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太湖水体光学特性及水色要素反演
太湖水体光学特性及水色要素反演

太湖水体光学特性及水色要素反演PDF电子书下载

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  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:李云梅著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2010
  • ISBN:9787030278395
  • 页数:232 页
图书介绍:本书较深入地研究了太湖水体光学特性和水色要素反演模型的构建。通过多次太湖全湖采样,获取了太湖不同季节水体光学特性参数,观测了水色的主要影响因子如黄质、悬浮物、叶绿素浓度等,在此基础上,对太湖水体及其组份的吸收、散射等固有光学特性的时空变化进行了深入分析,对遥感反射率、真光层深度、水下光场的变化特点及形成机理进行了研究。通过构建生物光学模型、机理模型、季节分类模型研究了太湖水色要素的遥感反演方法。
《太湖水体光学特性及水色要素反演》目录

第1章 水色遥感原理及进展 1

1.1水色遥感进展 1

1.1.1水色遥感模型方法进展 1

1.1.2水色遥感数据源进展 10

1.2水体的辐射传输 15

1.2.1水色的遥感参数 15

1.2.2表观光学特性与固有光学特性 16

1.2.3水体辐射传输 23

1.3水体组分的光学特性 24

1.3.1纯水的吸收和散射特性 24

1.3.2浮游植物的吸收和散射特性 26

1.3.3悬浮物的吸收和散射特性 28

1.3.4 CDOM的吸收和散射特性 29

1.4水面反射波谱构成 30

第2章 水体光学特性观测 31

2.1固有光学量观测 31

2.1.1吸收系数的野外观测 31

2.1.2散射系数的野外观测 34

2.1.3水体组分吸收系数的室内观测 38

2.2表观光学量观测 44

2.2.1水表面以上测量法 44

2.2.2剖面测量法 51

2.3水色要素浓度测量 53

2.3.1叶绿素浓度测量 53

2.3.2浮游植物个数统计 54

2.3.3悬浮物浓度测量 54

2.3.4 CDOM浓度测量 54

2.4太湖水环境现状及实验观测 55

2.4.1太湖水环境现状概述 55

2.4.2地面遥感实验介绍 55

2.4.3太湖水色因子的时空分布规律 63

第3章 太湖水体固有光学特性及参数化 71

3.1太湖水体吸收特性及季节差异 71

3.1.1颗粒物吸收特性及季节差异 71

3.1.2浮游藻类吸收系数及季节差异 74

3.1.3 CDOM吸收系数及季节差异 76

3.1.4不同季节各组分吸收对总吸收的贡献 77

3.1.5吸收系数的剖面差异 78

3.2太湖水体组分吸收系数参数化 81

3.2.1非藻类颗粒物吸收系数参数化 81

3.2.2藻类颗粒物吸收系数参数化 83

3.2.3 CDOM吸收系数参数化 84

3.3太湖水体散射特征 86

3.3.1散射光谱特征及其空间分异 86

3.3.2散射的主导影响因子 93

第4章 太湖水体表观学特性 98

4.1遥感反射率等表观光学特性 98

4.1.1不同季节遥感反射率的异同 98

4.1.2不同营养状态遥感反射率的异同 99

4.1.3真光层深度 99

4.1.4漫衰减系数 102

4.2水体光场参数模拟 112

4.2.1散射相函数 112

4.2.2平均散射次数 120

第5章 太湖水色参数反演中的不确定性因素 125

5.1研究方法 125

5.1.1遥感反射率模拟原理 125

5.1.2 HYDROLIGHT软件简介 127

5.2各组分对遥感反射率的交叉影响 128

5.2.1参数模拟方案 129

5.2.2 CDOM和无机悬浮泥沙对叶绿素反射光谱的影响 129

5.2.3 CDOM和叶绿素对无机悬浮泥沙反射光谱的影响 131

5.2.4叶绿素和无机悬浮泥沙对CDOM反射光谱的影响 132

5.3环境因素的影响 133

5.3.1底质边界状况对遥感反射率的影响 133

5.3.2太阳天顶角和天空云量对遥感反射率的影响 135

5.4生物光学模型中环境参数的不确定影响因素 136

5.4.1 Q值的影响因素及参数化 137

5.4.2f值的影响因素及参数化 144

第6章 太湖水色遥感中的大气校正 156

6.1水色遥感大气校正方法 156

6.1.1水色遥感大气校正的基本原理 156

6.1.2水色遥感大气校正的一般方法 157

6.2太湖大气校正 163

6.2.1 6S辐射传输模型法 163

6.2.2黑暗像元法 167

6.2.3 Gordon大气校正算法改进方法 170

6.2.4大气校正结果分析 176

第7章 太湖水色参数反演 183

7.1基于半经验模型的水色参数反演 183

7.1.1基于地面实测光谱的叶绿素浓度分季节反演模型 183

7.1.2基于地面实测光谱的悬浮物浓度反演 188

7.1.3基于地面实测光谱的CDOM浓度的神经网络估算 193

7.1.4利用TM数据建立的悬浮物浓度分季节反演模型 199

7.2基于生物光学模型的水色参数反演 202

7.2.1 CBERS图像预处理 203

7.2.2前向模拟模型的建立 204

7.2.3基于地面实测数据的后向反演 205

7.2.4基于CBERS数据的太湖水体组分浓度反演 208

7.2.5基于TM数据的太湖悬浮物浓度反演 211

7.3叶绿素浓度反演的三波段支持向量机模型 213

7.3.1三波段模型机理 213

7.3.2因子的选择 216

7.3.3支持向量机模型 218

参考文献 223

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