[發(fā)明專利]海表漂浮大型藻類覆蓋度的遙感估算方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710022667.5
• 申請日: 2017-01-12
• 公開（公告）號: CN106814035B
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 邢前國;吳靈靈;魏振寧;李琳
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院煙臺海岸帶研究所
• 主分類號: G01N21/17
• 分類號: G01N21/17;G01N21/31
• 代理公司: 亳州速誠知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 34157
• 代理人: 張輝

1.海表漂浮大型藻類覆蓋度的遙感估算方法，其特征在于：

采集實際的大型藻類及海水光譜作為端元光譜，模擬、分析現(xiàn)有的主要藻類指數(shù)對大型藻類的海表覆蓋度的響應(yīng)規(guī)律，建立其相應(yīng)的估算模型，并以實際的衛(wèi)星遙感影像進行試驗與評估，其具體建模過程如下：

步驟1、采集端元光譜：在漂浮海表的大型藻類大規(guī)模聚集海域，分別采集大型藻類以及海表的輻射亮度，并計算各自的反射率，分別得到大型藻類的端元光譜、海表端元光譜；

步驟2、獲取混合光譜：基于步驟1中獲取的大型藻類的端元光譜、海表端元光譜，模擬不同海水與大型藻類的配比，即通過單位面積中大型藻類的百分比POM的變化進行配比，基于海水與大型藻類的端元光譜的線性混合獲得混合光譜；

步驟3、混合光譜重采樣：按衛(wèi)星多光譜波段波寬設(shè)置，基于算術(shù)平均的方法將混合光譜重采樣；

步驟4、建立大型藻類覆蓋度估算模型：根據(jù)混合光譜在不同波段的反射率分別計算NDVI指數(shù)、DVI指數(shù)、VB-FAH指數(shù)，分別根據(jù)所述NDVI指數(shù)、DVI指數(shù)、VB-FAH指數(shù)對不同海水與大型藻類的配比的響應(yīng)特征，并基于回歸分析，通過歸一化處理，分別建立基于所述NDVI指數(shù)、DVI指數(shù)、VB-FAH指數(shù)的大型藻類覆蓋度估算模型。

2.如權(quán)利要求1所述的海表漂浮大型藻類覆蓋度的遙感估算方法，其特征在于：在步驟2中POM在0-100%之間選取，并按照等差間隔從0至100%設(shè)定不同海水與大型藻類的配比，獲得當(dāng)前配比中的混合反射率光譜。

3.如權(quán)利要求2所述的海表漂浮大型藻類覆蓋度的遙感估算方法，其特征在于：POM在0-100%之間按照0.25％的等差間隔進行變化。

4.如權(quán)利要求2或3所述的海表漂浮大型藻類覆蓋度的遙感估算方法，其特征在于：在步驟2中采用的混合光譜的具體計算為，計算單位面積內(nèi)海水的占比與海水反射率的乘積以及單位面積內(nèi)大型藻類的占比與大型藻類反射率的乘積，以上兩種乘積之和即為混合光譜反射率；然后對獲得的混合光譜按照算數(shù)平均的方法進行混合光譜的重采樣。

5.如權(quán)利要求4所述的海表漂浮大型藻類覆蓋度的遙感估算方法，其特征在于：在步驟4中NDVI指數(shù)、DVI指數(shù)、VB-FAH指數(shù)分別按照以下公式進行計算，

其中，式中下標(biāo)NIR、RED及G分別指近紅外波段、紅波段、綠波段，為波長，R為反射率。

6.如權(quán)利要求5所述的海表漂浮大型藻類覆蓋度的遙感估算方法，其特征在于：在步驟4中基于NDVI指數(shù)建立大型藻類覆蓋度估算模型，

NDVI: y=0.00822*EXP(4.802*x)-0.001；

其中，y為覆蓋度(%)，x為對應(yīng)的NDVI指數(shù)值。

7.如權(quán)利要求5所述的海表漂浮大型藻類覆蓋度的遙感估算方法，其特征在于：在步驟4中基于DVI指數(shù)、VB-FAH指數(shù)建立大型藻類覆蓋度估算模型，

DVI, VB-FAH: y = 0.973x + 0.027；

其中，y為覆蓋度(%)，x為對應(yīng)的DVI指數(shù)值或VB-FAH指數(shù)值。