基于季节分异的太湖叶绿素浓度反演模型研究

乐成峰; 李云梅; 孙德勇; 王海君

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基于季节分异的太湖叶绿素浓度反演模型研究

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叶绿素浓度反演算法主要有经验方法、半经验/分析方法和分析方法,其中半经验/分析方法应用最为广泛.但是反演的模型以及模型中的参数和反演精度都随着水体中叶绿素浓度的变化而改变.不同的季节水体中叶绿素浓度不同,水体反射光谱曲线特征和与叶绿素浓度相关性较高的敏感波段也不一致,使得各季节选用的反演模型和模型中的参数也存在一定的差异.本文在对2005年1-10月份叶绿素a(Chla)浓度季节差异进行分析的基础上,对4-10月份同步测量的水体光谱数据分春、夏、秋三个季节进行分析,分季节建立叶绿素浓度反演模型,并对它们进行比较,旨在为各季节选择最佳的反演模型.研究结果表明:春季和秋季选用波段比值算法反演精度较高,其中对数模型,线性模型和一元二次模型都有较高的相关性;夏季选用微分算法较好,该算法所建立的三种模型均具有较高的相关性.

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来源
《遥感学报》 |2007年第4期|473-480|共8页
作者
乐成峰; 李云梅; 孙德勇; 王海君;
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作者单位

南京师范大学,江苏省地理信息科学重点实验室,江苏,南京,210097;

南京师范大学,江苏省地理信息科学重点实验室,江苏,南京,210097;

南京师范大学,江苏省地理信息科学重点实验室,江苏,南京,210097;

南京师范大学,江苏省地理信息科学重点实验室,江苏,南京,210097;

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正文语种 chi
中图分类理论;
关键词
季节分异; 太湖; Chla浓度; 反演模型;

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