br>[0068] Rra是MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行瑞利散射校正，然后基于Hu等（2004)的研究將其轉(zhuǎn)換為瑞 利散射校正后的反射率：
[0070] 式中，q是校正臭氧和其他氣體吸收效應(yīng)后的傳感器輻射率，F(xiàn)。是獲取數(shù)據(jù)時(shí)的 大氣圈外太陽(yáng)福照度，Θ。是太陽(yáng)天頂角，R r是采用6S(例如Vermote等提出，1997)預(yù)測(cè)的 瑞麗反射率。
[0071] 基于輻射傳輸理論以及假定一個(gè)非耦合的海洋一大氣系統(tǒng)，Rra可以表達(dá)為：
[0072] Rrc= Ra+tatRtarget (6)
[0073] 式中，艮是氣溶膠反射率（包括來(lái)自于氣溶膠分子的相互作用），R ta_是野外實(shí) 測(cè)目標(biāo)（藻類(lèi)或者水體）的表面反射率，t。是從太陽(yáng)到目標(biāo)物的大氣透射率，t是從目標(biāo)物 到衛(wèi)星傳感器的大氣透射率。由于受風(fēng)和水流的影響，浮游藻類(lèi)通常呈現(xiàn)一種水面浮油的 形態(tài)，因此t可以看作浮游藻類(lèi)的光透射率。
[0074] 為了考察不同氣溶膠類(lèi)型及其厚度，以及衛(wèi)星觀測(cè)造成的影響，我們根據(jù)巢湖地 區(qū)在不同氣溶膠類(lèi)型及厚度、不同太陽(yáng)高度角、衛(wèi)星觀測(cè)角以及方位角對(duì)地面監(jiān)測(cè)的遙感 反射比與模擬的瑞利散射矯正后的1^之間的定量關(guān)系的影響（圖4)，并通過(guò)模擬數(shù)據(jù)確 定兩者之間的定量轉(zhuǎn)換模型。
[0075] 前述的氣溶膠類(lèi)型參照SeaDas的LUT的結(jié)果，氣溶膠厚度參照巢湖地區(qū)常年監(jiān)測(cè) 結(jié)果范圍，觀測(cè)角度則依靠巢湖的地理位置確定。
[0076] 5、構(gòu)建藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的MODIS遙感估算方法
[0077] 基于前述步驟和方法，基于模擬光譜數(shù)據(jù)的藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的估算算 法推廣至經(jīng)過(guò)瑞利散射矯正的MODIS衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)。基于該方法，可以準(zhǔn)確獲取富營(yíng)養(yǎng)化 湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布的結(jié)構(gòu)參數(shù)，通過(guò)獲取高斯垂向分布條件下單元水柱內(nèi)藻類(lèi)總存量 估算，即可得到全湖高斯垂向分布像元內(nèi)的藻類(lèi)總存量。
[0078] 基于瑞利散射校正后的數(shù)據(jù)，NDBI修正表達(dá)為，
[0079] NDBIRrc= (R rc (555) -Rrc (645)) / (Rrc (555) +Rrc (645)) (7)
[0080] 其中，Μλ)是經(jīng)過(guò)瑞利校正的λ波長(zhǎng)處的反射率。
[0081] 本例子中，基于圖3和圖4,可確定巢湖藻類(lèi)高斯垂向分布類(lèi)型的MODIS遙感識(shí)別 方法，如圖5所示。
[0082] 依據(jù)基于MODIS影像的瑞利散射矯正，結(jié)合圖5即可實(shí)現(xiàn)全影像中藻類(lèi)高斯垂向 分布類(lèi)型空間分布。具體流程主要如下：
[0083] ①對(duì)獲取的MODIS影像進(jìn)行了幾何糾正和輻射定標(biāo)計(jì)算，幾何糾正采用 Geographic Lat/Lon投影，結(jié)合遙感圖像IB數(shù)據(jù)中的經(jīng)煒度信息進(jìn)行校正，校正后的位置 精度可達(dá)到0. 5個(gè)像素。在ERDAS中利用湖泊矢量邊界，通過(guò)掩膜技術(shù)提取湖泊水域，除去 島嶼植被的影響，利用最近鄰法，將MODIS 500m影像數(shù)據(jù)重采樣為250m ;
[0084] ②MODIS影像中逐一像元計(jì)算其在band I (645nm)和band 4 (555nm)的Rrc值；
[0085] ③根據(jù)公式（4)逐一像元計(jì)算NDBI值；
[0086] ④結(jié)合前述的判斷方法即可得到藻類(lèi)高斯垂向分布類(lèi)型的空間分布。
[0087] ⑤將每個(gè)屬于高斯垂向分布類(lèi)型像兀的band I (645nm)、band 3 (469nm)和band 4(555nm)的艮。值輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，即可得到該像元的高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)（C。、σ、 Η)以及該像元水柱內(nèi)的藻類(lèi)總存量；
[0088] ⑥逐個(gè)計(jì)算每個(gè)藻類(lèi)高斯垂向分布的結(jié)構(gòu)參數(shù)及其藻類(lèi)總量，即可得到全湖高斯 垂向分布條件下的藻類(lèi)總存量。
[0089] 圖6示例性地給出了基于巢湖野外實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)模擬得到水體藻類(lèi)垂向分布與 實(shí)測(cè)藻類(lèi)垂向分布對(duì)比圖。
[0090] 通過(guò)上述方法即可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確獲取富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布的結(jié)構(gòu)參數(shù)，通 過(guò)獲取高斯垂向分布條件下單元水柱內(nèi)藻類(lèi)總存量估算，即可得到全湖高斯垂向分布像元 內(nèi)的藻類(lèi)總存量，并最終為水利、環(huán)保等部門(mén)的水資源管理、水環(huán)境保護(hù)的科學(xué)決策提供科 技支撐。
[0091] 雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例揭露如上，然其并非用以限定本發(fā)明。本發(fā)明所屬技 術(shù)領(lǐng)域中具有通常知識(shí)者，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作各種的更動(dòng)與潤(rùn)飾。因 此，本發(fā)明的保護(hù)范圍當(dāng)視權(quán)利要求書(shū)所界定者為準(zhǔn)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的MODIS遙感估算方法，其特征在 于，包括以下步驟： 1) 藻類(lèi)高斯垂向分布類(lèi)型的遙感識(shí)別方法及其函數(shù)表達(dá) 基于野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，綜合藻華識(shí)別指數(shù)NDBI及同步的外環(huán)境因子風(fēng)速，確定藻類(lèi)高斯 垂向分布的函數(shù)表達(dá)式，基于決策樹(shù)構(gòu)建遙感識(shí)別方法，其中前述野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)包括葉綠 素a垂向分布和水體表面光譜； 2) 構(gòu)建藻類(lèi)高斯垂向分布的地面光譜數(shù)據(jù)庫(kù) 設(shè)置不同的高斯垂向分布的結(jié)構(gòu)參數(shù)組合C。、σ、H，基于Hydrolight輻射傳輸模擬， 構(gòu)建不同藻類(lèi)高斯垂向分布的地面光譜數(shù)據(jù)庫(kù)； 3) 構(gòu)建湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的估算方法 利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，基于Hydrolight福射傳輸模擬數(shù)據(jù)，構(gòu)建湖泊藻類(lèi)高斯垂向分 布結(jié)構(gòu)參數(shù)（C。、σ、H)的估算方法； 4) 獲取Hydrolight模擬遙感反射比R"與模擬的瑞利散射矯正后、。之間的定量關(guān)系 基于巢湖地區(qū)在不同氣溶膠類(lèi)型及厚度、不同太陽(yáng)高度角、衛(wèi)星觀測(cè)角以及方位角對(duì) 地面監(jiān)測(cè)的遙感反射比與模擬的瑞利散射矯正后的1^之間的定量關(guān)系的影響，并通過(guò)模 擬數(shù)據(jù)確定兩者之間的定量轉(zhuǎn)換關(guān)系； 5) 構(gòu)建藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的M0DIS遙感估算方法 基于前述步驟和方法，將基于模擬光譜數(shù)據(jù)的藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的估算算法 推廣至經(jīng)過(guò)瑞利散射矯正的M0DIS衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，基于該方法，準(zhǔn)確獲取富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藻 類(lèi)高斯垂向分布的結(jié)構(gòu)參數(shù)，通過(guò)獲取藻類(lèi)高斯垂向分布條件下單元水柱內(nèi)藻類(lèi)總存量估 算，即可得到全湖高斯垂向分布像元內(nèi)的藻類(lèi)總存量。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的M0DIS遙感估算 方法，其特征在于，所述步驟1)中，前述的水體表層的光譜特征來(lái)自于巢湖野外實(shí)測(cè)的光 譜數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)儀器為美國(guó)ASD公司的雙通道地面光譜監(jiān)測(cè)儀。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的M0DIS遙感估算 方法，其特征在于，所述步驟1)中，藻類(lèi)垂向分布監(jiān)測(cè)包括0、10、20、40、70、100、150、200、 250和300cm共計(jì)9個(gè)不同深度的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的M0DIS遙感估算 方法，其特征在于，所述步驟1)中，基于地面實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)的藻類(lèi)垂向分布類(lèi)型評(píng)價(jià)指數(shù) NDBI表達(dá)形式為： (Rrs (550) -Rrs (675)) / (Rrs (550) +Rrs (675))。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的MODIS遙感估算 方法，其特征在于，所述步驟1)中，所述的高斯垂向分布的函數(shù)表達(dá)式如下：其中Z_= 0。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的MODIS遙感估算 方法，其特征在于，所述步驟4)中，其中，氣溶膠類(lèi)型參照SeaDas的LUT的結(jié)果，氣溶膠厚 度參照巢湖地區(qū)常年監(jiān)測(cè)結(jié)果范圍，觀測(cè)角度則依照巢湖的地理位置確定。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的MODIS遙感估算 方法，其特征在于，所述步驟5)中，應(yīng)用于MODIS影像判斷高斯垂向分布類(lèi)型的空間分布時(shí) 所用NDBI指數(shù)表達(dá)形式為： (Rrc (555) -Rrc (645)) (555) +Rrc (645))，且建立在MODIS衛(wèi)星影像的輻射定標(biāo)、幾何 糾正和大氣瑞利散射校正的基礎(chǔ)上。
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供一種富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的MODIS遙感估算方法，基于野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，綜合藻華識(shí)別指數(shù)NDBI及同步的外環(huán)境因子風(fēng)速，確定藻類(lèi)高斯垂向分布的函數(shù)表達(dá)式及其遙感識(shí)別方法；基于Hydrolight輻射傳輸模擬，構(gòu)建不同藻類(lèi)高斯垂向分布的地面光譜數(shù)據(jù)庫(kù)；利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建基于模擬數(shù)據(jù)的湖泊藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的遙感估算方法；通過(guò)模擬不同氣溶膠類(lèi)型及厚度、不同太陽(yáng)高度角、衛(wèi)星觀測(cè)角及方位角，獲取地面模擬遙感反射比Rrs與模擬的瑞利散射矯正后Rrc之間的定量關(guān)系；進(jìn)而將基于模擬光譜數(shù)據(jù)的藻類(lèi)高斯垂向分布結(jié)構(gòu)參數(shù)的估算算法推廣至經(jīng)過(guò)瑞利散射矯正的MODIS衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)。
【IPC分類(lèi)】G06F19/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105303030
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510595701
【發(fā)明人】張玉超, 馬榮華, 段洪濤, 梁其椿
【申請(qǐng)人】中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所
【公開(kāi)日】2016年2月3日
【申請(qǐng)日】2015年9月17日