卫星影像是监测海面漂浮绿藻的重要数据源,但是混合像元的存在使得绿藻提取存在一定的误差.想要实现近海区域底栖绿藻的精细监测,需要解决绿藻亚像素覆盖度的问题.本文以厘米级分辨率无人机数据的绿藻提取结果为基准,通过分析Landsat卫星影像绿藻光谱,建立绿藻亚像素覆盖度与多种植被指数和多个特征波段反射率的反演模型.结果表明,蓝、绿、红波段反射率与绿藻亚像素覆盖度呈现较好的线性关系,随着绿藻亚像素覆盖度递增,蓝、绿、红波段反射率的值均递减.将蓝、绿、红波段的三种绿藻亚像素覆盖模型进行验证,发现绿波段反射率所建立的反演模型具有更高的准确性,决定系数、均方根误差、平均相对误差分别为0.92％、0.07％、10.85％.本文所建立的模型可以估算大型绿藻亚像素覆盖度,实现Landsat卫星影像对大型绿藻的精细监测.

无人机;卫星影像;大型绿藻;亚像素覆盖度

中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室(烟台海岸带研究所), 山东 烟台 264003;中国科学院海洋大科学研究中心, 山东 青岛 266071;中国科学院大学, 北京 100049

[1]孟苗苗;郑向阳;邢前国;刘海龙-.基于无人机与卫星图像的大型绿藻孔石莼(Ulva pertusa)遥感估算研究)[J].热带海洋学报,2022(03):46-53

大型绿藻,亚像素覆盖度

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