多源海洋遙感葉綠素?cái)?shù)據(jù)融合
發(fā)布時(shí)間:2021-11-19 13:56
葉綠素α(chlorophyll-α)是一個(gè)關(guān)鍵的水色要素,掌握葉綠素α的含量及變化情況對(duì)保護(hù)水體及維護(hù)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量具有重要意義。針對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)科研機(jī)構(gòu)生產(chǎn)的海洋葉綠素α融合產(chǎn)品存在精度低、覆蓋率低、時(shí)間跨度短等問題,收集整理了1998—2017年的MODIS-Aqua、MODIS-Terra、MERIS、SeaWIFS、VIIRS共5個(gè)傳感器的葉綠素α濃度數(shù)據(jù),構(gòu)建了小波變換與Kalman濾波技術(shù)相結(jié)合的多源遙感數(shù)據(jù)融合算法,完成了全球葉綠素α數(shù)據(jù)的融合,開展了融合產(chǎn)品的均值、方差和信息量的分析,并進(jìn)行了融合產(chǎn)品與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)、歐空局(European Space Agency,ESA)的GSM(Garver-Siegel-Maritorena)產(chǎn)品的對(duì)比分析。結(jié)果顯示,本文的融合產(chǎn)品與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相關(guān)性達(dá)到60%;與實(shí)測(cè)值和歐空局的GSM產(chǎn)品對(duì)比分析中,融合產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可利用率為60%,而歐空局的GSM產(chǎn)品的數(shù)據(jù)可利用率為30%左右,融合產(chǎn)品與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性為0.792 2,而GSM與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性為0.349 4,均低于本文的融合產(chǎn)品。
【文章來源】:遙感信息. 2020,35(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
多年融合產(chǎn)品均值對(duì)比
2)方差分析。通過分析全球葉綠素α融合產(chǎn)品方差(圖2),可知融合產(chǎn)品的方差曲線擬合性很好,曲線變化趨勢(shì)一致,說明融合產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定,沒有缺失數(shù)據(jù)存在,其中方差最小的是第1組數(shù)據(jù),說明該組數(shù)據(jù)穩(wěn)定性最好。3)信息量分析。信息量反映的是圖像本身所含信息的豐富程度。對(duì)融合產(chǎn)品信息量進(jìn)行分析(圖3),3組數(shù)據(jù)中信息量的曲線變化趨勢(shì)一致,說明在全年或者長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)中,信息量的變化是一致的,在特定的時(shí)間信息量會(huì)增大,而在其他時(shí)間就會(huì)減少。信息量最大的是第3組數(shù)據(jù),其次是第2組數(shù)據(jù),最后是第1組數(shù)據(jù)。
3)信息量分析。信息量反映的是圖像本身所含信息的豐富程度。對(duì)融合產(chǎn)品信息量進(jìn)行分析(圖3),3組數(shù)據(jù)中信息量的曲線變化趨勢(shì)一致,說明在全年或者長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)中,信息量的變化是一致的,在特定的時(shí)間信息量會(huì)增大,而在其他時(shí)間就會(huì)減少。信息量最大的是第3組數(shù)據(jù),其次是第2組數(shù)據(jù),最后是第1組數(shù)據(jù)。3.2 全球葉綠素α濃度融合產(chǎn)品的驗(yàn)證
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于二進(jìn)小波變換的遙感圖像融合方法[J]. 古麗米熱·米吉提,吐爾洪江·阿布都克力木. 新疆師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
[2]多源遙感數(shù)據(jù)融合研究綜述[J]. 張靈凱,于良. 城市地理. 2017(02)
[3]基于客觀分析的多源衛(wèi)星葉綠素a濃度產(chǎn)品融合方法研究[J]. 施英妮,張亭祿,石立堅(jiān),胡曉華,南明星. 海洋學(xué)報(bào). 2016(03)
[4]結(jié)合小波變換和HIS變換的遙感圖像融合方法[J]. 劉煒. 軟件導(dǎo)刊. 2015(09)
[5]多衛(wèi)星傳感器南海葉綠素a濃度遙感數(shù)據(jù)融合[J]. 李新星,張亭祿,田林,王曉菲,劉金剛. 遙感學(xué)報(bào). 2015(04)
[6]基于小波變換的遙感圖像融合方法研究[J]. 辛亞楠,鄧?yán)? 激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2013(02)
[7]基于自適應(yīng)加權(quán)平均的水色遙感數(shù)據(jù)融合[J]. 陳蕓芝,汪小欽,吳波,孫麗雅. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2012(03)
[8]小波理論在遙感圖像融合中應(yīng)用[J]. 王勝利,余學(xué)祥,楊然. 北京測(cè)繪. 2008(03)
碩士論文
[1]不同融合方法及空間分辨率對(duì)遙感影像融合質(zhì)量影響的研究[D]. 黃青霞.昆明理工大學(xué) 2013
[2]海水透明度的衛(wèi)星遙感反演及其多傳感器融合方法[D]. 田林.中國(guó)海洋大學(xué) 2013
[3]遙感圖像融合技術(shù)及應(yīng)用方法研究[D]. 李微微.燕山大學(xué) 2012
[4]多源遙感圖像像素級(jí)融合方法研究[D]. 劉麗.湖南大學(xué) 2005
本文編號(hào):3505184
【文章來源】:遙感信息. 2020,35(03)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
多年融合產(chǎn)品均值對(duì)比
2)方差分析。通過分析全球葉綠素α融合產(chǎn)品方差(圖2),可知融合產(chǎn)品的方差曲線擬合性很好,曲線變化趨勢(shì)一致,說明融合產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定,沒有缺失數(shù)據(jù)存在,其中方差最小的是第1組數(shù)據(jù),說明該組數(shù)據(jù)穩(wěn)定性最好。3)信息量分析。信息量反映的是圖像本身所含信息的豐富程度。對(duì)融合產(chǎn)品信息量進(jìn)行分析(圖3),3組數(shù)據(jù)中信息量的曲線變化趨勢(shì)一致,說明在全年或者長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)中,信息量的變化是一致的,在特定的時(shí)間信息量會(huì)增大,而在其他時(shí)間就會(huì)減少。信息量最大的是第3組數(shù)據(jù),其次是第2組數(shù)據(jù),最后是第1組數(shù)據(jù)。
3)信息量分析。信息量反映的是圖像本身所含信息的豐富程度。對(duì)融合產(chǎn)品信息量進(jìn)行分析(圖3),3組數(shù)據(jù)中信息量的曲線變化趨勢(shì)一致,說明在全年或者長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)中,信息量的變化是一致的,在特定的時(shí)間信息量會(huì)增大,而在其他時(shí)間就會(huì)減少。信息量最大的是第3組數(shù)據(jù),其次是第2組數(shù)據(jù),最后是第1組數(shù)據(jù)。3.2 全球葉綠素α濃度融合產(chǎn)品的驗(yàn)證
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于二進(jìn)小波變換的遙感圖像融合方法[J]. 古麗米熱·米吉提,吐爾洪江·阿布都克力木. 新疆師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
[2]多源遙感數(shù)據(jù)融合研究綜述[J]. 張靈凱,于良. 城市地理. 2017(02)
[3]基于客觀分析的多源衛(wèi)星葉綠素a濃度產(chǎn)品融合方法研究[J]. 施英妮,張亭祿,石立堅(jiān),胡曉華,南明星. 海洋學(xué)報(bào). 2016(03)
[4]結(jié)合小波變換和HIS變換的遙感圖像融合方法[J]. 劉煒. 軟件導(dǎo)刊. 2015(09)
[5]多衛(wèi)星傳感器南海葉綠素a濃度遙感數(shù)據(jù)融合[J]. 李新星,張亭祿,田林,王曉菲,劉金剛. 遙感學(xué)報(bào). 2015(04)
[6]基于小波變換的遙感圖像融合方法研究[J]. 辛亞楠,鄧?yán)? 激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2013(02)
[7]基于自適應(yīng)加權(quán)平均的水色遙感數(shù)據(jù)融合[J]. 陳蕓芝,汪小欽,吳波,孫麗雅. 遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2012(03)
[8]小波理論在遙感圖像融合中應(yīng)用[J]. 王勝利,余學(xué)祥,楊然. 北京測(cè)繪. 2008(03)
碩士論文
[1]不同融合方法及空間分辨率對(duì)遙感影像融合質(zhì)量影響的研究[D]. 黃青霞.昆明理工大學(xué) 2013
[2]海水透明度的衛(wèi)星遙感反演及其多傳感器融合方法[D]. 田林.中國(guó)海洋大學(xué) 2013
[3]遙感圖像融合技術(shù)及應(yīng)用方法研究[D]. 李微微.燕山大學(xué) 2012
[4]多源遙感圖像像素級(jí)融合方法研究[D]. 劉麗.湖南大學(xué) 2005
本文編號(hào):3505184
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