A Spectral Decomposition Algorithm for Estimating Chlorophyll-a Concentrations in Lake Taihu, China
A Spectral Decomposition Algorithm for Estimating Chlorophyll-a Concentrations in Lake Taihu, China
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估算中国太湖叶绿素 a 浓度的光谱分解算法
DOI：
10.3390/rs6065090
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发表时间：
2014-06
期刊：
影响因子：
5
通讯作者：
Jinduo Xu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yuchao Zhang;Ronghua Ma;Hongtao Duan;Steven Loiselle;Jinduo Xu
第二类沃茨中光学活性物质之间复杂的相互作用使得很难将光谱辐射（或反射率）的变化与任何单一组分联系起来。在本研究中，我们建立了一个四端元光谱分解模型来估算富营养化浅水湖泊太湖的叶绿素a浓度。利用Hydrolight的模拟光谱数据构建了新模型，并利用模拟反射率和原位反射率数据进行了验证。利用中分辨率成像光谱仪（MERIS）的图像，新模型的精度进行了估计，并与其他已发表的模型进行了比较。根据MERIS反演结果，分析了叶绿素a浓度的空间分布及其与环境因子的关系。本文还讨论了新模型在浑浊湖泊水体叶绿素a浓度估算中的应用及其局限性。
The complex interactions among optically active substances in Case II waters make it difficult to associate the variability in spectral radiance (or reflectance) to any single component. In the present study, we developed a four end-member spectral decomposition model to estimate chlorophyll-a concentrations in a eutrophic shallow lake—Lake Taihu. The new model was constructed by simulated spectral data from Hydrolight and was successfully validated using both of simulated reflectance and in situ reflectance data. Using MEdium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) images, the accuracy of the new model was estimated and compared with other published models. According to the MERIS retrieved results, the spatial distribution of chlorophyll-a concentrations and its relationship with environment factors were analyzed. The application of the new model and its limits to estimate water surface chlorophyll-a concentrations in turbid lakes is also discussed.
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