湛江港湾有色溶解有机物的遥感监测及时空特征

论文摘要

有色溶解有机物（CDOM）是水体水色三要素之一,是水色遥感重要的研究对象,近海典型二类水体CDOM的遥感监测以及如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究热点和难点。湛江港湾是天然的深水港湾,受港口运输业、近海钢铁工业、石化工业、城市生活及工业污水排放的影响,近年湾内水体富营养化严重,港湾水质常呈四类甚至劣四类,研究该海域水体CDOM光学特性对于研究海洋区域生态环境变化、近海水质监测及二类水体固有光学特性均有重要意义。本文基于20162018年湛江港湾四个航次的调查资料,分析了湛江湾CDOM的光学特性,探讨了该海域CDOM时空变化及来源问题。结果表明:湾内表层水体CDOM吸收系数ag（355）和光谱斜率S275295呈现出秋季>夏季>春季>冬季的变化特征。在空间分布方面,春季、夏季和冬季港湾内表层和底层的ag（355）则基本呈现由北向南、由西向东递减的趋势,而光谱斜率S275295在水平空间上大致呈现斑点状的分布。对ag（355）与光谱斜率、叶绿素a、溶解氧（DO）、浊度进行深入分析发现,春季、夏季和秋季水体中CDOM来源主要有浮游植物现场生产和陆源所携带,春季和秋季底层沉积物的再悬浮对有色溶解有机物来源有一定的贡献。春季、夏季和秋季三个季节有色溶解有机物浓度与DO负相关性较好,表明它对水体的污染和富营养化具有一定的指示作用。同时湾内海水对流与扩散、地形和湾内余流等影响水体交换能力,从而会影响CDOM空间分布特征,降雨量和风速大小可能是造成CDOM季节性差异的原因之一。对Landsat-8 OLI影像各波段及其波段组合与CDOM浓度ag（440）进行相关性分析发现,在秋季航次中,与CDOM浓度相关性最大的是波段组合（B1+B2）/2,在冬季航次中,与CDOM浓度相关性最大的是波段组合（B1+B3）/2,选择这两个波段组合分别建立秋季和冬季反演模型,春季和夏季遥感影像质量不佳,未对这两个季节进行遥感反演,最后将模型运用到影像进行反演得到遥感反演专题图。利用2017年5月航次对湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,建立了CDOM神经网络模型,结果发现:BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。

论文目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究目的和内容

1.3.1 研究目的

1.3.2 研究内容

1.4 论文章节结构介绍

2 研究区域及数据处理方法

2.1 研究区域概况

2.2 海水样品采集及处理方法

2.3 现场高光谱数据的测量及处理方法

2.4 影像数据获取及处理方法

3 湛江港湾有色溶解有机物的光学特性分析

3.1 有色溶解有机物光谱吸收特征

3.2 有色溶解有机物浓度时空分布特征

3.3 光谱斜率的时空分布特征

3.4 本章小结

4 基于Landsat-8 OLI影像的CDOM遥感反演

4.1 有色溶解有机物浓度与Landsat-8 OLI影像的空间对应关系

4.2 有色溶解有机物反演模型的建立

4.2.1 相关性分析

4.2.2 模型建立

4.2.3 模型检验

4.3 结果与分析

4.4 本章小结

5 基于神经网络模型的CDOM遥感估算的初步研究

5.1 神经网络技术的概述

5.2 BP和 RBF神经网络的简介

5.3 BP和 RBF神经网络模型的建立

5.4 本章小结

6 湛江湾CDOM时空变化和来源分析及遥感模型比较分析

6.1 CDOM与 S值和叶绿素a等要素的关系分析

6.2 CDOM与溶解氧的关系分析

6.3 CDOM与湛江湾水动力特征和气象因素关系分析

6.4 不同遥感模型的比较分析

6.5 本章小结

7 结论与展望

7.1 结论

7.2 本文特色和创新点

7.3 展望

参考文献

致谢

作者简介

导师简介

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 余果

导师: 付东洋

关键词: 有色溶解有机物,湛江湾,光谱斜率,神经网络模型,遥感监测

来源: 广东海洋大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 海洋学,环境科学与资源利用,环境科学与资源利用

单位: 广东海洋大学

分类号: X55;X87

DOI: 10.27788/d.cnki.ggdhy.2019.000017

总页数: 72

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