CN111650131B - 一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度反演方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度反演方法，包括以下步骤：通过光谱仪获取中心波长分别在λ1、λ2、λ3三个谱段的反射率数据：R1、R2及R3；基于R1、R2及R3三个谱段进行波段组合，构建叶绿素a浓度指数IC；根据叶绿素a浓度指数IC反演得到叶绿素a浓度。本发明通过采集同步水体的光谱及叶绿素a浓度数据，进行回归分析，得到反演模型的参数，能够实现高泥沙含量影响下的叶绿素a浓度反演。
Description
技术领域
本发明属于水环境监测、遥感领域,具体涉及一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度反演方法。
背景技术
叶绿素a浓度是重要的水质参数，它同时与化学需氧量(COD)、溶解氧(DO)等其他水质参数有着密切的关系。叶绿素a是浮游植物体内最重要的色素之一，可用于评估水中浮游植物的生物量、初级生产力状况；叶绿素a浓度也可以用于评估水体富营养化程度。
传统获取叶绿素a浓度的方法主要为紫外分光光度计法，即通过现场采集水样，按要求条件保存带回实验室进行分析，萃取、离心；通过该方法能够测量的水体范围小，操作复杂且耗费的人力、物力大。也有在线的叶绿素仪器测定方法，但也需要通过水泵抽取水样。这些方法均为接触式的测定方法，对仪器的保养等带来诸多不便。遥感监测方法是一种非接触式的监测方式，可以通过卫星、无人机、地面等多种平台来实现，可克服传统方法的诸多不足。
目前，叶绿素a浓度的遥感定量反演方法主要为经验方法、半经验半分析方法。大洋一类水体组成简单，水面反射主要受浮游植物反射特性影响，用蓝绿波段比值算法就能很好反演水中叶绿素a浓度。对于二类水体，水中物质组成复杂，其红和近红比值算法应用较多，其常用的近红和红波长位置一般设在700nm和670nm附近的波段比值算法，如R704/R672、R719/R667、R705/R678、R705/R665、以及三波段、四波段模型等。这些算法在大洋水体以及泥沙浓度相对较低(100mg/L以下)且叶绿素a浓度较高的情形下，叶绿素a浓度反演具有较高的精度。
较对于泥沙含量较高、其浓度在几百至几千mg/L时，水体的光学特性变化，相应的光谱亦发生变化，现有的叶绿素a反演方法难以获得可靠的精度。
发明内容
针对上述技术不足，本发明的目的提供一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度反演算法。该算法可用于卫星遥感图像、无人机或现场地物光谱仪获取的反射比、遥感反射率数据，实现常规算法对高泥沙浓度水体反演失效的问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度反演方法，包括以下步骤：
1)通过光谱仪获取中心波长分别在λ1、λ2、λ3三个谱段的反射率数据：R1、R2及R3；
2)基于R1、R2及R3三个谱段进行波段组合，构建叶绿素a浓度指数IC；
3)根据叶绿素a浓度指数IC反演得到叶绿素a浓度。
所述光谱仪为地物光谱仪或成像光谱仪。
所述λ1、λ2、λ3分别位于630nm～670nm、655nm～695nm、680nm～720nm区间内。
所述λ1、λ2、λ3中每个谱段的半高峰宽或波宽在1nm至20nm区间。
所述反射率数据为水表遥感反射率、反射比或大气层顶反射比中的一种。
所述构建叶绿素a浓度指数IC如下：
IC＝R1+R3-k1×R2
式中，R1、R2及R3分别为λ1、λ2、λ3的三个谱段反射率，k1为系数。
所述叶绿素a浓度指数IC的反演通过构建基于IC的叶绿素a浓度模型得到；所述构建基于IC的叶绿素a浓度模型，包括以下步骤：
预先在各水样采集处采集水样并通过实验室分析获取叶绿素a，构成叶绿素a数据集；
同步测量各水样采集处的光谱构成光谱数据集；
根据叶绿素a数据集和光谱数据集通过回归分析得到叶绿素a浓度与叶绿素a浓度指数IC的关系，作为基于IC的叶绿素a浓度模型：[Chl-a]＝f(IC)；其中，[Chl-a]表示叶绿素a浓度，f表示通过回归分析得到的函数。
所述基于IC的叶绿素a浓度模型如下：
[Chl-a]＝k2*IC
式中，k2为系数。
所述叶绿素指数IC用于泥沙含量水体的叶绿素a浓度反演。
一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-9任一项所述的一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度反演方法的步骤2)和步骤3)。
本发明具有以下有益效果及优点：
1.本发明方法基于中心波长在650nm、675nm、700nm左右三个谱段反射比，这三个谱段对于泥沙含量较高(泥沙含量大于100mg/L)、叶绿素a浓度在几百至几千mg/L的水体中，能够有效的根据光学特性以及光谱的变化获取叶绿素a浓度。
2.本发明通过构建叶绿素a浓度指数IC，能够减少悬浮泥沙的影响。
3.本发明通过采集同步水体的光谱及叶绿素a浓度数据，进行回归分析，得到反演模型的参数，能够实现高泥沙含量影响下的叶绿素a浓度反演。
附图说明
图1为本发明实施例中650nm、675nm、700nm三个谱段对应的反射比R1、R2、R3示意图。
图2为650nm、675nm、700nm三谱段叶绿素a反演流程图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明。
本发明基于中心波长在650nm、675nm、700nm左右三个谱段反射比R1、R2、R3的水体叶绿素a浓度[Chl-a]的遥感反演指数(IC＝R1+R3-k1×R2)及其反演算法[Chl-a]＝k2*IC。该算法可用于卫星遥感图像、无人机或现场地物光谱仪获取的反射比、遥感反射率数据，实现常规算法对高泥沙浓度水体反演失效的问题。
如图2所示，本发明是通过如下技术方案实现的：
步骤1，采集包含650nm、675nm、700nm三个谱段的数据(DN值)。
步骤2，计算650nm、675nm、700nm三个谱段对应的反射比R1、R2、R3值。其中，(1)对于多波段或高光谱成像数据，直接提取对应的波段数据(DN值)，转换成反射比(R)数据；(2)对于光谱仪采集的数据(DN值)，处理成反射比(R)或遥感反射率(Rrs)，进一步通过重采样获取650nm、675nm、700nm三个谱段对应的反射比(R)或遥感反射率(Rrs)。如图1所示。
步骤3，构建遥感反演指数(IC＝R1+R3-k1×R2)，其中系数k1值默认值为2。
步骤4，基于IC建立叶绿素a的反演算法[Chl-a]＝f(IC),其默认形式为[Chl-a]＝k2*IC，k2为常数。
步骤5，将未知叶绿素a浓度水体的反射比R1、R2、R3值，输入反演算法[Chl-a]＝f(IC),计算出其叶绿素a浓度[Chl-a]。
进一步地，在步骤4中，函数f或k2基于现有的数据集通过回归分析确定，具体如下：
预先在各水样采集处分别采集水样并通过实验室分析获取叶绿素a，构成叶绿素a数据集；
同步测量各水样采集处的光谱，构成光谱数据集；
根据叶绿素a数据集和光谱数据集通过回归分析得到叶绿素a浓度与叶绿素a浓度指数IC的关系，作为基于IC的叶绿素a浓度模型：[Chl-a]＝f(IC)；其中，[Chl-a]表示叶绿素a浓度，f表示通过回归分析得到的函数。
本发明涉及的叶绿素a浓度[Chl-a]的遥感反演指数(IC＝R1+R3-k1×R2)及其反演算法[Chl-a]＝k2*IC，同样适用于无明显液态水强反射地物表层的叶绿素a反演，如土壤、沉积物、冰雪表层。
该本发明也适用于基于主动光源和被动光源获取的步骤1中数据。
本发明涉及一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度遥感反演算法，采用的数据为成像或非成像光谱仪采集的反射率，适用于地面、无人机、卫星等平台采集或并处理的满足上述波段要求的反射比多光谱、高光谱或超光谱数据。该叶绿素反演算法能用于高泥沙含量(TSM高达2000mg/L)水体表层叶绿素a浓度的反演。
Claims (4)
1.一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度反演方法，其特征在于包括以下步骤：
1)通过光谱仪获取中心波长分别在λ1、λ2、λ3三个谱段的反射率：R1、R2及R3；
2)基于R1、R2及R3三个谱段进行波段组合，构建叶绿素a浓度指数IC；
所述构建叶绿素a浓度指数IC如下：
IC＝R1+R3-k1×R2
k1＝2；
所述λ1、λ2、λ3分别位于630nm～670nm、655nm～695nm、680nm～720nm区间内；
3)根据叶绿素a浓度指数IC反演得到叶绿素a浓度；
所述叶绿素a浓度指数IC的反演通过构建基于IC的叶绿素a浓度模型得到；所述构建基于IC的叶绿素a浓度模型，包括以下步骤：
预先在各水样采集处采集水样并通过实验室分析获取叶绿素a浓度，构成叶绿素a浓度数据集；
同步测量各水样采集处的光谱构成光谱数据集；
根据叶绿素a浓度数据集和光谱数据集通过回归分析得到叶绿素a浓度与叶绿素a浓度指数IC的关系，作为基于IC的叶绿素a浓度模型：[Chl-a]＝f(IC)；其中，[Chl-a]表示叶绿素a浓度，f表示通过回归分析得到的函数；
所述基于IC的叶绿素a浓度模型如下：
[Chl-a]＝k2*IC
式中，k2为常数。
2.根据权利要求1所述的一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度反演方法，其特征在于，所述光谱仪为地物光谱仪或成像光谱仪。
3.根据权利要求1所述的一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度反演方法，其特征在于，所述λ1、λ2、λ3中每个谱段的半高峰宽或波宽在1nm至20nm区间。
4.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-3任一项所述的一种高泥沙含量水体表层叶绿素a浓度反演方法的步骤2)和步骤3)。
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