[发明专利]反演高浑浊度水体中叶绿素a浓度的四波段半分析模型

说明书

技术领域

本发明属于遥感版权保护领域，具体涉及一种针对高浑浊度水体中叶绿素a浓度的四波段半分析模型。

背景技术

对内陆浑浊水体叶绿素a浓度反演是目前水色遥感的重要研究热点。由于内陆水体光学特性的复杂性，使得对内陆浑浊水体叶绿素a浓度的准确反演成为一个难点。目前，对内陆水体中叶绿素a浓度反演的模型大多属于经验模型，缺乏一定的物理基础。现有半经验模型虽然具有一定的物理基础，但是仍然无法克服悬浮物浓度和有色可溶性有机物光学特性的影响。已有的三波段模型用于高浊度水体时参数很不稳定，推广性不强，所以需要对该方法进行针对高浑浊度水体的改进。

发明内容

本发明在现有半分析模型的基础上，为了克服原有半分析模型的局限性，提出一种新的四波段半分析模型，能最小化悬浮物浓度和有色可溶性有机物的影响，极大程度上提高模型精度。

为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

反演高浑浊度水体中叶绿素a浓度的四波段半分析模型，其建立方法包括以下过程：

(一)创建四波段算法基本因子：

[Rrs^-1(λ₁)-Rrs^-1(λ₂)]/[Rrs^-1(λ₄)-Rrs^-1(λ₃)]，其中Rrs^-1(λ)指波长为λ处的遥感反射率的倒数，λ₁、λ₂、λ₃、λ₄分别为与叶绿素a浓度信息相关度高的4个波段的波长值；

(二)确定四波段算法的波段位置

步骤一：设定四波段算法因子的初始波段

f1i=[Rrs-1(λ1i)-Rrs-1(λ2)]/[Rrs-1(λ4)-Rrs-1(λ3)],]]>其中λ₂、λ₃、λ₄为固定的初始值，步长为1nm，计算出每个取值对应的值；

步骤二：记N为参与建模的样本数，Chla_j为第j个样本的叶绿素a浓度；则可以通过以下公式计算得到STE_i(STE为标准差，STE_i为第i个样本的标准差)，确定STE_i最小的波长为λ₁的取值：