测中的应用研究.PDFVIP

第１ 卷　 第２ 期 环　 境　 监　 控　 与　 预　 警 Ｖｏｌ． １，Ｎｏ． ２ ２００９ 年１２ 月 Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ Ｆｏｒｅｗａｒｎｉｎｇ Ｄｅｃｅｍｂｅｒ ２００９ ·信息应用· 遥感技术在湖泊叶绿素ａ 监测中的应用研究 ———以太湖为例 刘建萍１ ，张玉超１ ，钱新１ ，张宁红２ ，郁建桥２ （１． 污染控制与资源化研究国家重点实验室，南京大学环境学院，江苏　 南京　 ２１００９３；２． 江苏省环境监 测中心，江苏　 南京　 ２１００３６） 摘要：水质遥感技术在湖泊水质监测领域内的应用具有十分积极的意义。在总结现有水质遥感反演方法的基础上，选取了 遥感指数法和神经网络法两种理论完全不同的反演方法，构建太湖叶绿素ａ 与ＭＯＤＩＳ 影像波段间的函数关系，并从反演能 力和反演精度两个角度对上述方法进行了比较研究。结果表明，神经网络模型的非线性特征能够敏感地把握住叶绿素ａ 浓度变化在反射波谱信息上的微小响应，较为成功地反演出叶绿素ａ 与反射光谱信息间的非线性关系。神经网络模型的 反演能力和反演精度均优于遥感指数方法，具有较好的应用前景。 关键词：水质遥感技术；遥感指数；人工神经网络；太湖 中图分类号：Ｘ８７　 　 　 　 　 　 文献标识码：Ｂ　 　 　 　 　 　 文章编号：１６７４ － ６７３２（２００９）０２ － ００３３ － ０４ Ｃａｓｅ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｔｏ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｃｈｌｏｒｏｐｈｙｌｌ － ａ Ｌｅｖｅｌｓ ｉｎ Ｔａｉｈｕ Ｌａｋｅ ＬＩＵ Ｊｉａｎｐｉｎｇ１ ，ＺＨＡＮＧ Ｙｕｃｈａｏ１ ，ＱＩＡＮ Ｘｉｎ１ ，ＺＨＡＮＧ Ｎｉｎｇｈｏｎｇ２ ，ＹＵ Ｊｉａｎｑｉａｏ２ （１ Ｓｔａｔｅ Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｒｅｕｓｅ，Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ ｔｈｅ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉ ｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９３，Ｃｈｉｎａ；２ Ｊｉａｎｇｓｕ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ Ｃｅｎｔｅｒ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００３６，Ｃｈｉｎａ） ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｓｔｕｄｉｅｓ，ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｉｎｄｅｘ ａｎｄ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｗｅｒｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ Ｃｈｌ － ａ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｔａｉｈｕ Ｌａｋｅ ａｎｄ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ ｏｆ ＭＯＤＩＳ ｉｍａｇｅ． Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗａｓ ｍａｄｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｗｏ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ ｔｅｒｍｓ ｏｆ ｒｅｔｒｉｅｖａｌ ａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｕｌｄ ｃａｔｃｈ ｓｕｂｔｌｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ ｉｎ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｔｏ ｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ Ｃｈｌ － ａ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｐｉｃｔ ｔｈｅ ｎｏｎｌｉｎｅａｒ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅ ｔｗｅｅｎ ｒｅｆｌｅｃｔｅｄ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ａｎｄ Ｃｈｌ － ａ ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ ｒｅｌａｔｉｖｅｌｙ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ． Ｔｈｅ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ｐｒｏｖｅｄ ｔｏ ｂｅ