叶绿素a浓度(Chlorophyll-a:Chl-a)是内陆水体重要的水质参数之一,遥感数据为其提供了大范围、多时相的监测信息,然而由于内陆湖泊水色要素复杂的光学性质及较大的时空差异,传统的遥感影像及单一的Chl-a反演模型在应用中存在着局限性。...叶绿素a浓度(Chlorophyll-a:Chl-a)是内陆水体重要的水质参数之一,遥感数据为其提供了大范围、多时相的监测信息,然而由于内陆湖泊水色要素复杂的光学性质及较大的时空差异,传统的遥感影像及单一的Chl-a反演模型在应用中存在着局限性。因此本研究以太湖为研究区,时间分辨率1小时的静止海洋水色卫星Geostationary Ocean Color Imager(GOCI)为数据源,在基于层次聚类法实现归一化实测光谱反射率分类的基础上,利用光谱角测距匹配实现2012年5月6日(08:16—15:16)8景GOCI太湖影像的水体分类;并针对不同水体类型分别建立基于GOCI影像的Chl-a反演模型,实现不同类型水体的Chl-a浓度反演。结果表明,太湖水体光谱可分为四类,类型1光谱体现出漂浮藻类的特征,可将其作为蓝藻水华的判定依据;类型2—4体现的特征分别为水体含有较高Chl-a浓度、较高悬浮物浓度及相对较低Chl-a较低悬浮物浓度;并且类型2—4与分类前相比,其分类模型估算的Chl-a浓度误差均得到了不同程度的提高,平均相对误差分别降低了7%,12.3%和15.9%;此外,GOCI影像反演结果不仅可以很好地反映Ch卜a浓度的空间分布状况,也能反映出太湖Chl-a浓度的日变化差异及规律,表现出了其在富营养化污染动态监测及预警中的应用潜力。该方法在GOCI影像中的应用,在提高Chl-a浓度反演精度的同时也提高了模型在实际应用中的适用性,为日后太湖水体不同时刻Chl-a浓度的精确估算提供了基础。展开更多
采用高时间分辨率的地球同步海色成像仪(geostationary ocean color Imager,GOCI)遥感数据,以日本霞浦湖的西湖为研究对象,利用波段比值法建立了基于GOCI遥感影像的叶绿素a质量浓度反演模型.以此探讨利用GOCI数据估算湖泊水体富营养化...采用高时间分辨率的地球同步海色成像仪(geostationary ocean color Imager,GOCI)遥感数据,以日本霞浦湖的西湖为研究对象,利用波段比值法建立了基于GOCI遥感影像的叶绿素a质量浓度反演模型.以此探讨利用GOCI数据估算湖泊水体富营养化程度的可能性.研究结果显示,遥感数据波段比值能够反映湖泊叶绿素a质量浓度随时间演变趋势,两者的相关系数达62%,利用反演模型得到的叶绿素a质量浓度的平均相对误差小于50%,表明GOCI遥感数据具有对湖泊富营养化程度进行监测的潜力.展开更多
海洋卫星COMs-1((Communication,Ocean&Meteorological Satellite-1)上携带的GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)传感器以海洋监测为主,也具备较好的陆地监测潜力,但传感器陆地辐射特性存在偏差。为改善GOCI陆地辐射特性,基于M...海洋卫星COMs-1((Communication,Ocean&Meteorological Satellite-1)上携带的GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)传感器以海洋监测为主,也具备较好的陆地监测潜力,但传感器陆地辐射特性存在偏差。为改善GOCI陆地辐射特性,基于MODIS数据,对GOCI可见光和近红外波段开展交叉辐射定标,弥补场地定标成本较高、定标参数更新周期长的不足,拓展其陆地定量遥感监测能力.交叉辐射定标中,考虑了GOCI和MODIS传感器相应波段光谱响应函数之间的匹配;通过辐射传输模拟,订正两传感器观测角度对辐射定标的影响;通过选取两传感器同一过境时刻的数据,降低太阳角度对辐射定标的影响,提高交叉定标精度.通过MODIS数据模拟的GOCI相应波段的表观辐亮度与GOCI实测结果比对,R^2大于0.88。对定标结果进行初步验证,表明交叉辐射定标后,GOCI陆地上的辐射特性满足基本的定量遥感需求。展开更多
依据2012年1月至2013年12月2年的GOCI（Geostationary Ocean Color Imager）卫星总悬浮体数据,分析了长江口毗邻水域的表层悬浮体锋面（浓度≥2mg/L）的周、月变化特征,并对其机制进行了初步分析。研究结果显示,长江口毗邻水域表层悬浮...依据2012年1月至2013年12月2年的GOCI（Geostationary Ocean Color Imager）卫星总悬浮体数据,分析了长江口毗邻水域的表层悬浮体锋面（浓度≥2mg/L）的周、月变化特征,并对其机制进行了初步分析。研究结果显示,长江口毗邻水域表层悬浮体锋面变化可基本分为4个阶段,即：1~3月的外输稳定阶段、4~5月的向岸退缩阶段、6~8月的内储稳定阶段、9~12月的向海扩张阶段。4月由输变退,9月由退变输,1月向外海扩散面积最为广阔,6月向岸退缩得最近。春夏交替时期悬浮体锋面的退缩速度较秋冬交替时的扩张速度快约1倍。一年中,退缩最快的时段约在第15~17周,扩张最快的时段约为第38~39周。结果还表明悬浮体锋面的变化速度与风速的变化速度有很大的相关性。展开更多
文摘叶绿素a浓度(Chlorophyll-a:Chl-a)是内陆水体重要的水质参数之一,遥感数据为其提供了大范围、多时相的监测信息,然而由于内陆湖泊水色要素复杂的光学性质及较大的时空差异,传统的遥感影像及单一的Chl-a反演模型在应用中存在着局限性。因此本研究以太湖为研究区,时间分辨率1小时的静止海洋水色卫星Geostationary Ocean Color Imager(GOCI)为数据源,在基于层次聚类法实现归一化实测光谱反射率分类的基础上,利用光谱角测距匹配实现2012年5月6日(08:16—15:16)8景GOCI太湖影像的水体分类;并针对不同水体类型分别建立基于GOCI影像的Chl-a反演模型,实现不同类型水体的Chl-a浓度反演。结果表明,太湖水体光谱可分为四类,类型1光谱体现出漂浮藻类的特征,可将其作为蓝藻水华的判定依据;类型2—4体现的特征分别为水体含有较高Chl-a浓度、较高悬浮物浓度及相对较低Chl-a较低悬浮物浓度;并且类型2—4与分类前相比,其分类模型估算的Chl-a浓度误差均得到了不同程度的提高,平均相对误差分别降低了7%,12.3%和15.9%;此外,GOCI影像反演结果不仅可以很好地反映Ch卜a浓度的空间分布状况,也能反映出太湖Chl-a浓度的日变化差异及规律,表现出了其在富营养化污染动态监测及预警中的应用潜力。该方法在GOCI影像中的应用,在提高Chl-a浓度反演精度的同时也提高了模型在实际应用中的适用性,为日后太湖水体不同时刻Chl-a浓度的精确估算提供了基础。
文摘采用高时间分辨率的地球同步海色成像仪(geostationary ocean color Imager,GOCI)遥感数据,以日本霞浦湖的西湖为研究对象,利用波段比值法建立了基于GOCI遥感影像的叶绿素a质量浓度反演模型.以此探讨利用GOCI数据估算湖泊水体富营养化程度的可能性.研究结果显示,遥感数据波段比值能够反映湖泊叶绿素a质量浓度随时间演变趋势,两者的相关系数达62%,利用反演模型得到的叶绿素a质量浓度的平均相对误差小于50%,表明GOCI遥感数据具有对湖泊富营养化程度进行监测的潜力.
文摘海洋卫星COMs-1((Communication,Ocean&Meteorological Satellite-1)上携带的GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)传感器以海洋监测为主,也具备较好的陆地监测潜力,但传感器陆地辐射特性存在偏差。为改善GOCI陆地辐射特性,基于MODIS数据,对GOCI可见光和近红外波段开展交叉辐射定标,弥补场地定标成本较高、定标参数更新周期长的不足,拓展其陆地定量遥感监测能力.交叉辐射定标中,考虑了GOCI和MODIS传感器相应波段光谱响应函数之间的匹配;通过辐射传输模拟,订正两传感器观测角度对辐射定标的影响;通过选取两传感器同一过境时刻的数据,降低太阳角度对辐射定标的影响,提高交叉定标精度.通过MODIS数据模拟的GOCI相应波段的表观辐亮度与GOCI实测结果比对,R^2大于0.88。对定标结果进行初步验证,表明交叉辐射定标后,GOCI陆地上的辐射特性满足基本的定量遥感需求。
文摘依据2012年1月至2013年12月2年的GOCI（Geostationary Ocean Color Imager）卫星总悬浮体数据,分析了长江口毗邻水域的表层悬浮体锋面（浓度≥2mg/L）的周、月变化特征,并对其机制进行了初步分析。研究结果显示,长江口毗邻水域表层悬浮体锋面变化可基本分为4个阶段,即：1~3月的外输稳定阶段、4~5月的向岸退缩阶段、6~8月的内储稳定阶段、9~12月的向海扩张阶段。4月由输变退,9月由退变输,1月向外海扩散面积最为广阔,6月向岸退缩得最近。春夏交替时期悬浮体锋面的退缩速度较秋冬交替时的扩张速度快约1倍。一年中,退缩最快的时段约在第15~17周,扩张最快的时段约为第38~39周。结果还表明悬浮体锋面的变化速度与风速的变化速度有很大的相关性。
