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基于Otsu算法的太湖蓝藻水华与水生植被遥感同步监测方法

A novel remote sensing simultaneous monitoring method for cyanobacteria blooms and aquatic vegetation in Taihu Lake based on Otsu algorithm

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【作者】 曹鹏梁其椿李淑敏

【Author】 Cao Peng;

【通讯作者】 梁其椿;

【机构】 北京大学遥感与地理信息系统研究所中国电子科技集团海洋信息技术研究院

【摘要】 蓝藻水华与水生植被在光学遥感影像上容易混淆,传统方法将太湖划分为藻型湖区和草型湖区进行分区监测,近年来太湖梅梁湖等蓝藻水华易发区域出现了大量的水生植物,分区的方法已无法满足蓝藻水华和水生植被遥感监测要求。基于光谱特征分析,采用蓝藻水华与水生植被指数(cyanobacteria and macrophytes index,简称CMI)判别蓝藻水华与水生植被水域,采用浮游藻类指数(floating algae index,简称FAI)识别蓝藻水华、浮叶/挺水植被与沉水植被,构建同步监测决策树,基于Otsu算法自动获取阈值,将中分辨率成像光增仪(MODIS)卫星影像分成湖水、蓝藻水华、沉水植被和浮叶/挺水植被几种类型。结果表明,分类结果较好,符合太湖不同地物类型实际分布情况;与相关研究HJ卫星影像东部湖区水生植被监测结果进行交叉检验,水生植被的空间分布基本一致,一致性检验结果显示,2种分类结果一致的像元比例为70.11%。实现蓝藻水华及水生植物的同步遥感监测,有助于精确评估蓝藻水华的实际强度和水生植被区范围,为富营养化湖泊的水环境管理和决策提供重要的科技支撑。

【关键词】 蓝藻水华水生植被太湖OtsuMODIS
【基金】 国家自然科学基金(编号:41625003);中电科海洋信息技术研究院创新基金(编号:xyxt)
  • 【文献出处】 江苏农业科学 ,Jiangsu Agricultural Sciences , 编辑部邮箱 ,2019年14期
  • 【分类号】X524;X87
  • 【网络出版时间】2019-07-29 08:56
  • 【被引频次】4
  • 【下载频次】550
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