北冰洋固有光学特性遥感反演研究

基于北极地区2009年波弗特海、2010年和2011年楚科奇海巡航所收集的生物光学数据集,验证半分析反演模型QAA_V6(Quasi-Analytical Algorithm)、半分析海洋水色模型(Garver-Siegel-Maritorena,GSM)和线性矩阵求逆模型(The Linear Matrix Inversion Algorithm,LMI)反演北冰洋固有光学特性的性能。结果表明,QAA_V6模型的反演结果最理想,GSM模型次之,LMI模型并不适合北冰洋的反演。通过分析北冰洋特有的光学特性和误差产生原因,对QAA_V6模型进行优化。在443 nm处,a_(dg)的均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MRE)分别为0.10和0.27,a的RMSE和MRE分别为0.13和0.18,a_(ph)的RMSE和MRE分别为0.03和0.65,a_(dg)和a的R^(2)均为0.86,a_(ph)的R^(2)为0.63。改进后的QAA_V6模型表现出更好的反演结果,为北冰洋生物光学特性的研究提供了参考,促进了生物光学模型的开发与利用。

基于哨兵2数据的2019-2021年三亚河水体透明度数据集

水体透明度是环保部门最关心的重要水质参数之一,反映水体浑浊程度,对水体初级生产力与水生态系统具有重要影响。作为典型海岛独立水系,海南省总体地表内陆水体水资源较丰富,河流径流充沛,但受干湿季风和地形影响具有时空分布不均的特点,目前针对海南岛内陆水体水质研究相对较少。本文以海南省三亚市三亚河为研究区,基于GEE云计算平台和Google云存储的哨兵2地表反射率数据,采用基于QAAv6的透明度半解析模型反演2019-2021年三亚河时间序列透明度。对于三亚河水体动态提取,采用归一化水体指数NDWI与OTUS自动化阈值分割相结合的算法提取细小河流水体。数据以GeoTiff栅格格式存储,同时保存了像元透明度值和坐标信息,便于相关的地理信息系统软件读取和分析。基于GEE云数据库反演水体长时序透明度,具有高效快速的优势。本数据集可以为三亚河水质监测、水体污染治理及水生态保护等提供重要科学依据。

基于QAA模型的岱海悬浮物浓度遥感反演

为反演岱海颗粒物后向散射系数和悬浮物浓度,在获得2017年8月10日水面以上遥感反射率R_(rs)(λ)、去水吸收系数an-w(λ)和悬浮物浓度C_(SM)等40组实测数据的基础上,基于QAA(quasi-analytical algorithm)模型,选取参考波长λ_0,反推出颗粒物后向散射系数b_(bp)(λ)并对其幂指数Y拟合,构建改进的QAA模型,并建立基于b_(bp)(λ)的C_(SM)反演模型。将改进的QAA模型应用于Sentinel 3 A OLCI遥感数据,得到岱海C_(SM)空间分布图。结果表明:710 nm适为参考波长;反推出的40组Y范围为0.99～2.65,与水下反射率之比r_(rs)(400)/r_(rs)(560)的线性拟合精度R^2为0.851;在400,440,560 nm等处an-w(λ)反演结果的平均相对误差均在7%以下;b_(bp)(665)与C_(SM)线性拟合精度R^2为0.915,平均绝对误差和相对误差分别为4.44 mg/L和9.73%;岱海悬浮物浓度呈现从中心到边缘逐渐增高的空间分布规律。