[发明专利]基于P-FUI水色指数的富营养化湖泊蓝藻水华遥感监测方法

说明书

本发明涉及基于P‑FUI水色指数的富营养化湖泊蓝藻水华遥感监测方法，基于不同卫星数据，通过筛选其波段，构建假彩色影像，构建Pseudo‑FUI（P‑FUI）水色指数，解析湖泊蓝藻水华P‑FUI的色度分布特征及其差异性，揭示了不同数据下蓝藻水华的P‑FUI阈值范围，并基于该指数提出了富营养化湖泊蓝藻水华遥感监测标准，为富营养化湖泊蓝藻水华卫星遥感监测的准确性和一致性，提供重要的理论与技术支撑。

技术领域

本发明涉及遥感技术领域，尤其涉及富营养化湖泊蓝藻水华遥感监测方法。

背景技术

所谓“水华”没有一个国际公认的定义，现有文献中关于水华的定义综合后主要有以下观点：(1)藻细胞细胞密度为0.5×10⁶--1.5×10⁷cells/L(卢大远等,2000)；(2)水体藻类大量生长繁殖或聚集并达到一定浓度(郑建军等,2006)；(3)某些藻类发生性的繁殖，引起明显的水色变化，并在水面形成或薄或厚的绿色或其他颜色的藻类漂浮物(曹巧丽等,2008；鲁韦坤等,2017)。

卫星遥感具有快速、大范围、周期性的特点，已经成为湖泊蓝藻水华及富营养化监测和预测预警不可或缺的技术手段(潘德炉和马荣华,2008)。以NDVI、EVI等指数为代表的遥感指数法，是现在应用较为广泛的蓝藻水华的遥感监测方法。基于蓝藻水华在真(假)彩色图呈现黄绿色或者浅绿色，通常采用对比遥感影像的真(假)彩色图来判断遥感指数法判断准确性。但是遥感指数因波段选择以及结构差异，造成了蓝藻水华容易与水生植被、高浑浊水体和云混淆，影响到遥感监测藻华的准确性。

发明内容

本发明的目的在于提供基于P-FUI水色指数的富营养化湖泊蓝藻水华遥感监测方法，基于卫星数据，通过筛选其波段，构建了Pseudo-FUI(P-FUI)水色指数，提供一种新型富营养化湖泊蓝藻水华遥感监测方法。

为实现上述技术目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于P-FUI水色指数的富营养化湖泊蓝藻水华遥感监测方法，包括：

1)依据遥感卫星数据波段设置特征，选取区分度效果最好的3个波段；

2)将筛选出的3个波段遥感反射率R_rs按照中心波长由长到短的顺序，分别赋值给色度系统的RGB三原色，形成假彩色图像；

3)基于假彩色图像中的三原色RGB计算对应的CIE色度系统的色度坐标(x,y)和色度角α，从而确定蓝藻水华对应的水色指数值，即P-FUI水色指数；

4)基于P-FUI水色指数数值、亮度范围及色度角范围确定蓝藻水华遥感监测方式。

作为本发明的进一步改进，所述步骤1)中，对获取的遥感卫星影像进行几何纠正和辐射定标计算；几何纠正采用Geographic Lat/Lon投影，结合1B数据中的经纬度信息进行校正；并在ERDAS中利用湖泊矢量边界，通过掩膜技术提取湖泊水域，除去岛屿植被的影响；使用FLAASH对其做大气精确校正，获取每个像元的R_rs信息；基于处理后的影像选取波段。

作为本发明的进一步改进，所述区分度效果最好的3个波段的选取方式为：依据遥感卫星数据波段设置特征，分析不同的波段组合形成的假彩色图，选取最终藻华呈现对比明显的绿色，区分于湖水的深蓝色、云的白色和高浑浊水体的混黄色的假彩色图，其对应的3个波段即为所述区分度效果最好的3个波段。

作为本发明的进一步改进，对各传感器选取的参考波段分别为：Landsat-8：2200–865–483nm；Sentinel-2：2190–865–490nm；Sentinel-3：1020–865–620nm；GF-1：676–557–506nm；MODIS：2130–859–645nm。

作为本发明的进一步改进，所述步骤4)中，蓝藻水华遥感监测方式步骤如下：