基于高光谱遥感的长江口叶绿素a浓度反演

为了解长江口的水质状况,现场测量叶绿素a浓度,结合高光谱遥感影像,运用波段比值模型、一阶微分模型和水体叶绿素a提取指数(Water Chlorophyll-a Index,WCI)对整个研究区域叶绿素a浓度进行反演推算,并进行空间分布评价;利用实测数据和遥感影像的关系建立反演模型,并结合相关系数、均方根误差和平均相对误差,分析和评价反演效果。结果显示,波段比值模型和叶绿素a浓度的相关性达到0.9099,均方根误差为1.7922,平均相对误差为9.09%;一阶微分模型的相关性为0.9483,均方根误差为2.2073,平均相对误差为15.31%;WCI模型的相关性高达0.9778,均方根误差为1.4405,平均相对误差为6.20%。利用WCI模型对整个研究区域的叶绿素a浓度进行模拟,可见研究区域的中间部分叶绿素a含量较低,从中间到两边逐渐增大,南部出现最大值,造成此差异的原因可能是因为北靠近居民生活区,南邻上海青草沙水库,并且附近存在植被。研究表明,WCI模型的反演效果优于波段比值模型和一阶微分模型,是一种计算简单、精度较高的方法,可以有效地提取水体叶绿素a的浓度,未来可广泛应用于水体环境质量监测。