富营养化湖泊水华蓝藻类群定量识别方法技术

本发明专利技术提供富营养化湖泊水华蓝藻类群定量识别方法，包括：基于纯藻种实验室培养和室内光学控制实验，通过水华蓝藻的固有光学特性对比，甄别不同水华蓝藻的吸收光谱的特征吸收波段，拟合出不同水华蓝藻在特征吸收波段上的吸收系数随叶绿素a浓度变化的曲线，将水华蓝藻的特征吸收波段吸收系数的加和作为限制条件，将水华蓝藻的叶绿素a浓度的加和与总叶绿素a浓度的差值作为目标函数，构建了微囊藻、鱼腥藻和束丝藻三种水华蓝藻类群的定量识别模型，实现水华蓝藻类群的定量识别。本发明专利技术的方法可实现对湖泊水华蓝藻类群结构变化的遥感动态监测，准确获取富营养化湖泊不同类群的水华蓝藻的年际、月际变化规律及其空间分布。

【技术实现步骤摘要】
富营养化湖泊水华蓝藻类群定量识别方法
本专利技术涉及遥感
，尤其涉及大型富营养化湖泊水华蓝藻类群定量识别方法。
技术介绍
蓝藻的类群识别涉及生物学、光谱分析等多个学科领域，传统藻类识别方法大都是利用藻类的细胞形态特征以及蓝藻体内内含物(DNA、色素)的差异性进行区分(卢璐,2007)。这些传统识别方法均基于野外采样和实验室内分析，难以快速获取大范围水域上藻种的时空变化特征，因此利用遥感技术开展对不同水华蓝藻的识别具有十分重要实践意义和应用价值。水体的遥感反射比是其吸收和后向散射系统的函数，因此了解水体中浮游植物的固有光学特性是开展藻类遥感识别的理论基础。目前，针对海洋中的绿藻、褐藻、红藻以及赤潮藻等国内外学者开展了大量的吸收光谱以及荧光光谱方面的研究，为遥感开展门类间识别奠定了重要的理论基础；针对富营养化水体，马万泉等(2012)、戴红亮等(2013)、吕恒等(2013；2014)和王瑜等(2014)基于室内控制试验及模拟试验，开展了内陆湖泊蓝藻门(铜绿微囊藻，Microcystisaeruginosa)、绿藻门(小球藻，Chlorellavulgaris)、硅藻门(梅尼小环藻本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种富营养化湖泊水华蓝藻类群定量识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)基于水华蓝藻纯藻实验室培养和室内光学控制实验，选取水华蓝藻的特征吸收波段，作为定量识别水华蓝藻类群的主要特征吸收波段；2)在室内光学控制实验基础上，获取步骤1)选取的特征吸收波段上叶绿素a浓度与不同水华蓝藻单位叶绿素a浓度下吸收系数的定量关系，拟合出不同水华蓝藻在特征吸收波段上的单位叶绿素a浓度下吸收系数随叶绿素a浓度变化的曲线；3)构建基于吸收特性的水华蓝藻类群定量识别模型；将水华蓝藻的特征吸收波段吸收系数的加和作为限制条件，将水华蓝藻的叶绿素a浓度的加和与总叶绿素a浓度的差值作为目标函数，采用线性最优规划方...

【技术特征摘要】
1.一种富营养化湖泊水华蓝藻类群定量识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)基于水华蓝藻纯藻实验室培养和室内光学控制实验，选取水华蓝藻的特征吸收波段，作为定量识别水华蓝藻类群的主要特征吸收波段；2)在室内光学控制实验基础上，获取步骤1)选取的特征吸收波段上叶绿素a浓度与不同水华蓝藻单位叶绿素a浓度下吸收系数的定量关系，拟合出不同水华蓝藻在特征吸收波段上的单位叶绿素a浓度下吸收系数随叶绿素a浓度变化的曲线；3)构建基于吸收特性的水华蓝藻类群定量识别模型；将水华蓝藻的特征吸收波段吸收系数的加和作为限制条件，将水华蓝藻的叶绿素a浓度的加和与总叶绿素a浓度的差值作为目标函数，采用线性最优规划方法实现水华蓝藻类群的定量识别。2.根据权利要求1所述的富营养化湖泊水华蓝藻类群定量识别方法，其特征在于，所述步骤1)中的水华蓝藻为微囊藻、鱼腥藻和束丝藻。3.根据权利要求2所述的富营养化湖泊水华蓝藻类群定量识别方法，其特征在于，选取叶绿素a的特征吸收波段440nm和675nm，以及藻蓝素的特征吸收波段620nm作为水华蓝藻的特征吸收波段。4.根据权利要求1所述的富营养化湖泊水华蓝藻类群定量识别方法，其特征在于，所述水华蓝藻的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玉超，褚乔，马荣华，
申请(专利权)人：中国科学院南京地理与湖泊研究所，
类型：发明
国别省市：江苏,32