查干湖水质遥感模型及富营养化状况评价研究
本文在实测数据的基础上，通过分析查干湖多个水质参数（叶绿素a、悬浮物、透明度、浊度、总磷等）与高光谱反射特征之间的响应关系，并以Landsat-5TM多光谱影像为基础，通过不同波段组合法以及特定波段的半经验算法（对数变化、微分变化、荧光峰参数的计算等），基于统计回归法，建立湖泊水质参数的遥感反演模型；并利用TSIM修正营养状态指数模型，选取能反应湖泊藻类数量多寡的指标——叶绿素a为主要评价因子，透明度和总磷为辅助因子，对查干湖富营养化程度进行遥感动态监测。通过以上研究得出了以下结论：
1．通过将光谱特征引入到叶绿素定量反演过程中，对于建立叶绿素a浓度的定量模型，提高和改善反演精度具有一定的意义；悬浮物是影响水体反射光谱的主要物质之一，通过研究悬浮物水体的光谱特征，掌握特定水体悬浮物的敏感波段，建立遥感数据和悬浮物含量的定量关系，有助于利用遥感数据反演水体悬浮物含量。
2．运用多种半经验算法模型，分析研究了水体反射光谱特征与叶绿素a浓度、透明度和浊度之间的关系。查干湖水体各单波段光谱反射率与叶绿素a浓度的相关系数普遍较低，荧光峰（700nm附近）与其邻近的吸收峰（680nm附近）的比值与叶绿素a含量普遍都有比较好的效果，荧光峰波段（680-710nm）一阶微分与叶绿素a有着较为稳定的相关性，不仅在各个月份相关度较高，而且在整个夏季相关度也最高；透明度反演算法不够稳定，随着季节日期的变化，算法出现了较大的波动；浊度与透明度相似，算法不够稳定。同时，利用TM数据反演查干湖中国科学院博士学位论文 查干湖水质遥感模型及富营养化状况评价研究II叶绿素a浓度、透明度和浊度发现，不同日期，波段组合与这些水质参数相关性不同。
3．经验模型作为TP反演主要模型，由于水质参数与遥感数据之间的事实相关性不能保证，算法的精度不高，且具有时间和空间特殊性。通过分别研究2004年各测量月份数据，发现只有2004年5月份和9月份两者具有较好的相关性。同时，建立多光谱TM影像数据与TP的经验关系，2004年7月26日TM4/TM3，2004年10月14日TM3，2005年7月13日TM2分别与TP有着较好的关系。
4．采用遥感与地面监测相结合的方法，利用富营养化评价模型和遥感反演
数据，对湖泊做出富营养化评价。2004年7月13日查干湖大部处于富营养化水平，西部部分条带形区域处于超富营养化水平；新庙泡由南向北富营养化程度逐渐增高，且都处于富营养化水平；库里泡与新庙泡类似，但是方向相反，从南向北减少，也都处于富营养化水平。相对于2004年同期，2005年7月份查干湖整体处于富营养型水平，营养状态指数TSIM(AVE)普遍有一定程度下降。2004年10月份查干湖水体大部处于富营养型状态，湖心部分区域还有升高，处于超富营养型状态；
新庙泡水体整体处于富营养化状态；库里泡与新庙泡相似，处于富营养化状态。
本文研究表明，遥感技术直接应用于水质参数定量估算和水体富营养化评价，不仅为水质自动监测和评价提供了一种新的有效的技术方法，而且还完善了水质遥感机理的基础研究。而对内陆湖泊水质遥感机理的进一步认识与把握，又将有助于这种新技术和新方法在水质自动监测方面的实际应用。因此，从不同方面来说，遥感技术应用于水质自动监测和评价都具有重要的意义。
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