[发明专利]基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型和方法

说明书

本发明提供一种基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型，该模型为：C＝10^m*Index+n，其中，C为反演的基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度；其中，R₁为678nm波段处内陆湖泊水体的水体遥感反射比，R₂为724nm波段处内陆湖泊水体的水体遥感反射比；测量内陆湖泊水体的叶绿素a浓度C_Chla，对叶绿素a浓度进行如下计算：y＝lg(C_Chla)；使用Excel软件，以y和Index为变量，采用最小二乘法，确定y和Index之间的线性方程：y＝m*Index+n，m和n分别为线性方程中的系数和常数项。还提供了相关反演方法。本发明的基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型能够减小计算结果误差，提高水体叶绿素a浓度的反演模型精度，设计巧妙，计算简便，易于实现，成本低，适于大规模推广应用。

技术领域

本发明涉及内陆湖泊水体环境监测技术领域，特别涉及内陆湖泊水体叶绿素a浓度测量技术领域，具体是指一种基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型和方法。

背景技术

叶绿素a是浮游植物(包括藻类和蓝藻)进行光合作用的重要色素。叶绿素a浓度是估算浮游植物生物量和湖泊生态系统初级生产力的重要参数之一，也是反映湖泊水环境水质及水体富营养化程度的重要指标。而内陆水体光学特性复杂，使用高光谱以及多光谱等遥感技术快速定量估测内陆浑浊水体叶绿素a浓度成为一个难点。

目前遥感定量反演叶绿素a的方法主要包括分析方法、半经验方法和经验方法，提取各种遥感数据包含的叶绿素a浓度信息，定量计算叶绿素a浓度。分析方法通过生物光学及辐射传输等物理模型定量反演叶绿素a浓度，需要明确水体的表观光学特性和固有光学特性等参数，而内陆湖泊水体组分及光学特性复杂，各种参数精确测量困难，因此反演结果精度普遍不高；半经验法通过借鉴分析方法的物理模型，用统计分析的方法确定部分运行参数来反演叶绿素a浓度，精度较好，得到了比较广泛的应用，但是构建的反演模型具有一定的时空局限性；经验法通过建立遥感数据和地面实测叶绿素a浓度之间的统计关系定量计算叶绿素a浓度。

前人针对水体叶绿素a浓度反演进行了大量的研究，取得了积极的进展。在众多研究结果中，认为基于两波段的波段比值模型比其他模型，例如单波段模型和一阶微分模型，精度较高(段洪涛,张柏,刘殿伟,等.查干湖水体光谱荧光峰特征与叶绿素a响应关系研究[J].红外与毫米波学报,2006,25(5):355-359)。大多数研究中，构建的两波段模型使用了两个波段的比值来构建叶绿素a浓度的指数方程(焦红波.基于水面实测光谱的太湖水体叶绿素a遥感最佳波段选择与模型研究[D].南京师范大学,2006)。而使用波段比值构建叶绿素a浓度反演模型时，对于中低叶绿素a浓度的水体，计算结果发散，误差较大，需要进一步改进和完善。

因此，希望提供一种基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型，其能够减小计算结果误差，提高水体叶绿素a浓度的反演模型精度。

发明内容

为了克服上述现有技术中的缺点，本发明的一个目的在于提供一种基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型，其能够减小计算结果误差，提高水体叶绿素a浓度的反演模型精度，适于大规模推广应用。

本发明的另一目的在于提供一种基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型，其设计巧妙，计算简便，易于实现，成本低，适于大规模推广应用。

本发明的另一目的在于提供一种基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演方法，其能够减小计算结果误差，提高水体叶绿素a浓度的反演精度，适于大规模推广应用。

本发明的另一目的在于提供一种基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演方法，其设计巧妙，操作简单方便，成本低，适于大规模推广应用。