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原文传递一种基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法

专利名称：	一种基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法
摘要：	本发明公开了一种基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法，所述方法包括：步骤1)结合历史遥感影像和历史水质测定数据，建立若干个不同水温水质条件下的藻类生消模型；步骤2)对多源遥感数据进行辐射校正；步骤3)从校正后的多源遥感数据中提取遥感水环境相关参数，构建时间序列曲线；步骤4)利用时间序列曲线基于藻类生消模型的反演水质参数，将卫星遥感得到的多源多时相反射率与藻类生消模型计算得到的反射率进行匹配，从而确定水环境参数。本发明的方法充分利用各种遥感手段提供的观测信息，实现自动化、高准确度、强适应性的水环境分析，为相关水环境遥感监测系统的业务化运行提供技术支撑。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京航天泰坦科技股份有限公司
发明人：	陈宏磊;谭靖;姜航;李磊;王战举
专利状态：	有效
申请日期：	2017-12-22T00:00:00+0800
发布日期：	2019-07-02T00:00:00+0800
申请号：	CN201711406184.1
公开号：	CN109959621A
代理机构：	北京方安思达知识产权代理有限公司
代理人：	陈琳琳;武玥
分类号：	G01N21/31(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	100070 北京市丰台区南四环西路188号17区5号楼
主权项：	1.一种基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法，所述方法包括：步骤1)结合历史遥感影像和历史水质测定数据，建立若干个不同水温水质条件下的藻类生消模型；步骤2)对多源遥感数据进行辐射校正；步骤3)从校正后的多源遥感数据中提取遥感水环境相关参数，构建时间序列曲线；步骤4)利用时间序列曲线基于藻类生消模型的反演水质参数，将卫星遥感得到的多源多时相反射率与藻类生消模型计算得到的反射率进行匹配，从而确定水环境参数。 2.根据权利要求1所述的基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法，其特征在于，所述步骤1)包括：步骤101)通过实验，测定不同水温、水体磷含量、水体氮含量条件下多种常见藻类生长状况，建立各种含藻类水体反射率与相关水质参数的模型关系： θband＝model(Temprature,Tn,Pn,Species,Band_length) 其中，θband为某波段的含藻类水体的反射率数值，model为模型函数，Temprature为多时相温度矢量，Tn为多时相氮含量矢量，Pn为多时相磷含量矢量，Species为藻类种类,Band_length为波段的中心波长；步骤102)结合历史遥感影像和历史水质测定数据得到模型的具体表示式。 3.根据权利要求2所述的基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法，其特征在于，所述近红外波段蓝藻生消模型表示为：其中，θnir为近红外波段蓝藻的反射率；k1和k2是总磷和总氮的影响因子，k1＝0.1923,k2＝10.233。 4.根据权利要求1所述的基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法，其特征在于，所述步骤2)包括：步骤201)由同区域同时期观测的多源遥感数据和参考遥感器数据进行直方图匹配得到定标系数；步骤202)将待定标遥感数据的总辐亮度乘以定标系数，使得待定标遥感数据的归一化总辐亮度与参考遥感器数据的总辐亮度一致。 5.根据权利要求1所述的基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法，其特征在于，所述步骤3)包括：步骤301)通过对不同波长反射率进行组合，提取归一化水体指数和归一化植被指数；步骤302)对这些指数按照观测时间进行排序，同时分析邻域像素的相关性减少观测噪声因素的影响，形成以水体各像素为单位的时间序列曲线。 6.根据权利要求1所述的基于中高分辨率时序遥感数据的水环境分析方法，其特征在于，所述步骤4)具体包括：步骤401)通过藻类生消模型进行计算各种磷浓度、氮浓度和温度情况下的反射率，得到红、绿、蓝和近红外波段的多时相反射率数值；步骤402)将卫星遥感器得到的多源多时相反射率与步骤401)得到的反射率进行匹配，确定总磷、总氮浓度和藻类类型，实现从遥感影像上提取水环境相关指标参数。
所属类别：	发明专利