Resonon：利用Resonon Pika L估算膠州灣海水富營養(yǎng)化

海水富營養(yǎng)化是海洋水體中N、P等營養(yǎng)鹽含量過多，導(dǎo)致水體中藻類等生物過度繁殖，從而引發(fā)水體生態(tài)系統(tǒng)的失衡現(xiàn)象。
 

環(huán)境變化和水體富營養(yǎng)化是當(dāng)前許多湖泊及水域面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為了及時發(fā)現(xiàn)湖泊水質(zhì)變化,水體監(jiān)測是關(guān)鍵所在。遙感監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展為水體監(jiān)測帶來了新機遇。遙感技術(shù)可以通過機載高光譜獲取大范圍的水體光譜信息，從而快速、準(zhǔn)確了解水體的變化情況。遙感監(jiān)測可以提高監(jiān)測效率，減少人力和物力的投入，降低監(jiān)測成本。
 

在山東半島南部膠州灣典型海水養(yǎng)殖區(qū)，學(xué)者們就利用高光譜遙感開展了海水富營養(yǎng)化的監(jiān)測。
 

利用Resonon Pika L估算膠州灣富營養(yǎng)化
 

由于土地利用的不斷變化、森林砍伐和化石燃料的燃燒，溫室氣體排放急劇增加，從而導(dǎo)致海洋富營養(yǎng)化、洪水泛濫等嚴(yán)重的全球性挑戰(zhàn)。近年來，由于海產(chǎn)品消費的增加，海水養(yǎng)殖成為一個迅速擴大的全球市場。而不合理的養(yǎng)殖方式、過度的養(yǎng)殖生產(chǎn)，以及大量污染物直接排放到海洋養(yǎng)殖區(qū)中，會造成赤潮等其他災(zāi)害。這些問題會導(dǎo)致嚴(yán)重的環(huán)境污染、生態(tài)失衡和沿海水域富營養(yǎng)化。為了從源頭上減少污染排放，阻止海水養(yǎng)殖水質(zhì)惡化，需要快速準(zhǔn)確地了解海水養(yǎng)殖水質(zhì)參數(shù)濃度的時空特征、演變過程、影響因素等信息。隨著遙感技術(shù)的不斷進步，高光譜遙感技術(shù)因其精度高、波段多、信息量大等優(yōu)點在遙感水質(zhì)監(jiān)測中得到了廣泛的應(yīng)用。而機載高光譜遙感具有空間分辨率高、時間分辨率高、圖像采集靈活等優(yōu)點，為區(qū)域水質(zhì)監(jiān)測的應(yīng)用提供了新的途徑。
 

基于此，在所附的文章中， 研究者們在山東半島南部膠州灣典型海水養(yǎng)殖區(qū)基于DJI M600Pro UAV+Resonon Pika L高光譜成像收集了高光譜圖像，選取海水水質(zhì)、葉綠素a濃度和總懸浮物（TSM）濃度等關(guān)鍵參數(shù)作為海水富營養(yǎng)化指標(biāo)。分析了各參數(shù)濃度與光譜反射率的相關(guān)性。并利用參數(shù)的最佳敏感波段建立了膠州灣海水高光譜反演模型（JZBZ）。
 

機載高光譜路線規(guī)劃和水樣采集
 

【結(jié)果】
 

海水采樣點的水光譜曲線
 

JZBN模型（a）和NSOAS模型（b）估計的TSM濃度值和實測值的比較，

JZBN模型（c）和NSOAS模型（d）估計的葉綠素a濃度值和實測值的比較
 

研究區(qū)（a）TSM（b）和葉綠素a（c）濃度的空間分布
 

【結(jié)論】

本研究表明了機載高光譜遙感技術(shù)確定膠州灣海域水質(zhì)參數(shù)濃度和空間分布的可行性。根據(jù)水體高光譜圖像的光譜特征和特征波段敏感性之間的關(guān)系，建立了膠州灣JZBM水質(zhì)反演模型。該模型對葉綠素a和TSM這兩種水質(zhì)參數(shù)的預(yù)測精度較高，Rp2值均大于0.7。通過室內(nèi)試驗數(shù)據(jù)和研究區(qū)域野外調(diào)查，獲取了膠州灣葉綠素a濃度和TSM濃度的空間分布圖，可準(zhǔn)確反映現(xiàn)狀，具有較高區(qū)域價值�？傊�，該研究提供了快速評估膠州灣富營養(yǎng)化程度的有力工具。
 

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