【摘要】：近年來,中國的水體污染問題越來越嚴(yán)重,特別是內(nèi)陸湖泊的富營養(yǎng)化問題最為突出。葉綠素是影響光合作用的最重要的色素,是水體富營養(yǎng)化的重要指示參量。衛(wèi)星遙感具有成本低、范圍廣、速度快、連續(xù)性好等優(yōu)勢,在水環(huán)境監(jiān)測中發(fā)揮了越來越重要的作用。葉綠素a濃度反演是水色遙感的重要研究內(nèi)容,而渾濁富營養(yǎng)化內(nèi)陸水體的葉綠素a濃度反演一直是個難點(diǎn)。本文主要研究內(nèi)容就是利用遙感技術(shù)監(jiān)測渾濁富營養(yǎng)化的太湖水體的葉綠素a濃度,在此基礎(chǔ)上分析其空間分布特點(diǎn)和長時間變化趨勢,并初步結(jié)合降水、氣溫、風(fēng)速等因素解釋了太湖葉綠素a濃度的變化規(guī)律。 本文在水體光學(xué)分類研究的基礎(chǔ)上提出了兩種基于軟分類(模糊分類)的水體葉綠素a濃度反演策略,相應(yīng)的將已有的葉綠素a濃度反演方法歸結(jié)為傳統(tǒng)反演策略和硬分類反演策略。本文以太湖為研究對象獲取大量實(shí)測水面光譜數(shù)據(jù)和MERIS衛(wèi)星圖像,分別實(shí)現(xiàn)了基于實(shí)測水面光譜的和基于MERIS圖像的軟分類反演策略,通過對比傳統(tǒng)反演策略和硬分類反演策略評價了軟分類反演策略的精度。采用精度最高的軟分類反演策略,建立了MERIS長時間序列批量數(shù)據(jù)葉綠素a濃度反演流程,解決了反演過程的關(guān)鍵技術(shù)難題。最后,反演了太湖2002～2012年的葉綠素a濃度,分析了十年來太湖葉綠素a濃度的空間分布特征以及年際變化、季節(jié)變化和月變化規(guī)律與發(fā)展趨勢。 通過利用實(shí)測水面光譜和MERIS圖像對不同反演策略的精度檢驗發(fā)現(xiàn)：硬分類反演策略比傳統(tǒng)反演策略的精度有所提高,軟分類反演策略取得了最好的精度,且普適性最強(qiáng)。十年來,太湖葉綠素a濃度的空間分布呈現(xiàn)從北向南遞減的規(guī)律；年際變化呈現(xiàn)“W”字形的波動變化趨勢；季節(jié)變化顯著：冬季最低,春季升高,夏季最高,秋季開始降低；月變化規(guī)律總體呈現(xiàn)冬季月份低、夏季月份高的“Λ”字形,且以年為周期的波動變化。 本文的主要研究貢獻(xiàn)有以下三個方面： 1)提出了4種葉綠素a濃度反演策略,全面評價了4種反演策略的精度,以及不同反演策略下5種基于水面光譜的和12種基于MERIS數(shù)據(jù)的葉綠素a濃度反演算法的精度,通過比較找到了太湖不同類型水體對應(yīng)的最優(yōu)算法和模型。 2)論證了MERIS2P離水輻射產(chǎn)品在太湖的適用性。通過MERIS2P遙感反射率數(shù)據(jù)與實(shí)測遙感反射率的對比分析,評估了其在太湖的適用性。 3)反演了太湖2002～2012年共1932景MERIS數(shù)據(jù)的葉綠素a濃度,并據(jù)此全面分析了十年來太湖葉綠素a濃度的年際變化、季節(jié)變化和月變化規(guī)律和發(fā)展趨勢。 本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下兩個方面： 1)創(chuàng)新性地提出了基于軟分類的太湖水體葉綠素a濃度反演策略。該反演策略通過最優(yōu)算法和距離權(quán)重的加權(quán)融合提高了算法的穩(wěn)定性、可靠性以及結(jié)果的平滑性、連續(xù)性。軟分類反演策略解決了葉綠素a濃度反演算法的區(qū)域性和季節(jié)性適用性問題,提高了算法的普適性。 2)創(chuàng)新性地提出了矢量邊界輔助下的MERIS數(shù)據(jù)水體自動提取方法。該方法實(shí)現(xiàn)了MERIS數(shù)據(jù)水體提取閡值的自動化選擇,提高了水體提取的精度和對大批量數(shù)據(jù)的處理效率。
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：X87;X52
【圖文】：

圖1.1.1我國部分河湖污染狀況實(shí)景圖葉綠素a濃度(Cmo)是水體富營養(yǎng)化的重要指示參量。工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及人類生活廢水中含有大量e蟮�、枺、钾等营养捂y�，諒T┓纖湃氳剿宓敝校溝盟宕τ詬揮刺�，水中浮游謪㈡D乇鶚竊謇嗟人锎罅可し敝場６∮沃參錆馱謇嗟鬧饕鼐褪且堵趟�。叶绿素蕦�(dǎo)噬洗嬖謨謁心芙泄夂獻(xiàn)饔玫納鍰�，包括绿色謪㈡|⒃死堵淘澹ɡ毒┖駝婧嗽謇�。叶绿素为镁叶啉化恒曞Pㄒ堵趟豠、b、c、d以及原葉綠素和細(xì)菌葉綠素等種類，其中葉綠素a (Chla)存在于所有的浮游植物和藻類當(dāng)中（http://www.baike.com/wiki/葉綠素）。因此，葉綠素a濃度是反映水體中總的浮游植物和藻類生物量的最佳參量，也是評價水體富營養(yǎng)化狀態(tài)的最佳色素。葉綠素a是一類與光合作用有關(guān)的最重要的色素，葉綠素a吸收大部分的紅

圖1.3.1本文研究內(nèi)容以上四部分的關(guān)系如上圖所示。所有的葉綠素a濃度反演算法都必須選策略和操作流程來實(shí)現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到葉綠素a濃度遙感產(chǎn)品的轉(zhuǎn)換。一種重要的反演策略，分類反演策略的前提是水體光學(xué)分類。葉綠素算法包括基于實(shí)測水面光譜的和基于遙感器數(shù)據(jù)的，基于實(shí)測水面光以為基于遙感器數(shù)據(jù)的算法提供理論支持和算法論證。反演算法的精為選擇適用的反演算法提供實(shí)測數(shù)據(jù)驗證和分析，也是發(fā)展軟分類反礎(chǔ)和前提。根據(jù)反演算法精度評價的結(jié)果選擇適用的葉綠素a濃度反精確反演大批量、長時間序列葉綠素a濃度遙感產(chǎn)品。葉綠素a濃度分析葉綠素a濃度分布規(guī)律和發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。3.3研究思路

圖1.3. 2本文研究思路1)數(shù)據(jù)獲取是反演策略建立、驗證的基礎(chǔ)本文獲取的數(shù)據(jù)包括水體固有光學(xué)量、實(shí)測水面光譜、實(shí)測水質(zhì)參數(shù)和ERIS 2P產(chǎn)品。這些數(shù)據(jù)為葉綠素a濃度反演策略的建立和精度評價提供了基，也是長時間序列葉綠素a濃度反演的輸入數(shù)據(jù)。2)數(shù)據(jù)處理與分析是建立反演策略的重要環(huán)節(jié)固有光學(xué)量和光譜數(shù)據(jù)分析是葉綠素a濃度反濱策略建立的理論基礎(chǔ)，對水光譜數(shù)據(jù)的光學(xué)分類是葉綠素a濃度反演策略的前提。二者都是葉綠素a濃度演算法和反演策略的必經(jīng)環(huán)節(jié)。3)反演策略是本文研究的關(guān)鍵內(nèi)容葉綠素a濃度反演的核心是反演策略的建立，基于實(shí)測光譜數(shù)據(jù)的反演策略以推廣到MERIS數(shù)據(jù)使用。反演策略選擇和流程設(shè)計，是業(yè)務(wù)化反演的保障，

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2765485