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文檔簡(jiǎn)介
1、本研究以典型的大型淺水內(nèi)陸富營(yíng)養(yǎng)化湖泊-太湖為研究對(duì)象,通過(guò)多年的野外實(shí)驗(yàn)觀測(cè),系統(tǒng)地研究了太湖水體中各組分固有光學(xué)量的變化規(guī)律,研究揭示了太湖水體光譜反射率信息變化的內(nèi)在機(jī)制,并在此基礎(chǔ)上提出能充分蘊(yùn)含水體組分濃度信息的光譜確定因子,進(jìn)而,結(jié)合高級(jí)機(jī)器智能建模方法開(kāi)發(fā)了具有較高預(yù)測(cè)精度和通用性的水體組分濃度遙感提取模型,這將促進(jìn)混濁復(fù)雜湖泊水體組分含量的遙感提取模型的發(fā)展,使之更好地服務(wù)于水環(huán)境遙感監(jiān)測(cè)的需要。
基于對(duì)太
2、湖水體固有光學(xué)量的多次測(cè)量,研究分析了水體各組分的吸收特性、散射特性、后向散射特性等,得到以下主要結(jié)論:
(1)在藍(lán)光、LIV-A、UV-B和UV-C波段,CDOM吸收具有不同的光譜斜率參數(shù)SCDOM變化,SCDOM在不同季節(jié)變化呈現(xiàn)出從長(zhǎng)波到短波方向越來(lái)越趨于穩(wěn)定;通常情況下,夏季水體的CDOM吸收系數(shù)要顯著的高于春、冬兩季。在藍(lán)、綠和紅光的中心波長(zhǎng),非色素顆粒物吸收系數(shù)的季節(jié)差異表現(xiàn)出較好的一致性,即均表現(xiàn)為:冬季>春
3、季>夏季;SNAP平均值為(0.0065±0.0009)nm-1,低于開(kāi)闊大洋水域和清澈湖水。浮游植物的光譜吸收峰值在不同季節(jié)之間的變化明顯,且光譜吸收峰值與色素濃度之間存在較好的回歸關(guān)系,同時(shí)提出利用二階函數(shù)可以高精度的模擬太湖水體浮游植物的吸收光譜。CDOM的吸收貢獻(xiàn)在各季節(jié)均維持在較低的水平,浮游植物和非色素顆粒物是吸收的主要貢獻(xiàn)者。
(2)對(duì)于總懸浮顆粒物散射系數(shù)的光譜模型構(gòu)建,研究表明冪函數(shù)模型為最佳方法,并提出
4、其光譜斜率參數(shù)為-0.729;同時(shí)發(fā)現(xiàn)總懸浮顆粒物的衰減系數(shù)、后向散射系數(shù)和后向散射率光譜也可通過(guò)冪函數(shù)進(jìn)行較高精度的模擬。與其它水體組分濃度相比,無(wú)機(jī)懸浮顆粒物(ISM)與散射參數(shù)bp、bbp和6bD具有更為密切的關(guān)系,意味著ISM是水體散射變化的重要主導(dǎo)因素。太湖水體中參數(shù)bpm在0.14~1.57m2g-1范圍內(nèi)變化,具有比其它水體更大的變化幅度,這是與太湖水體中OSM和ISM濃度分布的較大差異性是一致的;然而,從折射指數(shù)(n)p
5、和粒徑大小分布參數(shù)ζ的變化上可以推斷出太湖水體懸浮顆粒物的組成和粒徑變化并不大,(n)p的變化范圍為1.02~1.17,ζ的變化范圍為3.7~4.5。在整個(gè)可見(jiàn)光范圍,太湖水體浮游植物對(duì)總懸浮顆粒物散射的平均貢獻(xiàn)率通常低于10%,而非色素顆粒物的平均貢獻(xiàn)率則在90%以上;同時(shí),浮游植物對(duì)水體總后向散射的貢獻(xiàn)非常微弱,在整個(gè)光譜范圍內(nèi)的樣本平均bbph/bbt的變化在0.3%-3.9%之間;由此,在太湖水體中近似的關(guān)系bbt≈bbp≈bb
6、唧被認(rèn)為是合理的。
在充分了解太湖水體固有光學(xué)量變化規(guī)律的基礎(chǔ)上,以水色遙感生物光學(xué)模型為理論背景,研究提出:(1)太湖水體中Chla濃度的光譜確定因子由[Rrs-1(661)-Rrs-1(691)]Rrs(727)、[Rrs-1(661)-Rrs-1(691)]Rrs(750)和[Rrs-1(664)-Rrs-1(690)]Rrs(798)組成;(2)總懸浮顆粒物濃度的光譜確定因子由Rrs(725)、Rrs(730)、R
7、rs(735)、Rrs(810)、Rrs(815)和Rrs(820)組成。在此基礎(chǔ)上,嘗試多種數(shù)學(xué)建模方法,結(jié)果表明通過(guò)支持向量機(jī)方法開(kāi)發(fā)的水體組分濃度遙感提取模型具有最優(yōu)性能。對(duì)于Chla濃度,模型的決定系數(shù)R2為0.896,訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)的均方根誤差RMSE為2.67mg m-3;對(duì)于總懸浮顆粒物濃度,模型的決定系數(shù)R2為0.968,訓(xùn)練樣本預(yù)測(cè)的均方根誤差RMSE為4.7mgl-1。同時(shí),利用太湖水體同期和異期驗(yàn)證樣本對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證
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