CN113670437A - 水体颗粒有机碳来源示踪方法、设备和可读存储介质 - Google Patents
水体颗粒有机碳来源示踪方法、设备和可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113670437A CN113670437A CN202111229740.9A CN202111229740A CN113670437A CN 113670437 A CN113670437 A CN 113670437A CN 202111229740 A CN202111229740 A CN 202111229740A CN 113670437 A CN113670437 A CN 113670437A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- poc
- water body
- water
- model
- organic carbon
- 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.)
- Pending
Links
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 200
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 80
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 72
- 239000002245 particle Substances 0.000 title claims abstract description 49
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000002310 reflectometry Methods 0.000 claims abstract description 80
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 20
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 22
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 19
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 17
- 230000005855 radiation Effects 0.000 claims description 7
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 4
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 claims description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 2
- -1 λ3Substituted Chemical class 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 6
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 abstract description 2
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000002349 favourable effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 description 5
- VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N Silicium dioxide Chemical compound O=[Si]=O VYPSYNLAJGMNEJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 4
- 238000004177 carbon cycle Methods 0.000 description 4
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 3
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 3
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 description 3
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- GQPLMRYTRLFLPF-UHFFFAOYSA-N Nitrous Oxide Chemical compound [O-][N+]#N GQPLMRYTRLFLPF-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 2
- 230000000155 isotopic effect Effects 0.000 description 2
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 description 2
- 239000010453 quartz Substances 0.000 description 2
- 238000000985 reflectance spectrum Methods 0.000 description 2
- 239000013049 sediment Substances 0.000 description 2
- QPLDLSVMHZLSFG-UHFFFAOYSA-N Copper oxide Chemical compound [Cu]=O QPLDLSVMHZLSFG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000005751 Copper oxide Substances 0.000 description 1
- 241000195493 Cryptophyta Species 0.000 description 1
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 241000192710 Microcystis aeruginosa Species 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000003054 catalyst Substances 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009841 combustion method Methods 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 229910000431 copper oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000002790 cross-validation Methods 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 239000003651 drinking water Substances 0.000 description 1
- 235000020188 drinking water Nutrition 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000005350 fused silica glass Substances 0.000 description 1
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 description 1
- 230000000102 heterotrophic effect Effects 0.000 description 1
- 238000011068 loading method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 150000002739 metals Chemical class 0.000 description 1
- 244000005700 microbiome Species 0.000 description 1
- 238000002156 mixing Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000001272 nitrous oxide Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 1
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000002957 persistent organic pollutant Substances 0.000 description 1
- 230000029553 photosynthesis Effects 0.000 description 1
- 238000010672 photosynthesis Methods 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 150000003839 salts Chemical class 0.000 description 1
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 238000012549 training Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01J—MEASUREMENT OF INTENSITY, VELOCITY, SPECTRAL CONTENT, POLARISATION, PHASE OR PULSE CHARACTERISTICS OF INFRARED, VISIBLE OR ULTRAVIOLET LIGHT; COLORIMETRY; RADIATION PYROMETRY
- G01J1/00—Photometry, e.g. photographic exposure meter
- G01J1/42—Photometry, e.g. photographic exposure meter using electric radiation detectors
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2113/00—Details relating to the application field
- G06F2113/08—Fluids
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本申请涉及一种水体颗粒有机碳来源示踪方法、设备和可读存储介质,以降低颗粒有机碳来源示踪的成本,最大程度上推广POC来源示踪技术。该方法包括:通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取该水体的水面遥感反射率模型;根据水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC;根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,其中,n为大于100的整数;将颗粒有机碳POC来源比例指数S POC代入R end的模型的自变量,得到水体中内源性POC比例R end;按照公式R ter=1‑R end计算水体中外源性POC比例R ter。本申请的技术方案极大程度上降低了POC来源示踪的时间和人力成本,从而也有利于推广POC来源示踪技术的应用。
Description
技术领域
本申请涉及遥感技术领域,特别涉及一种水体颗粒有机碳来源示踪方法、设备和可读存储介质。
背景技术
颗粒有机碳(Particulate Organic Carbon,POC)作为碳储存的重要组成部分,不仅影响着湖泊中有机碳和无机碳的动态平衡,而且在很大程度上影响着水体中的氮、磷、金属以及有机污染物的运输。作为受体,湖泊积极处理、储存和运输大量内源和外源性的POC。就湖泊内部而言,POC的积累与浮游植物初级生产密切相关。溶解态二氧化碳是浮游植物通过光合作用的主要碳源,溶解态无机碳在这一固碳机制的作用下转化为颗粒形式的有机碳即POC。一部分POC在食物链网的作用下,会被浮游动物逐级利用,另一部分则会在微生物作用下被矿化、分解成溶解性有机碳(Dissolved Organic Carbon,DOC)重新进入到水体的碳循环当中。POC的分解过程还伴随着氮、磷等营养元素的释放,而养分的过度回流最终又会促使藻类生长,进而促使水华爆发甚至饮用水危机。 此外,陆地植物分解、人类排放的POC在河流的搬运作用下也会进入湖泊。这种相对惰性的有机碳在输入湖泊时优先被埋藏在沉积物中,然而受到活性有机碳的激发效应以及沉积物再悬浮的影响,被埋藏的陆源有机碳仍然会被分解,其大部分在接收的水生生态系统中被呼吸作用所消耗,只有一小部分通过异养作用转化为二氧化碳、甲烷和一氧化二氮排放到大气中。
由此可见,不同来源的POC在湖泊碳循环中所扮演的角色截然不同,而POC的来源组成又与湖泊温室气体排放、无机碳循环、溶解性碳库动态平衡、营养盐循环等密切关联。因此监测内陆水生态系统中POC来源,对全面了解湖泊系统碳循环极其重要。
现有颗粒有机碳来源示踪方法主要是利用稳定同位素的方法,该方法存在分析测试时间周期长、仪器设备贵重和仪器使用成本高昂等缺点,并且该方法对分析测试人员的专业技能熟练程度也有极高的要求。这些缺点都是颗粒有机碳来源示踪的高昂成本,极大程度上阻碍了POC来源示踪技术的应用。
发明内容
为解决或部分解决相关技术中存在的问题,本申请提供一种水体颗粒有机碳来源示踪方法、设备和可读存储介质,以降低颗粒有机碳来源示踪的成本,最大程度上推广POC来源示踪技术。
一方面,本申请提供了一种水体颗粒有机碳来源示踪方法,包括:
通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取所述水体的水面遥感反射率模型;
根据所述水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC;
根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,所述n为大于100的整数;
将所述颗粒有机碳POC来源比例指数S POC代入R end的模型的自变量,得到所述水体中内源性POC比例R end;
按照公式R ter=1-R end计算水体中外源性POC比例R ter。
另一方面,本申请提供了一种水体颗粒有机碳来源示踪装置,包括:
第一获取模块,用于通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取所述水体的水面遥感反射率模型;
第二获取模块,用于根据所述水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC;
曲线拟合模块,用于根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,所述n为大于100的整数;
第一计算模块,用于将所述颗粒有机碳POC来源比例指数S POC代入R end的模型的自变量,得到所述水体中内源性POC比例R end;
第二计算模块,用于按照公式R ter=1-R end计算水体中外源性POC比例R ter。
第三方面,本申请提供了一种设备,所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述颗粒有机碳来源示踪方法的技术方案的步骤。
第四方面,本申请提供了一种可读存储介质,所述可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述颗粒有机碳来源示踪方法的技术方案的步骤。
从上述本申请提供的技术方案可知,由于本申请的技术方案是通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取水体的水面遥感反射率模型,即原始数据的获取使用的是价格相对便宜和操作难度相对较低的仪器,因此,本申请的技术方案极大程度上降低了POC来源示踪的时间和人力成本,从而也有利于推广POC来源示踪技术的应用。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的水体颗粒有机碳来源示踪方法的流程图;
图2是本申请实施例提供的地面高光谱数据获取时的ASD观测几何的示意图;
图3是本申请实施例提供的水面遥感反射率模型对应曲线的示意图;
图4是本申请实施例提供的颗粒有机碳POC来源比例指数S POC与水体中内源性POC比例R end的实测值与拟合所得曲线的示意图;
图5是本申请实施例提供的基于地面高光谱数据集验证的水体中内源性POC比例R end精度的示意图;
图6是本申请实施例提供的水体颗粒有机碳来源示踪装置的结构示意图;
图7是本申请实施例提供的设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
在本说明书中,诸如第一和第二这样的形容词仅可以用于将一个元素或动作与另一元素或动作进行区分,而不必要求或暗示任何实际的这种关系或顺序。在环境允许的情况下,参照元素或部件或步骤(等)不应解释为局限于仅元素、部件、或步骤中的一个,而可以是元素、部件、或步骤中的一个或多个等。
在本说明书中,为了便于描述,附图中所示的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
本申请提出了一种水体颗粒有机碳来源示踪方法,如附图1所示,该方法主要包括步骤S101至S105,详述如下:
步骤S101:通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取水体的水面遥感反射率模型。
在本申请实施例中,携式光谱辐射计可以是型号为ASD FieldSpec Pro的光谱辐射计,该仪器的光谱分辨率为2nm,测量范围为350nm至1050nm。每次测量之前要进行暗电流矫正。在测量时,应避免水体上船只等阴影和周边杂散光对输入信号的影响。每次测量10条辐射亮度光谱,然后剔除异常值后求取平均值。至于此处的水体,是指待分析颗粒有机碳来源的水体,换言之,该水体作为颗粒有机碳的受体,需要分析其中颗粒有机碳的来源。
作为本申请一个实施例,通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取水体的水面遥感反射率模型可以通过如下步骤S1011至步骤S1017实现:
步骤S1011:优化白板积分时间。
步骤S1012:在测量平面与水面的法线方向的夹角在30°至45°之间时,测量第一次标准灰板辐射亮度值L p1。
如图2所示,为了避开太阳直射、反射和船舶阴影对光场的破坏,要求测量员背对太阳,太阳光入射平面与便携式光谱辐射计所在测量平面间的夹角(图中以Φ示出)介于90°至135°间,便携式光谱辐射计所在测量平面与法线方向的夹角(图中以θ示出)在30°至45°之间,此处的法线方向垂直于水体表面。
步骤S1014:将光谱辐射计保持与太阳的入射平面不变的方位角,向天空垂直旋转测量天空的漫散射辐射亮度值L sky。
需要说明的是,在测量天空的漫散射辐射亮度值L sky时,应当避开天空的云层。
步骤S1015:测量第二次标准灰板辐射亮度值L p2。
步骤S1016:计算L p1与L p2的平均值作为标准灰板的辐亮度L p。
R rs的计算公式中,分子项为离水辐亮度,分母项为水面总入射辐照度,r表示水体的分层界面对天空光的反射率,其值与太阳位置、风速、观测几何、水面粗糙度以及风向等要素有关。在采样时期内,当水体的水面平静,风速小于5米每秒时,r可以取值为0.022,为已知的标准灰板的反射率。需要说明的是,水面遥感反射率模型R rs中,、L sky和都是关于波长的函数。此外,由于是在地面进行的测量,此处的水面遥感反射率模型R rs也被称为地面高光谱数据。
POC稳定性碳同位素组成测定采用熔封石英管高温燃烧法。取1毫克过滤样片与 2克线装氧化铜混合装入石英管内,经真空线系统抽出真空后进行熔封,并在马弗炉内进行4小时850℃的燃烧,待样品温度降至常温后将管内的二氧化碳气体导出,经过纯化系统进行纯化后使用气体稳定同位素质谱仪测定δ13CPOC的含量。有机质的δ13CPOC的测量以维也纳Peedee Belemnite(VPDB)的13C/12C作为标准,分析后的测量误差精度应不得小于0.2‰。δ15NPOC采用来氮元素分析仪、DELTAPLUSXP同位素比值质谱仪进行测定。稳定同位素的计算公式为:
其中,Rsample是样品的同位素比,Rstandard是标准品的同位素比。
步骤S102:根据水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC。
从图3示出的水面遥感反射率模型对应曲线可知,在可见光波段,随内源性POC比例R end的增加,两个主要反射峰的位置会发生“蓝移”和“红移”,并且, 波长为665nm处反射谷的深度随内源性POC比例R end的上升而增加,因此,可以利用此特征获取颗粒有机碳POC来源比例指数(POC Source Index)S POC。在图3的(a)部分中,曲线表示10个随机选取的R end小于0.10的点所对应的反射光谱曲线的平均值,图3的(a)部分居中位置的直线表示550nm至580nm之间的第一个反射峰与680nm至710nm之间的第二个反射峰的连线。为了更清晰地表现S POC,图3的(a)部分右上角插图给出了反射谷局部放大示意图。本申请实施例将S值反应的POC来源比例表示为颗粒有机碳POC来源比例指数S POC,而图3的(a)部分右上角插图的箭头表示S值,该至也即660nm ~ 680nm反射谷到直线的距离。与之相类似的,图3的(b)部分中,曲线表示10个随机选取的R end大于0.9的点所对应的反射光谱曲线的平均值,S POC的含义与图3的(a)部分的S POC的含义相同。可以看出,当内源性POC占绝对主导是(R end> 0.9),其S POC值较大。而当外源性POC占绝对主导时(R end < 0.9),其S POC值趋近于0。
作为本申请一个实施例,根据水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC可以是:根据水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在550nm至580nm处反射率的最大值R rs (λ1)及其对应的波长λ1;根据水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在660nm ~680nm处反射率最小值R rs (λ2)及其对应的波长λ2;根据水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在680nm至710nm之间反射率的最大值R rs (λ3)及其对应的波长λ3;分别将R rs (λ1)、R rs (λ2)、R rs (λ3)、λ1、λ2和λ3代入S POC的计算公式
,得到颗粒有机碳POC来源比例指数S POC。上述实施例中,水面遥感反射率模型对应曲线可以如图3所示,因此,S POC的计算公式中,波长λ1也即水面遥感反射率模型对应曲线第一个反射峰所对应的位置,波长λ2也即水面遥感反射率模型对应曲线反射谷所对应的位置,波长λ3也即水面遥感反射率模型对应曲线第二个反射峰所对应的位置。
步骤S103:根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,其中,n为大于100的整数。
作为本申请一个实施例,根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型可以是:根据地面121个实测点位的地面遥感反射率数据,采用二元非线性拟合方法,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型为,其中,x表示水体中内源性POC比例R end的模型的自变量。上述实施例是基于这样一个事实,即,基于地面121个实测点位的地面遥感反射率等数据分析发现,颗粒有机碳POC来源比例指数S POC(横轴坐标)与水体中内源性POC比例R end(纵轴坐标)呈现出极显著的正相关关系,如图4示出了这种正相关关系,图中的三角形表示对地面121个实测点位(部分)的地面遥感反射率数据测量后计算出来的SPOC与Rend(其中,SPOC利用光谱计算得到,Rend采用同位素法计算得到),虚线表示拟合得到的模型对应曲线。进一步地,上述正相关关系的决定系数为0.92,显著性检验得到p<0.01(表示非常显著),而二元非线性拟合能够较好地表示S POC与R end的关系,即使是不同水体的实测样点,也能够与拟合所得水体中内源性POC比例R end的模型对应曲线均存在较好的贴合关系。
步骤S104:将颗粒有机碳POC来源比例指数S POC代入R end的模型的自变量,得到水体中内源性POC比例R end。
即可得到水体中内源性POC比例R end。
步骤S105:按照公式R ter=1-R end计算水体中外源性POC比例R ter。
由于水体中POC来源包括内源性POC和外源性POC,两者所占比例相加为1,因此,经步骤S104得到内源性POC比例R end之后,外源性POC比例R ter可以按照公式R ter=1-R end来计算。
为了对通过上述实施例的计算公式获取的颗粒有机碳来源结果进行验证,本申请采用采用高光谱数据集进行,验证指标为平均绝对百分比误差(Mean AbsolutePercentage Error,MAPE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE),其计算公式分别为:
上述MAPE和RMSE的计算公式中,为模型预测值,为测量值,n为样本数。在本申请实施例中,选用相关性系数R(也称皮尔逊系数)来评价两个变量的相关程度,R为正数表示正相关,R为负数表示负相关,R 2则表示两个变量之间的决定系数。
采用留一法(Leave-one-out)验证对S POC反演结果进行精度评估。留一法基本原理是假设样本数据集中有N个样本数据,将每个样本单独作为测试集,其余N-1个样本作为训练集。如此,得到了N个模型,使用该N个模型的估算准确率的平均数作为模型的预测精度。基于地面121个实测点位样点的交叉验证结果表明,颗粒有机碳POC来源比例指数S POC模型在不同水体(如图5所示的小方片,表示不同水体的采样)中有较好的适用性。预测水体中内源性POC比例R end与实测值间的平均MAPE为 18.72%,平均RMSE为0.08,R 2为0.90,实测值与预测值置于95%预测区间的概率为96.69%。
从上述附图1示例的水体颗粒有机碳来源示踪方法可知,由于本申请的技术方案是通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取水体的水面遥感反射率模型,即原始数据的获取使用的是价格相对便宜和操作难度相对较低的仪器,因此,本申请的技术方案极大程度上降低了POC来源示踪的时间和人力成本,从而也有利于推广POC来源示踪技术的应用。
请参阅附图6,是本申请实施例提供的一种水体颗粒有机碳来源示踪装置,可以包括第一获取模块601、第二获取模块602、曲线拟合模块603、第一计算模块604第二计算模块605,详述如下:
第一获取模块601,用于通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取该水体的水面遥感反射率模型;
第二获取模块602,用于根据水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC;
曲线拟合模块603,用于根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,其中,n为大于100的整数;
第一计算模块604,用于将颗粒有机碳POC来源比例指数S POC代入R end的模型的自变量,得到水体中内源性POC比例R end;
第二计算模块605,用于按照公式R ter=1-R end计算水体中外源性POC比例R ter。
从以上技术方案的描述中可知,由于本申请的技术方案是通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取水体的水面遥感反射率模型,即原始数据的获取使用的是价格相对便宜和操作难度相对较低的仪器,因此,本申请的技术方案极大程度上降低了POC来源示踪的时间和人力成本,从而也有利于推广POC来源示踪技术的应用。
可选地,上述图6示例的第一获取模块601可以包括优化单元、第一测量单元、第二测量单元、第三测量单元、第四测量单元、标准灰板辐亮度计算单元和水面遥感反射率计算单元,其中:
优化单元,用于优化白板积分时间;
第一测量单元,用于在测量平面与水面的法线方向的夹角在30°至45°之间时,测量第一次标准灰板辐射亮度值L p1;
第三测量单元,用于将光谱辐射计保持与太阳的入射平面不变的方位角,向天空垂直旋转测量天空的漫散射辐射亮度值L sky;
第四测量单元,用于测量第二次标准灰板辐射亮度值L p2;
标准灰板辐亮度计算单元,用于计算L p1与L p2的平均值作为标准灰板的辐亮度L p;
水面遥感反射率计算单元,用于按照公式,计算得到水体的水面遥感反射率模型R rs,其中,为已知的标准灰板的反射率, r表示水体的分层界面对天空光的反射率,其值与太阳位置、风速、观测几何、水面粗糙度以及风向等要素有关。在采样时期内,当水体的水面平静,风速小于5米每秒时,r可以取值为0.022。
可选地,上述图6示例的第二获取模块602可以包括第一最值获取单元、第二最值获取单元、第三最值获取单元和来源比例指数计算单元,其中:
第一最值获取单元,用于根据水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在550nm至580nm处反射率的最大值R rs (λ1)及其对应的波长λ1;
第二最值获取单元,用于根据水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在660nm ~680nm处反射率最小值R rs (λ2)及其对应的波长λ2;
第三最值获取单元,用于根据水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在680nm至710nm之间反射率的最大值R rs (λ3)及其对应的波长λ3;
可选地,上述图6示例的曲线拟合模块603具体用于根据地面121个实测点位的地面遥感反射率数据,采用二元非线性拟合方法,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型为R end=-1619.1x 2+77.84x+0.11,其中,x表示水体中内源性POC比例R end的模型的自变量。
图7是本申请一实施例提供的设备的结构示意图。如图7所示,该实施例的设备7主要包括:处理器70、存储器71以及存储在存储器71中并可在处理器70上运行的计算机程序72,例如水体颗粒有机碳来源示踪方法的程序。处理器70执行计算机程序72时实现上述水体颗粒有机碳来源示踪方法实施例中的步骤,例如图1所示的步骤S101至S105。或者,处理器70执行计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能,例如图6所示第一获取模块601、第二获取模块602、曲线拟合模块603、第一计算模块604第二计算模块605的功能。
示例性地,水体颗粒有机碳来源示踪方法的计算机程序72主要包括:通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取该水体的水面遥感反射率模型;根据水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC;根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,其中,n为大于100的整数;将颗粒有机碳POC来源比例指数S POC代入R end的模型的自变量,得到水体中内源性POC比例R end;按照公式R ter=1-R end计算水体中外源性POC比例R ter。计算机程序72可以被分割成一个或多个模块/单元,一个或者多个模块/单元被存储在存储器71中,并由处理器70执行,以完成本申请。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述计算机程序72在设备7中的执行过程。例如,计算机程序72可以被分割成第一获取模块601、第二获取模块602、曲线拟合模块603、第一计算模块604第二计算模块605(虚拟装置中的模块)的功能,各模块具体功能如下:第一获取模块601,用于通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取该水体的水面遥感反射率模型;第二获取模块602,用于根据水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC;曲线拟合模块603,用于根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,其中,n为大于100的整数;第一计算模块604,用于将颗粒有机碳POC来源比例指数S POC代入R end的模型的自变量,得到水体中内源性POC比例R end;第二计算模块605,用于按照公式R ter=1-R end计算水体中外源性POC比例R ter。
设备7可包括但不仅限于处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解,图7仅仅是设备7的示例,并不构成对设备7的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如计算设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器70可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器71可以是设备7的内部存储单元,例如设备7的硬盘或内存。存储器71也可以是设备7的外部存储设备,例如设备7上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart MediaCard,SMC),安全数字(Secure Digital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器71还可以既包括设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器71用于存储计算机程序以及设备所需的其他程序和数据。存储器71还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即,将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。另外,各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。上述装置中单元、模块的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/设备和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置/设备实施例仅仅是示意性的,例如,模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个装置,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性,机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个非临时性计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,水体颗粒有机碳来源示踪方法的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤,即,通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取该水体的水面遥感反射率模型;根据水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC;根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,其中,n为大于100的整数;将颗粒有机碳POC来源比例指数S POC代入R end的模型的自变量,得到水体中内源性POC比例R end;按照公式R ter=1-R end计算水体中外源性POC比例R ter。其中,计算机程序包括计算机程序代码,计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。非临时性计算机可读介质可以包括:能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读内存(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,非临时性计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,非临时性计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本申请的保护范围之内。以上所述的具体实施方式,对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本申请的具体实施方式而已,并不用于限定本申请的保护范围,凡在本申请的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种水体颗粒有机碳来源示踪方法,其特征在于,所述方法包括:
通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取所述水体的水面遥感反射率模型;
根据所述水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC;
根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,所述n为大于100的整数;
将所述颗粒有机碳POC来源比例指数S POC代入R end的模型的自变量,得到所述水体中内源性POC比例R end;
按照公式R ter=1-R end计算水体中外源性POC比例R ter。
2.如权利要求1所述水体颗粒有机碳来源示踪方法,其特征在于,所述通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取所述水体的水面遥感反射率模型,包括:
优化白板积分时间;
在测量平面与所述水面的法线方向的夹角在30°至45°之间时,测量第一次标准灰板辐射亮度值L p1;
将所述光谱辐射计保持与太阳的入射平面不变的方位角,向天空垂直旋转测量天空的漫散射辐射亮度值L sky;
测量第二次标准灰板辐射亮度值L p2;
计算所述L p1与所述L p2的平均值作为标准灰板的辐亮度L p;
3.如权利要求1所述水体颗粒有机碳来源示踪方法,其特征在于,所述根据所述水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC,包括:
根据所述水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在550nm至580nm处反射率的最大值R rs (λ1)及其对应的波长λ1;
根据所述水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在660nm ~ 680nm处反射率最小值R rs (λ2)及其对应的波长λ2;
根据所述水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在680nm至710nm之间反射率的最大值R rs (λ3)及其对应的波长λ3;
分别将所述R rs (λ1)、R rs (λ2)、R rs (λ3)、λ1、λ2和λ3代入所述S POC的计算公式
4.如权利要求1所述水体颗粒有机碳来源示踪方法,其特征在于,所述根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,包括:
根据地面121个实测点位的地面遥感反射率数据,采用二元非线性拟合方法,拟合得到所述水体中内源性POC比例R end的模型为R end=-1619.1x 2+77.84x+0.11,所述x表示所述水体中内源性POC比例R end的模型的自变量。
5.一种水体颗粒有机碳来源示踪装置,其特征在于,所述装置包括:
第一获取模块,用于通过便携式光谱辐射计对水体和天空进行辐射亮度值的测量,获取所述水体的水面遥感反射率模型;
第二获取模块,用于根据所述水面遥感反射率模型,获取颗粒有机碳POC来源比例指数S POC;
曲线拟合模块,用于根据地面n个实测点位的数据,拟合得到水体中内源性POC比例R end的模型,所述n为大于100的整数;
第一计算模块,用于将所述颗粒有机碳POC来源比例指数S POC代入R end的模型的自变量,得到所述水体中内源性POC比例R end;
第二计算模块,用于按照公式R ter=1-R end计算水体中外源性POC比例R ter。
6.如权利要求5所述水体颗粒有机碳来源示踪装置,其特征在于,所述第一获取模块包括:
优化单元,用于优化白板积分时间;
第一测量单元,用于在测量平面与所述水面的法线方向的夹角在30°至45°之间时,测量第一次标准灰板辐射亮度值L p1;
第三测量单元,用于将所述光谱辐射计保持与太阳的入射平面不变的方位角,向天空垂直旋转测量天空的漫散射辐射亮度值L sky;
第四测量单元,用于测量第二次标准灰板辐射亮度值L p2;
标准灰板辐亮度计算单元,用于计算所述L p1与所述L p2的平均值作为标准灰板的辐亮度L p;
7.如权利要求5所述水体颗粒有机碳来源示踪装置,其特征在于,所述第二获取模块包括:
第一最值获取单元,用于根据所述水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在550nm至580nm处反射率的最大值R rs (λ1)及其对应的波长λ1;
第二最值获取单元,用于根据所述水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在660nm ~680nm处反射率最小值R rs (λ2)及其对应的波长λ2;
第三最值获取单元,用于根据所述水面遥感反射率模型,获取水体反射光谱在680nm至710nm之间反射率的最大值R rs (λ3)及其对应的波长λ3;
8.如权利要求5所述水体颗粒有机碳来源示踪装置,其特征在于,所述曲线拟合模块具体用于根据地面121个实测点位的地面遥感反射率数据,采用二元非线性拟合方法,拟合得到所述水体中内源性POC比例R end的模型为R end=-1619.1x 2+77.84x+0.11,所述x表示所述水体中内源性POC比例R end的模型的自变量。
9.一种设备,所述设备包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任意一项所述方法的步骤。
10.一种可读存储介质,所述可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任意一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111229740.9A CN113670437A (zh) | 2021-10-22 | 2021-10-22 | 水体颗粒有机碳来源示踪方法、设备和可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111229740.9A CN113670437A (zh) | 2021-10-22 | 2021-10-22 | 水体颗粒有机碳来源示踪方法、设备和可读存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113670437A true CN113670437A (zh) | 2021-11-19 |
Family
ID=78550758
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111229740.9A Pending CN113670437A (zh) | 2021-10-22 | 2021-10-22 | 水体颗粒有机碳来源示踪方法、设备和可读存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113670437A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113820295A (zh) * | 2021-11-22 | 2021-12-21 | 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 | 水体颗粒有机碳端元浓度确定方法、设备和存储介质 |
CN114624152A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-06-14 | 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 | 一种水体颗粒有机碳来源的测试方法及相关设备 |
CN115046943A (zh) * | 2022-08-16 | 2022-09-13 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种水质探测方法、装置、系统以及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102735714A (zh) * | 2012-07-16 | 2012-10-17 | 烟台大学 | 一种颗粒有机碳、总有机碳测定仪及测定方法 |
CN103604423A (zh) * | 2013-11-22 | 2014-02-26 | 中国科学院南京地理与湖泊研究所 | 一种浅水湖泊遥感野外自动监测系统及监测方法 |
CN105486664A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-04-13 | 浙江大学 | 探测海洋浮游植物生物量和poc的激光雷达装置及方法 |
CN107064068A (zh) * | 2017-01-12 | 2017-08-18 | 杭州师范大学 | 一种浑浊水体颗粒有机碳浓度的遥感反演方法 |
CN112362544A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-02-12 | 南京吉泽信息科技有限公司 | 基于高光谱遥感的颗粒有机碳监测方法及系统 |
-
2021
- 2021-10-22 CN CN202111229740.9A patent/CN113670437A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102735714A (zh) * | 2012-07-16 | 2012-10-17 | 烟台大学 | 一种颗粒有机碳、总有机碳测定仪及测定方法 |
CN103604423A (zh) * | 2013-11-22 | 2014-02-26 | 中国科学院南京地理与湖泊研究所 | 一种浅水湖泊遥感野外自动监测系统及监测方法 |
CN105486664A (zh) * | 2015-12-31 | 2016-04-13 | 浙江大学 | 探测海洋浮游植物生物量和poc的激光雷达装置及方法 |
CN107064068A (zh) * | 2017-01-12 | 2017-08-18 | 杭州师范大学 | 一种浑浊水体颗粒有机碳浓度的遥感反演方法 |
CN112362544A (zh) * | 2020-10-14 | 2021-02-12 | 南京吉泽信息科技有限公司 | 基于高光谱遥感的颗粒有机碳监测方法及系统 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113820295A (zh) * | 2021-11-22 | 2021-12-21 | 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 | 水体颗粒有机碳端元浓度确定方法、设备和存储介质 |
CN114624152A (zh) * | 2022-05-16 | 2022-06-14 | 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 | 一种水体颗粒有机碳来源的测试方法及相关设备 |
CN114624152B (zh) * | 2022-05-16 | 2022-08-12 | 生态环境部长江流域生态环境监督管理局生态环境监测与科学研究中心 | 一种水体颗粒有机碳来源的测试方法及相关设备 |
CN115046943A (zh) * | 2022-08-16 | 2022-09-13 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种水质探测方法、装置、系统以及存储介质 |
CN115046943B (zh) * | 2022-08-16 | 2022-10-25 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种水质探测方法、装置、系统以及存储介质 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113670437A (zh) | 水体颗粒有机碳来源示踪方法、设备和可读存储介质 | |
Bittig et al. | A BGC-Argo guide: Planning, deployment, data handling and usage | |
US20210231497A1 (en) | Hyperspectral sensing system and processing methods for hyperspectral data | |
CN111795936B (zh) | 一种基于查找表的多光谱遥感影像大气校正系统、方法及存储介质 | |
Jiang et al. | Remote sensing of particulate organic carbon dynamics in a eutrophic lake (Taihu Lake, China) | |
CN112362544B (zh) | 基于高光谱遥感的颗粒有机碳监测方法及系统 | |
Forello et al. | Exploiting multi-wavelength aerosol absorption coefficients in a multi-time resolution source apportionment study to retrieve source-dependent absorption parameters | |
Maleki et al. | Estimation of gross primary productivity (GPP) phenology of a short-rotation plantation using remotely sensed indices derived from Sentinel-2 images | |
CN114018833A (zh) | 基于高光谱遥感技术估算土壤重金属含量的方法 | |
CN114112935A (zh) | 大气污染物垂直分布的实时反演方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
Ye et al. | Spectral classification of the Yellow Sea and implications for coastal ocean color remote sensing | |
CN113420497B (zh) | 浑浊湖泊总磷浓度遥感估算方法 | |
CN114547553A (zh) | 二氧化碳排放量的反演方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113820295A (zh) | 水体颗粒有机碳端元浓度确定方法、设备和存储介质 | |
CN115561176A (zh) | 一种基于特征自适应运算和机器学习融合的水质反演方法 | |
CN115879630A (zh) | 基于土地利用的碳排放即时表征与预测的方法及装置 | |
CN114241331A (zh) | 以UAV为地面和Sentinel-2中介的湿地芦苇地上生物量遥感建模方法 | |
Park et al. | Decadal measurements of the first Geostationary Ocean Color Satellite (GOCI) compared with MODIS and VIIRS data | |
Rautiainen et al. | Ecological applications of physically based remote sensing methods | |
CN114676636A (zh) | 一种综合植被和生境特征的草原区土壤水分快速反演方法 | |
Balasus et al. | A blended TROPOMI+ GOSAT satellite data product for atmospheric methane using machine learning to correct retrieval biases | |
CN113916808B (zh) | 一种营养盐浓度的获得方法、装置、终端设备及存储介质 | |
CN113763272B (zh) | 一种富营养化湖泊光合有效辐射衰减系数遥感反演方法 | |
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 | |
Pozdnyakov et al. | An advanced algorithm for operational retrieval of water quality from satellite data in the visible |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |