翟彥放，邱月，陳方圓，鄔國(guó)鋒

(1.國(guó)家測(cè)繪地理信息局重慶測(cè)繪院，重慶 　400014；　2.重慶市勘測(cè)院，重慶　400020；3.武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢　430079；　4.海岸帶地理環(huán)境監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室&空間信息智能感知與服務(wù)深圳市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室&深圳大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，廣東 深圳　518060)

?

基于遙感數(shù)據(jù)的鄱陽(yáng)湖水體后向散射系數(shù)反演

翟彥放1*，邱月2，陳方圓3，鄔國(guó)鋒4

(1.國(guó)家測(cè)繪地理信息局重慶測(cè)繪院，重慶 400014；2.重慶市勘測(cè)院，重慶400020；3.武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢430079；4.海岸帶地理環(huán)境監(jiān)測(cè)國(guó)家測(cè)繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室&空間信息智能感知與服務(wù)深圳市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室&深圳大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，廣東 深圳518060)

摘要：水體后向散射系數(shù)是水體的重要光學(xué)特性之一，也是水質(zhì)生物光學(xué)反演模型的重要參數(shù)之一，對(duì)其研究具有重要意義。利用2010年10月鄱陽(yáng)湖實(shí)測(cè)水體后向散射系數(shù)、吸收系數(shù)和遙感光譜數(shù)據(jù)，建立基于生物光學(xué)模型的水體后向散射系數(shù)反演模型(420 nm，470 nm，510 nm，590 nm和700 nm)，模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證階段的決定系數(shù)分別為0.739～0.866和0.684～0.827，RMSE基本上均小于0.4。結(jié)果表明光譜數(shù)據(jù)和生物光學(xué)模型在反演鄱陽(yáng)湖水體后向散射系數(shù)具有很大的潛力。

關(guān)鍵詞：鄱陽(yáng)湖；生物光學(xué)模型；后向散射系數(shù)；水質(zhì)遙感反演

1引言

水體后向散射系數(shù)是水體固有光學(xué)特性之一[1]，也是構(gòu)建水質(zhì)參數(shù)生物光學(xué)反演模型的重要輸入?yún)?shù)之一[2]，而且與水體生物、物理和化學(xué)環(huán)境以及地理要素存在緊密聯(lián)系[1]，因此其研究對(duì)水質(zhì)反演和監(jiān)測(cè)以及水體保護(hù)和管理具有重要意義。

水體后向散射系數(shù)是體散射相函數(shù)散射角對(duì)后向半球的積分，反映傳感器方向的散射情況，僅與水體的物質(zhì)組成有關(guān)，與外界光場(chǎng)無(wú)關(guān)[3]。在后向散射方向總存在一個(gè)散射角，使得體散射相函數(shù)與后向散射系數(shù)的比接近常數(shù)，由此可以測(cè)量后演算獲得水體后向散射系數(shù)[4]。基于這樣的原理，近年來(lái)水體后向散射儀(例如HydroScat系列)主要用來(lái)進(jìn)行水體后向散射系數(shù)的實(shí)地測(cè)量，然而測(cè)量結(jié)果誤差較大[3]。另外，由于儀器昂貴、野外費(fèi)用較高等因素，實(shí)地后向散射系數(shù)測(cè)量的實(shí)施也具有一定局限性。遙感技術(shù)在一定程度上能夠克服這些局限性，在反演水體后向散射系數(shù)方面具有很大的潛力。

傳統(tǒng)上，統(tǒng)計(jì)方法主要用于后向散射系數(shù)的反演[5～7]，但其缺乏理論基礎(chǔ)，同時(shí)具有時(shí)間和區(qū)域依賴(lài)性。相比于傳統(tǒng)模型，生物光學(xué)模型具有理論性與普適性[1]，在后向散射系數(shù)反演應(yīng)用中具有優(yōu)勢(shì)。然而，單純基于生物光學(xué)模型的應(yīng)用比較少，如Lee等[5]基于生物光學(xué)模型，建立多波段半分析算法獲取海水的固有光學(xué)特性；戴永寧等[8]利用生物光學(xué)模型建立R(0-)(水面以下的輻照度比)和水體吸收、后向散射系數(shù)之間的關(guān)系；劉忠華等[9]利用兩個(gè)紅外波段插值建立生物光學(xué)模型，反演巢湖水域的后向散射概率，發(fā)現(xiàn)后向散射概率的空間差異性很大；楊偉等[10]和李俊生等[11]在生物光學(xué)模型基礎(chǔ)上，分別提出了獲取水體后向散射系數(shù)的方法，但前者由分布隨機(jī)數(shù)發(fā)生器得到實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，后者缺少實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，但均間接地驗(yàn)證了結(jié)果。

本文旨在基于生物光學(xué)模型建立鄱陽(yáng)湖水體后向散射系數(shù)遙感反演模型，為湖泊生物光學(xué)模型的建立以及進(jìn)一步的水質(zhì)參數(shù)反演奠定基礎(chǔ)。

2數(shù)據(jù)與方法

2.1研究區(qū)

鄱陽(yáng)湖(東經(jīng)115°50′～116°44′，北緯28°25′～29°45′)位于江西省北部、長(zhǎng)江中下游南岸(圖1)。其承納贛江、撫河、信江、饒河和修河五大江河及博陽(yáng)河、漳河和潼河來(lái)水，經(jīng)調(diào)蓄后由湖口注入長(zhǎng)江，是一個(gè)過(guò)水性、吞吐型、季節(jié)性湖泊。鄱陽(yáng)湖是長(zhǎng)江流域最大的天然洪水調(diào)蓄區(qū)、長(zhǎng)江中下游的重要水源地、重要的生物物種遺傳基因庫(kù)、我國(guó)最大的淡水魚(yú)產(chǎn)區(qū)、也是國(guó)際重要濕地和世界著名的候鳥(niǎo)越冬棲息地[12]。

2.2野外工作

于2010年10月15日～17日進(jìn)行野外數(shù)據(jù)的采集，因秋季水位較低，樣線(xiàn)位于從湖口、途徑星子縣和都昌縣、至周溪鎮(zhèn)的主航道，總計(jì)47個(gè)采樣點(diǎn)(如圖1所示)。在每個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行水樣采集、光譜、后向散射系數(shù)及風(fēng)向和風(fēng)速量測(cè)。

(1)水樣采集

在水面以下約0.0 m～0.3 m處，采集 1 500 ml水樣裝入編號(hào)的采樣瓶，放置于保溫箱中，在 12 h內(nèi)帶回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行水體組分濃度和吸收系數(shù)的量測(cè)。

(2)水體反射光譜測(cè)量

采用美國(guó)ASD公司的FieldSpec Dual VNIR光譜儀和水面以上法測(cè)量法[13]進(jìn)行水體光譜的測(cè)量。光譜儀波段范圍是 350 nm～ 1 050 nm，光譜分辨率 1.4 nm，可同時(shí)測(cè)量天空光信號(hào)和水體信號(hào)。為了避免太陽(yáng)直射反射和船體等影響，選擇儀器與水面法線(xiàn)夾角為40°、儀器觀(guān)測(cè)平面與太陽(yáng)入射平面的夾角為135°的觀(guān)測(cè)幾何進(jìn)行測(cè)量，使用儀器分別觀(guān)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)板、水面和天空，得標(biāo)準(zhǔn)板輻亮度Lp、水面輻亮度Lsw和天空光輻亮度Lsky。

(3)水體后向散射系數(shù)測(cè)量

借助美國(guó)HOBI Labs公司的6通道后向散射測(cè)量?jī)xHS-6測(cè)量水體后向散射系數(shù)，波段設(shè)置分別為 420 nm、 442 nm、 470 nm、 510 nm、 590 nm和 700 nm，后向散射角為140°，默認(rèn)的后向散射概率是0.15[14]。將儀器置于 1 m～ 2 m水深處，達(dá)到相應(yīng)設(shè)定時(shí)間后，回收儀器。

2.3數(shù)據(jù)處理

(1)水體組分的吸收系數(shù)

在實(shí)驗(yàn)室對(duì)水樣進(jìn)行過(guò)濾分離、色素萃取等處理獲得黃色物質(zhì)、總顆粒物、純水等水體組分。采用定量過(guò)濾技術(shù)(QFT)[15]獲取顆粒物質(zhì)和非色素物質(zhì)的成分，再利用分光光度計(jì)測(cè)得每個(gè)成分的光學(xué)密度。用顆粒物減去非色素物質(zhì)的光學(xué)密度，得浮游植物色素的光學(xué)密度。經(jīng)過(guò)進(jìn)一步的計(jì)算處理，即得黃色物質(zhì)吸收系數(shù)ag、浮游植物色素吸收系數(shù)aph與非色素懸浮顆粒物質(zhì)吸收系數(shù)ad。

(2)剛好處于水面以下的幅照度比R(0-)

剛好處于水面以下的輻照度R(0-)是表觀(guān)光學(xué)量之一，是指剛好在水面以下的向上輻照度Eu(0-)和向下輻照度Ed(0-)之比，它與太陽(yáng)光強(qiáng)無(wú)關(guān)，受大氣條件、太陽(yáng)高度角以及水面狀態(tài)的變化影響小。它是聯(lián)系水體固有光學(xué)特性的一個(gè)重要參數(shù)[16]，目前國(guó)外利用這一參數(shù)進(jìn)行水色遙感的研究已經(jīng)很多，其關(guān)系式為：

(1)

剛好處于水面以下的向上輻照度為：

(2)

剛好處于水面以下的向下輻照度為：

Ed(0-)=[1-ρ(θ，θ′)]Ed(0+)+ρ(θ′，θ)Eu(0-)

(3)

以上式子中，n是水體折射指數(shù)，一般近似取1.333；Q是光場(chǎng)分布參數(shù)，不同水體、不同的太陽(yáng)角度和觀(guān)測(cè)角度，其值變化很大，一般為1.7～7，通常取值4[17]；ρ(θ′，θ)、ρ(θ，θ′)分別是水-氣界面和氣-水界面的反射率，可以由Fresnel函數(shù)計(jì)算得到。其中Lw為離水輻亮度，可通過(guò)實(shí)測(cè)反射光譜計(jì)算得，是光譜儀水面信號(hào)中包含水體信息的部分，計(jì)算公式為[13]：

Lw=Lsw-ρ(θ'，θ)Lsky

(4)

Ed(0+)是水面以上總的向下輻照度，由實(shí)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)版輻亮度Lp和標(biāo)準(zhǔn)版反射率ρp得[13]：

Ed(0+)=Lpπ/ρp

(5)

2.4模型原理與開(kāi)發(fā)

生物光學(xué)模型源自水體輻射傳輸方程，很多學(xué)者采樣不同方法對(duì)其進(jìn)行求解，得到自然水體中的生物光學(xué)模型。由于采樣技術(shù)和方法不同，各種方法得出的結(jié)論小有差距，但都可得以下一致性的生物光學(xué)模型表達(dá)式[18，19]：

(6)

式中R(0-)為剛好處于水面以下的輻照度比，f為已知的具有某種變化的參數(shù)，a為水體的總吸收系數(shù)，bb為水體總后向散射系數(shù)。

總吸收系數(shù)和后向散射系數(shù)等于水體各成分的吸收系數(shù)與后向散射系數(shù)線(xiàn)性之和[1]，如式(7)和式(8)所示。黃色物質(zhì)的后向散射系數(shù)太小忽略不計(jì)，鄱陽(yáng)湖是無(wú)機(jī)懸浮顆粒物質(zhì)主導(dǎo)、低葉綠素濃度的湖泊水體[20]，所以浮游植物色素的后向散射系數(shù)也被忽略。在試驗(yàn)中，總后向散射系數(shù)等于純水、懸浮顆粒物質(zhì)的后向散射系數(shù)之和。本次研究反演懸浮顆粒物質(zhì)的后向散射系數(shù)，而純水的后向散射系數(shù)可以在文獻(xiàn)中查到，所以在后文中如無(wú)特殊注明，水體后向散射系數(shù)均指懸浮顆粒物質(zhì)的后向散射系數(shù)。

a=aw+aph+ad+ag

(7)

bb=bbw+bbp

(8)

式中，aw、aph、ad、ag分別是純水、浮游植物色素、非色素懸浮顆粒物質(zhì)和黃色物質(zhì)的吸收系數(shù)，a是總吸收系數(shù)，是各個(gè)組分吸收系數(shù)的線(xiàn)性和。bb是總后向散射系數(shù)，bbw、bbp分別是純水和懸浮顆粒的后向散射系數(shù)。將式(7)和式(8)代入式(6)，同時(shí)轉(zhuǎn)換模型形式，得水體后向散射系數(shù)反演模型形式：

(9)

模型中除了f是模型參數(shù)，其他變量都是波段λ的函數(shù)，受水體屬性和光照環(huán)境條件的影響，取值變換很大[21]。R(0-)和a是模型輸入量，也作為模型的自變量；bbp是模型輸出量，由野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)可得每個(gè)采樣點(diǎn)每個(gè)波段的數(shù)值；bbw可以通過(guò)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)查閱得到；純水吸收系數(shù)與后向散射系數(shù)參考Pope和Fry的測(cè)量結(jié)果[22]。

由于光譜分辨率的限制，442 nm的數(shù)值沒(méi)有給出而排除掉，因此模型涉及的波段有： 420 nm、 470 nm、 510 nm、 590 nm和 700 nm。本試驗(yàn)從47個(gè)樣本中隨機(jī)抽取70%(33個(gè))作為模型校準(zhǔn)集，剩余30%(即14個(gè))作為獨(dú)立樣本集用于模型驗(yàn)證?；?3個(gè)樣點(diǎn)的模型校準(zhǔn)集和式(9)，采用非線(xiàn)性最小二乘方法進(jìn)行模型的擬合，求解最優(yōu)模型參數(shù)f，然后進(jìn)行bbp的擬合。模型校準(zhǔn)階段使用留一法交叉驗(yàn)證(LOOCV)進(jìn)行校準(zhǔn)模型的驗(yàn)證，具體為：將每個(gè)樣本單獨(dú)作為驗(yàn)證集，剩余的32個(gè)樣本作為訓(xùn)練集，依次循環(huán)；這樣LOOCV法建立33個(gè)模型，每一個(gè)樣本點(diǎn)都參與模型的建立。利用求得的f值和式(9)計(jì)算獨(dú)立樣本集的bbp進(jìn)行模型驗(yàn)證，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)能力。模型校準(zhǔn)和驗(yàn)證均將預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值比較分析，通過(guò)決定系數(shù)R2、均方根誤差RMSE來(lái)反映模型結(jié)果。

3結(jié)果

3.1數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

表1顯示了47個(gè)采樣點(diǎn)實(shí)測(cè)水體后向散射系數(shù)在5個(gè)波段的平均值、最小值、最大值和標(biāo)準(zhǔn)差。從標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)可以看出水體后向散射系數(shù)比較平緩，離散度隨著波長(zhǎng)增加而遞減。從平均值、最小值和最大值可以看出測(cè)水體后向散射系數(shù)值隨著波長(zhǎng)增加而遞減，這與其他學(xué)者在太湖、巢湖和蓬萊近岸水體的結(jié)果相一致[2，7，23]。鄱陽(yáng)湖水體光譜反射率在0.4%～25%之間；水體光譜反射具有典型雙峰特征，即分別位于 550 nm～ 720 nm和 800 nm附近的反射峰(如圖2所示)。

3.2建模結(jié)果

表2顯示420 nm、470 nm、510 nm、590 nm和700 nm波段反演模型的校準(zhǔn)和驗(yàn)證情況：5個(gè)模型校準(zhǔn)階段的R2均比較高，在0.739～0.866之間，擬合程度較好，其中 510 nm模型的R2最大，為0.866。模型驗(yàn)證階段的R2在0.684～0.827，說(shuō)明實(shí)測(cè)值和預(yù)測(cè)值之間也具有很強(qiáng)相關(guān)性(圖3a～圖3e)，模型具有很好的穩(wěn)健性，其中 470 nm模型的R2最大，為0.827。校準(zhǔn)和驗(yàn)證階段的RMSE值在0.094～0.648，除了 420 nm模型校準(zhǔn)的RMSE超過(guò)0.6，其余均小于0.4。說(shuō)明了模型的精度較高，可靠性較強(qiáng)。以上驗(yàn)證指標(biāo)的值表明在鄱陽(yáng)湖區(qū)域本次試驗(yàn)五個(gè)波段建立的反演模型都較可靠，能較好地預(yù)測(cè)水體后向散射系數(shù)。

圖3模型結(jié)果驗(yàn)證

4結(jié)論

本文基于遙感光譜數(shù)據(jù)和生物光學(xué)模型建立鄱陽(yáng)湖水體后向散射系數(shù)反演模型。研究發(fā)現(xiàn)生物光學(xué)模型在反演水體后向散射系數(shù) (420 nm、 470 nm、 510 nm、 590 nm和 700 nm)方面具有較強(qiáng)的能力。研究結(jié)果為進(jìn)一步的水質(zhì)參數(shù)反演模型的建立奠定了一定基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

[1] Mobley，C. D. Light and water：Radiative transfer in natural waters[M]. Academic press San Diego，California，USA，1994.

[2] 孫德勇，李云梅，王橋等. 巢湖水體散射和后向散射特性研究[J]. 環(huán)境科學(xué)，2010，31(6)：1428～1434.

[3] 馬榮華，段洪濤，唐軍武. 湖泊水環(huán)境遙感[M]. 北京：科學(xué)出版社，2010；536.

[4] Boss，E.，Pegau，W. S. Relationship of light scattering at an angle in the backward direction to the backscattering coefficient[J]. Applied Optics，2001，40(30)：5503～5507.

[5] Lee，Z. P.，Carder，K. L.，Arnone，R. A. Deriving inherent optical properties from water color：a multiband quasi-analytical algorithm for optically deep waters[J]. Applied Optics，2002，41(27)：5755～5772.

[6] 宋慶君，唐軍武. 黃海，東海海區(qū)水體散射特性研究[J]. 海洋學(xué)報(bào)，2006，28(4)：56～62.

[7] 樂(lè)成峰，李云梅，查勇等. 太湖水體后向散射特性模擬[J]. 水科學(xué)進(jìn)展，2009，20(5)：707～713.

[8] 戴永寧，李素菊，王學(xué)軍. 巢湖水體的表觀(guān)光學(xué)特性測(cè)量與分析[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2008，28(11)：979～983.

[9] 劉忠華，李云梅，呂恒等. 基于生物光學(xué)模型的巢湖后向散射概率估算[J]. 環(huán)境科學(xué)，2011，32(2)：464～471.

[10]楊偉，松下文經(jīng)，陳晉. 基于水體反射光譜和組分濃度的固有光學(xué)特性反演算法[J]. 湖泊科學(xué)，2009，21(2)：207～214.

[11]李俊生，張兵，張霞等. 一種計(jì)算水體中懸浮物后向散射系數(shù)的方法[J]. 遙感學(xué)報(bào)，2008，12(2)：193～198.

[12]Cui，L. Study on functions of Poyang Lake wetland ecosystem[J]. Journal of Soil and Water Conservation，2004，18(2)：109～113.

[13]唐軍武，田國(guó)良，汪小勇等. 水體光譜測(cè)量與分析 Ⅰ：水面以上測(cè)量法[J]. 遙感學(xué)報(bào)，2004，8(1)：37～44.

[14]HydroScat-6P Spectral Backscattering Sensor & Fluorometer User's Manual，Revision J[Z]. In Hydro-Optics，B.，and Instrumentation Laboratories，Inc，Ed. 2010.

[15]Mitchell，B. G. Algorithms for determining the absorption coefficient for aquatic particulates using the quantitative filter technique[A]. In 1990；137.

[16]Dekker，A. G. Detection of Optical Water Quality Parameters for Entrophic Waters by High Resolution Remote Sensing[M]. Free University The Netherlands，1993.

[17]Mueller，J. L. Ocean optics protocols for satellite ocean color sensor validation，revision 4，Volume IV：Inherent Optical Properties：Instrument specifications，characterization，field measurements and data analysis protocols[M]. Goddard Space Flight Center，2003.

[18]Gordon，H. R.，Brown，O. B.，Evans，R. H.等. A semianalytic radiance model of ocean color[J]. Journal of Geophysical Research，1988，93(D9)：10909-10，924.

[19]Morel，A.，Gentili，B. Diffuse reflectance of oceanic waters. II Bidirectional aspects[J]. Applied Optics，1993，32(33)：6864～6879.

[20]Wu，G.，Cui，L.，Duan，H.等. Absorption and backscattering coefficients and their relations to water constituents of Poyang Lake，China[J]. Applied Optics，2011，50(34)：6358～6368.

[21]Morel，A.，Gentili，B. Diffuse reflectance of oceanic waters：its dependence on Sun angle as influenced by the molecular scattering contribution[J]. Applied Optics，1991，30(30)：4427～4438.

[22]Pope，R. M.，F(xiàn)ry，E. S. Absorption spectrum(380-700 nm) of pure water. II. Integrating cavity measurements[J]. Applied Optics，1997，36(33)：8710～8723.

[23]陳利博，李銅基，黃妙芬等. 兩種水體后向散射系數(shù)測(cè)量方法的比較研究[J]. 海洋技術(shù)，2011，30(1)：57～64.

Retrieving Backscattering Coefficient of Water Body in Poyang Lake using Remote Sensing Data

Zhai Yanfang1，Qiu Yue2，Chen Fangyuan3，Wu Guofeng4

(1.Chongqing Institute of Surveying and Mapping，NASM，Chongqing 400014，China；2.Chongqing Exploration and Surveying Institute，Chongqing 400020，China；3.School of Resource and Environmental Science，Wuhan University，Wuhan 430079，China；4.Key Laboratory for Geo-Environmental Monitoring of Coastal Zone of the National Administration of Surveying，Mapping and GeoInformation & Shenzhen Key Laboratory of Spatial Smart Sensing and Services & College of Life Sciences，Shenzhen University，Shenzhen 518060，China)

Key words：poyang lake；bio-optical model；backscattering coefficient；remote sensing retrieval of water quality

Abstract：Backscattering coefficient is one of the important water optical properties，and it is also an important inputting parameter deriving water quality bio-optical model. This study aimed to establish the water backscattering coefficient inversion model(420，470，510，590 and 700nm) using bio-optical model combined with the backscattering coefficient，absorption coefficient and remote sensing data in Poyang lake in October of 2010. The results showed that：the determination coefficients of models in calibration and validation ranged from 0.739 to 0.866 and from 0.684 to 0.827，respectively，and the RMSE values were mostly less than 0.4. We concluded that remote sensing data and bio-optical model held great potential in retrieving backscattering coefficient of water body in Poyang Lake.

文章編號(hào)：1672-8262(2016)03-71-05

中圖分類(lèi)號(hào)：TP701

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

*收稿日期：2016—02—27

作者簡(jiǎn)介：翟彥放(1988—)，男，碩士，工程師，研究方向?yàn)檫b感應(yīng)用、定量遙感、地理信息系統(tǒng)。

基金項(xiàng)目：國(guó)家林業(yè)局林業(yè)公益性行業(yè)科研專(zhuān)項(xiàng)(201404305)