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基于GOCI数据的黄河口高悬浮物浓度海域的叶绿素a提取指数构建与浓度反演
1
作者
张曦元
万剑华
+1 位作者
刘善伟
宋冬梅
《海洋技术学报》
2022年第1期20-29,共10页
高浓度悬浮物(TSM)的不透光性干扰了叶绿素(Chl-a)浓度的光谱量测,影响了Chl-a浓度的反演精度。本文以黄河口近岸海域为研究对象,根据最大叶绿素指数(MCI)原理,针对GOCI数据构建叶绿素敏感指数(S_(chl))和悬浮物敏感指数(S_(TSM)),进一...
高浓度悬浮物(TSM)的不透光性干扰了叶绿素(Chl-a)浓度的光谱量测,影响了Chl-a浓度的反演精度。本文以黄河口近岸海域为研究对象,根据最大叶绿素指数(MCI)原理,针对GOCI数据构建叶绿素敏感指数(S_(chl))和悬浮物敏感指数(S_(TSM)),进一步构建了Chl-a提取指数(CEI)以削弱TSM对S_(chl)的影响。采用2011-2018年采集的619组实测Chl-a浓度及同期的GOCI遥感反射率,基于随机森林算法对比多种指数构建的Chl-a浓度反演模型,结果显示:在不分区的情况下,采用CEI构建的Chl-a浓度反演模型的平均相对误差(MRE)为45.9%,其精度结果优于S_(chl)(MRE=49.76%)。为进一步验证CEI在高TSM浓度海域的精度,本文根据波谱斜率(R_(6)-R_(4))/(λ_(6)-λ_(4))将研究区分为Chl-a和TSM主导型水体后,分别构建Chl-a浓度反演模型,研究结果显示:Chl-a主导型水体采用S_(chl)构建的反演模型的MRE为35.81%,TSM主导型水体采用S_(chl)与CEI构建的反演模型的MRE分别为60.39%与36.74%,这也证实了在高TSM浓度海域,采用CEI能够有效削弱TSM对S_(chl)的干扰。
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关键词
叶绿素a浓度反演
叶绿素a提取指数
GOCI
黄河口近岸海域
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题名
基于GOCI数据的黄河口高悬浮物浓度海域的叶绿素a提取指数构建与浓度反演
1
作者
张曦元
万剑华
刘善伟
宋冬梅
机构
中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院
出处
《海洋技术学报》
2022年第1期20-29,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1906217)。
文摘
高浓度悬浮物(TSM)的不透光性干扰了叶绿素(Chl-a)浓度的光谱量测,影响了Chl-a浓度的反演精度。本文以黄河口近岸海域为研究对象,根据最大叶绿素指数(MCI)原理,针对GOCI数据构建叶绿素敏感指数(S_(chl))和悬浮物敏感指数(S_(TSM)),进一步构建了Chl-a提取指数(CEI)以削弱TSM对S_(chl)的影响。采用2011-2018年采集的619组实测Chl-a浓度及同期的GOCI遥感反射率,基于随机森林算法对比多种指数构建的Chl-a浓度反演模型,结果显示:在不分区的情况下,采用CEI构建的Chl-a浓度反演模型的平均相对误差(MRE)为45.9%,其精度结果优于S_(chl)(MRE=49.76%)。为进一步验证CEI在高TSM浓度海域的精度,本文根据波谱斜率(R_(6)-R_(4))/(λ_(6)-λ_(4))将研究区分为Chl-a和TSM主导型水体后,分别构建Chl-a浓度反演模型,研究结果显示:Chl-a主导型水体采用S_(chl)构建的反演模型的MRE为35.81%,TSM主导型水体采用S_(chl)与CEI构建的反演模型的MRE分别为60.39%与36.74%,这也证实了在高TSM浓度海域,采用CEI能够有效削弱TSM对S_(chl)的干扰。
关键词
叶绿素a浓度反演
叶绿素a提取指数
GOCI
黄河口近岸海域
Keywords
inversion
of
chl
-a
concentration
chl
-a
extraction
index
GOCI
coastal
waters
of
Yellow
River
estuary
分类号
P229 [天文地球—大地测量学与测量工程]
P753 [天文地球—测绘科学与技术]
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1
基于GOCI数据的黄河口高悬浮物浓度海域的叶绿素a提取指数构建与浓度反演
张曦元
万剑华
刘善伟
宋冬梅
《海洋技术学报》
2022
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