蔣城飛，廖 珊，付東洋，王文芳，李 薛，劉大召，張 瑩，黃雄杰

（廣東海洋大學(xué) 海洋遙感與信息技術(shù)實(shí)驗(yàn)室，廣東 湛江 524088）

湛江港海域葉綠素a濃度的高光譜遙感反演

蔣城飛，廖 珊，付東洋，王文芳，李 薛，劉大召，張 瑩，黃雄杰

（廣東海洋大學(xué) 海洋遙感與信息技術(shù)實(shí)驗(yàn)室，廣東 湛江 524088）

基于表觀(guān)光學(xué)法研究冬季湛江港海域高光譜遙感葉綠素a濃度的反演模型構(gòu)建，結(jié)果表明，該海域單波段遙感反射率與葉綠素a濃度相關(guān)性低，波段比值和遙感反射率的一階微分法可提高葉綠素a濃度反演精度。665 nm處的遙感反射率一階微分值與葉綠素a濃度相關(guān)性良好，相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.84。一階微分相關(guān)系數(shù)大于0.8的波段大部分處于葉綠素a紅光強(qiáng)烈吸收區(qū)域，對(duì)于富營(yíng)養(yǎng)化的湛江港海域采用一階微分方法構(gòu)建葉綠素a濃度的遙感反演模型具有合理性。

湛江港海域，葉綠素a濃度，高光譜遙感，定量反演

湛江港位于粵西海岸大尺度灣曲處，由硇洲島、東海島和南三島所環(huán)繞，屬于亞熱帶海區(qū)[1]。湛江港及其臨近海域是中國(guó)重要的海水養(yǎng)殖基地，同時(shí)也是重要工業(yè)生產(chǎn)和港口運(yùn)輸?shù)?，隨著廣東省重工產(chǎn)業(yè)湛江轉(zhuǎn)移和沿岸經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，每年向湛江港海域排放的污染物也快速的增長(zhǎng)[2]。根據(jù)國(guó)家海洋環(huán)境質(zhì)量公報(bào)，2013年湛江灣四類(lèi)和劣四類(lèi)海水面積占98%，2014年湛江港灣春季劣四類(lèi)水體占70%以上，秋季占90%以上。近10年來(lái)，湛江灣營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)呈現(xiàn)不斷的上升趨勢(shì)。程海鷗2007年調(diào)查發(fā)現(xiàn)湛江灣海水富營(yíng)養(yǎng)化異常嚴(yán)重，氮磷比失去平衡[1]。付東洋、張瑩等[3-5]對(duì)湛江海域水質(zhì)評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了探究，研究結(jié)果表明湛江海域存在著比較嚴(yán)重的水體污染狀況，湛江港灣及鄰近海域具有高濃度的硝酸鹽、磷酸鹽，局部區(qū)域呈Ⅲ，ⅠⅤ類(lèi)甚至劣ⅠⅤ類(lèi)水質(zhì)，葉綠素濃度也呈較高水平，屬于比較典型的近岸二類(lèi)水體。

葉綠素a（Chla）的濃度既是浮游植物生物量的重要指標(biāo)，也是海洋生態(tài)系統(tǒng)和氣候條件變化重要指標(biāo)[6-10]。同時(shí)，葉綠素不僅可以反映水體中浮游植物的生物量，也是海域富營(yíng)養(yǎng)化的表征[11]。葉綠素a的分布特征受光輻射、溫度、透明度和營(yíng)養(yǎng)鹽等因素的綜合影響，它在一定程度上可以反映水質(zhì)狀況[12]。海洋葉綠素濃度的遙感監(jiān)測(cè)研究一直是國(guó)內(nèi)外海洋生態(tài)與環(huán)境研究中的重要課題。由于二類(lèi)水體的物質(zhì)組成與光學(xué)特性比一類(lèi)水體的復(fù)雜，其水色除了受到純水的本身以及海水葉綠素a的影響外，還收到懸浮物質(zhì)，黃色物質(zhì)以及淺海海域海底的影響[13]。同時(shí)近海二類(lèi)水體自身光學(xué)特性相對(duì)比較復(fù)雜，并且在不同海域水體光學(xué)特性存在著顯著差異，區(qū)域性水體葉綠素a濃度的遙感監(jiān)測(cè)模型局限性很強(qiáng)[14]。大量學(xué)者認(rèn)為一類(lèi)水體的葉綠素標(biāo)準(zhǔn)算法并不適用于近岸二類(lèi)水體[13,15-17]。因而基于遙感手段的近海二類(lèi)水體葉綠素濃度反演一直是國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。

Fraser[18]對(duì)美國(guó)內(nèi)陸的22個(gè)湖的光譜分析發(fā)現(xiàn)，遙感反射率的一階微分值與葉綠素a濃度之間的相關(guān)性最好。Han Luoheng等[19]通過(guò)對(duì)美國(guó)的BranchedOak湖的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)研究表明，690 nm處的一階微分模型能夠比較好的反演葉綠素的濃度。李素菊等[20]在巢湖區(qū)域利用波段比值算法以及690 nm處遙感反射率的一階微分?jǐn)?shù)據(jù)值，分別建立了兩個(gè)葉綠素a濃度反演模型，同時(shí)取得了比較高的反演精度。劉大召等[21]研究結(jié)果表明OC4算法可較好的應(yīng)用于經(jīng)過(guò)處理的FY-3A一級(jí)產(chǎn)品，表現(xiàn)湛江港灣及其附近海域葉綠素a濃度分布狀況。

筆者采取單波段，波段比，以及一階微分值多種方法與葉綠素a濃度之間的關(guān)系建立湛江港灣葉綠素a高光譜定量遙感反演模型，為該海域的水質(zhì)遙感研究提供基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

調(diào)查區(qū)域及站位設(shè)置如圖1所示，采樣于2016年1月中旬完成，共采集19個(gè)站點(diǎn)。

圖1 實(shí)驗(yàn)區(qū)域以及采樣分布Fig.1 Study area and sampling stations

1.2 葉綠素a濃度測(cè)定

葉綠素 a濃度采用加拿大 RBR公司生產(chǎn)的RBRmaestro水質(zhì)儀進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量，并以1 m以淺多組葉綠素a濃度數(shù)據(jù)的平均值作為表層葉綠素a濃度。水質(zhì)儀葉綠素a濃度測(cè)量傳感器分辨率為0.02mg/m3。使用熒光法（激發(fā)波長(zhǎng)470 nm，探測(cè)波長(zhǎng)685 nm）測(cè)量葉綠素a濃度值。

1.3 光譜測(cè)量及預(yù)處理

本實(shí)驗(yàn)使用海洋光學(xué)（Ocean Optics）公司生產(chǎn)的USB2000+用于光譜測(cè)量。USB2000+測(cè)量光譜范圍為200～1 100 nm，波長(zhǎng)分辨率為0.3～10 nm。測(cè)量時(shí)間為上午9點(diǎn)至下午4點(diǎn)之間，并采用唐軍武等提出的水面之上法進(jìn)行水體遙感反射率測(cè)量，測(cè)量時(shí)儀器觀(guān)測(cè)平面與太陽(yáng)入射平面夾角為135°，儀器與水面的夾角約為 45°，這樣可以有效的避免太陽(yáng)的直射的影響，同時(shí)光譜測(cè)量時(shí)還需要避免船舶陰影的影響[22]。每個(gè)站點(diǎn)的測(cè)量不低于3次，然后進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理，去除異常數(shù)據(jù)，并對(duì)每個(gè)站點(diǎn)3次測(cè)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均，得出每個(gè)站點(diǎn)的光譜曲線(xiàn)測(cè)量平均值。

遙感反射率（Rrs(λ)）為離水輻射亮度Lw(λ) 除以海面入射輻照度Es(λ)。

Lw(λ)的計(jì)算為

其中，Lu(λ)為水體上行輻射亮度，Lsky(λ)為天空下行輻射亮度，rsky為天空光反射率。

海面入射輻照度Es的計(jì)算可以由標(biāo)準(zhǔn)板測(cè)得：

其中，Lp為標(biāo)準(zhǔn)板上行輻射亮度，ρp為標(biāo)準(zhǔn)板反射率。

本實(shí)驗(yàn)使用反射率為20%的標(biāo)準(zhǔn)灰板進(jìn)行海面入射輻照度測(cè)量。研究中原始光譜分辨率為0.3 nm，采用累加平均法對(duì)數(shù)據(jù)重采樣到1 nm分辨率。

2 結(jié) 果

2.1 光譜特征分析

基于上述方法，繪制湛江港灣海域冬季水體遙感反射率如圖2。

由于葉綠素a和黃色物質(zhì)的強(qiáng)烈吸收使400～500 nm之間的光譜范圍呈現(xiàn)比較低的反射率[23]。在550～600 nm之間的出現(xiàn)了反射峰，其主要原因是葉綠素的弱吸收，以及浮游植物和懸浮泥沙的反射作用形成的[24]。675 nm左右出現(xiàn)了反射谷，這可能是由于藻類(lèi)的密度比較高時(shí)，葉綠素a對(duì)于紅光強(qiáng)烈的吸收作用產(chǎn)生的[20]。湛江灣海域在700 nm左右葉綠素a熒光峰特征不明顯，沒(méi)有出現(xiàn)強(qiáng)烈的雙峰現(xiàn)象，該結(jié)果與劉大召等研究結(jié)果相似[21]。同時(shí)有研究學(xué)者指出隨著海水中葉綠素濃度的增加，將會(huì)引起藍(lán)光波段輻射量的減少的和綠光波段以及紅光波段輻射量的增加[25]。

圖2 湛江港灣海域冬季水體遙感反射率隨波長(zhǎng)變化關(guān)系Fig.2 Relationship between spectal reflectance of light and wavelength change of Zhanjiang Bay in winte

2.2 相關(guān)性分析

在測(cè)量的19組數(shù)據(jù)中任選14組數(shù)據(jù)進(jìn)行建模的研究，其余的5組光譜數(shù)據(jù)及其對(duì)應(yīng)的葉綠素a濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的驗(yàn)證工作。

2.2.1 單波段法 使用各個(gè)站點(diǎn)葉綠素a濃度與其測(cè)量的光譜曲線(xiàn)進(jìn)行單波段相關(guān)系數(shù)計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如圖3所示。

圖3 遙感反射率與葉綠素a濃度相關(guān)系數(shù)Fig.3 Correlation between reflectance and concentration of chlorophyll-a

各個(gè)波段的反射率與葉綠素a濃度相關(guān)系數(shù)低（圖3），最大值不超過(guò)0.15?？梢?jiàn)，就本次觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)表明，不適合基于簡(jiǎn)單的單波段法建立該海域冬季遙感反射率（Rrs）和葉綠素a濃度值之間的關(guān)系模型。

2.2.2 波段比值法 Pullianinen等[26]的研究結(jié)果表明，對(duì)水體光譜輻亮度的不同波段做比值處理可以部分消除大氣影響，也可以消除空間和時(shí)間上水面粗糙度變化的干擾。本實(shí)驗(yàn)使用枚舉法，全局搜索

353～900 nm之間的所有波段比組合，波段比與實(shí)測(cè)濃度間相關(guān)性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖4所示。波段比相關(guān)系數(shù)最大值前5波段值見(jiàn)表1。

圖4 波段比值與葉綠素a濃度相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)Fig.4 Chart of correlation between band ratio and chlorophyll a concentration

可見(jiàn)，波段比值法顯著提高了與葉綠素a濃度之間的關(guān)系，但大部分的相關(guān)性仍處于- 0.6～0.6之間。波段比值的最高相關(guān)性集中在850 nm左右，基于波段比值法構(gòu)建的線(xiàn)性、二次多項(xiàng)式及指數(shù)模型分別如圖5—7。

2.2.3 一階微分法 葉綠素a濃度與各個(gè)波長(zhǎng)的一階微分?jǐn)?shù)據(jù)之間的相關(guān)性（圖8）。結(jié)果表明，550 nm左右存在一個(gè)負(fù)的相關(guān)系數(shù)峰值，在670 nm附近有一個(gè)正向相關(guān)系數(shù)峰值，該兩處峰值與諸多學(xué)者關(guān)于葉綠素濃度在550 nm左右存在反射峰和680 nm附近存在的次高峰研究結(jié)果一致[14,27-30]。從700 nm往900 nm相關(guān)系數(shù)值存在逐漸減小的趨勢(shì)。680 nm左右葉綠素a吸收峰強(qiáng)度隨葉綠素a濃度升高而變大，其與700 nm左右的葉綠素?zé)晒夥逯抵g的差值變大。670 nm左右葉綠素a吸收谷與700 nm左右葉綠素?zé)晒夥逯g的差值變大導(dǎo)致該峰谷之間的光譜變化率增大，因而呈現(xiàn)出高的相關(guān)系數(shù)值。

表 1 波段比相關(guān)系數(shù)最大值（前5波段）Table 1 The first five-band maximum of the band ratio spectral reflextance correlation coefficient

圖6 葉綠素a二次多項(xiàng)式估測(cè)模型Fig.6 Quadratic polynomial estimation models between chlorophyll a concentrations and band ratio spectrum

圖7 葉綠素a指數(shù)估測(cè)模型Fig.7 Ⅰndex estimation models between chlorophyll a concentrations and band ratio spectrum

圖8 光譜反射率一階微分與葉綠素a濃度相關(guān)系數(shù)示意Fig.8 Correlation between chlorophyll-a concentration and first-derivative spectral reflextance

統(tǒng)計(jì)分析表明（圖9），光譜一階微分值與葉綠素a濃度之間相關(guān)系數(shù)值在0.8～1之間共有8組。大部分的一階微分值與葉綠素a濃度之間存在比較高的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值達(dá)到0.6～1之間存在134組。相關(guān)研究表明，水體光譜的一階微分可以有效消除水體反射光的影響，提高反演精度[18-19,31]。

圖9 一階微分法相關(guān)系數(shù)值統(tǒng)計(jì)Fig.9 Chart of correlation between chlorophyll a concentration and first-derivative spectral reflextance

表2中記錄光譜一階微分值與葉綠素a濃度之大于0.8的波段，大部分波段處于葉綠素a對(duì)紅光間相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值從大到小排序相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值強(qiáng)烈吸收的670 nm敏感波段附近。665 nm波段的一階微分值與葉綠素a濃度值相關(guān)系數(shù)達(dá)0.84。以該波段一階微分值作為自變量，進(jìn)行線(xiàn)性，二次多項(xiàng)式，指數(shù)形式回歸分析。結(jié)果如圖10—12所示。

通過(guò)一階微分反演模型比較，指數(shù)模型優(yōu)于二次多項(xiàng)式模型，線(xiàn)性模型決定系數(shù)最低。

圖10 葉綠素a線(xiàn)性估測(cè)模型Fig.10 Linear estimation models between chlorophyll a concentrations and first-derivative spectrum

表 2 一階微分值相關(guān)系數(shù)大于0.8的波段Table 2 The value of bands that whose the first-derivative spectral reflextance correlation coefficient greater than 0.8

圖11 葉綠素a二次多項(xiàng)式估測(cè)模型Fig.11 Quadratic polynomial estimation models between chlorophyll a concentrations and first-derivative spectrum

圖12 葉綠素a指數(shù)估測(cè)模型Fig.12 Ⅰndex estimation models between chlorophyll a concentrations and first-derivative spectrum

3 分析與討論

筆者使用剩余的5組的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)建立的一階微分以及波段比值模型進(jìn)行驗(yàn)證。波段比值的反演結(jié)果與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度結(jié)果的相對(duì)誤差的最大值為39.18%，最小值為0，均方根誤差為0.58。一階微分模型的反演結(jié)果與實(shí)測(cè)葉綠素a濃度結(jié)果之間的相對(duì)誤差最大值為23.65%，最小值為1.3%，均方根誤差為0.4。

根據(jù)上述模型的研究結(jié)果，結(jié)合相關(guān)學(xué)者[21]基于OC4算法，對(duì)于湛江海域葉綠素a濃度遙感反演的研究成果，進(jìn)行了比較驗(yàn)證，比較結(jié)果如表3。

比較結(jié)果表明：

1）相比波段比值，一階微分模型在相對(duì)誤差的最大值，平均值以及均方根誤差均優(yōu)于波段比值模型。而經(jīng)典OC4算法以及基于OC4算法優(yōu)化的湛江灣海域葉綠素 a濃度的反演結(jié)果整體上值均偏大，其相對(duì)誤差值均大于本文建立的一階微分以及波段比值模型。

2）實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，就該研究海域的冬季期間，基于一階微分模型反演葉綠素a濃度，明顯優(yōu)于波段比值模型以及經(jīng)典的OC4算法，該研究結(jié)果與其他研究學(xué)者的研究結(jié)果具有一致性[13,15]。

3）出現(xiàn)上述研究結(jié)果的主要原因可能是由于季節(jié)以及站位分布差異所致，劉大召等[21]的研究站點(diǎn)主要為9月份湛江灣外清澈海水區(qū)域，而本文中所采用的湛江灣采樣點(diǎn)主要位于湛江灣內(nèi)附近區(qū)域，且本次采樣時(shí)間為冬季1月份，冬季平均風(fēng)速大，極易引起水體強(qiáng)烈的混合，水體中重要組分濃度發(fā)生變化時(shí)，必將引起水體光學(xué)性質(zhì)的變化[16]，從而引起葉綠素a濃度等水色要素以及其遙感反演模型上的較大差異。

通過(guò)反演數(shù)據(jù)的對(duì)比結(jié)果可見(jiàn)，本研究中建立的葉綠素a濃度的反演模型更加的適用于冬季湛江灣近岸區(qū)域。

表 3 各站位葉綠素a質(zhì)量濃度的實(shí)測(cè)值與反演值及其誤差Table 3 measured and inversion values of chlorophyll-a concentration and errors in each station

4 結(jié) 論

通過(guò)上述比較研究，可以得出以下結(jié)論：

1）湛江港海域冬季葉綠素a濃度較高，各站位均超過(guò)1mg/m3，平均達(dá)2.20mg/m3，最高達(dá)2.77mg/m3，呈高葉綠素a濃度水平。

2）基于波段比和一階線(xiàn)性微分法均適合用于構(gòu)建湛江港海域冬季葉綠素a濃度遙感模型，而就本次觀(guān)測(cè)來(lái)看，OC4葉綠素a濃度反演模型以及單波段法不適宜。

3）綜合比較波段比指數(shù)模型和一階微分指數(shù)模型，在665 nm處的遙感反射率一階微分值可以很好的反演湛江灣海域的葉綠素a濃度。

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（責(zé)任編輯：任萬(wàn)森）

Retrieval of Chlorophyll a Concentration in the Waters of Zhanjiang Bay by Hyperspectral Technology

JⅠANG Cheng-fei,LⅠAO Shan,FU Dong-yang,WANG Wen-fang,LⅠ Xue,LⅠU Da-zhao,ZHANG Ying,HUANG Xiong-jie
(Lab of Ocean Remote Sensing & Information and Technology,Guangdong Ocean University,Zhanjiang 524088,China)

An inversion model for estimation of chlorophyll-a concentration in Zhanjiang Bay has been developed by using the apparent optical data collected in winter.As shown by the results,there is low correlation between single-band remote sensing reflectance and chlorophyll a concentration in the sea area.Moreover,it can improve the inversion accuracy utilizing the first order differential of reflectance and the band ratio.The first derivative value of the remote sensing reflectance at 665nm has a good correlation with the chlorophyll a concentration,and its correlation coefficient can be equal to 0.84.Additionally,the bands of the first order differential correlation coefficient greater than 0.8 is mostly in red light strong absorption region of Chlorophyll a.Thus,it is reasonable to construct the remote sensing inversion model of the chlorophyll a concentration based on the first order differential in the Zhanjiang bay area.

Zhanjiang bay; chlorophyll a concentration; hyperspectral remote sensing; quantitative inversion

TP79

A

1673-9159（2016）06-0107-07

10.3969/j.issn.1673-9159.2016.06.017

2016-06-07

國(guó)家海洋公益專(zhuān)項(xiàng)(201305019)；廣東省自然科學(xué)基金（2014A030313603）；廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2013B030200002）；廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目（2016A020222016）；廣東海洋大學(xué)創(chuàng)新強(qiáng)校項(xiàng)目（GDOU2014050226）；廣東省攀登計(jì)劃項(xiàng)目（pdjh2015b0249）

蔣城飛（1990—），男，碩士研究生，從事海洋水色遙感研究。 chengfeirs@163.com

付東洋，男，教授，從事海洋水色遙感研究。fdy163@163.com