作者：王珊珊,李云梅,王永波,王帅,杜成功 单位：中国科学院南京地理与湖泊研究所;中国海洋湖沼学会 出版：《湖泊科学》2015年第01期 页数：13页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFFLKX2015010180 DOC编号：DOCFLKX2015010189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为确定适合太湖水体叶绿素的反演算法，为同类卫星数据的建模和应用提供参考，本文根据太湖2007年11月、2009年4月和2011年8月实测水质参数以及同步光谱数据，结合水色遥感传感器MODIS、MERIS、GOCI及我国自主发射的HJ-1号卫星CCD传感器波段参数，基于差值模型、比值模型、三波段模型及APPEL模型，分别建立太湖水体叶绿素浓度反演模型，并分析模型的适宜性.结果显示，基于不同传感器数据APPEL模型的决定系数为0.7308~0.8107，模型相对误差为15%~24%，均方根误差为21%~32%；三波段模型基于不同传感器数据拟合的决定系数为0.6014~0.7610，相对误差为28%~36%，相对均方根误差为39%~46%；差值模型决定系数为0.4954~0.7244，相对误差为39%~53%，相对均方根误差为51%~72%；比值模型决定系数为0.4918~0.7098，相对误差为41%~55%，相对均方根误差为56%~75%.相比较而言，APPEL模型的稳定性较强，适合于不同传感器数据的太湖水体叶绿素浓度的反演.此外，相应不同传感器波段位置、波.....。

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