MODIS时序影像的福建近岸叶绿素a浓度反演
叶绿素a(Chl-a)浓度是可以直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价近岸水体的富营养化程度.为有效监测福建近岸水域中的叶绿素a浓度变化,本文利用MODIS时间序列影像数据,采用适用于小样本数据的机器学习方法随机森林(Random Forest,RF)和传统的特征波段比值(Band Ratio,BR)方法,结合时序浮标观测数据,在浮标观测站点有限的情况下,采用“以时间连续补空间稀疏”的建模策略,分别对福建近岸不同时相叶绿素a浓度进行遥感反演,并对反演结果进行验证与分析.结果显示RF、BR两种方法反演的均方根误差(RMSE)分别为0.49、0.52 μg·L-1,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为37.50％、50.20％,平均决定系数(R2)分别为0.87、0.21.可见,基于MODIS时序影像的RF模型可较准确估测福建近岸叶绿素a浓度,且精度优于BR模型.在近岸水环境普遍恶化且浮标观测站点有限的情况下,本研究可提供一种有效监测叶绿素a浓度的方法,有利于福建近岸水环境(如赤潮)的遥感监测.
福建近岸、叶绿素a浓度、MODIS、随机森林、特征波段比值
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X87(环境遥感)
国家自然科学基金41601444,41630963;福建省自然科学基金2017J01657;海西政务大数据应用协同创新中心资助2015750401;中央引导地方科技发展专项2017L3012
2019-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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