【摘 要】
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河口海岸带是陆海界面的动态地貌单元,受到多种因素的影响而处于快速动态变化之中:一方面,河口海岸带感潮河流受到潮汐等因素的影响,水质要素变化迅速;另一方面,受到河流上游来水来沙、全球气候变化下海平面的变动及人为活动等影响,淤泥质潮滩地形也发生了快速变化,对潮间带地貌演化产生重要影响。为提高动态监测精度,本研究将高分辨率卫星观测与水动力模拟相结合,用于河口海岸带感潮河流水质、潮滩地形动态变化分析,以满
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河口海岸带是陆海界面的动态地貌单元,受到多种因素的影响而处于快速动态变化之中:一方面,河口海岸带感潮河流受到潮汐等因素的影响,水质要素变化迅速;另一方面,受到河流上游来水来沙、全球气候变化下海平面的变动及人为活动等影响,淤泥质潮滩地形也发生了快速变化,对潮间带地貌演化产生重要影响。为提高动态监测精度,本研究将高分辨率卫星观测与水动力模拟相结合,用于河口海岸带感潮河流水质、潮滩地形动态变化分析,以满足海岸带水环境评价及海岸工程安全评估的需求。高空间分辨率的卫星影像能够观测到小尺度的感潮河流,但受光照、天气及重访频率等影响,面临着数据时序连续分布有限,且无法直接观测一些非光敏成分水质参数的难题。针对河流水质的动态监测问题,本研究综合卫星观测时空持续覆盖和水动力水质模型高时间分辨率的优势,分析了黄浦江-感潮河段的水质变化,解决了遥感观测河流水质动态快速变化的不足,获得如下结果和认识:（1）基于地面实测光谱与同步的悬浮颗粒物（suspended particulate matter,SPM）、叶绿素a浓度数据,利用ACOLITE方法大气校正后的Landsat8/OLI与Sentinel-2/MSI影像对SPM与叶绿素a浓度进行遥感反演建模,并对结果进行K折交叉验证,Landsat8/OLI模型拟合精度R2分别为0.76、0.68,Sentinel-2/MSI模型拟合精度R2分别为0.77、0.63。（2）通过Delft3D水动力水质模型,模拟了黄浦江的氨氮（ammonia nitrogen,NH3-N）、溶解氧（dissolved oxygen,DO）和高锰酸盐指数(potassium permanganate index,CODMn)变化,并与杨浦水厂监测点实测数据对比验证,结果表明模拟水位与实测水位的均方根误差为0.22 m;水质参数DO、NH3-N、CODMn的验证均方根误差分别为0.53 mg/L、0.16 mg/L、0.27 mg/L。进一步研究分析发现,2013年8月至2014年7月黄浦江的叶绿素a浓度与DO、NH3-N呈较好的正相关关系,与CODMn呈良好的负相关关系。（3）利用叶绿素a浓度与水质参数的相关关系,基于Landsat8/OLI卫星反演了黄浦江的DO、NH3-N、CODMn,发现感潮河段水质参数变化性大,卫星观测与动力模型结合对动态变化的感潮河流水质监测具有很大意义。面对潮滩地形的快速动态变化,遥感技术无法实现高时-空分辨率兼具的监测,高空间分辨率的卫星影像通常具有较低的重访频率（如几天到十几天）且受云层覆盖的影响大,所以无法提供高时间分辨率序列的影像,而重访频率高的卫星影像通常空间分辨率较低。本研究通过高时-空分辨率卫星数据融合技术,结合水动力模型得到影像过境时刻的潮汐水位,获得了潮滩的每日地形高程,实现了潮滩地形的遥感动态监测。通过高分辨率卫星观测与动力模拟的综合应用,解决了潮滩地形动态监测的难点,建立了淤泥质潮滩地形动态监测的新方法,获得如下结果和认识:（1）采用STARFM时空数据融合方法,将GF-1/WFV卫星数据（16 m空间分辨率,重访频率为4天）与地球同步卫星GOCI数据（500 m空间分辨率,重访频率为1小时）融合,空间分辨率为16 m的逐小时影像得以生成。（2）利用BP神经网络监督分类的方法,从时间序列卫星影像中提取出一系列水边线,结合动力模型模拟的潮位信息构建潮间带湿地每日地形高程（digital terrain elevation,DTM）。（3）经同期无人机激光雷达（LiDAR）获取的数字地形高程数据验证,该方法获得的日DTM的均方根误差为0.16 m,未融合的跨一年时间的卫星影像构建的DTM均方根误差为0.27 m,这说明时间分辨率确实对DTM精度产生了影响;在500 m与16 m空间分辨率下提取水边线的实验表明,两者在0.15°的潮滩坡度区域,高程误差约为0.35 m,这说明空间分辨率对DTM精度产生了影响。在崇明东滩的应用表明,本研究提出的方法是监测潮间带湿地地形高程高动态变化的有效方法。
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