基于HJ衛(wèi)星的近岸Ⅱ類水體葉綠素a濃度定量遙感反演研究
——以灤河口北部海域?yàn)槔?/h1>
2017-04-14 09:16:58羅建美霍永偉韓曉慶
海洋學(xué)報(bào) 2017年4期
羅建美，霍永偉，韓曉慶*
(1. 河北地質(zhì)大學(xué) 土地資源與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，河北 石家莊 050031；2. 中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所 農(nóng)業(yè)資源研究中心 中國(guó)科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 石家莊 050022； 3. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；4. 河北省國(guó)土資源利用規(guī)劃院，河北 石家莊 050051)
基于HJ衛(wèi)星的近岸Ⅱ類水體葉綠素a濃度定量遙感反演研究
——以灤河口北部海域?yàn)槔?/p>
羅建美1，2，3，霍永偉4，韓曉慶4*
(1. 河北地質(zhì)大學(xué) 土地資源與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，河北 石家莊 050031；2. 中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所 農(nóng)業(yè)資源研究中心 中國(guó)科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 石家莊 050022； 3. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；4. 河北省國(guó)土資源利用規(guī)劃院，河北 石家莊 050051)
為驗(yàn)證環(huán)境衛(wèi)星影像在近岸Ⅱ類水體中葉綠素a濃度反演的適宜性，獲得適合灤河口北部近岸海域的葉綠素a濃度的高精度反演算法，基于HJ-1A CCD2影像數(shù)據(jù)和現(xiàn)場(chǎng)同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建、驗(yàn)證并確立適合研究區(qū)葉綠素a濃度反演模型。結(jié)果表明：HJ-1A CCD2衛(wèi)星可用于水文情況較復(fù)雜的近岸Ⅱ類水體葉綠素a濃度的反演研究；最佳波段組合(B3/B1)構(gòu)建的倒數(shù)模型，可反演葉綠素a濃度。結(jié)果顯示葉綠素a濃度整體由近岸向內(nèi)海方向逐漸減小，自北向南逐漸降低，并在河口處形成向外海突出的高值區(qū)；葉綠素a濃度最大值出現(xiàn)在金山嘴南側(cè)，為25.0 μg/L。離岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在灤河口以東約13.2 km處，僅4.6 μg/L；近岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在灤河口附近，約為11.0 μg/L。該研究可為相關(guān)研究提供技術(shù)參考，研究成果可為當(dāng)?shù)卣茖W(xué)管理海洋環(huán)境、制定海洋政策提供決策依據(jù)，為該海域可持續(xù)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。
HJ 衛(wèi)星；灤河口北部；葉綠素a濃度；模型；反演
1 引言
葉綠素a是浮游植物、藻類植物中最豐富的色素，是浮游生物體的重要組成成分之一，其濃度的高低與該水體中藻類的種類和數(shù)量密切相關(guān)，是表征水體富營(yíng)養(yǎng)化狀況的主要指標(biāo)，也是水體富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)的重要參數(shù)，更是研究全球碳循環(huán)的主要手段之一。因此國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了深入研究，目前葉綠素a濃度的計(jì)算方法主要有經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法[1—8]、半分析半經(jīng)驗(yàn)方法[9—13]和解析模型方法[14—20]3類。上述3種方法各有利弊，與后兩種方法相比，經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法針對(duì)某一特定區(qū)域具有較好的適用性，可較好的反演特定區(qū)域的葉綠素a濃度，便于建立業(yè)務(wù)化應(yīng)用的葉綠素a濃度提取模型，在實(shí)際應(yīng)用中具有較大優(yōu)勢(shì)。
與常規(guī)監(jiān)測(cè)方法相比，基于遙感的葉綠素a濃度監(jiān)測(cè)具有大尺度、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用CZCS、OCTS、OCM、SeaWiFS、MODIS、MERIS、Landsat TM、Hyperion等國(guó)外多光譜、高光譜衛(wèi)星影像進(jìn)行了大量研究，成果較為突出[21—41]。應(yīng)用國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星進(jìn)行葉綠素a濃度的研究起步較晚，但近幾年隨著我國(guó)衛(wèi)星迅速發(fā)展，傳感器觀測(cè)波段及觀測(cè)精度較以往有了很大幅度提高，國(guó)內(nèi)學(xué)者利用國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星，如HY-1A/B、CBERS、GF-1、HJ-1A/B CCD、HJ-1A HIS等，針對(duì)葉綠素a的反演進(jìn)行了大量研究，取得了諸多富有成效的研究成果[42—52]。其中，HJ系列衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)因其分辨率較高(30 m)、涵蓋常用波段(可見(jiàn)光及近紅外等4個(gè)波段)、對(duì)地刈幅寬(360 km)、重訪周期短(4 d)、可免費(fèi)獲取等特點(diǎn)，在葉綠素a濃度反演中具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。但在應(yīng)用范圍方面，HJ衛(wèi)星應(yīng)用于內(nèi)陸封閉水體較多[41,52—60]，應(yīng)用于開(kāi)放海域的Ⅰ類水體較少，應(yīng)用于水質(zhì)條件復(fù)雜的近岸Ⅱ類水體則較少[61—64]。這是由于近岸Ⅱ類水體既受海水?dāng)y帶浮游植物、懸浮物、溶解有機(jī)物等影響，又受入海河流攜帶陸源懸浮泥沙、黃色物質(zhì)等影響，各組分之間彼此混合、交互作用。利用遙感影像反演Ⅱ類水體葉綠素濃度，受海水中上述物質(zhì)影響，使得適用于大洋Ⅰ類水體的經(jīng)驗(yàn)公式基本不適用于近岸Ⅱ類水體。即使同為Ⅱ類水體，因水質(zhì)組分及光譜特征差別較大，其反演算法也隨時(shí)空不同存在較大區(qū)別，建立更大尺度的普適性反演算法具有一定困難，但針對(duì)較小尺度建立的反演模型，在特定區(qū)域其反演精度卻比較精準(zhǔn)，尤其是結(jié)合衛(wèi)星過(guò)境時(shí)的水質(zhì)同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，其反演結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度則更高[16, 51, 58, 61]。
本研究以灤河口北部近岸Ⅱ類海域?yàn)檠芯繀^(qū)，選取2014年HJ衛(wèi)星遙感影像的適當(dāng)波段組合，基于SPSS軟件構(gòu)建葉綠素a濃度估算模型，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性和適宜性，以期獲得適合研究區(qū)葉綠素a濃度的高精度反演算法，為國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星在近岸海域水質(zhì)遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)等方面的應(yīng)用提供案例支持。研究方法和過(guò)程可為同類研究提供技術(shù)參考，研究成果可為當(dāng)?shù)卣茖W(xué)管理海洋環(huán)境、制定海洋政策提供決策依據(jù)，為該海域可持續(xù)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。
2 研究區(qū)域
研究區(qū)位于河北省秦皇島市昌黎縣，灤河口以北、金山嘴以南近海海域，介于39.4°～39.8°N、119.3°～119.7°E之間，面積約800 km2，平均水深7 m。屬半濕潤(rùn)大陸性氣候，年均溫11℃，年均降水量712 mm，入海水系主要有灤河、七里海、大蒲河及北側(cè)的洋河、戴河等。大量懸浮泥沙、溶解物、生活污水及沿海養(yǎng)殖池塘排水隨徑流入海，成分復(fù)雜，其中，水體中溶解氧(DO)6.3～8.6 mg/L，pH(酸堿值)8.0～8.1，鹽度28.9～31.1，油類52.7～127.0 μg/L，水溫15.0～20.3℃，透明度0.8～1.8 m，化學(xué)需氧量(COD)1.0～1.6 mg/L，水質(zhì)指標(biāo)符合國(guó)家Ⅱ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。本研究實(shí)測(cè)采樣點(diǎn)共24個(gè)，呈4列南北向分布(圖1)。
3 研究數(shù)據(jù)及處理
本研究主要采用HJ衛(wèi)星遙感影像及同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，基于ENVI、ArcGIS、SPSS等軟件平臺(tái)，將遙感影像進(jìn)行幾何校正、大氣校正等預(yù)處理，通過(guò)分析不同波段與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，選取適合研究區(qū)的波段組合構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，并檢驗(yàn)其準(zhǔn)確性，最后利用數(shù)據(jù)模型計(jì)算研究區(qū)葉綠素a濃度情況。研究技術(shù)路線見(jiàn)圖2。
3.1 遙感影像數(shù)據(jù)及處理
3.1.1 影像數(shù)據(jù)
本研究采用HJ-1A CCD2的影像數(shù)據(jù)，景號(hào)為453-68，成像時(shí)間為2014年5月22日01時(shí)41分03秒(格林威治時(shí)間)，分辨率是30 m，研究區(qū)無(wú)云，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心網(wǎng)站。
參考影像為兩景經(jīng)過(guò)幾何精校正的Landsat5-TM影像，景號(hào)分別為121-032、121-033，成像時(shí)間分別是2010年9月27日、2010年9月11日，分辨率均為30 m，研究區(qū)無(wú)云。為便于后期處理，已將這兩景影像進(jìn)行鑲嵌處理。參考影像為西安80 坐標(biāo)系，6 度分帶20 N帶，Gauss Kruger投影，IAG75 橢球體。
3.1.2 影像處理
(1)輻射定標(biāo)
為實(shí)現(xiàn)定量研究，需建立遙感傳感器的數(shù)字量化輸出值DN與其所對(duì)應(yīng)視場(chǎng)中輻射亮度值之間的定量關(guān)系，即對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)。
L=DN/g+L0，
(1)
式中，L為輻射亮度值，單位是W/(m2·sr·μm)，DN為影像的數(shù)字量化值，g為絕對(duì)定標(biāo)系數(shù)增益，單位是W-1·m2·sr·μm，L0為偏移值，單位是W/(m·sr·μm)。
在ENVI 5.1中，利用針對(duì)環(huán)境衛(wèi)星影像使用IDL語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的Envi_hj1a1b_tools工具，通過(guò)讀取頭文件信息，進(jìn)行輻射定標(biāo)、圖層疊加等操作。
(2)影像裁剪
由于環(huán)境星的成像幅面為360 km，遠(yuǎn)超出研究所需范圍，為減小處理數(shù)據(jù)量，利用Subset Data from ROI模塊裁剪出研究區(qū)范圍，以便后期數(shù)據(jù)處理。在裁剪時(shí)保留一部分陸地，利于幾何校正尋找同名地物點(diǎn)操作。
圖1 研究區(qū)范圍示意圖和采樣點(diǎn)位置Fig.1 The study area and the sampling positions
圖2 研究技術(shù)路線圖Fig.2 The technology roadmap of the study
(3)幾何校正
利用ENVI的流程化模塊進(jìn)行幾何校正，該模塊通過(guò)設(shè)置自動(dòng)控制點(diǎn)的匹配方法、過(guò)濾條件、校正波段、控制點(diǎn)個(gè)數(shù)等條件，通過(guò)選取具有相同波段信息的影像圖層，軟件可以自動(dòng)尋找同名地物點(diǎn)，最后只需刪除或修改自動(dòng)生成的控制點(diǎn)即可。本研究設(shè)置匹配方法為Cross Correlation，最小匹配值0.6，匹配模型為Fitting Global Transform，最大允許誤差數(shù)為1，搜索窗口為200，匹配窗口為61，匹配波段均為紅色波段，重采樣方法為最近鄰法，以最大程度減少光譜信息損失，最終校正結(jié)果的總誤差控制在0.3個(gè)像元內(nèi)。
(4)大氣校正
常用的大氣校正模型有暗黑像元模型[41,65]、6S模型[19,28,33,59]、FLAASH模型[13,48,52,54,56,58,62-63,66]等，根據(jù)韓曉慶等[67]的研究，在海岸帶地區(qū)FLAASH模型的校正精度要優(yōu)于其他兩種模型，杜挺等[53]的研究也證實(shí)了這一結(jié)果，因此本研究選用FLAASH模型進(jìn)行大氣校正，各輸入?yún)?shù)見(jiàn)表1。
表1 FLAASH大氣校正模型輸入?yún)?shù)表
(5)海陸分離
采用ENVI的Feature Extraction(面向?qū)ο蠓诸?，?jiǎn)稱FE)模塊進(jìn)行海陸分離操作，自動(dòng)提取研究區(qū)海域[68]。該模塊通過(guò)集合臨近像元識(shí)別感興趣的光譜要素，利用遙感影像數(shù)據(jù)的空間、紋理和光譜信息進(jìn)行分割和分類的特點(diǎn)，設(shè)置分割及合并閾值生成一個(gè)分割圖像，并輸出矢量等多種格式。與手工提取、監(jiān)督分類或NDWI等模型提取海域相比，該方法不但可以有效提高信息提取效率，避免人機(jī)交互提取時(shí)產(chǎn)生的人為誤差、監(jiān)督分類因樣本不典型造成分類結(jié)果的偏差及NDWI等模型因地物復(fù)雜導(dǎo)致提取信息不準(zhǔn)確等問(wèn)題，而且可以隨時(shí)預(yù)覽處理效果，如果不符合要求，只需簡(jiǎn)單調(diào)整閾值重新預(yù)覽，直至得到滿意的結(jié)果，節(jié)省了數(shù)據(jù)處理時(shí)間和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間。該方法尤其適用于地物影像特征變化不大，地物邊界相對(duì)明顯的區(qū)域。本研究設(shè)置的分割閾值為45，合并閾值為95。
3.2 同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及處理
3.2.1 同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)
研究區(qū)為海域，與內(nèi)陸水體相比，海水的周期性運(yùn)動(dòng)使得海水中的物質(zhì)交換更加頻繁，隨海水運(yùn)移的速度更快，海域反演要求影像成像時(shí)間與數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔更短。為使研究結(jié)果真實(shí)可信，減少延時(shí)誤差，本研究現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2014 年5 月22 日9 時(shí)至12 時(shí)，與環(huán)境衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間基本保持一致。數(shù)據(jù)采集當(dāng)天晴朗無(wú)云，風(fēng)速2.1 m/s，風(fēng)向ENE，波浪較小。
3.2.2 數(shù)據(jù)處理
同步采樣點(diǎn)共24 個(gè)，使用5 L的卡蓋式采水器采集表層海水水樣，深度為0.5 m，每個(gè)采樣點(diǎn)取3 個(gè)樣品，在實(shí)驗(yàn)室中分別測(cè)定3個(gè)樣品后，取其均值為該采樣點(diǎn)的葉綠素濃度，并用GPS同步測(cè)量樣點(diǎn)經(jīng)緯度。
在實(shí)驗(yàn)室采用分光光度法測(cè)定海水中的葉綠素a濃度。使用玻璃纖維濾膜(Whatman GF/C，47 mm)過(guò)濾海水樣品，然后放入貝賽離心管，加入濃度為90% 的丙酮溶液，搖勻后放置冰箱儲(chǔ)存24 h，溫度為4℃。此后，將該樣品放入離心機(jī)，速度設(shè)定為4 000 r/min，離心時(shí)間為10 min。以濃度為90% 的丙酮溶液作參比，使用分光光度計(jì)分別在750 nm、664 nm、647 nm、630 nm波長(zhǎng)處測(cè)定吸光值。按公式(2)計(jì)算得出樣品中葉綠素a濃度：
ρChla=[11.85×(E664-E750)-1.54×
(2)
式中，ρChla為樣品中葉綠素a濃度，單位為μg/L；E664、E750、E647、E630分別為664nm、750nm、647nm、630nm波長(zhǎng)處測(cè)定吸光值；ν為樣品中提取液體積，單位為mL；V為海水樣品實(shí)際用量，單位為L(zhǎng)；L為測(cè)定池光程，單位為cm。
研究樣品測(cè)定葉綠素a濃度范圍6.9～16.3 μg/L。
3.3 葉綠素反演
利用準(zhǔn)同步HJ-1A CCD2和實(shí)測(cè)葉綠素a濃度數(shù)據(jù)，分析得出與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相關(guān)性最大的波段組合，建立葉綠素a濃度反演模型，并對(duì)模型精度進(jìn)行對(duì)比分析。根據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)[51]，將野外實(shí)測(cè)24 個(gè)樣點(diǎn)分為兩組，其中2/3(16 個(gè))樣點(diǎn)用于模型反演，1/3(8 個(gè))樣點(diǎn)用于驗(yàn)證模型。
3.3.1 相關(guān)分析
利用SPSS 20計(jì)算各波段與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果表明B3(紅色)波段與葉綠素a濃度的相關(guān)性最高，達(dá)到0.568，置信度為0.043，表明為在置信度(雙側(cè))為0.05時(shí)，二者顯著相關(guān)。B2(綠色)波段，相關(guān)系數(shù)為0.437，B1(藍(lán)色)波段為0.347，B4(近紅外)波段為0.311(表2)。
表2 各波段反射率與葉綠素a濃度實(shí)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系
注：*為在置信度(雙側(cè))為0.05時(shí)，相關(guān)性是顯著的。
部分學(xué)者研究成果表明，波段比值在一定程度上能進(jìn)一步消除大氣對(duì)電磁波傳輸信號(hào)的影響[69]，因此，本研究進(jìn)一步嘗試采用不同波段比值與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度進(jìn)行相關(guān)分析，以便得出與研究區(qū)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)最吻合的波段組合。
在ENVI中，利用Band Math功能分別對(duì)影像的4 個(gè)波段進(jìn)行比值運(yùn)算，計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度值進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果顯示B3/B1波段比值與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度相關(guān)性最高，為0.720，置信度為0.006，表明在置信度(雙側(cè))為0.01時(shí)，二者顯著相關(guān)(表3)，這雖與陳莉瓊等[16]利用HJ衛(wèi)星反演葉綠素時(shí)的結(jié)論相似，但與其他學(xué)者常用的藍(lán)、綠波段比值及紅、近紅外波段組合反演水體葉綠素的算法有所不同[56,61—62]。為此，本研究進(jìn)一步分析反射率影像的光譜曲線特征，發(fā)現(xiàn)除個(gè)別點(diǎn)外，大部分反演點(diǎn)B1(藍(lán)波段)的反射率值最高，B2(綠波段)、B3(紅波段)、B4(近紅外波段)的反射率值依次降低(圖3)，并非如一般海水中，B2(綠波段)反射率最高，B1(藍(lán)波段)、B2(綠波段)、B4(近紅外波段)反射率值較低。這可能由于研究區(qū)水體受石油污染(52.7～127.0 μg/L，平均85.1 μg/L)，水體的影像特征發(fā)生變化，導(dǎo)致研究區(qū)葉綠素反演波段與常規(guī)反演波段不同，但該波段組合的反演結(jié)果較之其他組合更能準(zhǔn)確反應(yīng)研究區(qū)葉綠素特征。
表3 各波段組合反射率比值與葉綠素a濃度實(shí)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系
續(xù)表3
注：**為在置信度(雙側(cè))為0.01時(shí)，相關(guān)性是顯著的。
圖3 反演點(diǎn)反射率光譜特征Fig.3 The spectral characteristics of reflectivity in inverse points
3.3.2 數(shù)據(jù)建模及精度評(píng)價(jià)
在SPSS中，以B3/B1為自變量，以實(shí)測(cè)葉綠素a濃度為因變量，選擇線性模型等10種常用的曲線模型，構(gòu)建波段與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度之間的函數(shù)關(guān)系式(表4)。
表4 葉綠素a濃度反演模型及估值對(duì)比
續(xù)表4
為選取最佳模型，計(jì)算了各模型的相關(guān)系數(shù)(r2)、均方根誤差(RMSE)及相對(duì)誤差(RE)，對(duì)比結(jié)果下：二次曲線模型和三次曲線模型的Sig.值均大于0.01，表明上述兩個(gè)模型的模擬結(jié)果在置信度(雙側(cè))為0.01時(shí)，與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度不顯著相關(guān)，因此不采用上述兩個(gè)模型；其余8個(gè)模型的Sig.值均小于0.01，表明在置信度(雙側(cè))為0.01時(shí)，模型計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度顯著相關(guān)。其中，線性模型、復(fù)合模型、成長(zhǎng)模型、指數(shù)模型的Sig.值與其余4個(gè)模型相比較大，且r2較小，表明相關(guān)度比其他4個(gè)模型低，故不采用上述4個(gè)模型；在剩余的4個(gè)模型中，冪指數(shù)模型與S曲線模型的RMSE值分別為2.877 μg/L、2.853 μg/L，RE比例分別為18.536%、18.517%，與對(duì)數(shù)模型、倒數(shù)模型相比，誤差較大，不采用上述兩種模型；與對(duì)數(shù)模型相比，倒數(shù)模型的模擬值與葉綠素a濃度實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)更大，RMSE較小，且通過(guò)進(jìn)一步對(duì)比驗(yàn)證點(diǎn)的模擬值與實(shí)測(cè)值，結(jié)果顯示倒數(shù)模型的相關(guān)系數(shù)為0.939 5，對(duì)數(shù)模型為0.884 5(圖4)，表明在10種曲線模型中，倒數(shù)模型能夠較真實(shí)的模擬研究區(qū)葉綠素a濃度實(shí)際情況。因此，選擇倒數(shù)模型作為研究區(qū)海域葉綠素a濃度反演模型。
圖4 倒數(shù)(a)、對(duì)數(shù)(b)模型驗(yàn)證點(diǎn)實(shí)測(cè)值與模擬值比較Fig.4 Comparison in values between measured and estimated by reciprocal(a) and logarithmic(b) models
圖5 葉綠素a濃度反演圖Fig.5 The inversion map of Chl a concentration
4 研究結(jié)果
在ENVI中利用Band Math功能，根據(jù)構(gòu)建的反演模型，計(jì)算得出葉綠素a濃度分布情況(圖5)。
研究結(jié)果呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：葉綠素a濃度由岸向海逐漸減小，自北向南逐漸降低；戴河口的葉綠素a濃度等值線較密，且與洋河共同形成突入海中的葉綠素a濃度高值區(qū)；大蒲河口葉綠素a濃度呈長(zhǎng)條狀突入海中；七里海入?？谔卣鞑幻黠@；灤河口形成錐形葉綠素高值區(qū)。戴河、洋河、大蒲河由于入海水量較大，突入海中的葉綠素a濃度呈盾型，該特征以大蒲河口最為明顯，呈長(zhǎng)條狀突入海中，這是由于河流沖淡水帶來(lái)上游大量的營(yíng)養(yǎng)鹽，在河口外形成突出的高營(yíng)養(yǎng)鹽區(qū)域，便于藻類生長(zhǎng)；灤河入海水量較少，突入海中的葉綠素a濃度呈錐型；七里海內(nèi)水體隨潮水漲落而進(jìn)出河口，水體與中葉綠素a濃度與外側(cè)海水差別不大，河口處葉綠素a濃度特征不明顯。
葉綠素a濃度最大值出現(xiàn)在金山嘴南側(cè)，高達(dá)25.0 μg/L，因?yàn)樵搮^(qū)域自北向南的沿岸流，在金山嘴以南形成波影區(qū)，波速較緩，海水中的葉綠素不易擴(kuò)散，形成富集，加之戴河的沖淡水帶來(lái)部分營(yíng)養(yǎng)成分，利于藻類穩(wěn)定生長(zhǎng)；離岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在灤河口以東約13.2 km處，僅4.6 μg/L。近岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在南側(cè)灤河口附近，約11.0 μg/L左右。由于自21世紀(jì)初以來(lái)，灤河入海水量逐漸減少，入海營(yíng)養(yǎng)鹽含量降低，葉綠素a濃度隨之減小。自北向南的沿岸流在此處達(dá)灣頂，流速較大，大量葉綠素a被沖刷到下游地區(qū)——灤河口西南側(cè)富集，也部分造成了灤河口北側(cè)葉綠素a較低；此外，研究區(qū)東側(cè)海域有一條寬度約3 km、葉綠素a濃度明顯高于左右兩側(cè)海域的縱向條帶，這是由于HJ-1A CCD2衛(wèi)星影像存在部分條帶和噪聲，在背景均一的地物如水體等位置，條帶現(xiàn)象更加明顯，導(dǎo)致反演結(jié)果出現(xiàn)部分異常。
5 結(jié)論
本文利用HJ-1A CCD2衛(wèi)星的30 m空間分辨率多光譜影像，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，在灤河口北部海域開(kāi)展葉綠素a濃度反演研究，主要結(jié)論如下：
(1)通過(guò)與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度進(jìn)行相關(guān)分析，確定(B3/B1)為反演研究區(qū)最佳波段組合，并根據(jù)該波段組合構(gòu)建倒數(shù)模型，可用于反演葉綠素a濃度。
(2)葉綠素a濃度整體呈由岸向海逐漸減小、自北向南逐漸降低的特征，且在河口處形成向外海突出的高值區(qū)。
(3)葉綠素a濃度最大值出現(xiàn)在金山嘴南側(cè)，為25.0 μg/L。離岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在灤河口以東約13.2 km處，僅4.6 μg/L；近岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在灤河口附近，約11.0 μg/L左右。
(4)研究結(jié)果證明HJ-1A CCD2衛(wèi)星可用于反演水文情況較復(fù)雜的沿海區(qū)域葉綠素a濃度反演研究，但影像本身的條帶噪聲導(dǎo)致反演結(jié)果出現(xiàn)部分異常。
(5)本研究雖取得一定成果，但由于Ⅱ類水體光學(xué)特性的復(fù)雜性，不僅受浮游植物影響，還受其他物質(zhì)如懸浮物、黃色物質(zhì)等有色溶解有機(jī)物的影響。在下一步工作中，還要充分考慮上述物質(zhì)對(duì)葉綠素濃度反演的影響，進(jìn)一步分析波段組合，并修正模型參數(shù)，以提高模型的普適性和反演精度。
致謝：本研究衛(wèi)星影像由中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供，同步數(shù)據(jù)由國(guó)家海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心同志指導(dǎo)測(cè)定，各位審稿專家為本文提出諸多建設(shè)性的意見(jiàn)和建議，在此一并致謝!
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Inversion of chlorophyllaconcentration in offshore Ⅱ waters using HJ satellite data——Example in the north of the Luanhe Delta
Luo Jianmei1，2，3， Huo Yongwei4， Han Xiaoqing4
(1.CollegeofLandResourcesandRural-UrbanPlanning，HebeiGEOUniversity，Shijiazhuang050031，China; 2.KeyLaboratoryofAgriculturalWaterResources，CenterforAgriculturalResourcesResearch，InstituteofGeneticsandDevelopmentalBiology，ChineseAcademyofSciences，Shijiazhuang050022，China; 3.UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100049，China；4.HebeiUtilizationandPlanningInstituteofLandResources，Shijiazhuang050051，China)
In order to verify the suitability of environmental satellite images being used to conduct concentration inversion of chlorophylla(Chla) in nearshore Ⅱ waters， and to obtain the inversion algorithm in the north nearshore water areas of Luanhe River， several inversion models of Chlaconcentration were established based on the HJ-1A CCD2 images and synchronous measurement data. By comparing the simulated results with the validation data， the most prosperity model to simulate Chlaconcentration for study area was selected. The results show that HJ-1A CCD2 images are effective enough to inverse the Chlaconcentration of nearshore Ⅱ waters under the complex hydrological situation. We therefore built the reciprocal model by B3/B1 which was the optimal band combination for the study area. Inversion results show that the Chlaconcentration gradually decreases from the nearshore to the inner sea， and the same is true from the north to the south， thus forming a high nutrient area to the sea outside the estuary. The maximum value of 25.0 μg/L occurs in the south of Jinshanzui， the minimum value of 4.6 μg/L in offshore areas occurs at about 13.2 km east of the Luanhe Delta， while the minimum value of 11.0 μg/L in nearshore areas occurs nearby the Luanhe Delta. The methods and processes analysis in this study can be used as references for the similar researches. In addition， this study can provide decision-making references for the local government to manage marine environment and formulate related policies， and the important supporting data for the sustainable development in this area．
HJ satellite；the north of the Luanhe Delta；chlorophyllaconcentration；model；inversion
10.3969/j.issn.0253-4193.2017.04.012
2016-06-02；
2016-08-06。
河北省科技計(jì)劃項(xiàng)目(15273302D)。
羅建美(1978—)，女，山西省大同市人，副教授，主要從事資源環(huán)境與城鄉(xiāng)規(guī)劃管理研究。E-mail：jm3003@126.com
*通信作者：韓曉慶(1981—)，男，工程師，主要從事基于遙感的環(huán)境演變研究。E-mail：xqhan312@126.com
X87
A
0253-4193(2017)04-0117-13
羅建美，霍永偉，韓曉慶. 基于HJ衛(wèi)星的近岸Ⅱ類水體葉綠素a濃度定量遙感反演研究——以灤河口北部海域?yàn)槔齕J].海洋學(xué)報(bào)，2017，39(4)：117—129，
Luo Jianmei， Huo Yongwei， Han Xiaoqing. Inversion of chlorophyllaconcentration in offshore Ⅱ waters using HJ satellite data——Example in the north of the Luanhe Delta[J]. Haiyang Xuebao，2017，39(4)：117—129， doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2017.04.012
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羅建美，霍永偉，韓曉慶*
(1. 河北地質(zhì)大學(xué) 土地資源與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，河北 石家莊 050031；2. 中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所 農(nóng)業(yè)資源研究中心 中國(guó)科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 石家莊 050022； 3. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；4. 河北省國(guó)土資源利用規(guī)劃院，河北 石家莊 050051)
基于HJ衛(wèi)星的近岸Ⅱ類水體葉綠素a濃度定量遙感反演研究
——以灤河口北部海域?yàn)槔?/p>
羅建美1，2，3，霍永偉4，韓曉慶4*
(1. 河北地質(zhì)大學(xué) 土地資源與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，河北 石家莊 050031；2. 中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所 農(nóng)業(yè)資源研究中心 中國(guó)科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河北 石家莊 050022； 3. 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；4. 河北省國(guó)土資源利用規(guī)劃院，河北 石家莊 050051)
為驗(yàn)證環(huán)境衛(wèi)星影像在近岸Ⅱ類水體中葉綠素a濃度反演的適宜性，獲得適合灤河口北部近岸海域的葉綠素a濃度的高精度反演算法，基于HJ-1A CCD2影像數(shù)據(jù)和現(xiàn)場(chǎng)同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建、驗(yàn)證并確立適合研究區(qū)葉綠素a濃度反演模型。結(jié)果表明：HJ-1A CCD2衛(wèi)星可用于水文情況較復(fù)雜的近岸Ⅱ類水體葉綠素a濃度的反演研究；最佳波段組合(B3/B1)構(gòu)建的倒數(shù)模型，可反演葉綠素a濃度。結(jié)果顯示葉綠素a濃度整體由近岸向內(nèi)海方向逐漸減小，自北向南逐漸降低，并在河口處形成向外海突出的高值區(qū)；葉綠素a濃度最大值出現(xiàn)在金山嘴南側(cè)，為25.0 μg/L。離岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在灤河口以東約13.2 km處，僅4.6 μg/L；近岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在灤河口附近，約為11.0 μg/L。該研究可為相關(guān)研究提供技術(shù)參考，研究成果可為當(dāng)?shù)卣茖W(xué)管理海洋環(huán)境、制定海洋政策提供決策依據(jù)，為該海域可持續(xù)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。
HJ 衛(wèi)星；灤河口北部；葉綠素a濃度；模型；反演
1 引言
葉綠素a是浮游植物、藻類植物中最豐富的色素，是浮游生物體的重要組成成分之一，其濃度的高低與該水體中藻類的種類和數(shù)量密切相關(guān)，是表征水體富營(yíng)養(yǎng)化狀況的主要指標(biāo)，也是水體富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)的重要參數(shù)，更是研究全球碳循環(huán)的主要手段之一。因此國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了深入研究，目前葉綠素a濃度的計(jì)算方法主要有經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法[1—8]、半分析半經(jīng)驗(yàn)方法[9—13]和解析模型方法[14—20]3類。上述3種方法各有利弊，與后兩種方法相比，經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法針對(duì)某一特定區(qū)域具有較好的適用性，可較好的反演特定區(qū)域的葉綠素a濃度，便于建立業(yè)務(wù)化應(yīng)用的葉綠素a濃度提取模型，在實(shí)際應(yīng)用中具有較大優(yōu)勢(shì)。
與常規(guī)監(jiān)測(cè)方法相比，基于遙感的葉綠素a濃度監(jiān)測(cè)具有大尺度、實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的優(yōu)勢(shì)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用CZCS、OCTS、OCM、SeaWiFS、MODIS、MERIS、Landsat TM、Hyperion等國(guó)外多光譜、高光譜衛(wèi)星影像進(jìn)行了大量研究，成果較為突出[21—41]。應(yīng)用國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星進(jìn)行葉綠素a濃度的研究起步較晚，但近幾年隨著我國(guó)衛(wèi)星迅速發(fā)展，傳感器觀測(cè)波段及觀測(cè)精度較以往有了很大幅度提高，國(guó)內(nèi)學(xué)者利用國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星，如HY-1A/B、CBERS、GF-1、HJ-1A/B CCD、HJ-1A HIS等，針對(duì)葉綠素a的反演進(jìn)行了大量研究，取得了諸多富有成效的研究成果[42—52]。其中，HJ系列衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)因其分辨率較高(30 m)、涵蓋常用波段(可見(jiàn)光及近紅外等4個(gè)波段)、對(duì)地刈幅寬(360 km)、重訪周期短(4 d)、可免費(fèi)獲取等特點(diǎn)，在葉綠素a濃度反演中具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。但在應(yīng)用范圍方面，HJ衛(wèi)星應(yīng)用于內(nèi)陸封閉水體較多[41,52—60]，應(yīng)用于開(kāi)放海域的Ⅰ類水體較少，應(yīng)用于水質(zhì)條件復(fù)雜的近岸Ⅱ類水體則較少[61—64]。這是由于近岸Ⅱ類水體既受海水?dāng)y帶浮游植物、懸浮物、溶解有機(jī)物等影響，又受入海河流攜帶陸源懸浮泥沙、黃色物質(zhì)等影響，各組分之間彼此混合、交互作用。利用遙感影像反演Ⅱ類水體葉綠素濃度，受海水中上述物質(zhì)影響，使得適用于大洋Ⅰ類水體的經(jīng)驗(yàn)公式基本不適用于近岸Ⅱ類水體。即使同為Ⅱ類水體，因水質(zhì)組分及光譜特征差別較大，其反演算法也隨時(shí)空不同存在較大區(qū)別，建立更大尺度的普適性反演算法具有一定困難，但針對(duì)較小尺度建立的反演模型，在特定區(qū)域其反演精度卻比較精準(zhǔn)，尤其是結(jié)合衛(wèi)星過(guò)境時(shí)的水質(zhì)同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，其反演結(jié)果的準(zhǔn)確性和可信度則更高[16, 51, 58, 61]。
本研究以灤河口北部近岸Ⅱ類海域?yàn)檠芯繀^(qū)，選取2014年HJ衛(wèi)星遙感影像的適當(dāng)波段組合，基于SPSS軟件構(gòu)建葉綠素a濃度估算模型，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，評(píng)價(jià)模型的準(zhǔn)確性和適宜性，以期獲得適合研究區(qū)葉綠素a濃度的高精度反演算法，為國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星在近岸海域水質(zhì)遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)等方面的應(yīng)用提供案例支持。研究方法和過(guò)程可為同類研究提供技術(shù)參考，研究成果可為當(dāng)?shù)卣茖W(xué)管理海洋環(huán)境、制定海洋政策提供決策依據(jù)，為該海域可持續(xù)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。
2 研究區(qū)域
研究區(qū)位于河北省秦皇島市昌黎縣，灤河口以北、金山嘴以南近海海域，介于39.4°～39.8°N、119.3°～119.7°E之間，面積約800 km2，平均水深7 m。屬半濕潤(rùn)大陸性氣候，年均溫11℃，年均降水量712 mm，入海水系主要有灤河、七里海、大蒲河及北側(cè)的洋河、戴河等。大量懸浮泥沙、溶解物、生活污水及沿海養(yǎng)殖池塘排水隨徑流入海，成分復(fù)雜，其中，水體中溶解氧(DO)6.3～8.6 mg/L，pH(酸堿值)8.0～8.1，鹽度28.9～31.1，油類52.7～127.0 μg/L，水溫15.0～20.3℃，透明度0.8～1.8 m，化學(xué)需氧量(COD)1.0～1.6 mg/L，水質(zhì)指標(biāo)符合國(guó)家Ⅱ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)。本研究實(shí)測(cè)采樣點(diǎn)共24個(gè)，呈4列南北向分布(圖1)。
3 研究數(shù)據(jù)及處理
本研究主要采用HJ衛(wèi)星遙感影像及同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，基于ENVI、ArcGIS、SPSS等軟件平臺(tái)，將遙感影像進(jìn)行幾何校正、大氣校正等預(yù)處理，通過(guò)分析不同波段與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，選取適合研究區(qū)的波段組合構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，并檢驗(yàn)其準(zhǔn)確性，最后利用數(shù)據(jù)模型計(jì)算研究區(qū)葉綠素a濃度情況。研究技術(shù)路線見(jiàn)圖2。
3.1 遙感影像數(shù)據(jù)及處理
3.1.1 影像數(shù)據(jù)
本研究采用HJ-1A CCD2的影像數(shù)據(jù)，景號(hào)為453-68，成像時(shí)間為2014年5月22日01時(shí)41分03秒(格林威治時(shí)間)，分辨率是30 m，研究區(qū)無(wú)云，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心網(wǎng)站。
參考影像為兩景經(jīng)過(guò)幾何精校正的Landsat5-TM影像，景號(hào)分別為121-032、121-033，成像時(shí)間分別是2010年9月27日、2010年9月11日，分辨率均為30 m，研究區(qū)無(wú)云。為便于后期處理，已將這兩景影像進(jìn)行鑲嵌處理。參考影像為西安80 坐標(biāo)系，6 度分帶20 N帶，Gauss Kruger投影，IAG75 橢球體。
3.1.2 影像處理
(1)輻射定標(biāo)
為實(shí)現(xiàn)定量研究，需建立遙感傳感器的數(shù)字量化輸出值DN與其所對(duì)應(yīng)視場(chǎng)中輻射亮度值之間的定量關(guān)系，即對(duì)影像進(jìn)行輻射定標(biāo)。
L=DN/g+L0，
(1)
式中，L為輻射亮度值，單位是W/(m2·sr·μm)，DN為影像的數(shù)字量化值，g為絕對(duì)定標(biāo)系數(shù)增益，單位是W-1·m2·sr·μm，L0為偏移值，單位是W/(m·sr·μm)。
在ENVI 5.1中，利用針對(duì)環(huán)境衛(wèi)星影像使用IDL語(yǔ)言開(kāi)發(fā)的Envi_hj1a1b_tools工具，通過(guò)讀取頭文件信息，進(jìn)行輻射定標(biāo)、圖層疊加等操作。
(2)影像裁剪
由于環(huán)境星的成像幅面為360 km，遠(yuǎn)超出研究所需范圍，為減小處理數(shù)據(jù)量，利用Subset Data from ROI模塊裁剪出研究區(qū)范圍，以便后期數(shù)據(jù)處理。在裁剪時(shí)保留一部分陸地，利于幾何校正尋找同名地物點(diǎn)操作。
圖1 研究區(qū)范圍示意圖和采樣點(diǎn)位置Fig.1 The study area and the sampling positions
圖2 研究技術(shù)路線圖Fig.2 The technology roadmap of the study
(3)幾何校正
利用ENVI的流程化模塊進(jìn)行幾何校正，該模塊通過(guò)設(shè)置自動(dòng)控制點(diǎn)的匹配方法、過(guò)濾條件、校正波段、控制點(diǎn)個(gè)數(shù)等條件，通過(guò)選取具有相同波段信息的影像圖層，軟件可以自動(dòng)尋找同名地物點(diǎn)，最后只需刪除或修改自動(dòng)生成的控制點(diǎn)即可。本研究設(shè)置匹配方法為Cross Correlation，最小匹配值0.6，匹配模型為Fitting Global Transform，最大允許誤差數(shù)為1，搜索窗口為200，匹配窗口為61，匹配波段均為紅色波段，重采樣方法為最近鄰法，以最大程度減少光譜信息損失，最終校正結(jié)果的總誤差控制在0.3個(gè)像元內(nèi)。
(4)大氣校正
常用的大氣校正模型有暗黑像元模型[41,65]、6S模型[19,28,33,59]、FLAASH模型[13,48,52,54,56,58,62-63,66]等，根據(jù)韓曉慶等[67]的研究，在海岸帶地區(qū)FLAASH模型的校正精度要優(yōu)于其他兩種模型，杜挺等[53]的研究也證實(shí)了這一結(jié)果，因此本研究選用FLAASH模型進(jìn)行大氣校正，各輸入?yún)?shù)見(jiàn)表1。
表1 FLAASH大氣校正模型輸入?yún)?shù)表
(5)海陸分離
采用ENVI的Feature Extraction(面向?qū)ο蠓诸?，?jiǎn)稱FE)模塊進(jìn)行海陸分離操作，自動(dòng)提取研究區(qū)海域[68]。該模塊通過(guò)集合臨近像元識(shí)別感興趣的光譜要素，利用遙感影像數(shù)據(jù)的空間、紋理和光譜信息進(jìn)行分割和分類的特點(diǎn)，設(shè)置分割及合并閾值生成一個(gè)分割圖像，并輸出矢量等多種格式。與手工提取、監(jiān)督分類或NDWI等模型提取海域相比，該方法不但可以有效提高信息提取效率，避免人機(jī)交互提取時(shí)產(chǎn)生的人為誤差、監(jiān)督分類因樣本不典型造成分類結(jié)果的偏差及NDWI等模型因地物復(fù)雜導(dǎo)致提取信息不準(zhǔn)確等問(wèn)題，而且可以隨時(shí)預(yù)覽處理效果，如果不符合要求，只需簡(jiǎn)單調(diào)整閾值重新預(yù)覽，直至得到滿意的結(jié)果，節(jié)省了數(shù)據(jù)處理時(shí)間和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間。該方法尤其適用于地物影像特征變化不大，地物邊界相對(duì)明顯的區(qū)域。本研究設(shè)置的分割閾值為45，合并閾值為95。
3.2 同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)及處理
3.2.1 同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)
研究區(qū)為海域，與內(nèi)陸水體相比，海水的周期性運(yùn)動(dòng)使得海水中的物質(zhì)交換更加頻繁，隨海水運(yùn)移的速度更快，海域反演要求影像成像時(shí)間與數(shù)據(jù)采集時(shí)間間隔更短。為使研究結(jié)果真實(shí)可信，減少延時(shí)誤差，本研究現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2014 年5 月22 日9 時(shí)至12 時(shí)，與環(huán)境衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間基本保持一致。數(shù)據(jù)采集當(dāng)天晴朗無(wú)云，風(fēng)速2.1 m/s，風(fēng)向ENE，波浪較小。
3.2.2 數(shù)據(jù)處理
同步采樣點(diǎn)共24 個(gè)，使用5 L的卡蓋式采水器采集表層海水水樣，深度為0.5 m，每個(gè)采樣點(diǎn)取3 個(gè)樣品，在實(shí)驗(yàn)室中分別測(cè)定3個(gè)樣品后，取其均值為該采樣點(diǎn)的葉綠素濃度，并用GPS同步測(cè)量樣點(diǎn)經(jīng)緯度。
在實(shí)驗(yàn)室采用分光光度法測(cè)定海水中的葉綠素a濃度。使用玻璃纖維濾膜(Whatman GF/C，47 mm)過(guò)濾海水樣品，然后放入貝賽離心管，加入濃度為90% 的丙酮溶液，搖勻后放置冰箱儲(chǔ)存24 h，溫度為4℃。此后，將該樣品放入離心機(jī)，速度設(shè)定為4 000 r/min，離心時(shí)間為10 min。以濃度為90% 的丙酮溶液作參比，使用分光光度計(jì)分別在750 nm、664 nm、647 nm、630 nm波長(zhǎng)處測(cè)定吸光值。按公式(2)計(jì)算得出樣品中葉綠素a濃度：
ρChla=[11.85×(E664-E750)-1.54×
(2)
式中，ρChla為樣品中葉綠素a濃度，單位為μg/L；E664、E750、E647、E630分別為664nm、750nm、647nm、630nm波長(zhǎng)處測(cè)定吸光值；ν為樣品中提取液體積，單位為mL；V為海水樣品實(shí)際用量，單位為L(zhǎng)；L為測(cè)定池光程，單位為cm。
研究樣品測(cè)定葉綠素a濃度范圍6.9～16.3 μg/L。
3.3 葉綠素反演
利用準(zhǔn)同步HJ-1A CCD2和實(shí)測(cè)葉綠素a濃度數(shù)據(jù)，分析得出與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相關(guān)性最大的波段組合，建立葉綠素a濃度反演模型，并對(duì)模型精度進(jìn)行對(duì)比分析。根據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)[51]，將野外實(shí)測(cè)24 個(gè)樣點(diǎn)分為兩組，其中2/3(16 個(gè))樣點(diǎn)用于模型反演，1/3(8 個(gè))樣點(diǎn)用于驗(yàn)證模型。
3.3.1 相關(guān)分析
利用SPSS 20計(jì)算各波段與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果表明B3(紅色)波段與葉綠素a濃度的相關(guān)性最高，達(dá)到0.568，置信度為0.043，表明為在置信度(雙側(cè))為0.05時(shí)，二者顯著相關(guān)。B2(綠色)波段，相關(guān)系數(shù)為0.437，B1(藍(lán)色)波段為0.347，B4(近紅外)波段為0.311(表2)。
表2 各波段反射率與葉綠素a濃度實(shí)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系
注：*為在置信度(雙側(cè))為0.05時(shí)，相關(guān)性是顯著的。
部分學(xué)者研究成果表明，波段比值在一定程度上能進(jìn)一步消除大氣對(duì)電磁波傳輸信號(hào)的影響[69]，因此，本研究進(jìn)一步嘗試采用不同波段比值與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度進(jìn)行相關(guān)分析，以便得出與研究區(qū)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)最吻合的波段組合。
在ENVI中，利用Band Math功能分別對(duì)影像的4 個(gè)波段進(jìn)行比值運(yùn)算，計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度值進(jìn)行相關(guān)分析，結(jié)果顯示B3/B1波段比值與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度相關(guān)性最高，為0.720，置信度為0.006，表明在置信度(雙側(cè))為0.01時(shí)，二者顯著相關(guān)(表3)，這雖與陳莉瓊等[16]利用HJ衛(wèi)星反演葉綠素時(shí)的結(jié)論相似，但與其他學(xué)者常用的藍(lán)、綠波段比值及紅、近紅外波段組合反演水體葉綠素的算法有所不同[56,61—62]。為此，本研究進(jìn)一步分析反射率影像的光譜曲線特征，發(fā)現(xiàn)除個(gè)別點(diǎn)外，大部分反演點(diǎn)B1(藍(lán)波段)的反射率值最高，B2(綠波段)、B3(紅波段)、B4(近紅外波段)的反射率值依次降低(圖3)，并非如一般海水中，B2(綠波段)反射率最高，B1(藍(lán)波段)、B2(綠波段)、B4(近紅外波段)反射率值較低。這可能由于研究區(qū)水體受石油污染(52.7～127.0 μg/L，平均85.1 μg/L)，水體的影像特征發(fā)生變化，導(dǎo)致研究區(qū)葉綠素反演波段與常規(guī)反演波段不同，但該波段組合的反演結(jié)果較之其他組合更能準(zhǔn)確反應(yīng)研究區(qū)葉綠素特征。
表3 各波段組合反射率比值與葉綠素a濃度實(shí)測(cè)值的相關(guān)關(guān)系
續(xù)表3
注：**為在置信度(雙側(cè))為0.01時(shí)，相關(guān)性是顯著的。
圖3 反演點(diǎn)反射率光譜特征Fig.3 The spectral characteristics of reflectivity in inverse points
3.3.2 數(shù)據(jù)建模及精度評(píng)價(jià)
在SPSS中，以B3/B1為自變量，以實(shí)測(cè)葉綠素a濃度為因變量，選擇線性模型等10種常用的曲線模型，構(gòu)建波段與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度之間的函數(shù)關(guān)系式(表4)。
表4 葉綠素a濃度反演模型及估值對(duì)比
續(xù)表4
為選取最佳模型，計(jì)算了各模型的相關(guān)系數(shù)(r2)、均方根誤差(RMSE)及相對(duì)誤差(RE)，對(duì)比結(jié)果下：二次曲線模型和三次曲線模型的Sig.值均大于0.01，表明上述兩個(gè)模型的模擬結(jié)果在置信度(雙側(cè))為0.01時(shí)，與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度不顯著相關(guān)，因此不采用上述兩個(gè)模型；其余8個(gè)模型的Sig.值均小于0.01，表明在置信度(雙側(cè))為0.01時(shí)，模型計(jì)算結(jié)果與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度顯著相關(guān)。其中，線性模型、復(fù)合模型、成長(zhǎng)模型、指數(shù)模型的Sig.值與其余4個(gè)模型相比較大，且r2較小，表明相關(guān)度比其他4個(gè)模型低，故不采用上述4個(gè)模型；在剩余的4個(gè)模型中，冪指數(shù)模型與S曲線模型的RMSE值分別為2.877 μg/L、2.853 μg/L，RE比例分別為18.536%、18.517%，與對(duì)數(shù)模型、倒數(shù)模型相比，誤差較大，不采用上述兩種模型；與對(duì)數(shù)模型相比，倒數(shù)模型的模擬值與葉綠素a濃度實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)更大，RMSE較小，且通過(guò)進(jìn)一步對(duì)比驗(yàn)證點(diǎn)的模擬值與實(shí)測(cè)值，結(jié)果顯示倒數(shù)模型的相關(guān)系數(shù)為0.939 5，對(duì)數(shù)模型為0.884 5(圖4)，表明在10種曲線模型中，倒數(shù)模型能夠較真實(shí)的模擬研究區(qū)葉綠素a濃度實(shí)際情況。因此，選擇倒數(shù)模型作為研究區(qū)海域葉綠素a濃度反演模型。
圖4 倒數(shù)(a)、對(duì)數(shù)(b)模型驗(yàn)證點(diǎn)實(shí)測(cè)值與模擬值比較Fig.4 Comparison in values between measured and estimated by reciprocal(a) and logarithmic(b) models
圖5 葉綠素a濃度反演圖Fig.5 The inversion map of Chl a concentration
4 研究結(jié)果
在ENVI中利用Band Math功能，根據(jù)構(gòu)建的反演模型，計(jì)算得出葉綠素a濃度分布情況(圖5)。
研究結(jié)果呈現(xiàn)以下特點(diǎn)：葉綠素a濃度由岸向海逐漸減小，自北向南逐漸降低；戴河口的葉綠素a濃度等值線較密，且與洋河共同形成突入海中的葉綠素a濃度高值區(qū)；大蒲河口葉綠素a濃度呈長(zhǎng)條狀突入海中；七里海入?？谔卣鞑幻黠@；灤河口形成錐形葉綠素高值區(qū)。戴河、洋河、大蒲河由于入海水量較大，突入海中的葉綠素a濃度呈盾型，該特征以大蒲河口最為明顯，呈長(zhǎng)條狀突入海中，這是由于河流沖淡水帶來(lái)上游大量的營(yíng)養(yǎng)鹽，在河口外形成突出的高營(yíng)養(yǎng)鹽區(qū)域，便于藻類生長(zhǎng)；灤河入海水量較少，突入海中的葉綠素a濃度呈錐型；七里海內(nèi)水體隨潮水漲落而進(jìn)出河口，水體與中葉綠素a濃度與外側(cè)海水差別不大，河口處葉綠素a濃度特征不明顯。
葉綠素a濃度最大值出現(xiàn)在金山嘴南側(cè)，高達(dá)25.0 μg/L，因?yàn)樵搮^(qū)域自北向南的沿岸流，在金山嘴以南形成波影區(qū)，波速較緩，海水中的葉綠素不易擴(kuò)散，形成富集，加之戴河的沖淡水帶來(lái)部分營(yíng)養(yǎng)成分，利于藻類穩(wěn)定生長(zhǎng)；離岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在灤河口以東約13.2 km處，僅4.6 μg/L。近岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在南側(cè)灤河口附近，約11.0 μg/L左右。由于自21世紀(jì)初以來(lái)，灤河入海水量逐漸減少，入海營(yíng)養(yǎng)鹽含量降低，葉綠素a濃度隨之減小。自北向南的沿岸流在此處達(dá)灣頂，流速較大，大量葉綠素a被沖刷到下游地區(qū)——灤河口西南側(cè)富集，也部分造成了灤河口北側(cè)葉綠素a較低；此外，研究區(qū)東側(cè)海域有一條寬度約3 km、葉綠素a濃度明顯高于左右兩側(cè)海域的縱向條帶，這是由于HJ-1A CCD2衛(wèi)星影像存在部分條帶和噪聲，在背景均一的地物如水體等位置，條帶現(xiàn)象更加明顯，導(dǎo)致反演結(jié)果出現(xiàn)部分異常。
5 結(jié)論
本文利用HJ-1A CCD2衛(wèi)星的30 m空間分辨率多光譜影像，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，在灤河口北部海域開(kāi)展葉綠素a濃度反演研究，主要結(jié)論如下：
(1)通過(guò)與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度進(jìn)行相關(guān)分析，確定(B3/B1)為反演研究區(qū)最佳波段組合，并根據(jù)該波段組合構(gòu)建倒數(shù)模型，可用于反演葉綠素a濃度。
(2)葉綠素a濃度整體呈由岸向海逐漸減小、自北向南逐漸降低的特征，且在河口處形成向外海突出的高值區(qū)。
(3)葉綠素a濃度最大值出現(xiàn)在金山嘴南側(cè)，為25.0 μg/L。離岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在灤河口以東約13.2 km處，僅4.6 μg/L；近岸葉綠素a濃度最小值出現(xiàn)在灤河口附近，約11.0 μg/L左右。
(4)研究結(jié)果證明HJ-1A CCD2衛(wèi)星可用于反演水文情況較復(fù)雜的沿海區(qū)域葉綠素a濃度反演研究，但影像本身的條帶噪聲導(dǎo)致反演結(jié)果出現(xiàn)部分異常。
(5)本研究雖取得一定成果，但由于Ⅱ類水體光學(xué)特性的復(fù)雜性，不僅受浮游植物影響，還受其他物質(zhì)如懸浮物、黃色物質(zhì)等有色溶解有機(jī)物的影響。在下一步工作中，還要充分考慮上述物質(zhì)對(duì)葉綠素濃度反演的影響，進(jìn)一步分析波段組合，并修正模型參數(shù)，以提高模型的普適性和反演精度。
致謝：本研究衛(wèi)星影像由中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心提供，同步數(shù)據(jù)由國(guó)家海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心同志指導(dǎo)測(cè)定，各位審稿專家為本文提出諸多建設(shè)性的意見(jiàn)和建議，在此一并致謝!
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Inversion of chlorophyllaconcentration in offshore Ⅱ waters using HJ satellite data——Example in the north of the Luanhe Delta
Luo Jianmei1，2，3， Huo Yongwei4， Han Xiaoqing4
(1.CollegeofLandResourcesandRural-UrbanPlanning，HebeiGEOUniversity，Shijiazhuang050031，China; 2.KeyLaboratoryofAgriculturalWaterResources，CenterforAgriculturalResourcesResearch，InstituteofGeneticsandDevelopmentalBiology，ChineseAcademyofSciences，Shijiazhuang050022，China; 3.UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100049，China；4.HebeiUtilizationandPlanningInstituteofLandResources，Shijiazhuang050051，China)
In order to verify the suitability of environmental satellite images being used to conduct concentration inversion of chlorophylla(Chla) in nearshore Ⅱ waters， and to obtain the inversion algorithm in the north nearshore water areas of Luanhe River， several inversion models of Chlaconcentration were established based on the HJ-1A CCD2 images and synchronous measurement data. By comparing the simulated results with the validation data， the most prosperity model to simulate Chlaconcentration for study area was selected. The results show that HJ-1A CCD2 images are effective enough to inverse the Chlaconcentration of nearshore Ⅱ waters under the complex hydrological situation. We therefore built the reciprocal model by B3/B1 which was the optimal band combination for the study area. Inversion results show that the Chlaconcentration gradually decreases from the nearshore to the inner sea， and the same is true from the north to the south， thus forming a high nutrient area to the sea outside the estuary. The maximum value of 25.0 μg/L occurs in the south of Jinshanzui， the minimum value of 4.6 μg/L in offshore areas occurs at about 13.2 km east of the Luanhe Delta， while the minimum value of 11.0 μg/L in nearshore areas occurs nearby the Luanhe Delta. The methods and processes analysis in this study can be used as references for the similar researches. In addition， this study can provide decision-making references for the local government to manage marine environment and formulate related policies， and the important supporting data for the sustainable development in this area．
HJ satellite；the north of the Luanhe Delta；chlorophyllaconcentration；model；inversion
10.3969/j.issn.0253-4193.2017.04.012
2016-06-02；
2016-08-06。
河北省科技計(jì)劃項(xiàng)目(15273302D)。
羅建美(1978—)，女，山西省大同市人，副教授，主要從事資源環(huán)境與城鄉(xiāng)規(guī)劃管理研究。E-mail：jm3003@126.com
*通信作者：韓曉慶(1981—)，男，工程師，主要從事基于遙感的環(huán)境演變研究。E-mail：xqhan312@126.com
X87
A
0253-4193(2017)04-0117-13
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