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    Ⅱ類水體光學(xué)分類方法研究進(jìn)展

    2021-03-13 06:42:10宋子豪況潤元
    江西水利科技 2021年1期
    關(guān)鍵詞:反射率類別光學(xué)

    宋子豪,況潤元

    (江西理工大學(xué)土木與測繪工程學(xué)院,江西 贛州341000)

    0 引言

    水體光學(xué)特性及其形成機(jī)理的研究是提高水色參數(shù)遙感反演精度的前提[1]。在海洋水色遙感領(lǐng)域,Morel等[2]根據(jù)水體光學(xué)特性差異將水體分為Ⅰ類水體和Ⅱ類水體,Ⅰ類水體一般指大洋開闊水體,主要受浮游植物和其伴生物的影響,由于其成分相對單一,水體光譜變化比較穩(wěn)定,可以用單一算法反演其水質(zhì)參數(shù),其光學(xué)特性研究比較成熟;Ⅱ類水體主要是近岸和內(nèi)陸水體,受氣候、陸地和人類活動(dòng)的影響,物質(zhì)組成較為復(fù)雜,水體光譜信息由多種因素共同主導(dǎo),其光學(xué)特性遠(yuǎn)比Ⅰ類水體復(fù)雜,很難通過實(shí)地采樣概括一個(gè)區(qū)域所有時(shí)期的水體光學(xué)特性。這些水域的生物光學(xué)特性在空間上也表現(xiàn)出很大的量值差異,這種光學(xué)特性復(fù)雜的水體使得區(qū)域生物光學(xué)算法的使用變得困難,對遙感影像的大氣校正也是一種挑戰(zhàn),適用于Ⅰ類水體的算法也不再適用于Ⅱ類水體,因此有必要研究符合該類特定水體的算法[3~7]。

    為了克服水體反演算法時(shí)空上的局限性,解決光學(xué)復(fù)雜水域中遙感信號(hào)反演精度的其中一種辦法就是通過將具有相似光學(xué)特性的水體進(jìn)行分組,分別為每一類水體單獨(dú)開發(fā)一個(gè)特定的模型[8~10]。對Ⅱ類水體進(jìn)行分類有助于識(shí)別光學(xué)復(fù)雜水域,分析水體環(huán)境變化,闡明某一類內(nèi)不同屬性之間的關(guān)系,并量化一個(gè)地區(qū)的生態(tài)參數(shù)和不同類別水體之間的本質(zhì)差異,了解生物地球化學(xué)過程以及改善遙感影像大氣校正,有望提高對不同類型水體的生物光學(xué)特性的認(rèn)識(shí)和對水色模型應(yīng)用條件的理解[4,7,9,11,12]。近年來的研究已經(jīng)證明了水體光學(xué)分類的重要性,尤其是在提高水質(zhì)參數(shù)反演精度方面,取得了突出的進(jìn)展[8,10,13~15]。針對Ⅰ類水體,已經(jīng)有很多學(xué)者開發(fā)了不同的分類方案,由于Ⅱ類水體的光學(xué)復(fù)雜性,在大多數(shù)情況下,適用于Ⅰ類水體的分類方法不再適用于Ⅱ類水體[16]。近年來,很多國內(nèi)外學(xué)者致力于Ⅱ類水體光學(xué)分類的研究,分類的主要依據(jù)是水體所表現(xiàn)出的生物光學(xué)特性的差異,即不同水體的光學(xué)特征存在區(qū)別,常用的劃分標(biāo)準(zhǔn)主要是水中浮游植物、非色素顆粒和CDOM等水色要素的主導(dǎo)成分以及各種表觀和固有光學(xué)參數(shù)的相似程度,水體存在的類別數(shù)量則與水體的光學(xué)復(fù)雜程度有關(guān)。本文對國內(nèi)外使用的分類方法進(jìn)行評述,有助于進(jìn)一步開展Ⅱ類水體光學(xué)分類的探索。

    1 Ⅱ類水體光學(xué)分類方法研究現(xiàn)狀

    通過分析國內(nèi)外Ⅱ類水體分類方法研究的相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),研究者在分類中使用的數(shù)據(jù)類型多樣,但是主要以實(shí)測的水體高光譜反射率數(shù)據(jù)為主(圖1左),高光譜數(shù)據(jù)以其超高的光譜分辨率使得對地物的分辨識(shí)別能力大大提高,在對水體光學(xué)特性的研究中具有獨(dú)到的優(yōu)勢。分類方法的研究是學(xué)者較為關(guān)注的內(nèi)容,通過整理研究者使用的分類方法(圖1右),發(fā)現(xiàn)聚類分析法的應(yīng)用最為廣泛。進(jìn)一步選取典型案例,將分類方法、研究者及年份、數(shù)據(jù)類型、研究區(qū)域、分類目的和分類結(jié)果等6個(gè)方面列于表1,發(fā)現(xiàn)研究者多使用單一數(shù)據(jù)及分類方法,研究區(qū)域主要分布于全球眾多湖泊及沿海。Ⅱ類水體分類研究從進(jìn)入21世紀(jì)開始興起并不斷發(fā)展,目前發(fā)展受高光譜高時(shí)空分辨率數(shù)據(jù)源以及定量水體信息解譯方法制約。

    表1 Ⅱ類水體光學(xué)分類方法典型案例

    圖1 研究中使用的數(shù)據(jù)類型和分類方法統(tǒng)計(jì)

    2 Ⅱ類水體光學(xué)分類方法及應(yīng)用

    2.1 基于光譜形狀的水體分類

    水體的光譜特征主要是由水本身物質(zhì)組成對光輻射的吸收和散射性質(zhì)決定的,同時(shí)又受到各種水狀態(tài)的影響[17]。光譜形狀分類就是利用遙感反射率本身的反射特性,比較不同波段的反射率大小,或者建立光譜指數(shù),通過對反射率或者光譜指數(shù)的分類實(shí)現(xiàn)水體光學(xué)分類[18~22]。不同成分的水體類別其光譜反射率曲線是不同的,一般來講,由于藻類的低吸收,在560nm附近會(huì)出現(xiàn)明顯的峰值,而在705nm附近有葉綠素a的熒光峰,且隨著濃度的增加,峰高隨之增加,反射峰位置也向著長波方向移動(dòng),580nm~680nm波段對不同的泥沙濃度出現(xiàn)峰值,700nm~900nm波段對懸浮物濃度變化最為敏感,CDOM在410nm附近有明顯的吸收峰。這些敏感波段可以用來判斷水中成分的大致情況,實(shí)現(xiàn)從光譜曲線的形狀上對水體進(jìn)行分類。Uudeberg等[23]通過比較不同渾濁度水體在不同波長范圍的最大反射率值實(shí)現(xiàn)對水體光譜的分類,該方法使得每種水體類型都與特定的生物光學(xué)條件相關(guān),具有直觀性,但缺少了定量分析,因此還需要結(jié)合相關(guān)的相似度檢驗(yàn)方法對分類結(jié)果進(jìn)行檢測。

    2.2 監(jiān)督分類法

    監(jiān)督分類又稱訓(xùn)練分類法,通常從待分類地物中選取已知類別的感興趣區(qū),利用樣本區(qū)的特征訓(xùn)練分類算法,從而完成對整個(gè)研究區(qū)的分類。在對水體進(jìn)行監(jiān)督分類時(shí),由于不同成分的水體其像元亮度不同,且波譜趨勢變化也不同,通過人工目視解譯提取出各主要類別的特征樣本,采用不同的監(jiān)督分類算法實(shí)現(xiàn)影像或高光譜曲線的分類[24,25]。Ye等[26]提出了最值監(jiān)督分類法對黃海水域進(jìn)行分類研究,即在一定波長范圍內(nèi)根據(jù)光譜曲線的最大值和最小值,提取出各主要類別即特征樣本譜,再通過先驗(yàn)知識(shí)對每條波譜設(shè)定閾值進(jìn)行分類,該方法能夠抓住最主要特征區(qū)分開各種形狀的波譜,把變化趨勢相同或相近的水體劃歸一類,將分類應(yīng)用于MERIS影像,揭示了黃海水域不同水體的季節(jié)性變化和時(shí)空分布特征。由于該方法需要豐富的先驗(yàn)知識(shí),樣本的選取精度很大程度上決定了分類結(jié)果的準(zhǔn)確性,因此目前應(yīng)用較少。

    2.3 聚類分析法

    聚類分析屬于無監(jiān)督分類,是指不需要先驗(yàn)類別作為樣本的條件下,主要根據(jù)統(tǒng)計(jì)性判別準(zhǔn)則,按數(shù)據(jù)間的相似度進(jìn)行歸類合并的方法。將聚類分析應(yīng)用于水體反射率,根據(jù)反射率曲線間的相似度對其進(jìn)行劃分,從而實(shí)現(xiàn)水體的分類是目前比較常用的方法。聚類的方法主要有K均值算法、ISODATA算法、模糊C均值聚類法(FCM)、層次聚類算法、Ward聚類法和兩步聚類法。

    2.3.1 K均值算法

    K均值算法是一種經(jīng)典的劃分聚類算法,該算法通過優(yōu)化最小二乘目標(biāo)函數(shù)以最小化數(shù)據(jù)點(diǎn)和聚類中心之間的距離,然后反復(fù)調(diào)整聚類中心,直到滿足條件為止[27~29]。Spyrakos等[3]將K均值算法應(yīng)用于來自全球內(nèi)陸和沿海水域的250多種水生系統(tǒng)的綜合數(shù)據(jù)集,在聚類過程中使用間隙統(tǒng)計(jì)量來確定最佳的聚類數(shù),將內(nèi)陸水體分為了13種不同的類別,以及海洋環(huán)境中的9個(gè)類別,該分類為全球適用的地球水體觀測計(jì)劃的設(shè)計(jì)提供了框架。該算法需要事先指定聚類數(shù)K值,且對初始聚類中心的選擇比較敏感,在實(shí)際應(yīng)用中仍需要一定的先驗(yàn)知識(shí)。

    2.3.2 ISODATA算法

    ISODATA算法克服了K均值算法的不足,不需要人為地指定聚類數(shù)K值,并增加了對聚類結(jié)果的“合并”和“分裂”兩個(gè)操作,可以自動(dòng)調(diào)節(jié)聚類數(shù)目,迭代地將樣本數(shù)據(jù)劃分為較為理想的類別。Mélin和Vantrepotte[13]利用全分辨率SeaWIFS全球遙感反射率數(shù)據(jù)集,為沿海地區(qū)和邊緣海域編制了一套訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,運(yùn)用ISODATA算法將數(shù)據(jù)集分成了16類,涵蓋了從非常渾濁到貧營養(yǎng)各種狀態(tài),分析了不同區(qū)域之間的一般光學(xué)相似性,并對局部光學(xué)變異性進(jìn)行了量化,該組光學(xué)水類型有效地分類了沿海地區(qū)、邊緣海域和大型內(nèi)陸水體。Guan等[30]利用ISODATA算法為鄱陽湖水域確定了4種光學(xué)水體類別,然后使用基于平方-馬哈拉諾比斯距離的分類方案對MERIS影像進(jìn)行分類,分析了鄱陽湖水域2003至2012年不同水體類型的時(shí)空變化,對分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)衛(wèi)星分類的整體精度為91.2%,Kappa系數(shù)為0.863。

    2.3.3 FCM算法

    FCM算法是用隸屬度確定每個(gè)數(shù)據(jù)屬于某個(gè)聚類程度的算法。該算法通過迭代最小化目標(biāo)函數(shù),將給定的數(shù)據(jù)集聚類為指定數(shù)量的類別,數(shù)據(jù)點(diǎn)到特定集群的分配由其隸屬度值決定,其隸屬度值u介于0到1之間,隸屬度值越接近1,則表示該數(shù)據(jù)點(diǎn)屬于特定簇的確定性越高[4,11,31]。Majid Nazeer等[9]將 FCM 算法應(yīng)用于香港沿海水域的分類研究,將Landsat TM/ETM+和HJ-1影像上的反射率值以及實(shí)測的葉綠素a濃度和固體懸浮物濃度數(shù)據(jù)3個(gè)數(shù)據(jù)集作為FCM算法的輸入,通過多次修改聚類數(shù)目和模糊化參數(shù)以獲得更精確的聚類結(jié)果,將香港沿海水域劃分為5類,以便準(zhǔn)確估算葉綠素a和懸浮固體濃度。FCM算法的優(yōu)點(diǎn)是避免了由硬聚類方法產(chǎn)生的類型成員的尖銳邊界,分類成員資格可以用作特定于類別的生物光學(xué)算法的加權(quán)系數(shù),缺點(diǎn)是仍需要指定其他參數(shù),即需要指定類別數(shù)目以及確定集群中模糊程度的加權(quán)指數(shù)。針對類別數(shù)目的指定,Moore等[5]提出使用有效性度量的方法來客觀地評估聚類的最佳數(shù)量,并采用了10種有效性度量方法,理想情況下,有效性度量應(yīng)給出相同的最佳選擇,從而用于聚類數(shù)c值的輸入;Bi等[32]提出了一種改進(jìn)的FCM-m算法,針對不同數(shù)據(jù)集,通過優(yōu)化模糊器參數(shù)m,實(shí)現(xiàn)更嚴(yán)格的隸屬度值分配來降低非隸屬集群的估計(jì)誤差,結(jié)果表明,該算法性能優(yōu)于原始FCM。

    2.3.4 層次聚類算法

    層次聚類算法是通過度量樣本之間的親疏程度以達(dá)到分類目的的聚類方法。在層次聚類分析中,通過比較輸入的光譜值之間的成對距離來創(chuàng)建距離矩陣,以定義相似性或不相似性。Phillips等[33]對加拿大西海岸水體進(jìn)行層次聚類分析,旨在改善復(fù)雜沿海區(qū)域的生物光學(xué)算法,首先對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)分析以定義光學(xué)水變化的主要驅(qū)動(dòng)因子,用于指示啟動(dòng)層次聚類分析的可能的類別數(shù)量,通過聚類定義了4種光學(xué)水體。層次聚類并不需要事先指定聚類數(shù)目,距離和規(guī)則的相似度容易定義,但是計(jì)算復(fù)雜度較高,異常值會(huì)對計(jì)算產(chǎn)生很大影響,因此應(yīng)用比較少。

    2.3.5 Ward聚類算法

    Ward聚類法又稱離差平方和法,其基本思想來源于方差分析。該方法通過最小化每個(gè)步驟中可形成的任意兩個(gè)聚類的平方和來評估聚類之間的距離,對噪聲和離群值的敏感性較低,規(guī)則的定義相對容易[34~35]。Vantrepotte等[8]利用Ward聚類法對東英吉利海峽、北海南部和法屬圭亞那沿海的水域進(jìn)行分類研究,通過該方法定義了4種光學(xué)類別水體,該項(xiàng)工作進(jìn)一步證明了基于類的反演方法在光學(xué)復(fù)雜水域中獲取生物光學(xué)產(chǎn)品的潛力和充分性。Ward聚類法不需要事先指定聚類數(shù)目,但是對最佳聚類結(jié)果的檢驗(yàn)仍需要一定的經(jīng)驗(yàn)和方法。

    2.3.6 兩步聚類算法

    兩步聚類算法是SPSS中常用的一種聚類方法,該方法采用數(shù)的極大似然估計(jì)值度量變量之間的距離,并能根據(jù)施瓦茲貝葉斯準(zhǔn)則(BIC)或Akaike信息準(zhǔn)則(AIC)等指標(biāo)自動(dòng)確定最佳聚類個(gè)數(shù)。馮馳、趙麗娜和Lyu等使用兩步聚類法對從太湖、洞庭湖、巢湖、滇池和三峽水庫收集的實(shí)測光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類研究[36~38],基于分類對內(nèi)陸湖泊葉綠素a和懸浮物濃度進(jìn)行反演,并對不同的反演算法精度進(jìn)行評估,進(jìn)一步證明了水體分類的潛力。兩步聚類適用于規(guī)模較小的數(shù)據(jù)集,且聚類效果與以上幾種方法相比不足,因此應(yīng)用比較少。

    2.4 多波段比值法

    多波段比值法主要是利用敏感波段對水中成分的光譜反應(yīng),結(jié)合譜形變化和數(shù)學(xué)公式,建立劃分規(guī)則實(shí)現(xiàn)對水體光譜的分類,此類方法直觀判讀效果好,定量化程度高,誤分率較低。目前主要有:光譜斜率法,TD680、NTD675分類法和NS&ND分類法。

    2.4.1 光譜斜率法

    況潤元等[39]提出了基于光譜斜率的水體分類算法,該方法是利用兩個(gè)不同的敏感波段進(jìn)行斜率計(jì)算,根據(jù)不同水體成分和濃度對斜率大小的影響對水體光譜進(jìn)行劃分,其基本公式如下:

    其中:λi和 λj代表的是特征波長;Ri和Rj分別代表特征波長λi和λj對應(yīng)的水體遙感反射率。通過分析不同水體的特征波長,將實(shí)測光譜數(shù)據(jù)分為4類,然后在LandsatOLI上選取采樣點(diǎn),根據(jù)其波譜形態(tài)建立基于斜率的分類算法,并應(yīng)用決策樹模型把鄱陽湖水體分為5類。Le等[6]在利用光譜斜率法進(jìn)行水體分類研究時(shí),對于特征波長的選取結(jié)合了懸浮物和葉綠素濃度對光譜曲線的影響,并采用兩組斜率公式建立劃分規(guī)則將太湖、巢湖和三峽水庫水體分為了3類,基于分類對估算葉綠素a的半分析算法進(jìn)行了校準(zhǔn)和驗(yàn)證,結(jié)果表明分類可以大大提高光學(xué)復(fù)雜水中葉綠素a估算的準(zhǔn)確性。Zhou等[40]開發(fā)了一種適用于環(huán)境衛(wèi)星水體分類的斜率公式,該方法被應(yīng)用于三峽水庫高陽湖、漢豐湖和長壽湖的濁度動(dòng)態(tài)變化研究,結(jié)果表明:基于特定類別的檢索模型對復(fù)雜水域的濁度估算具有關(guān)鍵作用。

    2.4.2 TD680、NTD675分類法

    TD680(TroughDepths at 680 nm)水體分類方法是由Sun等[12]提出的,該方法是基于在680nm附近的反射率谷值與ISM/TSM(ISM:無機(jī)懸浮物濃度,TSM:總懸浮物濃度)比率存在顯著相關(guān)性的一種水體光學(xué)分類方法,并給出了TD680的計(jì)算公式:

    其中:式(2)為當(dāng)(Rrs(λ1)<Rrs(λ3))時(shí)的計(jì)算公式,式(3)為當(dāng)(Rrs(λ1)>Rrs(λ3))時(shí)的計(jì)算公式,Rrs(λ)為在波長λ處的反射率。通過設(shè)定閾值將太湖、巢湖、三峽水庫和滇池的水體分為了3類,分別為:①類型一(TD680≥0.008 2sr-1),對應(yīng)ISM/TSM≤0.5;②類型二(0.008 2sr-1>TD680>0sr-1),對應(yīng) 0.5<ISM/TSM<0.8;③類型三(TD680≤0sr-1),對應(yīng) ISM/TSM≥0.8。Sun 等[41]還提出了NTD675分類法(Normalized Trough Depthat 675 nm),該方法是基于在675nm處的反射率谷值與Chl-a/TSM(Chl-a為葉綠素a濃度;TSM為總懸浮物濃度)比率存在顯著相關(guān)的一種水體分類方法,其中NTD675由下式得出:

    其中:nRrs(λ)表示的是波長λ處,相對于675nm處反射率的歸一化遙感反射率,本質(zhì)上,定義的NTD675表示歸一化反射率在675nm處的波谷大小,使用nRrs(655)和nRrs(705)的連線作為基線。通過NTD675將太湖、巢湖、三峽水庫和滇池的水體分為了3類,分別為:①類型一(NTD675≥0.092),對應(yīng)Chl-a/TSM≥0.5水體;②類型二(0<NTD675<0.092),對應(yīng) Chl-a/TSM<0.5水體;③類型三(NTD675≤0),葉綠素含量極低。利用測試數(shù)據(jù)對分類結(jié)果進(jìn)行評估,表明第一類、第二類和第三類水體的分類精度分別為77.8%、87.8%和100%。與TD680相比,NTD675使用了表征顆粒差異的新因素Chl-a/TSM,與反射率之間的關(guān)系更緊密,且光譜反射波谷的中心波長從680nm移至675nm,這與葉綠素a的最大吸收值對應(yīng)得更加合理充分。

    2.4.3 NS&ND分類法

    Huang等[42]基于水體反射率的光學(xué)形成機(jī)理,提出了結(jié)合歸一化遙感反射率斜率NS和歸一化遙感反射率深度ND兩種分類標(biāo)準(zhǔn)對水體進(jìn)行分類,其公式為:

    其中:NS表示兩個(gè)反射率峰值之間的斜率,分別為550nm和700nm處,Rrs-Peak(λ)表示的是在波長λ處的反射率峰值;ND表示的是在波長675nm處的反射率深度,以620nm和700nm處的反射峰值之間的連線作為基線,Rrs-foot(λ)表示的是在波長λ處的反射率谷值。NS受熒光高度和顆粒物散射的影響,ND受葉綠素a吸收的影響,因此這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)可以區(qū)分葉綠素a和顆粒物的不同濃度梯度,通過迭代優(yōu)化方法確定標(biāo)準(zhǔn)閾值,將太湖水體劃分為了4類,分別是:①類型一:低濁度生產(chǎn)水(NS<-0.001 7且 ND<0.21);②類型二:低濁度高生產(chǎn)水(NS<-0.001 7且 ND>0.21);③類型三:高濁度低生產(chǎn)水(NS>-0.001 7且 ND<0.09);④類型四:高濁度高生產(chǎn)水(NS>-0.001 7且 ND>0.009)。研究表明基于該方法對水體進(jìn)行分類,可以提高葉綠素a和總懸浮物濃度的模型檢索精度。

    3 結(jié)論與展望

    從目前Ⅱ類水體光學(xué)分類方法的研究來看,實(shí)測高光譜和衛(wèi)星影像反射率數(shù)據(jù)已經(jīng)成為水體分類研究的主要數(shù)據(jù)來源。水體分類方法的研究上主要呈現(xiàn)兩個(gè)趨勢:一是將原有的傳統(tǒng)分類方法應(yīng)用于水體分類上,例如監(jiān)督分類和聚類分析,其中利用監(jiān)督分類對水體進(jìn)行分類的研究較少,而聚類方法的使用則呈現(xiàn)出多樣化的態(tài)勢;二是結(jié)合數(shù)學(xué)方法和光譜曲線特征提出的新的分類方法,例如光譜斜率法,TD680、NTD675分類法和NS&ND分類法。不同的分類方法在進(jìn)行具體分類時(shí)各具有一定的優(yōu)缺點(diǎn)(見表2)。大量研究結(jié)果表明,對Ⅱ類水體進(jìn)行光學(xué)分類能夠幫助我們更好地認(rèn)識(shí)復(fù)雜水體的光學(xué)特性以及提高水質(zhì)參數(shù)的反演精度。

    表2 Ⅱ類水體光學(xué)分類方法的比較

    盡管國內(nèi)外學(xué)者在水體分類研究上做了大量的工作,取得了不錯(cuò)的進(jìn)展,但也存在一些問題:Ⅱ類水體類型多樣,沿海水域與內(nèi)陸湖泊同樣存在光學(xué)多樣性的差異,這使得適用于某一類水域的分類方法是否適用于其他水域還有待驗(yàn)證;也有針對同一水域開發(fā)出不同的分類算法,但在分類效果的優(yōu)劣性上并沒有一個(gè)客觀而準(zhǔn)確的評價(jià),這將使得其他研究者在分類方法的選擇上產(chǎn)生困難。關(guān)于未來Ⅱ類水體光學(xué)分類的研究應(yīng)注重以下幾個(gè)方面:①結(jié)合實(shí)測高光譜與多源遙感數(shù)據(jù),深入研究水體光譜反射率曲線,遙感反射率包含了水體的定性和定量信息,基于反射率的水體分類存在著極大的優(yōu)勢,對探索更加有效的分類方法有著重要意義;②深入對大氣校正算法的研究,探尋更為精準(zhǔn)的大氣校正模型,盡可能的消除大氣作用對水體分類算法的影響;③深化對已有傳感器在水體分類研究中的應(yīng)用,不斷將新的數(shù)據(jù)源應(yīng)用于水體分類研究上,新的傳感器不但在時(shí)空分辨率上有著優(yōu)勢,同時(shí)在光譜分辨率上有著極大的進(jìn)步,如我國的高分五號(hào)和珠海一號(hào)衛(wèi)星等,這對于監(jiān)測水體類型的時(shí)空變化,探索水體光學(xué)性質(zhì)的分布規(guī)律有著重要幫助;④建立統(tǒng)一的水體分類體系,目前存在的水體分類方法多樣,但不具備普遍適用性,為已經(jīng)進(jìn)行過分類研究的Ⅱ類水體建立起一套完整的分類體系,收集已有測量的水體光學(xué)參數(shù)數(shù)據(jù),探索表觀光學(xué)性質(zhì)、固有光學(xué)性質(zhì)和水質(zhì)參數(shù)三者之間的關(guān)系,以此探索具有普遍適用性的水體分類方法,從而實(shí)現(xiàn)更多Ⅱ類水體的精確分類。

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