利用遥感数据反演渤海海域叶绿素的浓度

依据神经网络算法和叶绿素荧光算法的基本理论,处理海洋遥感数据,反演渤海海域叶绿素浓度,并将反演结果同实测海洋叶绿素浓度进行比较．神经网络算法无法精确地从云层覆盖区获得叶绿素浓度,而荧光算法则可以突破云层的干扰获得接近实际值的叶绿素浓度．     

基于多源遥感数据的大襟岛海域悬浮泥沙观测

珠江口黄茅海大襟岛海域是中华白海豚栖息地. 为了对该海域的水质进行评估,采用集成机载光谱成像仪（CASI）影像对悬浮泥沙质量浓度进行观测,并根据实测光谱构建适用于CASI影像和中分辨率成像光谱仪（MODIS）影像的悬浮泥沙质量浓度单波段反演模型. 此外利用实测悬浮泥沙数据和MODIS影像对反演的悬浮泥沙质量浓度进行精度评定. 研究表明,基于CASI数据的单波段指数模型可以较好地反演研究海域的悬浮泥沙质量浓度,相对平均误差为11.16%,此外单波段指数模型也可以较好地应用在MODIS影像上,相对平均误差为15.18%. 研究区域悬浮泥沙质量浓度为0.48~12.15 mg/L,对海豚栖息区的生态环境未构成明显影响. 结合基于MODIS的珠江口海域悬浮泥沙遥感影像发现,研究区域悬浮泥沙主要输入来源为黄茅海西岸的陆源输入,黄茅海西岸陆域输入泥沙在由黄茅海向口外输送时,存在明显的分支现象,径流主轴在河口海域自西北向东南向海运输,沿岸流则沿着大襟岛自东北向西南向海运输,由此,在大襟岛北部出现低悬浮泥沙、高透明度海域,适合白海豚栖息.     

阳宗海叶绿素a浓度遥感反演及富营养化评价

以阳宗海为研究对象,利用landsat-8 OLI遥感影像与叶绿素a浓度实测数据,基于波段敏感性分析,构建叶绿素a浓度估测回归模型。研究表明,以波段组合(B5-B4)/(B5+B4)为参数的多项式回归模型结果最优,拟合度达0.720 1。反演得到阳宗海2018年3月1日叶绿素a浓度和富营养化指数的空间分布图,结果显示阳宗海水体整体为中营养状态。     

基于TM数据渤海湾叶绿素浓度反演算法研究

海洋叶绿素浓度已成为衡量浮游植物的生物量和富营养化程度的最基本的指标.利用2005年4月13日Landsat-5/TM数据和同步实测数据反演了渤海湾叶绿素浓度.对TM数据进行几何校正和大气校正预处理后,建立9种波段组合模型,分别对TM图像进行模型运算.结合实测数据,建立相应的回归方程,在其中选取R2（拟合度）和R（相关性）最大的（tm4-tm3）/（tm4＋tm3）波段组合进行反演,并将反演结果与实测数据作相对误差分析,实验结果表明,4和3波段组合建立的回归模型适合于渤海湾叶绿素浓度的反演.     

基于水体特征指数的广西北部湾近岸海域叶绿素a 浓度反演

为了弥补传统水质监测的不足, 加强赤潮的风险管控, 基于Landsat 8 OLI 遥感影像和实地监测数据, 分析了遥感影像光谱特征对叶绿素a 浓度变化的响应关系, 统计各种水体指数(FAI、VB-FAH、NDCI等)与叶绿素a 实测浓度之间的相关关系, 对最佳的相关性指数FAI 进行改进; 再分别基于相关系数较高的水体指数(改进的FAI、 FAI、VB-FAH)建立叶绿素a 浓度反演模型, 并评价反演精度。结果表明: 改进的FAI 模型和叶绿素a 浓度的相关性最高, 相关系数R 达到0. 74; 构建的一阶线性反演模型的精度最高(R2为0. 79, RMSE 为1. 66, MAPE 为26%)。利用改进FAI 建立的一阶线性反演模型对整个研究区域的叶绿素a 浓度进行反演, 结果表明: 叶绿素a 浓度与到岸距离呈负相关关系, 河流入海口叶绿素a 浓度较高, 南流江入海口的叶绿素a 浓度值相较于其他入海口更高, 河流流域水质整体较差。改进的FAI 建立的一阶线性反演模型计算简单、精度较高, 可以快速有效地反演北部湾近岸海域的叶绿素a 浓度。     

监测河口水体悬浮泥沙质量浓度的短期变异

针对我国近海高能海区水体悬浮泥沙质量浓度(SSC)表现出的时空变异特征,以典型强潮型河口--杭州湾为例,在3个不同采样区分别连续观测获取水体表层悬浮泥沙质量浓度数据,结合MODIS卫星遥感资料,利用人工神经网络(ANN)方法建立了表层悬浮泥沙质量浓度遥感反演模型.实地监测数据表明,杭州湾表层水体悬浮泥沙质量浓度较高,且具有明显的时空差异;总体上大潮悬浮泥沙质量浓度普遍较高,北岸深槽区悬浮泥沙质量浓度较低;各个监测站位悬浮泥沙质量浓度随潮情变化表现出比较一致的波动性,而且短周期内的振动幅度较大.与回归分析方法相比,BP神经网络模型具有较高的预测精度.遥感反演结果表明,MODIS地表反射率产品可以直接用于表层水体悬浮泥沙质量浓度遥感反演,其250 m的空间分辨率能够充分获取河口区域的泥沙信息,而且每天两次的监测频率有助于识别表层水体悬浮泥沙质量浓度的短周期变异特征.     

MODIS监测河口水体悬浮泥沙质量浓度的短期变异

针对我国近海高能海区水体悬浮泥沙质量浓度(SSC)表现出的时空变异特征,以典型强潮型河口-杭州湾为例,在3个不同采样区分别连续观测获取水体表层悬浮泥沙质量浓度数据,结合MODIS卫星遥感资料,利用人工神经网络(ANN)方法建屯了表层悬浮泥沙质量浓度遥感反演模型.实地监测数据表明,杭州湾表层水体悬浮泥沙质量浓度较高,且具有明显的时空差异;总体上大潮悬浮泥沙质量浓度普遍较高,北岸深槽区悬浮泥沙质量浓度较低;各个监测站位悬浮泥沙质量浓度随潮情变化表现出比较一致的波动性,而且短周期内的振动幅度较大.与同归分析方法相比,BP神经网络模型具有较高的预测精度.遥感反演结果表明,MODIS地表反射率产品可以直接用于表层水体悬浮泥沙质量浓度遥感反演,其250 m的空间分辨率能够充分获取河t:l区域的泥沙信息,而且每天两次的监测频率有助于识别表层水体悬浮泥沙质量浓度的短周期变异特征.     

江苏东部海域动力环境因子与叶绿素对0209号台风的响应

利用卫星遥感数据分析了在0209号台风影响下江苏东部海域近岸区域和离岸区域叶绿素a质量浓度的响应及风场、海表温度(SST)的变化情况.结果发现:台风过境时近岸与离岸区域的风速都经历了一个先升高后迅速降低最后再逐渐升高的过程;SST明显降低,随后于3d内恢复到台风过境前水平;叶绿素a质量浓度也受台风过境影响显著下降,但近岸与离岸区域对台风的响应不同.受台风引起的上升流和卷带混合营养盐的影响,在离岸区域叶绿素a质量浓度的回升需要近一周时间才能达到台风前水平0.6mg/m3,而近岸区域的风速变化与SST和叶绿素质量浓度变化呈明显的负相关,叶绿素a质量浓度的响应更加快速,叶绿素a质量浓度的回升只用了2～3d就达到1mg/m3,可能与陆源物质及近岸海域的水深较浅有关.     

偏振光子的水下传输特性分析

提出了利用蒙特卡罗法对偏振光子在表层叶绿素浓度不同的4个海域中的水下传输特性进行研究。首先建立了水下量子信道垂直传输模型,基于此模型分析了在4个海域中叶绿素浓度、海水对光信号的吸收系数和散射系数随海水深度的变化规律。随后仿真分析了4个海域中偏振光子的散射、衰减和偏振度特性随传输距离的变化趋势,给出了不同传输距离时计算接收总光子数的公式。仿真结果表明,海水对光信号的吸收和散射作用主要受叶绿素影响;随着不同海域的表层叶绿素浓度增大,光子的散射次数增加,最远接收距离减小,光子偏振度略微降低但基本保持不变。研究结果可以为星-潜量子通信系统的性能分析和建立提供一定的参考。     

基于GF-1和MODIS时序NDVI的种植结构提取

为提高作物识别精度、扩展数据适用范围,以两幅16 m空间分辨率的高分一号(GF-1)数据和23幅250 m分辨率的MODIS数据为数据源,首先进行GF-1的监督分类和MODIS NDVI时间序列的构建,然后利用监督分类结果和时间序列数据共同构造决策树模型,对石津灌区的主要作物进行遥感解译。由地面样本点和随机点进行精度检验,总体提取精度达到93. 13%,较单纯的监督分类,解译精度提高10%以上。结果表明该方法不仅能较好识别作物时空分布信息,而且能更好地发挥数据各自的优势。     

利用MODIS数据反演渤海海冰分布

渤海每年都有冰情出现,如何对冰情进行监测是一个重要问题。遥感技术在监测冰情中具有明显优势。利用2006年2月8日MODIS数据,采用比值算法,有效地区分了海冰与海水、云。针对海冰与悬浮物难于区分的问题,采用海冰表面温度反演算法,对结果进行订正,很好地得到了渤海海冰的分布范围。     

基于SWAN模式的黄渤海一次强冷空气研究

利用MICAPS、T639、日本传真图等资料,对2012年1月20日前后的一次强冷空气过程进行研究,并将各种预报产品和旅顺站预报经验相结合,对黄渤海的海表风场、海浪场进行预报和经验总结.此外,还利用NFS(Non-hydrostatic Forecast System)风场驱动SWAN(Simulating Waves Nearshore)模式,对此次冷空气所造成的大浪进行模拟,并将预报结果、模拟结果分别与观测资料进行对比,以提高预报能力和检验SWAN模式对发生在黄渤海的冷空气所致大浪的模拟能力.结果表明:以NFS风场为驱动场时,SWAN模式可以很好地对黄渤海海域的海浪场(含波高、波向)进行模拟,预报的风场、海浪场与观测资料基本一致;在高风速下,预报的波高与实测波高一致性较好,但在中低风速下,预报的波高略低于实测值.     

基于遥感的土壤电阻率估算研究

以我国长江中下游的南京及其周边15个市（县）为例,采用野外测定、室内分析与遥感反演相结合的方法,开展了土壤电阻率估算研究.选用影响土壤电阻率的土壤水分、土壤温度、土壤可溶盐总量与土壤阳离子交换量等4个主要因子,遥感反演土壤水分和温度空间分布,以获取估算土壤电阻率所需要的主要参数;采用偏最小二乘二次多项式（PLSQM）模型对不同地表覆盖类型下的土壤电阻率进行估算,PLSQM估算模型的估算值与实测值的相关系数达到0.85,平均相对误差（MRE）为19.02%,均方根误差（RMSE）为7.79.结果表明,草地、农田、林地3种不同地表覆盖类型下土壤电阻率有明显差异,PLSQM模型实现了较高估算精度,具有较好的应用潜力.     

基于DART模型森林结构参数反演

为充分发挥多角度遥感技术在森林资源监测过程中的作用,首先需要认识遥感信号产生的机理,了解植被冠层辐射传输的过程,建立合适的数学模型进行定量描述,最终达到从遥感信号中提取植被信息的目的。利用CHRIS多角度遥感数据验证DART多角度物理模型,DART多角度物理模型确定影响双向反射率分布函数(BRDF)的不同敏感参数,根据试验区的特点设计并正演建立查找表,由平方差最小原则通过多角度遥感图像反演LAI。反演得到的LAI与样地实测数据比较分析,结果表明多角度遥感反演精度满足要求。     

基于MODIS数据的湿地退化监测方法研究——以扎龙湿地为例

由于水资源的缺乏而导致湿地的萎缩和退化是目前我国湿地面临的主要生态环境问题之一.依据湿地生态系统的特征和湿地蒸散发的能量与水分平衡原理,本文构建了湿地水分亏缺指数（WWDI：Wetland Water Deficit Index）对湿地退化进行遥感动态监测,并以扎龙湿地为例,探讨了该方法的可行性.具体步骤是：首先,在地表能量平衡系统模型的基础上,利用MODIS遥感数据产品获得湿地蒸散模型的各项参数,并结合气象数据对湿地的实际蒸散进行估算;采用Penman-Monteith公式估算湿地的潜在蒸散量;在此基础上,利用湿地实际蒸散量和潜在蒸散量之间的比值关系,来反映湿地因缺水而退化的程度和空间分布状况.最后利用该方法对2009年8月29日扎龙湿地的水分亏缺状况进行了实证研究,讨论了该方法进行湿地退化遥感监测的优缺点.     

WRF Environment Assessment in Guangzhou City with an Extracted Land-use Map from the Remote Sensing Data in 2000 as an Example

Mesoscale urban environment forecast combined with WRF is a current frontier in international academic. Taking Guangzhou as an example, the new land？use model presented by the present authors, the existing USGS and MODIS models in WRF were firstly compared to the remote sensing model in this article. The comparison result shows that the land？use model presented by the authors has the highest similarity with the remote sensing data. Secondly, the new land？use model was used to replace the defaulted land？use data in WRF for simulation. By comparing this simulation results with the WRF results using the defaulted USGS and MODIS model, it was showed that the geographic models have a great impact on the mesoscale environment forecast result. Also, the geographic information model presented in this article shows the best accuracy when comparing with the observation data. Results in this study are going to be an important reference in the contemporary international forefront of mesoscale urban environment studies by WRF.     

基于MODIS和GIS的洪灾监测评估系统

在分析我国遥感技术在洪水监测方面应用的基础上,指出目前洪灾遥感监测在时效性等方面的不足.通过介绍MODIS的特点,以及与NOAA AVHRR的对比,提出建立基于MODIS和GIS的洪灾监测评估系统.利用免费、较高时间分辨率的MODIS数据,运用GIS技术,实现对不同土地利用类型的淹没情况的实时监测,为汛情的动态监测和评估提供迅速、直观、可靠的现状和变化信息.