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        基于環(huán)境一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)的洞庭湖葉綠素a濃度反演

        2016-11-11 03:04:19劉劍鋒文殿軍
        安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2016年27期
        關(guān)鍵詞:環(huán)境模型

        湯 健,薛 云,劉劍鋒,文殿軍

        (1.南華大學(xué)土木工程學(xué)院,湖南衡陽 421001;2.廣東省肇慶市國土資源局高要分局,廣東肇慶 526100;3.湖南城市學(xué)院,湖南益陽 413000;4.湖南省桃江縣石牛江聯(lián)校,湖南益陽 413400)

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        基于環(huán)境一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)的洞庭湖葉綠素a濃度反演

        湯 健1,2,薛 云3*,劉劍鋒4,文殿軍4

        (1.南華大學(xué)土木工程學(xué)院,湖南衡陽 421001;2.廣東省肇慶市國土資源局高要分局,廣東肇慶 526100;3.湖南城市學(xué)院,湖南益陽 413000;4.湖南省桃江縣石牛江聯(lián)校,湖南益陽 413400)

        通過星地同步地面試驗,建立起洞庭湖水體的葉綠素a濃度遙感反演模型,運用2011年4月~2012年4月的多期環(huán)境一號衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù),對洞庭湖葉綠素a濃度進行動態(tài)監(jiān)測和分析。結(jié)果表明:環(huán)境一號衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)第三通道(HJ3)反射率與第二通道(HJ2)和第四通道(HJ4)反射率之和的比值與洞庭湖水體葉綠素濃度具有較高的相關(guān)性,從而構(gòu)建基于環(huán)境一號衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)的洞庭湖葉綠素a濃度反演模型;采用多期環(huán)境一號衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)對洞庭湖的葉綠素a濃度進行了連續(xù)監(jiān)測,較好地反映了洞庭湖葉綠素a的時空分布變化。

        葉綠素a;環(huán)境一號衛(wèi)星;洞庭湖

        目前,我國內(nèi)陸江河湖泊水質(zhì)監(jiān)測和分析主要依賴于高精度的儀器進行周期性的濕地監(jiān)測以及實驗室分析。這種監(jiān)測方法耗費人力、物力,受氣候和水文條件的限制,難以長時間跟蹤監(jiān)測,且較少數(shù)據(jù)點難以反映湖泊的整體分布狀況[1]。遙感技術(shù)為長期、快速地監(jiān)測水體環(huán)境提供了一種有效的方式,同時大范圍的觀測還彌補了觀測樣點的不足,因而在葉綠素a(Chl-a)定量估算和動態(tài)監(jiān)測中具有明顯的優(yōu)越性[2]。目前,多種遙感數(shù)據(jù)(如Landsat MSS、TM、SPOT、MODIS、IRS-1C、NOAA/AVHRR)和各種航空高光譜數(shù)據(jù)(如AVIRIS、CASI、AISA及CIS)廣泛地應(yīng)用于水質(zhì)遙感監(jiān)測研究。環(huán)境一號衛(wèi)星是我國自主研發(fā)的衛(wèi)星,主要用于對生態(tài)破壞、環(huán)境污染和災(zāi)害進行大范圍、全天候、全天時動態(tài)監(jiān)測。環(huán)境一號衛(wèi)星的CCD相機共分4個譜段,空間分辨率為30 m,幅寬360 km,重訪天數(shù)為4 d[3]。筆者利用環(huán)境一號衛(wèi)星數(shù)據(jù),結(jié)合地面同步觀測數(shù)據(jù),建立Chl-a濃度反演模型,研究洞庭湖Chl-a濃度變化特征,以期為洞庭湖富營養(yǎng)化的修復(fù)和管理提供理論依據(jù)。

        1 研究區(qū)概況

        洞庭湖是我國第二大淡水湖,跨湖南、湖北2省,是長江中游重要吞吐湖泊。地理坐標(biāo)為111°40′~113°10′ E、28°30′~29°31′ N,是全球重要濕地。近年來,洞庭湖地區(qū)經(jīng)濟快速發(fā)展,來自各方面的污染,如工業(yè)污染、城鎮(zhèn)生活污染、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染、水產(chǎn)養(yǎng)殖及船舶污染,對洞庭湖生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重威脅。其中,工業(yè)污染、生活污染及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)污染是主要污染源。在某些季節(jié),污染使東洞庭湖處于輕度富營養(yǎng)化狀態(tài),南洞庭湖和西洞庭湖處于中營養(yǎng)化狀態(tài),甚至局部地區(qū)出現(xiàn)“水華”現(xiàn)象。

        2 數(shù)據(jù)來源與處理

        選擇天氣晴朗、少云的2012年4月1~2日,對洞庭湖進行野外地面試驗。在洞庭湖均勻布設(shè)91個采樣點,在各采樣點野外實地采集水樣帶回實驗室分析,獲取Chl-a濃度等水質(zhì)數(shù)據(jù)。

        選用2012年4月1日HJ-1A的CCD數(shù)據(jù)二級產(chǎn)品作為遙感數(shù)據(jù)源,經(jīng)過空間配準(zhǔn)的1∶5萬地形圖為參考圖像,進行輻射定標(biāo)、幾何校正、大氣校正、反射率轉(zhuǎn)換、云層與水草區(qū)的剔除等預(yù)處理工作后,利用歸一化差異水體指數(shù)(NDWI)提取洞庭湖水體。

        3 洞庭湖Chl-a濃度反演

        針對Chl-a濃度對比分析了39個單波段、波段比值和多波段組合算法,并對這些算法的線性模型、指數(shù)模型、對數(shù)模型和二次方程模型進行了對比分析[4-5],得出環(huán)境衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)第三通道(HJ3)反射率與第二通道(HJ2)和第四通道(HJ4)反射率之和的比值與洞庭湖水體葉綠素濃度具有較高的相關(guān)性,從而構(gòu)建基于環(huán)境一號衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)的洞庭湖Chl-a反演模型:

        Chl-a=-164.46M+134.78(R2=0.849 2)

        (1)

        M=HJ3/(HJ2+HJ4)

        (2)

        根據(jù)Chl-a濃度反演模型,結(jié)合6景環(huán)境一號衛(wèi)星多光譜影像數(shù)據(jù),對2011年4月~2012年4月的洞庭湖Chl-a濃度進行反演,結(jié)果見圖1。

        從圖1可以看出,洞庭湖葉綠素濃度總體較低且變化不大,最大濃度為11.82 mg/m3??傮w上7~9月濃度較高,而其他月份濃度較低。從空間上看,東洞庭湖葉綠素濃度較其他地區(qū)偏高。

        圖1 2011年4月~2012年4月6景洞庭湖葉綠素a濃度空間分布Fig.1 Spatial distribution of chlorophyll a concentration in Dongting Lake from April 2011 to April 2012

        4 結(jié)論

        基于星地同步地面試驗,對洞庭湖葉綠素a濃度進行動態(tài)監(jiān)測和分析,結(jié)果表明,環(huán)境衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)第三通道(HJ3)反射率與第二通道(HJ2)和第四通道(HJ4)反射率之和的比值與洞庭湖水體葉綠素濃度具有較高的相關(guān)性,從而構(gòu)建基于環(huán)境一號衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)的洞庭湖Chl-a反演模型。采用2011年4月~2012年4月的環(huán)境一號衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)對洞庭湖的葉綠素a濃度進行了連續(xù)監(jiān)測,較好地反映了洞庭湖葉綠素a的時空分布變化,驗證了該模型的實用性。

        [1] 陳靜,吳傳慶,申維,等.基于環(huán)境一號衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)的巢湖葉綠素a的動態(tài)監(jiān)測[J].中國環(huán)境監(jiān)測,2012,28(1):116-119.

        [2] 曠達(dá),韓秀珍,劉翔,等.基于環(huán)境一號衛(wèi)星的太湖葉綠素a濃度提取[J].中國環(huán)境科學(xué),2010,3(9):1268-1273.

        [3] 王橋,楊煜,吳傳慶.環(huán)境減災(zāi)-1A衛(wèi)星超光譜數(shù)據(jù)反演葉綠素a濃度的模型研究[J].航天器工程,2009,18(6):133-137.

        [4] 曲偉,路京選,李琳,等.環(huán)境減災(zāi)小衛(wèi)星影像水體和濕地自動提取方法研究[J].遙感信息,2011,4(6):28-33.

        [5] 薛云,趙運林,張維,等.基于環(huán)境一號衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)的洞庭湖夏季富營養(yǎng)狀態(tài)評價[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2014,34(10):2534-2539.

        Quantitative Estimation of Chlorophyll-a Concentration in Dongting Lake Based on HJ-1 Satellite Images

        TANG Jian1,2, XUE Yun3*, LIU Jian-feng4et al

        (1. School of Civil Engineering, Nanhua University, Hengyang, Hunan 421001; 2. Zhaoqing Land Resource Bureau, Zhaoqing, Guangdong 526100; 3. Hunan City University, Yiyang, Hunan 413000; 4. The Associated School of Shiniujiang Town of Taojiang County, Taojiang, Hunan 413400)

        Chlorophyll-a concentration remote sensing inversion model was built through satellite-ground synchronization ground test. Chlorophyll-a concentration in Dongting Lake was dynamically monitored and evaluated using HJ-1 CCD data from April 2011 to April 2012. The results showed that HJ3/(HJ2+HJ4) of HJ-1 satellite CCD data had relatively high correlation with chlorophyll concentration in water body of Dongting Lake, so as to construct the inverse model of chlorophyll a concentration of Dongting Lake based on HJ-1 satellite multi-spectrum data. Chlorophyll a concentration was continuously monitored by multi-phase HJ-1 satellite CCD data, which reflected the spatial and temporal distribution variation of chlorophyll a in Dongting Lake.

        Chlorophyll a; HJ-1 satellite; Dongting Lake

        湖南省自然科學(xué)基金項目(13JJ6073);湖南省教育廳開放基金項目(15K021)。

        湯健(1986- ),男,湖南益陽人,工程師,在讀碩士,從事國土資源管理研究。*通訊作者,副教授,博士,從事GIS與RS應(yīng)用研究。

        2016-08-09

        S 127

        A

        0517-6611(2016)27-0212-02

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