本发明专利技术提供一种富营养化湖泊藻类垂向分布的MODIS遥感监测方法，通过野外监测获取藻类垂向分布类型；以野外实测水体表面光谱信息和环境信息为基础，构建基于地面实测光谱数据（Rrs）的藻类垂向分布的遥感监测方法；通过模拟不同气溶胶类型及厚度、不同太阳高度角、卫星观测角及方位角，获取地面监测遥感反射比Rrs与模拟的瑞利散射矫正后Rrc之间的定量关系；进而将基于地面实测光谱数据的藻类垂向分布类型监测方法推广至经过瑞利散射矫正的MODIS卫星影像数据。基于该方法，可以准确获取富营养化湖泊藻类垂向分布类型的年际、月际变化规律及其空间分布，为水利、环保等部门的水资源管理、水环境保护的科学决策提供科技支撑。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及富营养化湖泊水体藻类垂向分布类型MODIS遥感监测方法。
技术介绍
在富营养化水体，遥感手段已经被广泛用于监测藻华的暴发程度和频率(Bresciani et al. 2014; Hu 2009; Kahru et al. 2007; Kutser et al. 2006; Odermatt et al. 2012)，也在色素浓度的反演方面开展了大量工作，例如，叶绿素浓度(Duan et al. 2010; Song et al. 2013b)、藻蓝素浓度(Duan et al. 2012; Song et al. 2013a)等。这些工作大都基于表层水体光学参数的反演或水柱的垂向均一假设。然而，遥感信号反映的是水面之下一定深度的垂向结构，仅仅依赖于表层会引入误差。遥感监测藻华的面积会在短时间内产生很大的变化，例如，利用GOCI数据监测中国东海藻华面积显示受潮汐或洋流的影响，一天之内藻华面积会产生大于100%的误差(Lou and Hu 2014)。实际上，浅水湖泊的藻华暴发不是短时间内生物量的急剧增加，而是已经存在的大量藻颗粒在水体中上下移动引起的(Cao et al. 2006)。也就是说，藻华暴发受外界水动力或环境因子的影响改变了藻类的垂向分布结构，从而引起表面看起来的短时间内藻华突然暴发或消失(Beaver et al. 2013; Blottière et al. 2013; Ndong et al. 2014)。此外，一些蓝藻具有依靠调节自身浮力在水中上下移动的能力(Kutser et al. 2008)。藻类垂向结构的变化使得只监测水表面藻华不能反映整个水体的富营养化状况。而且，遥感反演光学参数的精度(Stramska and Stramski 2005)和色素生物量的估计(Silulwane et al. 2010)都存在很大的挑战。因此，水柱藻总量比藻华暴发的面积和频率更能较为全面的反映水体的富营养化状况，从而评价藻华的危害。为了实现藻总量的估算，单元水柱的藻类垂向分布类型遥感识别是关键的一步。在一类水体的海洋水色遥感中，很多学者已经研究了色素或叶绿素a的垂向分布(André 1992; Hidalgo-Gonzalez and Alvarez-Borrego 2001; Millán-Nú?ez et al. 1997; Morel and Berthon 1989; Silulwane et al. 2010; Xiu et al. 2008)及其对遥感反射比的影响(Gordon and Clark 1980; Kutser et al. 2008; Sathyendranath et al. 1989; Stramska and Stramski 2005)。高斯模型(André 1992; Hidalgo-Gonzalez and Alvarez-Borrego 2001; Millán-Nú?ez et al. 1997; Morel and Berthon 1989; Sathyendranath et al. 1989)或者改进的高斯模型(Silulwane et al. 2010)多被用来描述叶绿素a的垂向结构，并且假设在同一个季节或区域内藻类垂向分布类型不变(Hidalgo-Gonzalez and Alvarez-Borrego 2001; Silulwane et al. 2010)。尽管目前很少基于实测数据研究富营养化湖泊藻类垂向分布变化(Kutser et al. 2008)，然而，在富营养化湖泊依然存在藻类垂向分布变化较快，甚至在一天内呈现不同的分布类型的情况(D'Alimonte et al. 2014)。这种情况导致在海洋和近岸水体得到的假设条件不适用于内陆湖泊。总之，揭示藻类垂向分布结构是研发藻总量的遥感估算反演算法的重要步骤。参考文献：André, J.-M. (1992). Ocean color remote-sensing and the subsurface vertical structure of phytoplankton pigments. Deep Sea Research Part A. Oceanographic Research Papers, 39, 763-779。Beaver, J.R., Casamatta, D.A., East, T.L., Havens, K.E., Rodusky, A.J., James, R.T., Tausz, C.E., & Buccier, K.M. (2013). Extreme weather events influence the phytoplankton community structure in a large lowland subtropical lake (Lake Okeechobee, Florida, USA). Hydrobiologia, 709, 213-226。Blottière, L., Rossi, M., Madricardo, F., & Hulot, F.D. (2013). Modeling the role of wind and warming on Microcystis aeruginosa blooms in shallow lakes with different trophic status. Theoretical Ecology, 7, 35-52。Bresciani, M., Adamo, M., De Carolis, G., Matta, E., Pasquariello, G., Vai?iūt?, D., & Giardino, C. (2014). Monitoring blooms and surface accumulation of cyanobacteria in the Curonian Lagoon by combining MERIS and ASAR data. Remote Sensing of Environment, 146, 124-135。Cao, H., Kong, F., Luo, L., Shi, X., Yang, Z., Zhang, X., & Tao, Y. (2006). Effects of Wind and Wind-Induced Waves on Vertical Phytoplankton Distribution and Surface Blooms ofMicrocystis aeruginosain Lake Taihu. Journal of Freshwater Ecology, 21, 231-238。D'Alimonte, D., Zibordi, G., Kajiyama, T., & Berthon, J.-F. (2014). Comparison between MERIS本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种富营养化湖泊水体藻类垂向分布类型MODIS遥感监测方法，其特征在于，包括以下步骤：1）确定藻类垂向分布类型通过野外实地监测获取水体中不同深度处藻类以及其他光学活性物质的浓度，通过聚类分析得到藻类垂向分布类型，以及与其他光学活性物质垂向分布间的关系；2）构建基于实测光谱信息和同步环境信息的藻类垂向分布类型的遥感监测方法在获取藻类垂向分布信息的同时，获取水体表层的遥感信息Rrs以及周围的环境信息，通过相关性分析，构建基于水体表层遥感信息和风速藻类垂向分布类型的遥感监测决策分类树；3）获取地面监测遥感反射比Rrs与模拟的瑞利散射矫正后Rrc之间的定量关系基于巢湖地区在不同气溶胶类型及厚度、不同太阳高度角、卫星观测角以及方位角对地面监测的遥感反射比与模拟的瑞利散射矫正后的Rrc之间的定量关系的影响，并通过模拟数据确定两者之间的定量模型，从而确定NDBI针对MODIS卫星影像的决策阈值；4）构建藻类垂向分布类型的MODIS遥感监测方法基于前述步骤和方法，将基于地面实测光谱数据的藻类垂向分布类型决策树应用至经过瑞利散射矫正的卫星影像数据，实现全影像藻类垂向分布类型的空间分布；基于该方法，获取富营养化湖泊藻类垂向分布类型的年际、月际变化规律及其空间分布。...
【技术特征摘要】
1.一种富营养化湖泊水体藻类垂向分布类型MODIS遥感监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）确定藻类垂向分布类型
通过野外实地监测获取水体中不同深度处藻类以及其他光学活性物质的浓度，通过聚类分析得到藻类垂向分布类型，以及与其他光学活性物质垂向分布间的关系；
2）构建基于实测光谱信息和同步环境信息的藻类垂向分布类型的遥感监测方法
在获取藻类垂向分布信息的同时，获取水体表层的遥感信息Rrs以及周围的环境信息，通过相关性分析，构建基于水体表层遥感信息和风速藻类垂向分布类型的遥感监测决策分类树；
3）获取地面监测遥感反射比Rrs与模拟的瑞利散射矫正后Rrc之间的定量关系
基于巢湖地区在不同气溶胶类型及厚度、不同太阳高度角、卫星观测角以及方位角对地面监测的遥感反射比与模拟的瑞利散射矫正后的Rrc之间的定量关系的影响，并通过模拟数据确定两者之间的定量模型，从而确定NDBI针对MODIS卫星影像的决策阈值；
4）构建藻类垂向分布类型的MODIS遥感监测方法
基于前述步骤和方法，将基于地面实测光谱数据的藻类垂向分布类型决策树应用至经过瑞利散射矫正的卫星影像数据，实现全影像藻类垂向分布类型的空间分布；基于该方法，获取富营养化湖泊藻类垂向分布类型的年际、月际变化规律及其空间分布。
2.根据权利要求1所述的富营养化湖泊水体藻类垂向分布类型遥感监测方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：张玉超，马荣华，段洪涛，陈开宁，
申请(专利权)人：中国科学院南京地理与湖泊研究所，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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