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基于MODIS 数据的太湖藻华水体识别模式 - 湖泊科学
J. Lake Sci.(湖泊科学), 2008, 20(2): 191-195
. E-mail: jlakes@
©2008 by Journal of Lake Sciences
基于 MODIS 数据的太湖藻华水体识别模式∗
1,2 1 1** 1 1
徐京萍 , 张 柏 , 李 方 , 宋开山, 王宗明
(1: 中国科学院东北地理与农业生态研究所, 长春 130012)
(2: 中国科学院研究生院, 北京 100049)
摘 要: 针对 2007 年 5 月太湖爆发的蓝藻水华事件, 利用 MODIS 植被指数数据对其进行遥感监测 . 结果表明 : MODIS 数据
可成功提取蓝藻水华信息. 近红外/红光波段比值识别模式和植被指数 NDVI 值、EVI 值识别模式均可确定蓝藻分布范围, 但
前两者不易将高浑浊水体区分开来, 或不易识别低蓝藻分布区域, 因此易扩大或缩小蓝藻分布范围; 而后者由于引入了背景
调节参数, 可有效抑制背景水体及泥沙的影响, 因此根据 EVI 值得到的蓝藻范围及强度较为真实的反映了藻华情况 . 该研究
可为今后利用遥感技术, 建立太湖蓝藻水华监测系统奠定基础.
关键词: 蓝藻; MODIS; 太湖
Detecting modes of cyanobacteria bloom using MODIS data in Lake Taihu
1,2 1 1** 1 1
XU Jingping , ZHANG Bai , LI Fang , SONG Kaishan WANG Zongming
(1: Northeast Institute of Geography and Agricultural Ecology , Chinese Academy Sciences, Changchun 130012, P.R.China)
(2: Graduate School of Chinese Academy Sciences, Beijing 100049, P.R.China)
Abstract: Detection of cyanbacteria blooms in Taihu using vegetation index data from MODIS was carried out since cyanbacteria
blooms broke out in May 2007. The results showed that MODIS was able to detect cyanobacteria bloom effectively. Algorithm of
band ratio between infrared and red band and values of NDVI or EVI can be used to analyze the distribution of algae. However, the
former two were difficult to distinguish high-turbid water from algae or identify areas with low density of cyanbacteria, which
resulted in the magnified or reduced areas of algae, while the latter one could constrain background noise properly mainly from water
and suspended matter. Therefore, based on the digital number values (DNs) of EVI
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