CN102081033A - 基于海岸带成像仪的悬浮泥沙浓度计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明揭示了一种基于海岸带成像仪的悬浮泥沙浓度计算方法，包含如下步骤：数据预处理；选择海岸带成像仪的第1、2两个波段的数据；计算遥感泥沙参数：R＝[(λ443)+(λ565)]/[(λ565)/(λ443)]，其中，λ443为海岸带成像仪第1波段的反射率；λ565为海岸带成像仪第2波段的反射率；计算高泥沙含量水体的悬浮泥沙浓度：
其中，e为自然对数的底数。
Description
技术领域
本发明涉及海洋水色遥感技术领域，尤其涉及一种基于海岸带成像仪的悬浮泥沙浓度计算方法。
背景技术
悬浮泥沙含量时空分布是分析河口海岸冲淤变化、估算河流入海物质通量、研究海洋沉积速率和海洋环境的重要参数，河流入海泥沙量的剧烈变化往往影响并引起海岸线及潮滩的明显变化。由于受径流、潮汐、盐淡水混合及风浪作用等多种因素综合影响，悬浮泥沙的时空分布、运动特性和沉积部位经常发生变化，一般常规观测方法难以掌握其变化规律，因此开展悬浮泥沙的遥感研究不仅具有理论意义，还具有重要的实用价值。
利用遥感数据来反演水体悬浮泥沙含量，国外和国内的学者已有一些研究。在国外，Klenas等1974年就提出了用MSS遥感数据估算Delaean Bay海湾水体悬浮泥沙含量的线性统计模型。随后许多学者提出了不同模式来模拟水体悬浮泥沙含量与遥感数据的关系，尤其在利用NOAA AVHRR和Landsat TM数据来获取悬浮泥沙含量方面作了大量工作。Richard L.Miller、J.Lira以及S.Ouillon等利用TM和SPOT等不同空间分辨率、不同时间分辨率及不同光谱分辨率影像在不同海区结合工程和应用需求，通过现场光谱测试及准同步采样，建立了多种悬浮泥沙遥感统计分析反演模式；Stumpf等在Gordon模型和Gordan大气校正方法的基础上，建立了由AVHRR的CH1、CH2资料来获取中等浑浊度海湾的水体悬浮泥沙含量的实用系统；Chuanmin Hu、Kendall L.Carder和Frank E.Muller-karger等在墨西哥湾利用SeaWiFS数据建立区域性悬浮泥沙遥感数据研究集，由此探索近岸上层水体悬浮泥沙遥感理论及应用模型。
在国内，恽才兴等利用长江口幅MSS遥感图像的灰度值，直接与地面同步水文测验的表层水体含沙量建立相关关系；国家海洋局的有关单位以长江口和杭洲湾为试验区，通过含沙水体光谱反射率试验测试和现场同步测验数据验证相结合的方法，分别获得了三种不同信息源(AVHRR、MSS和TM)的悬浮泥沙遥感定量模式；李京利用杭州湾NOAA卫星的AVHRR数据和准同步采样数据，建立了悬浮泥沙遥感定量模式；潘德炉、李淑菁以水色扫描仪(COCTS)水色通道为对象，以中国海区为遥感目标，进行了卫星海洋水色遥感信息特征量研究；温令平利用TM图像对伶仃洋悬浮泥沙进行了遥感定量研究；梁文、黎广钊利用MSS图像、TM图像对廉州湾悬浮泥沙进行了遥感定量研究；汪小钦、王钦敏等利用TM图像，用光谱混合分析法对福建闽江口悬浮物质浓度进行了分析。
总的来说，在悬浮泥沙定量计算方法方面，国内外学者提出了一些方法，但是这些方法都不是基于海岸带成像仪的悬浮泥沙浓度计算方法。
因此，业内存在一种技术需求：发明一种基于海岸带成像仪的悬浮泥沙浓度计算方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于海岸带成像仪的悬浮泥沙浓度计算方法，使其适合高泥沙含量水体的悬浮泥沙浓度计算，本发明的技术方案如下：
一种基于海岸带成像仪的悬浮泥沙浓度计算方法，包含如下步骤：
数据预处理；
选择海岸带成像仪的第1、2两个波段的数据；
计算遥感泥沙参数：R＝[(λ443)+(λ565)]/[(λ565)/(λ443)]，其中，λ443为海岸带成像仪第1波段的反射率；λ565为海岸带成像仪第2波段的反射率；
计算悬浮泥沙浓度：
其中，e为自然对数的底数。
本发明的优点是：
1)比起其他已有的计算方法，本发明的悬浮泥沙浓度计算方法方法更适合利用海岸带成像仪进行高浓度含沙水体的悬浮泥沙浓度的计算。
2)比起实测，使用本发明方法更快捷、自动化、减少人工。
附图说明
下面结合附图，通过对本发明的具体实施方式的详细描述，将使本发明的技术方案及其他有益效果显而易见。
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
为了更进一步了解本发明的特征，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而所附图式仅提供参考与说明之用，并非用来对本发明的保护范围加以限制。
海岸带成像仪是我国发射的卫星上装载的传感器，它具有4波段有效载荷，用于获取海陆交互作用区域的实时图像资料，对中分辨率的污染、赤潮、海冰及海岸带进行动态监测。
本发明就是利用海岸带成像仪获得高泥沙含量水体的遥感图像资料，来计算高泥沙含量水体的悬浮泥沙浓度。
如图1所示，为本发明的方法流程示意图：
步骤101：数据预处理
对获取的海岸带成像仪数据进行预处理，数据预处理的具体步骤包括陆地掩模、几何校正等。陆地掩模的方法是首先设计陆地掩膜模板，然后在进行图像专题信息提取前，将陆地掩膜模板叠加在要处理的图像上。通过陆地掩模处理，突出了悬浮泥沙的信息，淡化了陆地信息，使得计算结果更准确。
步骤102：选择海岸带成像仪的第1、2两个波段的数据。
步骤103：计算遥感泥沙参数：
R＝[(λ443)+(λ565)]/[(λ565)/(λ443)] (1)
其中，λ443为海岸带成像仪第1波段的反射率；λ565为海岸带成像仪第2波段的反射率。
步骤104：计算高泥沙含量水体的悬浮泥沙浓度sus(mg/L)：
其中，e为自然对数的底数。
为了验证本发明方法的准确性，我们选取长江口水体进行验证，因为长江口的水体为高泥沙含量水体。我们比较了采用本发明计算得到的长江口高泥沙含量水体的悬浮泥沙浓度与长江口实测得到的悬浮泥沙浓度，结果如下：
我们以相对误差的大小来衡量计算方法的准确性，相对误差＝|计算值-实测值|/实测值；由上表可见，使用本发明方法计算的高泥沙含量水体的悬浮泥沙浓度总平均相对误差为23％。
本发明方法计算得到的长江口高泥沙含量水体的悬浮泥沙浓度基本符合该区域高泥沙含量水体悬浮泥沙含量的平面分布基本规律和高泥沙含量水体悬浮泥沙的运移基本规律。
应当理解的是，上述对实施例的详细说明仅为了理解本发明，对本领域普通技术人员而言，可以根据上述说明加以改进或变换。只要是达到此目的的所有改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
Claims (2)
1.一种基于海岸带成像仪的悬浮泥沙浓度计算方法，其特征在于，包含如下步骤：
数据预处理；
选择海岸带成像仪的第1、2两个波段的数据；
计算遥感泥沙参数：R＝[(λ443)+(λ565)]/[(λ565)/(λ443)]，其中，λ443为海岸带成像仪第1波段的反射率；λ565为海岸带成像仪第2波段的反射率；
计算高泥沙含量水体的悬浮泥沙浓度：
其中，e为自然对数的底数。
2.根据权利要求1所述的基于海岸带成像仪的悬浮泥沙浓度计算方法，其特征在于，该数据预处理的具体方法包括：
陆地掩模：首先设计陆地掩膜模板，然后在进行图像专题信息提取前将陆地掩膜模板叠加在要处理的图像上；
几何校正。
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| CN2009101994225A CN102081033A (zh) | 2009-11-26 | 2009-11-26 | 基于海岸带成像仪的悬浮泥沙浓度计算方法 |
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2009
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