湖泊浮游植物生物量遥感反演方法研究(民办)文献综述

 2021-10-14 08:10

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一、目的与意义

浮游植物是指在水中以漂浮生活的微小植物,分布在全球范围内,例如江河湖海、临时性积水、或是潮湿地表、墙壁、甚至沙漠、积雪。

研究浮游植物对了解湖泊环境资源状况及其可持续利用和维持地球生态系统有着极其重要的意义。考察一片水域的水质时,我们往往需要观察研究浮游植物的丰富程度和种类组成,并且浮游植物所属的类别所含的色素决定了水体呈现的颜色;浮游植物供应溶解氧,帮助物质循环、能量流动以及信息传递;海洋中的浮游植物在光合作用下吸收大量的二氧化碳,之后将碳元素固定,堆积在海底变成石油;除此之外,浮游植物是渔场的重要饵料。

而遥感是依靠传感器,利用电磁波信息,远程获得、判定、加工、分析目标地物信息的技术。遥感反演可测数据反推目标的状态的属性状态。

将遥感反演技术应用到浮游植物生物量的计算中,是以高科技、新手段实现对生态系统的宏观监测。无论是对于湖泊还是海洋等各类水域的环境研究有着重要意义。

二、国内外动态

生物量是指某一时刻单位面积内的有机物质(干重)的总量。对于各类植物生物量的研究已经有一定的历程,尤以森林生物量和水体生物量为重点研究对象。到目前为止,全球范围不同国家和地区都进行了生物量与生产力研究,积累了大量资料和研究方法。随着遥感技术的发展,应用于生物量监测的遥感数据量和数据类型剧增。

叶绿素是浮游植物进行光合作用的主要色素,其浓度变化反映了水体中浮游植物的浓度、生物量及其分布状况,是反映水质状况的一个重要的生物指标,同时也是水体富营养化评价的指标之一。李露峰先生的硕士学位毕业论文中提出以浮游植物的叶绿素浓度作为研究对象,基于多源遥感影响对浮游植物叶绿素浓度进行反演,为近岸水域生态环境监测提供依据[14]。此外,现有的利用遥感估测水质参数的方法主要有经验方法,半经验方法和机理模型方法,其中机理模型以水体内光学传输的机理为理论基础,是水质遥感监测的一种重要方法。杨伟等人以绿藻为研究对象,采用基于生物光学模型的水体叶绿素浓度反演算法,发现与TM第二、三、四波段反射率数据相结合时,反演效果最好,精度优于传统的回归分析算法[4]。1999年,Gons 提出以反演665 nm 处浮游植物色素吸收为基础的叶绿素a 浓度反演算法,得到广泛应用, 由于叶绿素a 存在于所有真核藻类中,而可以证明蓝藻存在的指示性色素藻蓝素,在以往的研究中较少涉及。2005年,Simis 等利用藻蓝素在620 nm 附近具有独特的吸收峰,在Gons 算法的基础上,提出了藻蓝素的遥感反演算法, 金经纬等针对MERIS 传感器波段设置,基于Gons 和Simis 算法,评价主要浮游植物色素-叶绿素和藻蓝素的遥感反演精度,并尝试在实测数据的基础上,对Gons 和Simis 算法相关参数进行重新率定,建立适合巢湖水体的叶绿素和巢湖遥感反演模型[7]

唐爽以艾比湖湖区为研究对象,利用CBERS-2卫星影像的光谱信息分析了遥感影像提取的各因子与浮游植物实测生物量之间的相关关系,建立了相关性显著的遥感因子与浮游植物生物量的线性和非线性回归模型。通过对比分析和残差分析得到最优模型,对艾比湖进行了浮游植物生物量的遥感反演,分析湖区浮游植物生物量的分布特征并估算湖体浮游植物生物总量。得出结论,艾比湖生物量水平分布基本呈同心圆状从湖周到湖心逐渐增加。但生物量最高峰地区并不分布在湖心,而是在湖心偏东南侧,生物量为1.52~1.77mg/L。3)该文以水深DTM 栅格数据和生物量DTM 栅格数据为基础,不仅获得了艾比湖浮游植物生物量的空间分布特征,且估算出了艾比湖湖体浮游植物的总生物量为9.95105 kg,达到了较高的精度[1]

张小琪基于 HJ-1A/B(环境减灾卫星)影像数据,利用 2012 年 7-9 月野外典型草地生物量的 88 个采样点数据,通过两者的相关性分析,建立了典型草地生物量遥感估算模型,并利用草地生物量遥感反演模型(y=22.759x2 47.62x-3.5022)制作了阿勒泰地区草地地上生物量的空间分布图,结合典型样地的根冠比,绘制了地下生物量分布图以及总生物量图[5]。1999年孙军的浮游植物生物量研究比较了海洋浮游植物生物量不同研究方法,研究结果表明用细胞数量表示现存量在某种程度上是不够精确的,而单纯用整体测定生物量(Bulk Measurements)来代表浮游植物的现存量,却不能反映海洋生态系统中能量分布,能量传递的内在原因.用细胞体积转化法,既能较客观地反映现存量,又能从群落结构角度解释能量分布与传递[15]。关于应用MR 并行编程模型,结合生物量遥感反演理论与技术方法,付天新等人提出了一种云计算平台下的遥感影像生物量并行化反演方法基于MapReduce 模型的生物量遥感并行反演方法研究[9]。吴涛研究得到辽宁双台子河口湿地翅碱蓬生物量与植被指数PVI、SAVI和MSAVI的相关系数R2较高,直线回归方程相关系数分别达到 0.626、0.698 和 0.679。同时,利用得到的估算模型,结合 19902005 年的双台子河口的TM 影像数据,反演该区域翅碱蓬分布面积和生物量[10]

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