水库水体叶绿素a光学性质及浓度遥感反演模式研究

论文摘要

本研究以杭州地区代表性水库青山水库为研究对象,根据蓝藻水华形成的不同时期及卫星观测时间,通过野外实验观测,获取了水体表观光学参数、固有光学参数以及组分浓度数据；研究了青山水库水体中各组分光学性质的季节差异性变化规律,并对青山水库水体光谱反射率信息变化的原因进行了分析；结合目前水体生物光学理论的成熟模型,以实测高光谱数据和环境一号卫星影像数据为基础,构建了具有较高精度的水体组分浓度遥感反演模型。本研究结果将有益于水库水体中叶绿素a等水色组分浓度的遥感反演模型的发展,使之更好地服务于水环境遥感监测的需要。本文的主要研究内容与结果包括：（1）实地光谱测量与实验室吸收测量研究。实地光谱测量采用NASA海洋光学测量规范推荐的水面之上光谱测量法,分别测量标准板、水面和天空光的辐照度,计算水面之上遥感反射率。实地采集水样带回实验室进行水体组分吸收光谱测量,颗粒物的吸收光谱测量采用定量滤膜技术,黄色物质的吸收系数通过分光光度计测量滤液的光衰减来近似计算,同时测量水体组分浓度。（2）水体组分光学性质季节差异性研究。不同时期测量的水体反射率变化较大,藻类特征较显著。675nm附近叶绿素a的吸收峰和700nm附近叶绿素a的荧光峰在遥感反射率光谱上特征明显,但不同时间测量的遥感反射率值大小不同。由悬浮颗粒物引起的810nm附近的反射峰是水体悬浮无机质存在的重要光谱特征,不同时间测量的810nm反射峰高度基本一致。不同时期测量的水体组分的吸收系数差异较大,其吸收特性表现出明显的季节差异性。颗粒物吸收类型分为两种,一是在蓝绿光波段颗粒物吸收光谱中非色素颗粒物吸收占主导,颗粒物吸收光谱曲线与非色素颗粒物相似,即随着波长的增大其吸收系数而减小,但在红光波段（650-700nm）颗粒物吸收光谱以色素颗粒物吸收占主导,特别是675nm附近具有明显的叶绿素a吸收峰；二是颗粒物吸收光谱中色素颗粒物吸收占主导,颗粒物吸收光谱曲线与色素颗粒物相似,在440nm和675nm具有明显的叶绿素a吸收峰。CDOM吸收光谱随着波长的增加呈指数规律衰减,在长波700nm左右趋向于零,不同时期测量的CDOM吸收光谱的差异主要表现在短波段,但是差异不大。（3）水体组分浓度遥感反演模型研究。分别以实测高光谱数据和环境一号卫星影像数据作为基础,利用实测光谱数据和叶绿素a浓度数据建立分析数据集,通过对光谱数据进行微分、归一化等处理,分析叶绿素a浓度与遥感反射率之间的相关关系,选择相关系数较高的波段作为敏感波段建立统计回归模型。结果表明：基于归一化遥感反射率波段组合比值建立的模型,其拟合精度高于单波段,特别是波段比值R702/R674,其拟合效果最好；基于一阶微分遥感反射率单波段建立的模型,其拟合精度高于波段比值,其中R648的拟合效果最好。同时,以三波长因子模型为理论基础,建立基于实测光谱数据的三波长因子反演模型。根据迭代结果,三波长因子模型反演叶绿素a浓度的三个最优波段λ1、λ2、λ3分别为680nm、697nm和724nm。利用环境一号卫星影像数据,经过几何校正、大气校正等处理,分析叶绿素a浓度、悬浮物浓度与卫星数据遥感反射率之间的相关关系,建立遥感反演模型。结果表明：悬浮物浓度与反射率的相关性较大,而由于采样时间等客观原因,叶绿素a浓度相关性较小,所以最后选择环境卫星数据遥感反射率波段组合（band2/band3）用来建立悬浮物浓度的反演模型,并将模型运用到环境一号卫星遥感影像中进行悬浮物浓度反演,在ArcGIS软件中根据悬浮物浓度进行分级制图。

论文目录

• 致谢
• 摘要
• Abstract
• 目录
• 图目录
• 表目录
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景与研究意义
• 1.2 国内外研究进展
• 1.2.1 国内外研究现状
• 1.2.2 存在问题分析
• 1.3 本文研究思路与研究内容
• 1.3.1 主要研究思路
• 1.3.2 各章研究内容
• 本章小结
• 第二章 水色遥感的理论基础
• 2.1 水色遥感的原理
• 2.1.1 水体分类
• 2.1.2 水色遥感物理量
• 2.1.3 水体辐射传输过程
• 2.2 水色遥感反演模式
• 2.2.1 经验统计模式
• 2.2.2 理论分析模式
• 2.2.3 半经验半分析模式
• 2.3 水色遥感常用传感器
• 2.3.1 水色卫星传感器
• 2.3.2 其它卫星传感器
• 本章小结
• 第三章 研究区概况与数据采集
• 3.1 研究区概况
• 3.1.1 自然背景特征分析
• 3.1.2 水库周边排污状况
• 3.2 水体光谱测量
• 3.2.1 两种现场水体光谱测量方法
• 3.2.2 光谱仪水面之上测量法
• 3.3 水体吸收系数测量
• 3.3.1 实验室吸收测量基本原理
• 3.3.2 样品制备与测量步骤
• 3.3.3 测量与计算过程中应注意问题
• 3.4 水体组分浓度测量
• 3.4.1 悬浮物浓度测量
• 3.4.2 叶绿素浓度测量
• 本章小结
• 第四章 水体组分光学性质季节差异性分析
• 4.1 研究区水面光谱测量数据分析
• 4.1.1 遥感反射率
• 4.1.2 光谱特征分析
• 4.2 研究区水体组分吸收光谱特性季节差异性分析
• 4.2.1 研究区水体组分吸收系数计算
• 4.2.2 水体总吸收特性季节差异性
• 4.2.3 总颗粒物吸收特性季节差异性
• 4.2.4 色素颗粒物吸收特性季节差异性
• 4.2.5 非色素颗粒物吸收特性季节差异性
• 4.2.6 CDOM吸收特性季节差异性
• 本章小结
• 第五章 水体叶绿素a浓度遥感反演模型
• 5.1 基于实测高光谱数据的叶绿素a浓度反演
• 5.1.1 建立遥感反演数据集
• 5.1.2 叶绿素a浓度遥感反演统计回归模型
• 5.1.3 叶绿素a浓度遥感反演三波长因子模型
• 5.2 基于环境一号卫星数据的水体组分浓度反演
• 5.2.1 卫星影像数据的获取及处理
• 5.2.2 基于环境一号卫星数据的遥感反演模型
• 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 主要结论
• 6.2 展望
• 参考文献（Reference）
• 附录
• 作者简历及在学期间所取得的科研成果