基于遥感反射率分类的县浮物浓度反演模型构建——以三湖一库为例的中期报告.docx

基于遥感反射率分类的县浮物浓度反演模型构建——以三湖一库为例的中期报告 项目背景： 由于水体中的浮游生物和有机物质的含量是浮游植物生产活动的直接反映，所以水质指标中的浮游生物浓度是衡量水体水质状况的重要指标之一。而野外调查虽然可一定程度上反映浮游生物的分布状况，但其数据获取周期长、工作量大、不适合动态监测。而卫星遥感作为一种非接触型、快速、遍地覆盖的数据采集方法，自然成为动态监测浮游生物浓度的重要数据源。常用的遥感浮游生物浓度反演方法，主要基于遥感影像的一些特征参数，如总体反射率、蓝绿波段反射率、水体颜色等构建模型。然而，这些方法由于仅考虑了浮游生物与水体剩余部分之间的比例关系，而未能充分考虑复杂水体环境对反演结果的影响，在实际应用中，其估算结果常受干扰较大，模型构建仍存在很大挑战。 研究目的： 本项目旨在基于遥感反射率分类，探索一种新的县浮物浓度反演模型，以三湖一库为例，建立针对中国内陆水体特征的浮游生物浓度反演方法，并探讨影响浮游生物反演的主要因素。 研究内容： 1. 对三湖一库地区的高分辨率遥感影像进行处理，提取影像中的反射率信息。 2. 基于反射率分类方法，将水体区域划分为多个类别，并统计每个类别的反射率特征。 3. 借鉴前人的经验，建立适合中国内陆水体特征的浮游生物浓度反演模型，并利用提取的反射率特征，进行模型参数优化与模型评价。 4. 利用模型反演浮游生物浓度，并结合实际观测数据，验证模型的合理性。 5. 探讨影响浮游生物反演的主要因素，为结合水体环境特点提高浮游生物浓度反演精度提供思路。 研究意义： 该研究通过基于反射率分类的浮游生物浓度反演方法，探索中国内陆水体的浮游生物特征以及环境特点对反演精度的影响，有助于提高浮游生物浓度反演精度，并为水质监测提供有力支持。