基于高光谱偏振信息的湖泊水质参数反演方法研究

来源 :中国科学院研究生院 中国科学院大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:njxgfd
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遥感技术在湖泊水质遥感监测中具有监测范围广、数据更新快、运行成本低的优势,然而,由于湖泊水体存在着组分的复杂性、水体环境的时空多变性,传统遥感监测面临着信息量不足、难以建立有效水质反演模型的困难。目前,采用现代遥感的高光谱技术,能够有效提高水体光谱辐射信息的应用能力。而偏振作为光波振动方向的独立属性,与水体的物理、化学特性密切相关,能够反映水体成分浓度的变化。因此,利用高光谱偏振遥感监测湖泊水质,不仅可以增加湖泊水体辐射的信息量,同时也能更准确地掌握湖泊水体多维光谱特性,有利于湖泊水质监测模型与算法的建立。   1)湖泊水体高光谱偏振特性分析   借助室外水体光谱模拟测量实验,对叶绿素、悬浮物和黄体物质单一成分和混合成分开展辐射强度与偏振光谱测量,结合光谱特征分析其特性及相互间的影响,以获取不同条件下水质参数的特征敏感波段。   2)波浪水面高光谱偏振离水辐射校正模型的研究   基于波浪水面微面元模型,分别建立了波浪水面太阳耀光反射率模型和偏振反射率模型,并以此为基础,实现对波浪水面太阳耀光的剥离。   3)基于高光谱偏振信息的水质参数反演模型构建   在常规辐射光谱统计模型研究的基础上,利用室外水体光谱模拟数据和巢湖水面实测数据建立了基于高光谱偏振信息的湖泊水质参数三波段半分析模型。然后利用地统计学,对基于高光谱偏振信息的水质参数反演模型进行优化设计,并进一步将地统计学和遗传算法相结合,构建了基于协同克里格遗传算法的湖泊水质参数高光谱偏振反演模型,以提高水体辐射信号的提取精度。   4)HJ-1A卫星HSI高光谱数据的反演与分析   以巢湖为例,利用HJ-1A卫星HSI高光谱遥感数据,分别构建叶绿素的三波段回归克里格模型和基于协同克里格遗传算法的悬浮物混合光谱分解模型,实现了湖泊水质参数的反演,并对反演结果进行分析。   研究结果表明,利用辐射强度与偏振光谱信息建立的湖泊水质遥感多元信息反演模型,能够有效提高巢湖水质参数的反演精度,体现了综合运用高光谱偏振信息监测湖泊水质的优势,显示出向其它内陆湖泊进行推广的潜力。
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