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      探討遙感反演模型技術(shù)在水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測(cè)中的具體應(yīng)用

      2016-06-15 01:53:07辛冬梅
      地下水 2016年1期

      辛冬梅

      (遼寧省本溪水文局,遼寧 本溪 117000)

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      探討遙感反演模型技術(shù)在水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測(cè)中的具體應(yīng)用

      辛冬梅

      (遼寧省本溪水文局,遼寧 本溪 117000)

      [摘要]葉綠素a(Chl-a)是江河湖泊水體水質(zhì)狀況評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一。以媯水河為研究區(qū),利用實(shí)Chl-a濃度數(shù)據(jù)和同步的環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星(HJ-1A)多光譜數(shù)據(jù)對(duì)媯水河水體Chl-a濃度的遙感反演模型進(jìn)行研究,結(jié)論對(duì)于提高遙感反演的精度,并為媯水河的水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)提供技術(shù)和方法參考。

      [關(guān)鍵詞]渾河沈陽(yáng)河段;內(nèi)陸水體;葉綠素a (Chl-a);遙感反演模型

      內(nèi)陸淡水水體是現(xiàn)代社會(huì)的主要水源,對(duì)人類的發(fā)展具有重要的作用[1]。目前我國(guó)主要內(nèi)陸水資源的污染問(wèn)題日趨嚴(yán)重。因此,內(nèi)陸水體的水質(zhì)監(jiān)測(cè)工作亟需加強(qiáng),水環(huán)境監(jiān)測(cè)急需面監(jiān)測(cè)、連續(xù)監(jiān)測(cè)和動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)發(fā)展。隨著遙感技術(shù)的迅速發(fā)展,水色遙感定量應(yīng)用技術(shù)在水質(zhì)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)中得到了廣泛應(yīng)用。怎樣利用多種遙感數(shù)據(jù),反演水體中各種參數(shù)的濃度,得到整個(gè)水體水質(zhì)分布情況,對(duì)水質(zhì)監(jiān)測(cè)以及被污染水體的治理具有重要意義[2]。渾河是遼寧省的重要水源之一,是沈陽(yáng)市防洪工程的主干河道,利用遙感手段實(shí)現(xiàn)渾河水質(zhì)監(jiān)測(cè)具有重大意義。

      1河流概況

      渾河是遼河的支流,是遼寧省東部河流。發(fā)源于清原縣滾馬嶺,全長(zhǎng)415 km。流域面積 1.14萬(wàn) km2,年徑流量30.52億 m3。渾河水系的不對(duì)稱特征明顯,水系的東側(cè)支流十分密集,水量較大;水系西側(cè)支流很少,水量較小。渾河流經(jīng)撫順、沈陽(yáng)等遼寧中部城市群,這里工業(yè)發(fā)達(dá)、人口稠密,因此渾河成為這些城市廢水的主要排放渠道,河水的富營(yíng)養(yǎng)化和污染日趨嚴(yán)重,隨著工業(yè)農(nóng)業(yè)用水的大量增加,水資源保護(hù)工作日益重要,因此加強(qiáng)渾河水質(zhì)監(jiān)測(cè)工作具有重要意義。

      2數(shù)據(jù)源采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理

      2.1野外數(shù)據(jù)采集

      研究區(qū)為渾河中游河段,根據(jù)該河流水面狀況、水質(zhì)分布以及水面形狀等特征,采樣路線設(shè)計(jì)為自南向北,在重點(diǎn)部位均設(shè)置采樣點(diǎn),覆蓋整個(gè)研究區(qū)域,力求采集的數(shù)據(jù)能準(zhǔn)確反映整體水質(zhì)狀況[3]。數(shù)據(jù)采集分六個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行,分別是2012年8月3日、2013年6月4日、2013年8月11日,2013年9月15日和2014年7月11日。通過(guò)六次野外試驗(yàn)共獲得96份水體高光譜數(shù)據(jù)。

      測(cè)量光譜選擇氣象條件較好的10:00-14:00時(shí)段。并采用如圖1所示的觀測(cè)幾何,以減小船舶陰影和太陽(yáng)直射反射對(duì)水面光場(chǎng)的破壞。利用野外水質(zhì)儀同步采集ChI-a濃度,并同時(shí)獲取水體溫度以及PH值等水體環(huán)境數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)的空間分布狀態(tài)來(lái)看,六、七月份,ChI-a濃度較低,同時(shí),河流深水區(qū)的ChI-a濃度較低。

      2.2HJ-1A數(shù)據(jù)預(yù)處理

      2.2.1影響數(shù)據(jù)來(lái)源

      本研究數(shù)據(jù)采用的是國(guó)產(chǎn)環(huán)境一號(hào)的多光譜數(shù)據(jù),環(huán)境一號(hào)由A、B雙星組成,能夠完成對(duì)地寬度700 km,分辨率為30 m的成像。光譜范圍覆蓋包括藍(lán)色波段,綠色波段、紅色波段以及近紅外波段[4]。

      圖1 光譜儀水面以上觀測(cè)幾何

      2.2.2影像數(shù)據(jù)的預(yù)處理

      從中國(guó)衛(wèi)星資源中心獲取2012年8月3日、2013年6月4日、2013年8月11日,2013年9月15日和2014年7月11日六景多光譜數(shù)據(jù)。其中只有2012年8月3日和2013年9月15日的影像質(zhì)量符合要求,因此對(duì)這兩景圖像進(jìn)行預(yù)處理,其主要步驟包括:

      (1)輻射定標(biāo)。從衛(wèi)星中心得到的圖像需要進(jìn)行絕對(duì)定標(biāo),精DN值轉(zhuǎn)換為輻亮度圖像后方可進(jìn)行下一步處理。定標(biāo)公式如下:

      L=DN×α+L0

      式中:L為輻亮度;α為絕度輻射定標(biāo)系數(shù)增益;L0為偏移量。為便于進(jìn)行大氣校正,需要對(duì)定標(biāo)之后的圖像轉(zhuǎn)換為BIL格式。

      (2)影像裁剪。利用遙感數(shù)字影像處理軟件(ENVI),在保留研究中心區(qū)的前提下,對(duì)初始遙感圖像進(jìn)行裁剪。

      (3)幾何糾正。利用ENVI軟件對(duì)獲取的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正,具體過(guò)程為以經(jīng)過(guò)糾正的Landsat-TM數(shù)據(jù)為參考,結(jié)合選定的地面控制點(diǎn),利用二次多項(xiàng)式模型求解,誤差精度控制在0.3個(gè)像元以內(nèi)。

      (4)大氣糾正。地球濃密的大氣層會(huì)對(duì)衛(wèi)星傳感器接受的光譜輻射產(chǎn)生較大干擾,其占到所有干擾的80%,因此大氣校正是遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用的必要前提。大氣校正的主要目的是消除這一干擾,并提取水體信息。目前技術(shù)比較成熟的大氣校正模型是FLAASH,并已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于多光譜遙感數(shù)據(jù)的大氣校正中。因此,本研究利用ENVI軟件完成2景多光譜遙感數(shù)據(jù)的大氣校正。

      3基于HJ-1A衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)的Chl-a反演

      3.1葉綠素a反演模型的構(gòu)建

      HJ-1A多光譜包括藍(lán)、綠、紅、近紅四個(gè)波段,由于水色信息分布于這四個(gè)波段,并存在一定的重疊。在上節(jié)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上對(duì)HJ-1A各波段之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析,得到結(jié)果見(jiàn)表1。

      表1 HJ-1A各波段間的相關(guān)性

      由表格中的數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出,前三個(gè)波段之間的相關(guān)性較強(qiáng),也就是說(shuō)這三個(gè)波段之間信息重疊較多,而與波段4之間的重疊信息較少。利用HJ-1A和TM多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行Chl-a濃度反演建模的波段選擇方式的研究結(jié)論,對(duì)HJ-1A數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步篩選,并以此為基礎(chǔ)對(duì)葉綠素a濃度相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析。

      結(jié)果顯示所有4個(gè)波段與Chl-a濃度相關(guān)系數(shù)的最大絕對(duì)值為0.66,數(shù)組合波段相比單波段的相關(guān)系數(shù)要高,最大絕對(duì)值為0.77,顯示組合波段對(duì)噪音影響的降低具有一定的效果,研究結(jié)果顯示受HJ-1A波段范圍的限制,葉綠素a的反射峰和吸收谷沒(méi)有包含在四個(gè)波段中,因此在作與Chl-a的一元回歸分析時(shí)應(yīng)該選擇相關(guān)系數(shù)最大的波段[5]。為了綜合考慮各個(gè)波段提供的光學(xué)信息特征,可以使用波段變化形式與Chl-a濃度作多元回歸。詳細(xì)對(duì)比見(jiàn)表2所示。

      鑒于本研究數(shù)據(jù)的特征,建立Chl-a濃度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和同步的HJ-1A多光譜數(shù)據(jù)之間反演模型的主要方式有以下三種:一是用第一期數(shù)據(jù)建立反演模型,用第二期數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn);二是用第二期數(shù)據(jù)建立反演模型,用第一期數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn);第三是采用隨機(jī)選擇一部分?jǐn)?shù)據(jù)建模,用剩余數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的分期建模方式。對(duì)以上三種建模方式進(jìn)行比對(duì),不難發(fā)現(xiàn)第三種方式建立的模型結(jié)果優(yōu)于前兩種方式,因此本研究采用分期建模方式。

      由上文分析可知,一元回歸模型采用相關(guān)系數(shù)最大的B4/B2和(B1+B4)/(B1+B3)波段進(jìn)行建模。建模過(guò)程為:以第一期遙感影像數(shù)據(jù)的組合波段B4/B2值為自變量,Chl-a濃度為因變量,建立一元線性回歸模型;以B1、B2、B3、B4、(B4-B3)和B4/(B1+B2)值作為輸入變量,Chl-a濃度為輸出變量,建立的多元SVM模型。隨機(jī)選取8個(gè)采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,其余4個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行精度檢驗(yàn)?;诘诙谶b感影像數(shù)據(jù),以最相關(guān)波段組合(B1+B4)/(B1+B23)值為自變量,Chl-a濃度為因變量,建立一元線性回歸模型;以B1、B2、B3、B4、B2/B4、(B2+B4)/(B1+B3)與(B1+B4)/(B1+B3)值為輸入變量,Chl-a濃度為輸出變量,建立多元SVM模型。隨機(jī)選擇9個(gè)點(diǎn)建立模型,利用其余的4個(gè)點(diǎn)驗(yàn)證精度。模型的效度采用平均相對(duì)誤差和精度(R2)兩個(gè)指標(biāo)評(píng)價(jià)。

      3.2反演模型的對(duì)比檢驗(yàn)

      利用上節(jié)的兩種模型進(jìn)行兩期Chl-a濃度預(yù)測(cè)結(jié)果計(jì)算的結(jié)果如表3所示:結(jié)果顯示SVM在預(yù)測(cè)精度上表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì),尤其是在樣本數(shù)量較少的情況下,仍能保證較好的預(yù)測(cè)精度,體現(xiàn)出SVM的非線性映射的優(yōu)勢(shì),見(jiàn)表3。

      表3 兩期Chl-a濃度預(yù)測(cè)結(jié)果

      3.3模型的應(yīng)用

      利用SVM模型反演結(jié)果的三個(gè)指標(biāo)依次為:35.33 ug/L,18.26 ug/L,21.30 ug/L。數(shù)值顯示渾河處于IV類水質(zhì),結(jié)論與沈陽(yáng)市水務(wù)局監(jiān)測(cè)結(jié)論一致。同時(shí),反演結(jié)果顯示研究區(qū)Chl-a濃度均值分別上升了:3.61 ug/L和6.71 ug/L,說(shuō)明渾河水質(zhì)在不斷惡化。此外,妨水河Chl-a濃度在空間分布上的差異性比較明顯:Chl-a濃度深水區(qū)較低,高濃度值區(qū)域浮游藻類分布較明顯。

      第一期采樣點(diǎn)水體平均溫度為是16.81℃,總磷平均濃度為:0.04 mg/L,總氮平均濃度為:1.1,3 mg/L,第二期采樣點(diǎn)的三個(gè)指標(biāo)依次是:14.63℃,0.0,5 mg/L,1.33 mg/L。數(shù)據(jù)顯示高溫對(duì)藻類生長(zhǎng)繁殖有利,第二期溫度較低,但是Chl-a濃度值更高,也證實(shí)了渾河的水質(zhì)在惡化。

      4結(jié)語(yǔ)

      (1)SVM模型的反演比一元線性模型精度要高,將HJ-1A多光譜數(shù)據(jù)與波段組合數(shù)據(jù)結(jié)合作為SVM模型的輸入變量對(duì)提高模型精度有利。

      (2)模型的計(jì)算結(jié)果顯示渾河水體處于富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài),監(jiān)測(cè)結(jié)果與沈陽(yáng)水務(wù)局公布的結(jié)果一致。

      (3) SVM模型具有很好的非線性擬合能力,能夠提高水質(zhì)參數(shù)反演的精度。

      參考文獻(xiàn)

      [1]趙玉芹,汪西莉,蔣賽.渭河水質(zhì)遙感反演的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用.2009,01:63-67.

      [2]汪西莉,周兆永,延軍平.應(yīng)用GA-SVM的渭河水質(zhì)參數(shù)多光譜遙感反演[J].遙感學(xué)報(bào).2009,04:740-744.

      [3]朱利,姚延娟,吳傳慶,等.基于環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星的內(nèi)陸水體水質(zhì)多光譜遙感監(jiān)測(cè)[J].地理與地理信息科學(xué).2010,02:81-84+113.

      [4]付宇,韋玉春,王國(guó)祥.水質(zhì)參數(shù)的遙感反演和遙感監(jiān)測(cè)[J].環(huán)境監(jiān)控與預(yù)警.2010,06:27-30.

      [5]劉朝相,宮兆寧,趙文吉,等.基于SVM模型的媯水河葉綠素a濃度的遙感反演[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用.2014,03:419-427.

      [收稿日期]2015-10-28

      [作者簡(jiǎn)介]辛冬梅(1981-),女,遼寧本溪人,工程師,主要從事水文水資源及水質(zhì)監(jiān)測(cè)工作。

      [中圖分類號(hào)]TV12

      [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]B

      [文章編號(hào)]1004-1184(2016)01-0071-02

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