基于MODIS模拟的辽东湾叶绿素a的遥感反演模型

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1、生态环境学报2009,18(6):2057-2060http://www.jeesci.comEcologyandEnvironmentalSciencesE-mail:editor@jeesci.com基于MODIS模拟的辽东湾叶绿素a的遥感反演模型11211丛丕福，曲丽梅，王臣立，刘长安，杨新梅1.国家海洋环境监测中心，辽宁大连116023；2.中国文化遗产研究院，北京100029摘要：叶绿素a浓度对于水质和富营养化评价、赤潮探测及海洋生产力研究有重要意义。利用卫星遥感反演获取叶绿素a浓度弥补了传统采样方法的数据离散化、耗时长且费用高的缺陷，可以实时和全面地观测

2、大尺度海洋叶绿素a分布。通过实测光谱模拟卫星波段，可以在一定程度上削除大气干扰，有助于准确地确定特征波段和建立遥感反演模型。本文以辽东湾为研究区，利用现场实测光谱模拟了MODIS波段，并在光谱特征分析基础上进行叶绿素a的特征波段选择，通过比较单波段和波段比值法等算法，建立了2个具有区域特色的叶绿素a遥感反演模型，并进行了模型验证。结果表明：在辽东湾海域，运用红光附近特征波段667和678nm来反映叶绿素特征比传统蓝绿光波段（440和550nm）似乎更能削弱其它水体组分的干扰，突出辽东湾水体的特点。利用667、678和551nm的三波段模型要比单纯考虑667和678n

3、m波段比值的模型要好一些，该模型r为0.856，标准差为0.19。模型验证预测值和实测值的相关系数为0.93(p<0.01)，表明了模型良好的预测能力。模型具有明显的区域特色，结果是否具有普适性，还需进一步验证。关键词：MODIS；叶绿素a；辽东湾；遥感反演中图分类号：X55文献标识码：A文章编号：1674-5906（2009）06-2057-04叶绿素a的浓度是评价海洋水质、富营养化程因此本文以辽东湾为研究区，利用野外实测光[1-3]度和探测渔场及研究海洋初级生产力的重要参谱模拟MODIS波段，从而避开大气影响，通过分析数。卫星遥感具有及时、准确、动态和大面积覆盖

4、光谱特征，从理论上确定了可用于叶绿素a反演的的特点，能够弥补传统采样方法的数据离散化、耗MODIS的特征波段，然后通过比较单波段和波段比时长且费用高的缺陷，因而已逐渐成为研究大时空值法等，建立了叶绿素a的反演模型，该方法可为[4]尺度海洋现象的有效手段。叶绿素a的卫星遥感反MODIS的开发应用和叶绿素的相关研究提供参考。[5-7]演是海洋遥感研究最多的领域，现在用于海洋叶1数据收集获取[8-10]绿素a反演的算法有好多种，国内相关研究也有辽东湾海域曾在1998年暴发特大赤潮，近几[11,12]很多。但总体来说，目前的研究存在两方面问年赤潮暴发也比较频繁。因此本次研究

5、区就选在辽题：一是叶绿素a的遥感反演算法对于大洋一类水东湾。收集现场调查数据时间分别为2002年6月1体来说，比较成熟，叶绿素a的半经验算法和标准日、7月9日、9月5日和6日，天气晴朗。调查经验方法对一类水体效果较好，但对光学特性比较站位共有46个，数据包括叶绿素a、浮游植物、营复杂的近海二类水体（如我国近岸水体）误差较大，养盐和悬浮物等参数。叶绿素按照海洋监测规范采[13]很难应用，因此针对具体近海海区要建立特定的用分光光度法分析。光谱测量采用VF-921B光谱仪经验模型才能有效反演；二是目前二类水体大气校进行。正是制约近海海洋遥感的瓶颈，此问题目前还没很2水体光

6、谱特征分析好地解决，因此如果直接从卫星数据入手研究遥感图1是对实测水体光谱曲线进行处理分析后得模型建立，大气校正问题会产生很大影响。此外，到的不同站位光谱曲线图。可以看到，除了个别站MODIS是美国TERRA和AQUA卫星上的搭载的主位外，绝大部分站位曲线形状非常相似。他们光谱要传感器之一，可以获得目标物的诊断性光谱特性谱峰比较窄，峰值位于570nm左右，随波长增大，[14]，能够提高常规水质遥感多参数估算的精度，每遥感反射率迅速减小。660nm左右出现次峰值，685日运行且成本低廉、获取方便。如何从MODIS各波nm左右出现荧光峰，800nm左右出现明显泥沙后向段

7、数据中，提取出合适的参数，满足海洋环境立体散射峰。辽河有诸多河流入海，携带大量的悬浮泥监测的需要，目前成为海洋遥感研究者关注的一个沙和陆源悬浮物，我们与其他海域水体比较后认为热点。该类曲线具有明显二类水体特征。基金项目：卫星海洋环境动力学国家重点实验室开放研究基金(SOED0707)；国家海洋局近岸海域生态环境重点实验室资助项目(No.200806)；908国家重大专项滨海湿地成果集成“中国滨海湿地”（908～ZC～Ⅱ～03）；908专项评价项目"海岛生态系统评价"(908-02-04-08)作者简介：丛丕福（1972年生），男，副研究员，博士，主要从事资源环境