使用超光谱PRISMA卫星图像和多光谱图像评估Muthupet河口的水质参数
1Department of Civil Engineering, Karunya Institute of Technology and Sciences, Karunya Nagar, Coimbatore, Tamil Nadu, 641114, India. rahul.rce@gmail.com.
Environmental monitoring and assessment
|June 24, 2023
概括
超光谱 (PRISMA) 和多光谱 (Sentinel-2) 卫星数据准确地预测了地表水质. 在Muthupet河口,PRISMA在pH和叶绿素预测方面显示出更高的准确性.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 水质监测 水质监测
背景情况:
- 卫星遥感为传统水质监测提供了一种经济高效的替代方案.
- 来自卫星的持续的空间和时间数据提高了水质评估的准确性和及时性.
- 传统的现场测量通常是资源密集型的,需要大量的时间和劳动力.
研究的目的:
- 为了比较PRISMA高光谱和Sentinel-2多光谱图像在预测地表水质量参数方面的有效性.
- 开发和验证使用卫星数据评估关键水质指标的算法模型.
- 在水质建模中评估超光谱与多光谱数据的性能.
主要方法:
- 获取Muthupet河口的PRISMA高光谱和Sentinel-2多光谱卫星数据.
- 在现场采集水样并对总溶解固体,叶绿素,pH和化物等参数进行实验室分析.
- 在现场数据和来自卫星的反射率值之间的相关性分析,以构建预测模型.
主要成果:
- 用PRISMA和Sentinel-2数据开发了各种水质参数的算法模型.
- 模型显示出强烈的验证相关性,R2值超过0.80.
- 与Sentinel-2模型相比,基于PRISMA的模型在pH和叶绿素预测方面取得了更高的准确性 (R2>0.90).
结论:
- 超光谱和多光谱卫星数据都能有效预测地表水质量参数.
- PRISMA高光谱图像为特定的水质参数 (如pH和叶绿素) 提供了卓越的准确性.
- 卫星遥感为监测河口环境中的水质提供了一种可行且准确的方法.


