基于可见光遥感的雅加达千岛群岛浅水反射率建模及其在气候变化减缓和适应数据库中的应用研究

《Regional Studies in Marine Science》：Shallow Water Reflectance Modeling Using Visible Wavelength Remote Sensing in Kepulauan Seribu of Jakarta, Indonesia: For a Climate Change Mitigation and Adaptation Database

本文提出了一种针对雅加达千岛群岛浅水区的新型遥感反射率（Rrs）模型，通过现场测量的固有光学特性（IOPs）数据，建立了适用于热带海域的反射率算法（Rrs(λ) = 2.107(R∞(λ)+(ρ(λ)-rrsddp(λ))e-2к(λ')H)-0.00062），该模型在叶绿素a（Chl）、总悬浮物（TSS）和有色溶解有机物（CDOM）参数反演中表现出色（R2=0.98，MAE=0.000726），为气候变化背景下的海洋环境监测提供了重要技术支撑。

　　

数据

本研究评估了两种算法在模拟千岛群岛浅水区遥感反射率（R_rs）方面的性能。千岛群岛浅水区具有独特特征，由多个距雅加达海岸47公里的小型岛屿组成。野外数据采集于2022年6月18日至21日进行。研究区域包括雅加达千岛群岛的公主岛、海豚岛和白鹭岛。这些区域代表了具有沙质底质的浅海环境。

方法

遥感反射率（R_rs）的固有光学特性（IOPs）模型是通过精心收集现场数据，并结合水质量数据采集和光谱水质测量而构建的。水质量数据被转化为由吸收和反向散射测量组成的IOPs参数。基于这两个IOPs参数的值，反射率值根据Maritorena和Lee算法确定。除了测量水质量数据外，还测量了天空辐射度。

遥感反射率开发模型参数

研究结果获取阶段始于从光谱测量结果中获得遥感反射率（R_rs）值。遥感反射率（R_rs）测量值通过公式（3）获取。遥感反射率（R_rs）测量结果受到离水辐射度（T_rs）和天空光辐射度（S_rs）结果的影响。参数T_rs、S_rs和R_rs代表了使用TriOS RAMSES辐射度和辐照度传感器进行光谱测量的结果。图4a、4b和4c展示了基于测量数据计算的T_rs、S_rs和R_rs的结果。

结论

经过本地经验系数增强的Maritorena模型被确定为基于叶绿素a（Chl）、总悬浮物（TSS）和有色溶解有机物（CDOM）参数估算千岛群岛遥感反射率（R_rs）的最佳模型，其公式为：R_rs(λ) = 2.107(R_∞(λ)+(ρ(λ)-r_rs^ddp(λ))e^-2к(λ')H) ? 0.00062。该模型产生了令人印象深刻的R2值0.98和极小的平均绝对误差（MAE）值0.000726。这一结果仍未考虑底质反射率的变化，仅适用于沙质底质类型。因此，本研究未能...