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《鄱阳湖叶绿素a浓度遥感反演》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第36卷第34期山西建筑Vo.l36No.342010年12月SHANXIARCHITECTUREDec.2010357水利工程文章编号:10096825(2010)34035703鄱阳湖叶绿素a浓度遥感反演黄国金刘成林乐兴华摘要:为推动利用遥感技术进行水质监测,在对实测叶绿素a数据和同步的MODIS数据敏感波段分析的基础上,将统计回归方法和BP神经网络方法建立的遥感反演模型作了反演效果比较,得出应用BP神经网络优于统计回归构建遥感反演模型。关键词:水质监测,叶绿素a,MODIS数据,遥感反演中图分类号:P331文献标
2、识码:A0引言由ENVI软件完成。对于辐射定标,用ENVI打开MODIS数据,就是大气顶层反射率。水资源是生态系统的血液,是地球环境中最重要和最有活力基于影像特征的黑像元法(DarkObjectMethods)大气校正方的因素。然而随着经济的高速发展和工业化进程以及其他人为法是常用于缺少辅助大气、地面参数的历史数据和偏远研究区域活动的影响,淡水资源日趋衰竭,尤其是湖泊、河流水体污染以及[12]遥感影像的一种方法。本研究采用基于Chavez提出的黑像元富营养化问题日益严重。叶绿素a浓度含量不仅能反映水中浮选择方式上的黑像元大气校正方法,其黑像元选择的基本思想游生物和初级生产力的分布,还能反映
3、水体富营养化程度的一个[1]是:根据遥感图像不同波段的直方图,从零亮度值对应的像元到重要指标。通过测定叶绿素a含量来表明水体中藻类存量,进非零亮度值对应的像元数量有一个很快的上升,像元数量突然增而评价水体富营养化程度是目前湖泊水质监测中最常用,也是最加处所对应的亮度值就可以当作黑暗像元的值;或者是图像直方直接有效的方法。常规的水质监测方法受人力、物力和气候水文图由非零亮度值开始,逐渐随像元个数增高,则非零亮度值开始条件的限制,采集的数据量不可能太多,而且成本高、速度慢。基[2,3]处对应的亮度值就可以当作黑暗像元值。于遥感技术的水质监测具有监测范围广、速度快、成本低和便于进行长期动态监测的优势
4、。3敏感波段分析[4]到目前为止,还没有专门用于湖泊卫星传感器。湖泊水体在水质监测波段相关性分析中,一般通过分析单波段或者波相比于海洋水体,组分复杂,海洋水体遥感卫星传感器应用于湖段反射率值组合与水质参数浓度的相关性,寻找各水质参数敏感[13]泊具有一定的局限性。MODIS1B数据具有良好的时间分辨率以性波段。常用波段比值、和值、差值及和差组合算法。对于做及较高的光谱分辨率,并已成功应用于太湖水质参数浓度监双变量正态分布样本的线性相关分析时,可选择积矩相关系数,[5]测。国内在湖泊水质遥感监测起步较晚,水质参数反演的建模即Pearson相关系数r,其计算公式如下:方法主要包括:分析方法、经验
5、方法以及半经验方法。统计回归n[6,7][8,9](xi-x)(yi-y)方法是一种经验方法,BP神经网络方法是一种半经验方i=1r=(2)法。本文选择Terra和Aqua的MODIS1B数据作为鄱阳湖遥感反nn22演的卫星数据源,对分别基于统计回归方法和BP神经网络方法(xi-x)(yi-y)i=1i=1建立的遥感反演模型做了反演效果比较。其中,x为各波段光谱遥感反射率或波段光谱遥感反射率组1水质采样数据预处理合;y为水质参数浓度;n为样本点数。SPSSstatistcs17.0软件提供了功能强大的图形环境的统计水质采样数据是在2009年9月中旬采集的,此时正是鄱阳湖分析和数据管理系统,
6、本文的Pearson相关分析正是借助于此软丰水期,共27个叶绿素a浓度数据。采样数据用格拉布斯***件完成。SPSS用!∀表示有显著的相关关系,用!∀表示有非(GRUBBS)检验方法来检验是否存在异常值,格拉布斯公式为:常显著的相关关系。
7、Xi-X
8、Gn=(1)选择MODIS陆地波段,按照250m,500m两组分辨率反射率S其中,X为样本值;X为样本均值;S为样本标准差。数据分别与实测叶绿素a浓度做波段相关分析(见表1)。i检验结果显示27个实测的叶绿素a浓度值不存在异常值。4反演模型构建2MODIS数据处理基于叶绿素a的敏感波段分析,采用统计回归以及BP神经从NASA官方网站上免费下载后
9、的MODIS数据按照以下步网络两种建模方法进行反演模型的构建。模型构建的拟合优度2[10,11]通常用判定系数R来衡量,回归模型的检验度量用均方根误差骤进行处理:图像筛选几何纠正辐射定标图像剪裁大气校正获取地表反射率。几何纠正采用等经纬度投影:GeoERME来衡量。graphicLat/Lon,基准面:WGS84,结合MODIS1B数据自带信息收稿日期:20100813作者简介:
