%0 Journal Article
%T 太湖水体叶绿素浓度反演模型适宜性分析
%A 王珊珊
%A 李云梅
%A 王永波
%A 王帅
%A 杜成功
%J 湖泊科学
%D 2015
%R 10.18307/2015.0118
%X 为确定适合太湖水体叶绿素的反演算法,为同类卫星数据的建模和应用提供参考,本文根据太湖2007年11月、2009年4月和2011年8月实测水质参数以及同步光谱数据,结合水色遥感传感器MODIS、MERIS、GOCI及我国自主发射的HJ-1号卫星CCD传感器波段参数,基于差值模型、比值模型、三波段模型及APPEL模型,分别建立太湖水体叶绿素浓度反演模型,并分析模型的适宜性.结果显示,基于不同传感器数据APPEL模型的决定系数为0.7308~0.8107,模型相对误差为15%~24%,均方根误差为21%~32%;三波段模型基于不同传感器数据拟合的决定系数为0.6014~0.7610,相对误差为28%~36%,相对均方根误差为39%~46%;差值模型决定系数为0.4954~0.7244,相对误差为39%~53%,相对均方根误差为51%~72%;比值模型决定系数为0.4918~0.7098,相对误差为41%~55%,相对均方根误差为56%~75%.相比较而言,APPEL模型的稳定性较强,适合于不同传感器数据的太湖水体叶绿素浓度的反演.此外,相应不同传感器波段位置、波段宽度对模型反演的精度和稳定性的影响也不同,当波段位置接近叶绿素特征波长时,较窄的波宽有利于模型精度的提高,波段位置和叶绿素浓度特征波长相差较大时,合理增加波谱范围有利于叶绿素特征信息的获取.
%K 太湖
%K 叶绿素浓度
%K 反演模型
%K 遥感
%U http://www.jlakes.org/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20150118&flag=1