基于OLCI数据的杭州湾悬浮物浓度估算及其产品适用性分析

摘要

悬浮物含量及其时空分布是河口海岸环境中关心的热点问题.2016年2月16日,欧洲航天局发射了新一代海洋水色传感器(OLCI),该传感器具有良好的时空及光谱分辨率.本研究结合2017年7月杭州湾同步采样数据,对比了6种大气校正算法和8种悬浮物浓度(TSM)估算模型,遴选和分析了适宜于杭州湾和OLCI数据的大气校正方法和TSM估算模型,验证了OLCI数据二级产品精度和适用性.结果 表明:(1)基于紫外光谱的大气校正算法(UVAC)精度最高,同步4个采样点的大气校正平均相对误差(MAPE)分别为34.21％、13.11％、5.92％和20.28％.在除Oa1以外的14个波段的MAPE均值为15.23％,Oa4至Oa10波段的MAPE低于8％;(2)基于Oa16/Oa5的波段比值模型,具有良好的建模(MAPE为16.49％,RMSE为50.92 mg/L)和验证(MAPE为19.08％,RMSE为19.29 mg/L)精度及模型稳健性;(3)基于C2RCC算法的固有光学量和TSM含量产品及OLCI二级TSM含量产品在杭州湾精度较差,不适用于杭州湾TSM和固有光学量遥感监测应用;(4)空间上,TSM在杭州湾中部区域含量较低,在杭州湾南岸和湾口区域含量较高.