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基于SDGSAT-1卫星的近海总悬浮物浓度反演方法
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作者 郑直 李连伟 +2 位作者 薛存金 吴世玉 王宇 《遥感信息》 北大核心 2025年第3期172-180,共9页
针对目前基于SDGSAT-1卫星影像的总悬浮物浓度反演方法缺乏物理解释性、无法有效捕捉非线性关系的问题,设计了QAA-RF总悬浮物反演模型,开展近海水质关键参数反演并进行反演结果精度验证,同时将模型应用于Sentinel-2影像作为模型验证。... 针对目前基于SDGSAT-1卫星影像的总悬浮物浓度反演方法缺乏物理解释性、无法有效捕捉非线性关系的问题,设计了QAA-RF总悬浮物反演模型,开展近海水质关键参数反演并进行反演结果精度验证,同时将模型应用于Sentinel-2影像作为模型验证。结果显示:基于SDGSAT-1影像数据与Sentinel-2影像数据的机器学习反演模型精度都高于经验模型,在所有构建的模型中,QAA-RF模型的精度最高;基于SDGSAT-1影像数据的QAA-RF反演模型精度为R^(2)=0.86,MAE=5.31 mg/L,RMSE=6.72 mg/L,基于Sentinel-2影像数据的QAA-RF反演模型精度为R^(2)=0.83,MAE=5.53 mg/L,RMSE=7.44 mg/L,设计的QAA-RF模型更适合于SDGSAT-1影像数据反演;该模型针对两种影像数据都表现出来了良好的反演性能,在中低浓度的反演结果好于在高浓度区域的反演结果,在高浓度区域SDGSAT-1影像数据更加收束,反演效果更好。 展开更多
关键词 SDGSAT-1 Sentinel-2 qaa算法 机器学习 总悬浮物 遥感反演
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基于GOCI影像的长江口及其邻近海域CDOM遥感反演及其日内变化研究 被引量:10
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作者 孙璐 蒋锦刚 朱渭宁 《海洋学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期133-145,共13页
采用静止轨道海洋水色卫星(GOCI)数据对长江口及其邻近海域有色溶解有机物(CDOM)反演。以QAA-CDOM算法为基础,根据实测数据,利用BP神经网络模型来拟合QAA-CDOM算法中需要针对长江口水体进行优化的悬浮颗粒后向散射系数bbp与吸收系数ap... 采用静止轨道海洋水色卫星(GOCI)数据对长江口及其邻近海域有色溶解有机物(CDOM)反演。以QAA-CDOM算法为基础,根据实测数据,利用BP神经网络模型来拟合QAA-CDOM算法中需要针对长江口水体进行优化的悬浮颗粒后向散射系数bbp与吸收系数ap的关系,从而准确估算CDOM的浓度。结果表明,反演结果准确度较高,平均相对误差为0.35。基于GOCI日内连续成像的优势,选取2014年3月15日8景GOCI影像,利用优化后的QAA-CDOM-BP算法,对长江口及其邻近海域CDOM的日内变化进行反演和分析,得到的变化规律如下:长江口及其邻近海域的CDOM日变化主要受潮流、长江径流等共同影响。长江口内CDOM浓度在涨潮期高于退潮期,由于受长江冲淡水的作用,CDOM从口外往外海区呈现逐渐递减趋势。 展开更多
关键词 GOCI影像 长江口 CDOM qaa-CDOM算法 BP神经网络 日变化特征
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基于固有光学量的高光谱数据反演城市河网水质 被引量:5
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作者 林剑远 张长兴 尤红建 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期3761-3768,共8页
水体辐射传输模型是水体光谱特性分析的理论基础,水体固有光学量由水体组成决定,与水体表面光场无关。基于统计的半经验算法虽然能获取指定区域水质参数反演结果,但是缺乏物理意义;基于生物光学模型的分析算法,针对城市河网内陆Ⅱ类水... 水体辐射传输模型是水体光谱特性分析的理论基础,水体固有光学量由水体组成决定,与水体表面光场无关。基于统计的半经验算法虽然能获取指定区域水质参数反演结果,但是缺乏物理意义;基于生物光学模型的分析算法,针对城市河网内陆Ⅱ类水体光学特性复杂、空间分布异质性强、水体细小、流动性大等特点,利用高光谱数据,研究基于固有光学量的城市河网水质参数反演模型,对内陆城市浑浊水体光谱特性研究具有重大意义。提出了适用于内陆城市河网水体的改进QAA算法,以获取水体固有光学量,改进包括后向散射估计模型调整和参考波段优化两个方面;计算参考波段总吸收系数、颗粒物后向散射系数等固有光学量,得到浮游植物吸收系数和剔除纯水吸收系数;对浮游植物吸收系数最优波段比值与叶绿素a浓度进行线性回归分析,构建叶绿素a水质浓度反演模型,对剔除纯水吸收系数最优波段比值与悬浮物浓度线性回归分析,构建悬浮物水质浓度反演模型。针对内陆河网Ⅱ类水体,以典型的河网城市嘉兴市为研究区域,获取了研究区域航空高光谱数据,以及水质采样化验数据和水面以上光谱数据等地面准同步测量数据;利用QAA算法和IIMIW算法对实测水面以上光谱进行固有光学量反演,对比分析两个算法并结合城市河网水体特点,提出改进QAA算法;利用改进的QAA算法实现了研究区域水体的固有光学量反演,基于反演的水体固有光学量建立了叶绿素a浓度和悬浮物浓度两项水色参数定量反演模型,反演模型决定系数R^2分别为0.64和0.71;并用航空高光谱数据同步区域的4个地面样点实测数据,对反演结果进行验证分析。通过水质参数浓度反演值与实测值的对比,叶绿素a和悬浮物水质浓度反演的平均相对误差分别为9.2%和9.4%,反演得到的叶绿素a和悬浮物浓度分布图,也与城市河网的特点和实际情况相符,为城市河网水质监测提供方法和模型参考。 展开更多
关键词 河网城市 高光谱 固有光学量 改进qaa 水质反演
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水体透明度两种半分析反演模型的对比与分析 被引量:3
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作者 高磊 胡鹏 朱金山 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期14-23,共10页
针对目前反演遥感透明度的方法多是经验方法,而半分析方法运用在二类水体时,由于分析参数较难获取导致应用较少等问题,本文在缺少相关光学参数实测数据的情况下,基于GOCI卫星影像数据及实测透明度数据开展两种半分析透明度反演模型的对... 针对目前反演遥感透明度的方法多是经验方法,而半分析方法运用在二类水体时,由于分析参数较难获取导致应用较少等问题,本文在缺少相关光学参数实测数据的情况下,基于GOCI卫星影像数据及实测透明度数据开展两种半分析透明度反演模型的对比与分析。首先选用555 nm和660 nm两种参考波段的QAA-v6算法分别反演水体固有光学参数,代入到Lee15和Jiang19两种半分析模型中定量反演胶州湾水域透明度。结果表明,660nm作为参考波段的Lee15模型反演精度更高,误差更小(R~2=0.771,MAPE=0.137,RMSE=0.331)。为进一步探究各模型在不同透明度范围内的反演精度,将透明度范围分成3段(0.5~1.5,1.5~2.5,2.5~3.5 m)分别进行误差分析后发现,660 nm Lee15模型在各分段均达到最佳精度。所以该模型能够为胶州湾这种二类水体的透明度反演提供一条有效途径。 展开更多
关键词 水体透明度 参考波段 qaa算法 遥感反演
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北冰洋有色溶解有机物与溶解有机碳遥感监测 被引量:1
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作者 李正茂 黄珏 张珂 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期148-156,共9页
借助MODIS卫星数据,利用准分析算法(Quasi-Analytical Algorithm,QAA)反演得到2010年与2011年夏季北冰洋表层水体有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter,CDOM)吸收系数,并依据实测反射率数据将CDOM与溶解有机碳(Dissolved Or... 借助MODIS卫星数据,利用准分析算法(Quasi-Analytical Algorithm,QAA)反演得到2010年与2011年夏季北冰洋表层水体有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter,CDOM)吸收系数,并依据实测反射率数据将CDOM与溶解有机碳(Dissolved Organic Carbon,DOC)分类,研究不同波段(412、443、490、532、555、667 nm)、不同类别的CDOM与DOC的相关性差异,在此基础上建立增强回归树模型,分析影响DOC质量浓度变化的主要驱动因素。结果表明:使用QAA反演北冰洋表层水体CDOM吸收系数具有较高的精度;反射波峰位于555 nm时,CDOM与DOC相关性(R^(2)=0.95)高于整体相关性(R^(2)=0.94),CDOM的反演精度更高(R^(2)=0.88,MRE=28.6%);反射峰位于490或465 nm时,CDOM与DOC相关性较弱(R^(2)=0.76),CDOM的反演精度较低(R^(2)=0.37,MRE=36.4%)。影响因素分析表明,CDOM、悬浮颗粒物以及叶绿素a是影响北冰洋夏季DOC质量浓度变化的主要驱动因素。 展开更多
关键词 北冰洋 有色溶解有机物 准分析算法(qaa) 溶解有机碳 遥感反演
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水体透明度遥感反演算法研究进展 被引量:3
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作者 赵春燕 禹定峰 +3 位作者 周燕 杨雷 高皜 姚慧平 《海洋科学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期176-185,共10页
水体透明度(Secchi Disk depth,SDD)是水环境监测的重要参数,遥感技术对于监测水体透明度具有重要的应用前景。本文旨在分类和比较当前用于监测水体透明度的算法,并提出未来研究的方向,以推动水环境监测技术的进一步发展。文章对目前检... 水体透明度(Secchi Disk depth,SDD)是水环境监测的重要参数,遥感技术对于监测水体透明度具有重要的应用前景。本文旨在分类和比较当前用于监测水体透明度的算法,并提出未来研究的方向,以推动水环境监测技术的进一步发展。文章对目前检索水体透明度的算法进行分类和比较。其中,经验算法、半分析算法和机器学习算法是目前研究的主要方向。通过分析算法特性和优缺点,提出未来研究的重点和方向。经验算法基于透明度与光谱数据、叶绿素a浓度等的相关性,半分析算法基于水下能见度理论,机器学习算法则基于更优的数据特征学习能力。不同算法具有各自的适用范围和限制。未来的研究应该着重于整合多源遥感数据,改进QAA(quasi-analytical-algorithm),深入分析光学参数与水体透明度的关系,将机器学习算法应用到水体透明度模型的建立中,以建立具有高精度、适用性广的反演模型。 展开更多
关键词 透明度 遥感技术 经验算法 半分析算法 qaa 机器学习
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