河北海域葉綠素a濃度遙感反演業(yè)務(wù)化算法

楊 斌，田 力，徐雯佳，許志輝

河北海域葉綠素a濃度遙感反演業(yè)務(wù)化算法

楊 斌，田 力，徐雯佳，許志輝

（河北省遙感中心，河北石家莊050021）

構(gòu)建了一種適用于河北海域二類水體的葉綠素a濃度遙感反演業(yè)務(wù)化模型。將MODIS 1B數(shù)據(jù)第一波段反射率與河北海域葉綠素a濃度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，通過(guò)回歸擬合建立遙感反演模型，并選擇不同時(shí)間、不同區(qū)域的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型精度與穩(wěn)定性進(jìn)行了檢驗(yàn)。結(jié)果表明：模型相關(guān)系數(shù)為0.73，平均相對(duì)誤差31.4%～35.9%之間，模型適用于河北海域葉綠素a濃度業(yè)務(wù)化遙感監(jiān)測(cè)，這對(duì)于監(jiān)測(cè)河北海域赤潮和富營(yíng)養(yǎng)化狀況具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

河北海域；葉綠素a濃度；遙感；MODIS；定量反演

1 引言

葉綠素a的濃度與水體中藻類的種類和數(shù)量等有密切關(guān)系，可以反映浮游植物現(xiàn)存量，是評(píng)價(jià)和監(jiān)測(cè)海洋水質(zhì)的重要參數(shù)[1]，特別是河北秦皇島海域每年暴發(fā)的微微藻褐潮，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，覆蓋范圍廣，與葉綠素a濃度具有較高的相關(guān)性[2-3]，越來(lái)越多的研究表明，利用海水中葉綠素a含量的變化可以作為監(jiān)測(cè)赤潮是否發(fā)生的一個(gè)指標(biāo)[4-6]，監(jiān)測(cè)葉綠素a濃度對(duì)于掌握赤潮和海水富營(yíng)養(yǎng)化狀況顯得尤為重要。

當(dāng)前針對(duì)一類水體的水色遙感反演算法相對(duì)比較成熟，以波段組合為基礎(chǔ)的經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)算法具有較高的反演精度，主要算法包括分析算法[7]、半分析算法[8]、經(jīng)驗(yàn)算法[9]等。這些算法是建立在實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的水色遙感反演算法，僅適用于一類水體，對(duì)于二類水體誤差較大，大多數(shù)算法對(duì)于我國(guó)海區(qū)不完全適用，所以對(duì)于不同的海域和不同的數(shù)據(jù)源應(yīng)該采用不同的反演算法，對(duì)于二類水體建立特定海域的反演模型是必要的。Brivio等應(yīng)用TM影像利用輻射傳輸模型，對(duì)意大利Garda湖的葉綠素a濃度變化進(jìn)行了研究[10]。Sabine Thiemann等通過(guò)分析Mecklenburg Lake區(qū)的不同時(shí)相的高光譜數(shù)據(jù)特征,建立了基于半經(jīng)驗(yàn)和多時(shí)相的透明度和葉綠素a濃度的遙感反演模型[11]。Carder等應(yīng)用MODIS數(shù)據(jù)，以675 nm的浮游植物吸收系數(shù)和400 nm的黃色物質(zhì)吸收系數(shù)為變量，建立了大洋水體葉綠素a濃度的半分析算法[12]。趙文靜等利用2004—2012年在南海獲得的9個(gè)航次的實(shí)測(cè)Chl a數(shù)據(jù)，對(duì)NASA標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)化算法OC3算法進(jìn)行修正，修正后算法精度由56%提高到38%[13]。叢丕福等指出MODIS紅光附近特征波段（667 nm和678 nm）比傳統(tǒng)藍(lán)綠光波段（440 nm和550 nm）更能反映遼東灣海域葉綠素特征，并利用該波段建立了具有區(qū)域特色的葉綠素a遙感反演模型[14]。張彥喆等建立了基于MODIS數(shù)據(jù)NDPI指數(shù)的渤海海域葉綠素a反演模型，反演值與建模數(shù)據(jù)相對(duì)誤差28%，但未對(duì)模型適用性做進(jìn)一步討論[15]。目前，關(guān)于葉綠素a濃度遙感反演，國(guó)內(nèi)學(xué)者在中國(guó)各海區(qū)已進(jìn)行了大量研究，但大多數(shù)只是針對(duì)局部海區(qū)或短時(shí)期內(nèi)的研究，對(duì)整個(gè)海區(qū)葉綠素a濃度時(shí)間序列的總體研究不多。針對(duì)二類水體的反演算法仍處于研究和發(fā)展之中，適用性較高的業(yè)務(wù)化算法更是少見(jiàn)。

本文利用2009—2015年河北海域葉綠素a濃度實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和MODIS遙感數(shù)據(jù)，對(duì)現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行改進(jìn)，并開展模型精度分析與穩(wěn)定性檢驗(yàn)研究，旨在建立一種適用于河北海域的葉綠素a濃度業(yè)務(wù)化反演模型，為河北海域水色環(huán)境、赤潮監(jiān)測(cè)及預(yù)警、海水富營(yíng)養(yǎng)化研究提供參考。

2 數(shù)據(jù)采集與處理

本文以河北省近海海域?yàn)檠芯繀^(qū)域。采用的遙感數(shù)據(jù)是國(guó)家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心MODIS地面接收站接收的MODIS 1B數(shù)據(jù)。根據(jù)采樣時(shí)間和衛(wèi)星過(guò)境時(shí)間，篩選出與采樣日期準(zhǔn)同步的晴空下的遙感數(shù)據(jù)。本文使用的MODIS 1B數(shù)據(jù)為1 km分辨率的MOD021KM產(chǎn)品數(shù)據(jù)，大氣校正采用基于直方圖的暗像元法，每個(gè)波段減去該波段反射率的最小值，以去除大氣層輻射的影響[16]。對(duì)大氣校正后的MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何校正，使用ENVI中的Georeference MODIS模塊進(jìn)行幾何校正，校正后的位置精度達(dá)到0.5個(gè)像元。

葉綠素a濃度數(shù)據(jù)均為現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量數(shù)據(jù)，部分?jǐn)?shù)據(jù)由秦皇島海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站提供。測(cè)量時(shí)間分別為2009年8—10月、2010年5—10月、2011年5—10月、2012年5—9月、2013年10月、2014年5月和2015年6月。樣本數(shù)據(jù)共計(jì)105個(gè)，分布于整個(gè)河北海域，空間分布均勻、時(shí)間序列長(zhǎng)、數(shù)值范圍廣。其中，選擇2009—2013年中的77個(gè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為建立模型數(shù)據(jù)；選擇2009—2013年中的11個(gè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為模型精度驗(yàn)證數(shù)據(jù)；選擇2014—2015年的17個(gè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)作為模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。樣點(diǎn)分布見(jiàn)圖1。

3 模型結(jié)果與應(yīng)用

3.1 優(yōu)化前反演模型

由于研究水體、遙感數(shù)據(jù)和建模方法各不相同，現(xiàn)有的反演模型大多在適用性上具有一定的局限性。尤其是二類水體（近海），由于其自身的光學(xué)特性相對(duì)復(fù)雜，現(xiàn)有的葉綠素a濃度遙感監(jiān)測(cè)模型區(qū)域性強(qiáng)，普適性不高。為了建立適用于河北海域葉綠素a濃度反演模型，在分析水體光譜特征與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度關(guān)系的基礎(chǔ)上，開展了基于MODIS數(shù)據(jù)的葉綠素a濃度反演模型研究。

模型所依據(jù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自2010年5—10月和2011年5月河北秦皇島海域47個(gè)采樣點(diǎn)葉綠素a實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和光譜測(cè)量數(shù)據(jù)。樣本數(shù)值范圍[1.0～4.75 mg/m3]，標(biāo)準(zhǔn)差0.9 mg/m3。光譜測(cè)量結(jié)果顯示，河北海域在550～580 nm和675～695 nm處存在兩個(gè)反射峰，對(duì)應(yīng)MODIS波段的中心波長(zhǎng)為551 nm和678 nm；在425～500 nm和650～670 nm處存在兩個(gè)吸收峰，對(duì)應(yīng)MODIS波段的中心波長(zhǎng)為443 nm和667 nm。選擇不同的波段組合與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，最終選取了lnr1作為最佳反演因子，構(gòu)建了基于MODIS的葉綠素a濃度遙感監(jiān)測(cè)模型（后面稱為優(yōu)化前模型）[17]：

圖1 葉綠素a濃度野外采樣點(diǎn)位

式中：r1為MODIS的MOD021KM產(chǎn)品數(shù)據(jù)大氣校正后第一波段的反射率；Chl a為葉綠素a濃度，模型相關(guān)系數(shù)為0.66。

該模型反演精度與NASA（美國(guó)國(guó)家航空與航天局）發(fā)布的SeaDAS 4.7（海洋數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)）軟件中的OC3標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)驗(yàn)算法[18]相比，精度有了較大提高，但由于缺少后續(xù)數(shù)據(jù)的補(bǔ)充，模型適用性有待進(jìn)一步提高。

3.2 優(yōu)化后反演模型

隨著實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，在已有模型基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)。本次用于構(gòu)建改進(jìn)型模型的葉綠素a濃度樣本數(shù)據(jù)全部為2009—2013年現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，均勻分布于河北海域，共計(jì)77個(gè)。樣本數(shù)值范圍[0.29～7.99 mg/m3]，標(biāo)準(zhǔn)差1.88 mg/m3。將實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與預(yù)處理后的MODIS第1波段數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多項(xiàng)式擬合，結(jié)果見(jiàn)圖2。

從圖2中可以看出，預(yù)處理后的MODIS第1波段反射率與實(shí)測(cè)的葉綠素a濃度的相關(guān)性良好，經(jīng)過(guò)回歸分析，最終得到如下反演模型（后面稱為優(yōu)化后模型）：

圖2 實(shí)測(cè)葉綠素a濃度與MODIS band1反射率相關(guān)分析結(jié)果

式中：r1為MODIS的MOD021KM產(chǎn)品數(shù)據(jù)大氣校正后第1波段的反射率；Chl a為葉綠素a濃度，模型相關(guān)系數(shù)為0.73，選擇顯著性水平α=0.05，樣本數(shù)n=77，相關(guān)系數(shù)臨界值r0.05=0.224 174，表明r1和Chl a具有較強(qiáng)的相關(guān)性。

3.3 精度評(píng)價(jià)與穩(wěn)定性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證修正后模型的反演精度，將同步的MODIS數(shù)據(jù)分別代入式（1）和式（2），進(jìn)行葉綠素a濃度反演，并與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較（見(jiàn)表1）。從表1可以看出，受樣本數(shù)值范圍小的影響，優(yōu)化前模型反演值多在1.0 mg/m3左右，數(shù)值較均勻；而在增加了更多樣本數(shù)據(jù)后，優(yōu)化后模型反演值更加接近實(shí)測(cè)值，平均相對(duì)誤差由優(yōu)化前的53.4%提高到了35.9%，除去2號(hào)和8號(hào)采樣點(diǎn)，平均相對(duì)誤差更是達(dá)到了25.4%。分析原因，由于2號(hào)點(diǎn)和8號(hào)點(diǎn)當(dāng)天的MODIS 1B數(shù)據(jù)存在薄云，大氣校正結(jié)果不太理想，導(dǎo)致反演誤差較大。

表1 驗(yàn)證數(shù)據(jù)與MODIS數(shù)據(jù)葉綠素a濃度反演結(jié)果

圖3為葉綠素a濃度反演值與實(shí)測(cè)值相關(guān)分析結(jié)果。反演值與建模實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和驗(yàn)證實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)分別為0.733和0.817（見(jiàn)圖3），二者離散程度類似，當(dāng)葉綠素a濃度大于4 mg/m3時(shí)，模型反演值偏低，這可能與葉綠素a濃度的高數(shù)值樣本數(shù)據(jù)偏少有關(guān)，但總體來(lái)說(shuō)，修正后模型的反演精度有了進(jìn)一步提高，更加適用于河北海域的葉綠素a濃度遙感監(jiān)測(cè)。

為了驗(yàn)證模型對(duì)于河北海域不同時(shí)間和不同區(qū)域應(yīng)用的穩(wěn)定性，分別選取2014年5月8日河北滄州海域和2015年6月3日河北秦皇島海域兩期實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表2和表3。經(jīng)檢驗(yàn)，優(yōu)化后模型平均相對(duì)誤差分別由優(yōu)化前模型的64.5%和78.5%提高到了31.4%和33.4%，這表明，該模型經(jīng)過(guò)進(jìn)一步改進(jìn)，反演精度具有較高的穩(wěn)定性，滿足業(yè)務(wù)化要求。

3.4 葉綠素a濃度遙感反演

圖3 葉綠素a濃度反演值與實(shí)測(cè)值相關(guān)分析結(jié)果

表2 葉綠素a濃度反演相對(duì)誤差比較（2014年5月8日）

表3 葉綠素a濃度反演相對(duì)誤差比較（2015年6月3日）

圖4 秦皇島海域葉綠素a濃度MODIS數(shù)據(jù)反演結(jié)果

利用優(yōu)化后反演模型和MODIS數(shù)據(jù)，對(duì)2015年5—7月秦皇島海域微微藻褐潮暴發(fā)前后的葉綠素a濃度進(jìn)行遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。如圖4所示，2015年5月上旬，秦皇島近岸海域Chl a數(shù)值開始升高；5月中下旬，在北戴河和西浴場(chǎng)附近海域出現(xiàn)Chl a高值區(qū)（Chl a≥2.5 mg/m3為高值區(qū)）；6月上旬，Chl a高值區(qū)集中在北戴河和昌黎海域；6月中旬至7月，Chl a高值區(qū)逐漸減少。經(jīng)秦皇島海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站實(shí)測(cè)，該時(shí)間段內(nèi)的Chl a高值區(qū)內(nèi)的微微藻密度達(dá)到了108個(gè)/L的量級(jí)，確定為褐潮[19]。這表明，當(dāng)微微藻褐潮發(fā)生時(shí)，海水中Chl a的含量往往比正常海區(qū)高數(shù)倍乃至數(shù)十倍，通過(guò)監(jiān)測(cè)葉綠素a濃度變化可以達(dá)到監(jiān)測(cè)與預(yù)警赤潮的目的。

4 結(jié)論

（1）本文針對(duì)二類水體水色要素遙感監(jiān)測(cè)的難題，利用2009—2015年的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，建立了MODIS數(shù)據(jù)的河北海域葉綠素a濃度反演模型，經(jīng)驗(yàn)證，該模型平均相對(duì)誤差在31.4%～35.9%之間，反演精度和穩(wěn)定性均有了一定提高，滿足業(yè)務(wù)化要求；

（2）該模型適用于河北海域葉綠素a濃度業(yè)務(wù)化遙感監(jiān)測(cè)，反演結(jié)果能夠較好的表征河北海域葉綠素a濃度分布情況。利用該模型，可以獲得長(zhǎng)時(shí)間序列的河北海域葉綠素a濃度分布情況，可以用來(lái)分析海水水質(zhì)變化規(guī)律，通過(guò)監(jiān)測(cè)水色異常變化達(dá)到監(jiān)測(cè)與預(yù)警赤潮的目的，具有較高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值；

（3）在今后的研究中，需要獲得更多點(diǎn)位的同步數(shù)據(jù)用來(lái)修正和檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，并針?duì)不同區(qū)域、不同季節(jié)，構(gòu)建更加區(qū)域化、業(yè)務(wù)化和精細(xì)化的反演算法，為河北省海洋環(huán)境保護(hù)和海洋防災(zāi)減災(zāi)等提供豐富、高質(zhì)量的遙感監(jiān)測(cè)產(chǎn)品。

致謝：本次研究葉綠素a濃度遙感反演得到了國(guó)家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心謝春華研究員的指導(dǎo)和幫助；所用野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)得到了秦皇島海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站楊義明的指導(dǎo)和幫助，在此表示衷心的感謝！

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An operational chlorophyll-a retrieval algorithm by remote sensing in Hebei coastal sea

YANG Bin，TIAN Li，XU Wen-jia，XU Zhi-hui

（Center of Hebei Remote Sensing,Shijiazhuang 050021 China）

An operational remote sensing retrieval model of chlorophyll-a concentration in Hebei coastal sea was established.A correlation analysis was calculated between the reflectance of MODIS 1B band 1 and actualmeasured value of chlorophyll-a concentration,and an inversion model of remote sensing was established by regression.The modeled data was compared with the observed chlorophyll-a concentration in different time and regions to verify the accuracy and stability of the model.The results showed that the correlation coefficient between the modeled data and observed data was 0.73,and the average relative error was between 31.4%and 35.9%.The model can be effectively applied to retrieve chlorophyll-a concentration of surface water in Hebei coastal sea by using MODIS data.It has great realistic significance on red tide and eutrophication monitoring in Hebei coastal sea.

Hebei coastal sea;chlorophyll-a concentration;remote sensing;MODIS;quantitative retrieval

P734；TP79

A

1003-0239（2017）02-0060-07

10.11737/j.issn.1003-0239.2017.02.008

2016-07-01；

2016-07-22。

河北省海洋局基礎(chǔ)類項(xiàng)目（2012995548，2014045570）。

楊斌（1984-），男，工程師，碩士，現(xiàn)從事海洋遙感的理論和應(yīng)用研究。E-mail:yangbin_hbrs@163.com