适用于不同光学特征二类水体的叶绿素a浓度遥感估算方法研究
发布时间：2020-06-22 08:55
【摘要】：二类水体包括海岸带水体、湖泊、河流等。由于二类水体光学组分的复杂性以及地区差异性,目前仍然没有具有较强通用性的二类水体叶绿素a浓度遥感估算算法,极大地限制了遥感技术在二类水体富营养化监测、初级生产力估算、碳汇能力评价等方面的应用广度和深度。缺乏具有较强适用性的叶绿素a浓度估算模型以及较强稳定性的大气校正模型是制约全球尺度或者区域尺度二类水体叶绿素a浓度估算的主要原因。本研究针对这两个关键问题,分别构建了一种可以用于不同光学特征二类水体的叶绿素a浓度估算半分析模型(UMOC)以及一种较为稳定的大气校正模型(DDV-WC),从而提高模型在二类水体遥感监测中的适用性,为全国乃至全球范围二类水体遥感监测提供技术支持。研究内容和得出的主要结论包括以下几个方面:(1)在全球范围内收集到采集于18个不同研究区共1121个样点的数据。在分析不同二类水体遥感反射率、水体固有光学特性变化的基础上,提出了一种新的叶绿素a吸收峰附近非色素碎屑物质(主要包括非色素颗粒物和黄色物质,简称为aym)吸收信号去除假设(aym(λ1) = ηaym(λ2) + (1 - η)aym(λ3))。当λ1,λ2,λ3和η分别等于665, 560, 709nm和0.2时,该假设估算aym(665)的平均相对误差仅为16.498%,相比于经典三波段模型使用aym(709)估算aym(665)时的平均相对误差65.168%,大大提高了叶绿素a吸收峰附近非色素碎屑物质吸收信号的去除精度。在叶绿素a吸收峰附近非色素碎屑物质吸收信号去除假设,以及用于去除水体总后向散射(bb(λ))信号的近红外波段位置判断方法的基础上,构建了一种新的二类水体叶绿素a浓度遥感估算模型(UMOC)。地面实测数据的验证结果表明,其叶绿素a浓度估算的平均相对误差仅为30.418%,无论是对于“海湾”型二类水体还是“湖泊”型二类水体,都取得了稳定可靠的叶绿素a浓度估算结果,18个研究区中仅在Terrebonne湾估算的平均相对误差大于50%。UMOC模型用于模拟MERIS数据或者模拟Sentinel-2a数据时,其估算平均相对误差与直接使用野外实测数据估算的平均相对误差相差不大,都在30%左右。验证结果表明,UMOC模型是一种可以用于全球尺度或者区域尺度等宏观尺度二类水体叶绿素a浓度遥感估算的半分析模型。(2)以太湖为研究区,构建了一种改进的基于近岸浓密植被暗像元的二类水体大气校正算法(DDV-WC)。DDV-WC算法的特点主要体现在以下两方面:(1)在气溶胶的计算中增加了对相对湿度的考虑,并引入6种包含相对湿度的气溶胶模型,与气溶胶光学厚度实测数据进行对比分析,遴选最合适的气溶胶模式,提高了气溶胶光学厚度估算的精度;(2)制订了比通常暗像元选取更为严格的近岸浓密植被暗像元选择规则(DDV-WC-Selection),验证结果表明,相比于MODIS标准算法的暗像元选取规则,DDV-WC-Selection选取规则能更加稳定地剔除非浓密植被像元和混合像元,保证气溶胶光学厚度反演的精度。将DDV-WC算法反演得到的大气参数应用于全湖大气校正,结果表明无论对于MODIS影像还是同步MERIS影像,都取得了较为理想的结果。(3)结合构建的二类水体叶绿素a浓度估算模型(UMOC)与大气校正模型(DDV-WC),基于2002-2012年的MERIS影像对江苏省大型湖泊太湖和洪泽湖进行了长时间序列的叶绿素a浓度估算。基于星地同步数据的验证结果表明,UMOC模型与DDV-WC模型相结合时,其估算结果稳定可靠,可以用于二类水体叶绿素a浓度的时空变化分析。从叶绿素a浓度估算结果来看,太湖和洪泽湖叶绿素a浓度都有明显的空间差异。太湖梅梁湾、竺山湾和开阔水体西北部沿岸叶绿素a浓度较高,开阔水域总体上从西北沿岸往湖中心方向呈现明显的阶梯状递减趋势;洪泽湖北部的成子湖以及西部的溧河湾叶绿素a浓度较高,东部水域叶绿素a浓度较低。从季节变化来看,太湖叶绿素a浓度变化有显著的季节性差异,而洪泽湖没有表现出明显的季节差异性。从年际变化看,太湖可以分为三个时期,呈现了较小(2003-2004年)-增大(2005-2008年)-减弱(2009-2011年)的趋势;洪泽湖整体叶绿素a浓度变化的年际差异较小,但是成子湖叶绿素a浓度有明显增加的趋势。无论是太湖还是洪泽湖,在夏秋两个季节叶绿素a浓度与风速呈现显著的负相关关系,近六十年来风速逐渐下降的气候大背景可能会加重江苏省内湖泊的富营养化程度。
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X87
【图文】：
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本文编号：2725496
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X87
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