导读:本文包含了二类水体论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:水体,遥感,二类,大气,反射率,叶绿素,水色。
二类水体论文文献综述
沈菊平,王得玉[1]（2019）在《基于神经网络的二类水体大气校正》一文中研究指出以MERIS高光谱影像为数据源,根据现有大气传输模型和大气校正方法,探索了适合于内陆湖泊二类水体的高光谱遥感影像大气校正方法。在6S辐射传输模型的基础上,构建了基于神经网络的二类水体大气校正算法。通过构建输入卫星辐亮度直接提取离水反射率的模型,无需同步气溶胶参数,即可实现大气校正。对2010年8月9日的MERIS影像进行大气校正,并将校正后的遥感反射率与准同步实测离水反射率进行对比分析,结果表明,大气校正过程有效去除了大气效应的影响,经过大气校正的13个波段的平均相对误差分布在10%～40%,得到了与实测值相近的水体遥感反射率。(本文来源于《地理空间信息》期刊2019年01期）
王积峰,况润元,袁爽[2]（2018）在《近岸及内陆二类水体漫衰减系数的遥感反演研究进展》一文中研究指出漫衰减系数作为水体表观光学的一个重要参数,是水下光场结构和光强的直观反映,其反演算法被应用于大面积水域的水下光场和组分变化的研究。本文首先介绍漫衰减系数反演算法基本原理,传统测量方法和现代反演算法,分析近十年国内外研究成果和存在的问题,提出今后漫衰减系数遥感反演算法的发展方向。研究结果表明:传统测量方法在适用范围和精度上都不能满足当今需求,而现代反演算法不仅弥补了传统测量方法的不足,且具有较好的普适性和更广泛的应用领域。其反演算法主要有两种:经验法和半解析法。优点是经验法偏重于特定区域,反演精度高;半解析法具有一定的普适性,引入模型参数多。缺点是经验法受实测数据影响较大,半解析法受物理模型限制。今后应加强对大气纠正和物理模型的研究,拓展其适用性。研究成果有助于研究者更为全面的了解漫衰减系数反演算法,为水色遥感研究提供理论和实践参考。(本文来源于《现代测绘》期刊2018年05期）
宋挺,龚绍琦,刘军志,顾征帆,石浚哲[3]（2018）在《浑浊二类水体的高分四号卫星大气校正效果分析》一文中研究指出高分四号卫星是我国首颗高空间分辨率地球静止卫星,在浑浊二类水体的遥感定量监测方面应用潜力很大。为评价高分四号多光谱数据经大气校正后水体反射率的精度,以太湖为研究区,使用同步MODIS数据辅助的Gordon单次散射改进算法,对2016年7月21日和2016年8月17日两景高分四号多光谱数据进行大气校正,并通过与地面同步实测光谱数据、以及地球静止水色卫星GOCI数据大气校正结果的协同比对,验证高分四号多光谱数据的大气校正效果,为该卫星产品的水色遥感应用提供借鉴和参考。结果表明,红光B4波段校正精度最高,平均绝对误差(MAPE)为10.71%;绿光B3波段校正精度次高,MAPE为13.21%;近红外B5波段校正精度次低,MAPE为33.06%;蓝光B2波段校正精度最低,MAPE为53.55%。其中B3,B4和B5波段校正精度高于GOCI,主要原因在于高分四号的空间分辨率远高于GOCI,混合像元导致的精度误差相对较小,充分显示了高分四号作为一颗高空间分辨率地球静止卫星在水色遥感方面的优势;而B2波段低于GOCI,表明高分四号的蓝光波段尚有改进空间,今后有必要对该波段进行重新定标等处理;在未得到有效处理的情况下,水色遥感应用应尽量避开该波段。总体而言,高分四号多光谱数据校正精度较高,可以较好的应用于内陆二类浑浊水体的定量遥感监测。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2018年04期）
叶虎平[4]（2017）在《二类水体吸收系数精确校正及其遥感反演研究》一文中研究指出水体对光的吸收在水体光衰减、混合层加热、初级生产力、浮游植物生物量等的时空分布变化中扮演重要角色。定量获取水体吸收系数主要有叁种方法:现场原位仪器测量、实验室过滤水样分析和反射率遥感反演。由于我国近海二类水体光学特性复杂且时空分布变化大,水中物质在近红外波段存在显着吸收,主要成分浮游植物的吸收光谱受包囊效应和色素组成等因素影响,降低了获取吸收系数的精度,研究这些问题对提高水色吸收系数精度和水色遥感具有现实意义。1)近海水体光学特性时空分布方面,通过对黄海不同季节六个航次的现场数据进行水体分类研究,分析了遥感反射率光谱的分类特征,获取了黄海水体光学特性和时空分布特征。黄海水体光谱分类算法应到MERIS业务卫星,获得长时间序列不同时空下黄海水体光学分布特征及变化规律。2)野外原位测量吸收系数方面,改进一种基于E指数拟合获得散射项系数的散射校正方法,对九波段吸收衰减仪器(AC9)各吸收波段进行散射校正,满足在近海和内陆典型水体应用。结果与其他常用的校正方法比较,在红光和近红外波段有较明显抬升。结果与实验室测量的吸收系数具有可比性,可用于闭合检验。3)实验室测量的浮游植物吸收系数方面。本文利用黄东海2003年春季和秋季航次测量的色素浓度和浮游植物吸收光谱数据,通过去包囊效应,对吸收光谱数据进行特征波段高斯分解和色素成分分解和重构模拟研究,高斯分解的残差值多小于0.001 m-1,成分分解值与实测色素浓度接近,但存在明显季节性偏差。4)在遥感反演获得吸收系数方面,半分析算法能一定程度反演黄渤海水体的总吸收系数与后向散射系数,但浮游植物主导和近岸高浑浊水体反演结果相对偏差较大。用实验室测量吸收对算法进行改进,使得黄渤海各波段吸收系数反演精度显着提高,使用现场原位测量的吸收系数对改进算法检验,结果较好。本文的研究成果可以广泛应用于近海水体吸收特性研究,还可用于全球陆架海区上层海洋的生态和生物地球化学重要特性研究。(本文来源于《中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)》期刊2017-05-01）
刘阁[5]（2016）在《适用于不同光学特征二类水体的叶绿素a浓度遥感估算方法研究》一文中研究指出二类水体包括海岸带水体、湖泊、河流等。由于二类水体光学组分的复杂性以及地区差异性,目前仍然没有具有较强通用性的二类水体叶绿素a浓度遥感估算算法,极大地限制了遥感技术在二类水体富营养化监测、初级生产力估算、碳汇能力评价等方面的应用广度和深度。缺乏具有较强适用性的叶绿素a浓度估算模型以及较强稳定性的大气校正模型是制约全球尺度或者区域尺度二类水体叶绿素a浓度估算的主要原因。本研究针对这两个关键问题,分别构建了一种可以用于不同光学特征二类水体的叶绿素a浓度估算半分析模型(UMOC)以及一种较为稳定的大气校正模型(DDV-WC),从而提高模型在二类水体遥感监测中的适用性,为全国乃至全球范围二类水体遥感监测提供技术支持。研究内容和得出的主要结论包括以下几个方面:(1)在全球范围内收集到采集于18个不同研究区共1121个样点的数据。在分析不同二类水体遥感反射率、水体固有光学特性变化的基础上,提出了一种新的叶绿素a吸收峰附近非色素碎屑物质(主要包括非色素颗粒物和黄色物质,简称为aym)吸收信号去除假设(aym(λ1) = ηaym(λ2) + (1 - η)aym(λ3))。当λ1,λ2,λ3和η分别等于665, 560, 709nm和0.2时,该假设估算aym(665)的平均相对误差仅为16.498%,相比于经典叁波段模型使用aym(709)估算aym(665)时的平均相对误差65.168%,大大提高了叶绿素a吸收峰附近非色素碎屑物质吸收信号的去除精度。在叶绿素a吸收峰附近非色素碎屑物质吸收信号去除假设,以及用于去除水体总后向散射(bb(λ))信号的近红外波段位置判断方法的基础上,构建了一种新的二类水体叶绿素a浓度遥感估算模型(UMOC)。地面实测数据的验证结果表明,其叶绿素a浓度估算的平均相对误差仅为30.418%,无论是对于“海湾”型二类水体还是“湖泊”型二类水体,都取得了稳定可靠的叶绿素a浓度估算结果,18个研究区中仅在Terrebonne湾估算的平均相对误差大于50%。UMOC模型用于模拟MERIS数据或者模拟Sentinel-2a数据时,其估算平均相对误差与直接使用野外实测数据估算的平均相对误差相差不大,都在30%左右。验证结果表明,UMOC模型是一种可以用于全球尺度或者区域尺度等宏观尺度二类水体叶绿素a浓度遥感估算的半分析模型。(2)以太湖为研究区,构建了一种改进的基于近岸浓密植被暗像元的二类水体大气校正算法(DDV-WC)。DDV-WC算法的特点主要体现在以下两方面:(1)在气溶胶的计算中增加了对相对湿度的考虑,并引入6种包含相对湿度的气溶胶模型,与气溶胶光学厚度实测数据进行对比分析,遴选最合适的气溶胶模式,提高了气溶胶光学厚度估算的精度;(2)制订了比通常暗像元选取更为严格的近岸浓密植被暗像元选择规则(DDV-WC-Selection),验证结果表明,相比于MODIS标准算法的暗像元选取规则,DDV-WC-Selection选取规则能更加稳定地剔除非浓密植被像元和混合像元,保证气溶胶光学厚度反演的精度。将DDV-WC算法反演得到的大气参数应用于全湖大气校正,结果表明无论对于MODIS影像还是同步MERIS影像,都取得了较为理想的结果。(3)结合构建的二类水体叶绿素a浓度估算模型(UMOC)与大气校正模型(DDV-WC),基于2002-2012年的MERIS影像对江苏省大型湖泊太湖和洪泽湖进行了长时间序列的叶绿素a浓度估算。基于星地同步数据的验证结果表明,UMOC模型与DDV-WC模型相结合时,其估算结果稳定可靠,可以用于二类水体叶绿素a浓度的时空变化分析。从叶绿素a浓度估算结果来看,太湖和洪泽湖叶绿素a浓度都有明显的空间差异。太湖梅梁湾、竺山湾和开阔水体西北部沿岸叶绿素a浓度较高,开阔水域总体上从西北沿岸往湖中心方向呈现明显的阶梯状递减趋势;洪泽湖北部的成子湖以及西部的溧河湾叶绿素a浓度较高,东部水域叶绿素a浓度较低。从季节变化来看,太湖叶绿素a浓度变化有显着的季节性差异,而洪泽湖没有表现出明显的季节差异性。从年际变化看,太湖可以分为叁个时期,呈现了较小(2003-2004年)-增大(2005-2008年)-减弱(2009-2011年)的趋势;洪泽湖整体叶绿素a浓度变化的年际差异较小,但是成子湖叶绿素a浓度有明显增加的趋势。无论是太湖还是洪泽湖,在夏秋两个季节叶绿素a浓度与风速呈现显着的负相关关系,近六十年来风速逐渐下降的气候大背景可能会加重江苏省内湖泊的富营养化程度。(本文来源于《南京师范大学》期刊2016-11-08）
李建伟,危峻,李雪,刘宝丽,冯鑫[6]（2016）在《应用于二类水体大气校正的短波红外推扫成像系统设计》一文中研究指出为了对近海浑浊的二类水体水色遥感进行大气校正,采用国产800×2短波红外InGaAs探测器、窄带滤光片和透射式像方远心光学系统研制了1.232~1.252mm和1.630~1.654mm双波段短波红外推扫成像系统。该成像系统具备在轨注入工作参数的能力,可灵活调节成像工作模式。经测试,双波段线阵短波红外成像系统的MTF、信噪比以及光谱响应均达到较高性能,有望提供一种有效的二类水体大气校正手段。(本文来源于《红外技术》期刊2016年09期）
王帅[7]（2016）在《内陆二类水体水色遥感建模数据质量检查方法研究》一文中研究指出遥感技术对内陆二类水体的监测,一般是通过水色遥感建模,估算水质参数,进而评价水环境质量。长期以来,内陆二类水体水色遥感数据存储方式多样、数据组织凌乱,没有一套完整的数据质量检查规则,缺乏科学统一的数据管理,不利于内陆二类水体水色遥感的建模、模型应用及数据共享。因此,只有对这些数据在入库前进行质量控制,并科学化、规范化其入库流程,才能使其数据更加合理与规范,保证内陆二类水体水色遥感数据在建模中发挥更多的价值。本研究结合我国的太湖、滇池、洞庭湖等八个水域,SeaBASS数据集中的伊利湖、密歇根湖和美国印第安纳州的叁个水库的地面遥感实验数据与相应研究区的遥感影像数据,分析了水色遥感的数据特点及建模数据需求,制定了数据入库前的地面实测数据和遥感影像数据质量控制方法,并提出一套适用于内陆二类水体水色遥感的数据入库规则。主要的研究内容和成果如下:(1)通过对内陆二类水体水色遥感建模方法的分析归纳和总结,将其分为经验/半经验模型、生物光学模型和及其学习模型,并对每类模型所需的建模数据与验证数据进行梳理和总结,着重分析了建模中常用的遥感反射率(Rrs)、非色素颗粒物系数(ad)、色素颗粒物吸收系数(aph)、CDOM吸收系数(ag)等参数特点,并根据其光学特性将其分为悬浮泥沙主导水体和浮游植物主导水体。同时研究了目前内陆二类水体水色遥感数据的数据来源与获取手段、数据的表现形式等。(2)对于地面实测数据的表观光学量、固有光学量和水色要素浓度数据等数据,本文将数据质量检查方法分为叁大类,包括数值检查、光谱形态检查、水质参数浓度与光谱形态联合检查。在数值检查中包括了值域检查,影响系数法检查;光谱形态检查包括了光谱角检查、光谱特定波段的形态检查。对于遥感影像入库数据的检查,本文主要研究了针对内陆二类水体的云检测方法和大气校正结果检查方法,对于云检测算法,本文与NASA提供的标准大洋水体云检测算法相比,可以有效的提取出内陆二类水体上的云。(3)本文结合SeaBASS在大洋水体中的相关规范和黑河综合遥感联合实验的相关数据标准,提出了一套适用于内陆二类水体水色遥感建模数据的数据规整规范,从基础数据规范、地面实测数据与预处理后遥感影像数据的组织方式到最后数据库的表结构设计等一系列的入库流程,都进行了相关规则的设计。(本文来源于《南京师范大学》期刊2016-03-20）
禹定峰,邢前国,施平[8]（2015）在《内陆及近岸二类水体透明度的遥感研究进展》一文中研究指出自1865年,意大利天文学家Pietro Angelo Secchi发明塞克盘(Secchi disk)以来,使用塞克盘测量水体透明度迄今已有近150 a的历史。透明度(Secchi disk depth)是指放入水中的塞克盘能够看得见的最大深度[1]。它是描述水体光学性质的基本参数之一,也是水质调查中的一个重要指标,反映了水体的透光能(本文来源于《海洋科学》期刊2015年07期）
韩留生,陈水森,李丹,陈修治,李勇[9]（2014）在《近岸二类水体生物光学模型参数优化》一文中研究指出为了优化生物光学模型中的悬浮物后向散射模型系数(bbx)和双向反射因子(f/Q),基于珠江口、韩江河口、徐闻珊瑚礁保护区实测数据(遥感反射率、叶绿素a质量浓度、悬浮物质量浓度、CDOM吸收系数),采用模拟退火算法同时优化了bbx以及f/Q(N=43),并开发了生物光学正演模型(N=22)。文章优化的f/Q为0.104 9,悬浮物在参考波长531 nm处后向散射系数bbx为0.268×[TSS]0.295。通过输入实测的水质数据模拟出531 nm处的遥感反射率,并外推到其他波段(412、443、490、551、667 nm)。模拟得到的531 nm处遥感反射率与实测值的均方根误差RMSE=0.000 8,N=22,除了模拟的667 nm处遥感反射率误差较大外(RMSE=0.003 6,N=22),其他波段都具有较好的精度(RMSE<0.002 3)。结果表明,该研究区与其他研究区(如黄、东海)的bbx和f/Q不一致,这2个参数需要根据研究区的数据进行优化。验证结果说明迭代优化的bbx以及f/Q能够适用于广东近岸河口生物光学参数模拟。(本文来源于《热带地理》期刊2014年03期）
周莉,李云梅,郭宇龙,吕恒,李渊[10]（2014）在《基于辐射传输优化模型的二类水体大气校正》一文中研究指出遥感影像的大气校正是水色参数反演的前提。以太湖为研究区,采用6S大气辐射传输模型以及近红外波段离水反射率模型相结合的方法。通过神经网络模拟大气辐射传输过程,并利用中分辨率成像光谱仪(MERIS)754、779、865、885nm 4个近红外波段进行光谱优化,求算550nm处气溶胶光学厚度等变量。通过外推,实现可见光波段的大气校正。将2007年11月11日、20日、21日,2008年11月20日MERIS Level 1p影像以及野外实测水体遥感反射率数据集用于精度验证,结果表明,该方法能够较好地反演水体遥感反射率光谱,校正后的13个波段的平均相对误差大多分布在20%~40%之间。与6S以及Beam 4.9软件自带的大气校正方法相比,具有较高的校正精度和较强的稳定性,在太湖有较好的适用性。(本文来源于《光学学报》期刊2014年02期）
二类水体论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
漫衰减系数作为水体表观光学的一个重要参数,是水下光场结构和光强的直观反映,其反演算法被应用于大面积水域的水下光场和组分变化的研究。本文首先介绍漫衰减系数反演算法基本原理,传统测量方法和现代反演算法,分析近十年国内外研究成果和存在的问题,提出今后漫衰减系数遥感反演算法的发展方向。研究结果表明:传统测量方法在适用范围和精度上都不能满足当今需求,而现代反演算法不仅弥补了传统测量方法的不足,且具有较好的普适性和更广泛的应用领域。其反演算法主要有两种:经验法和半解析法。优点是经验法偏重于特定区域,反演精度高;半解析法具有一定的普适性,引入模型参数多。缺点是经验法受实测数据影响较大,半解析法受物理模型限制。今后应加强对大气纠正和物理模型的研究,拓展其适用性。研究成果有助于研究者更为全面的了解漫衰减系数反演算法,为水色遥感研究提供理论和实践参考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
二类水体论文参考文献
[1].沈菊平,王得玉.基于神经网络的二类水体大气校正[J].地理空间信息.2019
[2].王积峰,况润元,袁爽.近岸及内陆二类水体漫衰减系数的遥感反演研究进展[J].现代测绘.2018
[3].宋挺,龚绍琦,刘军志,顾征帆,石浚哲.浑浊二类水体的高分四号卫星大气校正效果分析[J].光谱学与光谱分析.2018
[4].叶虎平.二类水体吸收系数精确校正及其遥感反演研究[D].中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所).2017
[5].刘阁.适用于不同光学特征二类水体的叶绿素a浓度遥感估算方法研究[D].南京师范大学.2016
[6].李建伟,危峻,李雪,刘宝丽,冯鑫.应用于二类水体大气校正的短波红外推扫成像系统设计[J].红外技术.2016
[7].王帅.内陆二类水体水色遥感建模数据质量检查方法研究[D].南京师范大学.2016
[8].禹定峰,邢前国,施平.内陆及近岸二类水体透明度的遥感研究进展[J].海洋科学.2015
[9].韩留生,陈水森,李丹,陈修治,李勇.近岸二类水体生物光学模型参数优化[J].热带地理.2014
[10].周莉,李云梅,郭宇龙,吕恒,李渊.基于辐射传输优化模型的二类水体大气校正[J].光学学报.2014
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