浑浊ⅱ类水体叶绿素a浓度遥感反演(ⅰ)模型的选择

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1、第30卷第6期红外与毫米波学报Vol．30，No．62011年12月J．InfraredMillim．WavesDecember，2011文章编号:1001－9014(2011)04－0531－06浑浊Ⅱ类水体叶绿素a浓度遥感反演(Ⅰ):模型的选择1，21*11，21，2周琳，马荣华，段洪涛，姜广甲，尚琳琳(1．中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室，江苏南京210008;2．中国科学院研究生院，北京100049)摘要:受高浓度悬浮物的影响，浑浊Ⅱ类水体叶绿素a浓度高精度定量反演一直是研究难点之一．利用2004年到2010年太湖4次实测光谱数据和

2、水质参数，分别建立了两波段、三波段、改进三波段及四波段的叶绿素a估算模型;选择最优模型，利用巢湖2009年的实测数据进行独立验证．结果表明，四波段模型最适合高浑浊水体，线性相2关性较好，决定系数R在0．57～0．95之间，反演精度较高，RMSE在2．39～6．74μg/L之间．关键词:浑浊水体;叶绿素a;半分析模型;遥感中图分类号:X87文献标识码:ARemotesensingretrievalforchlorophyll-aconcentrationinturbidcaseⅡwaters(Ⅰ):theoptimalmodel1，21*11，21，2ZHOULi

3、n，MARong-Hua，DUANHong-Tao，JIANGGuang-Jia，SHANGLin-Lin(1．StateKeyLaboratoryofLakeScienceandEnvironment，NanjingInstituteofGeographyandLimnology，ChineseAcademyofSciences，Nanjing210008，China;2．GraduateSchoolofChineseAcademyofSciences，Beijing100049，China)Abstract:Thereisalittletroubletore

4、trievechlorophyll-aconcentration(Chl-a)throughremotely-sensedimageriesintur-bidwaters，whichcontainsmanysuspendedsedimentslargelyaffectingthesignatureofwater-leavingradianceduetophyto-planktonpigment．Basedontheinsitumeasurementsduringtheperiodof2004～2010，thetwo-band，three-band，en-hanc

5、edthree-bandandfour-bandmodelswere，respectively，regionallyparameterizedfortheapplicationinTaiLake．ThenthefourparameterizedmodelswerevalidatedbytheinsitudatainChaoLake，almostthesamewaterenvironmentasinTai2Lake．ThestrongestlinearrelationshipbetweenChl-aandthefour-bandmodel(Rvaryinginth

6、erangeof0．57and0．95，RMSEintherangeof2．39and6．74μg/L)showsthatthefour-bandmodelisthebestforboththeTaiLakeandtheChaoLake．Keywords:turbidwater;chlorophyll-a;semi-analyticalmodel;remotesensingPACS:78．－30．－j的遥感反演模型较为稳定，精度较高;内陆湖泊等Ⅱ引言类水体的物质组成较为复杂，除受浮游植物色素影［1］人们对富营养化湖泊蓝藻水华危害的认识响外，还受悬浮颗粒以及黄色物

7、质等影响，这些物质越来越深刻．叶绿素是衡量湖泊富营养化的一个重的存在使Ⅱ类水体的光学特性远比Ⅰ类水体复杂得［3］［4］要指标，通常利用叶绿素浓度进行水体富营养化程多．简单的两波段或两波段比值模型(theTwo-［2］度的监测评定．大洋等Ⅰ类水体光学特性的物质BandRatioModel，TRM)等不能满足Ⅱ类水体叶绿［5-7］组成较为简单(主要是叶绿素及其衍生物)，叶绿素素a(Chl-a)浓度反演的精度要求;三波段模型收稿日期:2010-10-02，修回日期:2011-04-12Receiveddate:2010-10-02，reviseddate:2011-0

8、4-12基金项目:中国科