【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及湖沼学、水环境监测和湖泊碳循环遥感等领域，具体涉及一种湖泊群颗粒有机碳储量的遥感方法。
技术介绍
1、颗粒有机碳(particulate organic carbon,poc)不仅来源于藻类增殖，也来源于沉积物再悬浮；其不仅关联着湖泊水环境和水生态健康，也是湖泊的一种重要碳存储形式。因此，有必要借助大面积覆盖和周期性重访的卫星遥感数据对湖泊poc储量进行动态监测。
2、在海洋poc遥感基础上，已报道的湖泊poc遥感算法可分为三类：(1)类型i基于经验公式直接由卫星波段反射率估算poc浓度；(2)类型ii首先利用卫星反射率估算叶绿素(chlorophyll-a,chl-a)浓度，再基于chl-a计算poc浓度；(3)类型iii首先基于半分析算法由卫星反射率提取后向散射、衰减、吸收系数等固有光学量，再由固有光学量计算poc浓度。
3、然而，以往研究只关注了混浊富营养湖泊表层poc浓度遥感，已报道算法对清澈寡营养湖泊的适用性尚不可知，且全球约67％的湖泊面积表现为深水(≥6米)、低藻含量和高透明度。与浑浊富营养化湖泊相比，清澈湖泊通常具有较低的水反射率和700nm左右的chl-a荧光峰，且通常具有较高的poc与chl-a之比(poc:chl-a)。也就是说，需要进一步开发遥感算法以同步监测浅-深、浑浊-清澈、贫营养化-富营养化湖泊的poc浓度。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种湖泊群颗粒有机碳储量的遥感方法，以实现大区域范围湖泊群poc
2、为实现上述技术目的，本专利技术基于全国湖泊poc调查数据和卫星同步遥感反射率，本专利技术通过线性模型统计分析确定了湖泊poc浓度时空变异的敏感指标，然后以遥感反射率和敏感指标粗估算的poc浓度为输入进行机器学习超参数优化，最后基于真光层深度和经验关系式实现由二维表层poc浓度拓展估算三维水柱poc储量。具体技术方案如下：
3、一种湖泊群颗粒有机碳储量的遥感方法，包括：
4、基于湖泊遥感反射率数据计算不同波段组合的波段比值、峰高指数和归一化碳指数，并提取地面同步实测采样点的经纬度和高程数据，利用不同函数形式检验各指标对实测poc浓度的敏感程度，确定敏感指标；
5、分别建立各敏感指标与实测poc浓度的自然对数的相关模型，作为poc浓度的粗估算模型；
6、以遥感反射率和各敏感指数估算的poc浓度为输入，实测poc浓度作为输出，构建poc浓度估算模型；
7、获取湖泊深度和湖泊水面积数据，并基于遥感反射率数据计算真光层深度，利用所述poc浓度估算模型估算真光层内poc储量，利用指数关系估算真光层外poc储量，真光层内、外poc储量之和即湖泊poc储量。
8、作为一种优选的实施方式，利用同系列卫星不同传感器数据进行遥感监测时，计算不同传感器数据的遥感反射率后，以其中某一传感器的遥感反射率为基准进行拟合，构建相对定标公式，利用相对定标公式对其他传感器的遥感反射率进行转换后用于计算。
9、作为一种优选的实施方式，所述敏感指标的确定方式为：利用相关系数检验指标与poc浓度的相关性，显著相关的指标即poc浓度敏感指标。
10、作为一种优选的实施方式，利用红光、蓝光、绿光、近红外波段遥感反射率数据构建所述poc浓度估算模型。
11、作为一种优选的实施方式，基于随机森林方法构建所述poc浓度估算模型。
12、作为一种优选的实施方式，利用湖泊透明度计算真光层深度，所述湖泊透明度基于遥感反演获取。
13、作为一种优选的实施方式，所述真光层内poc储量通过对poc浓度估算模型进行像元尺度积分估算。
14、作为一种优选的实施方式，所述利用指数关系估算真光层外poc储量包括：
15、基于实测数据构建真光层内水柱平均poc浓度和真光层外水柱平均poc浓度的指数关系模型，利用真光层内水柱平均poc浓度估算真光层外水柱平均poc浓度。
16、作为一种优选的实施方式，所述湖泊水面积利用遥感反射率数据结合归一化水体指数提取。
17、作为一种优选的实施方式，基于landsat卫星获取所述遥感反射率数据。
18、本专利技术具有如下有益效果：
19、(1)湖泊poc浓度是各种因子共同作用的结果，为构建高精度poc遥感模型，需遴选poc浓度时空变异的敏感指标。针对该技术难题，本专利技术通过构建各指标与ln(poc)的一般线性模型遴选影响湖泊poc浓度时空变异的敏感指标(p<0.05)。
20、(2)为提高poc遥感机器学习模型的稳健性和收敛速度，模型训练时需优化设计其输入变量。针对该技术难题，除波段反射率，本专利技术还输入由多个时空变异敏感指标通过一般线性模型粗估算的湖泊poc浓度，并同时输入经纬度和高程。除遥感反射率外，模型中同时考虑经纬度和高程等指标可以更好的反映湖泊poc浓度的时空变异特性，以经纬度、高程和敏感指标粗估算的poc浓度为输入，可提高机器学习模型的稳健性和收敛速度。
21、(3)卫星遥感只能获取湖泊表层poc浓度，故需构建相关关系由遥感的表层poc浓度估算水柱poc储量。针对该技术难题，本专利技术基于遥感资料动态估算湖泊平均深度和真光层深度，然后分别估算真光层内和真光层外的水柱poc储量。通过对湖泊深度和真光层遥感动态获取，可以实现大区域范围湖泊群水柱poc储量的三维遥感估算。
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1.一种湖泊群颗粒有机碳储量的遥感方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用同系列卫星不同传感器数据进行遥感监测时，计算不同传感器数据的遥感反射率后，以其中某一传感器的遥感反射率为基准进行拟合，构建相对定标公式，利用相对定标公式对其他传感器的遥感反射率进行转换后用于计算。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述敏感指标的确定方式为：利用相关系数检验指标与POC浓度的相关性，显著相关的指标即POC浓度敏感指标。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用红光、蓝光、绿光、近红外波段遥感反射率数据构建所述POC浓度估算模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于随机森林方法构建所述POC浓度估算模型。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用湖泊透明度计算真光层深度，所述湖泊透明度基于遥感反演获取。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述真光层内POC储量通过对POC浓度估算模型进行像元尺度积分估算。
8.根据权利要求1所述的方法，其特
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述湖泊水面积利用遥感反射率数据结合归一化水体指数提取。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于Landsat卫星获取所述遥感反射率数据。
...【技术特征摘要】
1.一种湖泊群颗粒有机碳储量的遥感方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用同系列卫星不同传感器数据进行遥感监测时，计算不同传感器数据的遥感反射率后，以其中某一传感器的遥感反射率为基准进行拟合，构建相对定标公式，利用相对定标公式对其他传感器的遥感反射率进行转换后用于计算。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述敏感指标的确定方式为：利用相关系数检验指标与poc浓度的相关性，显著相关的指标即poc浓度敏感指标。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用红光、蓝光、绿光、近红外波段遥感反射率数据构建所述poc浓度估算模型。
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘东，严诺霄，张辰雪，段梦伟，唐登淼，
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：
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