位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于半分析算法的香港邻近海域叶绿素a浓度反演
  • ISSN号:1003-5427
  • 期刊名称:《湖泊科学》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] X832[环境科学与工程—环境工程]
  • 作者机构:[1]香港中文大学太空与地球信息科学研究所,香港, [2]中国科学院海洋研究所,青岛266071, [3]深港产学研基地海岸与大气重点实验室,深圳518057
  • 相关基金:国家自然科学基金(40801137)和湖泊与环境国家重点实验室开放基金项目联合资助. 致谢:感谢香港科技大学陈介中教授和深港产学研基地海岸与大气重点实验室简伟军老师提供数据及相关指导帮助,感谢航次调查参加人员数据采集和分析工作.
中文摘要:

为进一步了解香港近海水体特性及监测其水质状况,根据2001年3-5月在香港临近海域调查取得的实测资料,对该海域水体光谱进行解析,开发该海域叶绿素a浓度与色素吸收系数唧h(675)的经验模型,具有较高相关性;用剖面数据外推及水体光谱模拟方法完成对水下表面遥感反射率光谱的推导;进而建立反演低浓度区叶绿素a浓度的半分析算法,反演结果与实测值比较平均相对误差为45%,均方根差0.933,相关系数0.78,误差主要来源于外推演算及散射模型.结果表明该算法在低悬浮物低叶绿素浓度区域有一定适用性.

英文摘要:

Based on the in-situ data collected around Hong Kong sea area and its vicinity from March to May in 2001, spectral characteristics of water color components are analyzed. For establishing retrieval algorithm, the empirical mode between chlorophyll-a concentrations (Chl.a) and phytoplankton pigment absorption coefficients aph(675) is developed with a significant correlation. Relationship between total suspended matter concentrations (TSM) and de-pigment absorption coefficients ad(440) is calculated. Underwater data which contain apparent optical property spectra are used to extrapolate water remote sensing reflectance (rrs). A semi-analytical algorithm is developed to retrieve Chl.a which is compared with in-situ measurements lastly. The mean relative error is 45%, the correlation coefficient is 0.78, and the root mean standard error is 0.933. Results show that the algorithm is suitable for the study area with low concentrations of TSM and chlorophyll-a.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《湖泊科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院南京地理与湖泊研究所 中国海洋湖沼学会
  • 主编:沈吉
  • 地址:南京市北京东路73号
  • 邮编:210008
  • 邮箱:jlakes@niglas.ac.cn
  • 电话:025-86882041 86882040
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-5427
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1331/P
  • 邮发代号:28-201
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国工程索引,美国地质文献预评数据库,美国剑桥科学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:16668