基于高光谱反射率的藻类水体基线荧光峰高度与叶绿素a浓度关系研究

采用现场实测和室内培养两种方式测定了甲藻、赤潮异弯藻、叉角藻赤潮和新月菱形藻、海洋蓝绿藻、叉鞭金藻、塔胞藻、扁藻和小球藻等非赤潮藻类光谱曲线。采用度量太阳激发的叶绿素荧光峰高度的基线荧光高度法 ,建立了不同藻类基线荧光高度与叶绿素浓度的关系。基线荧光高度法所用的 3个荧光高度波段分别为 6 6 5nm、6 80nm和86 5nm。在采用线性方程对不同藻类水体基线荧光高度与叶绿素浓度进行回归分析时 ,不同藻类产生了明显不同的结果。其中赤潮异弯藻、海洋蓝绿藻和甲藻为负相关 ,其余为正相关。在正相关的藻类中 ,小球藻最低 ,为 0 .4 6 92。结果偏差主要来自于两个方面 :一是藻类荧光峰位置变化影响 ;二是浮游植物红光和近红外波段高反射率的影响     

基于表面反射率的赤潮卫星荧光线高度算法比较

采用现场实测和室内培养两种方式测定了甲藻、赤潮异弯藻和叉角藻等赤潮藻以及新月菱形藻、海洋蓝绿藻、叉鞭金藻、塔胞藻、扁藻和小球藻等非赤潮藻类光谱曲线。采用的各卫星(MERIS,GLI,MODIS)的荧光波段数据按照其中心波长,从实际测定的高光谱反射率曲线提取而来,并按照荧光高度的计算公式得到其荧光高度。同时,采用统计分析方法建立荧光高度与叶绿素浓度的关系。10种藻类水体的荧光线高度与叶绿素α的回归分析结果显示了良好的线性关系,但部分藻种出现了负相关的结果。因为在高叶绿素浓度即赤潮条件下,浮游植物在荧光波段(685nm附近)和近红外波段(700～750nm)复杂的光谱行为,使得采用星载遥感器的叶绿素荧光波段探测某些藻类的赤潮时会出现偏差。同时,由于不同藻类的荧光高度与叶绿素浓度的关系也不一致,本文建议针对单独的赤潮种类应建立特定的荧光算法。相关问题还需要在实测的基础上进行更深入的研究。     

全光纤荧光海水中叶绿素α浓度在线监测系统的研究

本文介绍了能够实现对海水中叶绿素α浓度在线测量的全光纤荧光测量系统。系统将荧光法、光纤技术相结合，采用超高亮度蓝色发光二极管作为激发光源，并配合有效的微弱信号检测技术。     

基于高光谱数据的水体溶解氧反演研究

基于卫星高光谱遥感的水质监测技术作为一种划时代的新型监测技术,可以及时对大面积水域进行水质污染监测。该文使用HJ-1A高光谱HSI影像对香港近海区域的溶解氧浓度进行反演。首先,对HJ-1A卫星HSI传感器所拍摄的2级影像产品进行预处理,包括数据格式转换、FLAASH大气校正以及几何精校正。其次,使用半经验线性回归方法对实测溶解氧浓度和反射率进行相关性分析,利用反射峰和吸收谷的波段进行波段组合,A+A₁/B₁(波段)的相关性为0.587,并以此建立模型y=39.68x⁴-290.83x³+787.52x²-931.03x+409.6(x为水体反射率,y为水质浓度参数),根据模型反演结果得出回归方程拟合系数R²=0.639,说明反演精度较高。     

基于EM-MLC的高光谱图像方法识别海洋赤潮的研究

提出了一种综合利用小波变换高低通滤波数据的海洋赤潮识别方法.基于低通滤波数据,利用基于有限混合密度理论期望最大(EM)算法作为最大似然分类(MLC)参数估计的方法(EM-MLC)来进行赤潮、非赤潮和过渡水体的分类识别,并可进一步识别出不同优势种藻类引发的赤潮区域;利用高通滤波数据,可以分析赤潮爆发中非优势种藻类的信息,这就为引发赤潮的藻类种类的判断奠定了基础.通过实验验证了本方法可以有效地进行赤潮识别.同时,根据检测出的过渡水体区域信息,可以进行赤潮爆发前的预测.     

基于GMM-ICSA的光谱重叠峰分解研究

针对X射线荧光光谱法(XRF)中Pb元素和As元素的重叠峰导致的元素浓度建模困难、乌鸦搜索算法(CSA)鲁棒性较弱等问题,将高斯混合模型(GMM)与改进型乌鸦算法(ICSA)相结合来实现重叠峰的分解。ICSA相比于CSA的改进主要有:引入了“乌鸦反哺”的特性,将GMM与ICSA更好的衔接在一起;将固定的意识概率更改为梯度型,使种群迭代更有多样性;适当调整了全局的优化策略,使算法更稳定收敛更快。将GMM模型与GMM-ICSA模型作对比实验,可得优化后的模型分解精度提升了4.93%;同时以均方误差和迭代时间为衡量搜索算法的标准,将ICSA与同类型的4种算法做了对比实验得出:CSA的均方误差和迭代时间均优于其他算法,从而表明改进后的算法能处理重叠峰问题的可行性。