面向湖泊水色遥感的多源数据融合与生成研究

适合于内陆湖泊水色遥感的数据的缺乏，严重阻碍了内陆水体水环境遥感的发展，如何利用现有的多源遥感数据，通过多源数据融合，实现不同数据源的优势互补，生成适合于湖泊水色遥感的数据，已成为推动水环境遥感监测发展的关键因素。本项目利用地面数据、中高空间分辨率数据、高光谱数据，研究湖泊水体光学特性的共性特征，及共性特征在不同光谱分辨率尺度中的表征，探索不同数据源水色遥感信息的内在关联；针对不同遥感器的特点以及波段特性，以水色光谱主导影响因子为联接媒介，探索湖泊水色遥感中多源数据融合机制与方法；通过将地面实测光谱信息、中高空间分辨率信息有机地融入到高光谱信息中，完成高光谱影像混合像元分解与光谱重构，生成兼具高光谱分辨率和中高空间分辨率特性的遥感数据，为实现高空间分辨率像元内的高光谱水色参数反演，提高湖泊水色参数遥感反演精度提供数据支持，为推动水环境遥感发展提供方法论支持。

利用太湖、巢湖、滇池、三峡库区2006年至2011年的11次野外实验数据，研究了内陆水体光学特性差异性及其共性特征，在此基础上，建立了基于光谱斜率和基于波形特征的水体光学分类方法，并将该方法应用于MERIS数据，生成兼具光学特征和光谱特征的数据，进而对叶绿素浓度进行反演，结果表明，新数据能够提高反演精度；研究了利用从高光谱数据中提取的光谱特征，对多光谱数据进行数据重构，生成具有高空间分辨率高光谱特征的数据的方法，并以环境一号卫星高光谱和多光谱数据为例，进行了方法验证；针对内陆混浊水体大气校正的难点，提出了对高光谱数据建立神经网络大气校正模型的方法，以及对多光谱数据，利用同步MODIS数据辅助提取气溶胶参数，并改进Gordon大气校正方法的技术方法，提高了大气校正精度。. 发表论文26篇，其中，SCI收录论文10篇，EI收录论文12篇，在科学出版社出版专著1部。培养博士研究生4人（其中2人已毕业），硕士研究生10人（其中4人已毕业）。. 完成了计划拟定的各项研究内容，研究结果能够为内陆水体水色遥感提供重要的技术支撑。