叶绿素a反演算法

2021-03-12 1 min

叶绿素a算法笔记。

叶绿素a算法综述

名称	公式	参考文献	水体类型
OC	$log_{10}(Chl)=a_0+a_1X+a_2X^2+a_3X^3+a_4X^4,X=log_{10}(\frac{Rrs_(\lambda_b)}{Rrs_(\lambda_g)})$ (示例)	O’Reilly 2019	清澈水体
OCI	![image-00030312152124019](/Users/zhenjia/Library/Application Support/typora-user-images/image-00030312152124019.png)	Wang 2016;Hu 2011	近岸水体
Band ration	$Rrs(751)/Rrs(672)$	Gurlin 2011	近岸水体
Tang/Tassan	![image-00030312152233703](/Users/zhenjia/Library/Application Support/typora-user-images/image-00030312152233703.png)	Tang 2004;Tassan,1994;Sun 2010	近岸水体
Gitelson	![image-00030312152341386](/Users/zhenjia/Library/Application Support/typora-user-images/image-00030312152341386.png)	Gitelson 2008	近岸水体
RLH	Rrs(672)-Rrs(555)-{[Rrs(751)-Rrs(555)] × [(672-555)/(751-555)]}	Schalles,1998	近岸水体
RDR	[Rrs(555)-Rrs(488)]/[Rrs(555) + Rrs(488)]	Gitelson,1993	近岸水体
NDCI	[Rrs(751)-Rrs(672)]/[Rrs(751) + Rrs(672)]	Mishra, 2012	近岸水体
SCI	HChla = {Rrs(751) + (751-672)/(751-555) × [Rrs(555)-Rrs(751)]}-Rrs(672), H∆ = Rrs(555)-{Rrs(751) + (751-555)/(751-488) × [Rrs(488)-Rrs(751)]}, SCI = HChla-H∆	Shen, 2010	近岸水体
ASA	![image-00030312152813412](/Users/zhenjia/Library/Application Support/typora-user-images/image-00030312152813412.png)	Jiang, 2020	近岸水体
TC2	![image-00030312152928782](/Users/zhenjia/Library/Application Support/typora-user-images/image-00030312152928782.png)	Liu,2020	近岸水体，基于反演
NIR-Red	![image-00030312153111284](/Users/zhenjia/Library/Application Support/typora-user-images/image-00030312153111284.png)	Gons,2005	近岸水体
MDN	NN	Pahlevan 2020	高光谱，近岸水体
OWT	![image-00030312153858028](/Users/zhenjia/Library/Application Support/typora-user-images/image-00030312153858028.png)	Neil, 2019	近岸水体

叶绿素a算法有很多种。

可能已经有些过时了。

只是随便记录一下哈哈哈。

一篇有趣的论文

Progressive scheme for blending empirical ocean color retrievals of absorption coefficient and chlorophyll concentration from open oceans to highly turbid waters

以前的分类方案是基于数值或形状的。这是一种硬性转换，不够平滑。

一种方法是使用模糊c均值，给出隶属度（MD）。但这是基于统计的，没有任何隐含的物理意义。

这是一篇具有隐含物理意义的论文。

Ocean Color Chla Algorithm