1、Page 1澳門鄰近水域水環境遙感1、概述2、澳門鄰近水域懸浮泥沙研究3、葉綠素的水色遙感識別 Page 21 概述n 本案例取自“澳門環境遙感與數字化研究應用遙感技術對珠江西部的環境評價”項目研究報告。本實驗研究內容主要包括：澳門鄰近鄰近水域懸浮泥沙研究，葉綠素的水色遙感識別。返回Page 32 澳門鄰近水域懸浮泥沙研究 水中懸沙在重力和鹽析絮凝沉降等作用下，在水體能量降低時懸沙沉降迅速，使表層水體含沙量變化顯著。這些特點在遙感影像上表現為圖像灰度梯度或色階梯度較大。由此可以通過遙感技術分析水中含沙量，進而分析海岸線變遷。懸沙研究技術路線如圖9-1。 信息建庫 研究區域提取 大氣校正 空間配

2、準 信息復合 懸沙定性研究 海岸線變遷分析圖9-1 澳門鄰近水域懸沙研究技術路線Page 4Page 5n 從彩圖9-3到彩圖9-6可以看出，澳門鄰近水域懸浮泥沙主要集中分布于珠江和西江的兩岸。這一區域不懸沙濃度相對較高，而且由于周圍島嶼的影響，該區域水域相對流動性較差，使得該水域中的懸沙比較容易沉積下來。Page 63 葉綠素的水色遙感識別 在水色遙感中，一般將水體組分歸為四類：純水、葉綠素a、懸浮泥沙和黃色物質。第一類水體中葉綠色a對水體光學性質起決定性作用，故可僅考慮葉綠色a的反演，較第二類水體容易。 綜合考慮大氣校正和水體組分反演，目前的水色遙感應用研究分為3種思路： 不進行大氣校正，

3、水體反演是黑箱模型。 大氣校正和水體反演都是黑箱模型。 大氣校正比較嚴格，水體反演是黑箱模型。 本研究使用黑箱模型反演葉綠素的分布情況。 Page 7n 葉綠素水色遙感識別的研究從來遙感影像、GPS控點和試驗室測定入手。對影像進行幾何校正，輻射校正，再與試驗室結合研究。Page 8 本研究在研究過程中考察了兩種黑箱方案。 方案一：應用TM數據不同波段組合來估算沿海水表層葉綠素濃度，也考察了葉綠素濃度的對數值。 對以上波段組合得到的數據分析可以得到以下結論： 使用葉綠素濃度和對數值進行擬合的結果沒有太大區別，在大部分情況下使用對數值擬合系數稍有提高。 均值濾波FAV對擬合結果幫助不大。3*3的卷

4、積核優于5*5和7*7。此結果與本研究做的GPS定位分析精度是一樣的。 大氣校正中的“減黑體”法和不進行大氣校正的效果基本一樣，ATCOR大氣校正后效果有一定改善。 似乎沒有占優勢的波段組合，當然單波段或兩波段組合的結果都不如三波段組合。Page 9n 方案二：通過觀察測點的分布和數據的規律，發現近區和遠區的懸沙濃度相差較大，但葉綠素濃度在同一數量級。n 由于波段組合不一定能得到滿意的結果，使用了多元線性回歸法對遠近來個區域進行了分別處理。表9-7簡單給出了部分具有代表性的結果。Page 10n 從表9-7可以看出：n 分區后兩個區域的線性擬合效果明顯優于放在一起擬合的效果，充分說明兩個區域水體組分的物理性質有所不同。n 對葉綠素和懸沙，遠區的效果均好于近區，說明近區由于高濃度懸沙帶來的干擾更大。n 通過ATCOR大氣校正后再進行擬合的結果優于不進行大氣校正，說明比較準確的大氣校正是必要的。n 一般來說，不做FAV的效果比FAV（3*3）要好，特別是對遠區而言。n 葉綠素取對數時的效果優于不取對數時的效果，但懸沙不取對數的效果更好。n 灰度值取對數時的效果優于不取對數時的效果。Page 11n 經過上述工作，最后采用方案：遙感數據經ATCOR大氣校正，沒有做FAV均值濾波，只取TM14波段的灰度值，葉綠素濃度和灰度值均取對