高光譜遙感內陸水質監測研究

時間：2007-03-16 來源：中國科學院遙感應用研究所，遙感科學國家重點實驗室，北京 作者：張兵、李俊生、鄭蘭芬 童慶禧

摘 要:隨著水質污染問題的日漸嚴重，水質監測已成為社會經濟可持續發展必須解決的重大問題。遙感技術以其獨特的優勢為水質監測和研究開辟了新的途徑，它可以實現水質快速、大范圍、低成本、周期性動態監側。然而，由于內陸水體的光學特性比較復雜，與大洋水體遙感研究相比，內陸水體的遙感監測始終是一個技術難點。當前內陸水質遙感監測的一個重要發展趨勢就是高光譜遙感圖像數據的越來越廣泛的應用。內陸和近岸水體光譜特性復雜多變，只有高光譜分辨率的遙感數據才能更加有效地捕捉這些光譜信息，從而提高內陸水質監測的精度。利用遙感數據反演水質參數通常有三種方法，即經驗方法、半經驗方法和基于生物光學模型(水中輻射傳輸模型)的分析方法。與經驗和半經驗方法相比，分析方法具有明確的物理意義，其通用性和反演的精度要更高。不過，分析方法的建立需要大量水面實測數據的支持，而且模型中仍然有一些假設和有待完善的地方。本研究以富營養化污染比較嚴重的太湖梅梁灣為試驗區，在16個水面采樣點測量了水面光譜，并采集水樣后送到實驗室內測量水質參數和固有光學量。在分析、總結了太湖梅梁灣水體表觀光學特性和固有光學特性的基礎上，建立了同時反演三種典型水質參數—葉綠素、懸浮物和黃色物質的基于生物光學模型的分析方法，并取得了較好的反演精度。試驗表明，在內陸水質參數遙感監測中，高光譜遙感數據是最佳的數據，基于生物光學模型的分析方法是反演算法的發展趨勢。本文的研究工作為業務化運行的內陸水質監測奠定了理論和方法上的基礎。

關鍵詞:高光譜，水質監測，內陸水體，生物光學模型，分析方法

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