基于时序遥感数据的水环境时空采样布局优化方法研究

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现场采样是定量遥感理论研究、反演建模、产品真实性检验等的基础,同时也是环保和水文部门业务化监测的核心。现场采样作为一种人力、物力高消耗的监测手段,如何在保证采样精度的前提下优化资源配置、提高决策水平是亟需解决的科学问题。目前湖泊采样手段多依赖专家经验的主观方法,缺乏客观规范的采样设计理论基础和评价方法,并且采样过程缺乏对水环境要素时空变化规律等先验信息的考虑。应用遥感技术进行水环境监测相关研究主要集中在大气校正、水色三要素反演、水文水动力研究等,对湖泊采样方法、采样布局优化方面关注较少。本研究以鄱阳湖水环境监测为例,建立了适用于鄱阳湖浑浊水体的叶绿素反演算法,以时空遥感数据集为基础,系统评价了常用的传统采样方法(规则采样、分层随机采样)的观测精度,并提出了时空维度变化兼顾的湖泊水环境变异特征先验规律分析方法,引入模拟退火优化算法,实现了鄱阳湖的采样布局优化,为湖泊水环境采样策略优化提供科学合理的先验知识。主要结论如下:(1)基于光学分区思想,建立了鄱阳湖叶绿素分区反演模型,鄱阳湖泥沙主导区(归一化差分叶绿素指数NDCI≤0.06)以[1/Rrs(665)-1/Rrs(705)]*Rrs(740)作为反演因子构建的三波段模型拟合效果最好,决定系数是0.65,模型的平均相对误差是38.53%;非泥沙主导区(归一化差分叶绿素指数NDCI>0.06)差值模型Rrs(705)-Rrs(665)模拟结果最好,决定系数是0.63,模型的平均相对误差是39.87%。(2)基于时空聚类的思想,采用K均值聚类算法,将Sentinel卫星反射率数据集分成6个聚类,由于受到鄱阳湖水环境时空动态变异的影响,不同聚类的时序反射率均值变化差异大,结合半变异函数,结果表明,鄱阳湖中部水域空间变程高达5700m,而南部和东部水域空间变程低至1200m。(3)总体上来说,当采样点数目从162个减少到37个时,以443nm为例,规则采样和分层随机采样时序遥感反射率预测的平均绝对误差分别从3.09*10-3增加到3.95*10-3、3.17*10-3增加到4.22*10-3(sr-1);以560nm为例,规则采样和分层随机采样时序遥感反射率预测的平均绝对误差分别从6.09*10-3增加到7.76*10-3、6.37*10-3增加到8.05*10-30sr-1);以665nm为例,规则采样和分层随机采样时序遥感反射率预测的平均绝对误差分别从5.08*10-3增加到6.49*10-3、5.18*10-3增加到683*10-(sr-1);以705nm为例,规则采样和分层随机采样时序遥感反射率预测的平均绝对误差分别从5.87*10-3增加到7.55*10-3、6.18*10-3增加到7.83*10-3(sr-1)。而且规则采样布局模式精度要优于随机采样布局模式。(4)以Sentinel卫星数据的443nm、560nm、665nm和705nm波段的时序聚类结果为依据,鄱阳湖需要布设的采样点数目分别是41个、49个、45个和48个。与规则采样布局模式相比(N=52),采用模拟退火算法优化布局后,时序遥感反射率预测的平均绝对误差分别降低了 46.75%、57.57%、35.54%、43.17%。将四个特征波段的优化布局应用于时序的鄱阳湖叶绿素产品上,时序叶绿素浓度预测的平均相对误差分别是17.93%、17.78%、17.79%、18.21%。
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