强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法技术

技术编号:20240265 阅读:239 留言:0更新日期:2019-01-29 22:39
本发明专利技术公开了一种强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法,包括如下步骤:步骤S1:接收不同年份相同水文条件下的Landsat卫星遥感数据;步骤S2:遥感数据处理;步骤S3:大小潮水面以上光谱测量并进行同步表层悬浮泥沙取样,求得遥感反射率;分析光谱曲线峰值所在波段,峰值对应的波段为泥沙敏感波段,选择与反射率峰值对应的Landsat上不同传感器的波段数据,建立表层悬浮泥沙浓度和敏感波段对应的遥感反射率之间的统计回归模式;再通过精度验证计算,获得定量遥感最佳计算模式;步骤S4:将步骤S3获得的定量遥感最佳计算模式应用到步骤S2处理后的遥感数据上,得到各区域悬浮泥沙不同年份相同水文条件下的遥感数据,开展悬浮泥沙长历时变化分析。

Remote sensing method for calculating long-term variation of suspended sediment in high tide and turbid estuaries

The invention discloses a remote sensing calculation method for long-term variation of suspended sediment in high tide and turbid estuaries, which includes the following steps: receiving Landsat satellite remote sensing data under the same hydrological conditions in different years; data processing of remote sensing; spectral measurement above the surface of large and small tides and synchronous sampling of suspended sediment to obtain remote sensing reflectance; and analyzing light; The band corresponding to the peak of spectral curve is the sensitive band of sediment. The band data of different sensors on Landsat corresponding to the peak of reflectance are selected to establish the statistical regression model between the concentration of suspended sediment in the surface layer and the reflectance of remote sensing corresponding to the sensitive band. Then the optimal calculation model of quantitative remote sensing is obtained through the accuracy verification calculation. The optimum calculation model of quantitative remote sensing is applied to the remote sensing data processed by Nei2. The remote sensing data of suspended sediment in different regions in different years under the same hydrological conditions are obtained, and the long-term variation of suspended sediment is analyzed.

【技术实现步骤摘要】
强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法
本专利技术涉及一种河口泥沙变化的计算方法,具体是强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法。
技术介绍
悬浮泥沙作为水体的关键环境要素,是河口港湾地貌塑造、岸滩演变的主要影响因子。近几十年来,由于流域自然变化和人类活动的影响,在多种压力下,河口悬浮泥沙已发生深刻的变化,将对河口保护与治理带来深远的影响。强潮高浑浊河口在江海交汇、盐淡水汇合、潮汐风浪等多种因素共同作用下,河口泥沙变幅大,时空变化剧烈。对于强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的计算分析,实测历史数据少,且测量数据存在一定的偶然性,传统的大面积采样和实时观测花费巨大,所获数据只能呈离散站点,很难有效分析河口悬浮泥沙长历时的时空变化特征。遥感的优势在于频繁和持久的提供地表特征的面状信息,这对于传统的以稀疏离散点为基础的对地观测手段是一场革命性的变化。较之成本大、数据量稀缺的实测数据,利用遥感数据更有利于从面域的视角和一个较长时间尺度来计算分析强潮高浑浊河口在人类活动与自然变迁的多重压力下悬浮泥沙时空变化特征,以弥补原型观测的不足。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是:利用遥感较长历史档案数据,提供一种针对强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的计算方法。本专利技术解决技术问题所采用的技术方案如下:一种强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法,包括如下步骤:步骤S1:接收不同年份相同水文条件下的Landsat卫星遥感数据;步骤S2:遥感数据处理;步骤S3:利用地物光谱仪进行大小潮水面以上光谱测量并进行同步表层悬浮泥沙取样,求得遥感反射率;分析光谱曲线峰值所在波段,峰值对应的波段为泥沙敏感波段,选择与反射率峰值对应的Landsat上不同传感器的波段数据,建立表层悬浮泥沙浓度和敏感波段对应的遥感反射率之间的统计回归模式;再通过精度验证计算,获得定量遥感最佳计算模式;步骤S4:将步骤S3获得的定量遥感最佳计算模式应用到步骤S2处理后的遥感数据上,得到各区域悬浮泥沙长历时的变化遥感数据。进一步的,所述步骤S1具体为:选取Landsat卫星的遥感数据,同时,需要查找以某个验潮站为参照的相同季节、相似潮情的遥感数据。进一步的,所述步骤S2的遥感数据处理包括几何校正、辐射定标和大气校正。进一步的,所述步骤S2具体如下:首先需要进行几何校正,几何校正在ENVI软件平台中完成;选取均匀分布的地面控制点,对影像进行30m分辨率的重采样,校正均方根误差(RMSE)控制在0.5个像元以内;在几何校正基础上,对遥感影像进行辐射定标,即将传感器的数字化输出值(DN值)与对应地物的辐射亮度通过定量关系式进行转化;然后对辐射定标结果进行大气校正;采用日照差异纠正模型(ICM)对图像进行辐射定标和大气校正,其计算公式如下:Lλ=Gain·DN+Bias(1)公式(1)是将初始的DN值转换为辐射亮度,式中,Lλ为λ波段的辐射亮度;DN为图像的像元灰度值,取值范围为0~255;λ为波段值;Gain为增益;Bias为偏差;公式(2)是将辐射亮度值转换为大气表观反射率,式中,ρλ为反射率;d为日地距离参数;ESUNλ为太阳光谱辐射量,θ为太阳天顶角,与太阳高度角互余。进一步的,所述几何校正中,配准图像采用1:10000地形图。进一步的,所述步骤S3具体为:利用地物光谱仪进行大小潮水面以上光谱测量并进行同步表层悬浮泥沙取样,水体光谱反射率按式(3)计算:Rrs(λ)=(Lw-rLsky(λ))/(πLp(λ)/Rp(λ))(3)式中:Rrs为水体光谱反射率;λ为波长;Lw为离水辐亮度;r为海表面的菲涅尔反射率;Lsky为天空光的漫反射辐亮度;Lp为漫反射率20%的标准灰板的辐亮度;Rp为已知参考板的反射率;再分析光谱曲线峰值所在波段,峰值对应的波段为泥沙敏感波段,选择与峰值对应的Landsat中不同传感器的波段数据,建立泥沙浓度和敏感波段对应的遥感反射率之间的统计回归模式,进行悬沙反演计算算法的构建;同时,选取与研究区已有实测悬沙数据同步或准同步的遥感影像,将构建的统计回归模式运用于已有实测悬沙数据同步或准同步的遥感影像,进行精度验证计算,选取相关性最高、精度验证最好的统计模式作为定量遥感最佳计算模式。进一步的,所述地物光谱仪采用ASD公司的FieldSpecPro便携式地物光谱仪。进一步的,所述地物光谱仪的波段范围为350-2500nm,采集10天,测量时段为9:00-15:00,每整点测量。进一步的,所述步骤S4具体为:在ENVI软件平台,把步骤S3中定量遥感计算模式应用到步骤S2处理后的Landsat-TM遥感数据上,计算得到不同时期相同水文条件下强潮高浑浊水体的定量遥感泥沙场,并通过河口点线面相结合统计各区域悬浮泥沙长历时的变化数据。相对于现有技术,本专利技术的有益效果如下:对于强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的研究分析,目前主要基于不同历史时期的实测水文数据统计分析,但实测历史数据少、观测费用大、测量站位稀疏且观测数据存在一定的偶然性,很难有效分析河口悬浮泥沙长历时的时空变化特征。利用遥感较长周期的对地观测档案数据,有利于分析长周期变化,再现历史数据,以弥补原型观测的不足,将为丰富和加深认识强潮高浑浊河口悬浮泥沙较长时间尺度的总体变化趋势提供新的视角。附图说明图1是强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法路线图;图2是杭州湾水体光谱曲线图;图3是杭州湾悬浮泥沙浓度反演模式图;图4a-图4c是不同年代杭州湾遥感泥沙场分布图;图5是杭州湾湾口断面提取的不同时期的悬浮泥沙数据对比图。具体实施方式以下结合说明书路线图,对本专利技术作进一步说明,但本专利技术并不局限于以下实施例。1、强潮高浑浊河口区域:本专利技术的强潮高浑浊河口,为钱塘江河口杭州湾。钱塘江河口杭州湾是一个典型喇叭型强潮河口湾,湾口芦潮港断面宽98.5km,湾顶澉浦断面宽16.5km,面积约4800km2。湾口平均潮差为2-3m,向湾顶逐渐增加至5-6m,澉浦多年平均潮差5.66m,最大潮差达9.0m,居我国潮汐河口之首。自然条件下杭州湾内外泥沙交换十分活跃,实测大潮期最大含沙量5-6kg/m3。2、遥感数据的选取为计算分析强潮河口较长时间尺度悬浮泥沙变化过程,要求遥感卫星数据传感器具有良好的传承性,存档和数据时间跨度大,数据精度高的特点。基于此,选取Landsat系列卫星数据,该卫星是美国NASA负责的陆地资源卫星,自1972年以来已发射8颗(目前仍然运行为Landsat7、Landsat8),现已积累了超过40年的对地观测档案数据。该卫星空间分辨率30m,重访周期16天,时空分辨率适中、质量稳定、又具有多个波段,有利于分析长周期变化。Landsat数据在(http://glovis.usgs.gov)上全球用户可以免费下载使用。Landsat系列卫星见表1。同时,自然条件下,强潮高浑浊河口泥沙交换活跃,洪枯季、不同潮型条件下悬浮泥沙变化剧烈,开展长历时变化计算,需要查找以某个验潮站为参照的相同季节、相似潮情的遥感数据,这样才具有时空上的可比性。表1Landsat系列卫星本文选择Landsat-TM3个时相的遥感数据源(表2),时间跨度1988-2009年,为使不同时期影像具有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1:接收不同年份相同水文条件下的Landsat卫星遥感数据;步骤S2:遥感数据处理;步骤S3:利用地物光谱仪进行大小潮水面以上光谱测量并进行同步表层悬浮泥沙取样,求得遥感反射率;分析光谱曲线峰值所在波段,峰值对应的波段为泥沙敏感波段,选择与反射率峰值对应的Landsat上不同传感器的波段数据,建立表层悬浮泥沙浓度和敏感波段对应的遥感反射率之间的统计回归模式;再通过精度验证计算,获得定量遥感最佳计算模式;步骤S4:将步骤S3获得的定量遥感最佳计算模式应用到步骤S2处理后的遥感数据上,得到各区域悬浮泥沙长历时的变化遥感数据。

【技术特征摘要】
1.一种强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1:接收不同年份相同水文条件下的Landsat卫星遥感数据;步骤S2:遥感数据处理;步骤S3:利用地物光谱仪进行大小潮水面以上光谱测量并进行同步表层悬浮泥沙取样,求得遥感反射率;分析光谱曲线峰值所在波段,峰值对应的波段为泥沙敏感波段,选择与反射率峰值对应的Landsat上不同传感器的波段数据,建立表层悬浮泥沙浓度和敏感波段对应的遥感反射率之间的统计回归模式;再通过精度验证计算,获得定量遥感最佳计算模式;步骤S4:将步骤S3获得的定量遥感最佳计算模式应用到步骤S2处理后的遥感数据上,得到各区域悬浮泥沙长历时的变化遥感数据。2.根据权利要求1所述的一种强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法,其特征在于,所述步骤S1具体为:选取Landsat卫星的遥感数据,同时,需要查找以某个验潮站为参照的相同季节、相似潮情的遥感数据。3.根据权利要求1所述的一种强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法,其特征在于,所述步骤S2的遥感数据处理包括几何校正、辐射定标和大气校正。4.根据权利要求1所述的一种强潮高浑浊河口悬浮泥沙长历时变化的遥感计算方法,其特征在于,所述步骤S2具体如下:首先需要进行几何校正,几何校正在ENVI软件平台中完成;选取均匀分布的地面控制点,对影像进行30m分辨率的重采样,校正均方根误差(RMSE)控制在0.5个像元以内;在几何校正基础上,对遥感影像进行辐射定标,即将传感器的数字化输出值(DN值)与对应地物的辐射亮度通过定量关系式进行转化;然后对辐射定标结果进行大气校正;采用日照差异纠正模型(ICM)对图像进行辐射定标和大气校正,其计算公式如下:Lλ=Gain·DN+Bias(1)公式(1)是将初始的DN值转换为辐射亮度,式中,Lλ为λ波段的辐射亮度;DN为图像的像元灰度值,取值范围为0~255;λ为波段值;Gain为增益;Bias为偏差;公式(2)是将辐射亮度值转换为大气表观反射率,式中,ρλ为反射率;d为日地距离参数;...

【专利技术属性】
技术研发人员:张伯虎吴修广潘冬子孙超陈刚吕振华胡成飞郭巨海
申请(专利权)人:浙江省水利河口研究院
类型:发明
国别省市:浙江,33

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