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1、第22卷第4期环境科学研究Vol.22,No.4
2009年4月ResearchofEnvironmentalSciencesApr.,2009基于高光谱特征提取的藻类叶绿素a反演模型*魏文,高艳,周丰,张巍,张树才,王学军北京大学城市与环境学院,地表过程分析与模拟教育部重点实验室,北京100871摘要:选取自然界中分布较广泛的小球藻和铜绿微囊藻为研究对象,进行室内藻类光谱试验,同步测定其(叶绿素a),并分别建立基于混合高斯函数的小球藻和铜绿微囊藻高光谱信息模型.在此基础上,利用模拟退火算法实现模型的非线性参数
2、拟合,提取这2种藻的高光谱特征,通过非线性回归分析,反演得到分解后的高光谱信息模型的峰高(hi)与(叶绿素a)的定量模型,实现对水体中小球藻和铜绿微囊藻(叶绿素a)的预测.结果表明:藻类高光谱特征提取算法能有效揭示小球藻和铜绿微囊藻的光谱本质特征,并得出相应的小球藻和铜绿微囊藻叶绿素a反演模型.关键词:小球藻;铜绿微囊藻;叶绿素a;高光谱特征提取;叶绿素a反演模型中图分类号:X524文献标志码:A文章编号:1001-6929(2009)04-0391-07ChlaInversionModelBasedonHyp
3、erspectralFeatureExtractionofAlgaesWEIWen,GAOYan,ZHOUFeng,ZHANGWei,ZHANGShucai,WANGXuejunMinistryofEducationLaboratoryofEarthSurfaceProcesses,CollegeofUrbanandEnvironmentalSciences,PekingUniversity,Beijing100871,ChinaAbstract:ChlorellavulgarisandMicrocystisa
4、eruginos,foundwidelyinnaturalenvironments,wereselectedforanindoorexperiment.Thereflectancespectraofthealgaesweremeasuredandthechlorophyllaconcentrationsweredeterminedsimultaneously.Afeatureextractionalgorithmforthealgaehyperspectraldatawasdeveloped,andwasuse
5、dtoestimateChlaconcentrationinaquaticenvironments.Accordingtothemeasureddata,separatehyperspectralquantitativemodelsforChlorellavulgarisandMicrocystisaeruginosaweredeveloped.Basedonthemodels,SimulateAnnealArithmeticwasappliedforthenonlinearfittingofthemodelp
6、arametersandachievedtheextractedfeaturesofthehyperspectraldata.Thefeatureextractionalgorithmusedinthisstudycaneffectivelypredictthehyperspectralcharacteristicsofthesetwoalgaes.TherelevantChlainversionmodelsforChlorellavulgarisandMicrocystisaeruginoswereobtai
7、ned.Keywords:Chlorellavulgaris;Microcystisaeruginos;chlorophylla;hyperspectralfeature;Chlainversionmodel水体反射光谱是多种水质参数综合作用的结水质采样得到的叶绿素a浓度和悬浮物浓度的对应果,其本质是一种混合光谱[1].水体的反射光谱值[1].水体的反射光谱值关系,进而得出其遥感定量反演算法,并采用该方法可以认为是各水质成分反射光谱值的叠加,因而可对太湖的水体和泥沙进行了研究,表明该方法在室以通过对物体光谱的线
8、性或非线性分解,分离或分解出感兴趣的组分光谱.目前高光谱特征提取技术外水体研究方面也存在一定的应用价值.李继刚等[4]通过纯种藻试验和悬浮泥沙试验得到相应的交[4]通过纯种藻试验和悬浮泥沙试验得到相应的交在国内外已有一定的进展,主要应用于地质调查、土流谱线,建立了藻种和悬浮物的识别算法.闻建光[5]利用光谱反射率数据,从原始数据中提取端元地分类以及城市环境监测等方面,但在水质遥感监等测
