基于混合光谱理论的太湖水体叶绿素a浓度提取

doi:10.13249/j.cnki.sgs.2007.01.92

地理科学 ›› 2007, Vol. 27 ›› Issue (1): 92-97.doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2007.01.92

基于混合光谱理论的太湖水体叶绿素a浓度提取

闻建光¹, 肖青^1,2, 柳钦火¹, 周艺¹

1. 中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室, 北京, 100101;
2. 核工业北京地质研究院遥感重点实验室, 北京, 100029

收稿日期:2005-08-19 修回日期:2005-12-24 出版日期:2007-01-20 发布日期:2007-01-20
基金资助:
中国科学院知识创新新重要方向性项目CAS(KZCX3-SW-334、KZCX3-SW-338)资助

Extraction of Chlorophyll-a Concentration Based on Spectral Unmixing Model in Taihu Lake Water

WEN Jian-Guang¹, XIAO Qing^1,2, LIU Qin-Huo¹, ZHOU Yi¹

1. SLRSS, Institute of Remote Sensing Applications, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101;
2. Beijing Research Institute of Uranium Geology, Beijing 100029

Received:2005-08-19 Revised:2005-12-24 Online:2007-01-20 Published:2007-01-20

摘要/Abstract

摘要： TM图象多波段数据作为遥感监测水体叶绿素a浓度的数据源,已有多种遥感定量模型与之对应,但主要还是以经验模型为主。利用TM数据首先采用特征波段比值方法,建立太湖水体合适的叶绿素a浓度反演的遥感定量模型。由于经验模型的缺陷性,还提出了基于TM数据的水体混合光谱分析模型,同时分析了端元光谱提取方法对模型求解的影响。通过计算叶绿素a浓度模型估算结果与实地测量数据的相关系数和均方根误差(RMSE),可以发现混合光谱分析模型也是水体叶绿素a浓度遥感估算的另一条佳径。

Abstract: Thematic Mapper(TM) data can be used to estimate chlorophyll-a concentration of water body and monitor the quality of inland water.There are different models for TM estimating Chlorophyll-a concentration,and the major model is empirical regression model.In this paper we build chlorophyll-a models based on TM data,in which the traditional band ratio approach and mixing spectral analysis model were used.And we also analyzed the method of end-member extraction.The correlation coefficient and rooted mean square errors were calculated,and the results of chlorophyll-a concentration gained from these models and those gained from the analysis in lab were compared,the result shows that the mixing spectral model for estimating Chlorophyll-a concentration is a optimal method.

中图分类号:

TP79

闻建光, 肖青, 柳钦火, 周艺. 基于混合光谱理论的太湖水体叶绿素a浓度提取[J]. 地理科学, 2007, 27(1): 92-97.

WEN Jian-Guang, XIAO Qing, LIU Qin-Huo, ZHOU Yi. Extraction of Chlorophyll-a Concentration Based on Spectral Unmixing Model in Taihu Lake Water[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2007, 27(1): 92-97.

参考文献

[1] Allee R J,Johnson J E.Use of satellite imagery to estimate surface chlorophyll a and Secchi disc depth of Bull Reservoir,Arkansas,USA[J].International Journal Remote Sensing,1999,20(6):1057-1072.
[2] 陈楚群,施平,毛庆文.应用TM数据估算沿岸海水表层叶绿素浓度模型研究[J].中国环境遥感,1996,11(3):168～175.
[3] 佘丰宁,李旭文.水体叶绿素含量的遥感定量模型[J].湖泊科学,1996,8(3):41～45.
[4] Ritchie J C,Schiebe F R,Coope C M r,et al.Chlorophyll measurements in the presence of suspended sediment using broad band spectral sensors aboard satellites[J].Journal of Freshwater Ecology,1994,9:197-206.
[5] Gitelson A M.Mayo Y Z.Yacobi A.et al.The use of high spectral resolution radiometer data for detection of low chlorophyll concentrations in Lake Kinnerot[J].Journal of Plankton Research,1994,16:993-1002.
[6] Koponen S,Pulliainen J,Servom H,et al.Analysis on the feasibility of multi-source remote sensing observations for chla monitoring in Finnish lakes[J].The Science of the Total Environment,2001,268:95-106.
[7] 疏小舟,尹球,匡定波.内陆水体藻类叶绿素浓度与反射光谱特征的关系[J],遥感学报,2000,4(1):41～45.
[8] 李素菊,王学军.内陆水体水质参数光谱特征与定量遥感[J].地理学与国土研究,2002,18(2):26～30.
[9] 王小钦,王钦敏,刘高焕,等.水污染遥感监测[J].遥感技术与应用,2002,17(3):74～78.
[10] 胡雯,杨世植,翟武全,等.NOAA卫星监测巢湖蓝藻水华的试验分析[J].环境科学与技术,2002,25(1):16～18.
[11] 赵冬至,曲元,张丰收,等.用TM图象估算海面叶绿素浓度的神经网络模型[J].海洋环境科学,2001,20(1):16～21.
[12] 秦伯强,胡维平.太湖水环境演化过程与机理[M].北京:科学出版社,2004.1～8.
[13] 盛学良,舒金华,彭补拙,等.江苏省太湖流域总氮、总磷排放标准研究[J].地理科学,2002,22(4):449～452.
[14] 高超,朱继业,戴科伟,等.快速城市化进程中的太湖水环境保护:困境与出路[J].地理科学,2003,23(6):746～750.
[15] 张巍,王学军.太湖水质指标相关性与富营养化特征分析[J].环境污染与防治,2002,24(1):50～53.
[16] 刘瑞民,王学军.太湖水质参数中小尺度空问结构特征[J].长江流域资源与环境,2002,11(1):32～35.
[17] Bilge F,Dogeroglu T,Ayday C.Mapping of water quality parameters by using Landsat images in Porsuk Dam Lake,Eskisehir-Turkey[M].Proceedings of the International Symposium on Geology and Environment,1999.101-107.
[18] Bilge F,Yazici B,Dogeroglu T,et al.Statistical evaluation of remotely sensed data for water quality monitoring[J].International Journal of Remote Sensing,2003,24(24):5317-5326.
[19] Xiao Qing,Wen Jianguang,Liu Qinhuo,et al.The evaluation of water eutrophication using spectrum reference at Taihu Lake[M].IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium,2004.586-589.

基于混合光谱理论的太湖水体叶绿素a浓度提取

Extraction of Chlorophyll-a Concentration Based on Spectral Unmixing Model in Taihu Lake Water

PDF (PC)

赞

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

Metrics

本文评价

推荐阅读 0

[1]	李茂华, 都金康, 李皖彤, 李闰洁, 吴森垚, 王姗姗. 1982-2015年全球植被变化及其与温度和降水的关系[J]. 地理科学, 2020, 40(5): 823-832.
[2]	赵旦, 吴炳方, 曾源, 衣海燕. 2000~2015年中国人工表面变化遥感监测分析[J]. 地理科学, 2019, 39(12): 1982-1989.
[3]	于琛,胡德勇,张旸,曹诗颂,段欣,张亚妮. 近20年京津唐主体城区地表热场空间特征变化分析[J]. 地理科学, 2019, 39(6): 1016-1024.
[4]	王俊枝, 薛志忠, 张弛, 常屹冉. 内蒙古河套平原耕地盐碱化时空演变及其对产能的影响[J]. 地理科学, 2019, 39(5): 827-835.
[5]	闫广华,苏俊如,管敦颐. 大连市中山区城市建筑垂直特征对城市热环境效应的影响[J]. 地理科学, 2019, 39(1): 125-130.
[6]	张春华, 李修楠, 吴孟泉, 秦伟山, 张筠. 基于Landsat 8 OLI数据与面向对象分类的昆嵛山地区土地覆盖信息提取[J]. 地理科学, 2018, 38(11): 1904-1913.
[7]	于皓, 张柏, 王宗明, 任春颖, 毛德华, 贾明明. 1990~2015年韩国土地覆被变化及其驱动因素[J]. 地理科学, 2017, 37(11): 1755-1763.
[8]	方利, 王文杰, 蒋卫国, 陈民, 王永, 贾凯, 李延森. 2000~2014年黑龙江流域（中国）植被覆盖时空变化及其对气候变化的响应[J]. 地理科学, 2017, 37(11): 1745-1754.
[9]	赵泉华, 胡广臣, 李玉. 基于G0分布的SAR图像水边线提取方法[J]. 地理科学, 2017, 37(7): 1120-1126.
[10]	李净, 刘红兵, 李彩云, 李龙. 基于GIMMS 3g NDVI的近30年中国北部植被生长季始期变化研究[J]. 地理科学, 2017, 37(4): 620-629.
[11]	李军, 朱慧. 重庆地区MODIS/NDVI时间序列数据重建研究[J]. 地理科学, 2017, 37(3): 437-444.
[12]	阿多, 熊凯, 赵文吉, 宫兆宁, 井然, 张磊. 1960~2013年华北平原气候变化时空特征及其对太阳活动和大气环境变化的响应[J]. 地理科学, 2016, 36(10): 1555-1564.
[13]	王美雅, 徐涵秋, 付伟, 林中立, 李霞, 张博博, 唐菲. 城市地表水体时空演变及其对热环境的影响[J]. 地理科学, 2016, 36(7): 1099-1105.
[14]	徐涵秋, 张好. 海岛型城市扩展的生态效应分析——以厦门岛为例[J]. 地理科学, 2015, 35(7): 867-872.
[15]	神祥金, 周道玮, 李飞, 张海艳. 中国草原区植被变化及其对气候变化的响应[J]. 地理科学, 2015, 35(5): 622-629.