本文關(guān)鍵詞：基于多源遙感數(shù)據(jù)的云南省九大高原湖泊水質(zhì)反演　出處：《西北大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：云南省九大高原湖泊(以下簡稱“九湖”)在云南省社會經(jīng)濟發(fā)展中具有不可替代的作用。隨著九湖流域內(nèi)工業(yè)化進程加快、城市人口增長和居民生活方式的變化,湖泊污染問題日益嚴重,因此,對九湖的湖泊環(huán)境監(jiān)測越來越受到重視,其中對湖泊的水質(zhì)最為關(guān)注。本研究以2010-2014年地面分析的水質(zhì)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分別以MODIS衛(wèi)星影像(464景)和HJ-1B影像(856景)為遙感數(shù)據(jù)源,建立了反演模型,并通過相關(guān)系數(shù)(R)、均方根誤差(RMSE)以及效率系數(shù)(NSE)進行模型驗證,從而實現(xiàn)了對九湖水質(zhì)參數(shù)(葉綠素a、總氮、透明度以及藻類總細胞密度)的反演。本研究得出的主要結(jié)果如下:(1)以MODIS為數(shù)據(jù)源,共建立了 153組葉綠素a濃度、163組總氮、146組透明度和128組藻類總細胞密度反演模型,利用R2、RMSE、NSE綜合優(yōu)選出33個葉綠素a濃度、34個總氮、35個透明度和34個藻類總細胞密度組合模型;以HJ-1B影像為數(shù)據(jù)源,共建立了 86組葉綠素a濃度、77組總氮、86組透明度和86組藻類總細胞密度反演模型,優(yōu)選出9個葉綠素a濃度、7個總氮、9個透明度和9個藻類總細胞密度組合模型。(2)對比MODIS影像和HJ-1B影像的九湖水質(zhì)反演模型發(fā)現(xiàn),兩種數(shù)據(jù)源的九湖反演模型的最佳波段組合并沒有明顯規(guī)律,但反演效果相差不大,這說明建立的統(tǒng)計模型與光譜信息的關(guān)系并不明顯。HJ-1B影像雖然空間分辨率高,但其受云量覆蓋等因素的影響更大,使得滿足反演要求的數(shù)據(jù)連續(xù)性較差,難以對九湖水質(zhì)參數(shù)進行連續(xù)反演。因此,本研究對九湖水質(zhì)參數(shù)的長期變化進行分析時以MODIS數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源。(3)將九湖的水質(zhì)參數(shù)反演優(yōu)選模型應用到2010—2014年的MODIS遙感影像中,共獲得2070幅葉綠素a濃度反演圖、1840幅總氮反演圖、1840幅透明度反演圖和1840幅藻類總細胞密度反演圖。將優(yōu)選模型應用到HJ-1B遙感影像中,共得出1840幅葉綠素a濃度反演圖、1380幅總氮反演圖、1840幅透明度反演圖和1840幅藻類總細胞密度反演圖。(4)挑選與地面采樣時間相近時段的九湖水質(zhì)參數(shù)空間分布圖進行分析,結(jié)果表明:獲取的九湖水質(zhì)參數(shù)空間分布比較符合專業(yè)人員的判斷,結(jié)果較為合理。從空間分布規(guī)律看,滇池、洱海、程海、杞麓湖、星云湖、異龍湖、撫仙湖和陽宗海的水質(zhì)參數(shù)基本呈現(xiàn)周圍差,中部好的規(guī)律,瀘沽湖則為周圍好,中部低。(5)從年內(nèi)變化上看,地面分析水質(zhì)資料和遙感反演水質(zhì)均表現(xiàn)出一致的變化趨勢:九湖的水質(zhì)參數(shù)最大值基本都出現(xiàn)在6—7月份之間,最小值在2—3月份之間,并呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢;從年際變化上看,撫仙湖、瀘沽湖、程海水質(zhì)變化較為平穩(wěn),滇池、陽宗海、洱海水質(zhì)有好轉(zhuǎn)趨勢,異龍湖、星云湖水質(zhì)略有好轉(zhuǎn),杞麓湖水質(zhì)有惡化趨勢�？傊�,采用“一湖一策,分時段”分別建立優(yōu)選模型,能夠較好地模擬出水質(zhì)參數(shù)的空間分布和動態(tài)變化特征。
[Abstract]:Nine plateau lakes in Yunnan province (hereinafter referred to as the "nine Lake") plays an irreplaceable role in the social and economic development in Yunnan province. With the nine Lake Basin in the accelerated process of industrialization, population growth and changes of city residents, the lake pollution problem is serious, therefore, the lake environment monitoring is becoming more and more of the nine lake the water quality of Lake attention, most attention. This research is based on the analysis of ground water quality data in 2010-2014, respectively by MODIS satellite images (464 scenes) and HJ-1B images (856 scenes) for remote sensing data source, established inverse model, and the correlation coefficient (R), root mean square error (RMSE) and the efficiency coefficient (NSE) to validate the model, so as to achieve the nine lake water quality parameters (chlorophyll a, total nitrogen, total transparency and algae cell density inversion). The main results obtained in this study are as follows: (1) with MODIS as the data source, and The 153 group of chlorophyll a concentration, 163 groups of total nitrogen, 146 group and 128 group transparency of algal cell density inversion model, using R2, RMSE, NSE selected 33 chlorophyll a concentration, total nitrogen 34, 35 and 34 of total transparency of algae cell density combined with HJ-1B images as data model; the source, there are 86 groups of chlorophyll a concentration, 77 groups of total nitrogen, 86 group and 86 group transparency of algal cell density inversion model, selected 9 chlorophyll a concentration, total nitrogen 7, 9 and 9 of total transparency algal cell density combination model. (2) found that nine of the lake water quality inversion model image and HJ-1B image contrast MODIS, optimum band combination nine Lake inversion model of the two kinds of data sources and the rule is not obvious, but the inversion effect is similar, which illustrate the relationship between statistical model and spectral information of.HJ-1B image is not obvious while high spatial resolution, but the cloud cover The influence factors are more, so as to satisfy the requirements of the inversion data continuity is poor, difficult to carry out continuous inversion of water quality parameters of Lake nine. Therefore, the long term variation of water quality parameters of nine lakes are analyzed in this paper using MODIS data as the main data source. (3) the water quality of Lake nine parameters inversion optimization model application the MODIS remote sensing images from 2010 to 2014, a total of 2070 pieces of chlorophyll a concentration inversion map, 1840 total nitrogen inversion map, 1840 pieces and 1840 pieces of transparency inversion map of algal cell density inversion map. Apply optimization model to HJ-1B remote sensing images, 1840 images of chlorophyll a concentration inversion map were obtained. 1380 total nitrogen inversion map, 1840 pieces and 1840 pieces of transparency inversion map of algal cell density inversion map. (4) selection and sampling time periods similar to ground water quality parameters of nine Lake spatial distribution were analyzed, the results showed that: nine the water quality of Lake ginseng Compared with the spatial distribution of the number of professional judgment, results are reasonable. From the spatial distribution, Dianchi, Erhai, Chenghai, Qilu Lake, Xingyun Lake, from Longhu, Fuxian Lake and Yangzonghai water quality parameters showed around the poor, Central good law, Lugu Lake is around good, middle and low. (5) from the annual change on the ground, analysis of water quality data and water quality remote sensing inversion showed the same trend: the maximum value of nine water quality parameters of Lake basically appear in 6 and July, the minimum value in 2 and March, and showed a decreasing trend after the first increase; from the annual variation at, Fuxian Lake, Lugu Lake, sea water quality change is relatively stable, Dianchi, Yangzonghai, Erhai water quality has improved trend, from Longhu, nebula water quality improved slightly, Qilu water quality has deteriorated. In short, the "a lake a policy optimization models were built in time, can It is good enough to simulate the spatial distribution and dynamic change characteristics of the water quality parameters.

【學位授予單位】：西北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：X87;X524

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本文編號：1399743