光学学报, 2019, 39 (6): 0601002, 网络出版: 2019-06-17   

基于NPP-VIIRS卫星数据的渤黄海浊度反演算法研究 下载: 1070次

Inversion Algorithm for Turbidity of Bohai and Yellow Seas Based on NPP-VIIRS Satellite Data
作者单位
南京信息工程大学海洋科学学院, 江苏 南京 210044
图 & 表

图 1. 研究区域及浮标、航次调查站位图

Fig. 1. Study area, location of buoy, and sampling stations of different cruises

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图 2. 基于(a)浮标和(b)航次观测的水体浊度统计结果

Fig. 2. Turbidity statistics of water bodies based on (a) buoy and (b) cruise observation

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图 3. 不同形式下Rrs与浊度相关系数随波段的变化图

Fig. 3. Correlation coefficient between Rrs under different forms and T versus wavelength

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图 4. 浊度与X1建模的结果(蓝色点为实测数据与卫星数据的匹配数据集)。(a)模型校准;(b)模型验证

Fig. 4. Turbidity and result of inversion model developed using X1 (blue dots are matching dataset of measured data and satellite data). (a) Model calibration; (b) model validation

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图 5. 浊度与X2的建模结果(蓝色点为实测数据与卫星数据的匹配数据集)。(a)模型校准;(b)模型验证

Fig. 5. Turbidity and result of inversion model developed using X2 (blue dots are matching dataset of measured data and satellite data). (a) Model calibration; (b) model validation

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图 6. 在443 nm和486 nm的Rrs中引入±5%的模拟随机误差后,不同模型估计的浊度值与实测值的散点图(蓝色点为实测数据与卫星数据的匹配数据集)。(a) X1模型;(b) X2模型

Fig. 6. Scatter plots of measured and estimated turbidity obtained by different models after adding ±5% random errors to Rrs at 443 nm and 486 nm (blue dots are matching dataset of measured data and satellite data). (a) X1 model; (b) X2 model

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图 7. 渤黄海水体浊度的多年(2012—2018年)月平均分布图

Fig. 7. Monthly average distributions of water turbidity in Bohai and Yellow seas (2012—2018)

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图 8. 渤黄海水体浊度的多年(2012—2018年)季节平均分布图

Fig. 8. Seasonal average distributions of water turbidity in Bohai and Yellow seas (2012—2018)

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表 1lg T与lg Rrs不同波段组合之间的相关系数比较

Table1. Comparison of correlation coefficients between lg T and lg Rrs under different band combinations

XGeneral formBest band combinationR2
X1lg Rrs(λ3)λ3=486 nm0.988
X2lgRrs(λ2)+lgRrs(λ3)lgRrs(λ2)/lgRrs(λ3)λ2=443 nm,λ3=486 nm0.988
X3lg Rrs(λ4)-lg Rrs(λ5)λ4=551 nm,λ5=671 nm0.902
X4lg Rrs(λ4)/lg Rrs(λ5)λ4=551 nm,λ5=671 nm0.729
X5lgRrs(λ3)-lgRrs(λ5)lgRrs(λ3)+lgRrs(λ5)λ3=486 nm,λ5=671 nm0.729
X6lgRrs(λ4)-lgRrs(λ5)lgRrs(λ4)/lgRrs(λ5)λ4=551 nm,λ5=671 nm0.934

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表 2浊度反演模型的系数以及精度评价参数统计

Table2. Statistics of coefficients of turbidity inversion model and its accuracy evaluation parameters

Independent variableCoefficient of modelNR2SRMSE /NTUSMAE /NTUSMRE /%
ab
X1X23.4361.6848.0247.78432320.9740.97116.09.4231734.6337.93

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丁梦娇, 丘仲锋, 张海龙, 李兆鑫, 毛颖. 基于NPP-VIIRS卫星数据的渤黄海浊度反演算法研究[J]. 光学学报, 2019, 39(6): 0601002. Mengjiao Ding, Zhongfeng Qiu, Hailong Zhang, Zhaoxin Li, Ying Mao. Inversion Algorithm for Turbidity of Bohai and Yellow Seas Based on NPP-VIIRS Satellite Data[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(6): 0601002.

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