海岸带遥感04
如何进行岸线测量和海岸带规划
如何进行岸线测量和海岸带规划岸线测量和海岸带规划是保护海洋环境、开发海洋资源以及防灾减灾的重要工作。
岸线是海洋与陆地的分界线，而海岸带则是子午线在海洋边界上所划定的一段区域。
岸线测量和海岸带规划的准确度和科学性直接影响到相关领域的决策与应用。
本文将从测量方法、技术应用以及规划策略等方面探讨如何进行岸线测量和海岸带规划。
一、岸线测量的方法和技术应用岸线测量一般采用两种方法：陆地调查和遥感测量。
陆地调查方法主要是通过实地勘测，利用测量仪器和工具进行测量，如全站仪、自动水准仪等。
这种方法精度较高，但成本较高且工作周期较长。
而遥感测量则是利用航空遥感、卫星遥感和激光雷达等技术，通过获取航拍图像和遥感数据进行分析与处理，以达到岸线测量的目的。
遥感测量方法效率较高，但有时精度不够，需要与陆地调查相结合。
岸线测量的技术应用主要包括海岸侵蚀监测、海洋生态环境评估、海洋工程规划等。
海岸侵蚀监测是指长期观测和测量海岸线的变化情况，以分析其侵蚀速度和趋势，为相关工程建设和灾害防范提供科学依据。
海洋生态环境评估则是通过岸线测量数据，结合其他环境资料，综合分析海岸带的生态环境状况，为海洋生态保护和治理提供科学参考。
海洋工程规划则是在深入研究海岸带地貌、潮流、风浪等因素基础上，利用岸线测量数据，科学合理地规划和设计各类海洋工程。
二、海岸带规划的策略和方法海岸带规划是基于岸线测量数据，结合海洋资源开发、生态保护以及城市建设等综合因素，依法科学地划定海岸带的利用界限，制定合理的开发和保护策略。
海岸带规划需要遵循以下几个原则：1.综合资源评估：在规划过程中，需综合评估海洋水域、陆域和周边环境的资源情况，包括海洋生物资源、海岸景观资源、海水资源等，以科学合理地确定开发和保护目标。
2.生态环境保护：海岸带的生态环境是维持海洋生态平衡和传承可持续发展的重要保障。
规划中应充分考虑保护海岸带生态系统、减少对生物多样性造成的破坏，采取科学的生态修复和生态恢复措施。
海岸带生态系统现状调查与评估技术导则 第2部分：海岸带生态系统遥感识别
A45团体标准T/CAOE20.2-2020海岸带生态系统现状调查与评估技术导则第2部分：海岸带生态系统遥感识别与现状核查Technical guideline for investigation and assessment of coastal ecosystem—Part2:Remote sensing identification and results verification of the coastalecosystem2020-05-06发布2020-05-06实施中国海洋工程咨询协会发布目次前 言 (Ⅰ)1范围 (1)2规范性引用文件 (1)3术语和定义 (1)4基本要求 (2)4.1数学基础 (2)4.2数据要求 (2)4.3质量控制 (3)5遥感识别 (3)5.1识别范围 (3)5.2识别对象 (3)5.3工作内容 (3)6现状核查 (4)6.1核查要素 (4)6.2技术方法 (4)6.3工作内容 (4)7成果编制与汇交 (5)7.1图件编制 (5)7.2报告编制 (6)7.3成果汇交与归档 (6)附录A（规范性附录）海岸带生态系统遥感识别对象分类 (7)附录B（规范性附录）海岸带生态系统遥感解译标志表 (8)附录C（规范性附录）海岸带生态系统遥感解译属性信息表 (9)附录D（规范性附录）海岸带生态系统现状分布面积汇总表 (10)附录E（规范性附录）海岸带生态系统生境分布图斑核查情况表 (11)附录F（规范性附录）海岸带生态系统现场核查记录表 (12)附录G（规范性附录）专题图制作要求 (13)附录H（规范性附录）海岸带生态系统分布状况遥感识别报告格式和章节内容 (14)前 言T/CAOE20《海岸带生态系统现状调查与评估技术导则》分为10个部分：——第1部分：总则；——第2部分：海岸带生态系统遥感识别与现状核查；——第3部分：红树林；——第4部分：盐沼；——第5部分：珊瑚礁；——第6部分：海草床；——第7部分：牡蛎礁；——第8部分：砂质海岸；——第9部分：河口；——第10部分：海湾。
海岸线变迁监测中的遥感测绘方法
海岸线变迁监测中的遥感测绘方法海岸线是陆地和海洋的交界线，是地球表面最活跃和变化最频繁的地区之一。
海岸线的变迁对于生态环境、经济发展和人类居住有着重要的影响。
因此，监测海岸线的变迁是一项十分重要的工作。
遥感测绘方法在海岸线变迁监测中发挥着关键作用。
遥感测绘方法是利用卫星、航空器和无人机等遥感平台获取地表信息的一种技术手段。
在海岸线变迁监测中，遥感测绘方法可以通过获取海岸线的卫星影像和地形数据，并结合地理信息系统（GIS）进行分析，实现对海岸线变迁的精确监测。
首先，卫星影像是海岸线变迁监测的重要数据来源。
由于卫星的全球覆盖能力和高分辨率成像能力，可以提供大范围、高精度的地表影像。
通过对不同时间段的卫星影像进行比对分析，可以观察到海岸线的变化情况。
例如，利用多时相的高分辨率卫星影像，可以观测到海岸线的侵蚀和退缩现象，评估海岸线的稳定性。
其次，地形数据对于海岸线变迁监测也起到了关键作用。
地形数据包括数字高程模型（DEM）、层析成像和激光雷达测量等。
这些数据能够提供海岸线及其周边地区的地形信息，如海岸线的高度、斜坡和地势起伏等。
通过与卫星影像结合，可以更准确地分析海岸线的变迁情况。
例如，利用激光雷达测量技术，可以获取高密度的地形数据，从而对海岸线的变迁进行精细的量化和分析。
此外，地理信息系统（GIS）的应用也为海岸线变迁监测提供了强大的支持。
GIS将遥感数据、地形数据和相关地理信息进行整合和分析，实现对海岸线变迁的空间分析和模拟。
通过建立合适的数据模型和分析算法，可以预测未来海岸线的变化趋势，并为海岸线规划和管理提供科学依据。
例如，通过GIS技术可以模拟不同因素对海岸线变迁的影响，如海平面上升、人类活动和自然因素等，为决策者提供合理的海岸线变迁管理方案。
在海岸线变迁监测中，遥感测绘方法还能够提供一些其他的信息。
例如，海洋环境监测可以通过遥感技术获取海洋水质、悬浮物浓度和海洋生态信息，为海岸线变迁的原因分析提供依据。
遥感技术在海岸线变化监测中的应用
工业园区管理办法工业园区管理办法第一章总则第一条为了加强对工业园区的管理，促进园区经济的健康发展，提高园区环境质量和资源利用效率，制定本管理办法。
第二条工业园区在本办法中是指以工业经济为主体，并以集约利用土地和空间为基本特征，集中发展现代高科技、高附加值和环保型产业的园区。
第三条工业园区应当遵循节约资源、保护环境、不断提高经济效益的原则，积极探索工业发展新模式，形成新的经济增长点。
第四条工业园区应当根据行业特点和地域资源，制定相应的规划和管理条例，健全园区管理体系，提高管理水平和服务水平。
第二章规划建设第五条工业园区应当按照国家和地方政策，结合区域产业发展特点和市场需求，确定园区的定位和总体规划，制定项目建设方案和年度实施计划。
第六条工业园区的规划设计应当体现节约资源、保护环境、低碳经济的理念，注重经济效益、社会效益和环境效益的统一，落实园区面积、绿化率、建筑密度等指标和要求。
第七条工业园区项目建设应当遵循经济可行性、环境适应性、社会受益性的原则，积极引进高新技术、节能环保技术和资源综合利用技术，优化工业结构和空间布局。
第八条工业园区建设项目应当经过环境影响评价、安全评估、能源审查等程序，确保规划设计和建设方案符合国家和地方相关标准和规定。
第三章管理机构第九条工业园区应当设立企业管委会或管理委员会，提供综合服务和管理保障，组织实施园区规划建设和产业发展，协调解决有关问题和纠纷。
第十条企业管委会或管理委员会的职责包括：（一）制定园区管理规章制度和管理办法，维护园区规则和秩序；（二）协调解决园区企业之间的问题和矛盾；（三）组织实施园区建设和改造；（四）认真做好对园区企业的服务工作。
第十一条园区企业必须遵守国家和地方的法律、法规和政策，遵循国际通行的商业惯例，竭诚履行企业社会责任，在园区内保持公平竞争，共同发展。
第十二条工业园区应当制定相应的环境保护措施，建立环境监测体系，监测园区环境质量，定期发布环境监测报告，同时开展环保教育宣传。
如何使用遥感技术进行海岸带土地利用动态监测与分析
如何使用遥感技术进行海岸带土地利用动态监测与分析海岸带作为陆地和海洋交界的区域，在人类活动和自然因素的影响下，土地利用经常发生变化。
因此，如何对海岸带的土地利用进行动态监测和分析成为一个重要的课题。
遥感技术以其非接触性、广覆盖性和多时间尺度的特点，成为了海岸带土地利用动态监测与分析的重要工具。
第一篇：遥感技术概述遥感技术是利用航空器或卫星从空中获取地球表面信息的一种方法。
通过接收和记录来自地球表面的辐射能量，如可见光、红外线和微波等，遥感技术可以获得大量的图像和数据。
这些图像和数据具有不同的空间和时间分辨率，可用于监测和分析海岸带土地利用的变化。
第二篇：海岸带土地利用动态监测海岸带土地利用动态监测通过对遥感图像的处理和分析，可以获取有关土地利用类型、面积、变化速度等信息。
首先，利用遥感图像进行影像解译，将图像中的不同颜色和纹理与海岸带中的不同土地利用类型对应起来。
然后，通过时间序列图像的比较，可以识别和分析土地利用变化的趋势。
最后，通过面积统计和空间分析，可以计算出各种土地利用类型的面积、比例和变化速度。
第三篇：海岸带土地利用变化的原因分析海岸带土地利用的变化受到多种因素的影响，包括自然因素和人类活动。
自然因素如海岸侵蚀、海平面上升等会导致土地利用类型的变化。
人类活动如城市扩张、旅游业的发展等也会改变海岸带的土地利用格局。
遥感技术可以帮助我们分析和监测不同因素对土地利用变化的影响程度，为保护海岸带提供科学依据。
第四篇：海岸带土地利用动态分析的应用海岸带土地利用动态监测与分析在海岸带管理和规划中有着广泛的应用。
首先，可以通过监测土地利用变化来评估海岸带的生态环境状况，并制定保护措施。
其次，海岸带土地利用动态分析可以提供决策支持，帮助制定土地规划和管理政策。
最后，对海岸带土地利用的动态分析还可以为城市规划、旅游发展、海洋资源开发等提供参考。
结论：海岸带土地利用动态监测与分析是一项复杂而重要的工作，遥感技术在其中发挥着重要的作用。
遥感数据处理技术在海岸地形测量中的应用
遥感数据处理技术在海岸地形测量中的应用引言：随着科学技术的不断发展，遥感数据处理技术在各个领域的应用愈加广泛。
海岸地形测量是探究海洋环境变化和海岸演化的重要途径，而遥感数据处理技术的运用为海岸地形测量提供了一种高效、精确的方法。
本文将探讨遥感数据处理技术在海岸地形测量中的应用，包括数字高程模型（DEM）、遥感影像分类和变化检测等。
一、数字高程模型（DEM）数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是基于遥感数据和地理信息系统（GIS）技术所建立的海洋和陆地表面的数学模型。
DEM可以提供精确的地表高程信息，是海岸地形测量中不可或缺的工具。
在海岸地形测量中，通过使用遥感卫星传感器获取的高分辨率测区域影像，可以生成高质量的DEM。
DEM可以用于分析海岸线的变化，观察潮汐和波浪的活动，研究海岸沉积物的分布等。
遥感数据处理技术的应用大大提高了海岸地形测量的精确性和效率。
二、遥感影像分类遥感影像分类是遥感技术在海岸地形测量中的另一个重要应用。
通过对遥感影像进行分类，可以提取出不同类型的地物信息，包括海洋、海岸线、潮汐河口、沙滩和岩石等。
在海岸地形测量中，正确分类海岸地形是关键的一步。
利用高分辨率的遥感影像，结合图像分析和地物识别技术，可以准确识别不同的地表类型，并生成高质量的分类图像。
这些分类图像可以用于研究海岸线的变化、海岸生态环境的评估以及海岸工程的规划和建设。
三、遥感影像变化检测遥感影像变化检测是通过比较两个或多个时期的遥感影像来探测海岸地形上的变化情况。
海岸地形的变化包括土地的退化、侵蚀、海平面上升以及河流的变化等。
通过遥感影像变化检测，可以定量分析海岸线的变化速度、绘制潮汐带边界、观测河口的迁移等。
借助遥感技术，可以快速获取大范围的遥感影像，并进行高效的数据处理，以揭示海岸地形的变化模式。
四、遥感数据处理技术的价值与挑战遥感数据处理技术在海岸地形测量中的应用，不仅提供了高效、精确的研究手段，还为海岸管理和海洋环境保护提供了有力的支持。
卫星遥感技术在海岸地形测量中的应用
卫星遥感技术在海岸地形测量中的应用随着科技的不断进步和发展，卫星遥感技术在地理测量领域中的应用变得越来越重要和广泛。
其中，卫星遥感技术在海岸地形测量方面发挥着重要作用。
海岸地形的测量对于海洋资源开发、海岸工程规划、海洋环境保护等方面都具有重要意义。
本文将分析卫星遥感技术在海岸地形测量中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、卫星遥感技术在海岸地形测量中的优势1. 高分辨率影像获取：卫星遥感技术能够获取高分辨率的海岸地形影像，以及相关的地貌、水文数据等信息。
这些影像能够提供详细的地形地貌特征，包括海岸线、海底地形等。
通过分析这些影像，可以全面了解海岸地形的变化和演化，为相关应用提供数据支持。
2. 大范围覆盖：卫星遥感技术能够快速、高效地获取较大范围的海岸地形数据。
传统的地面测量方法可能需要耗费大量时间和人力，而卫星遥感可以同时覆盖多个海岸线路段，提高测量效率。
这一优势对于快速响应海岸变化、监测海岸退缩等方面具有重要意义。
3. 长期监测能力：卫星遥感技术能够实现对海岸地形的长期监测。
通过卫星遥感技术获取的影像可以进行时间序列分析，从而观察和分析海岸地形的演变过程。
这对于海岸退缩、海洋土地利用变化等方面的研究具有重要价值，为海岸保护和规划提供科学依据。
二、1. 海岸线提取与监测：利用卫星遥感技术，可以精确提取海岸线的位置和轮廓。
通过分析时间序列影像，还可以监测海岸线的变化情况。
这对于研究海岸地貌的演变过程、海岸退缩的趋势等方面具有重要意义。
2. 海底地形研究：卫星遥感技术可以获取海底地形的影像和数据。
利用这些数据，可以研究海底地形的特征、构造等信息。
对海底地形的研究有助于理解海岸线形成的原因和机制，为海岸工程规划提供科学依据。
3. 海岸沉降监测：卫星遥感技术可以用于监测海岸沉降的情况。
通过分析地面高程变化，可以定量评估海岸沉降的速率和幅度。
这对于海岸地质灾害的预防和应对具有重要意义。
4. 海岸生态环境监测：卫星遥感技术可以用于监测海岸带的生态环境变化。
如何利用遥感数据进行海岸线测绘与变迁分析
如何利用遥感数据进行海岸线测绘与变迁分析遥感数据在海岸线测绘和变迁分析方面的应用越来越广泛。
利用遥感数据进行海岸线测绘可以提供高精度的海岸线数据，帮助我们更好地了解海岸线的动态变化。
同时，利用遥感数据进行海岸线变迁分析可以帮助我们预测未来海岸线的走向，为海岸线的管理和保护提供科学依据。
本文将介绍遥感数据在海岸线测绘和变迁分析中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、遥感数据在海岸线测绘中的应用海岸线是陆地与海洋交界的界线，其位置和变化对海岸带的生态环境和人类活动都具有重要影响。
传统的海岸线测绘方法主要依赖于人工测量，费时费力且成本较高。
而利用遥感数据进行海岸线测绘可以大幅提高效率和精度。
遥感数据主要分为航空遥感和卫星遥感两种类型。
航空遥感常用的数据有航空摄影和激光雷达数据，而卫星遥感则包括高分辨率遥感影像和合成孔径雷达数据。
这些遥感数据可以提供多时相、多源波段、多分辨率的信息，有助于掌握海岸线的全貌和动态变化。
利用遥感数据进行海岸线测绘首先需要进行图像解译。
通过对底片、影像或雷达数据进行解析，可以辨识出海岸线的特征。
常见的海岸线特征包括海岸边界、滩涂和海岸植被等。
利用计算机辅助解译技术，可以快速准确地提取出海岸线的位置。
二、遥感数据在海岸线变迁分析中的应用海岸线是动态变化的，其受到多种自然和人为因素的影响。
利用遥感数据进行海岸线变迁分析可以帮助我们理解和预测海岸线的变化趋势，为海岸线的管理和保护提供依据。
海岸线的变迁分析主要通过比较不同时相的遥感影像来实现。
利用遥感影像的变化检测技术，可以发现海岸线的移动、侵蚀或者扩张等现象。
在进行海岸线变迁分析时，还可以结合其他地理信息数据如地形、潮汐和风速等，从而获得更全面的解读。
海岸线的变迁分析不仅可以告诉我们海岸线的历史变化，还可以预测未来的趋势。
通过建立变迁模型，可以利用过去的变化数据来预测未来海岸线的发展。
这对于制定海岸线保护策略具有重要意义，可以有效预防海岸线侵蚀带来的环境和经济损失。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1）波段比值法
费尊乐利用CZCS资料计算出次表层向上辐射率后，提出了 估算近岸水域二类水体的色素浓度算法为： 当 c < 0.6mg / m 3 时 当 c ≥ 0.6mg / m 3 时
Ls 520 c = 1694 550 . Ls
−4.449
Ls 443 c = 0.766 520 Ls
R
Xs
为泥沙遥感参数。
[R(λ4 )
R (λ5 ) ]
为各波段的遥感反射率；下标4、5、6分别对应490、550、
670nm波段。
1、悬浮泥沙遥感反演模型
（3）、负指数关系式 李京利用杭州湾NOAA卫星的AVHRR数据和准同步采样数据， 建立了悬浮泥沙遥感定量模式，其模式表达为：
L = 0.479 − e −0.0126 S −1.1904
1、水体表观光学量与固有光学量 所谓表观光学量（Apparent Optical Properties, AOPs）是 随着光照条件而变化的量，如向下辐照度、向上辐照度、离水辐 射率、遥感反射率、辐照度比等，以及这些量的漫衰减系数。 固有光学量（Inherent Optical Properties,IOPs）是指只 与水体成分有关而不随光照条件变化而变化的量。
长江口秋季泥沙分布图（1998年10月）
长江口冬季泥沙分布图（1998年1月）
渤海春季泥沙分布图（1998年4月）
渤海夏季泥沙分布图（1998年7月）
渤海秋季泥沙分布图（1998年10月）
渤海冬季泥沙分布图（1998年1月）
三、叶绿素遥感监测
1、叶绿素信息反演模型 （1）、经验算法
经验算法是基于两个波段的反射率与叶绿素浓度之间的 回归分析为基础的。变换后模型的一般形式为：幂函数，双 曲函数，三次方函数或多元函数。
第四章 二类水体水色遥感监测
一、二类水体水色遥感机理 二、悬浮泥沙遥感监测 三、叶绿素遥感监测
一、二类水体水色遥感机理
（一）、二类水体水色遥感机理 海色要素遥感探测器是被动式可见光辐射计，即水色辐射计，它的输出 电压 U 与其所接收到的辐射 L 有如下关系：
U=
∫0
∞
R (λ )
∫0 ∫0Ls(θ , λ , , ω )d ( A cos θ )dωdλ
式中： L 为卫星数据辐射亮度值； S 为水体含沙量。
1、悬浮泥沙遥感反演模型
（4）、Gordon关系式 H.R.Gordon等利用Monte Carlo方法解辐射传输方程，得到 的公式为：
βb Rw = ∑ An ( ) α + βb n =1
3
n
α 式中：R w 为光谱反射率；
数； An 为常数。
（二）、海洋水色遥感的主要特征参量
固有光学量包括： （1）水分子的吸收系数散射系数、散射相函数； （2）叶绿素a的吸收系数、单位吸收系数、散射系数、单位散射系 数、后向散射系数、前向散射系数、散射相函数； （3）黄色物质的单位吸收系数； （4）其他成分，包括无机物、碎屑等的的吸收散射特性。
固有光学量中最重要的是单位吸收系数和体散射相函数。
式中：LW T A 为经大气衰减的离水辐射，（ T A 为大气透射比）； LR 为海面的耀光辐射，（包括太阳耀光和天空耀光）； LP 为 大气路程辐射，它主要是经大气散射辐射而进入仪器视野内的；太阳 耀光应设法避免，可通过合理安排卫星轨道、太阳仰角和仪器观测角 达到。
（二）、海洋水色遥感的主要特征参量
Chla = 10 0.3920− 2.8550 X + 0.6580 X 2 3 Chla = 10 0.3335− 2.9164 X + 2.4686 X − 2.5195 X
2
Chla = −0.040 + 10 0.341-3.001X+ 2.811X
2
- 2.041X 3
2
2 3 其中：X=log(R490/R555) Chla = −0.071 + 10 0.319-2.336X+0.879X -0.135X 2 3 4 OC4最大波段比值模型： Chla = 10 0.366-3.067X +1.93X + 0.649X −1.532 X
（3）、现有业务化应用的叶绿素浓度提取模型
1)Calcofi模型
该模型由美国Greg Mitchell等学者依据在南加利福尼亚湾(西经-125°-
117°, 北纬29°-35°)实测数据建立的统计模型，叶绿素浓度测量范围在0.05～22.3mg/m3。 (a) 线性模型：Chla=100.444-2.431X (b) 立方模型： Chla = 10 0.45-2.860X+0.996X2 -0.367X3 (X=log[R490/R555]) (X=log[R490/R555])
为辐射计接收到某波长 λ 、某观
∞
∞
式中： R (λ )为辐射计光谱响应，它与波长有关，若辐射特性近似矩形，则
R 等于矩形顶高 R辐 ； L S (θ , λ , ω )
测角 θ 时的辐射率； ω 为仪器的观测立体角； A 为瞬时视场面积。
一、二类水体水色遥感机理
仪器接收到的辐射为三部分组成，即
LS = LW T A + LR + LP
1、悬浮泥沙遥感反演模型
（2）、对数关系式 韩震、恽才兴等利用长江口和浙江象山港泥沙为样本，进行 了悬浮泥沙水槽实验，根据实验结果，建立了悬浮泥沙含量和泥沙 遥感参数的
Xs
相关关系分析，得到了统计相关模式，其公式为：
X s = a log10 S − b
式中：a，b为实验获得的参数；
X s = [R(λ5 ) + R(λ6 )]
Chla=100.522-2.441X
对于一类海水该模型反演精度大约在35% ～ 40%，二类海水误差较大。
（3）、现有业务化应用的叶绿素浓度提取模型
6）SeaWIFS模型 OC1-a模型：Chla=100.3734-2.4529X OC1-b模型：Chla=-0.010+100.3636-2.350X OC1-c模型： OC1-d模型： OC2模型： OC2-v2模型： OC2-v4模型：
L 443 Chla = 0.5 × u L 550 u
−2.0
−1.3
Gordon和Clark提出以下模式：
Muller-karger等提出以下模式：
L 443 + Lu 520 Chla = 5.56 × u Lu 550
−2.25
c1 , c 2 ,L, c6 用实验方法来确定。
2）荧光线高度法
依据荧光峰高度(FLH)与叶绿素浓度的相关特性，建立的统计算法即为荧光线高度 法(FLH)。该方法是以波长为650 nm和730 nm 为基线，测量波长为685nm的荧光峰高度。 在太阳光的激励下，海面荧光辐射量与叶绿素浓度呈正相关，可以应用下式遥感 测量海面叶绿素浓度。
（二）、海洋水色遥感的主要特征参量
2、二类水体的成分
一般水体可能含有以下七种成分: （1）活的藻类细胞，其浓度可能有很大变化。 （2）连带的碎屑，即由浮游生物的自然死亡降解和浮游动物的消化排泄 产生的碎屑。 （3）溶解有机质，由藻类和它们的碎屑释放出来的物质（黄色物质）。 （4）再次悬浮的泥沙，沿岸海底和浅海区因海流等作用而掀起的泥沙。 （5）陆源颗粒，河流冰川带入的矿物颗粒等。 （6）陆源溶解有机质（黄色物质）。 （7）人类活动产生并进入海洋的颗粒和溶解物
−1.329
其中，C为色素浓度，Ls (λ ) 为λ波长的向上辐射率。
1）波段比值法
Wilson 和Austin提出比较精确的一般的关系式为：
Lw (λ 3 ) c1 + c2 + c3 Lw (λ 2 ) C= Lw (λ 3 ) c4 + c5 + c6 Lw (λ 2 )
式中：常数
Lw (λ 1 ) Lw (λ 2 ) Lw (λ 1 ) Lw (λ 2 )
二、悬浮泥沙遥感监测
1、悬浮泥沙遥感反演模型 （1）、线性关系式 恽才兴等利用长江口幅MSS遥感图像的灰度值，直接与地面同 步水文测验的表层水体含沙量建立相关关系，其数学表达式为：
ˆ D = a λ x + bλ
式中： D 为浑水区清水区灰度差值；x为所求的水体实际含 ˆ 沙量；a，b为实验获得的参数，下标λ表示所选用的波段MSS5和 MSS6。
Chla=100.2492-1.768X Chla=exp[(1.07783-2.5426X)]
0.2076-1.8288X + 0.7589X 2 -0.7398X 3
2
(X=log(R443/R555)) (X=log(R490/R555)) (X=log(R443/R555)) (X=log(R490/R555))
Chla = −0.0929 + 10 0.2974-2.2429X+ 0.8358X
-0.0077X3
其中：Xmax=Max[log(Rrs443, 490, 510/Rrs555)] 7）OCTS-C模型 8）Polder模型
Chla=10-0.55+3.497X
2
X=log[(Lwn520+Lwn565)/Lwn490]
1）波段比值法
L (λ ) Chla = a w 1 Lw (λ 2 ) 式中的系数和参量直接由遥感数据经回归分析得到。波段比值法的
b
优点：一是有可能部分消除因太阳高度角、观测角不同而造成的误差； 二是部分地消去大气效应。
Morel和Prieur提出以下模式：
L 443 Chla = 1.5 × u L 550 u