基于GF1-WFV和HJ-CCD数据的我国近海绿潮遥感监测算法研究

发布时间：2017-12-24 14:00

  本文关键词：基于GF1-WFV和HJ-CCD数据的我国近海绿潮遥感监测算法研究　出处：《光学学报》2016年06期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：大面积绿潮爆发对海洋生态环境、渔业经济、滨海旅游业等造成严重的负面影响。利用遥感技术可对绿潮进行宏观、及时、动态的有效监测,也可进行及时治理和预防,以减少经济损失。从GF1-WFV和HJ-CCD影像数据提取我国沿海绿潮水体的反射光谱特征,分析与非绿潮水体的光谱特征的差异,进而面向环境一号和高分一号开发了多光谱绿潮指数(MGTI)-多波段差值耦合算法,并用该算法对绿潮进行遥感监测。同时与Landsat7-ETM+影像监测面积、归一化植被指数(NDVI)算法和增强型植被指数(EVI)算法提取绿潮面积进行比较验证。结果表明,所开发算法对绿潮发生位置和面积的监测效果较好,且精度达到94%,可有效地应用于我国沿海二类水体的绿潮监测,为利用国产卫星数据监测沿海绿潮提供理论依据和方法支撑。
【作者单位】： 南京信息工程大学海洋科学学院;南京信息工程大学江苏省海洋环境探测工程技术研究中心;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(41576172,41276186,41506200) 江苏省自然科学基金(BK20151526,BK20150914) 江苏省高校自然科学基金(15KJB170015) “全球变化与海气相互作用”专项资助(GASI-03-03-01-01) 高分重大科技专项“环境保护遥感动态监测信息服务系统”(05-Y30B02-9001-13/15-5)
【分类号】：X55;X87
【正文快照】： 0601004-1tide area by using Landsat7-ETM+data is collected as reference,and also two conventional remote sensingalgorithms,including normalized difference vegetation index(NDVI)and enhanced vegetation index(EVI),can beused for comparing with our develope

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1328625