基于高光譜數據的水域葉綠素a濃度(Chl-a)反演研究

孫宇晴

摘要：水體水色參數主要包括浮游植物、懸浮物質和有色可溶性有機物等。本研究利用環(huán)境一號衛(wèi)星（HJ-1）CCD圖像，采用半經驗模型建立實測數據與圖像之間的關系，反演葉綠素a濃度（Chl-a），最后得到太湖區(qū)域葉綠素a濃度（Chl-a）分布。根據反演結果可知，葉綠素a含量大于0.05mg/L主要分布在太湖沿岸，這部分區(qū)域受人類活動影響較大，比較容易造成水質富營養(yǎng)化，浮游植物易于生長。

關鍵詞：水體參數反演;高光譜;大氣校正;葉綠素a濃度（Chl-a）

1引言

人類的生命活動離不開水，隨著科技的發(fā)展，水體的承載壓力越來越大，當污染物超過了水體的自凈能力時，便產生了水體污染各類水體由于靠近人類聚集地，通常會有各類污染物流入，致使水體易趨于富營養(yǎng)化藻類以及浮游生物利用這些營養(yǎng)物質過量繁殖生長，使得水體中的溶解氧不斷減少，令水質逐漸變差葉綠素作為藻類等水生植物關鍵的組成部分，其濃度的大小可以用于判斷水體是否富營養(yǎng)化。本研究以太湖水域為研究區(qū)，通過2009年10月6日實測反射光譜數據和同步水質化學分析數據，綜合使用葉綠素a定量反演方法，探討葉綠素a定量遙感反演的機制和模型，明確春夏季太湖水體的葉綠素a定量遙感反演的最佳模型;然后將最佳模型應用于HJ-1A衛(wèi)星搭載的高光譜儀（HyperspectralImagingRa-diometer，HSI）遙感數據，并對HSI高光譜遙感數據反演葉綠素a濃度結果進行評價.以期能為內陸二類水體葉綠素a濃度的光譜反演研究提供一些參考[1-4]。

2研究區(qū)概況

太湖地處長江三角洲，面積36900平方公里，為流域第一大湖，又是我國五大淡水湖之一。太湖容量不大，調蓄能力較弱，但有利于湖水混合，使全湖水文特性、化學成分常處均一狀態(tài)。太湖地區(qū)屬于亞熱帶季風氣候，太湖地區(qū)年平均氣溫約為14.9～16.2°，多年平均降雨量約為1000～1400mm。夏季溫暖多雨，盛行東南風，冬季寒冷干燥，盛行西北風[5]。太湖地區(qū)是我國經濟最發(fā)達的地區(qū)之一，也是人口最密集的地區(qū)之一。在經濟高速發(fā)展的同時，在資源、環(huán)境等方面也付出了巨大的代價，尤其是人類活動給太湖造成的水質污染，產生了水質性資源短缺及太湖生態(tài)環(huán)境的嚴重破壞。太湖水質污染目前已嚴重影響了整個流域的可持續(xù)發(fā)展，并對人們的身體健康造成了潛在的危害[6]。因此，加強對太湖的水質監(jiān)測刻不容緩。

3數據來源與預處理

此次研究的數據源包括遙感數據和非遙感數據。遙感數據為2009年10月6日環(huán)境一號衛(wèi)星（HJ-1）CCD影像，2011年landsatTM5遙感影像。非遙感數據為太湖實地調查數據，包括水面調查點的經緯度和葉綠素含量。利用經過校正的LandsatTM數據作為基準圖像，對環(huán)境一號衛(wèi)星影像進行幾何校正，使其具有精確的坐標信息，可以匹配實測數據。本研究采用FLAASH大氣校正模塊，并對結果進行驗證。通過SpectralProfile工具查看校正前后同一位置的光譜曲線，可以看到植被的光譜曲線符合其光譜特征。再利用FeatureExtraction模塊中提供的面向圖像分割工具獲取分割矢量結果，手動提取太湖邊界矢量，再利用此矢量文件裁剪得到太湖區(qū)域的圖像。至此完成預處理工作。

4太湖區(qū)域葉綠素濃度反演

遙感反演是根據觀測信息和模型，求解或推算描述地面實況的應用參數。遙感反演模型的構建方法主要有以下3類：經驗方法：通過建立遙感數據與地面監(jiān)測的水色參數值之間的統(tǒng)計關系來外推水色參數值。水色參數與遙感數據之間關系缺乏依據，水質遙感初期的寬波段數據多采用這種方法;半經驗方法：在已知的水色參數光譜特征的條件下，利用最佳的波段或波段組合數據與實測水色參數值之間的統(tǒng)計關系進行水色參數估算。得到的模型只適用于當時的條件，對于不同季節(jié)和地域的水色參數估算需要進行參數矯正;分析方法：利用遙感數據與水中各組分的吸收系數、后向散射系數關系模型，反演水色參數含量。該方法與水體光學模型相結合具有明確的物理意義，且具有普遍適用性。分析方法是水色遙感反演模型的發(fā)展趨勢。葉綠素a濃度（Chl-a）是浮游植物的重要成分之一，本研究用分析方法來反演葉綠素濃度。

本研究選擇較為成熟的算法，即波段比值法來進行反演模型的建立，其表達式為：

Ch1–a=a*（BNIR-BRED）+b

式中，Chl–a表示葉綠素a的濃度;BNIR和BRED分別為近紅外波段和紅波段;a和b表示參數系數。

將上述模型應用到比值圖像中。得到葉綠素a反演結果圖像（圖1）。結果圖像中的像素值代表該像元（30mX30m）平均葉綠素a含量，單位與實測數據一致?？梢钥吹?，葉綠素a含量大于0.05mg/L主要分布在太湖沿岸，這部分區(qū)域受人類活動影響較大，比較容易造成水質富營養(yǎng)化，浮游植物易于生長。

5結論

水體水色參數主要包括浮游植物、懸浮物質和有色可溶性有機物等。這些水色參數濃度的變化，會引起水體生物光學特性和水面反射率的改變。利用遙感技術能夠根據水體光譜特征與水色參數間的關系建立反演模型，從而得到水色參數。本研究利用環(huán)境一號衛(wèi)星（HJ-1）CCD圖像，采用半經驗模型建立實測數據與圖像之間的關系，反演葉綠素a濃度（Chl-a）。根據反演結果可知，葉綠素a含量大于0.05mg/L主要分布在太湖沿岸，這部分區(qū)域受人類活動影響較大，比較容易造成水質富營養(yǎng)化，浮游植物易于生長。

參考文獻：

[1] 鄭高強.基于HJ-1A/B衛(wèi)星CCD與HSI數據的福建省水色反演模型研究[D].福州大學，2015.

[2] 劉堂友，匡定波，尹球.湖泊藻類葉綠素-a和懸浮物濃度的高光譜定量遙感模型研究[J].紅外與毫米波學報，2004（01）：11-15.

[3] 孫昊，周林飛.石佛寺水庫葉綠素a濃度高光譜遙感反演[J].節(jié)水灌溉，2019（03）：67-70.

[4] 宋挺，周文鱗，劉軍志，龔紹琦，石浚哲，吳蔚.利用高光譜反演模型評估太湖水體葉綠素a濃度分布[J].環(huán)境科學學報，2017，37（03）：888-899.

[5] 浦玲偉.基于高分影像的太湖東岸帶葉綠素a濃度遙感反演研究[D].蘇州科技大學，2019.

[6] 聞建光.太湖水體葉綠素a遙感監(jiān)測模型研究[D].吉林大學，2005.