太湖水体叶绿素浓度反演模型适宜性分析
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．
太湖、叶绿素浓度、反演模型、遥感
X83;P7
国家自然科学基金项目41271343资助．
2015-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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