基于Sentinel-2的平寨水库叶绿素a浓度反演

但雨生; 周忠发; 李韶慧; 张昊天; 蒋翼

doi:10.13205/j.hjgc.202003030

基于Sentinel-2的平寨水库叶绿素a浓度反演

doi: 10.13205/j.hjgc.202003030

但雨生^1,2,
周忠发^1,2,
李韶慧^1,2,
张昊天^1,2,
蒋翼^1,2

1. 贵州师范大学喀斯特研究院/地理与环境科学学院, 贵阳 550001;
2. 贵州省喀斯特山地生态环境国家重点实验室培育基地, 贵阳 550001

基金项目:

国家自然科学基金委员会—贵州喀斯特科学研究中心项目"喀斯特筑坝河流水安全评估与调控对策"（U1612441）；国家自然科学基金地区项目"喀斯特石漠化地区生态资产与区域贫困耦合机制研究"（41661088）；贵州省高层次创新型人才培养计划—"百"层次人才（黔科合平台人才〔2016〕5674）；贵州省科技计划项目"喀斯特石漠化地区生态系统服务价值演变机制研究"（黔科合平台人才〔2017〕5726-57）。

详细信息

作者简介:
但雨生(1994-),男,硕士研究生,主要从事地理信息系统与遥感研究。yushengdan@gznu.edu.cn

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出版历程
- 收稿日期: 2019-03-31

RETRIEVAL OF CHLOROPHYLL-A CONCENTRATION IN PINGZHAI RESERVOIR BASED ON SENTINEL-2

1. Karst Research Institute/College of Geography and Environmental Sciences, Guizhou Normal University, Guiyang 550001, China;
2. The State Key Laboratory Incubation Base for Karst Mountain Ecology Environment of Guizhou Province, Guiyang 550001, China

摘要

摘要: 为实现对平寨水库叶绿素a的遥感监测，选取平寨水库2017年11月17—18日的实测叶绿素a浓度数据和准同步的Sentinel-2数据，通过选取最佳波段组合建立BP神经网络模型，对平寨水库叶绿素a进行反演，并分析其空间分布特征。结果表明：Sentinel-2红边波段对叶绿素a的敏感性优于可见光波段，在叶绿素a浓度反演方面具有较大潜力。相关系数最大的波段组合方式是：B5/B4、[1/B4-1/B5]*B6、[1/B4-1/B5]*B7和[1/B4-1/B5]*B8；BP神经网络模型可决系数R²为0.9160，平均相对误差为29.87%，反演精度优于三波段模型；平寨水库叶绿素a浓度空间分布差异明显，水面开阔的中心库区浓度较高，各支流上游河段浓度较低。Sentinel-2数据可较好地应用于喀斯特高原湖泊叶绿素a浓度反演，BP神经网络模型估测结果合理、可靠；研究结果可为平寨水库水环境治理提供科学依据。
- Sentinel-2 /
- 叶绿素a浓度 /
- BP神经网络 /
- 三波段模型 /
- 平寨水库
Abstract: To realize remote sensing monitoring of chlorophyll-a in Pingzhai Reservoir, the measured chlorophyll-a concentration and quasi-synchronized Sentinel-2 data of Pingzhai Reservoir on November 17th and 18th, 2017 were selected. The BP neural network model was established by selecting the best band combination to invert the chlorophyll-a of Pingzhai Reservoir, and its spatial distribution characteristics was analyzed. The Sentinel-2 red edge band was more sensitive to chlorophyll-a than the visible light band and had greater potential for chlorophyll-a concentration inversion. The band combination method with the largest correlation coefficient were: B5/B4, [1/B4-1/B5]*B6, [1/B4-1/B5]*B7, and [1/B4-1/B5]*B8; the resolvable coefficient R2 of BP neural network model was 0.9160 and the average relative error was 29.87%. The inversion accuracy of BP neural network model was better than that of three-band model; the concentration distribution of chlorophyll-a in Pingzhai Reservoir was obviously different. The concentration of the central reservoir in the open water was higher, and the concentration in the upper reaches of each tributary was lower. The research showed that Sentinel-2 data could be well applied to the retrieval of chlorophyll-a concentration in karst plateau lakes. The prediction results of BP neural network model was reasonable and reliable. The research results could provide a scientific basis for the water environment management of Pingzhai Reservoir.
- Sentinel-2 /
- chlorophyll-a concentration /
- BP neural network /
- three-band model /
- Pingzhai Reservoir

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