基于实测光谱数据的太湖水华和水生高等植物识别

• 作者: 刘海霞 吴远峰 吴迪 张浩 李俊生 申茜
• 来源期刊: 湖泊科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 水华 水草 高光谱遥感 识别 光谱指数
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 215-222
• 页数: 8页
• 分类号: P7
• 字数: 7271字
• 语种: 中文
• DOI: 10.18307/2009.0209

摘要

水华和水生高等植物的识别对于内陆水质遥感监测至关重要,其分布状况既可以用于表征水牛植物的分布状况,从而间接反映水质分布状况,又可以进一步利用非水华和水草的水体遥感数据进行水质参数反演.然而,常用的多光谱遥感数据很难精确识别水华和水草,只有高光谱遥感数据才能够捕捉水华、水草和水体细致的光谱差异,从而对水华和水草进行精确识别.但是目前还缺乏基于高光谱遥感数据的水华和水草识别的系统性研究.以太湖为研究区,于2006年7月和10月开展了2次水面光谱测量实验,获取了水华、浮叶植物、沉水植物和水体的反射率光谱.在光谱分析的基础上,首先建它了4种光谱指数,进而利用这4种光谱指数建立了水华、浮叶植物、沉水植物和水体的判别公式,并利用2006年10月水面实验测量的光谱数据训练得到了判别公式中的阈值.通过2006年7月水面实验测量的光谱数据的检验,证明提出的判别公式能够很好的识别水华和水草,获得了较高的识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张浩	中国科学院遥感应用研究所	109	659	13.0	20.0
2	吴迪	中国科学院对地观测与数字地球科学中心	63	890	14.0	29.0
3	李俊生	中国科学院对地观测与数字地球科学中心	35	696	16.0	25.0
4	吴远峰	中国科学院对地观测与数字地球科学中心	6	58	3.0	6.0
5	刘海霞	中国科学院遥感应用研究所	5	64	4.0	5.0
6	申茜	中国科学院遥感应用研究所	24	333	9.0	18.0