[发明专利]一种基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法

说明书

本发明公开了一种基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法，所述方法包括：步骤1)结合历史遥感影像和历史水质测定数据，建立若干个不同水温水质条件下的藻类生消模型；步骤2)对多源遥感数据进行辐射校正；步骤3)从校正后的多源遥感数据中提取遥感水环境相关参数，构建时间序列曲线；步骤4)利用时间序列曲线基于藻类生消模型的反演水质参数，将卫星遥感得到的多源多时相反射率与藻类生消模型计算得到的反射率进行匹配，从而确定水环境参数。本发明的方法充分利用各种遥感手段提供的观测信息，实现自动化、高准确度、强适应性的水环境分析，为相关水环境遥感监测系统的业务化运行提供技术支撑。

技术领域

本发明涉及遥感应用领域，特别涉及中高分辨率的时序遥感数据水环境监测方面的应用，具体涉及一种基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法。

背景技术

水环境监测是遥感技术重要的应用领域之一，遥感监测能有效解决水环境监测的大范围性、连续性、动态性以及高效性等技术问题，使其越来越受到环保部门的重视。

遥感数据的水环境分析方法是遥感水环境监测的核心问题，当前通用的分析方法有两类：

1、数据回归模型。通过实测的水质参数，结合遥感影像进行分析。利用各波段差值、和值、比值及相关数学运算提取影像特征，分析各种水质参数与遥感影像特征的相关性并建立回归模型。这种方法适应性较差，往往只针对某一时间段的数据有效。

2、辐射传输模型。考虑电磁波在大气和水体中的传输过程，利用辐射传输方程构建严格的观测模型并利用数学方法进行求解。这种方法，从观测机理上分析了水质参数与遥感观测的模型关系，但常因求解过程中需要的大气、水体等参数难以获得，导致最终结果与真实数值有较大偏差。

近年来遥感观测技术的迅速发展，遥感数据的光谱分辨率、空间分辨率、时间分辨率不断提高，为进一步研究和实现水环境遥感分析提供了可能性。但上述两类方法均是针对单一时刻遥感数据的分析方法，无法充分利用多源(尤其是中高分辨率卫星)、时序观测遥感数据提供的有效信息，因此需要一种能够针对中高分辨率时序遥感数据的准确、高效、适用性强的水环境分析方法。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是在多源遥感数据在水环境分析中信息无法被充分利用、水环境监测指标准确度较低。提供了一种有效的基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法：针对水环境遥感分析的多源遥感数据的相对辐射校正；研究水体中藻类生消情况与水温、水质等的关联关系，建立藻类生长状况与水温、水质模型；利用数据同化方法，从遥感观测数值反演叶绿素a浓度及水质参数。本发明的有益效果是：充分利用各种遥感手段提供的观测信息，实现自动化、高准确度、强适应性的水环境分析，为相关水环境遥感监测系统的业务化运行提供技术支撑。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法，所述方法包括：

步骤1)结合历史遥感影像和历史水质测定数据，建立若干个不同水温水质条件下的藻类生消模型；

步骤2)对多源遥感数据进行辐射校正；

步骤3)从校正后的多源遥感数据中提取遥感水环境相关参数，构建时间序列曲线；

步骤4)利用时间序列曲线基于藻类生消模型的反演水质参数，将卫星遥感得到的多源多时相反射率与藻类生消模型计算得到的反射率进行匹配，从而确定水环境参数。

作为上述方法的一种改进，所述步骤1)具体包括：

步骤101)通过实验，测定不同水温、水体磷含量、水体氮含量条件下多种常见藻类生长状况，建立各种含藻类水体反射率与相关水质参数的模型关系：

θ_band＝model(Temprature,Tn,Pn,Species,Band_length)