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        基于Landsat-8衛(wèi)星遙感反演內(nèi)陸河湖水質(zhì)參數(shù)

        2023-03-03 12:05:34鞏彩蘭
        江蘇水利 2023年2期
        關(guān)鍵詞:類水反射率反演

        錢 進(jìn),李 瀾,姚 敏,鞏彩蘭

        (1.江蘇省水文水資源勘測(cè)局,江蘇 南京 210029;2.中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所,上海 200083)

        1 概述

        遙感技術(shù)是通過(guò)衛(wèi)星探測(cè)從地球表面獲取電磁輻射來(lái)計(jì)算表觀參數(shù),具有空間覆蓋面廣、實(shí)時(shí)連續(xù)、效率高等優(yōu)勢(shì)。采用遙感方法監(jiān)測(cè)水體,為內(nèi)陸水體水質(zhì)監(jiān)測(cè)提供了新的途徑[1],水質(zhì)遙感反演研究也廣泛開(kāi)展。楊榮等[2]使用HJ-1A衛(wèi)星CCD1數(shù)據(jù),以滇池為研究區(qū),對(duì)懸浮物、葉綠素a的遙感定量反演進(jìn)行了研究;冼翠玲等[3]以溫瑞塘河為研究對(duì)象,利用高分辨率遙感數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)水質(zhì)數(shù)據(jù)建立了TN和TP 2個(gè)水質(zhì)參數(shù)的遙感反演模型。

        除了自然形成的河流和湖泊之外,人工水體在城市地表水中占很大比例,縱橫交錯(cuò),形成河網(wǎng)。內(nèi)陸水體如城市河網(wǎng)因水體更為細(xì)小、流動(dòng)性強(qiáng)、易受城市復(fù)雜地物的影響,對(duì)遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率和光譜分辨率要求更高,并且衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)易受到重復(fù)周期、天氣、分辨率等影響,難以快速準(zhǔn)確獲得水質(zhì)參數(shù)[4]。無(wú)人機(jī)遙感具有機(jī)動(dòng)靈活、操作簡(jiǎn)便、分辨率高、時(shí)效性高的技術(shù)特點(diǎn),結(jié)合遙感技術(shù)可彌補(bǔ)衛(wèi)星遙感水體監(jiān)測(cè)的不足。楊振等[5]結(jié)合無(wú)人機(jī)高光譜遙感數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)建立水體懸浮物質(zhì)量濃度和濁度的空間分布圖,實(shí)現(xiàn)了水質(zhì)參數(shù)可視化。

        本文以太湖主體湖區(qū)為研究區(qū),并選取8條內(nèi)陸水體進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測(cè)研究,8條內(nèi)陸水體分別是官瀆港、洪巷港、望虞河、棉堤橋、連湖港、沙塘河橋、東茭嘴、雅浦河。本研究利用Landsat-8衛(wèi)星[6]OLI數(shù)據(jù)和無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)與地面實(shí)測(cè)水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,通過(guò)建立水質(zhì)參數(shù)反演算法,對(duì)研究區(qū)內(nèi)水質(zhì)參數(shù)的定量反演進(jìn)行研究,通過(guò)分析各水質(zhì)參數(shù)與遙感數(shù)據(jù)波段組合,選取出高擬合度的水質(zhì)參數(shù)反演模型。

        2 數(shù)據(jù)處理

        2.1 采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)

        首先基于“水面之上法”,研究使用美國(guó)ASD公司生產(chǎn)的FieldSpe4地物光譜儀測(cè)量350~900 nm(間隔1 nm)范圍的遙感反射率(Rrs,Reomte sensing of reflectance),并按照GB/T 36540—2018水體可見(jiàn)光-短波紅外光譜反射率測(cè)量的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量。再根據(jù)衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間或無(wú)人機(jī)飛行時(shí)間同步實(shí)地采取水樣數(shù)據(jù),代入實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行分析獲得各水質(zhì)參數(shù)的質(zhì)量濃度。

        實(shí)測(cè)水質(zhì)數(shù)據(jù)來(lái)自太湖主體湖區(qū)分布均勻的32個(gè)常規(guī)采樣點(diǎn)。本研究利用2019年1月至2021年2月間各采樣點(diǎn)的歷史水質(zhì)數(shù)據(jù),采集的水質(zhì)數(shù)據(jù)包括溫度、CODMn、DO、TN、TP、NH3-N、透明度、Chl-a、懸浮物濃度等參數(shù)。本研究主要討論CODMn、DO、TN、TP和NH3-N這5個(gè)水質(zhì)參數(shù)的反演規(guī)律。

        2.2 遙感數(shù)據(jù)

        本研究使用的遙感數(shù)據(jù)源為L(zhǎng)andsat-8衛(wèi)星OLI傳感器。表1為L(zhǎng)andsat-8衛(wèi)星的技術(shù)參數(shù)表。選用2020年5月3日的一景OLI影像,作為反演模型的應(yīng)用。該圖像拍攝時(shí)間在本研究選用的歷史實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)時(shí)間之內(nèi),且晴朗少云(云覆蓋度1.25%),影像質(zhì)量較好,適合提取光譜信息并進(jìn)行水質(zhì)反演。

        表1 Landsat-8技術(shù)參數(shù)

        遙感圖像預(yù)處理能夠保證探測(cè)器的輸出可以反映被測(cè)量目標(biāo)的真實(shí)變化,校正探測(cè)器性能的自然衰變對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響,并能消除幾何畸變、大氣消光等現(xiàn)象,從而獲取感興趣的目標(biāo)區(qū)域圖像。因此,首先應(yīng)對(duì)遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理。本研究主要進(jìn)行的預(yù)處理包括輻射定標(biāo)、大氣校正、圖像去噪和水體提取。通過(guò)預(yù)處理,獲得可進(jìn)行波段間運(yùn)算的太湖主體湖區(qū)影像數(shù)據(jù)。

        2.3 無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)

        與衛(wèi)星遙感影像相比,搭載在無(wú)人機(jī)上的高光譜傳感器獲取的影像在處理過(guò)程上較為簡(jiǎn)便,可省去復(fù)雜繁瑣的大氣校正過(guò)程,只需采用與多光譜傳感器配套的軟件將獲取的影像導(dǎo)出,進(jìn)行幾何校正和輻亮度與反射率的校正后即可得到光譜反射率數(shù)據(jù)。本研究使用的無(wú)人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)及性能參數(shù)見(jiàn)表2所示。

        表2 無(wú)人機(jī)成像系統(tǒng)成像參數(shù)性能

        3 模型構(gòu)建

        以研究區(qū)采樣點(diǎn)實(shí)測(cè)水質(zhì)數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)的遙感傳感器和無(wú)人機(jī)等效光譜反射率數(shù)據(jù)建立了多元回歸模型,根據(jù)各個(gè)模型計(jì)算各采樣點(diǎn)的水質(zhì)參數(shù)值,并以相關(guān)系數(shù)R2來(lái)評(píng)估模型精度。

        3.1 反射率確定

        3.1.1 遙感數(shù)據(jù)反射率轉(zhuǎn)換

        獲取采樣點(diǎn)水體實(shí)測(cè)光譜反射率后,根據(jù)OLI的光譜響應(yīng)函數(shù),首先將實(shí)測(cè)水體反射率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為遙感傳感器的等效反射率,計(jì)算方法如公式(1)所示:

        式中:λ為波長(zhǎng);SF(λ)為OLI的光譜響應(yīng)函數(shù);r(λ)為實(shí)測(cè)水體反射率;R為計(jì)算后的等效反射率。

        3.1.2 無(wú)人機(jī)反射率

        實(shí)驗(yàn)飛行前鋪設(shè)不同反射率的靶標(biāo),再采用經(jīng)驗(yàn)線性校正法進(jìn)行反射率計(jì)算。反射率=增益×DN值+偏置(圖1)。

        圖1 計(jì)算得到的增益和偏置

        3.2 水質(zhì)參數(shù)分布與相關(guān)性分析

        在計(jì)算水體等效反射率后,對(duì)實(shí)測(cè)水質(zhì)進(jìn)行處理和分析,得到各水質(zhì)參數(shù)分布情況見(jiàn)表3。

        表3 水質(zhì)參數(shù)分布情況 單位:mg/L

        3.3 特征波段選擇與建模

        CODMn:根據(jù)經(jīng)驗(yàn)分析,CODMn與綠光和近紅外的歸一化系數(shù)具有較好的線性關(guān)系。其特征波段與CODMn的關(guān)系如圖2(a)所示。

        DO:根據(jù)經(jīng)驗(yàn)分析,DO的平方根與(紅-近紅)/(綠-近紅)存在一定的線性關(guān)系。其特征波段與DO的關(guān)系如圖2(b)所示。

        TN:根據(jù)經(jīng)驗(yàn)分析,TN與紅綠光比值具有線性關(guān)系。其特征波段與TN的關(guān)系如圖2(c)所示。

        TP:根據(jù)經(jīng)驗(yàn)分析,TP與(紅-藍(lán))/(綠-近紅)的線性關(guān)系較強(qiáng)。其特征波段與TP的關(guān)系如圖2(d)所示。

        NH3-N:根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析NH3-N與TN相關(guān)性強(qiáng),因此可以用TN的特征波段作為NH3-N的特征波段。其特征波段與NH3-N的關(guān)系如圖2(e)所示。

        圖2 特征波段組合與水質(zhì)參數(shù)的線性關(guān)系

        最終得到的各水質(zhì)參數(shù)的反演模型和擬合優(yōu)度R2見(jiàn)公式(2)~(6)。

        4 結(jié)果應(yīng)用

        4.1 衛(wèi)星影像水質(zhì)參數(shù)反演結(jié)果及精度評(píng)定

        利用2020年5月3日的Landsat-8衛(wèi)星OLI數(shù)據(jù),應(yīng)用本研究構(gòu)建的相應(yīng)模型,以水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)類別為劃分依據(jù),得到太湖主體湖區(qū)CODMn、DO、TN、TP和NH3-N質(zhì)量濃度的空間分布圖,如圖3所示。

        圖3 5種水質(zhì)參數(shù)的空間分布

        可以看出,太湖湖區(qū)大部分CODMn≤4mg/L,符合Ⅰ、Ⅱ類水的標(biāo)準(zhǔn),湖西部區(qū)域的高錳酸鹽指數(shù)較高、部分區(qū)域有Ⅴ類水的標(biāo)準(zhǔn);從DO質(zhì)量濃度來(lái)看,湖區(qū)大部分區(qū)域的DO質(zhì)量濃度值均≥6mg/L,屬于Ⅰ、Ⅱ類水,西部湖區(qū)存在部分水體滿足Ⅲ、Ⅳ類水的標(biāo)準(zhǔn);就TN質(zhì)量濃度而言,水體可見(jiàn)清晰的類別差異,除西部部分區(qū)域,其余大部的TN質(zhì)量濃度已達(dá)Ⅴ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)、少部區(qū)域劣Ⅴ類;由TP和NH3-N的空間分布圖可見(jiàn),這2種水質(zhì)質(zhì)量濃度很低,太湖湖區(qū)絕大部分達(dá)到Ⅰ、Ⅱ類水質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)。

        對(duì)于反演模型的精度評(píng)定,主要用了均方根誤差(RootMean Squared Error,RMSE)、平均相對(duì)誤差百分比(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)、平均絕對(duì)誤差(Mean Absolute Error,MAE),RMSE是MSE的算數(shù)平方根,表示反演值與實(shí)測(cè)值的偏差程度。MAE是絕對(duì)誤差的平均值,能更好地表現(xiàn)反演值與實(shí)測(cè)值誤差的實(shí)際情況。這些指標(biāo)已經(jīng)被證實(shí)能夠較為完整地評(píng)估水體水質(zhì)遙感的算法性能。

        式中:N為樣本數(shù);yi為反演值;yi是實(shí)測(cè)值。MAE在計(jì)算時(shí)進(jìn)行l(wèi)og10變換是為了更好地評(píng)估非高斯分布的數(shù)據(jù)集。MAPE計(jì)算的是絕對(duì)值,但可以轉(zhuǎn)換為百分比。

        選擇時(shí)間為2020年11月9日的影像與地面采樣的數(shù)據(jù)對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,將各水質(zhì)參數(shù)測(cè)量真值與模型反演值對(duì)照,32個(gè)點(diǎn)的平均誤差如表4所示。從表4可以看出,DO和TP的反演誤差較小,模型反演精度較高。TN的反演誤差較大,在該時(shí)刻的反演精度較差。分析誤差較大的原因在于選取的驗(yàn)證數(shù)據(jù)量較少,在本研究中只使用了2020年11月9日的實(shí)測(cè)水質(zhì)參數(shù)真值與遙感影像模型反演值,不能完全說(shuō)明模型的精確性。另外,誤差來(lái)源也有實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與真實(shí)參數(shù)值的誤差,遙感影像預(yù)處理帶來(lái)的誤差以及本研究構(gòu)建的模型本身誤差。

        表4 32個(gè)點(diǎn)的平均誤差

        4.2 無(wú)人機(jī)影像水質(zhì)參數(shù)反演結(jié)果及精度評(píng)定

        應(yīng)用本研究構(gòu)建的相應(yīng)模型,以水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)類別為劃分依據(jù),得到的各個(gè)無(wú)人機(jī)影像成像時(shí)刻的水質(zhì)參數(shù)的反演結(jié)果如表5所示。

        表5 無(wú)人機(jī)影像水質(zhì)反演結(jié)果

        根據(jù)反演結(jié)果顯示,內(nèi)陸水體的CODMn大部分符合Ⅰ、Ⅱ類水的標(biāo)準(zhǔn),望虞河與棉堤橋的指數(shù)較高,滿足Ⅲ、Ⅳ類水的標(biāo)準(zhǔn);DO指數(shù)較好,只有連湖港部分水體未達(dá)到Ⅰ、Ⅱ類水的標(biāo)準(zhǔn);TN指數(shù)不理想,內(nèi)陸水體大部分只達(dá)到劣Ⅴ類標(biāo)準(zhǔn),少部分水體滿足Ⅴ類標(biāo)準(zhǔn);TP指數(shù)和NH3-N指數(shù)水平在內(nèi)陸水體中大體一致,大部分為Ⅰ、Ⅱ類水的標(biāo)準(zhǔn),少部分達(dá)到Ⅲ、Ⅳ類水的標(biāo)準(zhǔn),只有連湖港TP指數(shù)為劣Ⅴ類標(biāo)準(zhǔn)。

        選擇無(wú)人機(jī)飛行監(jiān)測(cè)過(guò)的一定數(shù)量樣本,利用MAPE、MAE、RMSE指標(biāo)對(duì)反演結(jié)果進(jìn)行精度評(píng)定,結(jié)果如表6所示。

        表6 精度評(píng)定結(jié)果

        5 分析

        本研究利用Landsat8衛(wèi)星OLI數(shù)據(jù)和無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù),以太湖為研究區(qū),采用遙感方法特征波段選擇與采樣點(diǎn)實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法,通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析,研究了太湖CODMn、DO、TN、TP和NH3-N等5項(xiàng)水質(zhì)參數(shù)的遙感定量反演規(guī)律,分別構(gòu)建了高擬合度的水質(zhì)參數(shù)反演模型應(yīng)用于遙感圖像中,衛(wèi)星影像得到的太湖水質(zhì)質(zhì)量濃度反演結(jié)果和無(wú)人機(jī)影像所覆蓋太湖邊緣河流水質(zhì)反演結(jié)果非常一致,形成了這5項(xiàng)水質(zhì)參數(shù)的空間分布圖,對(duì)太湖湖區(qū)的水質(zhì)狀況進(jìn)行了評(píng)估。綜合本文的研究結(jié)果,可得到以下結(jié)論:太湖主體湖區(qū)的TP和NH3-N質(zhì)量濃度值很低,DO質(zhì)量濃度較高,從TP、NH3-N和DO指標(biāo)來(lái)看,基本達(dá)到Ⅰ、Ⅱ類水的水平。

        理論研究和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證均證明,無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)在水質(zhì)要素反演中應(yīng)用是可行的,可以針對(duì)一些區(qū)域面積較小的水體進(jìn)行水質(zhì)參數(shù)的反演估測(cè)。此外,利用無(wú)人機(jī)遙感影像結(jié)合衛(wèi)星波段建模算法進(jìn)行水質(zhì)參數(shù)質(zhì)量濃度反演,可以得到更加準(zhǔn)確的水質(zhì)參數(shù)空間分布情況,對(duì)于準(zhǔn)確評(píng)估水域水質(zhì)參數(shù)的時(shí)空變化和進(jìn)行水域治理等具有重要的應(yīng)用價(jià)值和實(shí)際意義。

        在構(gòu)建水質(zhì)參數(shù)模型時(shí),僅通過(guò)經(jīng)驗(yàn)分析方法,缺少更多波段組合的可能性,使模型構(gòu)建過(guò)程存在局限性。因此,在今后的研究中將通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方法,尋找擬合度更高的波段組合,建立更高精度的水質(zhì)參數(shù)反演模型。

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