A Study on the Suspended Sediment Concentration in Dianchi Lake Using HJ-1A Hyperspectral Data

Zhexiu Yu; Pei Xu; Weixue Luo; Chao Zhang

doi:10.11929/j.swfu.201902056

Journal of Southwest Forestry University > 2020 > 40(4): 94-104. > DOI: 10.11929/j.swfu.201902056

Zhexiu Yu, Pei Xu, Weixue Luo, Chao Zhang. A Study on the Suspended Sediment Concentration in Dianchi Lake Using HJ-1A Hyperspectral Data[J]. Journal of Southwest Forestry University, 2020, 40(4): 94-104. DOI: 10.11929/j.swfu.201902056

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A Study on the Suspended Sediment Concentration in Dianchi Lake Using HJ-1A Hyperspectral Data

1.
College of Forestry, Southwest Forestry University, Kunming Yunnan 650233, China
2.
College of Forestry, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China

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Received Date: February 13, 2019
Revised Date: December 18, 2019
Available Online: February 03, 2020
Published Date: June 30, 2020

Graphical Abstract

Abstract

Abstract

Taking the suspended sediment in Dianchi Lake of Yunnan Province as the research object, the sample sites were recorded by handheld GPS devices, the water samples were collected, and its suspended sediment concentration was measured by filtration and drying method. The estimation model of suspended sediment content was established by hyperspectral data based on HJ-1A HSI images. The results showed that there was a reflecting peak near 470 nm on spectral curves of Dianchi Lake, which is different from case II water in plain area. The different reflectance performance of visible and near infrared bands in different concentration of suspended sediment. The partial features of the original spectrum could be highlighted by spectral transformation. The correlation could be effectively improved by the variables of dual-band combination. The best estimation model of suspended sediment concentration was the multivariate stepwise regression model based on reciprocal transformation, and R², RMSE and RE were respectively 0.435, 10.402 mg/L and 27.601%.
- Dianchi Lake,
- hyperspectral spectral,
- suspended sediment,
- remote sensing,
- estimation model

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