大气校正对SPOT卫星遥测水质的影响

藉由卫星遥测进行河川水质监测,目前尚没有较明确可行之方法,如何利用较为简单且适当的SPOT卫星遥测大气校正方法,正确辨识水体水质,是本研究的主要目的。利用SPOT卫星作两阶段非监督式及监督式自动分类,确认卫星影像中水质测站对应之水体样本,并将所有样本依季节分群,俾让卫星监测水体水质样本较为均质。模拟方式采用多变量回归、类神经网络及判别分析3种模式,并比较4种不同之大气校正程序。结果发现,以水质及其指标整体预测来看,类神经网络预测结果较优于多变量回归及判别分析的结果,大气校正方法以直接采用灰度值并消除最暗像元灰度值之校正方法,即可达到不错之预测结果。综合而言,以SPOT或分辨率更高之卫星光谱遥测水质是简单可行,但仍需更多数据以验证其精确度。