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1、本文面向渾濁富營養(yǎng)化二類水體,以太湖為研究區(qū),在QAA基礎(chǔ)上構(gòu)建了水體吸收系數(shù)和后向散射系數(shù)雙波段(QAA-DB)反演算法以及去純水以外的吸收系數(shù)aexp(λ)分解算法。
(1) QAA-DB算法在對(duì)水體反射光譜特征研究的基礎(chǔ)上,首先利用677nm吸收谷和701nm反射峰之間反射率的光譜斜率(Slope)為分類指標(biāo),以Slope=0.32為臨界值,將混濁水體分為兩類具有不同光學(xué)特征的水體,針對(duì)兩類水體,分別構(gòu)建IOPs反演模型
2、,針對(duì)不同類別水體設(shè)置不同的模型參數(shù),對(duì)于顆粒物后向散射系數(shù)進(jìn)行分段模擬。1)400-685nm波段采用冪函數(shù)形式模擬,基于QAA算法,同時(shí)選取550nm和675nm兩個(gè)參考波長進(jìn)行顆粒物后向散射系數(shù)冪函數(shù)外推,并基于數(shù)據(jù)同化思想,利用多模型協(xié)同反演策略,對(duì)外推結(jié)果進(jìn)行加權(quán)優(yōu)化,確定最優(yōu)顆粒物后向散射系數(shù);2)對(duì)于大于685nm波段的顆粒物后向散射系數(shù),以定值進(jìn)行模擬;最后,通過生物光學(xué)模型,計(jì)算得到吸收系數(shù)。驗(yàn)證數(shù)據(jù)表明,QAA-DB
3、算法對(duì)于復(fù)雜二類水體吸收系數(shù)反演誤差MAPE為19.71%,RMSE為1.3933,反演精度令人滿意。
(2)針對(duì)內(nèi)陸水體吸收系數(shù)的分解,本文提出了兩種改進(jìn)算法,即基于經(jīng)驗(yàn)比值的吸收系數(shù)分解算法和基于高斯函數(shù)參數(shù)化的吸收系數(shù)分解算法,將aexp(λ)進(jìn)行分解,得到浮游植物吸收系數(shù)aph(λ)、非色素顆粒物及CDOM吸收光譜之和adm(λ)。1)基于經(jīng)驗(yàn)比值的吸收系數(shù)分解算法,首先經(jīng)驗(yàn)確定各組分吸收系數(shù)在450和480nm的比值
4、及adm(λ)衰減常數(shù)S,通過聯(lián)立方程并結(jié)合adm(λ)光譜負(fù)指數(shù)外推參數(shù)化模型,求解整個(gè)波段上的adm(λ),進(jìn)而求得aph(λ),驗(yàn)證數(shù)據(jù)結(jié)果表明,最終adm(λ)分解誤差MAPE為24.72%,RMSE為0.81;2)基于高斯函數(shù)參數(shù)化的吸收系數(shù)分解算法,利用12個(gè)高斯函數(shù)對(duì)aph(λ)進(jìn)行參數(shù)化,利用負(fù)指數(shù)模型參數(shù)化adm(λ),并經(jīng)驗(yàn)確定adm(440),在此基礎(chǔ)上,通過最小二乘優(yōu)化算法進(jìn)行未知參數(shù)的求解,實(shí)現(xiàn)對(duì)吸收系數(shù)的分解
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