浅水湖泊悬浮颗粒物浓度MODIS影像遥感反演方法与流程

技术特征：
1.一种浅水湖泊悬浮颗粒物浓度modis影像遥感反演方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，选择多个典型的浅水湖泊作为研究区，选择晴朗无云的天气，均匀布设采样点，进行过滤测试，获取不同采样点的spm浓度，并同时记录采样点的经纬度信息及采样日期；第二步，下载获取典型湖泊采样当天及前后2天的mod09ga产品和myd09ga产品，分别采用mrt和idl对影像进行投影转换等预处理及波段融合；基于所有野外巡航测量得到的实测样点的经纬度信息和日期，匹配48小时以内过境的质量最佳的modis影像的可见光
‑
近红外波段的rrs，去除无效样点，构建实测样点的spm浓度与modis卫星影像rrs的有效数组；第三步，根据modis卫星影像rrs光谱形状及对应实测样点的spm浓度差异分类选择有代表性的典型样点，分析不同浓度的spm对应的rrs光谱曲线，能够推断出：spm浓度与红光波段rrs
red
存在正向关系；与绿光波段和红光波段差值、绿光波段和近红外波段差值存在负向关系；由于绿光波段和近红外波段中间间隔红光波段，因此对二者之差乘以系数0.5，据此构建spmi如公式(1)所示：将公式(1)经过计算简化可得公式(2)：式中，rrs
green
，rrs
red
，rrs
nir
分别是modis遥感卫星影像的绿光波段、红光波段和近红外波段，基于modis卫星影像构建spm遥感反演模型采用公式(2)即可；第四步，基于第二步得到的实测样点的spm浓度与modis卫星影像rrs的有效数组，借助第三步构建的spmi公式，首先得到有效实测样点匹配的modis卫星影像spmi指数结果，然后与对应实测样点的spm浓度形成点对；第五步，首先，将第四步得到的点对按照2:1的比例划分为建模组和验证组，保证两组的数据都均匀分布在不同湖泊和不同时期；其次，以spmi计算结果为自变量，以spm浓度为因变量，对数据进行回归分析，得到基于modis卫星影像的spm浓度遥感反演模型；然后，将模型用于验证组数据，通过验证组数据实测spm浓度和反演spm浓度计算反演结果的均方根误差，最终实现浅水湖泊悬浮颗粒物浓度基于spmi构建反演模型的效果评价。

技术总结
一种浅水湖泊悬浮颗粒物浓度MODIS影像遥感反演方法，首先，选择几个典型浅水湖泊均匀布设样点，获取不同时期大量实测SPM浓度数据；其次，基于所有实测样点的经纬度信息与MODIS卫星影像进行星地匹配，获取MODIS卫星影像不同波段的Rrs；然后，分析归纳实测样点匹配的MODIS影像Rrs随着SPM浓度变化而呈现的规律，构建SPMI指数；最后，计算得到所有实测样点匹配的MODIS卫星影像SPMI指数结果，并与对应实测样点的SPM浓度形成点对，将匹配好的点对划分为建模组和验证组，基于建模组数据构建适用于MODIS影像的SPM遥感反演模型，利用验证组数据对模型精度进行评价。本发明通过MODIS卫星影像研究SPM可以一次性获得多个浅水湖泊大范围的数据，时效性强，成本低廉；模型具有更强的鲁棒性和普适性，有广阔的业务化应用前景。有广阔的业务化应用前景。有广阔的业务化应用前景。


技术研发人员：房冲 宋长春 张弛 赵磊 辛卓航 刘志红 刘丹彤
受保护的技术使用者：大连理工大学
技术研发日：2021.07.12
技术公布日：2021/10/26