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1、叶绿素含量遥感监测武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 叶绿素含量遥感监测实例实例本例使用1998年10月30日的SeaWiFS数据，采用经验模型、神经网络模型和光谱混合分析三种方法计算台湾海峡叶绿素浓度。武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 叶绿素含量遥感监测实例实例SeaWiFS是SeaStar携带的宽视场海洋水色扫描仪，有8个光谱波段，经过带通滤波，16波段的带宽达到20nm，7、8波段的带宽为40nm。下表列出了SeaWiFS的8个波段的中心波长及特殊用途。 SeaWiFS数据特征武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆
2、聪巫兆聪 叶绿素含量遥感监测实例实例SeaBAM数据实测样本SeaBAM是NASA成立的一个工作组，主要任务是确定一种适合SeaWiFS数据使用的全球叶绿素浓度算法。SeaBAM由全球非极地地区站点所测的919个遥感反射率数据组成，包括叶绿素浓度范围从0.01932.79mg/m3，其中大部分为一类水体，约20个测自海岸带二类水体。有两个测点的数据与其他数据不相容，相差太大，所以被去掉，剩下917个数据。尽管SeaBAM数据是目前最全面的水体叶绿素遥感反射率数据，它仍有一些不足，例如数据主要采集于中低叶绿素浓度的海区，没有高叶绿素浓度的数据;一些数据测自水面，而大部分数据由水中测量的值推断而来
3、，将所有的辐射亮度值转换为水面遥感反射率;一些测量数据用520nm和565nm波段的值代替510nm和555nm波段的值，555nm波段的反射率由555nm波段的测值计算转换而来，而510m波段的值直接由520m波段的测值代替。武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 叶绿素含量遥感监测实例实例历史统计资料历史统计资料 据历史统计资料，台湾海峡中北部叶绿素a含量周年变化峰期在秋春季，低值在夏冬季，各层次浓度均在10月和4月出现高峰。秋季随东北季风增强，浙闽沿岸水影响范围逐渐扩大，海区营养盐含量升高，NO3-N平均含量达4.28mol/L，为海区秋季浮游植物生长和繁殖提供了
4、有利条件。叶绿素a含量达全年最高值，季平均含量达1.67g/L，变化范围在0.506.04g/L之间。由于各水系消长的影响较复杂，海区叶绿素a分布很不均匀。受沿岸水影响的海区北部叶绿素a含量高于受暖流水控制的南部海区，上层和表层水中叶绿素a含量高于下层和低层，形成上高下低、西北部高东南部低的分布趋势。10月海区叶绿素a含量普遍较高，平均达2.16g/L，为全年最高，这与浮游植物的秋季生长高峰一致，但分布不均匀，呈明显的斑块状。表层至30m层含量分布相似，平均浓度为2.51g/L。小于1.0g/L的低值区出现在海区南部中央和东北部局部范围，其余部分含量几乎都大于2.5g/L，最高含量区在闽江口附
5、近，含量达6.0g/L以上。武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 叶绿素含量遥感监测实例实例数据预处理主要指大气校正。大气校正算法是为了消除大气的影响，并将原始影像的辐射亮度数据转换成反射率，其结果是使得影像数据的每一个像元值都代表一个反射光谱。本例使用平地校正法。主要步骤是先选择一块地形平坦，光谱特征类似且光谱曲线也较平坦的区域，并且选择的区域应是影像中亮度值较大的区域以避免数据信噪比的降低。然后将每个波段的像元值除以这个波段平地区的平均值。通过校正，得到遥感影像的反射率。数据预处理数据预处理武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 叶绿素含量
6、遥感监测实例实例式中，R=lg(R490/R555)。下图为用经验模型计算所得台湾海峡叶绿素浓度分布图。其中最大值为5.9g/L，在大陆沿岸，最小值为0.628g/L。从叶绿素浓度的分布来看，整体呈条带状分布，离大陆越远，浓度越低。大陆沿岸和台湾岛西侧最大，在25g/L之间，大部分浓度在23g/L之间。离大陆稍远，叶绿素浓度降到12g/L之间，离大陆更远以及台湾岛东侧，叶绿素浓度为1g/L以下。 采用SeaBAM推荐的二波段比值三次多项式模型计算：用经验模型计算叶绿素浓度武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 叶绿素含量遥感监测实例实例武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥
7、感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 3. 叶绿素含量遥感监测实例实例用神经网络模型计算叶绿素浓度用神经网络模型计算叶绿素浓度 神经网络模型结构网络为多重前馈网络。为减少计算量，确定模型为3层网络，下图表示的是本例所用的神经网结构，每一个输人结点对应于一个SeaWiFS的一个波段的反射率。武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 从计算结果来看，海峡叶绿素浓度的范围总体为012g/L，其中海峡中间大部分区域的叶绿素浓度在12g/L之间，叶绿素浓度小于1的区域只分布在大陆沿岸附近。大陆沿岸有小部分区域叶绿素浓度较大，为5g/L以上，还有一部分区域的计算结果为负值。这是由于我国沿海属
8、于高浓度泥沙含量的大陆架海水，含有大量的泥沙，海面上的向上反射光信息中以泥沙含量为主，由叶绿素吸收和反射的特征波长的信息被淡化，使得用于计算的光谱特征值与用于训练的典型实测光谱值有较大的差异，因此计算误差较大。 武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 3. 叶绿素含量遥感监测实例实例武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 3. 叶绿素含量遥感监测实例实例用光谱混合分析法计算叶绿素浓度 选用SeaBAM数据中的叶绿素最高浓度32.787g/L和最低浓度0.02g/L作为光谱混合分析的终端组分，根据SeaBAM中不同叶绿素浓度水体在5个可见光波段的反
9、射率，分别计算不同叶绿素浓度下高浓度组分的光谱特征在遥感反射率中所占的比例fhigh： 武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 3. 叶绿素含量遥感监测实例实例 根据表中不同浓度水体的fhigh值与浓度的对应关系，得到方程: 将SeaWiFS影像数据用光谱混合分析计算出每个像元的fhigh值，用上式计算出每个像元的叶绿素浓度，得到台湾海峡叶绿素浓度分布图，最大浓度为10.66g/L，分布于台湾海峡南部大陆附近，最小浓度为小于0.05g/L，位于台湾岛东侧。由光谱混合分析得到的叶绿素浓度分布与经验模型的计算结果类似，都是大陆沿岸叶绿素浓度最大，离大陆越远，叶绿素浓度越小，
10、台湾岛东侧叶绿素浓度最小，只是浓度范围有所不同，由光谱混合分析所得结果的最小值更小，最大值更大，但只是少数像元是极值，而绝大部分区域浓度相差不大，都在15g/L之间。 武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 3. 叶绿素含量遥感监测实例实例武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪 对于遥感估算水体叶绿素浓度，国内外学者做了大量的研究，建立了不少遥感数据与不同叶绿素浓度的水体光谱间的数学模型。但因水中叶绿素光谱信号相对较弱，加上悬浮固体含量的影响，目前遥感估算水中叶绿素含量精度不高、平均相对误差约20%30%。为了有效地研究海洋水色的初级生产力叶绿素浓度，海洋遥感卫星携带了专门研究海洋水色的高光谱分辨率仪器海岸带水色扫描仪(CZCS)等。选取更为合适的中心波长，且波段间隔很窄(20nm左右)；高光谱或荧光水色扫描仪(0.430.80m内共288个波段，波段间隔达2.5nm)，可以获得单个像元近似连续的光谱曲线，使观测精度大大提高。4. 叶绿素含量遥感监测的其它方法的其它方法武汉大学遥感信息工程学院武汉大学遥感信息工程学院 巫兆聪巫兆聪
