【作者】 张海东
【关键词】 叶绿素a浓度 水色遥感 大气校正 鄱阳湖 MERIS 遥感反演模型
【导师姓名】曾群
【学位名称】硕士
【学位年度】2016
【授予单位】华中师范大学
【分类号】 P715.7
【录入时间】2017-05-14
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【摘要】水色遥感技术是利用传感器接受到水面发射的辐射光谱,并进行相关的数据处理,从而获得水体的一些基本信息的技术。浮游生物中的叶绿素,无机悬浮物和有机黄色物质是决定水色的三要素。关注的辐射光谱主要集中在可见光到近红外波段。通过水色遥感技术,可以获得水体中影响光学性质的组分的浓度,探测水体表层的物质组成,对于海洋的初级生产力预测、海洋通量研究、海洋生态环境监测、海洋动力学研究、海洋渔业开发和管理服务具有重要作用。作为海洋卫星遥感的重要分支,水色遥感已经有几十年的发展历史,从现有的研究结果可以发现：在以叶绿素浓度反演为主的Ⅰ类水体(大洋清洁水体)的遥感反演中,利用叶绿素浓度与“蓝绿波段对比”之间的关系的线性回归经验算法具有较高的反演精度；Ⅰ类水体水色遥感定量反演方法逐渐成熟,已经形成了诸多被广泛认可的全球性业务化算法。但对于水体组分较为复杂的Ⅱ类水体(近岸水体、内陆湖泊)而言,传感器接收某个波段的反射率不仅依赖一个水色变量,而是依赖以研究水域不同的水体组分构成的共同贡献,此时,简单的经验统计模型就不再具有较高的准确性和高度统一的全球性。非线性算法、主成分分析法、神经网络法虽然在一定程度上解决了水色组分同时反演的问题,但仍然不能逃避对实测数据的高度依赖。Ⅱ类水体水色遥感定量反演问题仍然是水色遥感监测的瓶颈,建立全球通用的大气校正和水色反演算法还是一个任重道远的过程,探讨是否存在普适性的Ⅱ类水体大气校正与水色反演算法也是一个学术争论的热点。鄱阳湖作为我国第一大淡水湖,悬浮泥沙作为重要的水体组分之一,在该水域已经取得了较多的研究成果,许多学者在这一领域已经取得一定的成绩。然而叶绿素a作为重要的水色参数以及重要的水质指标之一,在鄱阳湖水域的研究目前处于空白,本文选择鄱阳湖作为研究区域,从鄱阳湖实际情况出发,以实测光谱和叶绿素a浓度数据为基础,结合卫星遥感数据,从空间上来探究该水域的叶绿素a浓度的分布情况,并分析造成鄱阳湖不同区域叶绿素a浓度差异的原因。本研究所做的主要工作及主要成果如下几个方面：1、实测的光谱测量和叶绿素a浓度采样分析水体光谱测量采用美国Ocean Optics公司的HR2000光纤光谱仪,该光谱仪的波段范围200 nm～1100 nm,共2048个波段,最高光谱分辨率为0.035nm(FWHM).采用NASA(National Aeronautics and Space)和SIMBIOS(Simulationof Biological Structures)推荐的观测几何：仪器观测平面与太阳入射平面的夹角(?)v=135°,仪器与海面法线的夹角θv=40°,采用水面以上法进行光谱测量。将实地采集的水样带回实验室,测量水体叶绿素a浓度。2、不同大气校正算法对比分析通过四种大气校正算法FLAASH,6S, BEAM, QUAC对2005年和2011年两景MERIS影像进行大气校正。然后结合同步实测的光谱数据,对四种不同的大气校正算法进行比较分析。最后得出四种大气校正算法精度差异,找出校正效果最好的大气算法。通过对比分析最终得出FLAASH大气校正算法的整体效果最佳,决定系数(R2)达到0.6。3、鄱阳湖叶绿素a浓度反演分析从收集的实测光谱数据中,绘制光谱反射率曲线图,对光谱曲线的特性和规律进行分析对比,将不同的叶绿素a反演算法,结合现场实测的光谱数据和叶绿素a浓度数据,建立相关的数据分析集,通过分析得出实测光谱数据和叶绿素a浓度相关性关系,找到二者相关性最好的波段,再利用叶绿素a反演模型,分析各个模型的精度误差。最终结果表明,Y4模型(Rrs490/Rrs560)拟合的结果最好。之后对2005年和2011年两景MERIS影像进行辐射定标,几何校正和大气校正,通过最终校正后的影像来对鄱阳湖叶绿素a进行反演,可以看出鄱阳湖叶绿素a浓度的分布的时空变化规律是：从空间上,鄱阳湖北部、中部水域叶绿素a浓度较少,分布较多的集中在东部、西部及南部湖区。从时间上看2005年鄱阳湖西部及南部水域叶绿素浓度相对较少,而从2011年叶绿素a浓度分布来看,西部及南部水域叶绿素a含量增加明显。...
【全文】水色遥感技术是利用传感器接受到水面发射的辐射光谱,并进行相关的数据处理,从而获得水体的一些基本信息的技术。浮游生物中的叶绿素,无机悬浮物和有机黄色物质是决定水色的三要素。关注的辐射光谱主要集中在可见光到近红外波段。通过水色遥感技术,可以获得水体中影响光学性质的组分的浓度,探测水体表层的物质组成,对于海洋的初级生产力预测、海洋通量研究、海洋生态环境监测、海洋动力学研究、海洋渔业开发和管理服务具有重要作用。作为海洋卫星遥感的重要分支,水色遥感已经有几十年的发展历史,从现有的研究结果可以发现：在以叶绿素浓度反演为主的Ⅰ类水体(大洋清洁水体)的遥感反演中,利用叶绿素浓度与“蓝绿波段对比”之间的关系的线性回归经验算法具有较高的反演精度；Ⅰ类水体水色遥感定量反演方法逐渐成熟,已经形成了诸多被广泛认可的全球性业务化算法。但对于水体组分较为复杂的Ⅱ类水体(近岸水体、内陆湖泊)而言,传感器接收某个波段的反射率不仅依赖一个水色变量,而是依赖以研究水域不同的水体组分构成的共同贡献,此时,简单的经验统计模型就不再具有较高的准确性和高度统一的全球性。非线性算法、主成分分析法、神经网络法虽然在一定程度上解决了水色组分同时反演的问题,但仍然不能逃避对实测数据的高度依赖。Ⅱ类水体水色遥感定量反演问题仍然是水色遥感监测的瓶颈,建立全球通用的大气校正和水色反演算法还是一个任重道远的过程,探讨是否存在普适性的Ⅱ类水体大气校正与水色反演算法也是一个学术争论的热点。鄱阳湖作为我国第一大淡水湖,悬浮泥沙作为重要的水体组分之一,在该水域已经取得了较多的研究成果,许多学者在这一领域已经取得一定的成绩。然而叶绿素a作为重要的水色参数以及重要的水质指标之一,在鄱阳湖水域的研究目前处于空白,本文选择鄱阳湖作为研究区域,从鄱阳湖实际情况出发,以实测光谱和叶绿素a浓度数据为基础,结合卫星遥感数据,从空间上来探究该水域的叶绿素a浓度的分布情况,并分析造成鄱阳湖不同区域叶绿素a浓度差异的原因。本研究所做的主要工作及主要成果如下几个方面：1、实测的光谱测量和叶绿素a浓度采样分析水体光谱测量采用美国Ocean Optics公司的HR2000光纤光谱仪,该光谱仪的波段范围200 nm～1100 nm,共2048个波段,最高光谱分辨率为0.035nm(FWHM).采用NASA(National Aeronautics and Space)和SIMBIOS(Simulationof Biological Structures)推荐的观测几何：仪器观测平面与太阳入射平面的夹角(?)v=135°,仪器与海面法线的夹角θv=40°,采用水面以上法进行光谱测量。将实地采集的水样带回实验室,测量水体叶绿素a浓度。2、不同大气校正算法对比分析通过四种大气校正算法FLAASH,6S, BEAM, QUAC对2005年和2011年两景MERIS影像进行大气校正。然后结合同步实测的光谱数据,对四种不同的大气校正算法进行比较分析。最后得出四种大气校正算法精度差异,找出校正效果最好的大气算法。通过对比分析最终得出FLAASH大气校正算法的整体效果最佳,决定系数(R2)达到0.6。3、鄱阳湖叶绿素a浓度反演分析从收集的实测光谱数据中,绘制光谱反射率曲线图,对光谱曲线的特性和规律进行分析对比,将不同的叶绿素a反演算法,结合现场实测的光谱数据和叶绿素a浓度数据,建立相关的数据分析集,通过分析得出实测光谱数据和叶绿素a浓度相关性关系,找到二者相关性最好的波段,再利用叶绿素a反演模型,分析各个模型的精度误差。最终结果表明,Y4模型(Rrs490/Rrs560)拟合的结果最好。之后对2005年和2011年两景MERIS影像进行辐射定标,几何校正和大气校正,通过最终校正后的影像来对鄱阳湖叶绿素a进行反演,可以看出鄱阳湖叶绿素a浓度的分布的时空变化规律是：从空间上,鄱阳湖北部、中部水域叶绿素a浓度较少,分布较多的集中在东部、西部及南部湖区。从时间上看2005年鄱阳湖西部及南部水域叶绿素浓度相对较少,而从2011年叶绿素a浓度分布来看,西部及南部水域叶绿素a含量增加明显。