| 基于高光谱遥感的长江口叶绿素a浓度反演 |
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| 引用本文： | 沈 蔚,纪 茜,邱耀炜,吴忠强.基于高光谱遥感的长江口叶绿素a浓度反演[J].水生态学杂志,2021,42(3):1-6. |
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| 作者姓名： | 沈 蔚 纪 茜 邱耀炜 吴忠强 |
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| 作者单位： | 上海海洋大学海洋科学学院，上海 201306； 上海河口海洋测绘工程技术研究中心，上海 201306；;上海海洋大学海洋科学学院，上海 201306；上海河口海洋测绘工程技术研究中心，上海 201306；;南京大学地理与海洋科学学院，江苏 南京210023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61991454) |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 高光谱遥感 叶绿素a 长江口 水体叶绿素a提取指数 |
| 收稿时间： | 2019/5/29 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/5/19 0:00:00 |
Estimation of Chlorophyll-a Concentrations in the Yangtze River Estuary Obtained from Hyperspectral Remote Sensing Images |
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| SHEN Wei,JI Qian,QIU Yao-wei,WU Zhong-qiang.Estimation of Chlorophyll-a Concentrations in the Yangtze River Estuary Obtained from Hyperspectral Remote Sensing Images[J].Journal of Hydroecology,2021,42(3):1-6. |
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| Authors: | SHEN Wei JI Qian QIU Yao-wei WU Zhong-qiang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | hyperspectral remote sensing chlorophyll-a Yangtze River stuary water chlorophyll-a index |
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