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    基于光譜特征參數(shù)的官?gòu)d水庫(kù)富營(yíng)養(yǎng)化及污染分析

    2020-07-09 12:26:38江澄馬中祺楊甜羅陽(yáng)何紅艷
    航天返回與遙感 2020年3期
    關(guān)鍵詞:官?gòu)d水庫(kù)富營(yíng)養(yǎng)化溶解氧

    江澄 馬中祺 楊甜 羅陽(yáng) 何紅艷

    (1 北京空間機(jī)電研究所先進(jìn)光學(xué)遙感技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100094)(2 水利部海河水利委員會(huì)海河下游管理局水文水資源管理中心,天津 300061)(3 生態(tài)環(huán)境部海河流域北海海域生態(tài)環(huán)境監(jiān)督管理局,天津 300170)

    0 引言

    隨著京津冀協(xié)同發(fā)展的推進(jìn),作為京津冀地區(qū)的生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)、永定河流域的重要水資源支撐平臺(tái)和生態(tài)安全屏障,官?gòu)d水庫(kù)水環(huán)境保護(hù)對(duì)積極推進(jìn)京津冀協(xié)同發(fā)展具有重要的意義。然而,由于官?gòu)d水庫(kù)上游流域水資源開發(fā)利用過度,水庫(kù)面臨跨邊界水量短缺、流域生態(tài)環(huán)境惡化等危機(jī)[1]。要從根本上改善和治理水體環(huán)境,需對(duì)水體水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè),對(duì)庫(kù)區(qū)水質(zhì)變化狀況有準(zhǔn)確的把握,依據(jù)水質(zhì)參數(shù)的差異進(jìn)行專項(xiàng)治理。衛(wèi)星遙感具有快速、連續(xù)、范圍廣、周期性、成本相對(duì)低廉等特點(diǎn),是水質(zhì)監(jiān)測(cè)的實(shí)用基本平臺(tái)。通常水體可分為一類水體和二類水體,一類水體目前已有公認(rèn)的水質(zhì)反演模型,二類水體由于有很強(qiáng)的區(qū)域性,因此無法得到精度較高、通用性較強(qiáng)的反演模型[2]。

    目前,針對(duì)二類水體的水質(zhì)反演方法主要包括經(jīng)驗(yàn)/半經(jīng)驗(yàn)方法和分析/半分析方法。經(jīng)驗(yàn)/半經(jīng)驗(yàn)方法的核心是水質(zhì)參數(shù)光譜特征的先驗(yàn)已知性,分析/半分析方法的核心是生物光學(xué)模型,各自的優(yōu)缺點(diǎn)已有較多論述[3-5]。在特定的水域,半經(jīng)驗(yàn)算法有較強(qiáng)的穩(wěn)定性,同時(shí)具有相對(duì)較高的反演精度[6-9]。雖然通過實(shí)驗(yàn)手段對(duì)單種水質(zhì)參數(shù)葉綠素、懸浮泥沙等的光譜特征比較了解,但對(duì)與影響水環(huán)境污染的濁度、溶解氧等指標(biāo)缺乏系統(tǒng)深入的認(rèn)識(shí),對(duì)其光譜特征關(guān)注度不夠。

    2018年夏季,海河流域北海海域生態(tài)環(huán)境監(jiān)督管理局組織了對(duì)官?gòu)d水庫(kù)的水色試驗(yàn),獲取了高品質(zhì)的水色要素濃度、水體光譜以及環(huán)境等參數(shù),本文利用水體實(shí)測(cè)光譜和實(shí)驗(yàn)室分析數(shù)據(jù),探討了水體光譜特征與葉綠素、濁度和溶解氧等富營(yíng)養(yǎng)化和污染指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系,建立了適用于官?gòu)d水庫(kù)水體的富營(yíng)養(yǎng)化和污染遙感定量模型,同時(shí)分析了反演模型在官?gòu)d水庫(kù)富營(yíng)養(yǎng)化及污染狀態(tài)調(diào)查應(yīng)用中的精度。

    1 數(shù)據(jù)獲取

    官?gòu)d水庫(kù)橫跨河北省懷來縣和北京市延慶縣,位于北京市西北約80km 的永定河官?gòu)d山峽的入口處,水面面積為157km2。官?gòu)d水庫(kù)山區(qū)面積、丘陵區(qū)面積、河川區(qū)面積分別為14191km2、16173km2、133038km2,分別占全流域面積的33%、37%、30%,總庫(kù)容為41.6 億立方米,控制流域面積42500km2,是北京市集供水、防洪、水產(chǎn)、發(fā)電等多功能于一體的水庫(kù)之一,也是懷來縣發(fā)展農(nóng)、林、漁業(yè)的主要水源之一[10]。

    (1)水體實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)

    2018年6月8日,在官?gòu)d水庫(kù)進(jìn)行了二類水體反演模型建立與檢驗(yàn)的水色試驗(yàn)(試驗(yàn)站位見圖1)。本次試驗(yàn)主要測(cè)量水體的反射光譜、葉綠素a、濁度、溶解氧,以及氣象輔助要素等,共獲得17個(gè)站位的現(xiàn)場(chǎng)及實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)。

    在水體光譜測(cè)量中,光譜儀在水面之上測(cè)量得到的總輻射量L主要源于太陽(yáng)直射反射、天空光水面反射以及離水輻亮度[11]:

    式中Lw是進(jìn)入水體的光被水體成分散射回來進(jìn)入傳感器的離水輻射量,包含反演所需的水體信息;ρ是水-氣界面反射率;Lsky是天空光在水面反射以后進(jìn)入觀測(cè)儀器的信號(hào);Lcap是海面白帽的信息,Lg是水面波浪對(duì)太陽(yáng)直射光的隨機(jī)反射,三者均不含有水體信息。表面測(cè)量法的關(guān)鍵是如何消除水面輻射場(chǎng)中因波浪影響而引入的太陽(yáng)直射反射、白帽和天空光反射成分。

    采用手持ASD FieldSpec 光譜儀進(jìn)行水體表面光譜測(cè)量[12],光譜范圍為325~1075nm,其光譜分辨率約為3nm(700nm 處小于3nm)。依次測(cè)量水體輻亮度、天空光輻亮度、標(biāo)準(zhǔn)灰板輻照度后,按照下式計(jì)算光譜反射率Rrs:

    圖1 官?gòu)d水庫(kù)采樣點(diǎn)分布圖Fig.1 The map of sampling sites in Guanting Reservoir

    圖2 實(shí)測(cè)反射率光譜Fig.2 Reflectance spectral curves in situ

    (2)實(shí)驗(yàn)室分析數(shù)據(jù)

    現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)采集的水樣經(jīng)過實(shí)驗(yàn)室分析,葉綠素a(Chlorophyll-a,Chl-a)、濁度(Turbidity,Tur)和溶解氧(Dissolved Oxygen,DO)濃度的信息分別如圖3 所示:

    采樣水體葉綠素a 含量的最大值為14.06μg/L,最小值為2.36μg/L,平均值為5.0713μg/L;濁度的最大值為4.74NTU(散射濁度單位),最小值為0.9NTU,平均值為2.0282NTU;采樣水體溶解氧濃度的最大值為11.9mg/L,最小值為8.6mg/L,平均值為9.5571mg/L。

    (3)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)

    衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)來源于“高分二號(hào)”(GF-2)衛(wèi)星[14],其波段范圍如表1 所示,較好涵蓋了反映水色物質(zhì)光譜特性的波段范圍。

    圖3 水質(zhì)參數(shù)(濃度)實(shí)驗(yàn)室分析結(jié)果Fig.3 Water quality parameters(concenlration)distribution obtained in lab

    表1 GF-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)的波段信息Tab.1 Band information of GF-2 satellite data

    選取與水體光譜測(cè)量準(zhǔn)同步的2018年5月25日GF-2 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理(包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正),得到消除大氣影響、幾何變形后的水體遙感反射率數(shù)據(jù)。

    2 模型與方法

    (1)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播訓(xùn)練算法(簡(jiǎn)稱BP 算法)的主要思想是把學(xué)習(xí)過程分為兩個(gè)階段[15-17]:第一階段為正向傳播過程,給出輸入信息,通過輸入層經(jīng)隱含層逐層處理并計(jì)算每個(gè)單元的輸出值;第二階段為誤差反向傳播過程,若在輸出層未能得到期望的輸出值,則逐層遞歸計(jì)算當(dāng)前輸出與期望輸出的差值(即誤差),并依據(jù)差值調(diào)整權(quán)值與閾值,不斷迭代上述兩個(gè)過程,最終使得誤差達(dá)到最小。

    本文采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為三層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),采用BP 算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,其結(jié)構(gòu)如圖4 所示[17]。

    圖4 三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.4 The neural network structure with three layers

    將GF-2 衛(wèi)星各波段反射率計(jì)算的光譜特征參數(shù)作為輸入,相應(yīng)的水質(zhì)參數(shù)作為期望輸出,模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來自水體光譜測(cè)量以及實(shí)驗(yàn)室分析結(jié)果。

    (2)光譜特征參數(shù)的最優(yōu)選擇

    二類水體的光譜反射率隨波長(zhǎng)而變化,從圖2 可見,在可見光波段出現(xiàn)兩個(gè)反射峰,第一個(gè)反射峰在500~600nm 之間,第二個(gè)反射峰在660nm 左右,反射谷則出現(xiàn)在650nm 附近。GF-2 衛(wèi)星的B1、B2、B3與水體的敏感波段均有重疊,通過研究不同波段與葉綠素a 濃度、濁度和溶解氧濃度的相關(guān)關(guān)系,以光譜相關(guān)系數(shù)作為選擇最優(yōu)的光譜特征參數(shù)準(zhǔn)則,從而篩選出用于反演的光譜特征參數(shù)。備選的光譜特征參數(shù)包括以下四類:

    光譜等效反射率之差 Diff(λ1,λ2),即

    光譜等效反射率之比 Ratio(λ1,λ2),即

    歸一化的光譜等效反射率 Norm(λ1,λ2),即

    三波段組合的光譜特征參數(shù) Tri(λ1,λ2,λ3),即

    表2 光譜特征參數(shù)的相關(guān)系數(shù)Tab.2 The correlation coefficients of spectral features parameters

    由表2 可知,對(duì)于三個(gè)待反演的水質(zhì)參數(shù),篩選后的5個(gè)光譜特征參數(shù)均有較高的相關(guān)系數(shù),其數(shù)值均在0.5 以上,最高可達(dá)0.8 左右,而且相關(guān)性最高的特征均為B3 和B1 的差值組合(Diff(B3, B1))。統(tǒng)計(jì)后可知,所有水質(zhì)參數(shù)的高相關(guān)性光譜特征參數(shù)中,B3 與B1 的出現(xiàn)頻率最高,均為10 次,這也與國(guó)內(nèi)外目前經(jīng)驗(yàn)或半分析水質(zhì)參數(shù)反演算法中利用藍(lán)、紅波段作為特征波段的結(jié)論相吻合。

    同時(shí)可見,雙波段差值組合出現(xiàn)的頻率為7 次,比值組合和歸一化差值組合出現(xiàn)的頻率均為4 次,而三波段組合的頻率為0 次。這說明對(duì)于官?gòu)d水庫(kù)而言,波段反射率之差可以較好的反映區(qū)域內(nèi)水質(zhì)參數(shù)狀況。

    基于上述高相關(guān)性光譜特征參數(shù),構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,選取70%的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型,15%數(shù)據(jù)用于測(cè)試,15%數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證。訓(xùn)練過程中選擇Sigmoid 函數(shù)作為神經(jīng)元的激活函數(shù),經(jīng)調(diào)整后模型包含1個(gè)隱含層,隱含層內(nèi)有10個(gè)基本單元。

    用于訓(xùn)練模型的實(shí)測(cè)值與模型估測(cè)值之間的散點(diǎn)圖如圖5 所示,圖2 右下角是二者的確定系數(shù)R2,結(jié)果顯示,實(shí)測(cè)值與估測(cè)值均分布在1:1 線(如圖5 中虛線所示)附近,DO 和Tur 的訓(xùn)練模型效果最好,確定系數(shù)達(dá)到0.99 以上,Chl-a 的實(shí)測(cè)值與估測(cè)值之間也有較好的一致性,其確定系數(shù)為0.9395。

    圖5 實(shí)測(cè)值與估測(cè)值散點(diǎn)圖Fig.5 The scatter plot between measured and estimated values

    3 結(jié)果與分析

    (1)精度驗(yàn)證

    為分析反演模型的適用性以及模型誤差,選擇遙感影像中所覆蓋的8個(gè)實(shí)地采樣點(diǎn)作為精度驗(yàn)證樣點(diǎn),計(jì)算實(shí)測(cè)值與反演值之間的相對(duì)誤差,葉綠素a、濁度和溶解氧的結(jié)果如表3、表4、表5 所示。

    表3 葉綠素-a 反演結(jié)果驗(yàn)證Tab.3 Validation of Chl-a retrieval results

    表4 濁度反演結(jié)果驗(yàn)證Tab.4 Validation of Tur retrieval results

    表5 溶解氧反演結(jié)果驗(yàn)證Tab.5 Validation of DO retrieval results

    驗(yàn)證結(jié)果顯示,葉綠素a 和溶解氧的平均相對(duì)誤差在23%左右,部分采樣點(diǎn)的葉綠素a 濃度相對(duì)誤差低于10%,濁度的反演誤差稍高,相對(duì)誤差的平均值約為31%,少數(shù)點(diǎn)的誤差較大,這些誤差較大點(diǎn)多存在于實(shí)測(cè)值較大的點(diǎn)附近。由于遙感像元與采樣點(diǎn)存在尺度差異,使得空間分布存在突變,此時(shí)單點(diǎn)采樣難以代表該點(diǎn)附近像元尺度的區(qū)域,并且由于藍(lán)光波段受大氣的影響較為嚴(yán)重,大氣校正的精度直接影響了水質(zhì)參數(shù)的反演精度。但整體來看,葉綠素a、濁度和溶解氧的反演誤差在二類水體反演的誤差可接受范圍之內(nèi)(約20%~30%之間)[19-22]。

    (2)基于葉綠素的富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)

    Chl-a 作為浮游植物的重要組成成分,是衡量浮游植物現(xiàn)存量和水體富營(yíng)養(yǎng)化程度的重要指標(biāo)。基于建立的葉綠素反演模型,官?gòu)d水庫(kù)Chl-a 濃度的空間分布如圖6 所示。

    由反演結(jié)果可見,Chl-a 的濃度在水庫(kù)北部濃度較低,而在南部地區(qū)較高。這是由于北部地區(qū)水生植物比較茂盛,大量的水生植被吸納水體中的N、P 等元素,從而抑制了藻類生長(zhǎng),因此該區(qū)域內(nèi)Chl-a 的濃度較低。而在水庫(kù)南部區(qū)域,由于河床較低,湖水較深,水生植物接收的太陽(yáng)輻射較為稀薄,光合作用薄弱導(dǎo)致表面水體的二氧化碳濃度較高,更適合浮游植物的繁殖,因此該區(qū)域內(nèi)Chl-a 的濃度較高。

    為了防治水庫(kù)水體的富營(yíng)養(yǎng)化,不但要對(duì)水體的富營(yíng)養(yǎng)化指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測(cè),而且要對(duì)水體所處營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)。以Chl-a 反演結(jié)果為數(shù)據(jù)源進(jìn)行營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)TSI 的計(jì)算[23]

    式中Cchl為水體Chl-a 含量。依據(jù)分類標(biāo)準(zhǔn),對(duì)官?gòu)d水庫(kù)進(jìn)行富營(yíng)養(yǎng)化水平分類,如圖7 所示。官?gòu)d水庫(kù)Chl-a 濃度為1.4~12.9μg/L,平均濃度為5.97μg/L,TSI 在20~50 之間變化,水庫(kù)北部屬于中營(yíng)養(yǎng)型(30~40),水庫(kù)南部屬于中富營(yíng)養(yǎng)型(40~50),永定河入口一部分區(qū)域富營(yíng)養(yǎng)化程度較低,TSI 為30左右,處于貧中營(yíng)養(yǎng)型水平和中營(yíng)養(yǎng)型水平之間。

    圖6 葉綠素-a 的空間分布Fig.6 Distribution of Chl-a

    圖7 官?gòu)d水庫(kù)富營(yíng)養(yǎng)化情況Fig.7 Eutrophication status of Guanting Reservoir

    (3)污染程度分析

    基于建立的濁度反演模型和溶解氧反演模型,官?gòu)d水庫(kù)Tur 和DO 的空間分布如圖8、圖9 所示。Tur代表了水體的“清澈”程度,由圖8 可見,Tur 在北部區(qū)域普遍呈現(xiàn)為較低值,基本上小于2NTU,而在岸線周邊呈現(xiàn)明顯高值,約為3NTU,且從永定河入口呈現(xiàn)出向四周擴(kuò)散狀,庫(kù)區(qū)南部的水體濁度逐漸下降,處于低值狀態(tài),南部小部分水體濁度基本上小于1NTU。

    DO 則直接反映了水體水質(zhì)狀況,其含量越低,說明水體受污染程度越嚴(yán)重。有機(jī)物污染嚴(yán)重的水體溶解氧含量低,它與水生生物的生存有著密切的關(guān)系。由圖9 可見,除近岸區(qū)和南部部分水體的DO 值較低外,庫(kù)區(qū)整體DO 值較高。

    庫(kù)區(qū)北部河道水流速度快,水體交換能力較強(qiáng),同時(shí)由于水力沖刷作用,沉積物堆積較少,因此水域的渾濁度較低,溶解氧含量較高。南部水體流動(dòng)緩慢,水體交換能力較差,再加上底泥二次污染,導(dǎo)致庫(kù)區(qū)南部部分區(qū)域的渾濁度較高,溶解氧含量較低。庫(kù)區(qū)岸線周邊與陸地接壤,生物含量和有機(jī)污染都較為嚴(yán)重,由于面源污染導(dǎo)致該區(qū)域溶解氧含量低于其它水域。

    圖8 濁度的空間分布Fig.8 Distribution of Tur

    圖9 溶解氧的空間分布Fig.9 Distribution of DO

    4 結(jié)束語(yǔ)

    通過尋求最優(yōu)光譜特征參數(shù)并建立其與葉綠素、濁度和溶解氧等富營(yíng)養(yǎng)化和污染指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系,能夠建立針對(duì)二類水體富營(yíng)養(yǎng)化和污染的遙感監(jiān)測(cè)定量模型,更能表現(xiàn)出水色成分與水體光譜之間復(fù)雜的非線性關(guān)系?;贕F-2 衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演葉綠素、濁度、溶解氧的平均相對(duì)誤差分別為23.2%、31.74%、23.75%,在二類水體反演誤差的可接受范圍之內(nèi),表明該模型適用于官?gòu)d水庫(kù)富營(yíng)養(yǎng)化及污染狀態(tài)調(diào)查,將為官?gòu)d水庫(kù)水資源、水環(huán)境和水生態(tài)管理提供數(shù)據(jù)支撐。

    在內(nèi)陸二類水體,高精度的建立水質(zhì)參數(shù)與遙感反射率之間的真實(shí)關(guān)系具有很大的難度和挑戰(zhàn),本文的工作僅是開始,圍繞遙感反射率與水體特性仍有許多有待完善和進(jìn)一步深入研究的方面:在內(nèi)陸近岸水域,傳統(tǒng)的光譜模型并不適用,下一步將對(duì)水體固有光學(xué)特征進(jìn)行深入研究;建立區(qū)域的光學(xué)-生化參數(shù)轉(zhuǎn)換模型,拓展生化參數(shù)的遙感反演能力;二類水體水色遙感涉及二類水體大氣校正和二類水體水質(zhì)參數(shù)反演兩方面問題,下一步將重點(diǎn)在統(tǒng)一的框架體系下考慮上述問題,從而提升遙感監(jiān)測(cè)精度。

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