高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及高光谱卫星技术领域，是关于一种高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法及系统，方法包括：获取湖库水体本底数据集中采样点的遥感反射率数据，并计算采样点在高光谱卫星数据波段的等效遥感反射率；根据采样点的等效遥感反射率，分别计算不同水体类型在各预设波段的平均遥感反射率光谱；确定每个水体类型对应的叶绿素a反演模型；分别计算各个水体类型对应的平均遥感反射率光谱与高光谱影像的水体像元的遥感反射率在预设波段的光谱角余弦，以确定水体像元所属的目标水体类型；采用与目标水体类型对应的叶绿素a反演模型，确定高光谱影像的水体像元对应的目标叶绿素a浓度。通过该方案，提高卫星高光谱数据的水体叶绿素a浓度的计算精度。绿素a浓度的计算精度。绿素a浓度的计算精度。

【技术实现步骤摘要】
高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法及系统


[0001]本公开涉及高光谱卫星
，尤其涉及一种高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法及系统。

技术介绍

[0002]叶绿素a浓度是水环境监测的重要指标。目前叶绿素a浓度的监测方法有现场直接测量和遥感间接测量。现场直接测量是通过实地采集水样后低温保存，之后在实验室内进行分析进而得到采样点水体的叶绿素a浓度。这种方法由于人工测量的采样点和采样次数是有限的，不能全面评价水体叶绿素a的空间分布情况。遥感间接测量是通过水体光谱特征与叶绿素a浓度的关系，寻找两者之间的关系进行建模反演得到后者的结果。
[0003]由于中国卫星高光谱数据与SeaWIFS、MODIS、MERIS等国外水色卫星数据在数据质量(遥感反射率精度)和载荷指标(波段设置、空间分辨率)等方面的差异，现有技术直接应用于国产高光谱卫星无法获得较好的叶绿素a浓度反演效果。

技术实现思路

[0004]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法及系统。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法，包括：
[0006]获取湖库水体本底数据集中采样点的遥感反射率数据，并计算所述采样点在高光谱卫星数据的预设波段的等效遥感反射率；
[0007]根据所述采样点的等效遥感反射率，分别确定不同水体类型在各预设波段的平均遥感反射率光谱，其中，所述水体类型包括：贫营养水体类型、中营养水体类型和富营养水体类型；
>[0008]确定每个水体类型对应的叶绿素a反演模型；
[0009]分别计算各个水体类型对应的平均遥感反射率光谱与高光谱影像的水体像元的遥感反射率之间的光谱角余弦，以确定所述高光谱影像的水体像元所属的目标水体类型；
[0010]采用与所述目标水体类型对应的叶绿素a反演模型，确定所述高光谱影像的水体像元对应的目标叶绿素a浓度。
[0011]在一个实施例中，优选地，采用以下第一计算公式计算所述水体在高光谱卫星数据波段的等效遥感反射率：
[0012][0013]其中，表示所述水体在高光谱卫星数据的预设波段的等效遥感反射率，表示所述水体的遥感反射率数据，f
i
(λ)表示第i个高光谱卫星数据的预设波段的光
谱响应函数，λ表示波长，λ
min
和λ
max
分别表示f
i
(λ)函数的最小波长和最大波长；
[0014]采用以下第二计算公式计算不同水体类型在预设波段对应的平均遥感反射率光谱：
[0015][0016]其中，表示任一水体类型在第i个高光谱卫星数据波段的平均遥感反射率，N是该水体类型的湖库水体本底数据集的样本个数。
[0017]在一个实施例中，优选地，确定每个水体类型对应的叶绿素a反演模型，包括：
[0018]获取湖库水体本底数据集中各个水体类型采样点的水质数据，其中，所述水质数据包括叶绿素a浓度数据；
[0019]根据所述水体的等效遥感反射率和各个水体类型的叶绿素a浓度数据，确定每个水体类型对应的叶绿素a反演模型。
[0020]在一个实施例中，优选地，确定所述高光谱影像的水体像元所属的目标水体类型，包括：
[0021]当任一水体类型对应的平均遥感反射率光谱与高光谱影像的水体像元的遥感反射率在所述预设波段的光谱角余弦大于或者等于预设值时，确定所述高光谱影像的水体像元所属的目标水体类型为该任一水体类型；
[0022]当所述高光谱影像的水体像元的遥感反射率与每个水体类型对应的平均遥感反射率光谱在所述预设波段的光谱角余弦均小于预设值时，分别计算所述高光谱影像的水体像元相对于每个水体类型的权重值。
[0023]在一个实施例中，优选地，采用以下第三计算公式计算所述高光谱影像的水体像元相对于贫营养水体类型的第一权重值：
[0024][0025]采用以下第四计算公式计算所述高光谱影像的水体像元相对于中营养水体类型的第二权重值：
[0026][0027]采用以下第五计算公式计算所述高光谱影像的水体像元相对于富营养水体类型的第二权重值：
[0028][0029]其中，SA1表示所述高光谱影像的水体像元的遥感反射率与贫营养水体类型对应的平均遥感反射率光谱在所述预设波段的光谱角余弦，SA2表示所述高光谱影像的水体像元的遥感反射率与中营养水体类型对应的平均遥感反射率光谱在所述预设波段的光谱角余弦，SA3表示所述高光谱影像的水体像元的遥感反射率与富营养水体类型对应的平均遥感反射率光谱在所述预设波段的光谱角余弦。
[0030]在一个实施例中，优选地，采用与所述目标水体类型对应的叶绿素a反演模型，确
定所述高光谱影像的水体像元对应的目标叶绿素a浓度，包括：
[0031]当确定高光谱影像的水体像元所属的目标水体类型为任一水体类型时，采用与所述目标水体类型对应的叶绿素a反演模型，确定所述高光谱影像的水体像元对应的目标叶绿素a浓度；
[0032]当确定高光谱影像的水体像元不属于任一水体类型时，则根据所述高光谱影像的水体像元相对于每个水体类型的权重值和各个水体类型对应的叶绿素a反演模型，确定所述高光谱影像的水体像元对应的目标叶绿素a浓度。
[0033]在一个实施例中，优选地，当确定高光谱影像的水体像元不属于任一水体类型时，则根据所述高光谱影像的水体像元相对于每个水体类型的权重值和各个水体类型对应的叶绿素a反演模型，确定所述高光谱影像的水体像元对应的目标叶绿素a浓度，包括：
[0034]采用以下第六计算公式计算所述高光谱影像的水体像元对应的目标叶绿素a浓度：
[0035][0036]其中，M1表示贫营养水体类型对应的叶绿素a反演模型，M2表示中营养水体类型对应的叶绿素a反演模型，M3表示富营养水体类型对应的叶绿素a反演模型。
[0037]根据本公开实施例的第二方面，提供一种高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演装置，包括：
[0038]获取模块，用于获取湖库水体本底数据集中采样点的遥感反射率数据，并计算所述采样点在高光谱卫星数据的预设波段的等效遥感反射率；
[0039]第一确定模块，用于根据所述采样点的等效遥感反射率，分别确定不同水体类型在各预设波段的平均遥感反射率光谱，其中，所述水体类型包括：贫营养水体类型、中营养水体类型和富营养水体类型；
[0040]第二确定模块，用于确定每个水体类型对应的叶绿素a反演模型；
[0041]计算模块，用于分别计算各个水体类型对应的平均遥感反射率光谱与高光谱影像的水体像元的遥感反射率在所述预设波段的光谱角余弦，以确定所述高光谱影像的水体像元所属的目标水体类型；
[0042]第三确定模块，用于采用与所述目标水体类型对应的叶绿素a反演模型，确定所述高光谱影像的水体像元对应的目标叶绿素a浓度。
[0043]采用以下第一计算公式计算所述水体在高光谱卫本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法，其特征在于，包括：获取湖库水体本底数据集中采样点的遥感反射率数据，并计算所述采样点在高光谱卫星数据的预设波段的等效遥感反射率；根据所述采样点的等效遥感反射率，分别确定不同水体类型在各预设波段的平均遥感反射率光谱，其中，所述水体类型包括：贫营养水体类型、中营养水体类型和富营养水体类型；确定每个水体类型对应的叶绿素a反演模型；分别计算各个水体类型对应的平均遥感反射率光谱与高光谱影像的水体像元的遥感反射率在所述预设波段的光谱角余弦，以确定所述高光谱影像的水体像元所属的目标水体类型；采用与所述目标水体类型对应的叶绿素a反演模型，确定所述高光谱影像的水体像元对应的目标叶绿素a浓度。2.根据权利要求1所述的高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法，其特征在于，采用以下第一计算公式计算所述采样点在高光谱卫星数据波段的等效遥感反射率：其中，表示所述水体在高光谱卫星数据的预设波段的等效遥感反射率，表示所述水体的遥感反射率数据，f
i
(λ)表示第i个高光谱卫星数据的预设波段的光谱响应函数，λ表示波长，λ
min
和λ
max
分别表示f
i
(λ)函数的最小波长和最大波长；采用以下第二计算公式计算不同水体类型在各预设波段的平均遥感反射率光谱：其中，表示任一水体类型在第i个高光谱卫星数据的预设波段的平均遥感反射率，N是该水体类型的湖库水体本底数据集的样本个数。3.根据权利要求1所述的高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法，其特征在于，确定每个水体类型对应的叶绿素a反演模型，包括：获取湖库水体本底数据集中各个水体类型采样点的水质数据，其中，所述水质数据包括叶绿素a浓度数据；对各水体类型，根据归属该类采样点的等效遥感反射率和对应的叶绿素a浓度数据，确定每个水体类型对应的叶绿素a反演模型。4.根据权利要求1所述的高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法，其特征在于，确定所述高光谱影像的水体像元所属的目标水体类型，包括：当任一水体类型对应的平均遥感反射率光谱与高光谱影像的水体像元的遥感反射率在所述预设波段的光谱角余弦大于或者等于预设值时，确定所述高光谱影像的水体像元所属的目标水体类型为该任一水体类型；当所述高光谱影像的水体像元的遥感反射率与每个水体类型对应的平均遥感反射率光谱在所述预设波段的光谱角余弦均小于预设值时，分别计算所述高光谱影像的水体像元
相对于每个水体类型的权重值。5.根据权利要求4所述的高光谱卫星的水体叶绿素a浓度反演方法，其特征在于，采用以下第三计算公式计算所述高光谱影像的水体像元相对于贫营养水体类型的第一权重值：采用以下第四计算公式计算所述高光谱影像的水体像元相对于中营养水体类型的第二权重值：采用以下第五计算公式计算所述高光谱影像的水体像元相对于富营养水体类型的第二权重值：其中，SA1表示所述高光谱影像的水体像元的遥感反射率与贫营养水体类型对应的平均遥感反射率光谱在所述预设波段的光谱角余弦，SA2表示所述高光谱影像的水体像元的遥感反射率与中营养水体类型对应的平均遥感反射率光谱在所述预设波段的光谱角余弦，SA3表示所述高光谱影...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘瑶，刘智伟，肖晨超，
申请(专利权)人：自然资源部国土卫星遥感应用中心，
类型：发明
国别省市：