基于实测高光谱的太湖水体悬浮物浓度遥感估算研究

悬浮物浓度是水质和水环境评价的重要参数之一.利用2007-11-08～2007-11-21 14天时间对太湖74个样点进行水质取样分析和波谱实测.在提取水体遥感反射率后,分析其与悬浮物浓度的相关关系,发现在400～900nm波段范围的备波长遥感反射率与总悬浮物、无机悬浮物浓度都存在中高度相关,最大相关系数均出现在725nm处.分别为0.883和0.869,而与有机悬浮物浓度则无较好的相关性.同时利用敏感波段的遥感反射率建立了悬浮物浓度估算的神经网络模型.结果表明:对于总悬浮物浓度,隐含层节点数为6的神经网络模型的R2=0.948,RMSE=4.947,在备节点中的训练效果最佳;而对于无机悬浮物浓度,隐含层节点数为4的神经网络模型的R2=0.956.RMSE:5.104,模型骼体训练结果最好.此外,通过测试样本对神经网络模型和经验模型的预测误差进行分析表明,无论是估算总悬浮物浓度,还是无机悬浮物浓度,无论从建模样本的建模精度,还是测试样本的误差分析,神经网络模型邰优干经验模型.     

富营养化水体颗粒有机碳浓度的遥感估算及动态变化特征

基于2011年5次太湖水体现场测量数据,分析富营养化水体颗粒有机碳(POC)对遥感反射比的影响,构建了POC含量的遥感定量估算模型,并结合MERIS遥感影像资料,揭示了太湖水体POC浓度的时空变化特征.结果表明,太湖水体中的POC对560~709 nm波段范围内的遥感反射比影响显著;基于海洋水环境特征构建的POC浓度遥感估算模型不适于太湖水体;通过分析富营养化水体的光学特性以及POC对遥感反射比的影响,发现MERIS传感器红(620 nm)、近红外(709 nm)波段遥感反射比的比值与POC浓度具有较好的相关关系(R2=0.75,n=132,RMSE=33.27%,P0.05),适于太湖水体POC浓度的遥感估算.     

悬浮颗粒物和叶绿素普适性生物光学反演模型

基于太湖、巢湖、滇池和三峡水库水体组分生物光学特性, 根据辐射传输模型和神经网络优化算法建立悬浮颗粒物和叶绿素浓度优化生物光学反演模型.利用野外实测数据对优化生物光学算法进行检验, 结果表明, 该优化生物光学反演模型在一定程度上可以减少测量噪音对反演精度的影响.反演结果表明, 受悬浮颗粒物和叶绿素生物光学特性时空差异影响, 该优化生物光学反演模型在太湖、巢湖、滇池和山峡反演精度具有一定的差异, 但总体上能够较为准确地反演悬浮颗粒物和叶绿素浓度.其中悬浮颗粒物反演精度(平均绝对误差: MAPE, 均方根误差: RMSE)分别能够达到23%和15.13mg/L(样本数N=228), 叶绿素反演精度(MAPE和RMSE)分别能够达到26%和17.68μg/L(样本数N=228).     

浑浊II类水体叶绿素a浓度遥感反演(II):MERIS遥感数据的应用

基于2004～2010年太湖4次野外观测数据,结合MERIS遥感资料,评价两波段、三波段、改进三波段和四波段4个模型在浑浊II类水体叶绿素a浓度估算的精度,并利用太湖(13个有效样点)以及巢湖(21个有效样点)进行模型验证.结果表明,改进三波段模型反演叶绿素a浓度较高,更适于浑浊II类水体叶绿素a浓度的遥感反演,决定系数R2在0.34~0.94之间变化,RMSE变化范围为: 3.17~8.70 μg/L.分季节率定改进三波段模型参数,并建立太湖水体春、夏、秋、冬季的模型输入参数查找表,最终将改进三波段模型应用于MERIS遥感影像(8、9、10波段),获取太湖水体叶绿素a浓度的空间分布和年内、年际变化.     

臭氧-BAF用于印染废水处理的成功实践

针对印染废水中含有大量难生物降解有机物、生化性差等特点,采用"高效沉淀池/臭氧接触催化池/曝气生物滤池/砂滤"为主的工艺进行处理,处理水量为25000吨/天。进水COD为120mg/L,BOD525 mg/L,悬浮物为60 mg/L,色度(稀释倍数)为40,氨氮为10 mg/L,总磷为0.5 mg/L,运行结果标明,出水COD、BOD5、悬浮物、色度等各项指标分别约为54 mg/L、11 mg/L、16mg/L、10、6 mg/L、0.3mg/L,符合纺织染整工业水污染物排放标准GB4287-2012。该工艺处理效果稳定,耐冲击负荷能力强。     

湖泊藻类水体浮游植物色素遥感反演模型

2009年10月15～16日,在巢湖蓝藻暴发期间进行实际采样和数据分析,通过Gons和Simis算法对浮游植物色素吸收及其浓度遥感反演进行了研究.结果表明,Gons和Simis算法可以用于蓝藻水华未覆盖水体的遥感反演,而在水华覆盖水体表面时算法失效;在未覆盖水体时,Gons算法(RMSE=0.04 m-1)相对于Simis算法(RMSE=0.13 m-1)可以更好地反演浮游植物色素吸收;Simis算法可以用于巢湖藻蓝素反演,但模型参数需要重新率定.总体来说,Gons和Simis算法在巢湖取得了较好的结果,有助于浮游植物色素遥感反演后续工作的进行.     

人体唾液葡萄糖生物传感器

通过戊二醛交联法将葡萄糖氧化酶(GOD)固定在二茂铁(Fc)修饰的薄膜金电极上,制备了一种可用于检测人体唾液中葡萄糖含量的生物传感器。研究了不同扫描速度下二茂铁的电化学行为,以及工作电压、戊二醛浓度和酶固定量对传感器响应特性的影响。结果表明,利用戊二醛交联法制备的传感器检出限低、检测范围宽。在0~2 200μmol/L的葡萄糖标准浓度范围内,传感器灵敏度为21.45nA.μmol-1.cm-2(相关系数r=0.991 2),检出限为1μmol/L,响应时间5s。该结果可实现对唾液葡萄糖的检测,进而有望实现对血糖的检测。     

基于高光谱数据波段选择的茅洲河悬浮物浓度反演

针对基于高光谱数据的悬浮物浓度反演问题,提出一种利用预训练神经网络(PNN)进行有监督波段选择的方法,并使用随机森林和神经网络建立悬浮物浓度反演模型.PNN算法需进行多次重复实验以获得低噪声且充分的波段重要性表达,在每次实验时选取适当数量的波段作为神经网络输入数据的特征,训练一个神经网络,并利用最后一期训练时第一层权重的L1范数、L2范数和ReLU(Rectified Linear Unit)函数来表示波段的重要性.实验结果表明,相比其他常用的波段选择算法,使用L1范数、L2范数的PNN算法能够得到信息量更大的波段集合,且其用于悬浮物浓度反演时,能够获得更优的效果.     

基于哨兵3A-OLCI影像的内陆湖泊藻蓝蛋白浓度反演算法研究

蓝藻是内陆富营养水体水华发生的主要优势藻种, 而藻蓝蛋白 (Phycocyanin, PC) 是蓝藻的标志性色素, 因此利用遥感估算水体中藻蓝蛋白浓度从而对蓝藻水华预警具有重要意义。利用太湖、滇池、洪泽湖的实测数据, 构建藻蓝蛋白随机森林遥感估算模型, 并将模型应用到哨兵3A-OLCI影像。通过对随机森林的输入自变量进行重要性分析, 发现第7波段 (620 nm) 、第8波段 (665 nm) 和第9波段 (675 nm) 三个波段对藻蓝蛋白反演的影响程度最大。同时, 反演结果表明, 随机森林反演的藻蓝蛋白浓度平均绝对百分比误差 (MAPE) 为34. 86%, 均方根误差 (RMSE) 为38. 67μg/L, 与Simis等半分析算法和齐琳的PCI (Phycocyanin Index) 指数模型相比, 平均绝对百分比误差 (MAPE) 分别提高了85. 06%和15. 65%, 均方根误差分别提高了26. 08μg/L和19. 86μg/L。利用地面实测数据对同步卫星影像大气校正进行精度评价, 发现MUMM (The Management Uint Mathematical Model) 算法可以用于OLCI影像的大气校正, 尤其在560779 nm处共8个波段的MAPE低于30%, 光谱曲线与实测光谱曲线形状保持一致。结果表明所构建的基于哨兵3A-OLCI影像的藻蓝蛋白随机森林反演模型, 可以成功的应用于我国的内陆富营养化湖泊, 为我国内陆湖泊藻蓝蛋白浓度的遥感反演提供一个新的算法。     

基于表面增强拉曼光谱的甲萘威水溶液检测分析

以表面增强试剂OTR202和OTR103作为表面增强拉曼光谱(SERS)的活性基底,探索建立甲萘威水溶液的SERS检测方法。首先对比分析了甲萘威水溶液的普通拉曼光谱与SERS。然后分析了表面增强试剂与待测样本的加入量对甲萘威水溶液的SERS的影响。最后分析了质量浓度在0.1~15.0 mg/L范围内的甲萘威水溶液的SERS,并以1374 cm-1处的特征峰强度与甲萘威水溶液浓度进行线性回归,得到线性方程为y=414.5x+481.59,决定系数R2=0.9864。试验结果表明该研究方法对甲萘威水溶液的检测限可达到0.1 mg/L,说明以表面增强试剂OTR202和OTR103为SERS活性基底的SERS检测方法可用于水中甲萘威残留检测。     

基于短波红外波段的乌梁素海Landsat-8 OLI数据大气校正

采用基于短波红外波段的Vanhellemont和Ruddick算 法对乌梁素海水体的Landsat-8业务陆地成像仪(Operational Land Imager, OLI)数 据进行了大气校正。用该算法得到的OLI反射率与ENVI Flaash大气校正结果 之间具有很好的一致性,且R2为0.8。经大气校正后得到的OLI反射率与实测值 吻合得较好,而且483 nm、561 nm和655 nm波段的误差在19.3%～36.5%之 间,表明该算法适用于乌梁素海水体。基于时间序列OLI数据,得到了 悬浮物浓度的时空分布特征。乌梁素海的悬浮物浓度反演结果存在一定 的不确定性,其主要原因是底质、沉水植物和藻华对离水反射率有很 大影响。     

湖泊水环境指标的超光谱响应特征分析

为了探索湖泊水质遥感的可能性,以我国三大富营养化湖泊之一的太湖为研究对象,进行了冬夏二季太湖水面反射光谱测量与水质采样分析同步试验．对试验结果进行了统计分析．结果表明：（1）高锰酸盐指数与叶绿素浓度具有很好的相关性;(2)夏季太湖北部水面反射率主要反映叶绿素浓度的影响,可以用线性摸型来表示,以700nm以上波段体现叶绿素散射作用最为明显;(3)冬季太湖水面反射率主要反映悬浮物浓度的影响．可以用对数线性模型来表示(若仅考虑悬浮物浓度小于100mg/L区域．用线性模型更好些),悬浮物散射作用响应的液长范围比较宽,以500nm～800nm比较明显,优势波长随着悬浮物浓度的增加而右移,给出了不同波长水面反射率与水环境指标的统计关系模型。     

应用LIBS技术定量检测湖水样品中的铜

为了对湖水中的铜元素含量进行定性分析及定量检测,实验采用了激光诱导击穿光谱(LIBS)技术,进行了理论分析和实验验证。以120mJ激光能量值,1.28μs延时时间和1Hz重复频率,测定了Cu元素浓度在2～75mg/L区域内变化时324.75nm谱线的强度值。对Cu元素的特征谱线进行了定性分析;建立了Cu元素浓度与谱线强度的定标曲线,该定标曲线线性拟合相关度R2=0.99;通过检测限公式得到铜元素的检测限为7.37mg/L。采用该定标曲线对湖水中的Cu元素含量进行了定量检测,得到湖水中Cu元素浓度为10mg/L。实验表明,采用LIBS方法可对水溶液中重金属元素铜进行快速检测。     

多种卫星传感器反演长江口悬浮泥沙浓度的对比分析

通过用Shen等~([1])的方法对Terra/MODIS、FY-3A/MERSI、COMS/GOCI传感器入瞳处的辐射亮度即天顶辐射亮度进行反演计算,得出了遥感反射率Rrs与悬浮颗粒物(Suspended Particulate Matter,SPM)浓度的数据,并将上述反演与Envisat/MERIS反演进行了对比。结果表明,MODIS、MERSI、GOCI传感器的天顶辐射亮度与MERIS的线性相关性均较好;GOCI、MODIS与MERIS的Rrs一致,MERSI与MERIS的R_(rs)相差较大,尤其在近红外区域。MODIS、MERSI和GOCI反演的SPM数据与MERIS反演的绝对偏差分别为36%、31%和26%。对于长江口、杭州湾及江苏沿岸的高浊度水体,3种传感器反演的SPM均与MERIS反演的SPM相近。对于离岸较远的低浊度水体,仅GOCI能很好地体现。     

太湖水体悬浮颗粒物生物光学模型及MERIS数据反演

根据太湖悬浮颗粒物生物光学特性建立的悬浮颗粒物红外单波段生物光学模型具有明确的机理性.利用2006年至2009年野外实测悬浮颗粒物浓度和水体光学数据对该生物光学模型进行检验和分析.结果表明,悬浮颗粒物比后向散射系数的时空差异是影响总悬浮颗粒物生物光学模型精度的主要因素.总悬浮颗粒物在红外波长的吸收系数对总悬浮颗粒物生物光学模型精度也具有显著的影响.根据中分辨率光谱成像仪(MERIS)悬浮颗粒物 反演结果和野外实测风速数据,太湖沉积物再悬浮将显著增加水体中悬浮颗粒物的含量.     

雾霾天气下降质图像的清晰化处理

针对雾霾天气条件下大气散射和悬浮颗粒物引起的图像对比度、清晰度降低问题,提出通过采用独立分量分析( ICA)算法分解图像中具有相互独立分量的混合像元,估计图像有用信息分量。因乘性噪声信息的存在,会导致估计的图像有用信息有一定的偏差;采用基于噪声检测的局部自适应中值滤波对估计的图像有用信息进行了进一步校正。实验结果证明：新算法能有效去除雾霾,提高图像的清晰度和对比度。     

巢湖水体POC浓度遥感反演算法与验证

基于2013年巢湖实测数据,根据颗粒性有机碳(Particulate Organic Carbon,POC)浓度与叶绿素a之间的高度相关性,采用Gons和Simis算法估算浮游植物色素吸收a_(ph)(665),继而实现对POC浓度间接反演。结果表明,Gons和Simis算法可用于蓝藻水华未覆盖内陆水体POC浓度的估算;Gons算法(RMSE_(rel)=21.90%)相对于Simis算法(RMSE_(rel)=23.81%)可以更好地反演POC的浓度。Gons和Simis算法在巢湖POC反演中取得了较好的结果,可以结合MERIS卫星用于巢湖水体POC估算。也可以为内陆湖泊水体碳循环研究提供技术和数据支撑,具有重要的科学研究意义。     

A universal predictor based on pattern matching

We consider a universal predictor based on pattern matching. Given a sequence X₁, ..., X_n drawn from a stationary mixing source, it predicts the next symbol X_n+1 based on selecting a context of X_n+1. The predictor, called the sampled pattern matching (SPM), is a modification of the Ehrenfeucht-Mycielski (1992) pseudorandom generator algorithm. It predicts the value of the most frequent symbol appearing at the so-called sampled positions. These positions follow the occurrences of a fraction of the longest suffix of the original sequence that has another copy inside X₁X₂···X_n ; that is, in SPM, the context selection consists of taking certain fraction of the longest match. The study of the longest match for lossless data compression was initiated by Wyner and Ziv in their 1989 seminal paper. Here, we estimate the redundancy of the SPM universal predictor, that is, we prove that the probability the SPM predictor makes worse decisions than the optimal predictor is O(n^-ν) for some 0<ν<½ as n→∞. As a matter of fact, we show that we can predict K=O(1) symbols with the same probability of error     

湖泊水体高光谱遥感反演总磷的地统计算法设计

高光谱遥感应用于内陆湖泊水质监测具有较好的发展前景,但由于内陆湖泊水体光学环境的时空多变性,如何高效利用水体高光谱特征信息,降低数据冗余度,发展高精度的水质参数反演模型具有重要的意义。针对上述问题,以巢湖为例,将遗传算法和地统计学相结合,利用环境一号(HJ-1A)卫星HSI高光谱遥感数据,建立了基于协同克里格遗传算法的湖泊水质总磷浓度高光谱遥感反演模型。实验结果显示,与传统遗传算法比较,协同克里格遗传算法模拟的ME、RMSE分别提高了128.2%、53%。经总磷实测值和反演值比对,建模和检验的相关系数R2分别为0.85、0.77。反演结果表明:协同克里格遗传算法通过利用克里格插值对传统遗传算法目标函数优化改进,使其具备克里格最佳局部估计能力,能够有效提高反演的精度。