基于窮舉法的鄱陽湖葉綠素a濃度高光譜反演模型與應(yīng)用研究
——以GF-5衛(wèi)星AHSI數(shù)據(jù)為例

韋安娜，田禮喬，陳曉玲*,余永明

(1.武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，武漢 430079;2.北京城建勘測設(shè)計(jì)研究院有限責(zé)任公司，北京 100101)

湖泊是地球水圈的重要組成單元，也是人類賴以生存及社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要依托[1].隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，在自然和人為等因素的共同作用下，我國湖泊水質(zhì)狀況持續(xù)惡化[2]，尤其是水體富營養(yǎng)化現(xiàn)已成為我國湖泊水環(huán)境所面臨的主要問題[3].葉綠素a(chlorophyll-a,Chl-a)是衡量水體富營養(yǎng)化程度的一個(gè)重要指標(biāo)，同時(shí)也是Ⅱ類水體水質(zhì)監(jiān)測和水色遙感反演的主要參數(shù)之一[4].因此，進(jìn)行葉綠素a濃度監(jiān)測對(duì)防治湖泊水體富營養(yǎng)化、保證流域生態(tài)可持續(xù)開發(fā)及利用具有重要的意義.

傳統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測主要依靠人工調(diào)查，可精確測定水體局部葉綠素a濃度，但成本高、耗時(shí)長，且相對(duì)于大范圍水體，其空間代表性不足[5].遙感技術(shù)以其大范圍、多時(shí)相、高動(dòng)態(tài)及低成本等優(yōu)勢為水質(zhì)監(jiān)測拓展了新的途徑[6]，逐漸成為大面積湖泊水質(zhì)變化動(dòng)態(tài)監(jiān)測的重要手段.國內(nèi)外學(xué)者開展了大量的針對(duì)內(nèi)陸水體的葉綠素a濃度遙感反演研究工作，如Feng等[7]根據(jù)MERIS數(shù)據(jù)構(gòu)建了針對(duì)鄱陽湖的葉綠素a濃度反演算法，Sakuno等[8]開展了基于Landsat-8 OLI數(shù)據(jù)的日本宍道湖葉綠素a濃度反演研究，朱云芳等[9]提出了針對(duì)高分一號(hào)WFV數(shù)據(jù)的太湖葉綠素a濃度反演算法.然而，湖泊、河流等內(nèi)陸水體光學(xué)特性復(fù)雜，常用的寬波段多光譜數(shù)據(jù)無法捕捉其精細(xì)的光譜特征，在水質(zhì)參數(shù)反演中有一定的局限性.相較于多光譜數(shù)據(jù)，高光譜遙感數(shù)據(jù)具有納米級(jí)的光譜分辨率[10]，包含更多的光譜信息，有望提高水質(zhì)參數(shù)反演的精度[11].目前，高光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)逐漸應(yīng)用到內(nèi)陸水體葉綠素a濃度反演研究中，如楊煜等[12]利用環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了巢湖的葉綠素a濃度反演，陳軍等[13]基于Hyperion影像建立了太湖葉綠素a四波段半分析模型，但針對(duì)鄱陽湖的高光譜葉綠素a濃度反演研究較少.

我國GF-5衛(wèi)星于2018年5月9日發(fā)射升空，是世界上首顆全譜段對(duì)大氣/陸地綜合觀測的高光譜衛(wèi)星，其上搭載的可見短波紅外高光譜相機(jī)(Advanced HyperSpectral Imager,AHSI)是我國高分系列衛(wèi)星中第一個(gè)高光譜傳感器，其光譜分辨率高，譜段數(shù)多，精度高，信息量大，可充分捕捉目標(biāo)地物光譜細(xì)節(jié)特征，有利于獲取內(nèi)陸水體水質(zhì)參數(shù)的細(xì)微變化，在內(nèi)陸水體水色遙感研究中有巨大潛力[14].因此，針對(duì)目前多光譜衛(wèi)星傳感器在光學(xué)特性復(fù)雜水體的葉綠素a反演精度難以進(jìn)一步提高的現(xiàn)狀[15]，開展GF-5衛(wèi)星AHSI數(shù)據(jù)的內(nèi)陸水體葉綠素a濃度反演研究具有重要的科學(xué)意義與現(xiàn)實(shí)價(jià)值.

本文以鄱陽湖為研究區(qū)域，結(jié)合2009年10月、2011年7月和2016年10月現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù)，利用窮舉法建立了基于GF-5衛(wèi)星AHSI高光譜數(shù)據(jù)的葉綠素a濃度反演模型，并將其反演結(jié)果與Sentinel-2A衛(wèi)星多光譜成像儀(MultiSpectral Instrument,MSI)的輸出進(jìn)行了對(duì)比分析.

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

鄱陽湖位于江西省北部，是我國的第一大淡水湖，平均水深8.4 m.作為吞吐型通江湖泊，鄱陽湖水體邊界季節(jié)性變化劇烈，豐水期(4～9月)平均面積為5 100 km2，枯水期(10月～次年3月)平均面積為510 km2，形成了“豐水一片，枯水一線”的獨(dú)特景象[16].鄱陽湖光學(xué)特性異常復(fù)雜，其水位、湖泊面積、光學(xué)特性等的高動(dòng)態(tài)變化為研究不同性質(zhì)內(nèi)陸湖泊水體定量遙感難題提供了天然實(shí)驗(yàn)場，對(duì)其他湖泊的研究也具有一定的借鑒意義.近年來，鄱陽湖水環(huán)境形勢越來越嚴(yán)峻，甚至開始出現(xiàn)水體富營養(yǎng)化的趨勢[17]，研究其葉綠素a濃度分布狀況對(duì)于開展水體富營養(yǎng)化防治、緩解其水環(huán)境壓力具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.圖1所示為研究區(qū)域及實(shí)測站點(diǎn)的分布圖.

1.2 數(shù)據(jù)獲取與處理

1.2.1 現(xiàn)場實(shí)測數(shù)據(jù) 鄱陽湖現(xiàn)場光譜測量及水樣數(shù)據(jù)采集分別于2009年10月15～23日，2011年7月17～26日，2016年10月1～14日進(jìn)行.現(xiàn)場光譜觀測時(shí)間控制在北京時(shí)間上午10時(shí)～下午2時(shí)之間.水體光譜數(shù)據(jù)由美國Spectra Vista公司生產(chǎn)的便攜式地物光譜儀SVC HR-1024基于水面以上法測量得到，觀測幾何及數(shù)據(jù)處理等嚴(yán)格參照美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)海洋光學(xué)測量規(guī)范的相關(guān)要求[18].經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選剩余樣本共63組，光譜曲線如圖2所示.

圖1 研究區(qū)域及實(shí)測站點(diǎn)分布圖Fig.1 Study area and location of sampling stations

圖2 實(shí)測遙感反射率光譜曲線Fig.2 In-situ spectrum of remote sensing reflectance

從圖2可以看到，鄱陽湖不同區(qū)域的遙感反射率在可見光和近紅外波段范圍內(nèi)的變化較為顯著，并有如下明顯特征：400～500 nm范圍內(nèi)的水體反射率較低，隨著波長增加呈現(xiàn)緩慢上升趨勢[19]；遙感反射率在580、700、810 nm附近出現(xiàn)明顯的峰值，而在680、760 nm附近出現(xiàn)谷值.其中，580 nm附近處的反射峰是藻類葉綠素的弱吸收和細(xì)胞的散射作用所致[20]；680 nm附近是葉綠素的吸收峰，當(dāng)藻類密度較高時(shí)，水體反射率出現(xiàn)谷值[21]；700 nm附近，懸浮物和葉綠素的后向散射作用增加，使水體反射率增加，出現(xiàn)“紅移”現(xiàn)象[22]；760 nm附近的反射谷可能是近紅外波段內(nèi)葉綠素a的強(qiáng)吸收所致；而810 nm附近的反射峰則是由于Ⅱ類水體高懸浮物的后向散射作用形成的.

此外，本研究所利用的實(shí)測葉綠素a濃度數(shù)據(jù)樣本共63組(40個(gè)用于建模，23個(gè)用于驗(yàn)證)，濃度范圍為1.33～11.37 μg·L-1，平均濃度為5.93 μg·L-1.水樣采集與水體光譜數(shù)據(jù)采集同步進(jìn)行，且葉綠素a濃度實(shí)驗(yàn)室處理及分析步驟嚴(yán)格按照國家環(huán)境保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)《水質(zhì) 葉綠素a的測定 分光光度法》(HJ 897-2017)執(zhí)行[23].

1.2.2 GF-5衛(wèi)星AHSI高光譜影像 GF-5衛(wèi)星AHSI數(shù)據(jù)在0.4～2.5 μm的光譜范圍內(nèi)細(xì)分為330個(gè)譜段，在0.4～1.0 μm(可見光近紅外波段)范圍內(nèi)譜段數(shù)為150，光譜分辨率為5 nm；在1.0～2.5 μm(短波紅外波段)范圍內(nèi)譜段數(shù)為180，光譜分辨率為10 nm.同時(shí)，AHSI數(shù)據(jù)空間分辨率為30 m，幅寬為60 km.本研究使用的鄱陽湖區(qū)域GF-5衛(wèi)星的AHSI數(shù)據(jù)來源為中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心數(shù)據(jù)分發(fā)網(wǎng)站(http://data.cresda.com:90/#/home)，成像時(shí)間為北京時(shí)間2018年10月7日13時(shí)28分.

AHSI數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括水體范圍提取、輻射定標(biāo)、幾何校正和大氣校正.本文使用圖形處理軟件ENVI5.3(https://www.harrisgeospatial.com/Software-Technology/ENVI)進(jìn)行人工數(shù)字化提取鄱陽湖水域，然后利用給定的輻射定標(biāo)系數(shù)對(duì)該影像進(jìn)行輻射定標(biāo)，接著以一幅經(jīng)幾何精糾正的ETM+影像作為參考圖對(duì)AHSI影像進(jìn)行幾何校正，再通過FLAASH大氣校正模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)該高光譜遙感影像的大氣校正，其主要參數(shù)設(shè)置如下：大氣模式設(shè)為中緯度夏季類型；氣溶膠模式設(shè)為城市類型；可見度設(shè)為40 km；氣溶膠反演選用2-Band (K-T)算法；傳感器高度為705 km；海拔高度為0.02 km.最后，通過水—?dú)饨缑嫘Ｕ龑⒔Y(jié)果轉(zhuǎn)換成遙感反射率.

2 葉綠素a濃度反演模型的構(gòu)建

2.1 模型構(gòu)建

Gordon等[24]基于水體輻射傳輸理論提出了一個(gè)被廣泛認(rèn)可的生物光學(xué)模型，描述了水面以上遙感反射率與水體固有光學(xué)特性的關(guān)系，據(jù)此可建立三波段組合的葉綠素a濃度反演模型.國內(nèi)外眾多學(xué)者[25-27]利用三波段模型在不同內(nèi)陸水域進(jìn)行了葉綠素a濃度反演研究，并證明了該模型具有較高的精度，尤其是在光學(xué)特性復(fù)雜的內(nèi)陸渾濁水體有一定的適用性.本研究沿用三波段模型進(jìn)行葉綠素a濃度的反演.

三波段模型的具體形式如下：

(1)

其中，Rrs(λi)代表波長λi處的水面之上遙感反射率.葉綠素a濃度與Rrs(λ1)、Rrs(λ2)、Rrs(λ3)相關(guān)，選取適當(dāng)?shù)牟ㄩLλ1、λ2、λ3能有效地減少水中懸浮顆粒物、CDOM等組分對(duì)葉綠素a濃度反演結(jié)果的干擾.λ1、λ2、λ3分別具有以下特征：

1)λ1為葉綠素a吸收系數(shù)αChl-a的最大敏感波長，范圍在660～690 nm之間[28]；

2)λ2應(yīng)同時(shí)滿足葉綠素a吸收系數(shù)αChl-a(λ2)?αChl-a(λ1)，CDOM吸收系數(shù)αCDOM(λ2)≈αCDOM(λ1)，非藻類顆粒物吸收系數(shù)αNAP(λ2)≈αNAP(λ1)這三個(gè)條件；

3)λ3用于消除水體總反向散射系數(shù)bbt的影響，該波長處水體各組分(除純水外)的吸收系數(shù)應(yīng)接近于零，即αt(λ3)=αw(λ3)且αt(λ3)?bbt(λ3)，因此應(yīng)大于710 nm[29].其中，αt為水體總吸收系數(shù)，αw為純水吸收系數(shù).

較之多光譜遙感數(shù)據(jù)，GF-5衛(wèi)星AHSI高光譜數(shù)據(jù)可為葉綠素a濃度三波段反演模型提供不同的波段選擇與組合.為了選擇最佳的波段組合，可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)[30]進(jìn)行迭代得到最佳波段，也可利用窮舉法得到最優(yōu)波段組合.由于采用迭代法選取的波段在特征波段范圍內(nèi)可能只符合局部最優(yōu)，而窮舉法能保證全局最優(yōu)解，同時(shí)可反向驗(yàn)證所選取的三個(gè)波段是否符合其波段特征條件，故本文采用窮舉法對(duì)λ1、λ2和λ3這三個(gè)波段進(jìn)行最優(yōu)選擇.圖3為不同三波段組合的葉綠素a模型的建模精度(本文以決定系數(shù)R2為標(biāo)準(zhǔn)).

圖3 各波段組合的葉綠素a濃度反演模型決定系數(shù)R2三維分布圖Fig.3 Three-dimensional distribution of the determination coefficient (R2) of the three-band Chl-a inversion model

在圖3中，不同顏色表示R2值的大小.紅色標(biāo)注區(qū)域是R2較大的波段范圍，最優(yōu)波段應(yīng)在此范圍內(nèi)選??；黃色標(biāo)注區(qū)域是R2較小的波段范圍；而綠色標(biāo)注區(qū)域則表示不參與計(jì)算的重疊波段.由此，最終根據(jù)建模精度確定最優(yōu)的λ1、λ2和λ3分別為681.3 nm、709.9 nm和829.6 nm.結(jié)合前文對(duì)鄱陽湖水體光譜特征的分析發(fā)現(xiàn)，三波段選取結(jié)果符合上述特征波段要求，表明該模型具有一定的物理意義.

2.2 模型驗(yàn)證

本文模型采用均方根誤差(RMSE)、平均絕對(duì)誤差(MAE)和平均相對(duì)誤差(MRE)進(jìn)行評(píng)價(jià)，三者公式如下：

(2)

(3)

(4)

其中，Cchl-a*和Cchl-a分別表示葉綠素a濃度實(shí)測值和反演值，N為驗(yàn)證集樣本點(diǎn)數(shù)量.

(5)

葉綠素a濃度的建模精度和驗(yàn)證精度如圖4所示.此算法的建模及驗(yàn)證的R2、RMSE、MAE和MRE分別為0.82、1.468 μg·L-1、1.094 μg·L-1、19.948%和0.74、2.702 μg·L-1、2.173 μg·L-1、44.015%.

圖4 GF-5衛(wèi)星AHSI葉綠素a濃度反演模型與驗(yàn)證示意圖Fig.4 Modeling and validation results of the Chl-a model for GF-5 AHSI

3 結(jié)果與分析

為了評(píng)估和交叉驗(yàn)證本文的鄱陽湖葉綠素a濃度反演模型與結(jié)果，本研究收集了2018年10月7日同步的Sentinel-2A衛(wèi)星MSI影像，并分析了兩者葉綠素a濃度反演結(jié)果的一致性.首先利用ENVI5.3對(duì)MSI和AHSI影像進(jìn)行手動(dòng)配準(zhǔn)，精度控制在一個(gè)像素內(nèi)，然后利用Acolite軟件(https://odnature.naturalsciences.be/remsem/acoliteforum/)對(duì)MSI影像進(jìn)行大氣校正[31-32]，參數(shù)設(shè)置為Acolite默認(rèn)參數(shù)，主要包括：氣溶膠校正設(shè)置為暗光譜擬合(DSF)算法[33]；氣溶膠校正波段選擇1 600 nm和2 200 nm；550 nm處最小氣溶膠光學(xué)厚度為0.01.最后，結(jié)合李亭亭等[34]基于MSI數(shù)據(jù)建立的鄱陽湖葉綠素a反演模型進(jìn)行MSI的葉綠素a濃度反演，即在北湖區(qū)采用三波段模型(R2=0.65,MRE=38.53%)，在南湖區(qū)采用差值模型(R2=0.63,MRE=39.87%).

AHSI三波段組合模型的葉綠素a濃度反演結(jié)果如圖5(a)所示；MSI的葉綠素a濃度分布如圖5(b)所示；兩者偏差與統(tǒng)計(jì)結(jié)果見圖5(c)和圖6.

顯而易見，AHSI與MSI反演的葉綠素a濃度在空間分布上是較為一致的.總的來說，葉綠素a濃度在鄱陽湖北部和中部濃度較高，在鄱陽湖南部濃度較低.AHSI與MSI的葉綠素a濃度反演結(jié)果在鄱陽湖北部偏差較大，但仍不超過20%；在鄱陽湖其它水域，兩者偏差更小，不超過10%.從圖6的相對(duì)偏差統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出，在超過80%水域AHSI與MSI反演的葉綠素a濃度相對(duì)偏差小于8%，表明AHSI與MSI的葉綠素a濃度反演結(jié)果具有高度的一致性.

圖5 GF-5衛(wèi)星AHSI葉綠素a濃度分布(a)、Sentinel-2A衛(wèi)星MSI葉綠素a濃度分布(b)和兩者相對(duì)偏差(c)Fig.5 Distributions of GF-5 AHSI-derived Chl-a(a),Sentinel-2A MSI-derived Chl-a(b),and relative bias between them(c)

圖6 相對(duì)偏差統(tǒng)計(jì)結(jié)果圖Fig.6 Statistical results of relative bias

4 結(jié)論

本文充分利用GF-5衛(wèi)星AHSI數(shù)據(jù)的高光譜特性，通過窮舉法建立了鄱陽湖的最優(yōu)三波段葉綠素a濃度反演模型，并利用同步的Sentinel-2A衛(wèi)星MSI葉綠素反演結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證.得出如下主要結(jié)論.

1) 結(jié)合鄱陽湖水體光學(xué)特性分析，發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的三波段葉綠素a濃度反演模型的最佳波段組合為681.3 nm、709.9 nm和829.6 nm.該波段組合符合經(jīng)驗(yàn)的最佳葉綠素a濃度反演的光譜范圍，表明該模型具有一定的物理意義.

2) 通過與經(jīng)檢驗(yàn)的Sentinel-2A衛(wèi)星MSI葉綠素a濃度反演結(jié)果對(duì)比，兩者在空間分布上具有較高的一致性，表明該葉綠素a濃度反演模型具有較高的可信度.

綜上所述，本文的研究證明了GF-5衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)在反演內(nèi)陸渾濁水體葉綠素a濃度方面的可行性，后續(xù)將針對(duì)高光譜水環(huán)境遙感進(jìn)行進(jìn)一步深入研究.