基于OLCI数据的杭州湾悬浮物浓度估算及其产品适用性分析

作者：李渊; 郭宇龙^*; 程春梅; 张毅博; 胡耀躲; 夏忠; 毕顺

来源：海洋学报(中文版), 2019, 41(09): 156-169.

• 杭州湾
• OLCI数据
• 悬浮物浓度
• 适用性分析
• 大气校正

悬浮物含量及其时空分布是河口海岸环境中关心的热点问题。2016年2月16日,欧洲航天局发射了新一代海洋水色传感器(OLCI),该传感器具有良好的时空及光谱分辨率。本研究结合2017年7月杭州湾同步采样数据,对比了6种大气校正算法和8种悬浮物浓度(TSM)估算模型,遴选和分析了适宜于杭州湾和OLCI数据的大气校正方法和TSM估算模型,验证了OLCI数据二级产品精度和适用性。结果表明:(1)基于紫外光谱的大气校正算法(UVAC)精度最高,同步4个采样点的大气校正平均相对误差(MAPE)分别为34.21%、13.11%、5.92%和20.28%。在除Oa1以外的14个波段的MAPE均值为15.23%,Oa4至Oa10波段的MAPE低于8%;(2)基于Oa16/Oa5的波段比值模型,具有良好的建模(MAPE为16.49%,RMSE为50.92 mg/L)和验证(MAPE为19.08%,RMSE为19.29 mg/L)精度及模型稳健性;(3)基于C2RCC算法的固有光学量和TSM含量产品及OLCI二级TSM含量产品在杭州湾精度较差,不适用于杭州湾TSM和固有光学量遥感监测应用;(4)空间上,TSM在杭州湾中部区域含量较低,在杭州湾南岸和湾口区域含量较高。

• 单位
  中国科学院南京地理与湖泊研究所; 河南农业大学; 浙江工商大学; 浙江水利水电学院; 湖泊与环境国家重点实验室; 南京师范大学