冯驰
- 作品数：4 被引量：34H指数：3
- 供职机构：南京师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程天文地球更多>>
- 内陆湖泊颗粒有机碳反演及日变化初步研究被引量：6
- 2015年
- 以太湖及洞庭湖为例,检验海洋一类水体颗粒有机碳(particulate organic carbon,POC)浓度遥感估算方法在内陆湖泊二类水体中的适用性,结果表明,一类水体POC反演模型并不适用于二类水体。针对二类水体建立了以近红外波段(834nm)为因子的单波段POC反演模型以563及834nm波段组合为因子的两种双波段反演模型,模型验证结果显示,单波段模型的均方根误差(RMSE)为1.12mg/L,平均相对误差(MAPE)为35.8%,两个双波段反演模型的RMSE分别为1.09mg/L及1.11mg/L,MAPE分别为37.3%及37.8%,三种模型均可用于太湖及洞庭湖水体的POC浓度遥感估算。在此基础上,以太湖为例,建立了基于静止轨道卫星海洋水色(GOCI)卫星数据的太湖POC反演模型,反演模型的MAPE为35%。利用5月13日8景GOCI影像,研究了太湖POC浓度日变化,发现POC浓度日变化存在两个阶段:上午至中午的递减阶段和中午至傍晚的递增阶段。
- 张杰吕恒潘洪洲冯驰赵丽娜李云梅
- 关键词：富营养化湖泊颗粒有机碳反演模型
- 基于GOCI影像和水体光学分类的内陆湖泊叶绿素a浓度遥感估算被引量：18
- 2015年
- 叶绿素a作为水质参数之一,常用来作为衡量水体富营养化程度的指示标准.利用从太湖及洞庭湖获取的326个实测数据,基于实测遥感反射率对水体光谱进行光学分类,结果表明所采集的样点可分为3种水体类型.结合GOCI的波段设置,建立了不同类型水体的叶绿素a浓度反演模型.水体类型一可以利用490 nm(3波段)和555 nm(4波段)来反演,水体类型二可利用660 nm(5波段)和443 nm(2波段),水体类型三利用745 nm(7波段)和680 nm(6波段).精度分析表明,分类后的平均相对误差明显下降,类型一为38.91%、类型二为24.19%、类型三为22.90%;类型一均方根误差为4.87μg·L-1、类型二为8.13μg·L-1、类型三为11.66μg·L-1;分类前后的总体平均相对误差由49.78%降低到29.59%,总体均方根误差由14.10μg·L-1降低到9.29μg·L-1,分类后反演精度得到了显著提高.利用2013年5月13日8景GOCI影像反演了太湖的叶绿素a浓度,结果表明,2013年5月13日太湖叶绿素a浓度日变化显著,高值区主要集中在竺山湾、梅梁湾、贡湖湾,低值区主要集中在湖心区以及南部区域,10:00以后太湖西南部沿岸的叶绿素a浓度显著降低.这种先分类后反演的方法对于二类水体的模型反演精度的提高具有重要作用.
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- 关键词：反演模型
- 基于GOCI影像的湖泊悬浮物浓度分类反演被引量：12
- 2015年
- 悬浮物直接影响到光在水体中的传播,进而影响着水生生态环境,最终决定了湖泊的初级生产力。传统的遥感反演估算模型大多是针对某一湖区进行统一建模,忽视了不同区域水体光学性质的复杂差异性,并且传统的传感器时间分辨率和空间分辨率受到一定限制。针对太湖、巢湖、滇池、洞庭湖4个湖区利用两步聚类法将高光谱模拟到GOCI影像上的波段进行分类,将水体类型分为三类,第一类水体为悬浮物主导的水体,第二类水体为悬浮物和叶绿素a共同主导的水体,第三类水体为叶绿素a主导的水体。针对不同类型水体的光学特征,分别构建了悬浮物浓度反演模型,结果表明第一类水体可以利用B7/B4,第二和第三类水体可以利用B7/(B8+B4)作为波段组合因子对悬浮物浓度进行模型构建。精度验证结果表明,分类建模后第一类和第三类水体悬浮物浓度估算精度都得到了较明显提高,第一类水体RMSE降低了9.19mg/L,MAPE降低了3%,第三类水体RMSE降低了5.63 mg/L,MAPE降低了13.97%,第二类水体精度稍有降低。最后将反演模型应用于2013年5月13日的GOCI影像,可知整体而言太湖西南部地区悬浮物浓度较高,东北部地区悬浮物浓度较低,并且从9:00到15:00,太湖南部悬浮物浓度较高的区域在逐渐缩小。
- 赵丽娜王艳楠金琦冯驰潘洪洲张杰吕恒李云梅
- 关键词：富营养化湖泊悬浮物遥感反演
- 铜绿微囊藻不同生长时期光学特性变化研究
- 内陆湖泊是人们饮用水的主要来源,但随着城市的发展,越来越多的内陆湖泊受人类活动的影响发生水华等富营养化现象。水华发生时,以蓝藻中的铜绿微囊藻为主要组成藻类,水华在表面上看起来是“瞬时”发生的,实际上是随着温度、盐度的变化...
- 冯驰
- 关键词：铜绿微囊藻生长速率光学特性
- 文献传递
