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Resonon | 利用Resonon Pika L估算膠州灣富營養(yǎng)化

日期: 2023-05-18
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海水富營養(yǎng)化是海洋水體中N、P等營養(yǎng)鹽含量過多,導致水體中藻類等生物過度繁殖,從而引發(fā)水體生態(tài)系統(tǒng)的失衡現(xiàn)象。

環(huán)境變化和水體富營養(yǎng)化是當前許多湖泊及水域面臨的嚴峻挑戰(zhàn)。為了及時發(fā)現(xiàn)湖泊水質變化,水體監(jiān)測是關鍵所在。遙感監(jiān)測技術的發(fā)展為水體監(jiān)測帶來了新機遇。遙感技術可以通過機載高光譜獲取大范圍的水體光譜信息,從而快速、準確了解水體的變化情況。遙感監(jiān)測可以提高監(jiān)測效率,減少人力和物力的投入,降低監(jiān)測成本。

在山東半島南部膠州灣典型海水養(yǎng)殖區(qū),學者們就利用高光譜遙感開展了海水富營養(yǎng)化的監(jiān)測。


利用Resonon Pika L估算膠州灣富營養(yǎng)化

Resonon | 利用Resonon Pika L估算膠州灣富營養(yǎng)化

由于土地利用的不斷變化、森林砍伐和化石燃料的燃燒,溫室氣體排放急劇增加,從而導致海洋富營養(yǎng)化、洪水泛濫等嚴重的全球性挑戰(zhàn)。近年來,由于海產(chǎn)品消費的增加,海水養(yǎng)殖成為一個迅速擴大的全球市場。而不合理的養(yǎng)殖方式、過度的養(yǎng)殖生產(chǎn),以及大量污染物直接排放到海洋養(yǎng)殖區(qū)中,會造成赤潮等其他災害。這些問題會導致嚴重的環(huán)境污染、生態(tài)失衡和沿海水域富營養(yǎng)化。為了從源頭上減少污染排放,阻止海水養(yǎng)殖水質惡化,需要快速準確地了解海水養(yǎng)殖水質參數(shù)濃度的時空特征、演變過程、影響因素等信息。隨著遙感技術的不斷進步,高光譜遙感技術因其精度高、波段多、信息量大等優(yōu)點在遙感水質監(jiān)測中得到了廣泛的應用。而機載高光譜遙感具有空間分辨率高、時間分辨率高、圖像采集靈活等優(yōu)點,為區(qū)域水質監(jiān)測的應用提供了新的途徑。

Resonon | 利用Resonon Pika L估算膠州灣富營養(yǎng)化

膠州灣 - 機載高光譜遙感

基于此,在所附的文章中, 研究者們在山東半島南部膠州灣典型海水養(yǎng)殖區(qū)基于DJI M600Pro UAV+Resonon Pika L高光譜成像收集了高光譜圖像,選取海水水質、葉綠素a濃度和總懸浮物(TSM)濃度等關鍵參數(shù)作為海水富營養(yǎng)化指標。分析了各參數(shù)濃度與光譜反射率的相關性。并利用參數(shù)的最佳敏感波段建立了膠州灣海水高光譜反演模型(JZBZ)。

Resonon | 利用Resonon Pika L估算膠州灣富營養(yǎng)化

機載高光譜路線規(guī)劃和水樣采集

【結果】

Resonon | 利用Resonon Pika L估算膠州灣富營養(yǎng)化

海水采樣點的水光譜曲線

Resonon | 利用Resonon Pika L估算膠州灣富營養(yǎng)化

JZBN模型(a)和NSOAS模型(b)估計的TSM濃度值和實測值的比較,

JZBN模型(c)和NSOAS模型(d)估計的葉綠素a濃度值和實測值的比較

Resonon | 利用Resonon Pika L估算膠州灣富營養(yǎng)化

研究區(qū)(a)TSM(b)和葉綠素a(c)濃度的空間分布

【結論】

本研究表明了機載高光譜遙感技術確定膠州灣海域水質參數(shù)濃度和空間分布的可行性。根據(jù)水體高光譜圖像的光譜特征和特征波段敏感性之間的關系,建立了膠州灣JZBM水質反演模型。該模型對葉綠素a和TSM這兩種水質參數(shù)的預測精度較高,Rp2值均大于0.7。通過室內(nèi)試驗數(shù)據(jù)和研究區(qū)域野外調查,獲取了膠州灣葉綠素a濃度和TSM濃度的空間分布圖,可準確反映現(xiàn)狀,具有較高區(qū)域價值??傊撗芯刻峁┝丝焖僭u估膠州灣富營養(yǎng)化程度的有力工具。

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https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjE1ODg2NA==&mid=2650319426&idx=1&sn=46b17e8c4caf27a2744d4d5938029d83&chksm=bee186bd89960fabf9c4aa32321e5b771a4795c6611a32fa3216766483121f89d483d2d4457b&token=1389148636&lang=zh_CN#rd

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