宋炎炎，蘇東輝，邵田田

(1.河南大學(xué)黃河文明傳承與現(xiàn)代文明建設(shè)河南省協(xié)同創(chuàng)新中心, 河南 開封 475001；2.河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院, 河南 開封 475001)

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二龍湖富營養(yǎng)化狀態(tài)高光譜遙感評價(jià)研究

宋炎炎1,2，蘇東輝1,2，邵田田1

(1.河南大學(xué)黃河文明傳承與現(xiàn)代文明建設(shè)河南省協(xié)同創(chuàng)新中心, 河南 開封 475001；2.河南大學(xué)環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院, 河南 開封 475001)

通過對二龍湖水體高光譜反射率、歸一化以及一階微分反射率與葉綠素a(Chl-a)進(jìn)行相關(guān)分析，確定與其相關(guān)性最好的波段，對Chl-a濃度進(jìn)行反演。同時(shí)，波段比值法也用于反演Chl-a濃度。研究結(jié)果表明，單波段模型以及波段比值建立的模型精度均較高，而基于波段比值法的模型驗(yàn)證精度更高(R2=0.71)?；诟吖庾V反射率數(shù)據(jù)，選擇敏感波段，對透明度(SDD)、總磷(TP)和總氮(TN)濃度進(jìn)行反演，結(jié)果表明基于原始數(shù)據(jù)所建模型精度較為理想。結(jié)合綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法和營養(yǎng)狀態(tài)分級指標(biāo)，對二龍湖的富營養(yǎng)狀態(tài)進(jìn)行評價(jià)，結(jié)果顯示，基于高光譜數(shù)據(jù)反演二龍湖富營養(yǎng)化程度的精度較高(r=0.88)，湖水呈現(xiàn)中營養(yǎng)化狀態(tài)。

富營養(yǎng)化；水質(zhì)評價(jià)；高光譜；綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)；二龍湖

0 引言

湖泊富營養(yǎng)化是指氮、磷等營養(yǎng)鹽類大量輸入湖泊水體，為藻類和浮游生物等水生植物提供豐富的營養(yǎng)物質(zhì)，使其過度繁殖，破壞水生環(huán)境的生態(tài)平衡，造成湖泊水體溶解氧量下降，湖泊水質(zhì)惡化。由于湖泊水體嚴(yán)重的富營養(yǎng)化狀態(tài)引發(fā)的水華現(xiàn)象，導(dǎo)致魚類等大量水生生物死亡，影響湖泊周圍的生活和工業(yè)用水，給人們生活帶來不便。對湖泊水體的富營養(yǎng)化狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測可以有效預(yù)防水華現(xiàn)象的發(fā)生。

為了準(zhǔn)確評價(jià)湖泊的富營養(yǎng)狀態(tài)，國內(nèi)外學(xué)者提出了多個(gè)富營養(yǎng)化評定方法，并且在實(shí)際應(yīng)用中取得較好的效果。Wezernak(1975)探究了將遙感技術(shù)引用內(nèi)陸湖泊水質(zhì)監(jiān)測的可能性[1]；舒金華(1990)借鑒了國外的湖泊富營養(yǎng)程度評價(jià)方法，并提出了比較適合我國湖泊的評價(jià)方法[2]；王明翠(2002)等對目前的湖泊富營養(yǎng)化評價(jià)方法和分級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了對比分析[3]。

相較于傳統(tǒng)的衛(wèi)星遙感技術(shù)，高光譜傳感器具有納米(nm)級的光譜分辨率，能夠捕捉水體精細(xì)的光譜特征，取得高精度的水質(zhì)參數(shù)反演效果。水質(zhì)遙感監(jiān)測是通過分析水體反射光譜和水質(zhì)參數(shù)濃度之間的相關(guān)關(guān)系，構(gòu)建水質(zhì)參數(shù)反演模型，這是通過高光譜數(shù)據(jù)評價(jià)湖泊水體富營養(yǎng)化程度的理論基礎(chǔ)。通過利用高光譜遙感數(shù)據(jù)估測水質(zhì)參數(shù)濃度[4]，選擇多個(gè)水質(zhì)參數(shù)信息，利用綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法對湖泊水體富營養(yǎng)程度進(jìn)行評價(jià)，已獲得良好的效果[5-7]。但對于利用高光譜數(shù)據(jù)對各水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行估算的方法還需要進(jìn)一步探究與優(yōu)化[8-10]。

本研究選取葉綠素(Chl-a)、透明度(SDD)、總磷(TP)、總氮(TN)4個(gè)水質(zhì)參數(shù)與高光譜反射率構(gòu)建定量反演模型，進(jìn)而反演二龍湖富營養(yǎng)化狀態(tài)。另外，本文基于營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)模型及營養(yǎng)狀態(tài)分級指標(biāo)對二龍湖的富營養(yǎng)化程度進(jìn)行評價(jià)，以期為今后高光譜遙感監(jiān)測湖泊富營養(yǎng)化程度研究提供理論基礎(chǔ)。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

二龍湖水庫位于吉林省東南部丘陵區(qū)(E124°46′～E124°58′，N43°7′～N43°20′)，地處東遼河流域中上游，總庫容17.62×108m3，控制流域面積3799 km2。二龍湖水庫所在區(qū)域?qū)儆诎霛駶櫚敫珊禋夂驇ВＤ昶骄鶜鉁卦?.8 ℃左右，年降水量400～721 mm。二龍湖水庫具有防洪、灌溉、發(fā)電、旅游、水源地等多種功能，為庫區(qū)約6700 hm2耕地提供灌溉，水庫的水質(zhì)狀況直接關(guān)系到四平市及庫區(qū)下游地區(qū)約10.3×106人口的飲用水安全，是該地區(qū)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活的重要水源地。

1.2 數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

2011年9月19日，在二龍湖水庫選取20個(gè)采樣點(diǎn)，并利用手持式GPS進(jìn)行定位導(dǎo)向，同步測量水體透明度和光譜曲線，采集水樣，在實(shí)驗(yàn)室分析其他水質(zhì)參數(shù)。Chl-a、SDD、TN及TP濃度的測定分別采用四波段法、塞克盤(Secchi Disk)法、堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法以及鉬酸銨分光光度法[11]。

本研究主要在Excel2010和Origin8.0軟件平臺(tái)下進(jìn)行，隨機(jī)選擇14組數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，其余6組數(shù)據(jù)用于模型的驗(yàn)證。

2 結(jié)果與分析

2.1 水質(zhì)參數(shù)高光譜定量模型

2.1.1 葉綠素a高光譜估測模型

為了排除光譜測量時(shí)測量角度變化和環(huán)境遮蔽等外界因素對數(shù)據(jù)結(jié)果的影響，本文對光譜反射率進(jìn)行歸一化處理[12]；為了能夠準(zhǔn)確地確定光譜曲線拐彎點(diǎn)以及相關(guān)性最大值點(diǎn)的波長位置，盡可能地消除部分噪聲光譜對目標(biāo)光譜的影響，對光譜反射率進(jìn)行一階微分處理[13]；在葉綠素的遙感研究中，經(jīng)常選取葉綠素濃度與光譜響應(yīng)間的特征波段，采用波段比值法可以部分地消除水表面光滑程度和微小波浪隨時(shí)間和空間變化的干擾，并且在一定程度上減少其它污染物的影響[14]。因此，本文利用400～900 nm波段的光譜數(shù)據(jù)，基于原始反射率數(shù)據(jù)、歸一化、一階微分以及波段比值構(gòu)建Chl-a濃度的高光譜估測模型。對原始光譜數(shù)據(jù)、歸一化后的數(shù)據(jù)、一階微分后的數(shù)據(jù)分別與Chl-a濃度進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如圖1所示。

由圖1可知，光譜反射率原始光譜、歸一化和一階微分后的結(jié)果與Chl-a相關(guān)性在部分波段的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8以上。因此，可以采用單波段反射率估測模型對二龍湖水體Chl-a濃度進(jìn)行反演。另外，可選取葉綠素在近紅外反射率最大值和紅外反射率極小值附近的兩個(gè)波段反射率比值與Chl-a構(gòu)建回歸分析，定量反演其濃度[15]。通過對比分析，本文分別選擇725 nm和678 nm反射率的比值、單波段歸一化反射率的特征波段(758 nm)以及單波段一階微分的特征波段(784 nm)與Chl-a構(gòu)建回歸方程，結(jié)果如表1所示。

由表1分析可知，基于歸一化方法反演Chl-a濃度的效果最好(R2=0.78)，說明此波段附近的光譜反射受浮游植物濃度變化的影響較大。同時(shí)，基于波段比值(725 nm/678 nm)和一階微分(784 nm)的方法所建模型精度稍低，決定系數(shù)分別為0.67和0.78。另外，三個(gè)模型均通過了相關(guān)性檢驗(yàn)(p<0.01)。通過三個(gè)模型的對比可以發(fā)現(xiàn)，單波段歸一化模型對于Chl-a的估測效果較好，可以利用此模型對Chl-a濃度進(jìn)行估測。

本文選擇剩余6組數(shù)據(jù)對估測模型的精度進(jìn)行驗(yàn)證(表2)?；诓ǘ伪戎捣ㄋＰ偷尿?yàn)證精度最高(R2=0.71)，依次為一階微分(R2=0.58)、歸一化估算模型(R2=0.57)，進(jìn)而表明運(yùn)用單波段歸一化模型估測二龍湖水體的Chl-a濃度，模型預(yù)測結(jié)果比較理想。

2.1.2 SDD、TP、TN的高光譜估測模型

湖泊水體富營養(yǎng)化是一個(gè)十分復(fù)雜的變化過程，Chl-a作為評價(jià)富營養(yǎng)化程度的主導(dǎo)評價(jià)因子，氮、磷等營養(yǎng)鹽含量的變化也會(huì)影響到水體的富營養(yǎng)化程度。所以，國內(nèi)外學(xué)者在研究湖泊富營養(yǎng)化評價(jià)方法以及富營養(yǎng)化程度分級標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)候，將SDD、TP、TN等因子作為輔助參數(shù)進(jìn)行綜合評價(jià)，研究結(jié)果表明，使用多因子綜合評價(jià)較僅將Chl-a作為單一因子的評價(jià)結(jié)果更接近湖泊的實(shí)際情況[2]。

對SDD、TP、TN與水體光譜反射率進(jìn)行相關(guān)性分析[16](圖2)可知，與SDD、TP、TN相關(guān)性較高的波段集中在550 nm波段附近和700 ～900 nm波段范圍。選取與水質(zhì)參數(shù)(SDD、TP、TN)相關(guān)性最高的原始光譜波段構(gòu)建單波段模型，如表3。

表1 葉綠素a濃度估測模型方程

表2 葉綠素a濃度估測模型驗(yàn)證方程

通過對表3分析可知，單波段光譜反射率可以很好地估測各水質(zhì)參數(shù)(SDD、TP、TN)濃度。估測模型確定系數(shù)最高的是SDD的估測模型，確定系數(shù)達(dá)到0.88，而TP和TN的估測模型的確定系數(shù)分別達(dá)到了0.68和0.86。

利用剩余6個(gè)樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行驗(yàn)證(表4)。結(jié)果表明，基于光譜反射率的SDD、TP、TN的反演模型的效果比較理想。因此，可以使用光譜數(shù)據(jù)通過這三個(gè)模型來估測各水質(zhì)參數(shù)的濃度。

表3 水質(zhì)參數(shù)(SDD、TP、TN)與光譜反射率的擬合模型

表4 水質(zhì)參數(shù)(SDD、TP、TN)與光譜反射率擬合模型與實(shí)測數(shù)據(jù)的驗(yàn)證

2.2 二龍湖水體富營養(yǎng)化狀態(tài)評價(jià)

湖泊的富營養(yǎng)化評價(jià)，就是通過利用與湖泊營養(yǎng)狀態(tài)有關(guān)的一系列指標(biāo)級指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系，對湖泊的營養(yǎng)狀態(tài)做出準(zhǔn)確的判斷[3]。本文利用綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法對二龍湖水體的富營養(yǎng)化狀態(tài)進(jìn)行評價(jià)。綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的基本公式為：

(1)

(2)

選取Chl-a、TP、TN和SDD四個(gè)指標(biāo)作為評價(jià)參數(shù)，計(jì)算公式分別為：

TLI(Chl-a)=10(2.5+1.086InChl-a)

(3)

TLI(TP)=10(9.436+1.624InTP)

(4)

TLI(TN)=10(5.453+1.694InTN)

(5)

TLI(SDD)=10(5.118-1.94InSDD)

(6)

湖泊的營養(yǎng)狀態(tài)分級指標(biāo)，采用0～100的一系列連續(xù)數(shù)字對湖泊的富營養(yǎng)狀態(tài)進(jìn)行分級(表5)。在同一營養(yǎng)狀態(tài)下，指數(shù)值越高，其營養(yǎng)程度越重。

表5 湖泊富營養(yǎng)化狀態(tài)分級標(biāo)準(zhǔn)

選擇剩余樣點(diǎn)的實(shí)測數(shù)據(jù)對估測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證(圖4)。結(jié)果表明，通過高光譜估測模型獲得的營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)與實(shí)測數(shù)據(jù)計(jì)算所得結(jié)果相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.88(p<0.01)。因此，利用高光譜模型定量反演水質(zhì)參數(shù)對二龍湖的富營養(yǎng)化狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測和評價(jià)，能夠獲得較為理想的評價(jià)結(jié)果。

3 結(jié)論

(1)通過對二龍湖水體反射光譜進(jìn)行歸一化、波段比值和一階微分等處理，顯著提高了Chl-a濃度定量反演精度。通過選擇敏感波段，基于高光譜數(shù)據(jù)定量反演TP、TN和SDD的濃度，結(jié)果較為準(zhǔn)確。因此，利用高光譜數(shù)據(jù)估測二龍湖水體的Chl-a、TP、TN和SDD效果較為理想。

(2)按照湖泊營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)分級指標(biāo)對二龍湖富營養(yǎng)化狀態(tài)進(jìn)行評價(jià)發(fā)現(xiàn)，二龍湖的綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)為46，處于中度富營養(yǎng)狀態(tài)。

(3)湖泊水體的富營養(yǎng)化狀態(tài)是一個(gè)湖泊整體的綜合性評價(jià)，而本文采樣點(diǎn)的選取沒有完全覆蓋整個(gè)研究區(qū)域，所以本文獲取的水質(zhì)參數(shù)并不能完全代表整個(gè)湖泊的富營養(yǎng)化程度。因此，需要獲取全范圍的數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的研究。

[1]Borton,Wezernak, C.T, et al. Inland lakes water quality and watershed planning: remote sensing technology applications[J]. Borton T, 1975.

[2]舒金華. 我國湖泊富營養(yǎng)化程度評價(jià)方法的探討[J]. 環(huán)境污染與防治,1990(5):2-7.

[3]王明翠, 劉雪芹, 張建輝,等. 湖泊富營養(yǎng)化評價(jià)方法及分級標(biāo)準(zhǔn)[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 2002, 18(5):47-49.

[4]段洪濤, 聞鈺, 張柏,等. 應(yīng)用高光譜數(shù)據(jù)定量反演查干湖水質(zhì)參數(shù)研究[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2006, 20(6):104-108.

[5]荊紅衛(wèi), 華蕾, 孫成華,等. 北京城市湖泊富營養(yǎng)化評價(jià)與分析[J]. 湖泊科學(xué), 2008, 20(3):357-363.

[6]段洪濤, 張柏, 宋開山,等. 長春市南湖富營養(yǎng)化高光譜遙感監(jiān)測模型[J]. 湖泊科學(xué), 2005, 17(3):282-288.

[7]尚佰曉，王莉，王爽,等. 鐵嶺蓮花湖水體富營養(yǎng)化評價(jià)[J]. 濕地科學(xué),2014(1):97-101.

[8]段洪濤, 于磊, 張柏,等.查干湖富營養(yǎng)化狀況高光譜遙感評價(jià)研究[J]. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào), 2006, 26(7):1219-1226.

[9]徐祎凡, 施勇, 李云梅,等. 基于環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星高光譜數(shù)據(jù)的太湖富營養(yǎng)化遙感評價(jià)模型[J]. 長江流域資源與環(huán)境, 2014, 23(8):1111-1118.

[10]張囡囡, 臧淑英. 扎龍濕地克欽湖富營養(yǎng)化狀態(tài)的高光譜遙感評價(jià)[J]. 地理科學(xué), 2012, 32(2):232-237.

[11]段洪濤, 聞鈺, 張柏,等. 應(yīng)用高光譜數(shù)據(jù)定量反演查干湖水質(zhì)參數(shù)研究[J]. 干旱區(qū)資源與環(huán)境, 2006, 20(6):104-108.

[12]王婷, 黃文江, 劉良云,等. 鄱陽湖富營養(yǎng)化高光譜遙感監(jiān)測模型初探[J]. 測繪科學(xué), 2007, 32(4):44-46.

[13]吳廷寬, 賀中華, 梁虹,等. 基于高光譜技術(shù)的湖泊富營養(yǎng)化綜合評價(jià)研究-以貴陽市百花湖為例[J]. 水文, 2016, 36(2):28-34

[14]Bhargava D S, Mariam D W. Light penetration depth, turbidity and reflectance related relationship and models[J]. Isprs Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 1991, 46(4):217-230.

[15]李素菊, 吳倩, 王學(xué)軍,等. 巢湖浮游植物葉綠素含量與反射光譜特征的關(guān)系[J]. 湖泊科學(xué), 2002, 14(3):228-234

[16]呂航, 馬蔚純, 周立國,等. 淀山湖微量水質(zhì)參數(shù)衛(wèi)星高光譜遙感估算[J]. 復(fù)旦學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2013, 52(2):238-246.

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Evaluation of the Trophic State of Erlonghu Reservoir based on Hyperspectral Data

SONG Yan-yan1,2, SU Dong-hui1,2, SHAO Tian-tian1

(1.Collaborative Innovation Center on Yellow River Civilization of Henan Province, Henan University, Kaifeng Henan 475001 ,China)

Correlation analysis was conducted among original, normalized, first derivative of hyperspectral reflectance, and chlorophyll a concentration (Chl-a) in order to determine the most sensitive wavelength for estimation of Chl-a concentration. Band ratio was also adopted for the retrieval of Chl-a concentration. Models based on the four methods all exhibited well results. The verification model based on band ratio showed the highest accuracy with R2=0.71. Moreover, models were established to estimate transparency (SDD), total phosphorus (TP), and total nitrogen (TN) based on the original hyperspectral reflectance. The results showed that all the models obtained very high precision. Combination of comprehensive nutrition state index and evaluation index of water quality parameters was used to evaluate the eutrophication status of ErlonghuReservoir. The result showed that Erlonghu Reservoir was in medium nutrient level and measures were needed to prevent the water body from deterioration.

eutrophication; hyperspectral; comprehensive nutrition state index;Erlonghu Reservoir

2017-05-16

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41601377, 41601120)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目：15YJC790049。

宋炎炎(1993-)，女，漢族，河南焦作人，碩士研究生，研究方向?yàn)橘Y源環(huán)境遙感。

邵田田。

X82

A

1673-9655(2017)05-0062-05