台湾海峡叶绿素浓度反演
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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。
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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。
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叶绿素含量遥感监测实例
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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。
40nm。下表列出了SeaWiFS的8个波段的中心波长及特殊用途。
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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。 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。 武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
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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
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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。 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。 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。
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。
武汉大学遥感信息wk.baidu.com程学院 巫兆聪
3. 叶绿素含量遥感监测实例
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
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：
叶绿素含量遥感监测
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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。
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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
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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0.628μg/L。 从叶绿素浓度的分布来看，整体呈条带状分布，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。
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3. 叶绿素含量遥感监测实例
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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。
但因水中叶绿素光谱信号相对较弱，加上悬浮固体含量的影响， 目前遥感估算水中叶绿素含量精度不高、平均相对误差约20%～30%。 为了有效地研究海洋水色的初级生产力——叶绿素浓度，海洋 遥感卫星携带了专门研究海洋水色的高光谱分辨率仪器——海岸带 水色扫描仪(CZCS)等。 选取更为合适的中心波长，且波段间隔很窄(20nm左右)；高光 谱或荧光水色扫描仪(0.43～0.80μm内共288个波段，波段间隔达 2.5nm)，可以获得单个像元近似连续的光谱曲线，使观测精度大大 提高。
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。
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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。
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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。
40nm。下表列出了SeaWiFS的8个波段的中心波长及特殊用途。
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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。 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。 武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
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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
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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。 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。 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。
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。
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3. 叶绿素含量遥感监测实例
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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：
叶绿素含量遥感监测
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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。
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
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
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
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0.628μg/L。 从叶绿素浓度的分布来看，整体呈条带状分布，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。
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
3. 叶绿素含量遥感监测实例
武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪
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。
但因水中叶绿素光谱信号相对较弱，加上悬浮固体含量的影响， 目前遥感估算水中叶绿素含量精度不高、平均相对误差约20%～30%。 为了有效地研究海洋水色的初级生产力——叶绿素浓度，海洋 遥感卫星携带了专门研究海洋水色的高光谱分辨率仪器——海岸带 水色扫描仪(CZCS)等。 选取更为合适的中心波长，且波段间隔很窄(20nm左右)；高光 谱或荧光水色扫描仪(0.43～0.80μm内共288个波段，波段间隔达 2.5nm)，可以获得单个像元近似连续的光谱曲线，使观测精度大大 提高。