作者单位
摘要
1 安徽大学 农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心, 安徽 合肥 230601
2 安徽理工大学 测绘学院, 安徽 淮南 232001
3 北京农业信息技术研究中心, 北京 100097
湖泊蓝藻水华的精准动态监测, 可为水利及环保部门评价污染水体的防治效果、优化和调整防治政策提供依据。论文以巢湖为研究对象, 利用Landsat TM/OLI、HJ-1B CCD/IRS和NPP-VIIRS三种不同空间分辨率的影像数据, 通过归一化水体指数(Normalized Difference Water Index, NDWI)实现巢湖水域范围提取, 利用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)和浮游藻类指数(Floating Algae Index, FAI)提取2010~2014年共22景巢湖蓝藻的爆发区域。进一步的, 对NDVI和FAI两种方法计算的蓝藻爆发区域进行对比分析, 评价Landsat、HJ-1B以及VIIRS三种影像数据对巢湖蓝藻水华空间和时间的监测效果及适用性,进而结合气象因素分析不同气象因子对蓝藻水华爆发的影响。研究结果表明: (1) 相比NDVI指数, FAI指数(Landsat和HJ-1B数据为主, VIIRS数据辅助)能降低薄云对蓝藻水华提取效果的影响, 可提高蓝藻水华爆发区域、程度的识别能力; (2) 气象因子中气温和日照时长加重了蓝藻水华爆发的严重程度, 降水则对蓝藻水华的爆发起到一定的抑制作用。综上所述, 论文引入VIIRS卫星影像研究巢湖蓝藻水华爆发, 利用FAI指数降低薄云对蓝藻水华爆发面积提取精度的影响, 取得的研究结果可为基于多源卫星遥感数据的巢湖蓝藻水华动态监测系统开发提供重要的方法支持, 有利于推进卫星遥感技术在安徽省“河长制”和“湖长制”中发挥重要作用。
浮游藻类指数 归一化水体指数 VIIRS影像 巢湖蓝藻 气象因子 floating algae index normalized difference water index VIIRS imagery cyanobacterial blooms of Chaohu Lake meteorological factor 
红外与激光工程
2019, 48(7): 0726004

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