CN101477036B - 基于分段协同模型的内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法 - Google Patents
基于分段协同模型的内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101477036B CN101477036B CN200910000450XA CN200910000450A CN101477036B CN 101477036 B CN101477036 B CN 101477036B CN 200910000450X A CN200910000450X A CN 200910000450XA CN 200910000450 A CN200910000450 A CN 200910000450A CN 101477036 B CN101477036 B CN 101477036B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- chlorophyll
- model
- concentration
- unit
- water body
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
发明名称基于分段协同模型的内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法本发明针对叶绿素a浓度的遥感监测技术中的缺陷和不足，提供一种能够兼具叶绿素a水体光学物理机制能够定量理论分析的优点和统计相关模型计算简单、精度高的优点。其特征在于该方法包括如下单元：阈值确定单元、分段协同模型单元、模型联结单元以及模型计算单元四个单元，由上述四个单元共同组成的技术方法，可有效提高遥感数据对于叶绿素a反演精度。
Description
技术领域
属于环境监测领域，特别是内陆水体叶绿素a浓度的遥感监测技术领域。
背景技术
内陆水体叶绿素浓度a的遥感反演方法(物理方法、经验方法和半经验方法)，可以归纳为两类：一类是基于水体光学辐射传输理论的物理模型，如物理方法，另一类是基于相关性计算的统计模型，包括经验方法和半经验方法。
物理方法是以辐射传输理论为核心，计算上、下行辐射与水体中光学活性物质的吸收和后向散射定量关系为基础，利用遥感光谱反演水体叶绿素浓度。优点是能够定量解释水体光学辐射传输物理过程，并可定量分析和改善反演精度。在实际的业务化监测工作中，由于物理方法涉及的技术环节繁多复杂，不仅输入参数要求苛刻，数据源难以保障。由于对辐射传输过程理解不够准确和深入，在绝大多数情况下，叶绿素a参数反演精度不高，适用性和实用性有很大局限性。
统计模型，是内陆水体叶绿素a浓度的遥感反演方法中最经典、最常用的方法，也就是称为Gordon方法的统计相关算法。主要是根据遥感光谱反射率和实测叶绿素a浓度数据的相关性，建立叶绿素a遥感反演模型和算法，定量反演叶绿素a浓度。这种利用统计相关分析建立水质遥感反演模型的方法，具有操作简单，大部分样点的验证精度较高的优点。但是由于统计模型的建立主要取决于统计样本的数据分布特征，往往更多地代表了对统计模型统计权重贡献大的样本的数据特征。在反演统计权重贡献小的叶绿素a浓度时，误差很大，严重影响叶绿素a模型的反演精度。
因此，我们研制了一种基于分段协同模型的内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法，提高了叶绿素a的遥感监测精度。分段协同模型是综合利用了物理模型和统计模型优点的浓度分段反演模型，即利用了叶绿素a固有光学特性的物理性质，也能吸取统计方法简便、精度高的优点。
发明内容
本发明针对叶绿素a浓度的遥感监测技术中的缺陷和不足，提供一种能够兼具叶绿素a水体光学物理机制能够定量理论分析的优点和统计相关模型计算简单、精度高的优点。
本发明技术方案如下：
基于分段协同模型的内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法，其特征在于包括如下四个单元：阈值确定单元、分段协同模型单元、模型联结单元以及模型计算单元。由上述四个单元共同组成的方法，能够有效提高遥感数据对于叶绿素a浓度的反演精度。
所述阀值确定单元主要包括，利用水体组分固有光学特性数据和实测光谱数据、卫星遥感光谱模拟水体组分光谱，通过测定的浮游藻类叶绿素a的吸收特性，厘定叶绿素a吸收和后向散射随波长和浓度变化的规律，并确定吸收特性随浓度变化的跃迁和突变位置及其在光谱反射率的光谱响应规律，确定浓度及其对应的光谱反射率阈值。
所述分段协同模型单元主要包括，根据阈值确定单元确定的定量指标，利用光谱反射率和叶绿素a浓度值建立不同的叶绿素a浓度反演模型，并进行模型验证和算法优化。确定不同浓度段的叶绿素a反演精度和算法计算效率。
所述模型联结单元主要包括，对分段协同模型单元给定的两个或者两个以上的叶绿素a浓度反演模型，通过建立联结算法，将上述两个或者两个以上的叶绿素a浓度反演模型联结成为一个连续的计算模型。
所述模型计算单元为利用已建立的上述连续的计算模型，对输入的遥感数据，进行模型应用，计算并得到空间上的叶绿素a浓度数值。
与现有技术相比，本发明具有如下特点：
1.确定了水体叶绿素a光学吸收特性随浓度变异的定量特征，确定了光谱对不同叶绿素a浓度的光谱响应特征，确定了确定不同浓度叶绿素a的遥感指示指标和阈值，为定量遥感叶绿素浓度提供了依据。
2.兼具物理模型分析方法和统计方法的优点，提高了叶绿素a监测精度。利用物理方法确定阈值，使得定量分析模型和改善精度有了物理依据；采用分段统计方法，建立叶绿素反演模型，厘定了叶绿素a浓度对统计模型的权重贡献，方法简单、精度改善。
3.不同区域采用不同反演模型，容易造成浓度空间差异现象，使得连续光谱变化出现不连续的浓度数值，采用浓度分段模型联结算法，解决了反演模型不同造成的浓度差异和空间错位现象。
附图说明
图1是基于分段协同模型的内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法的技术流程图。
具体实施方式
本发明利用卫星遥感数据监测内陆水体叶绿素a浓度的技术流程图如图1所示。利用本方法，进行基于卫星遥感数据的内陆水体叶绿素a浓度监测的技术流程如下：
①确定阈值
利用叶绿素a的水体光学物理机制，深入分析和确定叶绿素a光学吸收特性随浓度变异的定量特征，确定遥感光谱的分段参照指标和指标阈值，建立判别准则，确定光谱反射率的分段模型阈值。
②建立分段模型
利用统计理论方法，在浓度渐变的指导原则下，建立不同光谱反射率的分浓度区间反演模型和算法。
③进行模型联结
分段反演，在连续光谱区间，必然产生浓度区间端点浓度数值的错位现象，利用联结算法将分段浓度模型联结成一个连续的叶绿素a浓度反演模型。
④反演浓度
利用建立的遥感反演模型，对遥感光谱数据进行处理和计算，得到反演的叶绿素a浓度。
Claims (1)
1.一种基于分段协同模型的水体叶绿素a浓度遥感监测方法，其特征在于该方法包括如下四个单元：阈值确定单元、分段协同模型单元、模型联结单元以及模型计算单元，由上述四个单元共同组成的方法，能够有效提高遥感数据对于叶绿素a浓度的反演精度；
所述阈值确定单元主要包括，利用水体组分固有光学特性数据和实测光谱数据、卫星遥感光谱模拟水体组分光谱，通过测定的浮游藻类叶绿素a的吸收特性，厘定叶绿素a吸收和后向散射随波长和浓度变化的规律，并确定吸收特性随浓度变化的跃迁和突变位置及其在光谱反射率的光谱响应规律，确定叶绿素a浓度及其对应的光谱反射率阈值；
所述分段协同模型单元主要包括，根据阈值确定单元确定的定量指标，利用光谱反射率和叶绿素a浓度值建立不同的叶绿素a浓度反演模型，并进行模型验证和算法优化，确定不同浓度段的叶绿素a浓度反演精度和算法计算效率；
所述模型联结单元主要包括，对分段协同模型单元给定的两个或者两个以上的叶绿素a浓度反演模型，通过建立联结算法，将上述两个或者两个以上的叶绿素a浓度反演模型联结成为一个连续的计算模型；
所述模型计算单元为利用已建立的上述连续的计算模型，对输入的遥感数据，进行模型应用，计算并得到空间上的叶绿素a浓度数值。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN200910000450XA CN101477036B (zh) | 2009-01-13 | 2009-01-13 | 基于分段协同模型的内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN200910000450XA CN101477036B (zh) | 2009-01-13 | 2009-01-13 | 基于分段协同模型的内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN101477036A CN101477036A (zh) | 2009-07-08 |
| CN101477036B true CN101477036B (zh) | 2012-06-06 |
Family
ID=40837781
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN200910000450XA Expired - Fee Related CN101477036B (zh) | 2009-01-13 | 2009-01-13 | 基于分段协同模型的内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN101477036B (zh) |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101852722B (zh) * | 2010-05-20 | 2012-07-04 | 北京航空航天大学 | 一种实现水体叶绿素a遥感反演精度评估方法 |
| CN101893550B (zh) * | 2010-07-14 | 2011-09-21 | 青岛海洋地质研究所 | 一种实现水体叶绿素a浓度反演的半分析方法 |
| CN102651050A (zh) * | 2011-02-28 | 2012-08-29 | 中国科学院遥感应用研究所 | 利用海洋遥感数据进行霍乱预测的方法 |
| CN102200576B (zh) * | 2011-03-10 | 2013-01-09 | 王桥 | 叶绿素a浓度反演方法及系统 |
| CN103473707A (zh) * | 2013-09-17 | 2013-12-25 | 山东大学 | 建立城市河网水体光谱库的方法与应用 |
| CN104155247B (zh) * | 2013-11-27 | 2016-10-05 | 中国农业大学 | 水体叶绿素和浊度原位测定方法及测定装置 |
| CN103760112B (zh) * | 2014-01-23 | 2016-02-24 | 中国科学院南京地理与湖泊研究所 | 基于遥感的湖泊水体蓝藻丰度的估算方法 |
| CN103970994B (zh) * | 2014-05-05 | 2016-09-14 | 南京师范大学 | 基于数据同化的内陆水体叶绿素浓度多模型协同反演方法 |
| CN103983584B (zh) * | 2014-05-30 | 2016-06-01 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 一种内陆二类水体叶绿素a浓度的反演方法及装置 |
| CN106769903B (zh) * | 2017-01-12 | 2020-05-19 | 南京渔管家物联网科技有限公司 | 一种养殖水体藻类浓度检测方法 |
| CN109959621B (zh) * | 2017-12-22 | 2021-07-20 | 北京航天泰坦科技股份有限公司 | 一种基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4034190A (en) * | 1974-03-15 | 1977-07-05 | Trw Inc. | Method and apparatus for remote salinity sensing |
| US5323317A (en) * | 1991-03-05 | 1994-06-21 | Hampton Terry L | Method and apparatus for determining runoff using remote geographic sensing |
| CN1677085A (zh) * | 2004-03-29 | 2005-10-05 | 中国科学院遥感应用研究所 | 对地观测技术的农业应用集成系统及其方法 |
| CN1710379A (zh) * | 2005-07-05 | 2005-12-21 | 华东师范大学 | 航空高光谱遥感反演边界层气溶胶光学厚度的大气校正法 |
| CN101187630A (zh) * | 2007-12-05 | 2008-05-28 | 北京大学 | 一种农田干旱监测方法 |
-
2009
- 2009-01-13 CN CN200910000450XA patent/CN101477036B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4034190A (en) * | 1974-03-15 | 1977-07-05 | Trw Inc. | Method and apparatus for remote salinity sensing |
| US5323317A (en) * | 1991-03-05 | 1994-06-21 | Hampton Terry L | Method and apparatus for determining runoff using remote geographic sensing |
| CN1677085A (zh) * | 2004-03-29 | 2005-10-05 | 中国科学院遥感应用研究所 | 对地观测技术的农业应用集成系统及其方法 |
| CN1710379A (zh) * | 2005-07-05 | 2005-12-21 | 华东师范大学 | 航空高光谱遥感反演边界层气溶胶光学厚度的大气校正法 |
| CN101187630A (zh) * | 2007-12-05 | 2008-05-28 | 北京大学 | 一种农田干旱监测方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 周冠华等.基于半分析模型的波段最优化组合反演混浊太湖水体叶绿素a.《湖泊科学》.2008,第20卷(第2期),153-159. * |
| 王艳红等.基于分区的太湖叶绿素a遥感估测模型.《河海大学学报(自然科学版)》.2007,第35卷(第1期),86-91. * |
| 疏小舟等.内陆水体藻类叶绿素浓度与反射光谱特征的关系.《遥感学报》.2000,第4卷(第1期),41-45. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN101477036A (zh) | 2009-07-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101477036B (zh) | 基于分段协同模型的内陆水体叶绿素a浓度遥感监测方法 | |
| Brunt et al. | Interstellar turbulence. I. Retrieval of velocity field statistics | |
| CN103983595B (zh) | 一种基于紫外-可见光谱处理的水质浊度解算方法 | |
| Kalogiros et al. | Optimum estimation of rain microphysical parameters from X-band dual-polarization radar observables | |
| CN105743593B (zh) | 一种基于双对数累积量期望的Gamma-Gamma分布参数估计方法 | |
| Wang et al. | Quantitative estimation of organic matter content in arid soil using Vis‐NIR spectroscopy preprocessed by fractional derivative | |
| CN115657013B (zh) | 基于激光雷达和云雷达的冰云内冰晶粒子数浓度估算方法 | |
| Wu et al. | Modelling temperature, moisture and surface heat balance in bare soil under seasonal frost conditions in China | |
| CN103048653B (zh) | 一种微脉冲激光雷达的系统常数定标方法 | |
| CN104181515A (zh) | 一种基于蓝-黄波段高光谱数据的浅海水深反演方法 | |
| Ward et al. | A critical revision of the estimation of the latent heat flux from two‐wavelength scintillometry | |
| Zhu et al. | Estimating soil water content from surface digital image gray level measurements under visible spectrum | |
| CN103134770B (zh) | 消除水分对近红外光谱检测土壤全氮含量影响的方法 | |
| Lay-Ekuakille et al. | Effluents, surface and subterranean waters monitoring: Review and advances | |
| Evans et al. | The effective height of a two-wavelength scintillometer system | |
| CN104614714A (zh) | 一种基于加权均方误差最小化的双重定标处理方法 | |
| CN114112941A (zh) | 基于支持向量回归的航空高光谱水体富营养化评价方法 | |
| Liang et al. | Study of sample temperature compensation in the measurement of soil moisture content | |
| Salehi-Varnousfaderani et al. | Soil erodibility prediction by Vis-NIR spectra and environmental covariates coupled with GIS, regression and PLSR in a watershed scale, Iran | |
| e Silva et al. | Smartphone-based spectrometry system as a prescreening assessment of copper and iron for real time control of water pollution | |
| Li et al. | Research on Correction Method of Water Quality Ultraviolet‐Visible Spectrum Data Based on Compressed Sensing | |
| Wang et al. | Minimize of moisture effects from laboratory simulations of in-situ Vis-NIR spectral for the prediction of soil salinity | |
| CN104535538A (zh) | 一种基于高光谱技术的海冰密度原位测量方法 | |
| Bedareva et al. | Retrieval of aerosol optical and microphysical characteristics according to data of ground-based spectral measurements of direct and scattered solar radiation. Part 1. Testing of Algorithm | |
| CN103278474B (zh) | 一种玻璃折射率的测量方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20120606 Termination date: 20150113 |
|
| EXPY | Termination of patent right or utility model |