應(yīng)用MODIS數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)湖泊葉綠素a空間分布

董丹丹 孫金彥 張曦

摘 要：以巢湖為研究區(qū)域，利用MODIS影像數(shù)據(jù)并結(jié)合準(zhǔn)同步的地面水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)水體葉綠素a信息進(jìn)行反演。首先對(duì)MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到像元灰度值，再結(jié)合野外實(shí)測(cè)對(duì)應(yīng)位置的葉綠素a濃度值進(jìn)行相關(guān)性擬合，最后構(gòu)建基于MODIS數(shù)據(jù)的葉綠素遙感提取模型。結(jié)果表明：利用MODIS數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)藍(lán)藻水華可行，適用于反演葉綠素a濃度，可為湖泊治理藍(lán)藻水華提供數(shù)據(jù)支撐。

關(guān)鍵詞：MODIS數(shù)據(jù);葉綠素a濃度;模型;反演

中圖分類號(hào) P237;P342 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 1007-7731（2020）24-0150-02

Using MODIS Data to Monitor the Spatial Distribution of Lake Chlorophyll-a

DONG Dandan et al.

（Anhui & Huaihe River Institute of Hydraulic Research，Hefei 230088，China;Anhui Key Laboratory of Water Resources，Hefei 230088，China）

Abstract：Taking Chaohu Lake as an experimental site，using MODIS image data combined with orbit water quality monitoring data，the chlorophyll-a information of the water is inverted. Firstly，the MODIS data is preprocessed to obtain the pixel gray value，and then the chlorophyll-a concentration value of the corresponding position measured in the field is used for correlation fitting，and finally a chlorophyll remote sensing extraction model based on MODIS data is constructed. The research results show that the method in this paper is feasible to use MODIS data to monitor blue-green algal bloom. It is suitable to retrieve the concentration of chlorophyll-a and can provide data support for the treatment of blue-green algal blooms in lakes.

Key words：MODIS data;Chlorophyll-a concentration;Model;Inversion

水環(huán)境質(zhì)量的惡化和水環(huán)境污染事件不斷發(fā)生是我國(guó)當(dāng)前面臨的嚴(yán)重環(huán)境問題。國(guó)內(nèi)許多重要湖泊富營(yíng)養(yǎng)化比較嚴(yán)重，監(jiān)測(cè)營(yíng)養(yǎng)程度或葉綠素濃度（藻類/浮游生物數(shù)量）是解決湖泊富營(yíng)養(yǎng)化的關(guān)鍵。水中葉綠素濃度是浮游生物分布的指標(biāo)，是衡量水體初級(jí)生產(chǎn)力和富營(yíng)養(yǎng)化作用的最基本指標(biāo)[1]。葉綠素a是浮游生物的重要組成成分之一，若浮游生物數(shù)量變多，湖泊的葉綠素含量也會(huì)相應(yīng)增高。因此葉綠素a可用于估算湖泊等水體的浮游植物生物量，也是反映水體營(yíng)養(yǎng)化程度的重要參數(shù)。通過監(jiān)測(cè)湖泊水體中的葉綠素a濃度及分布情況，能夠直觀反映出水體的水質(zhì)狀況及富營(yíng)養(yǎng)化情況。近年來(lái)，衛(wèi)星遙感技術(shù)飛速發(fā)展，遙感監(jiān)測(cè)具有快速及時(shí)、動(dòng)態(tài)準(zhǔn)確、大范圍覆蓋、低成本以及周期性等特點(diǎn)，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)監(jiān)測(cè)方法存在的缺陷，可結(jié)合地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，反演并同時(shí)監(jiān)測(cè)水域表面水質(zhì)參數(shù)在時(shí)空上的變化情況[2]。

1 數(shù)據(jù)獲取

1.1 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù) 2019年3—12月在巢湖水面進(jìn)行星地同步觀測(cè)，選取南淝河、派河、杭埠河3個(gè)采樣點(diǎn)，采樣日期及數(shù)據(jù)如表1所示。

1.2 衛(wèi)星數(shù)據(jù) 與采樣同一天的MODIS資料為2019年每月對(duì)應(yīng)日期過境的EOS-Terra和EOS-Aqua，巢湖上空晴朗無(wú)云。首先對(duì)衛(wèi)星實(shí)時(shí)接收處理后得到的MODIS 1B數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)，將圖像DN值轉(zhuǎn)化為輻射定標(biāo)之后的輻亮度及反射率;然后進(jìn)行地理定位;最后為了消除大氣和光照等因素對(duì)地物反射率的影響，采用經(jīng)典的黑暗像元法進(jìn)行大氣校正，以各個(gè)波段的像元最小值為黑暗像元值，利用整幅圖像的像元值減去黑暗像元值，進(jìn)而降低大氣因素的影響。

2 遙感建模研究

2.1 水體葉綠素反演的理論基礎(chǔ) 葉綠素具有特定的光譜特征，葉綠素a在藍(lán)波段440nm和紅波段678nm附近都有顯著吸收。當(dāng)藻類密度較高時(shí)，水體光譜反射曲線在這2個(gè)波段附近出現(xiàn)吸收峰值，在685nm附近，葉綠素a有明顯的熒光峰，含藻類水體最顯著的光譜特征是在685～715nm出現(xiàn)反射峰。隨著水體中葉綠素濃度的增加，將引起藍(lán)光波段輻射量的減少和綠光及紅光波段輻射量的增加，在520nm附近出現(xiàn)輻射量不隨葉綠素濃度發(fā)生變化的光譜分界點(diǎn)[3]，如圖1所示。葉綠素的這些光譜特征是葉綠素濃度信息提取的主要依據(jù)。

2.2 信息提取模型的選取及應(yīng)用 國(guó)內(nèi)外針對(duì)水體葉綠素信息提取的研究提出了一系列模型，主要是確定水體反射率和葉綠素濃度之間的關(guān)系，目前有經(jīng)驗(yàn)算法、半經(jīng)驗(yàn)算法、解析算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。MODIS 250m分辨率數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)波段1和2，結(jié)合前人研究成果，本研究利用波段1、2的組合分別與葉綠素a濃度實(shí)測(cè)值進(jìn)行Pearson相關(guān)分析，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，MODIS 250m波段1、2的組合與試驗(yàn)區(qū)葉綠素a濃度具有很強(qiáng)的相關(guān)性，其中r2/r1的分析結(jié)果最優(yōu)。因此選取r2/r1作為因子，通過一元線性回歸分析構(gòu)建葉綠素a遙感反演模型。

CChl-a=42.07×（r2/r1）-14.06，R2=0.75

其中：CChl-a為葉綠素濃度值;r1、r2為MODIS 250m波段1、2的反射率。圖2為模型的線性擬合情況。

3 小結(jié)

利用地面實(shí)測(cè)葉綠素a濃度信息和MODIS準(zhǔn)同步衛(wèi)星數(shù)據(jù)建立了葉綠素a濃度反演模型，結(jié)果表明：MODIS數(shù)據(jù)不僅可用于海洋，而且還可用于內(nèi)陸水體水質(zhì)監(jiān)測(cè)。由于野外試驗(yàn)條件受限，無(wú)法獲得更多點(diǎn)位的水體葉綠素a的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，因此本研究建立的模型仍不成熟，需在今后的工作中逐步加以改進(jìn)和完善。

參考文獻(xiàn)

[1]黃耀歡，江東，莊大方，等.湯遜湖水體葉綠素濃度遙感估測(cè)研究[J].自然災(zāi)害學(xué)報(bào)，2012，21（2）：215-222.

[2]吳煜晨.基于MODIS遙感數(shù)據(jù)源的內(nèi)陸水體葉綠素a濃度反演算法綜述[J].江西水利科技，2017，43（1）：14-18.

[3]戴永寧，李素菊，王學(xué)軍.巢湖水體固有光學(xué)特性研究[J].環(huán)境科學(xué)研究，2008（5）：173-177.

[4]錢少猛.遙感像元分解方法及其在滇池水質(zhì)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究[D].北京：中國(guó)科學(xué)院研究生院（遙感應(yīng)用研究所），2003.

（責(zé)編：徐世紅）