[发明专利]一种富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量遥感估算方法有效

专利信息
申请号: 201510596051.X 申请日: 2015-09-17
公开(公告)号: CN105203466B 公开(公告)日: 2018-11-02
发明(设计)人: 张玉超;马荣华;段洪涛;李晶 申请(专利权)人: 中国科学院南京地理与湖泊研究所
主分类号: G01N21/25 分类号: G01N21/25
代理公司: 江苏致邦律师事务所 32230 代理人: 徐蓓
地址: 210008 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 富营养化 湖泊 非藻华 条件下 藻类 存量 遥感 估算 方法
【权利要求书】:

1.一种富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量的遥感估算方法,其特征在于,该方法的实现包括以下步骤:

1)筛选判断湖泊非藻华条件的NDBI阈值

其中所述判断湖泊非藻华条件的评价指数NDBI是指基于藻华以及悬浮物光谱响应特征,以该藻类指数作为判断藻华和非藻华的基本指数;基于实测数据,利用CART决策树,获取到NDBIRrs=0.24为非藻华和藻华条件的区分阈值;

2)在生物光学模型模拟及实测数据的基础上,获取非藻华条件下NDBI与水体表层叶绿素a浓度间的定量关系

在生物光学模型的基础上,结合巢湖的实测数据,进行不同情景下的数值模拟,确定NDBI与叶绿素a浓度的定量关系,利用野外实测数据构建基于Rrs数据的NDBI与表层叶绿素a浓度的定量关系;模拟巢湖地区在不同气溶胶类型及厚度、不同太阳高度角、卫星观测角以及方位角情况下,地面监测的遥感反射比Rrs与模拟的瑞利散射矫正后的Rrc之间的定量关系;将基于地面实测光谱数据的表层叶绿素a浓度反演算法应用至经过瑞利散射矫正的MODIS卫星影像数据,从而获取到湖泊全水域表层叶绿素a浓度空间分布;

所述进行不同情景的数值模拟包括:

首先,在无机悬浮物浓度和黄色物质保持不变的情况下,获取NDBI与叶绿素a浓度间的定量关系;

其次,模拟叶绿素a和黄色物质浓度不变时,NDBI对无机悬浮物浓度的响应;

最后,模拟叶绿素a和无机悬浮物浓度保持不变时,黄色物质浓度变化对NDBI的影响;

3)基于实测剖面数据,获取藻类表层总生物量与不同水深范围藻类总存量间的查找表

基于巢湖地区野外剖面监测数据,获取水体表层40cm内藻总量与不同水深范围单元水柱内的藻总量间之间的关系,并在此基础上构建了不同深度的表层藻总量与水柱内藻总量的关系,其系数关系如下所示:

TA=adepth·Asurface+bdepth (11)

式中:TA是水柱内藻类总存量;adepth、bdepth是水深为depth时对应的参数;Asurface是表层藻类总量;在此基础上,进而构建出表层藻总量与水柱内藻总量的查找表;

4)基于巢湖中庙及巢湖闸的同日水位及巢湖水下DEM,确定巢湖的水深空间分布情况

通过巢湖闸与忠庙站的水位数据,计算得到全湖的水位数据;由湖底DEM得到湖底高程数据,通过水位数据减去高程数据全湖水深空间分布数据;

5)基于MODIS卫星影像的每个像元内藻类总存量的估算方法

利用水体表层叶绿素a浓度与NDBI间的定量关系、水体表层藻总量与水柱内藻总量查找表,基于MODIS卫星影像再结合巢湖同日的水深数据,获取卫星影像每个非藻华像元水柱内的藻类总存量,并在对多幅时间序列的卫星影像处理后获取富营养化湖泊全湖的藻类总存量的年际、月际变化规律及其空间分布。

2.根据权利要求1所述的富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量遥感估算方法,其特征在于,所述步骤1)中,叶绿素a以及无机悬浮物的光谱特征来自于巢湖野外实测的光谱数据Rrs,监测仪器为美国ASD公司的双通道地面光谱监测仪。

3.根据权利要求1所述的富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量遥感估算方法,其特征在于,所述步骤1)和步骤2)中,基于地面实测光谱数据的评价指数NDBI表达形式为:

(Rrs(555)-Rrs(645))/(Rrs(555)+Rrs(645))。

4.根据权利要求1所述的富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量遥感估算方法,其特征在于,所述步骤2)中,气溶胶类型参照SeaDas的LUT的结果,气溶胶厚度参照巢湖地区常年监测结果范围,观测角度则依据太阳、卫星和巢湖的相对位置确定。

5.根据权利要求1所述的富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量遥感估算方法,其特征在于,所述步骤2)中,应用于MODIS影像的NDBI指数表达形式为:

(Rrc(555)-Rrc(645))/(Rrc(555)+Rrc(645))

并且,建立在MODIS卫星影像的辐射定标、几何纠正和大气瑞利散射校正的基础上。

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