基于TM影像的博斯腾湖叶绿素a浓度反演研究

叶绿素含量是水体富营养化状况的指标之一,本研究基于TM数据和实测数据,通过经验模型和APPEL模型反演了博斯腾湖的水体叶绿素a浓度。首先,通过对叶绿素a的光谱特征分析,选取了TM数据波段的16种组合方式,选择其中相关系数最高的三种波段组合方式,建立经验模型。其次,根据水体中叶绿素a、悬浮物和可溶性有机物(CDOM)的光谱特征,建立APPEL模型。将建立的经验模型和APPEL模型反演值分别与实测叶绿素a浓度数据做回归分析,得到两种方法下的线性回归模型。将未参与建模的采样点数据代入模型中得到叶绿素浓度进行精度检验,结果显示APPEL模型的均方根误差最低,综合考虑选择APPEL模型为最佳反演模型。将验证后的APPEL模型(Y=128.04X-4.086)应用到2010年6月-2010年10月TM影像上,反演得出这个时期博斯腾湖叶绿素a浓度空间分布特征。结果分析表明,湖岸区域的叶绿素浓度较高,湖心区域较低;在6月至10月叶绿素由湖区北部向湖区东南部转移,并伴随着时间叶绿素浓度逐渐减小。本研究中的APPEL模型可以较好的反演博斯腾湖叶绿素浓度,可以为当地政府对水体富营养化问题的治理措施提供有力的依据。