基于遥感反射率分类的县浮物浓度反演模型构建——以三湖一库为例

摘要

以我国太湖、巢湖、滇池和三峡水库三湖一库水体为研究对象,基于野外实测数据,分析水体的表观和固有光学特性,并确定三湖一库水体共同的悬浮物浓度敏感波段。在此基础上,提出了基于水体遥感反射率分类构建悬浮物浓度反演模型的新方法:首先利用敏感波段组合对水体进行分类,进而针对不同类型水体构建悬浮物浓度反演模型。利用地面实测光谱数据及环境一号高光谱卫星数据进行验证后表明,该方法的反演精度相比较用常规方法构建模型的精度有所提高。研究的主要结论如下：
　　 ⑴三湖一库水体的表观、固有光学特性。太湖、巢湖、三峡和滇池水体都具有典型的内陆二类水体的光学特征,但由于所处地理位置、采样时间的不同,其表观光学特性存在较大的差异。如巢湖水体和滇池水体表现出浮游藻类主导型的遥感反射率光谱特征,三峡水体整体上呈现出由非藻类颗粒物主导的二类水体光学特性。太湖水体的表观光学特性存在季节差异,春季以非藻类颗粒物为主导,秋季则以浮游藻类为主导。同时,不同水体、不同季节由于水体中颗粒物浓度和组成的差异,吸收曲线形态和吸收系数数值都存在较大的差异。而各水体的散射和黄质(CDOM)吸收曲线虽然在形态上均呈指数衰减趋势,但各自的曲线斜率和数值差异较大。
　　 ⑵三湖一库水体共同的悬浮物浓度敏感波长。根据归一化遥感反射率与水体悬浮物浓度的相关性分析,并结合遥感反射率形成的光学机理,最终确定550、650和800nm为三湖一库水体共同的悬浮物浓度敏感波长。
　　 ⑶三湖一库水体遥感反射率分类方法的确定。利用与悬浮物浓度相关性最高的波长组合[RrsN(650)*RrsN(800)]/RrsN(550)作为因子,进行水体分类,因子小于等于0.5为类型一水体,该类型水体中悬浮物浓度较低,大于0.5则为类型二水体,该类型水体中悬浮物浓度较高。与目前报道的其它利用遥感反射率对水体进行分类的方法不同,该方法能够很好地区分出水体中悬浮物浓度的相对大小。
　　 ⑷不同类型水体悬浮物浓度反演模型的构建。在分析类型一和类型二水体的[RrsN(650)*RrsN(800)]/RrsN(550)与悬浮物浓度相关性的基础上,对类型一水体构建了简单易行、具有一定物理基础的线性模型Y=117.4*X-8.114,对类型二水体构建了适用于高浑浊水体的近红外双波段模型。本研究提出的先分类,再建模的方法有利于打破传统上由于二类水体光学特性的复杂性,而必须针对单一湖泊构建水体组分浓度反演模型的限制,有利于提高模型的可迁移性。