milan米兰体育官网 光学多样性湖泊和水库中叶绿素 a 浓度和相关产品不确定性的反演

引用

Liu X、Steele C、Simis S、Warren M、Tyler A、Spyrakos E、Selmes N 和 Hunter P (2021) 光学多样化湖泊和水库中叶绿素 a 浓度和相关产品不确定性的反演。环境遥感，267，艺术。编号：112710。https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112710

摘要
卫星产品不确定性估计对于遥感算法的进一步开发和评估以及用户社区（例如建模者、气候科学家和决策者）至关重要。水质光学遥感受到大气效应校正所产生的重大不确定性的影响，并且缺乏可普遍应用于非共变物质浓度跨越几个数量级的水体的算法。我们开发了一种方法，可以在光学水类型 (OWT) 分类方案中逐像素地估计叶绿素 a (Chla) 卫星产品的不确定性。该方案有助于为每个卫星像素动态选择最合适的算法，而相关的不确定性则告知下游数据的使用（例如，用于趋势检测或建模）以及算法研究的未来方向。 Chla 的观测结果与之前根据其相应的离水反射率 (Rw) 建立的 13 个 OWT 类别相关，每个类别对应于特定的生物光学特征。然后，对应于特定算法的不确定性模型 - Chla 的 OWT 组合被表示为 OWT 类别成员分数的函数。将这些不确定性模型嵌入到卫星图像的模糊 OWT 分类方法中，可以在无需先验了解水体生物地球化学特征的情况下估计 Chla 和相关产品的不确定性。根据每像素模糊 OWT 隶属度混合 Chla 算法结果后，Chla 检索显示出在广泛的类隶属度上总体稳健的响应，表明其应用范围广泛（范围从 0.01 到 362.5 mg/m3）。低 OWT 会员分数和高产品不确定性确定了光学水类型需要进一步探索的情况，以及生物地球化学卫星检索算法需要进一步改进的情况。此处针对中分辨率成像光谱仪 (MERIS) 演示了该过程，但可以针对其他传感器、大气校正方法和光学水质变量重复该过程。

关键字
叶绿素-a；光水类型；不确定;内陆水域；遥感

期刊
环境遥感：第 267 卷

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