【摘要】：近年來東洞庭湖流域有污染加劇和水體富營養(yǎng)化的趨勢,其生態(tài)安全存在隱患,因此,保護東洞庭湖的生態(tài),有效監(jiān)測水體變化十分必要。其中葉綠素a濃度能有效的反映水體富營養(yǎng)化的程度。水體富營養(yǎng)化對東洞庭湖的生態(tài)安全帶來隱患,因此,保護東洞庭湖的生態(tài)環(huán)境,有效監(jiān)測水體成分變化變得尤為重要。對湖區(qū)的水質(zhì)狀態(tài)以及水體營養(yǎng)化研究和預(yù)警提供有效的技術(shù)支持,本文以東洞庭湖為研究區(qū)域,首先構(gòu)建3種葉綠素a濃度反演模型,比較得出精確度最高的模型,然后用其對東洞庭湖流域的葉綠素a濃度進行遙感反演研究,分析湖區(qū)的水質(zhì)狀態(tài)以及水體富營養(yǎng)化程度,主要研究成果如下:(一)3種葉綠素a濃度反演模型的構(gòu)建1)對Landsat8遙感影像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,找出一個與葉綠素a相關(guān)系數(shù)最高的波段進行反演,最后通過反演的結(jié)果與實測的值做一個對比,得到精度為75.67%的單波段反演模型。2)對Landsat8每個波段的作用及其波長范圍進行相關(guān)性分析,找出一組相關(guān)性系數(shù)最高的波段進行反演,得到精度為78.32%的多波段反演模型。3)利用2016、2017年的9個樣本點數(shù)據(jù)作為LIBSVM模型的初始數(shù)據(jù),東洞庭湖葉綠素a濃度進行預(yù)測,利用SVMcgForRegress.m代碼文件對模型進行計算求得最適合葉綠素a反演模型。構(gòu)建葉綠素a反演模型的數(shù)據(jù)集,在葉綠素a估算過程中選擇30組B1、B2、B3、B4、B5、B6值及葉綠素a的濃度結(jié)果,將剩下的6組數(shù)據(jù)結(jié)果作為檢驗?zāi)Ｐ途鹊臄?shù)據(jù),得到精度為84.2%的SVM反演模型。4)三種模型對比,SVM反演模型的精確度最高。(二)利用TIS水體富營養(yǎng)化狀態(tài)評價1)2016年7月～2017年12月東洞庭湖水體營養(yǎng)指數(shù)都介于20～70之間,東洞庭湖均處于中營養(yǎng)化狀態(tài)以上,且靠近岳陽市城區(qū)的水體營養(yǎng)化狀態(tài)嚴(yán)重。2)2016年7月東洞庭湖水體營養(yǎng)指數(shù)較高,屬于中度富營養(yǎng),12月東洞庭湖水體綜合營養(yǎng)指數(shù)較低,屬于輕度富營養(yǎng)。3)2017年6月、12月的營養(yǎng)化狀態(tài)較2016年6月、12月有不同程度有所降低,說明2017年的水質(zhì)較2016年有所好轉(zhuǎn)。4)東洞庭湖2016年.7月與2017年7月的富營養(yǎng)指數(shù)分布呈現(xiàn)出明顯的東部西部的現(xiàn)象,說明靠東邊的區(qū)域水體富營養(yǎng)化程度高于西邊,造成這種現(xiàn)象的原因可能是東邊靠近岳陽城區(qū),而城區(qū)生活污水、工業(yè)廢水、養(yǎng)殖業(yè)、漁業(yè)餌料等因素較多,因此導(dǎo)致營養(yǎng)化狀態(tài)嚴(yán)重。5)東洞庭湖2016年12月與2017年12月的營養(yǎng)化指數(shù)分布呈現(xiàn)出沿岸邊流域中心的現(xiàn)象,說明沿岸邊的富營養(yǎng)化程度高于流域中心,造成這種現(xiàn)象的原因可能是12月份的溫度較低,水流量較小,邊緣地帶水體流動速度較慢,因此葉綠素大量沉積在河岸邊。因此,利用營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)TSL模型計算研究時間段內(nèi)東洞庭湖營養(yǎng)狀況與利用遙感圖像的識別研究時間段內(nèi)東洞庭湖營養(yǎng)狀況的結(jié)果基本相符。但是,營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的計算不能反映出水體局部的營養(yǎng)狀況,而遙感圖像的識別能夠反映水體整體的變化趨勢以及局部的態(tài)勢。通過遙感反演技術(shù),利用Landsat8衛(wèi)星的遙感影像數(shù)據(jù)對東洞庭湖的水體富營養(yǎng)化狀況進行了多方面的評價,得出了不同年份同一時段的東洞庭湖流域的營養(yǎng)狀況,為水體監(jiān)測及預(yù)計體統(tǒng)一定的決策依據(jù),同時也為東洞庭湖的水體生態(tài)環(huán)境保護提供了較為重要的理論基礎(chǔ)。
【圖文】：

水體輻射的數(shù)據(jù)信息展開光學(xué)特征研究。最后利用所獲得的信息探索在水體反演逡逑過程中水體中重要物質(zhì)的濃度與其性能指標(biāo)之間存在的某種聯(lián)系，從而根據(jù)發(fā)現(xiàn)逡逑的規(guī)律來估測各種物質(zhì)的濃度。如圖２．３為水色遙感傳輸原理圖。逡逑衛(wèi)星傳感器的信號來源主要有兩個方面，一個是海洋表面，另一個是大氣層。逡逑并且８０％的信號來源于大氣層貢獻，相比之下僅有１０％的信號來源于海洋表面。逡逑數(shù)據(jù)顯示大氣層表面信號對于監(jiān)測水體水質(zhì)有著舉足輕重的作用，為了得到更真逡逑實的反射率數(shù)據(jù)，需要克服消除大氣對表面信號的干擾，這一環(huán)節(jié)對于整個水色逡逑遙感監(jiān)測過程有著重要的意義。學(xué)者就海洋表面信號展開一系列的分析，從海洋逡逑空氣輻射傳播的角度出發(fā)，發(fā)現(xiàn)水色傳感器所獲取的總輻射來源主要有以下幾個逡逑方面：ＬＰ邋（大氣散射輻射）、海面離水輻射、海面反射輻射。逡逑１０逡逑

于４８０ｎｍ？５５０ｎｍ范圍內(nèi)的波段對葉綠素ａ并不敏感。當(dāng)波長處于６７０ｎｍ附近出逡逑現(xiàn)弱吸收峰，根據(jù)其正相關(guān)的關(guān)系此時葉綠素ａ的吸收系數(shù)也處于最低水平。有逡逑關(guān)葉綠素ａ的光譜曲線如圖２．２所示。逡逑４４３邋４９０邋５１０邋５５５邐６７０逡逑°－０７邋■邋Ｊ邐＾邐Ｉ逡逑０．０６邋－邋／＼逡逑／邋ｈ逡逑０．０５邋＊邐／邐＼逡逑ｗ邋°－０４邋－邋／邐＼逡逑＇邐０．０３－／邐＼逡逑00２邋■邐＼邐八逡逑０．０１邋－邋＼邋／邋＼逡逑４００邐４５０邐５００邐５５０邐６００邐６５０邐７００邐７５０邐８００逡逑波段逡逑圖２．２葉綠素ａ濃度光譜曲線圖逡逑Ｆｉｇ邋２．２邋Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌ邋ａ邋ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ邋ｓｐｅｃｔｒｕｍ邋ｃｕｒｖｅ逡逑據(jù)統(tǒng)計，大洋流域的水體中葉綠素ａ的濃度僅達到０．０１ｍｇ／ｍ３，近岸地區(qū)的逡逑情況截然相反，其濃度高達ｌ0ｍｇ／ｍ３，并且當(dāng)水體富營養(yǎng)化程度較高時，其濃度逡逑達到巔峰值ｌ00ｍｇ／ｍ３。本研宄由于時間限制，為了得到準(zhǔn)確的葉綠素濃度動態(tài)逡逑變化，選擇近紅外波段和紅外波段比值展開研究，艮Ｐ：逡逑Ｐ邋￣邋＾Ｎ１Ｒ邋＾邋＾ＲＥＤ邐（２－７）逡逑其中，ＮＮＩＲ表示近紅外波段的亮度水平，例如ＴＭ／ＥＴＭ＋傳感器的４波段，逡逑ＯＬＩ傳感器的５波段，，ＮＲＥＤ表示紅光波段的亮度水平，例如ＴＭ／ＥＴＭ＋傳感器逡逑的３波段，ＯＬＩ傳感器的４波段。逡逑基于比值法我們獲得了有關(guān)葉綠素ａ的數(shù)據(jù)信息
【學(xué)位授予單位】：中南林業(yè)科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：X524;X824

【參考文獻】

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本文編號：2611138