本文關(guān)鍵詞：基于圖像信息的內(nèi)陸水環(huán)境大氣校正方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：我國(guó)內(nèi)陸湖泊水體富營(yíng)養(yǎng)化問(wèn)題比較嚴(yán)重,藍(lán)藻水華暴發(fā)的現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生,對(duì)人類(lèi)的生產(chǎn)和生活造成了嚴(yán)重的影響,引起了人們對(duì)藍(lán)藻水華問(wèn)題的廣泛關(guān)注。使用衛(wèi)星遙感手段動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)湖泊中藍(lán)藻的形成與分布已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。在內(nèi)陸湖中水體的信號(hào)較弱,受大氣影響嚴(yán)重,衛(wèi)星遙感中僅有低于15%的能量來(lái)自于水體本身,同時(shí),藻類(lèi)快速的生長(zhǎng)繁殖以及水體自身的流動(dòng)等原因,使得這些僅有的水體信號(hào)又在不斷地發(fā)生著變化,這些都增加了衛(wèi)星遙感定量提取湖泊藍(lán)藻的難度。怎樣能夠?qū)πl(wèi)星圖像進(jìn)行有效地大氣校正,從而提高湖泊中藻類(lèi)信息提取的精度是衛(wèi)星遙感面臨的一個(gè)非常關(guān)鍵的問(wèn)題。在內(nèi)陸水體中葉綠素a濃度等水質(zhì)參數(shù)的定量化水平與水面反射率反演的準(zhǔn)確度密切相關(guān)。本課題以大氣輻射傳輸理論為基礎(chǔ),系統(tǒng)地分析了影響內(nèi)陸水環(huán)境衛(wèi)星遙感大氣校正的主要誤差來(lái)源。為了彌補(bǔ)現(xiàn)有的大氣校正方法對(duì)大氣數(shù)據(jù)的依賴(lài)性強(qiáng)以及校正精度低等問(wèn)題,提出了基于衛(wèi)星圖像信息的穩(wěn)定像元大氣校正方法,并檢驗(yàn)和評(píng)價(jià)了穩(wěn)定像元大氣校正方法的應(yīng)用效果。在此基礎(chǔ)上,應(yīng)用本研究所提出的方法對(duì)太湖地區(qū)近五年的風(fēng)云三號(hào)MERSI數(shù)據(jù)的葉綠素a濃度進(jìn)行了反演,并根據(jù)反演結(jié)果分析了太湖藍(lán)藻隨時(shí)間的變化特征以及與氣象要素的關(guān)系。主要的研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下:1)內(nèi)陸水環(huán)境大氣校正的誤差傳遞特點(diǎn)及氣溶膠的擾動(dòng)對(duì)大氣校正各誤差因子的響應(yīng)分析。構(gòu)建了內(nèi)陸水體衛(wèi)星遙感大氣校正的誤差傳遞方程,并通過(guò)數(shù)學(xué)模擬定量分析了水面反射率的反演誤差隨各誤差因子、大氣狀況以及水面條件的變化特征,分析結(jié)果表明大氣校正最主要的誤差來(lái)自于大氣向上反射率誤差,其對(duì)水面反射率的誤差放大倍數(shù)高達(dá)13,其次是大氣透過(guò)率的誤差,其基本上等值傳遞到水面反射率誤差中,而大氣向下反射率的誤差對(duì)校正后水面反射率誤差的影響不大。通過(guò)仿真手段定量分析了大氣氣溶膠(包括氣溶膠類(lèi)型與氣溶膠光學(xué)厚度)的擾動(dòng)對(duì)大氣校正各誤差因子(尤其是對(duì)大氣向上反射率誤差)的影響,同時(shí)分析了其它大氣成分對(duì)大氣透過(guò)率的影響,分析結(jié)果表明氣溶膠的不確定性致使內(nèi)陸水環(huán)境衛(wèi)星遙感大氣校正中引入較大的誤差,為了提高大氣校正的精度,所構(gòu)建的大氣校正算法必須能夠減小或者消除校正結(jié)果對(duì)于氣溶膠擾動(dòng)的敏感性。2)穩(wěn)定像元大氣校正方法的構(gòu)建。根據(jù)大氣校正中各誤差因子在水面反射率上的響應(yīng)特性,從誤差放大的角度,構(gòu)建了專(zhuān)門(mén)針對(duì)湖泊等內(nèi)陸水環(huán)境的穩(wěn)定像元大氣校正方法,并從理論上對(duì)穩(wěn)定像元大氣校正中衛(wèi)星遙感的誤差傳遞過(guò)程進(jìn)行了分析與評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果說(shuō)明該方法能夠消除大氣向上反射率的誤差、衛(wèi)星測(cè)量的系統(tǒng)誤差及與待反演的參數(shù)無(wú)關(guān)的目標(biāo)像元中的其它參數(shù)信息和與目標(biāo)像元特性一致的波浪引起的水面反射率誤差,更多地保留了衛(wèi)星圖像中各像元之間的葉綠素a濃度的相對(duì)差異。3)根據(jù)外場(chǎng)同步測(cè)量結(jié)果建立葉綠素a濃度光譜響應(yīng)模型。根據(jù)中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所2008年5月至2009年5月連續(xù)一年的太湖外場(chǎng)同步測(cè)量的光譜以及葉綠素a濃度數(shù)據(jù),基于葉綠素a的敏感波段分別建立了單波段模型、雙波段比值模型、歸一化指數(shù)模型以及三波段模型,模型結(jié)果表明基于反射峰和吸收谷的波段比值模型和三波段模型與葉綠素a濃度具有更高的相關(guān)性。同時(shí),基于MODIS和FY-3 MERSI數(shù)據(jù)250米空間分辨率的光譜波段構(gòu)建了基于近紅外的單波段模型和基于近紅外與紅光波段比值模型,模型的結(jié)果表明兩者與葉綠素a濃度均具有較高的相關(guān)性,當(dāng)對(duì)衛(wèi)星圖像采用相同的大氣校正方法時(shí),后者的相關(guān)性高于前者。4)穩(wěn)定像元大氣校正方法的檢驗(yàn)。分別從與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的誤差(包括相對(duì)誤差與絕對(duì)誤差)的分析、與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在數(shù)值空間分布上的一致性以及對(duì)大氣參數(shù)誤差的敏感性三個(gè)方面,檢驗(yàn)穩(wěn)定像元大氣校正方法的應(yīng)用效果。檢驗(yàn)結(jié)果表明穩(wěn)定像元大氣校正方法對(duì)水體中葉綠素a濃度的反演比基于6S輻射傳輸模型的大氣校正方法具有更高的精度、與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在整個(gè)水域從數(shù)值上到空間上的分布更為一致且對(duì)氣溶膠誤差的敏感性更低。另外,穩(wěn)定像元大氣校正方法提高了葉綠素a濃度光譜模型應(yīng)用的穩(wěn)定性。5)太湖藍(lán)藻水華時(shí)間演變規(guī)律以及與氣象因子的關(guān)系分析�；诒卷�(xiàng)研究所提出的穩(wěn)定像元大氣校正方法,利用2010至2014年的風(fēng)云三號(hào)MERSI數(shù)據(jù)對(duì)太湖連續(xù)五年的葉綠素a濃度進(jìn)行了反演,分析了多年間太湖藍(lán)藻水華的發(fā)生隨時(shí)間變化的規(guī)律及其與氣象因素相關(guān)性,結(jié)果表明藍(lán)藻的發(fā)生、發(fā)展與當(dāng)年的整體氣候條件有關(guān),風(fēng)速以及氣溫對(duì)藍(lán)藻水華的發(fā)生具有很強(qiáng)的驅(qū)動(dòng)作用,高溫、靜風(fēng)的氣象環(huán)境有利于藻類(lèi)的繁殖與擴(kuò)散。本課題所做的研究工作能夠?yàn)樾l(wèi)星遙感進(jìn)行湖泊藍(lán)藻的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)分析提供有力的支持。
【關(guān)鍵詞】：大氣校正 內(nèi)陸水體 葉綠素a濃度 FY-3 MERSI 藍(lán)藻水華
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院(上海技術(shù)物理研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：X87
【目錄】：

• 致謝4-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-13
• 1 緒論13-25
• 1.1 研究背景與意義13-15
• 1.2 衛(wèi)星遙感大氣校正方法的研究現(xiàn)狀15-20
• 1.3 內(nèi)陸水環(huán)境大氣校正方法的難點(diǎn)及本課題擬解決的主要問(wèn)題20-21
• 1.4 本課題的研究目的、內(nèi)容及技術(shù)路線21-23
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)安排23-25
• 2 水體遙感誤差分析及大氣校正方法的建立25-55
• 2.1 內(nèi)陸水體大氣校正方法基礎(chǔ)25-27
• 2.2 水面反射率誤差傳遞模型27-29
• 2.3 水面反射率反演誤差傳遞特性數(shù)值分析29-40
• 2.4 氣溶膠擾動(dòng)的內(nèi)陸水體大氣校正誤差分析40-45
• 2.4.1 氣溶膠類(lèi)型的擾動(dòng)引起的誤差41-43
• 2.4.2 氣溶膠光學(xué)厚度擾動(dòng)引起的誤差43-45
• 2.5 其它大氣成分對(duì)大氣透過(guò)率的影響分析45-48
• 2.6 穩(wěn)定像元大氣校正方法的建立48-53
• 2.6.1 穩(wěn)定像元的定義及選取49-51
• 2.6.2 穩(wěn)定像元大氣校正方法及模型評(píng)價(jià)51-53
• 2.7 小結(jié)53-55
• 3 太湖葉綠素a濃度光譜響應(yīng)模型分析55-65
• 3.1 實(shí)測(cè)資料55-57
• 3.2 葉綠素a濃度光譜響應(yīng)模型建立方法57-59
• 3.3 建模結(jié)果及結(jié)果分析59-61
• 3.4 葉綠素a濃度遙感反演模型的建立及結(jié)果分析61-64
• 3.5 小結(jié)64-65
• 4 穩(wěn)定像元大氣校正方法的應(yīng)用效果檢驗(yàn)65-105
• 4.1 檢驗(yàn)指標(biāo)及檢驗(yàn)方法65-68
• 4.1.1 相對(duì)誤差與絕對(duì)誤差66-67
• 4.1.2 數(shù)值動(dòng)態(tài)范圍與空間分布上的一致性67-68
• 4.2 數(shù)據(jù)源介紹及研究區(qū)68-77
• 4.2.1 研究區(qū)的選擇68-69
• 4.2.2 數(shù)據(jù)源的介紹69-77
• 4.2.3 數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的可靠性77
• 4.3 外場(chǎng)采樣數(shù)據(jù)對(duì)衛(wèi)星反演數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的合理性分析77-82
• 4.4 檢驗(yàn)評(píng)價(jià)結(jié)果及結(jié)果分析82-90
• 4.4.1 相對(duì)誤差與絕對(duì)誤差82-86
• 4.4.2 數(shù)值動(dòng)態(tài)范圍與空間分布的一致性86-90
• 4.5 大氣參數(shù)誤差的敏感性90-101
• 4.5.1 氣溶膠類(lèi)型擾動(dòng)的敏感性分析91-93
• 4.5.2 氣溶膠光學(xué)厚度擾動(dòng)的敏感性分析93-101
• 4.6 小結(jié)101-105
• 5 穩(wěn)定像元在太湖藍(lán)藻動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)分析中的應(yīng)用105-121
• 5.1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源105-106
• 5.1.1 研究區(qū)概況105-106
• 5.1.2 數(shù)據(jù)源106
• 5.2 太湖藍(lán)藻水華解譯特征分析106-119
• 5.2.1 遙感反演結(jié)果及時(shí)間變化特征106-113
• 5.2.2 研究區(qū)的氣象變化特征113-117
• 5.2.3 氣象因子對(duì)太湖藍(lán)藻水華的驅(qū)動(dòng)特征分析117-119
• 5.3 小結(jié)119-121
• 6 總結(jié)與展望121-125
• 6.1 總結(jié)121-122
• 6.2 論文中的創(chuàng)新點(diǎn)122
• 6.3 論文中存在的不足及未來(lái)的研究方向122-125
• 參考文獻(xiàn)125-135
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果135

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本文編號(hào)：379801