东海赤潮高发区半分析算法色素浓度反演

为研究赤潮机理和预测预报以减少其危害,根据2002-04东海赤潮调查航次实测资料,得出经验系数,建立方程,发展了东海赤潮高发海区的叶绿素a浓度反演半分析算法.由现场实测数据对算法进行检验,叶绿素a吸收系数aph(675)及浓度的反演结果误差基本在30%以内,其中浓度反演结果比较,均方根偏差为0.24,最大相对偏差为40.93%,平均相对偏差为18.83%,相关系数R2为0.83.从检验的结果来看,算法反演的精度较好,对于研究海区相对适用.

基于半分析算法的香港邻近海域叶绿素a浓度反演

为进一步了解香港近海水体特性及监测其水质状况,根据2001年3-5月在香港临近海域调查取得的实测资料,对该海域水体光谱进行解析,开发该海域叶绿素a浓度与色素吸收系数aph(675)的经验模型,具有较高相关性;用剖面数据外推及水体光谱模拟方法完成对水下表面遥感反射率光谱的推导;进而建立反演低浓度区叶绿素a浓度的半分析算法,反演结果与实测值比较平均相对误差为45%,均方根差0.933,相关系数0.78,误差主要来源于外推演算及散射模型.结果表明该算法在低悬浮物低叶绿素浓度区域有一定适用性.

基于两种半分析算法的水体吸收系数反演

基于42组不同年份不同季节获得的遥感反射率、水体各组分吸收系数的实测数据,对QAA(Quasi-Analytical Algorithm)和GSM(Garver-Siegel-Maritorena)算法在寡营养的南海和富营养的福建沿岸两种不同类型水体的吸收系数反演进行了检验。以水样测量值为参考,两种算法在本研究水体中的反演成效与他人在其它水域的研究结果相当。QAA算法在南海的反演成效高于福建沿岸水体。对于443nm的总吸收系数a(443),南海的对数均方根误差RMSE为0.044,平均相对误差ε为7.9%,对数平均偏差δ为0;福建沿岸水体RMSE=0.190,ε=30.6%,δ=-0.167。GSM算法在两类水体的反演成效类似,a(443)之RMSE和ε,南海分别为0.156和27.7%,福建沿岸分别为0.146和32.1%;但从a(443)的δ值看,其在南海反演值低于实测值(δ=-0.142),在福建沿岸则略呈高于实测值(δ=0.016)。两种算法中的部分经验参数与实测值之间的差异是产生反演误差的主要原因,为了提高反演精度,对算法中经验参数的更进一步区域化调整可能是必要的。

基于半分析算法的赤潮水体固有光学性质反演

在珠江口海域海洋光学浮标实验期间获取了赤潮生消过程的水体光学数据和相应的生化数据。利用该实验数据开展了准分析算法（quasi-analytical algorithm,QAA）反演赤潮水体固有光学参数的精度检验和模型修正工作。（1）利用遥感反射率和QAA反演主要水色波段（412,443,490,510,560,620和665 nm）固有光学量发现：在490~665 nm波段水体总吸收系数和颗粒物后向散射系数的反演误差优于25%,在443 nm波段总吸收系数和颗粒物后向散射系数反演误差为8%~32%,在412 nm波段总吸收系数和颗粒物后向散射系数反演误差为31%~57%;浮游植物吸收系数和黄色物质与碎屑吸收系数反演误差分别为32%~157%和59%~80%。对比两种参考波段（555和640 nm）选取方式发现,除490和510 nm外,QAA-640在其他波段的反演精度均优于QAA-555,其中在412和443 nm波段尤为明显。（2）利用实测数据对QAA进行了修正：对于总吸收系数和颗粒物后向散射系数,QAA-555修正算法的反演精度有不同程度的提高,误差减小了1%~11%,QAA-640修正算法的反演精度在412,620和665 nm波段有所提高;对于浮游植物吸收系数和黄色物质与碎硝屑吸收系数,修正算法的反演精度没有明显改善。除412和443 nm波段外,修正的QAA-555均优于修正的QAA-640。（3）利用现场实测总吸收系数数据和QAA反演浮游植物吸收系数和黄色物质与碎屑吸收系数,误差均优于24%;分析算法的误差敏感性发现当对总吸收系数引入20%的误差时,黄色物质与碎屑吸收系数反演误差波动不明显（〈33%）,而浮游植物吸收系数在560~665 nm波段反演误差波动可在58%~241%。

珠江口海域基于吸收测量的MODIS半分析算法修正

利用珠江口2002年11月颗粒物质(包括浮游植物与非色素颗粒)及有色溶解有机物质(CDOM)吸收系数的测量，尝试修正MODIS半分析算法经验方程。原算法中建立的浮游植物吸收系数αφ(λ)与αφ(675)之间的双曲线正切函数关系式可能并不符合珠江口这一高污染河口区的光学性质，故给出了αφ(λ)与αλ(443)的简单二次函数关系式。非色素颗粒吸收系数(αd)总体上远大于CDOM吸收系数(αg)，所以，没有分离αd和αg而直接导出αg并不切实可行；建议参数S取值0．012nm^-1。当然实用的珠江口MODIS半分析算法还需要进一步的调试与优化。

半分析算法在固有光学特性反演中的性能研究

水色遥感作为目前获取大范围水体固有光学特性的唯一方法,其精度取决于所用的反演算法,而基于辐射传输理论的半分析算法凭借坚实的理论基础和良好的可解释性成为近年的研究重点,但其在不同类别水体中的反演性能未见系统分析。通过选取曼德海峡和马六甲海峡分别作为一类和二类水体的代表水域,并基于OLCI遥感影像数据,使用K_(d) 490作为间接评价参量对GSM、LMI和QAA三类主流半分析算法的反演性能进行了分析研究。结果表明三者一类水体中的反演性能LMI≈QAA>GSM,而在二类水体中GSM>QAA>LMI;在水体适应性方面,以QAA为最佳,GSM和LMI受光谱斜率参数的影响很大。因此,根据水体类型选取合适的半分析算法对于提高水体固有光学特性反演精度是十分必要的。

台湾海峡真光层深度半分析算法遥感反演的真实性检验

应用SeaWiFS遥感数据,采用最新的基于固有光学特性的半分析算法进行台湾海峡真光层反演,与卫星过境时间±2小时内实测的数据比对的结果,平均相对误差为16.7%,均方根误差为0.077 81,遥感反演与实测数据之间相关系数达到0.87.相对于叶绿素反演算法(平均相对误差38.0%,均方根误差0.152 4,相关系数0.56),有较高的反演准确性.说明该算法不仅适用于Gulf of Mexico、Monterey Bay和Arabian Sea,也适用于台湾海峡.

基于四波段半分析算法和Hyperion遥感影像反演太湖叶绿素a浓度

水体叶绿素a浓度不仅是水质状况的重要指标,也是制定水环境保护和水资源开发利用方案的重要依据。以2004年8月19日太湖水质浓度实验数据和同步的Hyperion影像为数据基础,研究适用于Hyperion影像的四波段半分析算法。由模型参数标定数据集(37组)对四波段半分析算法参数的拟合分析和模型检验数据集(5组)对算法精度的评估可知,基于指数拟合方法获取的四波段半分析算法具有较高的叶绿素a浓度估算精度(相关系数为0.8913,平均绝对误差为1.1109μg/L,对应的平均相对误差为5.69%,其对应的4个波段波长分别为671.02nm、701.55nm、711.72nm和742.25nm)。用以上四波段半分析算法从Hyperion影像中提取的叶绿素a浓度呈湖心低、沿湖区域高的格局。与22.23μg/L的年均叶绿素a浓度相比较,2004年8月19日的叶绿素a浓度处于年际较高水平。

主流的透明度半分析反演算法在渤、黄海的适用性评价

利用渤、黄海407组实测透明度（0．1～18．0 m）与遥感反射率光谱数据，评估了3种透明度半分析遥感反演算法在渤、黄海的适用性，包括基于709 nm 波段、基于560 nm 波段和基于固有光学量准分析算法的透明度半分析算法。结果表明：3种半分析算法均不适用于渤、黄海水体，透明度反演值的均方根误差（RMSE）都大于2．2 m，平均相对误差（APD）都高于68％。其中，基于560 nm 波段的半分析算法反演误差相对较小，RMSE为2．2～4．6 m，APD 为68．0～86．7％。

辽东湾水体吸收系数区域性半分析反演算法

水体吸收系数是影响水体光场分布的重要参数,在水色遥感探测中受到广泛关注。本文利用2012年9月辽东湾区域航次调查数据分析该区域水体各组分吸收系数的分布情况,结果表明,辽东湾水体中浮游植物含量相对较高。并利用该航次数据,建立了区域性半分析算法,该算法基于相邻波段间固有光学量的线性关系,首先通过遥感反射率反演得到550 nm波段的水体总吸收系数,再通过后向散射波段相关关系外推得到其他波段的总吸收系数。经独立测试数据检验,3个波段(412、443、550 nm)总吸收系数反演的平均相对误差分别为19.71%,17.99%,9.35%,说明区域性半分析算法能较好地估算研究区域的水体总吸收系数。本文还通过引入随机误差对算法稳定性进行了检验,结果表明算法具有较好的稳定性。

以改进的半分析光谱模型反演近海岸透明度

针对近海岸混浊水体透明度的分析和半分析算法中吸收系数和散射系数难以获得的难题,试图构建一个不需要计算吸收系数和散射系数且适用于近海透明度的半分析反演模型。基于Preisendorfer(1986)和Tyler(1968)提出的Zsd(Secchi depth)反演理论,综合490nm处垂直漫衰减系数Kd(490)和光束衰减系数c(490)与遥感反射率的关系,建立了以两波段遥感反射率比值和潮汐系数修正的适用于近海岸海水透明度反演的简易半分析光谱模型。将此半分析光谱模型应用于珠江口生态区(2012年10月21日—23日、2012年11月2日)和徐闻珊瑚礁自然保护区(2013年1月13日—14日)的透明度反演。利用同步实测数据验证发现,大潮期间,该模型计算的透明度与实测值整体偏高0.4m左右,小潮期间,该模型计算的透明度比实测值比较吻合。因此对该模型做了潮汐系数修正,潮汐修正后反演的透明度与实测数值的决定系数为0.663,绝对平均误差为0.14m,相对平均误差为19.5%。综合表明,该模型只需要490与560nm两个波段处遥感反射率的比值即可完成透明度的反演,且模型相对简便,透明度反演精度相对较高。

水体透明度遥感反演算法研究进展

水体透明度(Secchi Disk depth,SDD)是水环境监测的重要参数,遥感技术对于监测水体透明度具有重要的应用前景。本文旨在分类和比较当前用于监测水体透明度的算法,并提出未来研究的方向,以推动水环境监测技术的进一步发展。文章对目前检索水体透明度的算法进行分类和比较。其中,经验算法、半分析算法和机器学习算法是目前研究的主要方向。通过分析算法特性和优缺点,提出未来研究的重点和方向。经验算法基于透明度与光谱数据、叶绿素a浓度等的相关性,半分析算法基于水下能见度理论,机器学习算法则基于更优的数据特征学习能力。不同算法具有各自的适用范围和限制。未来的研究应该着重于整合多源遥感数据,改进QAA(quasi-analytical-algorithm),深入分析光学参数与水体透明度的关系,将机器学习算法应用到水体透明度模型的建立中,以建立具有高精度、适用性广的反演模型。

凸半无限规划的一个新的割平面算法(英文)

基于非线性规划和割平面方法 ,给出了凸半无限规划问题的一个分析中央割平面算法 (ACCPM) .该算法不需要在每一次迭代时计算所有的约束数值 ,而只需要求解一个中央割平面 ,从而使得问题的求解规模变小 ,这种算法对于求解可行域结构比较复杂的半无限规划非常有效 ,最后给出算法的收敛性证明 .

基于QAA和GSM算法的水库水体吸收系数反演

本文基于13组不同季节获得的遥感反射率、水体各组分吸收系数的实测数据,对QAA和GSM算法在水库水体的吸收系数反演进行了检验。以水样测量值为参考,两种算法在本研究水体中的反演成效与他人在其它水域的研究结果相当。对于443 nm的总吸收系数,QAA算法的对数均方根误差为0.080,平均相对误差为19.446,对数平均偏差为0.069;GSM算法的对数均方根误差为0.165,平均相对误差为38.834,对数平均偏差为0.088。两种算法中的部分经验参数与实测值之间的差异是产生反演误差的主要原因,为了提高反演精度,对算法中经验参数的更进一步区域化调整可能是必要的。

基于固有光学特性的北部湾透明度遥感反演及其检验

综合了固有光学量的反演和透明度与固有光学量的关系,构成了基于固有光学特性的透明度遥感算法。将此算法应用于北部湾的MODIS遥感数据,得到了该区域的透明度,并利用实测透明度对遥感反演结果进行了验证。通过对时间窗口为±48h,空间窗口为1km的30组实测与遥感匹配数据的统计分析(实测透明度在1.8～26.0m范围),得到平均百分比误差(ε)为22%,对数均方根误差(1og_RMSE)为0.121。而基于叶绿素的经验算法反演的透明度,ε为42%,log_RMSE为0.185。上述结果说明,至少对于北部湾这类近岸水体,海色遥感结合基于固有光学量的算法,可以实现较高准确度的透明度遥感反演。

非色素物质吸收光谱拟合方法比较

有色溶解有机物质(CDOM)与非色素颗粒物质的吸收皆有随波长增高而类指数函数递减的特征,二者统称非色素物质吸收,其光谱斜率S是海洋水色遥感半分析算法中的一个重要参数.本文基于现场实测数据,比较3种获取该参数的拟合方法,结果表明,增加背景参数K的非线性方法能够有效校正长波段散射的影响,与利用自然对数-线性方法以及一般非线性方法(不含背景参数K)比较,R2的标准偏差(SD)小,受水体类型的影响小.这一结果对于半分析算法的发展具有应用价值.

渤黄海水体漫衰减系数的遥感反演

【目的】针对中国渤黄海水体类型复杂的特性,建立一个同时适用于浑浊水域与清澈水域的漫衰减系数反演算法。【方法】利用2000年7月至2004年2月在中国近海海域现场测量的238组光谱数据,针对浑浊水域与清澈水域分别建立漫衰减系数的半分析算法和经验算法,并基于加权方法将两算法结合,构建水体联合算法。【结果】新建立的联合算法精度较高且较为稳定:算法的决定系数(R^2)达到0.891,均方根误差(RMSE)与平均绝对误差(MAPE)分别为0.543 m^(-1),26.77%。在误差敏感性分析中,半分析算法与经验算法的MAPE与RMSE在6%和0.06m-1以内。【结论】新的反演算法适用于我国渤黄海水体漫衰减系数K_d(490)的反演。

胶州湾水体悬浮物浓度遥感反演模式优化研究

为了及时、准确的了解胶州湾水域总悬浮物情况,采用2001—2015年水面实测数据,选取HJ-1、MERIS、LandsatTM/ETM+三个不同卫星数据,通过ENVI软件分析计算TM/ETM数据的多波段组合与总悬浮物浓度之间的相关关系,选取相关系数最大者分别构建多元函数回归模型,对胶州湾总悬浮物浓度进行了遥感定量反演研究。结果表明,估算因子三波段模型432算法与悬浮物浓度的相关性最好(R2>0.8),反演精度较高,以此建立了悬浮物浓度三波段半分析+生物光学遥感反演模型,检验值R^2均高于0.85,并通过F检验法和均方根误差(RMSE)分析,证明误差的敏感性差,该模型相关系数及稳定性好。因此,三波段模型在这三种反演模型中精度最好。

基于GOCI数据的胶州湾水体透明度遥感反演及日变化研究

透明度是描述海洋和湖泊水体光学性质的一个重要参数。利用2017年5月16日胶州湾航次的现场实测数据和GOCI卫星影像,采用2种半分析算法Doron11和Lee15对水体透明度进行反演。研究表明,Lee15算法在胶州湾海域表现较好,透明度反演值与实测值之间的决定系数为0.98,均方根误差为0.02 m。选择当日8幅GOCI影像,利用Lee15算法反演获得胶州湾水体透明度日变化的时空分布特征。空间分布上,海域整体透明度较低(0~4 m),从湾内到湾外透明度呈现出逐渐增大的趋势。时间变化上,湾内水体透明度的变化受潮汐影响明显,湾外和湾口的变化由太阳天顶角主导,海域平均水体透明度的变化由太阳天顶角和潮汐共同作用。根据各采样点实测水体透明度与现场同步测量的其他环境因子的统计分析,胶州湾水体透明度的变化是多个环境因子共同作用的结果,与水深存在较强的正相关,相关系数达0.84,与其他环境因子均呈负相关关系。

黄东海及珠江口附近海域水体漫衰减系数反演

根据黄东海及珠江口附近海域17个航次的实测水下光谱剖面数据,建立了基于水体遥感反射比光谱数据与490nm波段水体漫衰减系数Kd的遥感反演算法。经实测数据检验,经验算法反演结果的平均相对误差为28.27%,均方根误差为0.35,相关系数为0.91;半分析算法反演结果的平均相对误差为31.53%,均方根误差为0.48,相关系数为0.83。通过采用实测数据对新算法和现有算法的比较,发现新建立的算法能取得更好的反演效果,新建立的模型中经验算法能取得比半分析算法更高的精度。考虑到半分析算法建立过程独立于实测的水体漫衰减数据,因此可以认为半分析算法比经验算法有更大的适用性。