基于光学卫星遥感的海岸带水体盐度反演方法研究

作     者：孙艳艳 曹洪涛 张甲波 刘宪华 么嘉棋 崔铁军 SUN Yanyan;CAO Hongtao;ZHANG Jiabo;LIU Xianhua;YAO Jiaqi;CUI Tiejun

作者机构：天津师范大学京津冀生态文明发展研究院天津300387 河北省海洋岸线生态修复与智慧海洋监测工程研究中心河北秦皇岛066000 天津大学环境科学与工程学院天津300350 

出 版 物：《海洋信息技术与应用》 (JOURNAL OF MARINE INFORMATION TECHNOLOGY AND APPLICATION)

年 卷 期：2024年第39卷第4期

页      面：211-223页

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 08[工学] 09[农学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0903[农学-农业资源与环境] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：河北省海洋岸线生态修复与智慧海洋监测工程研究中心开放基金课题(53H23039) 高分专项政府综合治理应用与规模化产业化示范项目(66-Y50G03-9001-22/23) 

主　　题：海岸带遥感 水体盐度 经验统计模型 机器学习 SERT模型 

摘      要：海岸带区域地表水体的盐度信息可以反映海水侵袭、海岸线退化以及土地盐碱化等生态状况,对滨海区域的海洋和陆地生态系统的研究、保护和资源开发有重要意义,但其监测主要依赖于现场测验,技术手段较为单一。卫星遥感方法具有高效、大范围的优势,本文采用高空间分辨率的光学遥感卫星开展海岸带地表水体盐度的反演方法研究,在分析单波段反射率、波段比值及常用的光谱指数与水体盐度相关性基础上,确定了水体盐度的敏感波段,构建了经验模型、半经验模型和随机森林模型,并对盐度反演的精度和结果进行比较与分析。结果表明,随机森林模型反演结果的检验精度较高,决定系数R^(2)为0.81,RMSE为193.01μS/cm,且精度稳定;半经验辐射传输模型检验的决定系数R^(2)为0.53,RMSE为303.82μS/cm;经验统计模型检验的决定系数R^(2)为0.16,RMSE为407.46μS/cm。该研究为掌握海岸带地表水质空间特征、分析水质时间变化、评价水资源可利用性提供了重要的技术途径,对海岸带生态环境的调查监测、修复治理具有重要意义。