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水体遥感实测光谱数据后处理与软件实现

陆皖宁  
【摘要】: 水质遥感定量化反演要求研究者对水体及水中组分的光谱特征有较准确的把握,利用光谱测量仪在地面采集数据可以排除大气层的影响,获得高光谱分辨率的水体波谱数据,这些数据波段间隔较窄,能够反映地物光谱特征的微弱变化。因此,越来越多的研究者使用不同类别的光谱仪结合不同的测量方法在野外或实验室内获取水体的光谱数据,通过光谱数据的校正、信息提取挖掘水体组分的特征信息,从而求解水体的表观光学量和固有光学量。结合数学统计的方法,建立经验、分析、半经验半分析或人工神经网络等模型,研究不同水体或同一水体不同时空的表观光学特性和固有光学特性以及两者之间的关系,反演水体光学特性的主要影响因子,如叶绿素a、黄色物质CDOM、悬浮颗粒物等组分的浓度。然而在数据获取能力日益增强的同时,高光谱数据的应用却严重滞后:一方面由于基础研究、应用研究有待深入,另一方面缺乏有效的,面向行业需求的业务化的数据处理系统。因此,发展具有知识产权的,具备高光谱特色的遥感数据处理系统,将有利于推进水环境遥感实测光谱数据应用的流程化和业务化进程。 本研究从水体实测光谱数据的自身特点和数据处理流程中的实际问题出发,充分考虑水体光谱特征的特殊性以及光谱实际应用的需要,构建业务化的“水体实测光谱数据后处理软件”,力求解决水体光谱数据处理中的瓶颈问题,为光谱的分析和模型的反演提供可靠的数据保障。本文介绍了水环境遥感基本原理和研究方法,基于不同的光谱测量仪讨论了实测光谱数据的获取方式与后处理方法。同时,系统地研究了“水体实测光谱数据后处理软件”从建立到运行包括数据预处理、数据分析、水体基本光学量反演等整体架构,详细阐述了软件的设计如需求分析、结构设计、数据流程分析、模块设计等。 本文的工作主要体现在以下几个方面: (1)、着眼于水体光谱数据的应用,基于国内常用水体光谱的采集仪器,分析ASD地物波谱辐射计、岛津UV-2401 PC紫外可见分光光度计、TriOS GmbH水下光谱仪、WetLabs公司的AC-S和BB9等仪器的数据特点,结合水质遥感监测的数据需求,提出海量高光谱数据的处理思路。 (2)、根据水体的光学特征和辐射传输特性,结合光谱测量仪的特性,在光谱数据文件格式的识别与读取的基础上,确定各类数据的校正方法和水体基本光学参数(表观光学量AOPs或固有光学量IOPs)的反演算法。 (3)、分析现有高光谱数据的常用处理方法,在系统中实现多种光谱数据的均值、最大值、最小值、归一化、一阶微分等处理。 (4)、应用现代化的软件开发平台Microsoft Visual Studio.NET构建水体实测光谱数据后处理软件”,并以江苏太湖流域水质光谱数据构建应用实例,验证软件系统的正确性及可行性。


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