【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及海洋卫星遥感技术及其应用领域，尤其涉及一种浮游植物类群藻总量遥感估算方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、浮游植物类群（phytoplankton group，pgs）藻总量能够反映海洋初级生产力的量级水平和气候调节的能力，在海洋食物网和生物地球化学循环中扮演着重要角色。大陆架是海陆作用最强烈的区域，具有重大的社会经济意义。其浮游植物含量丰富，贡献了~15%的全球净初级生产力和~40%的全球固碳量。因此监测大陆架pgs藻总量具有重要的研究价值和科学意义。传统的监测方法是进行野外调查，存在周期长、速度慢等缺陷，而卫星遥感技术具有较高的时空分辨率和较广的观测范围，实现了有效监测海洋表层藻含量。然而，pgs因不同的形态和生理特征常常会表现出垂向分布不均。因此，为更精确地监测大陆架初级生产力和生物地球化学循环过程，亟需监测水柱内pgs藻总量。
3、目前，大陆架pgs藻总量三维遥感几乎处于空白状态，但海洋水体藻总量遥感已有很多报道，其常规研究思路是直接建立藻总量与表层总chl-a浓度的经验关系式或使用总chl-a垂向高斯分布，但这并不适用于总chl-a垂向分布高动态的大陆架水体。实际上，大陆架总chl-a垂向结构类型不仅有高斯分布，还有混合均匀和衰减。因此，已有方法存在一定局限性。无法确定pgs chl-a垂向结构类型，也没有明确的遥感判别方法，无法遥感估算大陆架pgs藻总量。
技术实现思路p>
1、为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供一种浮游植物类群藻总量遥感估算方法及系统，本专利技术借助于不同生物-光学-环境条件下采集的垂向上不同深度实测数据，遥感估算大陆架pgs藻总量。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术的第一个方面提供一种浮游植物类群藻总量遥感估算方法。
4、一种浮游植物类群藻总量遥感估算方法，包括：
5、获取像元总chl-a浓度、像元pgs chl-a浓度、海表温度和海表盐度；
6、基于海表温度和海表盐度，将水体划分为长江冲淡水、黑潮和混合水体；
7、基于像元总chl-a浓度和像元pgs chl-a浓度，结合长江冲淡水、黑潮和混合水体，对褐藻、蓝藻、绿藻和隐藻chl-a浓度的垂向结构类型进行划分，建立垂向结构模型；
8、根据像元总chl-a浓度、像元pgs chl-a浓度、海表温度和海表盐度，建立垂向结构类型判别函数；
9、将垂向结构模型和垂向结构类型判别函数应用到卫星遥感像元，计算像元内的pgs藻总量。
10、进一步地，所述垂向结构模型包括高斯分布函数：
11、；
12、式中，pgs chl-a（z）表示z处水深的pgs chl-a，a1决定pgs chl-a的大小，b1表示pgs chl-a最大值处的水深，c1表示高斯分布的峰宽。
13、进一步地，所述垂向结构模型还包括混合均匀模型：
14、；
15、式中，pgs chl-a（z）表示z处水深的pgs chl-a，表示表层pgs chl-a。
16、进一步地，所述垂向结构模型还包括指数衰减模型：
17、；
18、式中，pgs chl-a（z）表示z处水深的pgs chl-a，m1决定pgs chl-a的大小，n1表示pgs chl-a随水深增加的衰减系数。
19、进一步地，所述垂向结构模型还包括幂函数衰减模型：
20、；
21、式中，pgs chl-a（z）表示z处水深的pgs chl-a，m2决定pgs chl-a的大小，n2表示pgs chl-a随水深增加的衰减系数。
22、进一步地，所述结合长江冲淡水、黑潮和混合水体，对褐藻、蓝藻、绿藻和隐藻chl-a浓度的垂向结构类型进行划分的过程包括：
23、在长江冲淡水下，褐藻呈现三种垂向分布类型，包括高斯分布、指数衰减和混合均匀；蓝藻呈现两种垂向分布类型，包括高斯分布和指数衰减；绿藻呈现一种垂向分布类型，即高斯分布；隐藻呈现三种垂向分布类型，包括高斯分布、混合均匀和幂函数衰减；
24、在黑潮下，褐藻呈现一种垂向分布类型，即高斯分布；蓝藻呈现四种垂向分布类型，包括高斯分布、混合均匀、指数衰减和幂函数衰减；绿藻呈现一种垂向分布类型，即高斯分布；隐藻呈现两种垂向分布类型，包括高斯分布和幂函数衰减；
25、在混合水体下，褐藻呈现两种垂向分布类型，包括高斯分布和混合均匀；蓝藻呈现三种垂向分布类型，包括高斯分布、混合均匀和指数衰减；绿藻呈现两种垂向分布类型，包括高斯分布和混合均匀；隐藻呈现两种垂向分布类型，包括高斯分布和混合均匀。
26、进一步地，所述基于像元总chl-a浓度和像元pgs chl-a浓度，结合长江冲淡水、黑潮和混合水体，对褐藻、蓝藻、绿藻和隐藻chl-a浓度的垂向结构类型进行划分，建立垂向结构模型的过程还包括：
27、对于长江冲淡水下的褐藻chl-a，当褐藻chl-a:chl-a<t1时，褐藻chl-a呈指数衰减，否则呈高斯分布；对于长江冲淡水下的蓝藻chl-a，当蓝藻chl-a>t4时，蓝藻chl-a呈指数衰减，否则呈高斯分布；对于长江冲淡水下的绿藻chl-a，均为高斯分布；对于长江冲淡水下的隐藻chl-a，当隐藻chl-a<t15时，隐藻chl-a呈现混合均匀，当隐藻chl-a>t16时，呈幂函数衰减，其他情况呈高斯分布；
28、对于黑潮下的褐藻chl-a，均为高斯分布；对于黑潮下的蓝藻chl-a，当t<t5&蓝藻chl-a:chl-a>t6 or t>t7时，蓝藻chl-a呈幂函数衰减，当蓝藻chl-a:chl-a<t8时，呈混合均匀，当t>t9&蓝藻chl-a:chl-a>t10，呈指数衰减，其他情况呈高斯分布；对于黑潮下的绿藻chl-a，均为高斯分布；对于黑潮下的隐藻chl-a，当隐藻chl-a>t17时，隐藻chl-a呈幂函数衰减，否则呈高斯分布；
29、对于混合水体下的褐藻chl-a，当t>t2&s>t3时，褐藻chl-a呈混合均匀，否则呈高斯分布；对于混合水体下的蓝藻chl-a，当t>t11 or 蓝藻chl-a>t12时，蓝藻chl-a呈指数衰减，当s>t13时，蓝藻chl-a呈混合均匀，其他情况为高斯分布；对于混合水体下的绿藻，当t<t14时，绿藻chl-a呈高斯分布，否则呈混合均匀；对于混合水体下的隐藻chl-a，当t>t18时，隐藻chl-a呈混合均匀，否则呈高斯分布。
30、本专利技术的第二个方面提供一种浮游植物类群藻总量遥感估算系统。
31、一种浮游植物类群藻总量遥感估算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述垂向结构模型包括高斯分布函数：
3.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述垂向结构模型还包括混合均匀模型：
4.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述垂向结构模型还包括指数衰减模型：
5.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述垂向结构模型还包括幂函数衰减模型：
6.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述结合长江冲淡水、黑潮和混合水体，对褐藻、蓝藻、绿藻和隐藻Chl-a浓度的垂向结构类型进行划分的过程包括：
7.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述基于像元总Chl-a浓度和像元PGs Chl-a浓度，结合长江冲淡水、黑潮和混合水体，对褐藻、蓝藻、绿藻和隐藻Chl-a浓度的垂向结构类型进行划分，建立垂向结构模型的过程还包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述垂向结构模型包括高斯分布函数：
3.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述垂向结构模型还包括混合均匀模型：
4.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述垂向结构模型还包括指数衰减模型：
5.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述垂向结构模型还包括幂函数衰减模型：
6.根据权利要求1所述的浮游植物类群藻总量遥感估算方法，其特征在于，所述结合长江冲淡水、黑潮和混合水体，对褐藻、蓝藻、绿藻和隐藻chl-a浓度的垂向结构类型进行划分的过程包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨萌萌，房桦，张国锋，侯迎坤，冯斌，桑胜举，单娜娜，段西强，
申请(专利权)人：泰山学院，
类型：发明
国别省市：
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