叶绿素含量遥感监测实例
叶绿素含量遥感监测实例
3. 叶绿素含量遥感监测实例
根据表中不同浓度水体的fhigh值与浓度的对应关系，得到方程:
将SeaWiFS影像数据用光谱混合分析计算出每个像元的fhigh值， 用上式计算出每个像元的叶绿素浓度，得到台湾海峡叶绿素浓度分 布图，最大浓度为10.66μg/L，分布于台湾海峡南部大陆附近，最 小浓度为小于0.05μg/L，位于台湾岛东侧。由光谱混合分析得到的 叶绿素浓度分布与经验模型的计算结果类似，都是大陆沿岸叶绿素 浓度最大，离大陆越远，叶绿素浓度越小，台湾岛东侧叶绿素浓度 最小，只是浓度范围有所不同，由光谱混合分析所得结果的最小值 更小，最大值更大，但只是少数像元是极值，而绝大部分区域浓度 相差不大，都在1～5μg/L之间。
由于各水系消长的影响较复杂，海区叶绿素a分布很不均匀。受沿岸 水影响的海区北部叶绿素a含量高于受暖流水控制的南部海区，上层和表 层水中叶绿素a含量高于下层和低层，形成上高下低、西北部高东南部低 的分布趋势。
10月海区叶绿素a含量普遍较高，平均达2.16μg/L，为全年最高， 这与浮游植物的秋季生长高峰一致，但分布不均匀，呈明显的斑块状。
叶绿素含量遥感监测实例
3. 叶绿素含量遥感监测实例
用神经网络模型计算叶绿素浓度 神经网络模型结构——网络为多重前馈网络。为减少计算量，
确定模型为3层网络，下图表示的是本例所用的神经网结构，每一 个输人结点对应于一个SeaWiFS的一个波段的反射率。
从计算结果来看，海峡叶绿素浓度的范围总体为0～12μg/L， 其中海峡中间大部分区域的叶绿素浓度在1～2μg/L之间，叶绿素浓 度小于1的区域只分布在大陆沿岸附近。
叶绿素含量遥感监测实例
历史统计资料
据历史统计资料，台湾海峡中北部叶绿素a含量周年变化峰期在秋春 季，低值在夏冬季，各层次浓度均在10月和4月出现高峰。
杉木叶绿素含量高光谱遥感模型研究
第 １ 期 １
中 南 林 业 科 技 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｅ ｔａ Ｓ ｕ ｈ Ｕ ｉｅ ｓ ｙ ｏ ｏ ｅｔ ｏ ｒ ａ ｏ ｎ ｒ ｌ ｏ ｔ ｎ ｖ ｒｉ ｆ ｒ ｓｒ Ｃ ｔ Ｆ ｙ＆ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｅｈ ｏｏ ｙ
． Ｖ０ ． ０ Ｎｏ １１ １３
中 图 分 类 号 ： ７ ． ； ９ ．７ Ｓ７ １８ Ｓ７ １２ 文献标志码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ６ ３ ９ ３ ２ １ ） １０ ｏ —５ １７ — ２ Ｘ（０ ０ １ —０ １０
Ｓ ｕｄ ｎ ｈｙ ｅ － ｐ ｃ ｒ ｌｒ ｄｕ ｉ ｇ ｄｉ ｅ ｉ ｎ ｎｄ ｃ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｔ ｙ ｏ ｐ ｒ ｓ ｅ ｔ ａ ｅ ｃ ｎ ｍ ｎｓｏ ｓ ａ ｌ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｉ ｆ ｒ ｍ ａ ｎ ｓ ｕｔ ｅ ｎ ｃ ｎｉｅ ｏ ｒ ｅ ｓ ｃ ｅ ｏ ｉ ｏ ｈ ｒ ｏ ｆ ｒ ｕｓ ｔ ｅ ｐｅ ｉ ｓ
２１ ０ ０年 １ 月 １
ＮＯ ． ２０１ Ｖ ０
杉 木 叶 绿 素 含 量 高 光 谱 遥 感 模 型 研 究
林 辉 刘 ， 璇。 臧 ， 卓 王 四喜 ，
４ ００ ； １０ ４ （． １ 中南 林 业 科 技 大 学 林 业 遥 感 信 息 工程 研 究 中心 ， 南 长 沙 湖
ｉｇＨ ａｇｆ ｇｉ ｔ ｅｏ ｎｄｆｒｓｆ ｍ ｉ Ｈ ｎｎＰｏｉｃ ｓ ｔｄｉｇｏｊｃ， ｓ ｇｔｅｉ ｔ ｍ ｎ ｏ ｈｎ ｈｌ ｓｅｔ ｍ— ｎ ｕ ｎ ｎ ｑ ｏｓ ｔ— ｅ ｅｔａ ｕ ａ ｒｖ ｅ ｕ ｙ ｅｔ ｕｉ ｓ ｅ ａ ａ ｗ ｏ ｒ ｎ ｎ ａｓ ｎ ｂ ｎ ｈ ｎ ｒ ｅｔ ｆ ａｄ ｅ ｐｃｒ ｕ ｄ ｏ ｅ ｒ（ｒｍ ３５ｎ ０５ｎ ｔ ｆ ２ ｍ ｔ １ ７ ｍ）ｍａｅｂ Ｓ ｏ ｐ ｎ ，Ｕ Ａ．Ｆ ｎ ｏｒｇｏｐ ａ ｅｅｃｌ ｃ ｄ ｔｔ ａ ｅｔ ｅ ｅ ｏ ｏ ｄ ｙＡ Ｄ ｃｍ ａｙ Ｓ ０ ｙｆｕ ｒｕｓｄｔ ｗ ｒ ｏ ｅｔ ，ａ ｈ ｓｍ ｉ ， ａ ｌ ｅ ｅ ｍ
台湾海峡叶绿素浓度反演
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
叶绿素含量遥感监测实例
数据预处理
数据预处理主要指大气校正。 大气校正算法是为了消除大气的影响，并将原始影像的辐射亮 度数据转换成反射率，其结果是使得影像数据的每一个像元值都代 表一个反射光谱。。 本例使用平地校正法。 主要步骤是先选择一块地形平坦，光谱特征类似且光谱曲线也 较平坦的区域，并且选择的区域应是影像中亮度值较大的区域以避 免数据信噪比的降低。然后将每个波段的像元值除以这个波段平地 区的平均值。通过校正，得到遥感影像的反射率。
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
从计算结果来看，海峡叶绿素浓度的范围总体为0～12μg/L， 其中海峡中间大部分区域的叶绿素浓度在1～2μg/L之间，叶绿素浓 度小于1的区域只分布在大陆沿岸附近。
大陆沿岸有小部分区域叶绿素浓度较大，为5μg/L以上，还有 一部分区域的计算结果为负值。
这是由于我国沿海属于高浓度泥沙含量的大陆架海水，含有大 量的泥沙，海面上的向上反射光信息中以泥沙含量为主，由叶绿素 吸收和反射的特征波长的信息被淡化，使得用于计算的光谱特征值 与用于训练的典型实测光谱值有较大的差异，因此计算误差较大。
尽管SeaBAM数据是目前最全面的水体叶绿素遥感反射率数据， 它仍有一些不足，例如数据主要采集于中低叶绿素浓度的海区，没 有高叶绿素浓度的数据;一些数据测自水面，而大部分数据由水中 测量的值推断而来，将所有的辐射亮度值转换为水面遥感反射率; 一些测量数据用520nm和565nm波段的值代替510nm和555nm 波段的值，555nm波段的反射率由555nm波段的测值计算转换而 来，而510m波段的值直武汉接大学遥由感信5息2工程0学m院 巫波兆聪段的测值代替。
植物叶绿素含量遥感监测及其应用
植物叶绿素含量遥感监测及其应用随着遥感技术的发展，越来越多的自然资源可以通过卫星遥感获取，其中植物叶绿素含量是一项热门研究领域。
植物叶绿素含量是植物光合作用的一个重要指标，可以反映植物的健康状况和生长发育情况。
因此，植物叶绿素含量的遥感监测和应用已经成为生态环境、农业和林业等领域的研究热点。
一、植物叶绿素含量遥感监测方法植物叶绿素含量的遥感监测方法主要是通过卫星的遥感数据来反演。
这些数据包括多光谱遥感数据和高光谱遥感数据。
多光谱遥感数据一般包括绿色波段、红色波段和近红外波段等，可以用来计算植被指数（例如归一化植被指数）和反演叶绿素含量。
高光谱遥感数据包含更多的光谱波段，可以更准确地反演叶绿素含量。
通过这些遥感数据，研究人员可以计算出反射率光谱曲线。
在这个过程中，需要对光谱计算进行校正，包括大气校正、地表反射校正等。
然后，可以使用遥感反演算法来计算植物叶绿素含量。
遥感反演算法基于统计模型、机器学习等方法，可以将反演光谱曲线和实测植物叶绿素含量之间的关系建立起来，从而计算出遥感获取的叶绿素含量。
二、植物叶绿素含量遥感监测应用1. 生态环境监测植物叶绿素含量可以反映生态系统和环境的状态。
通过遥感监测叶绿素含量，可以对全球性的环境进程进行追踪和评估，例如气候变化对生态系统的影响、湿地环境的变化、水质的污染状况等等。
我们可以将不同区域的植物叶绿素含量进行比较，从而了解环境变化的影响。
2. 农业生产植物叶绿素含量也广泛应用于农业领域。
在作物生长过程中，叶绿素含量与作物的生长状态和健康情况密切相关。
通过遥感监测农田中的叶绿素含量，可以对作物的生长情况进行评估并及时采取调控措施，提高作物产量和质量。
3. 森林监测森林是地球系统中重要的碳汇，森林生态系统的变化对于全球气候的影响非常重要。
植物叶绿素含量的遥感监测在森林监测中也有广泛的应用。
通过遥感监测森林中不同树种的生长状况，可以及时发现森林病虫害和火灾等问题，并采取措施预防和解决。
《2024年岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》范文
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言随着现代科技的飞速发展，遥感技术在水质监测、海洋生态保护等领域发挥着越来越重要的作用。
其中，叶绿素a作为水体中藻类生物量的重要指标，其浓度变化直接反映了水体的营养状况和生态环境的健康状况。
因此，准确快速地监测叶绿素a的浓度变化，对预防水体富营养化及藻华等环境问题具有重要意义。
岱海作为一个典型的内陆湖泊，其水质的监测和藻华的预警对于当地生态环境的保护至关重要。
本文将详细介绍岱海叶绿素a的遥感反演模型及其在藻华监测中的应用。
二、岱海叶绿素a遥感反演模型1. 遥感数据的选择与处理遥感数据的选择对于反演模型的准确性至关重要。
本文选取了卫星遥感数据，包括可见光、近红外和红边波段等数据。
在数据处理过程中，进行了大气校正、辐射定标等预处理工作，以消除大气、太阳高度角等因素对遥感数据的影响。
2. 叶绿素a遥感反演模型的建立基于遥感数据的特性，本文采用经验统计法和半分析法相结合的方法，建立了岱海叶绿素a的遥感反演模型。
该模型通过分析遥感数据与叶绿素a浓度的相关关系，建立了数学模型，实现了从遥感数据中提取叶绿素a浓度的目的。
三、模型验证与精度评估为了验证模型的准确性和可靠性，本文采用现场实测数据对模型进行了验证。
通过对比实测数据与模型反演结果，发现该模型具有较高的精度和可靠性，能够准确反映岱海叶绿素a的浓度变化。
四、藻华监测应用1. 藻华监测原理基于叶绿素a遥感反演模型，可以实时监测岱海的水质状况。
当叶绿素a浓度超过一定阈值时，表明水体可能出现富营养化及藻华等问题。
因此，通过监测叶绿素a的浓度变化，可以及时掌握岱海的藻华状况。
2. 藻华监测实践本文利用建立的遥感反演模型，对岱海进行了长期的藻华监测。
通过分析历史数据，发现岱海的藻华状况呈现出一定的季节性和周期性。
在富营养化严重的季节，及时采取措施控制污染源，有效减缓了藻华的发生。
五、结论本文建立了岱海叶绿素a的遥感反演模型，并对其在藻华监测中的应用进行了研究。
利用高光谱植被指数估测苹果树冠层叶绿素含量
谱， 观测 时确保整个冠 层在探 测范 围 内［ ４ ］ ，每个 样本记 录 ５
个光谱 ， 以其平均值作为该样本 的光谱反射率 。
苹果叶面积指数 ， 并在测定 的苹 果树冠 层外 围各 取 ４ ～６片 健康 叶片 ，装人 保鲜袋 、封 口、编 号 ， 置 于保鲜箱 带 回实验 室进 行室内化验分析 。 将新鲜 的苹 果 叶片剪成细 丝 ， 避 开叶 脉， 混匀后称取 ０ ． ２ ｇ ， 用９ ５ 乙醇提取叶绿素 ， 对提取液用 Ｕ Ｖ７ ６ ２紫外可见分光光度计 比色 ，分别测定 ６ ６ ５ ｉ ｒ ｍ（ 叶绿素
苹果冠层高光谱反 射率 ， 对原 始光谱 进行微分变换 ，与苹果 叶绿 素含量 进行 相关 分析确定 敏感 波段 ， 通过分 析敏感 区域 ４ ０ ０ ￣１ ３ ５ ０ ｎ ｍ范 围内所有两 波段 组合的植被 指数 ，选择最 佳植被 指数并建 立苹果 冠层 叶绿 素 含量估测模型 。结果表明 ：（ １ ） 苹果冠层 叶绿 素含量的敏感波段区域为 ４ ０ ０ １ ３ ５ ０ ｎ ｍ。（ ２ ） 利 用筛选得 到的 植被指数 Ｃ Ｃ Ｉ （ Ｄ ／ Ｄ ｓ 。 ） 构建 的估 测模型能较好 的估测 苹果冠层 叶绿素含量 。（ ３ ） 以Ｃ Ｃ Ｉ （ Ｄｒ 。 ／ Ｄ ７ ｓ 。 ） 指数 为
（ １ ｅ ａ ｆ ｃ ｈ ｌ ｏ ｒ ｏ ｐ ｈ ｙ ｌ ｌ ｃ ｏ ｎ ｔ ｅ ｎ ｔ ，Ｌ Ｃ Ｃ） 反映 单株 植 物 的生 长状 况 ，
１ 实验部分
１ ． １ 样 品
选择 山东省苹 果 主产 区之一 蒙 阴县 ，采 集 时间 为 ２ ０ １ ２ 年 ６月 ２ ２日，为苹果叶片营养相对稳定 的春梢停止 生长期 ，
应用近地成像高光谱估算玉米叶绿素含量
应 用 近 地 成 像 高 光 谱 估 算 玉 米 叶 绿 素 含 量
张东 彦 ，刘镕 源 ，宋 晓 宇 ～ ，徐 新 刚 ，黄 文 江 ，朱 大 洲 ，王 纪 华 。
１ ．浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所 ， 江 杭州 浙
２ ．国家 农 业 信 息 化 工程 技 术 研 究 中心 ， 京 １０ ９ 北 ００７
谱 探 测 仪 器 ，如 Ｈ本 Ｍｉｏｔ 司 生 产 的 Ｓ Ａ ５ ２叶 绿 素 ｎｌ ａ公 Ｐ Ｄ－０
‘
的叶绿素含量进行反演 ， 结果在大 田进 行验证 ，以期采用 将 这种方 法获得较高精度 的预测模型 ， 为农业定 量遥感提供新
的研 究 手段 。
；美 尉 （ ｌ ｏ ） ａ ｍａ公 研 制 的 手 持 式 冠 层 长 势 仪 Ｇ ｅｎ— ｋｈ ｒｅｓ
探 测 方 面 具有 较 大 的应 用 潜 力 。
关键 词
成 像 高光 谱 ； 被 指 数 ； 米 ；叶绿 素含 量 植 玉
文献标识码 ： Ａ Ｄ ：１ ． ９ ４ｊｉｓ． ０ ００ ９ （０ １０ —７ １０ ＯＩ ０ ３ ６ ／．ｓｎ １０ —５３ ２ １ ）３０ ７ —５
中 图 分类 号 ：Ｓ ２ １７
题成 为研究 的热点 。基 于此 ， 本研 究利用 高光谱 、高空 间分 辨率的 田问成像 光谱仪 获取 玉米植株影像 ，然后从影像 中精
确 提 取 不 同层 位 叶 片 的光 谱 反射 率 ，对 自然 生 长 环 境 下 玉米
物养分 、 水分含 量 的光谱参 量及 数据 库【 司。基 于作 物覆 盖 度 、养分 和水分光 谱探测原理 ，囤内外 已经研 制 丫相关 的光
谱仪进行成像高光谱采集 。
１ ２ 高光 谱 成 像 采 集 系统 ．
滇池水体中叶绿素A含量的遥感定量模型_赵碧云
收稿日期:2000-10-30作者简介:第一作者赵碧云,男,1963年生,工程师滇池水体中叶绿素A 含量的遥感定量模型赵碧云,贺 彬,朱云燕,袁国林(云南省环境科学研究所,云南昆明650034)摘 要:本研究利用滇池1999年4月14日陆地卫星TM 数据与准同步全湖面监测资料,对滇池全湖水体叶绿素A 含量与不同波段遥感值的关系进行了关联度分析,并据此建立了TM 图像遥感叶绿素A 水质模型,该模型被成功地应用于滇池水体叶绿素A 的遥感动态监测。
关键词:叶绿素A;遥感;滇池中图分类号:X87 文献标识码:A 文章编号:1006-947X (2001)03-0001-03 滇池位于昆明城市南端,地处长江、红河、珠江三大水系分水岭地带。
滇池北部有一天然湖堤,将滇池分为外海及草海。
当水位在188615米(黄海高程)时,平均水深414米,水域面积2920平方公里。
由于昆明城市的建设,排入滇池的工业废水及生活污水增加,滇池水污染严重,水质日趋恶化。
六十年代为二类水体,七十年代为三类水体,七十年代后期开始,水质污染逐渐加重,特别是进入九十年代后,污染速度明显加快。
1991年滇池外海为四类水体,1995年恶化为五类水体,草海异常富营养化,导致蓝藻恶性滋生,每年夏秋季形成全湖性蓝藻水华暴发,浮藻大面积堆积,厚度达几十厘米,严重影响了滇池水体及旅游景观。
1999年,为使.99世博会成功举办,使滇池草海(包括外海北部水域)水体旅游景观明显改善,于当年4月实施了滇池蓝藻清除应急计划。
为清楚的了解滇池蓝藻全湖分布状况,达到实时、快速进行滇池叶绿素A 大规模监测的目的。
我们在1999年4月14日根据陆地卫星TM 数据与准同步全湖面监测资料,对滇池全湖水体叶绿素A 含量与不同波段遥感值的关系进行了关联度分析,并据此建立了TM 图像遥感叶绿素A 水质模型。
该模型被成功地应用于滇池水体的遥感定量分析中,并据此模型,利用ermapper 遥感软件及Arc -Info 地理信息系统软件制作了滇池水体蓝藻分布图。
基于环境小卫星的松花湖叶绿素a遥感监测
Vol.358No.10OCT.2019农业技术与装备AGRICULTURAL TECHNOLOGY &EQUIPMENT 收稿日期2019-09-16基金项目吉林省教育厅科技项目：松花湖水质参数遥感监测模型的研究编号：JJKH20190976KJ作者简介殷飞（1982-），男，山西人，硕士，讲师，研究方向：水利水电工程的教学与科研。
基于环境小卫星的松花湖叶绿素a 遥感监测殷飞，王绍轩，王洪伟（吉林农业科技学院，吉林吉林132101）摘要水质遥感监测是大面积水质监测的有效手段。
文章基于环境卫星对吉林松花湖的叶绿素a 浓度进行了反演，结果表明：波段比值（b 4/b 3）可以用来反演松花湖的水质，但反演精度有待采取数学方法来进一步提高。
关键词叶绿素a ；遥感；松花湖；水质反演中图分类号X87文献标志码Adoi:10.3969/j.issn.1673-887X.2019.10.005Yin Fei ，Wang Shaoxuan,WangHongweiRemote sensing monitoring of water quality is an effective method for monitoring water quality in large areas.Based on the environmental satellite,this paper inverses the concentration of chloroplast a in Jilin songhua lake.The results show that the wavelength ratio(b 4/b 3)can be used to invert the water quality of songhualake.chlorophyll a ,remote sensing,Songhuahu Lake,water quality inversion文章编号：1673-887X(2019)10-0013-02松花湖目前是吉林市和长春市的生活饮用水主要水源地，由此可见，保护好松花湖意义十分重大。
实验之水中叶绿素的遥感探测
水中叶绿素的遥感探测实验目的：通过一系列的图像处置的工作，基于环境小卫星对水质进行监测，实现叶绿素的水质反演，对一个地域的水资源和水环境等作出评判，为水利、交通、航运及资源环境等部门提供决策效劳。
实验数据：环境小卫星实验步骤：一、数据读取一、对环境小卫星数据的读取咱们利用补丁读取，因此先要把补丁放在安装途径下的save-add中，接着打开数据。
二、File—Open Extemal File—HJ-1A/1B Tools，传感器的类型选择CCD，导入数据，同时进行辐射定标和图层叠加。
二、裁剪3、因为咱们只对湖泊进行水质的监测，因此要进行图像的裁剪，后续的数据处置才可不能太大，咱们学了好几种裁剪方式，咱们选择其中一种方式进行裁剪。
先把上面的图像保留为ENVI的标准格式，在主菜单上File—save file as—ENVI Standfard —import file——Spatial subset—image，拉动图中的小红框对图像进行裁剪，把包括太湖的区域裁剪出来。
三、几何校正当遥感图像在几何位置发生了转变及地形起伏、大气折光的阻碍，需要对影像进行几何校正。
Map—registration—warps from GCPs：（Image to Image）——选择—ok—选择裁剪过的图作为基准图—ok四、大气校正因为所下的数据是.txt的格式，可是咱们要处置的是波谱，因此要成立波普响应函数后，导成波谱库的形式，前面已经进行了辐射定标，以后就能够够进行大气校正了。
Windows—stat new plot window—file-input data—Ascii—选择文件；File-save plot as-spectral library—保留为波谱响应sli。
开始大气校正Spectral—Flasssh—输入一些参数。
Lat 32。
30 Ground Elevation(km)Lon 119 51 Flight Tim GMT:3:35:13Sensor Attitude 650 气溶胶反演None添加波谱响应函数multispectral Settings—Filter Function band—输入波谱响应函数—ok。
全球植被叶片叶绿素含量遥感反演
汇报人： 2024-01-08
目录
• 引言 • 全球植被叶片叶绿素含量遥感
反演技术概述 • 全球植被叶片叶绿素含量遥感
反演算法
目录
• 全球植被叶片叶绿素含量遥感 反演结果与分析
• 全球植被叶片叶绿素含量遥感 反演的挑战与展望
• 参考文献
01
引言
研究背景与意义
研究背景
研究目的与任务
研究目的：本研究旨在利用遥感数据，建立全球植被叶 片叶绿素含量的反演模型，提高反演精度，为相关研究 提供可靠的数据支持。 分析全球不同地区植被叶片叶绿素含量的分布特征；
构建基于遥感数据的叶绿素含量反演模型；
研究任务 研究遥感数据与植被叶片叶绿素含量之间的关系； 对反演模型进行验证和优化，提高反演精度。
样本验证
通过实地采集的样本数据，对遥感反演结果进行精度验证 ，评估反演结果的可靠性。
01
同其他方法比较
将遥感反演结果与其他传统测量方法的 结果进行比较，验证遥感反演的准确性 和可靠性。
02
03
误差来源分析
分析遥感反演过程中可能存在的误差 来源，如数据源的局限性、算法的不 完善等，并提出改进措施。
结果对比与分析
05
全球植被叶片叶绿素含量遥感 反演的挑战与展望
面临的挑战
数据获取难度大
01
全球范围内获取高精度、高分辨率的遥感数据存在技术难度和
成本限制。
叶绿素含量与光谱特征关系复杂
02
叶绿素含量与光谱特征之间的关系受多种因素影响，如光照条
件、叶片结构等。
反演算法精度要求高
03
叶绿素含量反演算法需要高精度、高稳定性的数据支持，以提
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》范文
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言近年来，水体富营养化现象频发，藻类大规模繁殖所引起的水华现象成为了环境领域的一大研究热点。
岱海作为我国重要的内陆湖泊之一，其水质状况与生态平衡问题也备受关注。
叶绿素a作为藻类生物量的重要指标，其含量的准确监测对藻华的预测和防治具有至关重要的意义。
遥感技术因其具有大范围、快速、高效等优势，在水质监测和藻华监测中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在构建岱海叶绿素a的遥感反演模型，并探讨其在藻华监测中的应用。
二、岱海叶绿素a遥感反演模型的构建1. 数据来源与处理（1）遥感数据：本文选用Sentinel-2号卫星的影像数据，其具有较高的光谱分辨率和时间分辨率，适用于湖泊叶绿素a的遥感监测。
（2）地面实测数据：通过采集岱海不同区域的表层水样，测定其叶绿素a浓度，为遥感反演模型的构建提供真实数据支持。
（3）数据处理：对卫星影像进行辐射定标、大气校正等预处理，提取与叶绿素a相关的光谱信息。
2. 遥感反演模型的建立（1）特征选择：根据岱海的水质特征和光谱特性，选择合适的波段和指数作为模型的输入特征。
（2）模型构建：采用机器学习算法（如支持向量机、神经网络等）构建叶绿素a的遥感反演模型。
（3）模型验证：利用地面实测数据对模型进行验证，通过对比实测值与模型预测值，评估模型的精度和可靠性。
三、藻华监测研究1. 藻华识别（1）阈值设定：根据岱海的水质状况和历史数据，设定叶绿素a的阈值，用于判断是否发生藻华。
（2）藻华识别：利用遥感反演模型获取的叶绿素a浓度数据，结合设定的阈值，识别岱海是否发生藻华。
2. 藻华监测与预测（1）空间分布：通过遥感影像的空间分辨率，分析藻华在岱海的空间分布情况，为后续的防治措施提供依据。
（2）时间变化：利用多时相的遥感数据，监测岱海藻华的时间变化趋势，为预测藻华的发生提供参考。
（3）预测模型：结合气象、水文等数据，建立藻华预测模型，提高藻华预测的准确性和时效性。
水体叶绿素α卫星遥感数据重构及其应用
汇报人：日期:contents •引言•水体叶绿素α卫星遥感数据采集与处理•水体叶绿素α卫星遥感数据重构算法•水体叶绿素α卫星遥感数据重构应用案例目录contents •水体叶绿素α卫星遥感数据重构的优缺点及展望•参考文献目录01引言研究背景与意义水体叶绿素α卫星遥感数据重构技术的研究背景随着卫星遥感技术的发展，水体叶绿素α卫星遥感数据在环境监测、水文气象、水域生态等领域的应用越来越广泛，但现有技术对于复杂水域的遥感数据解析能力有限，难以满足实际需求。
研究的意义通过研究水体叶绿素α卫星遥感数据重构技术，能够提高复杂水域的遥感数据解析能力，为环境监测、水文气象、水域生态等领域提供更加准确、精细的数据支持，推动相关领域的发展。
国内外研究现状研究的发展趋势研究现状与发展研究内容研究方法研究内容与方法02水体叶绿素α卫星遥感数据采集与处理卫星遥感技术利用先进的卫星遥感技术，如光谱成像技术、雷达遥感技术等，获取水体叶绿素α的分布信息。
数据采集设备包括高光谱卫星、多光谱卫星、合成孔径雷达等，以及相应的数据采集系统。
数据采集方式与设备数据处理流程与方法数据预处理从预处理后的数据中提取与叶绿素α相关的特征，如光谱曲线、图像纹理等。
特征提取数据重构数据质量控制与评估03020103水体叶绿素α卫星遥感数据重构算法03长短期记忆网络（LSTM）基于神经网络的重构算法01卷积神经网络（CNN）02循环神经网络（RNN）基于支持向量机的重构算法二分类支持向量机多分类支持向量机线性支持向量机（SVM）基于决策树的重构算法决策树（Decision Tree）：根据一系列的问题对数据进行分类或回归预测。
随机森林（Random Forest）：由多个决策树组成，通过对多个决策树的投票来进行分类或回归预测。
梯度提升决策树（GradientBoosting Decision Tree）：通过不断优化之前模型的错误率来提高模型的准确性。
基于叶绿素含量的玉米长势遥感监测的研究
６・
科 技 论 坛
基于 叶绿素 含量 的玉米长势 遥感监测 的研究
张国庆 黄 楠 宋 茜 奠 红
（ 黑龙 江省农科院遥感技 术中心 ， 黑龙 江 哈 尔滨 １ ５ ０ ０ ０ ０ ） 摘 要： 本项 目以试验 区域有效期 内的与长势相关的气象和统计数据 为辅助。； ｒ － 集野外样 方内玉米作物 生长期叶绿素含量等地面实 测数据。采用对应 时间和地 点的玉米生长期的环境卫星数据计算 Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ （ 归一化植被 指数） 值， 分别与最重要 的长势相 关参数 叶绿 素含 量 进行拟合， 针对玉米、 玉米生长期 的生长状况 ， 把长势情况分为优 、 良、 中、 差四个等级 ， 以野外现场长势采集等参数构建长势指标体 系， 而 后 以模拟数据进行 长势监测评 定长势等级 ， 再 以野外现场实际观测到的长势数据作为标准进行精度评价 。 关键词 ： 叶绿素 ； 长势； 数据 表 １ 玉米抽穗期叶绿素含量模型长势精度 比较示意表 植物 叶片 中的叶绿 素含量指示 了植物本身 的状况 ， 长势 良好 的 样点测 量值 实测长 势等级 样 点反演 值 反 演长 势等 级 观测结 果 植物的叶子会含有更多的叶绿素 ， 叶绿素的含量与叶片中氮 的含量 ４ ． ４ ７ ３ ７ １ ７ ９ ４ ９ 差 ４ ． ６ ５ ０ ４ １ ６ 差 一致 ４ ． ４ ２ ９ ２ ７ ２ ７ ２ ７ 差 ４ ． ６ ８ ２ ９ ３ １ 差 一致 有很密切 的关系 。叶绿素含量是植被光合效率 、 氮素胁 迫和发育状 ６ ． １ ９ ６ ２ ３ ９ ３ １ ６ 中 ６ ． ５ ４ ０ ２ １ ８ 中 一致 况（ 特别是衰老过程） 的指示器 ， 它 既能表 明作物 的生长状况 ， 又是作 ７ ． ２ ９ １ ９ ２ １ ５ ６ ９ 良 ７ ． ３ ０ ３ ２ ５ ７ 良 一致 ７ ． ７ ０ ５ ２ ５ 良 ７ ． ７ ０ ２ ０ ５ ５ 良 一致 物与外界发生物质能量交换 的重要条件 ， 因此估测作物叶绿素含 量 已成为评 价作物长势的一种有效手段 。
鄱阳湖叶绿素a浓度遥感反演
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第 36 卷 第 34 期 2 0 1 0 年 1 2月
n
山
( ui ) 2
i= 1 n
西
建
筑
RSS R = 1= 1T SS
2
RSS = TSS =
i= 1 n i
=
i 2
对单隐层不同节点 数进 行 BP 网 络分 析。转换 函数 采用 S igmo id 函数 , 算法采 用共轭梯度下降法 , 隐节点数采用试凑法确定。 根据前述的 MOD IS 波段反射率数 据与实测叶绿素 a的 pear son 相关分析结果 , 同时考 虑重要因子 以及样本数量 的合理性 , 只 选取具有显著相关 ( r > 0. 576) 的单波段反射率数 据作为神经网络 ( 3) 输入的样本值。按照试凑法确定的隐节点数 , 250 m 分辨率 2 个波 段反射率数据的隐节点数范围为 3 个 ~ 12 个 ( 见表 2) , 500 m 分 辨率 7 个波段反射率 数据 的隐 节点 数范 围为 4 个 ~ 13 个 ( 见表 3) 。
0 . 835 * 0 . 829 8
* 0 . 847 7 * 0 . 815 2 * 0 . 818 9 * 0 . 809 9
* * 7 * * * * *
500 m
B 3+ B7 B 4+ B5 B 4+ B6 B 4+ B7 B 5+ B6 B 5+ B7 B 6+ B7 B 5- B7
0 . 832 * 0 . 826 2
0 引言
水资源是生态系 统的血液 , 是地球 环境中最 重要和最 有活力 的因素。然而随着 经济 的高速 发展 和工业 化进 程以及 其他 人为 活动的影响 , 淡水资源日趋衰竭 , 尤其是湖 泊、 河 流水体污 染以及 富营养化问题日 益严 重。叶绿 素 a浓 度含量 不仅 能反 映水 中浮 游生物和初级生产力 的分布 , 还能反 映水体富营 养化程度 的一个 重要指标 [ 1] 。通过测定叶绿素 a含量来表 明水体中 藻类存 量 , 进 而评价水体富营养化 程度是目前湖泊水质 监测中最 常用 , 也是最 直接有效的方法。常规的水质 监测方法受 人力、 物力和气 候水文 条件的限制 , 采集的数据量不可能 太多 , 而且成 本高、 速度慢。基 于遥感技术的水质监测 具有监测范 围广、 速 度快、 成本低和便 于进行长期动态监测 的优势。 到目前为止 , 还没有专门用于湖 泊卫星传感 器 。湖泊水体 相比于海洋水体 , 组 分复杂 , 海 洋水 体遥感 卫星 传感器 应用 于湖 泊具有一定的局限性 。 MOD IS 1B 数据具有良 好的时间分 辨率以 及 较 高 的 光 谱分 辨 率 , 并 已 成 功应 用 于 太 湖 水 质 参 数 浓度 监 测 [ 5] 。国内在湖泊水质遥感监测起 步较晚 , 水质参数 反演的建模 方法主要包括 : 分析 方法、 经 验方法 以及 半经 验方 法。统计 回归 方法 是一种经验方法 , BP 神 经网 络方法 是一 种半 经验方 法。本文选择 T e rra和 A qua的 M OD IS 1B 数据作为鄱阳湖遥感反 演的卫星数据源 , 对分别基 于统计 回归 方法 和 BP 神 经网 络方法 建立的遥感反演模型 做了反演效果比较。
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》范文
《岱海叶绿素a遥感反演模型及藻华监测研究》篇一一、引言随着遥感技术的快速发展，其在海洋环境监测中的应用越来越广泛。
岱海作为我国重要的内陆湖泊之一，其水质状况及藻类生长情况对周边生态环境具有重要影响。
叶绿素a作为藻类生长的重要指标，其浓度的准确监测对于藻华的预警和治理具有重要意义。
因此，本文旨在研究岱海叶绿素a的遥感反演模型及藻华监测方法，为岱海生态环境的保护和治理提供科学依据。
二、研究区域及数据来源本研究区域为岱海，位于我国某省份。
研究数据主要包括卫星遥感数据、气象数据及实验室分析数据。
卫星遥感数据用于叶绿素a的反演，气象数据用于分析环境因素对藻类生长的影响，实验室分析数据用于验证遥感反演结果的准确性。
三、岱海叶绿素a遥感反演模型1. 遥感数据预处理遥感数据预处理是叶绿素a遥感反演的前提。
预处理过程包括辐射定标、大气校正、图像裁剪等步骤，以消除数据中的噪声和干扰，提高数据的信噪比和可靠性。
2. 叶绿素a反演模型的建立基于遥感数据的反射率和已知的实验室分析数据，建立叶绿素a的反演模型。
本文采用经验统计模型和半分析模型相结合的方法，综合考虑光谱特征、环境因素等因素，建立反演模型。
3. 模型验证与精度评估通过对比实验室分析和遥感反演得到的叶绿素a浓度，对反演模型进行验证和精度评估。
采用相关系数、均方根误差等指标对模型进行评估，确保模型的可靠性和准确性。
四、藻华监测方法1. 监测指标的选择选择合适的监测指标是藻华监测的关键。
本文选择叶绿素a 浓度、水体透明度、浮游植物密度等指标，综合反映岱海的藻类生长状况。
2. 监测方法的建立基于遥感数据和实验室分析数据，建立藻华监测方法。
通过分析叶绿素a浓度与遥感数据的关系，建立藻华预警模型，实现对岱海藻华的实时监测和预警。
3. 监测结果的展示与分析将监测结果以图表形式展示，分析岱海藻类生长的空间分布和时间变化规律，为藻华的预防和治理提供科学依据。
五、结论与展望本文通过建立岱海叶绿素a的遥感反演模型及藻华监测方法，实现了对岱海藻类生长的准确监测和预警。
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10月海区叶绿素a含量普遍较高，平均达2.16μg/L，为全年最高， 这与浮游植物的秋季生长高峰一致，但分布不均匀，呈明显的斑块状。
大陆沿岸有小部分区域叶绿素浓度较大，为5μg/L以上，还有 一部分区域的计算结果为负值。
这是由于我国沿海属于高浓度泥沙含量的大陆架海水，含有大 量的泥沙，海面上的向上反射光信息中以泥沙含量为主，由叶绿素 吸收和反射的特征波长的信息被淡化，使得用于计算的光谱特征值 与用于训练的典型实测光谱值有较大的差异，因此计算误差较大。
叶绿素含量遥感监测实例
历史统计资料
据历史统计资料，台湾海峡中北部叶绿素a含量周年变化峰期在秋春 季，低值在夏冬季，各层次浓度均在10月和4月出现高峰。
秋季随东北季风增强，浙闽沿岸水影响范围逐渐扩大，海区营养盐 含量升高，NO3-N平均含量达4.28μmol/L，为海区秋季浮游植物生长和 繁殖提供了有利条件。叶绿素a含量达全年最高值，季平均含量达 1.67μg/L，变化范围在0.50～6.04μg/L之间。
叶绿素含量遥感监测
叶绿素含量遥感监测实例
本例使用1998年10月30日的SeaWiFS数据，采用经验模型、神 经网络模型和光谱混合分析三种方法计算台湾海峡叶绿素浓度。
叶绿素含量遥感监测实例
SeaWiFS数据特征 SeaWiFS是SeaStar携带的宽视场海洋水色扫描仪，有8个光谱
波段，经过带通滤波，1～6波段的带宽达到20nm，7、8波段的带 宽为40nm。下表列出了SeaWiFS的8个波段的中心波长及特殊用途。
3. 叶绿素含量遥感监测实例
根据表中不同浓度水体的fhigh值与浓度的对应关系，得到方程:
将SeaWiFS影像数据用光谱混合分析计算出每个像元的fhigh值， 用上式计算出每个像元的叶绿素浓度，得到台湾海峡叶绿素浓度分 布图，最大浓度为10.66μg/L，分布于台湾海峡南部大陆附近，最 小浓度为小于0.05μg/L，位于台湾岛东侧。由光谱混合分析得到的 叶绿素浓度分布与经验模型的计算结果类似，都是大陆沿岸叶绿素 浓度最大，离大陆越远，叶绿素浓度越小，台湾岛东侧叶绿素浓度 最小，只是浓度范围有所不同，由光谱混合分析所得结果的最小值 更小，最大值更大，但只是少数像元是极值，而绝大部分区域浓度 相差不大，都在1～5μg/L之间。
3. 叶绿素含量遥感监测实例
3. 叶绿素含量遥感监测实例
用光谱混合分析法计算叶绿素浓度
选用SeaBAM数据中的叶绿素最高浓度32.787μg/L和最低浓度 0.02μg/L作为光谱混合分析的终端组分，根据SeaBAM中不同叶 绿素浓度水体在5个可见光波段的反射率，分别计算不同叶绿素浓 度下高浓度组分的光谱特征在遥感反射率中所占的比例fhigh：
3. 叶绿素含量遥感监测实例
4. 叶绿素含量遥感监测的其它方法
对于遥感估算水体叶绿素浓度，国内外学者做了大量的研究， 建立了不少遥感数据与不同叶绿素浓度的水体光谱间的数学模型。
叶绿素含量遥感监测实例 用经验模型计算叶绿素浓度
采用SeaBAM推荐的二波段比值三次多项式模型计算：
式中，R=lg(R490/R555)。 下图为用经验模型计算所得台湾海峡叶绿素浓度分布图。其中 最大值为5.9μg/L，在大陆沿岸，最小值为0.布，离大陆越远， 浓度越低。 大陆沿岸和台湾岛西侧最大，在2～5μg/L之间，大部分浓度 在2～3μg/L之间。离大陆稍远，叶绿素浓度降到1～2μg/L之间， 离大陆更远以及台湾岛东侧，叶绿素浓度为1μg/L以下。
叶绿素含量遥感监测实例
3. 叶绿素含量遥感监测实例
用神经网络模型计算叶绿素浓度 神经网络模型结构——网络为多重前馈网络。为减少计算量，
确定模型为3层网络，下图表示的是本例所用的神经网结构，每一 个输人结点对应于一个SeaWiFS的一个波段的反射率。
从计算结果来看，海峡叶绿素浓度的范围总体为0～12μg/L， 其中海峡中间大部分区域的叶绿素浓度在1～2μg/L之间，叶绿素浓 度小于1的区域只分布在大陆沿岸附近。
尽管SeaBAM数据是目前最全面的水体叶绿素遥感反射率数据， 它仍有一些不足，例如数据主要采集于中低叶绿素浓度的海区，没 有高叶绿素浓度的数据;一些数据测自水面，而大部分数据由水中 测量的值推断而来，将所有的辐射亮度值转换为水面遥感反射率; 一些测量数据用520nm和565nm波段的值代替510nm和555nm 波段的值，555nm波段的反射率由555nm波段的测值计算转换而 来，而510m波段的值直接由520m波段的测值代替。
表层至30m层含量分布相似，平均浓度为2.51μg/L。小于1.0μg/L 的低值区出现在海区南部中央和东北部局部范围，其余部分含量几乎都 大于2.5μg/L，最高含量区在闽江口附近，含量达6.0μg/L以上。
叶绿素含量遥感监测实例
数据预处理
数据预处理主要指大气校正。 大气校正算法是为了消除大气的影响，并将原始影像的辐射亮 度数据转换成反射率，其结果是使得影像数据的每一个像元值都代 表一个反射光谱。。 本例使用平地校正法。 主要步骤是先选择一块地形平坦，光谱特征类似且光谱曲线也 较平坦的区域，并且选择的区域应是影像中亮度值较大的区域以避 免数据信噪比的降低。然后将每个波段的像元值除以这个波段平地 区的平均值。通过校正，得到遥感影像的反射率。
叶绿素含量遥感监测实例
SeaBAM数据——实测样本 SeaBAM是NASA成立的一个工作组，主要任务是确定一种适
合SeaWiFS数据使用的全球叶绿素浓度算法。SeaBAM由全球非极 地地区站点所测的919个遥感反射率数据组成，包括叶绿素浓度范 围从0.019~32.79mg/m3，其中大部分为一类水体，约20个测自 海岸带二类水体。有两个测点的数据与其他数据不相容，相差太大， 所以被去掉，剩下917个数据。