基于GSM01融合的多传感器数据叶绿素a浓度反演

• 作者: 汪小钦 郑高强 陈曦 陈芸芝
• 来源期刊: 地球信息科学学报
• 关键词: 叶绿素a浓度 GSM01 融合 反演
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 遥感科学与应用技术
• 页码范围: 911-917
• 页数: 7页
• 字数: 4257字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1047.2013.00911

摘要

叶绿素a浓度是水质状况评价的一个重要指标，而遥感是大面积反演叶绿素a浓度的重要手段。由于采用基于经验模型的标准算法对二类水体叶绿素a浓度的反演值往往偏高，因此本文基于半分析模型GSM01（Garver-Siegel-Maritorena-01），在对模型参数进行调节的基础上，对东海2008年5月11日Aqua MODIS、Terra MODIS、Sea-WiFS 3种传感器各波段遥感反射率进行融合，来反演叶绿素a浓度，并将反演结果与自适应加权平均算法获得的叶绿素a浓度数据进行对比。结果表明，基于GSM01融合的多传感器叶绿素a浓度反演，拥有4个优势：（1） GSM01模型反演叶绿素a浓度值范围更符合实测结果，由于该模型考虑水体各组分的散射吸收特性对光谱反射率的影响，避免因高浓度悬浮物质影响造成的近岸水体叶绿素a浓度过高问题；（2）通过融合多传感器反射率数据，用于叶绿素a浓度反演的波段从6个增至18个，光谱信息变丰富，模型求解的自由度提高，叶绿素a浓度反演的精度提高。模型通过误差最小化准则，将不同传感器反演的差异降至最小，保证反演结果的空间连续性；（3）与自适应加权平均采用的融合策略不同，GSM01模型直接利用各传感器遥感反射率数据进行融合而不是针对叶绿素a浓度数据进行融合，避免了误差的传递；（4）GSM01模型可自由组合输入的反射率数据，具有更强的灵活性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪小钦	福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建省空间信息工程研究中心	117	1905	25.0	38.0
2	陈曦	福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建省空间信息工程研究中心	6	44	3.0	6.0
3	陈芸芝	福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建省空间信息工程研究中心	28	190	8.0	12.0
4	郑高强	福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室福建省空间信息工程研究中心	3	13	2.0	3.0