基于HJ-1B卫星的太湖叶绿素a反演与水质监测流程

反演模型构建及模型应用在编程 in Haskell 第二版中主要探讨了如何利用环境小卫星数据进行湖泊水质遥感监测，特别是针对太湖水质参数如叶绿素a的监测。这一专题涵盖了从数据获取到模型应用的完整流程。 首先，大气校正是处理环境小卫星数据的关键步骤，例如使用FLAASH大气校正模块，通过获取光谱响应函数（可以从http://www.cresda.com/n16/n1115/n1522/n2118/index.html下载）来纠正大气影响，确保数据的准确性。对于像叶绿素a这样的定量遥感参数，原始数据的处理包括HJ1B-CCD1数据的读取，这通常通过ENVI Classic平台下的特定数据读取补丁（可以从http://www.secmep.cn获取）进行。 在数据预处理阶段，流程包括辐射定标，即校准每个波段的辐射强度；接着是几何校正，确保图像的空间一致性；然后是对大气影响进行校正，以得到更接近真实水面状况的图像。太湖区域被裁剪以适应后续分析，而波谱响应函数则用于构建反演模型。 反演模型的构建在Excel中完成，涉及到模型的建立和验证。模型建立是通过实测叶绿素a浓度数据与特定波段比值关系来实现的，这个过程要求对实测数据进行适当的处理和分析。模型验证确保模型的可靠性和有效性。 模型应用于图像后，能够反演出太湖整个区域的叶绿素a浓度分布图。此外，还涉及到将模型结果与地面实测点进行对比，以进行模型修正和结果分析。整个过程强调了与其他软件的交互，比如ENVI的主模块、FLAASH扩展模块以及使用IDL开发的数据读取补丁。 总结来说，编程 in Haskell 第二版中的这一章节详细讲解了环境小卫星在湖泊水质监测中的实际应用，包括数据处理、模型构建、验证和结果解读，突出了叶绿素a反演在湖泊遥感中的重要性和具体步骤。同时，它也展示了不同软件工具和技术在遥感数据分析中的集成使用。