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基于GSM01融合的多传感器数据叶绿素a浓度反演被引量：5: 2013年; 叶绿素a浓度是水质状况评价的一个重要指标,而遥感是大面积反演叶绿素a浓度的重要手段。由于采用基于经验模型的标准算法对二类水体叶绿素a浓度的反演值往往偏高,因此本文基于半分析模型GSM01(GarverSiegel-Maritorena-01),在对模型参数进行调节的基础上,对东海2008年5月11日Aqua MODIS、Terra MODIS、SeaWiFS 3种传感器各波段遥感反射率进行融合,来反演叶绿素a浓度,并将反演结果与自适应加权平均算法获得的叶绿素a浓度数据进行对比。结果表明,基于GSM01融合的多传感器叶绿素a浓度反演,拥有4个优势:(1)GSM01模型反演叶绿素a浓度值范围更符合实测结果,由于该模型考虑水体各组分的散射吸收特性对光谱反射率的影响,避免因高浓度悬浮物质影响造成的近岸水体叶绿素a浓度过高问题;(2)通过融合多传感器反射率数据,用于叶绿素a浓度反演的波段从6个增至18个,光谱信息变丰富,模型求解的自由度提高,叶绿素a浓度反演的精度提高。模型通过误差最小化准则,将不同传感器反演的差异降至最小,保证反演结果的空间连续性;(3)与自适应加权平均采用的融合策略不同,GSM01模型直接利用各传感器遥感反射率数据进行融合而不是针对叶绿素a浓度数据进行融合,避免了误差的传递;(4)GSM01模型可自由组合输入的反射率数据,具有更强的灵活性。; 陈芸芝郑高强汪小钦陈曦; 关键词：叶绿素A浓度反演

一种应用大津法的自适应阈值水体提取方法被引量：30: 2016年; 针对基于单一阈值的大范围水体提取同时存在着漏提与误提的局限性,提出了基于大津法的局部范围阈值自适应确定的方法。通过分析水体与其背景地物的光谱特征,发现归一化水体指数(Normalized Difference Water Index,NDWI)直方图呈现明显的双峰分布,对NDWI使用大津法可以较准确地自动计算出水体与非水体的阈值。在初始阈值提取的水体信息的基础上,通过窗体提取局部范围的水体及其背景并进行局部自适应阈值的计算,实现自适应阈值水体信息的提取。使用环境小卫星影像对闽江流域进行水体提取实验,结果表明该方法可实现大范围水体快速提取,提取精度为95.25%,较全局统一阈值提取精度提高5.25%,并能在一定程度上消除地形阴影与建筑物等的影响,对细小水体的提取精度有所提高。; 袁欣智江洪陈芸芝汪小钦; 关键词：自适应阈值水体提取大津法

基于HJ-1卫星CCD数据的厦门海域叶绿素a浓度反演被引量：7: 2015年; 针对HJ-1A/B卫星CCD数据,建立适合于厦门海域的叶绿素a浓度反演模型,将为持续监测该海域的赤潮提供时间序列的叶绿素a浓度数据。基于2013年7月31日厦门海域水体实测光谱与叶绿素a浓度同步测量数据,及HJ-1B卫星CCD2光谱响应函数,对各波段遥感反射率与叶绿素a浓度的相关性进行比较,证实蓝、绿波段比值与叶绿素a浓度相关性最高。对OC3模型在内的5种模型的反演结果和实测叶绿素a浓度做相关性分析,发现各模型相关系数均达到0.7以上。利用2013年7月30日实测数据对同期厦门海域HJ-1B卫星CCD2数据叶绿素a浓度反演结果进行精度验证,结果表明本地化的10指数模型在反演叶绿素a浓度动态范围较大的区域具有更高的精度。; 郑高强陈芸芝汪小钦陈曦; 关键词：遥感监测叶绿素A浓度厦门海域

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福建省教育厅科技项目(JA12022)

文献类型

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主题

机构

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