PDF《南四湖水体浊度高光谱定量反演模型》

该反射峰值与 色素组成有关, 可以作为叶绿素 a 的定量标志;

680 nm 附近 出现叶绿素 a 的又一小吸收峰, 是藻类叶绿素在红光波段强 烈吸收的结果;

700 nm 附近反射峰的出现是含藻类水体最 显著的光谱特征, 其存在与否是判定水体是否含有藻类叶绿 素的依据之一[9] ;

大于

730 nm 的波段范围, 纯水吸收系数迅 速增大, 所以水体光谱反射率迅速降低;

直到

810 nm 附近又 出现反射峰, 该反射峰是由悬浮物散射形成的. 图2水体采样点光谱曲线 Fig.

2 Spectral r eflectance curves of sam pling sites 2.

2 原始光谱反射率和归一化反射率模型 水体实测高光谱在 345~

400 nm 以及

900 nm 以上噪声 较大, 选择 400~

900 nm 原始光谱反射率和浊度进行相关性 分析, 结果见图 3.可以看出, 715~

900 nm 原始光谱反射率 和浊度相关性较好, 相关系数均大于

0 1 8, 其中

838 nm 处的 原始光谱反射率和浊度的相关系数最大, 达到

0 1

950 1, 在01

01 检验水平下显著相关.选择

838 nm 处原始处光谱反 射率和浊度建立线性回归模型( Linear Regression M odel, LRM ) , 模型见公式( 1) . y = 3827. 3x - 66.

894 ( n= 8, p <

0. 01) (1) 式中: x 为838 nm 处原始光谱反射率;

y 为浊度;

n 为样本数. 图3光谱反射率和浊度的相关性 Fig.

3 Correction betw een spectral reflectance and turbidity 为了使不同时间、 地点和大气条件下测得的水体光谱具 有可比性, 同时寻找待测指标的特征波段, 对原始光谱反射 率归一化, 即将太阳移到测量点的正上方, 去掉大气的影 响[ 10] .利用可见光波段 400~

750 nm 对原始光谱反射率进 行归一化处理, 模型如式( 2) 所示, 光谱曲线见图 4.经归一 化处理后, 光谱曲线变的相对集中, 抑制或消除了环境因素 对光谱曲线的整体性提高或降低[11] . #

884 # 第13 卷 总第

80 期# 南水北调与水利科技#

2015 年10 月生态与环境?R(K i )= R(K i )

1 n E

750 400 R(K i ) (2) 式中: ? R(K i ) 为Ki处的归一化反射率;

R (K i ) 为Ki处的反射 率;

n 为400~

750 nm 的波段数. 图4归一化反射率曲线 Fig.

4 Normalized spectral reflectance curves 利用经归一化处理之后的反射率与浊度进行相关性分 析( 图5) , 发现

580 nm 附近、 731~

900 nm 波段归一化反射 率与浊度有较好的相关性, 相关系数均在 0.

8 以上, 最大正 相关系数出现在

825 nm 处, 相关系数为

0 1

890 2, 在0101 检 验水平下显著相关.这与郭邵萌[6] 研究结果差异较大, 可能 是因为仅根据反射率数据与实测浓度值建立的统计模型缺 乏物理基础支持, 不同气象条件和不同时间条件等因素对最 终的模型建立有较大的影响[12] .用825 nm 处的归一化光 谱反射率和浊度建立线性回归模型, 模型见式( 3) . y= 473. 94x - 172.

39 ( n= 8, p <

0. 01) (3) 式中: x 为825 nm 处归一化光谱反射率, 其它符号含义同 式( 1) . 图5归一化反射率与浊度的相关性 Fig.

5 Correlation betw een normalized reflectance and turbidity 2.

3 一阶微分模型 对光谱的一阶微分处理可以去除部分线性或接近线性 的背景噪声光谱对目标光谱的影响, 微分光谱对信噪比非常 敏感[13] .由于光谱仪测量数据为离散型数据, 因此用公式 ( 4) 近似计算, 光谱反射率经一阶微分处理后见图 6. Rc(K i )= R(K i+