| 题名 | 莱州湾II类水体叶绿素遥感反演算法研究 |
| 作者 | 王春磊 |
| 答辩日期 | 2011-05-31 |
| 授予单位 | 中国科学院研究生院 |
| 授予地点 | 北京 |
| 导师 | 唐家奎 |
| 关键词 | Ⅱ类水体 光谱特征 叶绿素浓度 遥感反演模型 |
| 其他题名 | The Research on Chlorophyll Concentration Retrieval Algorithm using Remote Sensing Data in Case II Waters of Laizhou Bay |
| 英文摘要 | 叶绿素浓度是海洋中重要的水质参数，其不仅与海洋生态系统初级生产力的研究密切相关，而且对于海洋-大气系统中碳循环、环境监测、赤潮灾害监测等的研究以及渔业管理都具有重要意义。常规测定方法有分光光度法、荧光法、气相色谱法、高效液相色谱法等。这些方法都需要先采集水样，通过实验室分析最后获得叶绿素浓度。其速度慢、费用高，难以实现大范围海域的同步测量。海洋遥感具有观测周期短、时间频率高的优势，可以实现大面积、实时、同步、连续及密集的海洋探测，弥补了传统方法对个别点、离散区域、不同时间、不同地点观测的不足。因此我们可以通过遥感的手段来获取海洋的叶绿素浓度信息，而且可为海洋水体富营养化监测和评价提供新的思路和方法。 本文主要针对莱州湾地区，开展Ⅱ类水体光谱特征分析，以及水体中叶绿素浓度的地面实测光谱反演模型和多光谱遥感反演模型的敏感波段或最佳波段组合分析，并建立适合莱州湾地区的叶绿素浓度反演模型。 本文采用半经验方法建立地面高光谱的叶绿素定量估测模型。模型的构造和应用通过以下几个步骤实现：基于实测水体光谱的特征分析，找出波峰波谷值和特征点，以及与叶绿素浓度相关性最大的波段，通过最大正相关波段与最大负相关波段的比值来扩大差别，并与叶绿素浓度建立多种回归模型，选取模型精度较高的为叶绿素浓度的地面高光谱反演模型，并结合叶绿素荧光特征探讨支持向量机(SVM)方法的叶绿素浓度反演算法。本文采用比值方法和归一化荧光高度法(NFH)建立MODIS 多光谱遥感反演模型，基于不同波段及波段组合与地面实测叶绿素浓度的相关性分析和精度分析，得出较高相关波段组合的叶绿素浓度反演模型。 研究结果显示： (1)莱州湾叶绿素浓度与原始水体反射率的相关性不高，而归一化后的水体反射率与叶绿素的相关性明显增大。波长479nm 有较高负相关，678nm 有较高正相关，571nm 和600nm 是其特征拐点。 （2）对归一化水体反射率的最大相关波段和特征波段波段做比值处理，作为自变量，叶绿素的浓度值作为因变量，进行指数、对数、幂、线性和一元二次等模型回归分析，并 采用NFH 和荧光基线高度法（FLH）以及SVM 算法。比值模型中发现线性模型和一元二次模型模拟效果较好，其中R600/R479 的线性模型来进行叶绿素浓度的计算相对误差最小。 NFH 和FLH 在反演叶绿素浓度时都有很好的相关性，两者结合比值模型反演效果最好。 (3)结合MODIS 反射率影像各个波段及其波段组合与叶绿素浓度的相关性，发现B14/B10 与莱州湾叶绿素浓度的相关性最高。从而采用该波段组合进行叶绿素浓度的遥感定量建模。线性回归分析得到模型：y = 33.285x + 1.727，R2 = 0.7126。 本文建立的基于地面实测光谱的模型精度较高，而基于遥感影像的模型精度一般，其原因可能有三方面：（1）遥感影像与水质实测数据时间上不同步；（2）大气校正模型的方法及参数设置可能对遥感定量反演有一定的影响；(3)水体其他物质对光谱产生影响。 最后以2007 年黄河利津站实测径流量和同时段的SeaWiFS 遥感影像为数据源，运用OC4 算法计算出莱州湾叶绿素的分布。莱州湾的叶绿素浓度分布具有明显的地域性和季节变化特征，基本规律是由近岸向海湾中部呈“扇形”递减，随季节变化河口径流递增，海水中叶绿素浓度升高，莱州湾叶绿素浓度与黄河河口径流存在明显的相关关系，此研究可为估算河流入海区域的初级生产力服务，并为海洋资源的合理开发提供参考。 |
| 公开日期 | 2011-07-10 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://ir.yic.ac.cn/handle/133337/3618]  |
| 专题 | 中科院烟台海岸带研究所知识产出_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王春磊. 莱州湾II类水体叶绿素遥感反演算法研究[D]. 北京. 中国科学院研究生院. 2011. |
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