研究报告
刘振宇,崔廷伟,李佳,赵文静.黄河口悬浮物浓度Landsat8 OLI多波段反演研究[J].环境科学学报,2018,38(4):1579-1585
黄河口悬浮物浓度Landsat8 OLI多波段反演研究
- Suspended particle concentration retrieval in Yellow River Estuary using multi-band of Landsat8 OLI
- 关键词：黄河口海域 悬浮物浓度 Landsat8 OLI 多波段模型
- 基金项目：国家自然科学基金（No.41506202，41606197）；湖北省自然科学基金（No.2015CFC874）；广东省自然科学基金（No.2014A030310287）；中韩海洋科学共同研究中心项目（No.PI-2017-3）
- 作者
- 单位
- 刘振宇
- 1. 中南民族大学资环学院, 武汉 430074;2. 中南民族大学人地关系研究中心, 武汉 430074
- 崔廷伟
- 国家海洋局第一海洋研究所, 青岛 266061
- 李佳
- 中南民族大学资环学院, 武汉 430074
- 赵文静
- 环保部华南环境科学研究所, 广州 510655
- 摘要：黄河口海域悬浮物浓度，是研究黄河输沙和近岸水体生态环境的重要水质参数.之前的浓度反演模型主要采用一元二次函数或幂函数等单参数形式，利用2011年夏冬两季同步观测的遥感反射率和悬浮物浓度，本文给出了一种针对Landsat8 OLI传感器的两参数线性模型.该模型需两个输入参数，每个参数都是两个波段的光谱比值.结果表明：OLI传感器的近红外（波段5）光谱、以及它与蓝绿波段（波段1，2或3）的光谱比值，是黄河口海域悬浮物浓度反演的敏感波段，可用于建立单参数经验模型；除了敏感波段外，本研究的模型还用到红绿波段的光谱比值（波段4与波段3的比值），因而能够更好地表征光谱随悬浮物浓度的变化关系；其决定系数，均方根误差和平均相对误差分别为0.98，43.53 mg·L-1和20.97%，优于单参数经验模型，而且受误差影响小，因而更适合黄河口海域悬浮物浓度反演.
- Abstract：Suspended particle concentration in the Yellow River estuary is an important water quality parameter for studying the sediment transport and coastal water environment. Quadratic polynomial or power function of single input parameter was commonly used in the previous retrieval models. A two parameters linear model for Landsat8 OLI sensors is presented in this paper,based on the remote sensing reflectance and suspended matter concentration observed simultaneously in the summer and winter of 2011. The model requires two input parameters; each is the spectral ratio of the two bands. The results show that spectrum of near infrared (band 5) and spectral ratio of band 5 and band blue to green (band 1, 2 and 3) for OLI, are sensitive bands for concentration inversion, can be used to the single parameter empirical model. In addition to the sensitive bands, spectral ratio of red and green (band 4 and band 3) is another input parameter for the presented model. Therefore it can better describe the relation between spectrum and concentration. The coefficient of determination, root mean square error and average relative error are 0.98, 43.53 mg·L-1 and 20.97% respectively, better than the single parameter empirical model and less affected by the error, so it is more suitable for the retrieval of suspended particle concentration in the Yellow River estuary.
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