【摘 要】
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叶绿素a(chlorophyll a,chla)是水环境评价的重要指标之一,对水体初级生产力、富营养化等有着重要意义。内陆水体chla的定量反演一直是相关领域的热点问题,与大洋水体不同,内陆水体由于大量陆源物质输入,水体成分复杂,尤其是悬浮物(suspended matter,ss)、有色可溶性有机物(colored soluble organic matter,CDOM)对chla反演研究产生明
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叶绿素a（chlorophyll a,chla）是水环境评价的重要指标之一,对水体初级生产力、富营养化等有着重要意义。内陆水体chla的定量反演一直是相关领域的热点问题,与大洋水体不同,内陆水体由于大量陆源物质输入,水体成分复杂,尤其是悬浮物（suspended matter,ss）、有色可溶性有机物（colored soluble organic matter,CDOM）对chla反演研究产生明显的干扰,因此,针对内陆水体如何准确地反演chla,是当下水色遥感领域的重要研究方向之一。本文针对上述问题,采用基于多元曲线分辨与洛伦兹谱形约束的chla反演方法。2020年10月,在华航湖开展黑桶实验,配置不同浓度等级的chla和ss水样,系统获取水样的实测光谱、水质参数数据,同时结合landsat8＿OLI光谱响应函数模拟卫星波段数据以获取Landsat8＿OLI波段值。基于混合光谱线性分解模型,并假设ss和chla与光谱反射率之间的函数关系为线性关系,通过相关性分析、水质参数光谱特征分析,确定chla最佳敏感波段组合,在上述假设和数据处理的基础上,使用多元曲线分辨与洛伦兹谱形约束的交替最小二乘算法（MCR-LALS）来实现chla的遥感定量反演。实验结果显示:（1）波段3（Band3,B3）、波段2/波段1（Band2/Band1,B2/B1）、波段3/波段1（Band3/Band1,B3/B1）、波段3/波段2（Band3/Band2,B3/B2）、波段3/（波段1+波段4）（Band3/（Band1+Band4）,B3/（B1+B4））同时对ss和chla存在较为明显的线性关系,经基线扣除后,上述波段可以满足MCR-LALS模型的收敛条件;（2）MCR-LALS模型可以将输入的波段信息分解为水质参数特征光谱和系数矩阵,其中系数矩阵带有水质参数浓度信息,可用于chla的定量反演;（3）使用数据分析软件将chla系数矩阵与chla实测浓度进行线性拟合,拟合效果较好,拟合系数为0.798,均方根误差2.398mg·L-1;（4）使用验证样本进行模型精度检验,与传统的两波段模型（B3/B1）、三波段模型（B3/（B1+B4））相比,本文所提出的方法精度最高,表明该方法具有较好的实用性,特别是针对内陆浑浊水体。本文从光谱分解的角度探索chla的反演策略,建立了基于MCR-LALS模型的chla反演方法,并取得较好的实验效果。该方法是一种全新的探索和尝试,今后可为内陆浑浊水体chla反演提供新的思路。
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