水质优良率 - 海湾与近海水质监测 - 海洋遥感在线分析平台

研究背景及意义

随着农业施肥、工业排污以及近海养殖产生的废水通过河流、地下水、排污口等途径排入近海，近海水体的富营养化日益严重。传统的水质监测手段以水文站定点监测或船只走航采样为主，由于人力物力所限或天气因素限制难以实现大范围、高频次的观测，而卫星遥感作为一种远距离的监测手段则可以弥补传统检测手段的不足。
本专题基于实测光谱数据及实测营养盐数据，结合GOCI卫星二级遥感反射率产品，基于深度学习法建立浙江近海营养盐模型，反演获得浙江近海无机氮和活性磷酸盐数据，使用DIN-EOF方法填充后，根据国家标准进行水质分类划分，得到浙江近海海域水质优良率产品。

图1 2011-2021年全省近岸海域水质状况气候态月平均分布图

成果介绍

近海水质参数遥感数据集包含无机氮、活性磷酸盐、水质分类3个参数，无机氮和活性磷酸单位是mg/L、水质分类无单位。近海水质参数遥感的空间分辨率为300 m，包含2022年1月至2022年12月粤港澳大湾区的月平均营养盐浓度和水质分类结果。实测数据来自2006-2007年的908项目航次，其中包含了实测光谱及营养盐数据。在建模中选取其中30%的数据用于独立验证。选取对应日期的反演结果产品对应经纬度的像素点与实测数据匹配。独立数据集验证相关系数R²均在0.9以上且分布在1:1线附近，其中无机氮验证R²为0.97，RMSE为0.002；活性磷酸盐验证R²为0.99，RMSE为0.001。表明反演结果有一定准确性。
利用空间分辨率为300 m的哨兵3号系列卫星构建粤港澳近海海域的营养盐反演模型。基于实测光谱数据及实测营养盐数据，结合Sentinel-III卫星二级遥感反射率产品，基于包含线性、交互效应线性、支持向量机、高斯模型、随机树等方法建立粤港澳海区营养盐模型，反演获得粤港澳海区无机氮和活性磷酸盐数据，后根据国家标准进行水质分类划分。与传统的走航水质参数测量方法比较，遥感反复水质参数可提供时空分辨率更高的、观测范围更大的水质产品。近海水质参数遥感数据集可为粤港澳大湾区的水质变化监测监控提供强而有力的保障。

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