【摘 要】
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以标准三波段算法为基础,构建了适用于GOCI影像数据的叶绿素a浓度三波段估算模型.并以三峡水库、巢湖、洞庭湖和太湖水体的289组实测叶绿素a浓度以及光谱数据作为基础,模拟了
【机 构】
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江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心; 南京师范大学江苏省碳氮循环过程与污染控制重点实验室; 浙江工商大学旅游与城市管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41271343);高分辨率对地观测系统国家科技重大专项(05-Y30B02-9001-13/15-6)
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以标准三波段算法为基础,构建了适用于GOCI影像数据的叶绿素a浓度三波段估算模型.并以三峡水库、巢湖、洞庭湖和太湖水体的289组实测叶绿素a浓度以及光谱数据作为基础,模拟了GOCI影像和MERIS影像波段,率定了模型参数,并与MERIS三波段算法和目前常用的GOCI波段比值算法进行了对比分析,最终用GOCI影像数据进行了独立数据验证.结果表明:1对目前的数据集,680 nm处和660 nm处的色素颗粒物吸收系数具有相对固定的比例关系,比值为1.351;2 GOCI三波段模型在模型率定中,得到与MERIS三波段模型近似的效果,线性拟合的决定系数为0.809,略低于MERIS三波段模型的0.820,但明显优于GOCI比值模型(0.450),有效避免了GOCI波段比值模型中在叶绿素a浓度低值区出现的"扩散"现象,体现出较好的普适性;3通过验证数据集中平均相对误差和均方根误差两个误差指标的对比,发现GOCI三波段模型误差表现与建模数据一致,与MERIS数据接近,明显优于GOCI波段比值模型;4通过GOCI影像的同步验证,发现GOCI波段比值算法会对太湖叶绿素a浓度产生明显的低估,且难以体现叶绿素a浓度空间变异.GOCI三波段算法效果相对较好.相比于目前常用的波段比值算法,GOCI三波段算法具有更高的稳定性和精度,有较强的应用潜力.
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