;基于TM影像的縣級土地利用動態(tài)監(jiān)測[J];中國環(huán)境監(jiān)測;2013年05期

3 武文波,王廣軍,王忠義;TM影像在土地利用現(xiàn)狀調(diào)查中的應(yīng)用[J];遼寧工程技術(shù)大學學報(自然科學版);2002年02期

4 董光貴;貴州貞豐背斜區(qū)衛(wèi)星TM影像特征與金礦關(guān)系初探[J];貴州地質(zhì);1996年04期

5 吳寧;;基于TM影像的文山州巖溶地區(qū)石漠化監(jiān)測[J];西南林學院學報;2009年01期

6 賀振;;基于TM影像的商丘市區(qū)土地利用變化動態(tài)監(jiān)測[J];資源與產(chǎn)業(yè);2010年05期

7 ;[J];;年期

相關(guān)會議論文 前2條

1 陳陽;范建容;郭芬芬;曾珍;;基于時空數(shù)據(jù)融合模型的TM影像云去除方法研究[A];山地環(huán)境與生態(tài)文明建設(shè)——中國地理學會2013年學術(shù)年會·西南片區(qū)會議論文集[C];2013年

2 劉振波;查勇;倪紹祥;;多時相TM影像遙感監(jiān)測東亞飛蝗災害的方法[A];第十五屆全國遙感技術(shù)學術(shù)交流會論文摘要集[C];2005年

相關(guān)碩士學位論文 前7條

1 付強;TM影像在森林資源二類調(diào)查中的應(yīng)用研究[D];南京林業(yè)大學;2008年

2 孫安利;基于TM影像的棉花旱情遙感監(jiān)測[D];西安科技大學;2010年

3 師銀芳;基于TM影像的祁連山冰溝實驗區(qū)積雪信息提取研究[D];西北師范大學;2012年

4 喬遠英;基于遙感TM影像紋理特征的長江河口流態(tài)信息分析[D];華東師范大學;2014年

5 張月鑫;基于TM影像的哈爾濱市熱環(huán)境變化研究[D];東北師范大學;2014年

6 張紅麗;基于TM影像的山西省耕地土壤有機質(zhì)空間分布與變化特征研究[D];山西農(nóng)業(yè)大學;2013年

7 姚愛冬;基于TM影像的戈壁信息提取及地表礫石粒徑反演研究[D];中國林業(yè)科學研究院;2014年

，

本文編號：2265336