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基于Landsat数据产品的滇池叶绿素反演
一、实验目的
学习水体光谱的特征曲线，掌握应用遥感图像处理软件进行水体波谱的差异性分析。了解常用的提取水体的方法，掌握常用的水体植被指数，如改进的归一化水体指数（MNDWI）；能够使用ENVI软件进行水体信息提取并使用ArcGIS软件进行出图显示，学会建立模型反演水体综合营养化指数算法。
二、实验流程图
图1.实验流程图
三、实验数据与实验方法
3.1实验数据
一景能够完整覆盖滇池的Landsat8Collection2Level1云量小于等于4的遥感影像数据。本文使用的是时间为2024/05/04，ID号为LC08_L1TP_12904320240513_02_T1，云量（LandCloudCover）为1.29的影像。数据来源USGS(/)。
传感器
波段
波长范围/μm
信噪比
空间分辨率/m
OLI
1-COASTAL/AEROSOL
0.43-0.45
130
30
2-Blue
0.45-0.51
130
30
3-Green
0.53-0.59
100
30
4-Red
0.64-0.67
90
30
5-NIR
0.85-0.88
90
30
6-SWIR1
1.57-1.65
100
30
7-SWIR2
2.11-2.29
100
30
8-PAN
0.50-0.68
80
15
9-Cirrus
1.36-1.38
50
30
TIRS
10-TIR
10.60-11.19
0.4K
100
11-TIR
11.50-12.51
0.4K
100
表1Landsat8传感器参数
3.2实验方法
3.2.1水体区域提取
本文使用已被证明能够有效提取水体区域的改进的归一化水体指数（ModifiedNormalizedDifferenceWaterIndex，MNDWI）来提取滇池。具体公式如下：
MNDWI=(Green-SWIR1)/(Green+SWIR1)
其中，Green为第3波段，SWIR1为第6波段。
3.2.2水体叶绿素浓度提取
在水质监测中，叶绿素a浓度(chl-a)是反映水体富营养化程度和水环境质量的一个重要指标参数。本文使用祁兰兰.,等(2021)所提出的反演水体叶绿素含量的方法来评估滇池叶绿素含量。具体公式如下：
CChl-a=4.089x(NIR/Red)2-0.746x(NIR/Red)+29.733
其中，Red为第4波段，NIR为第5波段。
3.2.3水体透明度算法
水体透明度是描述水体水质的一个重要且直接的参数，能从视觉上反映湖水的浑浊度及清澈程度，同时还能评价湖泊的营养状态.本文使用祁兰兰.,等(2021)所提出的反演水体透明度的方法来评估滇池叶绿素含量。具体公式如下
Zsd=284.15xCtss-0.67
Ctss=119.62x(Red/Green)6.082
其中，Zsd为透明度，Ctss为悬浮物浓度，Red为第4波段，Green为第3波段。
3.2.4综合营养化指数算法
水体营养化指数属于间接的水质参数，综合营养化指数能够反映湖泊的营养化程度。湖泊以0～100分进行水体的营养程度划分：30为贫营养；30～50视为中度营养，50～60为轻度富营养，60～70视为中度富营养化，70为重度富营养化。本次研究采用的富营养化估算模型为：
TLI=0.54TLIChl-a+0.46TLITSS
TLIChl-a=10x(2.5+1.086InCChl-a)
TLITSS=10x(5.118+0.49InCtss)
式中：TLI为综合遥感富营养化指数，TLIchl-a为叶绿素的富营养化指数，TLITSS为悬浮物的富营养化指数。
四、实验过程
4.1.数据准备
4.1.1下载数据
首先，打开USGS网址，按照图1中的第一步先创建账号，第二步在世界地图中找到滇池，点击滇池区域，即可看到一个小箭头，第三步中的选择[CloudCover]界面，将[CloudCoverRange]手动拉至0%~4%。
接着，按照图2中的第1步选择数据集界面，第二步选择Landsat8Collection2Level1数据，第三步点击[Result]进入数据界面。
最后，按照图3中的第1步查询符合需求的数据，第二步浏览数据是否覆盖研究区，第三步点击下载选项，然后根据图4将所需的数据进行下载至本地。
图1设置数据属性
图2选择数据集
图3选择目标数据
图4下载目标数据
4.1.2打开数据
在ENVI中将数据进行打开，也可以使用从插件[OpenLandsatAssistant]进行打开。
4.2数据预处理
4.2.1辐射定标
在
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