膠州灣水體懸浮物濃度遙感反演模式優(yōu)化研究?

侯琳琳， 馬安青， 胡 娟， 單姽月， 鄧潔敏， 韓嘉儀， 丁子彧

(中國海洋大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266100)

膠州灣屬于典型二類水體，承擔(dān)著青島及周邊地區(qū)工農(nóng)用水，也為其經(jīng)濟(jì)發(fā)展做支撐，因此對膠州灣水質(zhì)狀況的監(jiān)測十分重要。懸浮物濃度是水質(zhì)和水環(huán)境評價(jià)的重要參數(shù)之一，影響水體感觀，降低水體透明度和富氧條件，直接影響水體的生態(tài)環(huán)境，是決定水質(zhì)的一個(gè)主要因素。傳統(tǒng)定點(diǎn)取樣方法費(fèi)用高，難度大，代表性差(以點(diǎn)代面)，且受水文、氣候條件影響無法保證樣點(diǎn)的連續(xù)性，很難反映整個(gè)海灣的實(shí)時(shí)動態(tài)變化[1]。衛(wèi)星遙感技術(shù)具有超高分辨率、連續(xù)觀測等優(yōu)勢，且監(jiān)測面積大、周期性好、速度快、成本低，便于長期動態(tài)監(jiān)測，可彌補(bǔ)傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測的缺陷，有效解決水質(zhì)監(jiān)測中數(shù)據(jù)采集的局限性問題。有效地監(jiān)測表面水質(zhì)參數(shù)時(shí)間和空間上的動態(tài)變化對水質(zhì)監(jiān)測意義重大[2]。

目前對近岸二類水體水色物質(zhì)濃度遙感反演主要利用經(jīng)驗(yàn)、理論和半分析模型[3-4]。Pavelsk等[5]利用SPOT和ASTER影像數(shù)據(jù)，對Peace-Athabasca Delta水域懸浮泥沙濃度進(jìn)行研究，揭示了三角洲流域形態(tài)和水源的強(qiáng)烈差異，并通過276個(gè)MODIS影像監(jiān)測，追蹤洪泛區(qū)湖泊的水文補(bǔ)給情況，提出不同遙感方法對懸浮沉積物的可見/近紅外遙感的強(qiáng)大價(jià)值，以評估復(fù)雜流動環(huán)境中的水文過程。建立經(jīng)驗(yàn)及半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头囱菟w中懸浮物濃度是目前懸浮物濃度遙感反演估算的主要方法。但是大量研究表明，膠州灣水體渾濁，各種半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆囱菥群湍Ｐ瓦m用性有較大差異，目前二類水體的遙感反演監(jiān)測方法并不適用于這一獨(dú)特的水域[6]，因此本文針對膠州灣地區(qū)探討?yīng)毺夭⑦m用于半封閉海域的水色遙感監(jiān)測方法，促進(jìn)遙感反演具有一定意義。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域概況

膠州灣位于120°15′E～120°24′E，36°00′N～36°12′N，南北長約33 km，口窄內(nèi)寬，口門最窄處僅3.1 km，東西寬約28 km，面積446 km2。近年來受近岸河口泥沙匯入以及人類活動等因素影響，膠州灣承納了大量市區(qū)與郊區(qū)水體污染物，水環(huán)境質(zhì)量遭到破壞，懸浮物、葉綠素a含量、黃色物質(zhì)等水體成分物理量增加，水環(huán)境問題突出。

1.2 數(shù)據(jù)的獲取與處理

1.2.1 膠州灣采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)的獲取與處理 為獲取膠州灣水域采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，本研究在膠州灣選取32個(gè)采樣點(diǎn)(見圖1)。嚴(yán)格遵循2009年頒布實(shí)施的國家環(huán)境保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)的水質(zhì)采樣技術(shù)要求進(jìn)行水體采樣，根據(jù)膠州灣水體功能、水文要素和污染源及污染物排放情況，確定采樣頻次為一年4次，采樣時(shí)間分別在每年的2、5、8和11月9～14時(shí)，天氣晴朗，云層較少，采樣深度為水面下10 m以內(nèi)，采集瞬時(shí)水樣，在水樣采入或裝入容器中后，立即做好避光保存，并做好GPS定位、氣溫、光照等記錄。懸浮物濃度的獲得均采用烘干稱重法(GB11901～89標(biāo)準(zhǔn))[7]，利用孔徑為0.45 μm醋酸濾膜放入恒重稱量模盒，移入烘箱中放入溫度為40～80 ℃的烘箱中烘干8 h后移入干燥中，使其冷卻至室溫，稱重，反復(fù)烘干、冷卻、稱重直至兩次重量差小于0.4 mg，并計(jì)算懸浮物濃度。

圖1 膠州灣實(shí)測采樣數(shù)據(jù)站點(diǎn)圖Fig.1 Measured sampling data site in Jiaozhou Bay

1.2.2 遙感數(shù)據(jù)獲取與處理 在獲取了地面實(shí)測數(shù)據(jù)的同時(shí)，同步或準(zhǔn)同步選取并下載與實(shí)測數(shù)據(jù)日期最接近的2月18—25日，5月1—10日，8月2—13日，11月6—14的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)。獲取2001—2015年2、5和11月的Landsat TM/ETM遙感影像(免費(fèi)下載地址http://glovis.usgs.gov/)和MERIS遙感圖像(下載地址http：//lsatellite.cma.gov.cn/)，同時(shí)通過國家海洋一所獲得2012—2013年HJ-1A/B CCD、HSI衛(wèi)星數(shù)據(jù)。通過選取Landsat TM/ETM+衛(wèi)星圖像代表膠州灣4個(gè)季節(jié)的懸浮物的特點(diǎn)，衛(wèi)星過境時(shí)間分別為2、5、8和11月。遙感影像受光譜、云層的影響與真實(shí)性之間存在誤差，需對圖像進(jìn)行校正，校正前首先對TM/ETM圖像進(jìn)行輻射定標(biāo)。目前相對完善的發(fā)展模型是6S大氣輻射校正模型，進(jìn)行3×3的低通濾波處理，對于可見光-近紅外波段數(shù)據(jù)分析十分適用，該模型的計(jì)算精度高，且可靠、快速[8]。

圖2 原始影像(左)與大氣校正后(右)影像對比Fig.2 The original image (left) contrasts with the atmospheric corrected (right) image

1.2.3 實(shí)測光譜數(shù)據(jù)獲取與歸一化處理 光譜測量采用美國ASD公司生產(chǎn)的Field spec Hand Held手持式地物光譜儀，其波長范圍為325～1 075 nm，共512個(gè)波段。采樣日期應(yīng)盡量選擇當(dāng)天天氣晴朗、無云無云和水面平靜。測量水體之前先用光譜儀測一下標(biāo)準(zhǔn)參考板，然后距離水面1 m處垂直水面進(jìn)行測量，每個(gè)采樣點(diǎn)至少測量10次光譜，剔除由于太陽直射對水面反射造成的數(shù)值較高的曲線，保留數(shù)值較低的曲線進(jìn)行平均，作為該點(diǎn)的光譜反射值。在測量光譜時(shí)，面向太陽，避免儀器陰影影響水體的反射光譜[9]。為了更好地構(gòu)建膠州灣的反演模型，選取敏感波段，本文將對實(shí)測懸浮物濃度和同步水體光譜曲線之間進(jìn)行相關(guān)性分析，400～900 nm波長范圍的歸一化實(shí)測水體光譜曲線與懸浮物濃度的相關(guān)系數(shù)[10]如圖3所示。

由圖3可以看出，2月份，波長小于600 nm可見光區(qū)，水體反射率與懸浮物濃度呈負(fù)相關(guān)。波長大于600 nm短波紅外波段水體反射率與懸浮物濃度呈現(xiàn)正相關(guān)，并且波長在670、710和830 nm中紅外和近紅外以及紅外波段附分別出現(xiàn)峰值，且最高相關(guān)系數(shù)大于0.8， 這與經(jīng)驗(yàn)研究的懸浮物光譜反射曲線兩個(gè)峰值之一近紅外波段(760～900 nm)相吻合，且峰值在830 nm處出現(xiàn)向長波段方向紅移現(xiàn)象，說明在該波段附近水體反射率與懸浮物濃度存在很好的相關(guān)性。5月，在波長為575 nm黃光波段附近時(shí)出現(xiàn)最高負(fù)相關(guān)，這與懸浮物濃度較高情況下光譜峰值出現(xiàn)在560～590 nm較吻合。而較高正相關(guān)出現(xiàn)在760 nm之后，表明在這些波段水體的遙感反射率與懸浮物濃度的相關(guān)性較大。8月，水體反射率與懸浮物濃度在波長小于580 nm時(shí)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，在500 nm附近有較高的負(fù)相關(guān)，在625和700 nm附近均出現(xiàn)了較高正相關(guān)，這一時(shí)期的屬于夏季，膠州灣水體富營養(yǎng)化較嚴(yán)重，光譜與葉綠素濃度值相關(guān)性較好，對懸浮物敏感波段選取沒有很大意義。11月，總體相關(guān)性與2、5和8月均不同，在570 nm波長之前呈正相關(guān)，在425 nm附近的正相關(guān)系數(shù)最大，而波長在570 nm之后水體反射率與懸浮物濃度開始呈負(fù)相關(guān)，雖負(fù)相關(guān)系數(shù)整體較小，最大負(fù)相關(guān)系數(shù)也不到0.6，但在600、770和860 nm波段處均出現(xiàn)小峰值，可以認(rèn)為該光譜波段反射率與懸浮泥沙濃度相關(guān)性較好。針對每個(gè)月份最大正相關(guān)系數(shù)與負(fù)相關(guān)系數(shù)的排序結(jié)果見表1。

圖3 2015年2、5、8和11月份懸浮物濃度與歸一化實(shí)測光譜曲線的相關(guān)系數(shù)Fig.3 Correlation coefficient of suspended matter concentration and normalized measured spectral curves for February, May,August and November， 2015

表1 不同月份相關(guān)系數(shù)峰值分布Table 1 Correlation of peaks in different months

由表1可知，2月分別有兩個(gè)較高正相關(guān)波段(704和657 nm)，5月在588 nm附近，水體反射率與懸浮物濃度呈現(xiàn)較高負(fù)相關(guān)，波長大于700 nm出現(xiàn)了較高的正相關(guān)，在波段890 nm左右出現(xiàn)最大正相關(guān)。11月，波長在700 nm附近水體遙感反射率與懸浮物濃度呈現(xiàn)最高負(fù)相關(guān)。因此，通過這些較高正相關(guān)和負(fù)相關(guān)波段可以選取反演膠州灣懸浮物的最優(yōu)敏感波段，分別為黃光波段(560～590 nm)，近紅外波段(760～900 nm)以及相對穩(wěn)定的波段系數(shù)800～820 nm進(jìn)行反演[11]。

2 模型建立與分析

2.1 基于HJ-1 的生物光學(xué)模型的建立與應(yīng)用

基于環(huán)境一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行反演，本研究采用6S大氣校正模型，在對獲取的HJ-1A多光譜影像數(shù)據(jù)輻射定標(biāo)之后，利用ENVI軟件中的EFFORT Polishing的工具對表觀反射率進(jìn)行了適度修正，使光譜曲線更加接近于真實(shí)地物光譜曲線。通過傳感器不同波段間比值分析，有效去除大氣的部分影響，消除不同采樣點(diǎn)在時(shí)空上的差異以及水面粗糙度變化的干擾，因此采用歸一化處理的水體反射率和懸浮物濃度較大正負(fù)相關(guān)的波段之間做比值分析[12-14]。根據(jù)1.2分析，選取2012和2013年4個(gè)月份數(shù)據(jù)并基于HJ-1B衛(wèi)星進(jìn)行反演，為了更好地模擬懸浮物濃度值，2月份選擇模型CCD3/CCD2，5月份選擇模型CCD4/CCD2，8月份選擇模型CCD3/CCD1，11月份選擇模型CCD1/CCD4；從2013年的野外實(shí)測懸浮物濃度中隨機(jī)選取22個(gè)樣點(diǎn)建立模型，留出10個(gè)點(diǎn)用來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木?，把較大正相關(guān)與較大負(fù)相關(guān)的比值作為自變量，將實(shí)測懸浮物濃度值作為因變量，建立模型進(jìn)行回歸分析，針對每一種波段算法分別建立五種數(shù)學(xué)模型相關(guān)性分析。選取數(shù)學(xué)模型分別為指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)、線性函數(shù)和一元二次方程算法分析(見表2)。

基于HJ-1B衛(wèi)星數(shù)據(jù)，2月CCD3/CCD2的一元二次多項(xiàng)式能較好的估測懸浮物濃度，最高相關(guān)系數(shù)R2=0.62，RMSE=1.4 mg/m3；5月CCD4/CCD2的一元二次多項(xiàng)式模型相關(guān)系數(shù)較好，最好值為R2=0.68，RMSE=2.1 mg/m3；8月CCD4/CCD2的一元二次多項(xiàng)式模型相關(guān)系數(shù)和絕對均方根誤差結(jié)果都較好，最高值R2=0.77，RMSE=1.2 mg/m3；11月CCD4/CCD2的一元二次多項(xiàng)式模型相關(guān)系數(shù)和絕對均方根誤差都好，其中R2=0.74，RMSE=1.1 mg/m3。分析表中模型的均方根誤差(RMSE)均遠(yuǎn)小于膠州灣實(shí)測平均懸浮物濃度，但是R2所達(dá)到的值都不太高，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，這個(gè)模型不能夠有效地定量反演膠州灣水體懸浮物濃度。

2.2 基于MERIS的半分析模型的建立與應(yīng)用

目前國際上常用MERIS半分析算法反演水體水質(zhì)[15-16]。水體中各組成成分濃度不同會導(dǎo)致水體反射率的不同變化，傳感器接收到的信號也隨之變化，即水體中組成成分濃度與遙感反射率相關(guān)，而遙感反射率與水體總吸收系數(shù)和后向散射系數(shù)相關(guān)。選取三波段模型和兩波段比值模型應(yīng)用于膠州灣懸浮物遙感反演研究?；?014年11月、2015年2和5月MERIS遙感影像數(shù)據(jù)和同步實(shí)測懸浮物濃度數(shù)據(jù)及光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分別通過兩波段比值算法和三波段比值算法，建立線性、指數(shù)、冪函數(shù)、一元二次多項(xiàng)式和對數(shù)函數(shù)分析模型，比較分析相關(guān)性系數(shù)R2和均方跟誤差RMSE來確定模型精度，得到如表3的結(jié)果。

表2 基于實(shí)體反射率光譜曲線的懸浮物反演模型Table 2 Suspended matter inversion model based on solid reflectance spectral curve

如表3所示，基于MERIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)，2015年2月三波段算法的一元二次多項(xiàng)式能較好的估測懸浮物濃度，相關(guān)系數(shù)最高R2=0.53，RMSE=1.7 mg/m3；2015年5月兩波段算法的冪函數(shù)模型相關(guān)系數(shù)較好，為最高R2=0.66，RMSE=1.9 mg/m3；2014年11月三波段算法的一元二次多項(xiàng)式相關(guān)系數(shù)和絕對均方根誤差結(jié)果都較好，最高值R2=0.67，RMSE=2.0 mg/m3。但是相關(guān)系數(shù)R2整體精度值較低，不能很好適用于膠州灣懸浮物遙感反演，該模型精度不高因此不能達(dá)到較好的對膠州灣懸浮物進(jìn)行遙感反演的預(yù)期結(jié)果，但為其他研究者做相似研究可以提供經(jīng)驗(yàn)借鑒。

2.3 基于Landsat波段組合回歸模型的建立與應(yīng)用

上述半經(jīng)驗(yàn)半分析算法適用于Landsat TM/ETM衛(wèi)星數(shù)據(jù)，將半經(jīng)驗(yàn)半分析模型的波段根據(jù)使用的Landsat進(jìn)行調(diào)整，據(jù)此調(diào)整了二波段模型、三波段模型[17-20]。

由于到中紅外波段之后，水體將大部分的光吸收，不能反映出水體組分信息，因此在本研究中對Landsat TM/ETM的前4個(gè)波段進(jìn)行模型的構(gòu)建，調(diào)整后的二波段模型(Band 4/ Band 1，Band 4/ Band 2，Band 4/ Band 3)、三波段模型(Band 4、Band 3、Band 2；Band 3、Band 2、Band 1)，與此同時(shí)又針對每一個(gè)模型采用多個(gè)函數(shù)分析法，分別為指數(shù)算法、線性算法、對數(shù)算法、一元二次算法。每一種算法使用22組樣本點(diǎn)進(jìn)行建模，預(yù)留10組樣本點(diǎn)進(jìn)行敏感性精度檢驗(yàn)。用于模型的22組樣本點(diǎn)和檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷?0組樣本點(diǎn)都均勻覆蓋在整個(gè)膠州灣水域，具有代表性可推算模型的精度(見圖4)。

表3 基于MERIS的反演模型和精度檢驗(yàn)Table 3 Inversion model based on MERIS and accuracy test

圖4 22組回歸點(diǎn)和10組驗(yàn)證點(diǎn)散布整個(gè)區(qū)域Fig.4 22 sets of regression points and 10 sets of validation points spread the whole area

(1)TM數(shù)據(jù)反演波段模型：2001—2006年的遙感影像與實(shí)測數(shù)據(jù)的選取按照同步方法，5月14日Landsat遙感影像，懸浮物含量的實(shí)測數(shù)據(jù)使用的是5月6—20日的測量數(shù)據(jù)； 2月10日的Landsat遙感影像，懸浮物含量的實(shí)測數(shù)據(jù)使用的是2月8—18日的測量數(shù)據(jù)， 8月12日的Landsat遙感影像，懸浮物含量的實(shí)測數(shù)據(jù)使用的是8月2—13日的測量數(shù)據(jù)； 11月13日的Landsat圖像，懸浮物含量的實(shí)測數(shù)據(jù)使用的是11月6—14日的測量數(shù)據(jù)。32個(gè)樣點(diǎn)在膠州灣分布均勻，代表整個(gè)區(qū)域的懸浮物分布。在建立模型中，使用指數(shù)函數(shù)、對數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)和一元二次方程來分析相關(guān)性(由y表示)，選取最優(yōu)函數(shù)變換結(jié)果。為了找出比較合適的波段或波段組合以估測懸浮物含量，根據(jù)敏感波段分析，并參照前人的研究成果來確定了5種波段組合形式算法，并計(jì)算各個(gè)組合與實(shí)測懸浮物濃度的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果如表4。

從表4中可以看出： Landsat TM圖像經(jīng)過校正處理后所建的波段模型相關(guān)性系數(shù)較好，且(1/RTM2-1/RTM3)·RTM4所代表的432波段與懸浮物濃度的相關(guān)系數(shù)最高，反演精度最高，通過y(多項(xiàng)式分析)達(dá)到的相關(guān)系數(shù)為0.79。除RTM4/RTM3使用y(指數(shù)函數(shù))分析有著較好的相關(guān)性，其余波段模型均以多項(xiàng)式分析取得較好的相關(guān)性系數(shù)，這與光潔等[20]的研究比較一致。同時(shí)本文發(fā)現(xiàn)，RTM4/RTM1與RTM4/RTM3同樣適合于不同水質(zhì)情況下的懸浮物估測。實(shí)測水體光譜分析表明，估測懸浮物較好的波段位于TM的第2、3、4波段，表4中TM432波段組合相關(guān)性最好正和此相吻合，在其表達(dá)式中，Band 2、 Band 4(以下簡稱B)充分考慮不同濃度懸浮物的反射峰的特點(diǎn)，可有效反映出懸浮物的光譜特征；1/B4～1/B2是為了減少葉綠素對低濃度懸浮物遙感信息的干擾作用?；趹腋∥锏牡蜐舛群洼^高的葉綠素a濃度，因B2處于葉綠素的反射峰，故1/B2將減小，又因B4處于葉綠素的吸收峰值，故1/B4將增大，1/B4～1/B2相應(yīng)減小，從而起到抑制葉綠素對懸浮物遙感信息干擾的作用較小。因此，可以認(rèn)為(1/B2～1/B3)·B4是較好的估測懸浮物含量的因子。

表4 基于Landsat TM圖像建立的模型形式和反演精度值Table 4 Model form and inversion precision values based on Landsat TM image

注：RTMi代表的是Landsat TM波段的中心波長反射率，y代表波段函數(shù)回歸分析波段模型。

Note:RTMirepresents the central wavelength reflectance of the Landsat TM band.yrepresents the band function regression analysis band model.

(2)ETM反演波段模型：根據(jù)以上分析結(jié)果，由于B4與B3、B2有著很強(qiáng)的相關(guān)性，提取各期處理后的Landsat ETM+圖像遙感數(shù)據(jù)，與同步實(shí)測懸浮物濃度值分別建立相應(yīng)的懸浮物遙感估測模型。各期懸浮物遙感估測模型的形式和精度見表5，模型預(yù)測值和實(shí)測值的對比情況如圖5。

表5 基于Landsat ETM圖像建立的模型形式和反演精度值Table 5 Model form and inversion precision values based on Landsat ETM image

注：RETMi代表的是Landsat ETM波段的中心波長反射率，y代表波段函數(shù)回歸分析波段模型。

Note:RETMirepresents the central wavelength reflectance of the Landsat TM band,yrepresents the band function regression analysis band model.

從圖5中可以看出，校正后的ETM圖像反映在432波段模型算法的相關(guān)性系數(shù)最好(高達(dá)0.88)，預(yù)測值與實(shí)測值相關(guān)性較好，總體來看，上述反演模型結(jié)果較好。以上建立的懸浮物遙感估測模型中，432波段模型算法是最好的，其它模型相關(guān)系數(shù)相對較低。一方面是由于葉綠素和黃色物質(zhì)對懸浮物濃度估測的影響，時(shí)間上同步性也較差，2003年11月遙感圖像與實(shí)測水質(zhì)時(shí)間相差10 天，且水樣主要集中于膠州灣北部，分布不均因而影響懸浮物估測模型精度值。另一方面，本研究采用的夏季遙感圖像與水質(zhì)實(shí)測時(shí)間的間隔較長，加上夏季春季雨水充沛，近岸水體交換強(qiáng)烈，對監(jiān)測干擾大，對懸浮物的估測也存在一定的影響。

3 誤差敏感性分析

考慮到現(xiàn)場觀測儀器和測量數(shù)據(jù)的各種誤差以及Landsat TM/ETM遙感數(shù)據(jù)誤差對反演算法的影響，同時(shí)也為驗(yàn)證反演算法是否合理準(zhǔn)確，本文對以上反演算法進(jìn)行了誤差敏感性分析。對預(yù)留10組實(shí)測點(diǎn)數(shù)據(jù)與對應(yīng)算法估測出的懸浮物濃度值進(jìn)行對比分析，以檢驗(yàn)遙感反射率得出的估測值的可靠性，具體如圖6所示。

圖5 懸浮物濃度實(shí)測值與模型預(yù)測值散點(diǎn)圖Fig.5 Scatter plot of measured values of suspended matter concentration and model prediction

圖6 誤差驗(yàn)證圖Fig.6 Error verification diagram

如圖6所示，針對所選的四種反演精度較高的算法，分別與對應(yīng)的算法預(yù)留的10組實(shí)測數(shù)據(jù)和Landsat ETM 估測得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。其中估測數(shù)據(jù)是從圖4反演數(shù)據(jù)總數(shù)中隨機(jī)選取22組點(diǎn)與預(yù)留的10組實(shí)測驗(yàn)證點(diǎn)進(jìn)行多項(xiàng)式線性比較分析。結(jié)果明顯看出每一組的相關(guān)性達(dá)到0.83以上，尤其三波段算法的(1/RETM2-1/RETM3)·RETM4相關(guān)系數(shù)最高達(dá)到0.89。這和圖4分析結(jié)果一致，表明Landsat ETM三波段反演算法較好，并且誤差敏感性較小，用于膠州灣水體懸浮物濃度反演研究比較合理。

同時(shí)選取F檢驗(yàn)法進(jìn)行分析，通過計(jì)算實(shí)測反演值和誤差分析值的方差之比來檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)的差異。分別計(jì)算兩組測定值的方差并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)量方差平方之比，結(jié)果F值為6.285。查F分布表判斷出Fa(4，4)=6.388，即F

表6 膠州灣水體懸浮物濃度模型評價(jià)Table 6 Evaluation of the concentration model of suspended solids in Jiaozhou Bay

分析表6中模型的均方根誤差(RMSE)小于膠州灣實(shí)測平均懸浮物濃度，R2也高達(dá)到0.89，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果，這個(gè)模型能夠有效地定量反演膠州灣水體懸浮物濃度。由圖6和表6分析可知，懸浮物預(yù)測模型的驗(yàn)證精度達(dá)到了水質(zhì)參數(shù)的反演要求，對膠州灣懸浮物反演有一定的應(yīng)用價(jià)值。

4 結(jié)論與討論

本研究通過2001—2015年8年的數(shù)據(jù)并在分析前人的研究經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)了一種較適合膠州灣懸浮物濃度估測的因子(1/RETM2-1/RETM3)·RETM4三波段反演算法。結(jié)果表明，懸浮物濃度的估測精度高，相關(guān)系數(shù)R2均在0.8以上，為膠州灣水體懸浮物遙感監(jiān)測提供了一個(gè)較好的實(shí)用反演模型。

根據(jù)2000—2015年膠州灣水面實(shí)測數(shù)據(jù)分析，膠州灣水體因季節(jié)變化懸浮物有不同特征，因而對比分析了三波段模型、兩波段模型兩種方法選取最優(yōu)模型算法估算膠州灣懸浮物濃度?；贛ERIS、HJ-1和Landset TM/ETM+遙感數(shù)據(jù)與準(zhǔn)同步地面采樣數(shù)據(jù)，建立膠州灣懸浮物濃度反演模型并分析比較最優(yōu)模型算法。結(jié)果表明利用Landsat ETM+遙感數(shù)據(jù)估算的三波段模型432算法與懸浮物濃度的相關(guān)性最好(R2>0.8)，反演精度較高，建立了懸浮物濃度的三波段半分析生物光學(xué)反演模型，并利用10組獨(dú)立實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)算法反演值與實(shí)測值的R2均高于0.85，證明誤差的敏感性差，該模型穩(wěn)定性好。

由于本研究采用的實(shí)測樣本數(shù)據(jù)并不是很多，模型的穩(wěn)定性及代表性還需要進(jìn)一步驗(yàn)證。在以后的工作中可以加大樣點(diǎn)數(shù)量，提高樣點(diǎn)的代表性。隨著樣本數(shù)據(jù)的增多，各模型中的參數(shù)趨于更加穩(wěn)定，即可以在沒有同步地面數(shù)據(jù)的情況下通過衛(wèi)星遙感圖像和模型來估測當(dāng)時(shí)的懸浮物濃度。另外，雖然目前通過水樣實(shí)驗(yàn)方法對單個(gè)水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行研究，如葉綠素a、懸浮物、黃色物質(zhì)等的光譜特性比較了解，但對水體組成成分之間的光學(xué)性質(zhì)相互影響及各自光學(xué)特性分析了解相對不足，在今后仍需加強(qiáng)分析葉綠素a、黃色物質(zhì)對懸浮物濃度遙感反演估測的影響。分離各水質(zhì)參數(shù)物理量，明確它們之間的相互影響，才能更準(zhǔn)確更有效的建立模型。

致謝：感謝國家海洋局第一海洋研究所崔廷偉、馬毅和李曉敏老師提供的實(shí)測數(shù)據(jù)及測量光譜儀器。