湛江湾水体颗粒物后向散射特性及其遥感反演研究

湛江湾2018年1月的原位调查,获得了原位遥感反射率(Rrs)、颗粒物后向散射系数(b_(bp))、叶绿素a(Chl a)和无机悬浮颗粒物(ISM)浓度等参数,分析了湛江湾水体颗粒物后向散射特性,并对颗粒物后向散射系数进行了遥感反演研究。研究结果显示:在研究区域观察到表层水体6个波段(420, 442, 470, 510, 590和700 nm)颗粒物后向散射系数的变异系数均在50%~60%之间,其变化范围为0.026 1~0.211 2 m^(-1),这意味着水体光学性质的复杂性。为了更好地量化b_(bp)的光谱特性,研究以510 nm为参考波段构建了b_(bp)幂函数光谱模型,获得的光谱模型斜率指数n=1.55。研究发现b_(bp)(510)与ISM呈现乘幂关系,与颗粒物组成(Chla/ISM)呈现指数关系,决定系数R2分别为0.74和0.62,表明研究区域颗粒物后向散射系数一阶驱动因子主要为无机悬浮颗粒物浓度,二阶驱动因子颗粒物组成对b_(bp)(510)变异也具有重要的贡献。为了准确估算湛江湾颗粒物后向散射系数,研究基于原位遥感反射率构建了随机森林模型,并与QAA-v6、 QAA-RGB和QAA-705三种半分析算法进行对比。随机森林模型的R2为0.86,平均绝对百分比误差MAPE为12%,均方根误差RMSE为0.02 m^(-1), QAA-v6、 QAA-RGB和QAA-705三种半分析算法R2分别为0.63、 0.71和0.53, MAPE分别为186%、 117%和243%, RMSE分别为0.16、 0.09和0.18 m^(-1),三种半分析算法虽然也具有较高的R2,但估计值和测量值之间存在显著差异,且MAPE和RMSE也较大,三种半分析算法显著低于随机森林方法的反演精度,表明运用遥感反演湛江湾b_(bp),随机森林方法具有较大的应用潜力。