曹鵬 梁其椿 李淑敏

摘要：藍(lán)藻水華與水生植被在光學(xué)遙感影像上容易混淆，傳統(tǒng)方法將太湖劃分為藻型湖區(qū)和草型湖區(qū)進(jìn)行分區(qū)監(jiān)測(cè)，近年來(lái)太湖梅梁湖等藍(lán)藻水華易發(fā)區(qū)域出現(xiàn)了大量的水生植物，分區(qū)的方法已無(wú)法滿足藍(lán)藻水華和水生植被遙感監(jiān)測(cè)要求?；诠庾V特征分析，采用藍(lán)藻水華與水生植被指數(shù)（cyanobacteria and macrophytes index，簡(jiǎn)稱CMI）判別藍(lán)藻水華與水生植被水域，采用浮游藻類指數(shù)（floating algae index，簡(jiǎn)稱FAI）識(shí)別藍(lán)藻水華、浮葉/挺水植被與沉水植被，構(gòu)建同步監(jiān)測(cè)決策樹(shù)，基于Otsu算法自動(dòng)獲取閾值，將中分辨率成像光增儀（MODIS）衛(wèi)星影像分成湖水、藍(lán)藻水華、沉水植被和浮葉/挺水植被幾種類型。結(jié)果表明，分類結(jié)果較好，符合太湖不同地物類型實(shí)際分布情況;與相關(guān)研究HJ衛(wèi)星影像東部湖區(qū)水生植被監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行交叉檢驗(yàn)，水生植被的空間分布基本一致，一致性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，2種分類結(jié)果一致的像元比例為70.11%。實(shí)現(xiàn)藍(lán)藻水華及水生植物的同步遙感監(jiān)測(cè)，有助于精確評(píng)估藍(lán)藻水華的實(shí)際強(qiáng)度和水生植被區(qū)范圍，為富營(yíng)養(yǎng)化湖泊的水環(huán)境管理和決策提供重要的科技支撐。

關(guān)鍵詞：藍(lán)藻水華;水生植被;太湖;Otsu;MODIS

中圖分類號(hào)：Q178.5 ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A ?文章編號(hào)：1002-1302（2019）14-0288-07

藻類大量繁殖引起的水華現(xiàn)象對(duì)湖泊水環(huán)境影響顯著，表現(xiàn)為降低水體透明度、提高pH值以及大量消耗水中氧氣[1]，進(jìn)而影響水生動(dòng)植物的群落結(jié)構(gòu)和生物多樣性[2]，水華是湖泊水體富營(yíng)養(yǎng)化的重要特征[3]。我國(guó)是世界上藍(lán)藻水華暴發(fā)最嚴(yán)重、分布最廣的國(guó)家之一[4]。衛(wèi)星遙感具有快速、周期性、大范圍等特點(diǎn)，已經(jīng)成為湖泊藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)預(yù)警不可或缺的技術(shù)手段[5]。衛(wèi)星監(jiān)測(cè)藍(lán)藻水華的主要依據(jù)是近紅外波段處明顯的植物特征“陡坡效應(yīng)”[6]，而水生植被也有類似的光譜特征，在光學(xué)遙感影像上容易與水華混淆[7]。由于太湖水生植被主要分布在太湖東部[8]，區(qū)別于水華易發(fā)區(qū)（太湖西部和北部）[5]，所以目前太湖藍(lán)藻水華的遙感監(jiān)測(cè)通常將東太湖水生植被區(qū)進(jìn)行掩膜處理，該水域不再考慮水華的發(fā)生[9]。

2012年以來(lái)，隨著太湖各種污染整治和生態(tài)修復(fù)措施的深入實(shí)施，太湖梅梁湖、貢湖以及南太湖等藍(lán)藻水華易發(fā)區(qū)域，出現(xiàn)了大量的水生植物（以菹草、馬來(lái)眼子菜、荇菜為主），面積可達(dá)數(shù)十平方公里[10]。此時(shí)，傳統(tǒng)太湖藍(lán)藻水華日常遙感監(jiān)測(cè)方法會(huì)將水生植物誤判為藍(lán)藻水華，嚴(yán)重影響了藍(lán)藻水華的遙感監(jiān)測(cè)精度;此外，為減少大量水生植物對(duì)航運(yùn)帶來(lái)的不利影響，當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)部門(mén)會(huì)定期收割，造成水生植物區(qū)的人為性變化;再加上太湖主要優(yōu)勢(shì)水生植物具有不同的生活史，生長(zhǎng)期差異顯著，水生植物的時(shí)空分布短期變化顯著。綜合上述因素，采取固定水生植物區(qū)方式已無(wú)法適應(yīng)水生植物的時(shí)空變化情形和滿足藍(lán)藻水華與水生植被遙感監(jiān)測(cè)的要求。

由于藍(lán)藻水華水體與水生植被水體均具有植被的光譜特征，尤其是紅光波段的反射谷和近紅外波段的反射峰，導(dǎo)致衛(wèi)星遙感難以判別藍(lán)藻水華與水生植被，加大了同步監(jiān)測(cè)藍(lán)藻水華與水生植被的難度[7，11-12]。相關(guān)研究表明，水生植被在短波紅外波段（short-wave infrared，簡(jiǎn)稱SWIR）的反射率高于藍(lán)藻水華水體[13-14]。Oyama等基于短波紅外波段處藍(lán)藻水華水體與水生植被水體的光譜差異，使用Landsat TM/ETM+數(shù)據(jù)，結(jié)合歸一化水指數(shù)（normalized difference water index，簡(jiǎn)稱NDWI）和浮游藻類指數(shù)（floating algae index，簡(jiǎn)稱FAI）構(gòu)建決策樹(shù)判別日本3個(gè)湖（Lakes Kasumiguara、Inba-numa、Tega-muma）的藍(lán)藻水華水體與水生植被水體[7]，筆者將該方法應(yīng)用于太湖，結(jié)果顯示不能有效實(shí)現(xiàn)太湖藍(lán)藻水華與水生植被的同步檢測(cè)，主要由于太湖藍(lán)藻水華強(qiáng)度較大，而水生植被多為浮葉植被和沉水植被交替生長(zhǎng)，導(dǎo)致藍(lán)藻水華與水生植被的NDWI值不能被顯著區(qū)分。Liu等則結(jié)合了植被信號(hào)出現(xiàn)頻率指數(shù)（vegetation presence frequency，簡(jiǎn)稱VPF）和FAI建立決策樹(shù)，應(yīng)用2003—2013年的中分辨率成像光譜儀（MODIS）衛(wèi)星數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了太湖藍(lán)藻水華與水生植被的衛(wèi)星遙感判別[15]，不過(guò)這種判別方法不能應(yīng)用于太湖藍(lán)藻水華與水生植被的日常遙感同步監(jiān)測(cè)，因?yàn)閂PF是基于整年的遙感數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析所得。Liang等基于藍(lán)藻水華與水生植被的光譜特征在藍(lán)光波段、綠光波段和短波紅外波段處的差異，構(gòu)建藍(lán)藻水華與水生植被的判別指數(shù)（cyanobacteria and macrophytes index，簡(jiǎn)稱CMI），結(jié)合CMI和FAI構(gòu)建太湖藍(lán)藻水華與水生植被MODIS衛(wèi)星同步監(jiān)測(cè)決策樹(shù)，并基于2010—2015年MODIS/Aqua Rrc數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析獲取遙感指數(shù)的閾值[16]，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法確定的閾值對(duì)于不同季節(jié)、不同藍(lán)藻水華暴發(fā)強(qiáng)度等情況會(huì)存在較大的誤差。

本研究針對(duì)富營(yíng)養(yǎng)化湖泊中藍(lán)藻水華水體和水生植被水體在光學(xué)遙感影像上容易混淆的問(wèn)題，以太湖為研究區(qū)，結(jié)合已有的研究理論基礎(chǔ)分析太湖典型地物的光譜特征差異，基于光譜特征差異選用遙感指數(shù)識(shí)別藍(lán)藻水華和水生植被，并進(jìn)一步識(shí)別不同類型水生植被，提出太湖藍(lán)藻水華與水生植被的MODIS衛(wèi)星同步監(jiān)測(cè)方法。本研究擬解決藍(lán)藻水華和水生植物遙感監(jiān)測(cè)混淆的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)太湖藍(lán)藻水華及水生植物的同步遙感監(jiān)測(cè)，是提高太湖藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)精度研究中亟待解決的一個(gè)科學(xué)問(wèn)題和關(guān)鍵技術(shù)，有助于精確評(píng)估藍(lán)藻水華的實(shí)際強(qiáng)度和水生植被區(qū)范圍，正確把握藍(lán)藻水華及湖泊生態(tài)系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)，提高預(yù)測(cè)精度，為富營(yíng)養(yǎng)化湖泊的水環(huán)境管理和決策提供重要的科技支撐。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)

太湖（119°52′32″～120°36′10″E，30°55′40″～31°32′58″N）位于長(zhǎng)江中下游平原，是典型的大型淺水湖泊[17]。太湖區(qū)位條件獨(dú)特，在我國(guó)東部地區(qū)的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要的作用，其梅梁湖區(qū)、貢湖區(qū)、胥湖區(qū)是無(wú)錫、蘇州等城市的主要供水水源地[18]。太湖水域面積為 2 338 km2，南北長(zhǎng)約68.5 km，東西平均寬34 km，湖岸線總長(zhǎng)405 km。太湖正常水位下容積為44.3億m3，平均水深為 1.9 m，多年平均年吞吐量為52億m3，具有蓄洪、供水、灌溉、航運(yùn)、旅游等多種功能[19]，同時(shí)又是流域內(nèi)最重要的供水水源地，不僅擔(dān)負(fù)著無(wú)錫、蘇州、湖州等大中城市的城鄉(xiāng)供水，還具有向下游地區(qū)供水并改善水質(zhì)的作用[20]。

太湖藍(lán)藻水華通常暴發(fā)在梅梁灣、貢湖、竺山灣以及大太湖等湖區(qū)[21]，而胥口湖、東太湖等湖區(qū)則多分布著大量的水生植被，極少出現(xiàn)藍(lán)藻水華[15]，所以相關(guān)研究將太湖劃分為藻型湖區(qū)和草型湖區(qū)（圖1）[22]。

根據(jù)水生植物的生長(zhǎng)狀態(tài)可以分為浮葉植物、挺水植物、沉水植物[23]，由于植物葉片和水體光譜特征差異較大，在遙感影像上有明顯的區(qū)別，所以本研究將太湖不同類型的水生植被歸結(jié)為2種類型：葉片在水面以上的（浮葉/挺水植被）與葉片在水面以下的（沉水植被），與已有相關(guān)研究一致[24]。

1.2 MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)

MODIS數(shù)據(jù)的獲取廉價(jià)、方便，數(shù)據(jù)光譜范圍廣（波長(zhǎng)范圍為405～14 385 nm，光譜分辨率為10～15 nm），時(shí)間分辨率高（Terra和Aqua這2個(gè)衛(wèi)星每天至少各覆蓋太湖區(qū)域1次），空間分辨率適用于太湖這樣的大型湖泊，對(duì)富營(yíng)養(yǎng)化湖泊藍(lán)藻水華日常監(jiān)測(cè)和藍(lán)藻水華短期空間分布變化等研究具有重要意義，是目前太湖藍(lán)藻水華日常監(jiān)測(cè)通常采用的衛(wèi)星傳感器[9]。

從美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）官方網(wǎng)站可以免費(fèi)下載獲得MODIS L0級(jí)產(chǎn)品（DN值），L0級(jí)產(chǎn)品需要進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正和幾何校正，其中，大氣校正包括瑞利校正和氣溶膠校正，由于大氣中的分子成分較為固定，瑞利散射校正可以通過(guò)數(shù)值計(jì)算進(jìn)行瑞利散射部分的去除[25]，而氣溶膠成分、濃度和粒徑分布隨時(shí)間、區(qū)域和高度均發(fā)生變化，難以估算其對(duì)遙感信號(hào)的貢獻(xiàn)[25]。對(duì)于內(nèi)陸湖泊水體，由于其復(fù)雜的氣溶膠與水體特征，目前還沒(méi)有普適的大氣校正方法，如果采用傳統(tǒng)的大氣校正方法，會(huì)導(dǎo)致可見(jiàn)光范圍出現(xiàn)明顯的錯(cuò)誤[26]。所以，本研究借鑒國(guó)際上基于MODIS的水色遙感研究，使用經(jīng)過(guò)瑞利校正和吸收氣體校正的反射率（rayleigh corrected reflectance，簡(jiǎn)稱Rrc無(wú)量綱）[27]。

采用CMI和FAI構(gòu)建決策樹(shù)對(duì)太湖藍(lán)藻水華和水生植被進(jìn)行衛(wèi)星遙感同步監(jiān)測(cè)需要確定4個(gè)分類閾值：CMI判別藍(lán)藻水華水體與水生植被水體閾值、FAI識(shí)別藍(lán)藻水華閾值、FAI識(shí)別沉水植被閾值和FAI識(shí)別浮葉/挺水植被閾值。其中FAI識(shí)別藍(lán)藻水華閾值和FAI識(shí)別沉水植被閾值采用現(xiàn)有研究中受認(rèn)可的太湖植被信號(hào)FAI識(shí)別閾值（-0.004）[33]，基于Otsu算法獲取其他2個(gè)閾值。

對(duì)MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，得到Rrc數(shù)據(jù)，使用MATLAB（R2014a版本）計(jì)算Rrc數(shù)據(jù)的CMI和FAI，并基于Otsu算法計(jì)算CMI和FAI的最佳分割閾值CMI_Otsu和 FAI_Otsu，即CMI判別藍(lán)藻水華水體與水生植被水體閾值和FAI識(shí)別浮葉/挺水植被閾值。

2.4 構(gòu)建同步監(jiān)測(cè)決策樹(shù)

結(jié)合CMI和FAI構(gòu)建太湖藍(lán)藻水華與水生植被MODIS衛(wèi)星同步監(jiān)測(cè)決策樹(shù)，如圖3所示。采用MODIS衛(wèi)星Rrc數(shù)據(jù)，逐像元計(jì)算CMI和FAI：CMI大于CMI_Otsu且FAI大于-0.004的像元為藍(lán)藻水華像元;CMI小于CMI_Otsu且FAI大于-0.004而小于FAI_Otsu的像元為沉水植被像元;CMI小于CMI_Otsu且FAI大于-0.004和FAI_Otsu的像元為浮葉/挺水植被像元;其他情況的像元為普通湖水像元。

2.5 交叉檢驗(yàn)

交叉檢驗(yàn)即利用經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的已知精度的衛(wèi)星產(chǎn)品對(duì)待檢驗(yàn)衛(wèi)星產(chǎn)品進(jìn)行檢驗(yàn)。本研究使用ArcGIS（10.1版本）將分類結(jié)果分別與相關(guān)研究的HJ衛(wèi)星分類結(jié)果進(jìn)行交叉檢驗(yàn)，主要有以下步驟：

第1步：使用project raster工具對(duì)MODIS分類結(jié)果柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行重投影，使2種分類結(jié)果投影保持一致。

第2步：使用resample工具對(duì)MODIS分類結(jié)果柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣，使2種分類結(jié)果的空間尺度保持一致。

第3步：使用raster calculator工具進(jìn)行柵格計(jì)算，將2種衛(wèi)星產(chǎn)品分類結(jié)果一致的柵格賦值1，2種分類結(jié)果不一致的柵格賦值0。

設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果中，等于1的柵格數(shù)量為m，等于0的柵格數(shù)量為n，則2種分類結(jié)果一致的柵格占比為m/（m+n）。

3 結(jié)果與驗(yàn)證

3.1 遙感指數(shù)識(shí)別性能

由圖4-a可知，在2013年9月8日MODIS/Aqua影像上選擇5種典型地物類型（藍(lán)藻水華、大太湖湖水、胥口湖湖水、沉水植被和浮葉/挺水植被）的10×10像元尺寸感興趣區(qū)（region of interest，簡(jiǎn)稱ROI）。統(tǒng)計(jì)5種典型地物類型ROI中的Rrc值，分別計(jì)算不同地物的CMI、FAI值，結(jié)果如圖4-b所示：CMI藍(lán)藻水華>CMI水生植被，F(xiàn)AI藍(lán)藻水華>FAI普通湖水，F(xiàn)AI水生植被>FAI普通湖水，F(xiàn)AI浮葉/挺水植被>FAI沉水植被，表明應(yīng)用于MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)，CMI能有效分離藍(lán)藻水華水體和水生植被水體，F(xiàn)AI能有效分離普通湖水和植被水體（包括藍(lán)藻水華與水生植被）并識(shí)別不同類型的水生植被（浮葉/挺水植被和沉水植被）。

3.2 太湖藍(lán)藻水華與水生植被同步監(jiān)測(cè)結(jié)果

選取2017年4月29、30連續(xù)2 d的MODIS/Aqua影像進(jìn)行分類，分類結(jié)果如圖5所示，將衛(wèi)星影像分成湖水、藍(lán)藻水華、沉水植被和浮葉/挺水植被幾種類型。分類結(jié)果較好，有效提取出4種太湖典型地物類型：藍(lán)藻水華主要分布在梅梁灣、貢湖、竺山灣以及大太湖等湖區(qū);胥口湖、東太湖等湖區(qū)則

分布著大量的水生植被;在梅梁灣和竺山灣有少量沉水植被分布。對(duì)于連續(xù)2 d的分類結(jié)果，水生植被的空間分布變化不大，而藍(lán)藻水華的空間分布有較大的差異，與實(shí)際情況相符。

3.3 東部湖區(qū)水生植被高空間分辨率衛(wèi)星監(jiān)測(cè)結(jié)果交叉檢驗(yàn)

東部湖區(qū)是太湖水生植被的主要分布水域，Luo等基于光譜特征構(gòu)建太湖東部湖區(qū)水生植被監(jiān)測(cè)決策樹(shù)，對(duì)2013年9月26日HJ/CCD衛(wèi)星影像（空間分辨率為30 m）進(jìn)行分類[10]。本研究采用2013年9月26日MODIS數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，與Luo等的分類結(jié)果進(jìn)行交叉檢驗(yàn)（圖6），2種方法分類結(jié)果整體保持一致，貢湖、胥口湖、東太湖等區(qū)域中沉水植被和浮葉/植被的分布都基本同步，貢湖南部以沉水植被為主，沿岸水域有少量浮葉/挺水植被分布;胥口湖區(qū)也是以沉水植被為主，在中間布有浮葉/挺水植被;太湖南部沿岸，沿著湖岸分布著浮葉/挺水植被，并夾雜著少量沉水植被;東太湖呈浮葉/挺水植被包圍沉水植被生長(zhǎng)之勢(shì)。

使用ARCGIS對(duì)MODIS衛(wèi)星分類結(jié)果進(jìn)行重投影、重采樣、柵格計(jì)算，與HJ衛(wèi)星分類結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，結(jié)果（圖7）表明，2種分類結(jié)果一致的像元比例為70.11%，不一致的像素主要分布在水陸交界帶和不同地物交界帶（湖水與水生植被的交界帶和沉水植被與浮葉/挺水植被交界帶），這是由于MODIS衛(wèi)星影像空間分辨率（250 m）遠(yuǎn)低于HJ衛(wèi)星影像空間分辨率（30 m）帶來(lái)的混合像元問(wèn)題。

4 干擾因素分析

4.1 Otsu獲取閾值偏差

Otsu算法對(duì)噪聲以及目標(biāo)大小十分敏感，它僅對(duì)類間方差為單峰的圖像產(chǎn)生較好的分割效果。當(dāng)目標(biāo)與背景的大小比例懸殊時(shí)（例如受光照不均、反光或背景復(fù)雜等因素影響），類間方差準(zhǔn)則函數(shù)可能呈現(xiàn)雙峰或多峰，此時(shí)效果不好。

當(dāng)藍(lán)藻水華暴發(fā)強(qiáng)度極大時(shí)，高強(qiáng)度藍(lán)藻水華和水生植被的CMI值懸殊，Otsu算法對(duì)CMI值進(jìn)行分割確定閾值時(shí)，類間方差出現(xiàn)多峰，如圖8所示，對(duì)藍(lán)藻水華暴發(fā)強(qiáng)度極大的2013年8月9日MODIS影像進(jìn)行分類，Otsu算法獲取的CMI閾值為0.063，導(dǎo)致竺山灣部分藍(lán)藻水華被誤判為沉水植被。

4.2 云覆蓋

云覆蓋是遙感影像處理中最常遇到的噪聲之一，給影像識(shí)別造成干擾，大大降低遙感影像分類精度[34]。目前，研究人員在實(shí)際應(yīng)用中多采用多天數(shù)據(jù)的合成方式來(lái)減少云的影響。然而，短周期的合成數(shù)據(jù)不能完全排除云的干擾，周期過(guò)長(zhǎng)又喪失時(shí)間效率，不適合短期監(jiān)測(cè)[35]。因此，最有效的方法是對(duì)每天的數(shù)據(jù)均進(jìn)行云檢測(cè)處理，移除數(shù)據(jù)中的云像素[36]。云在可見(jiàn)光和紅外波段與植被、土壤以及水域等下墊面介質(zhì)的反射率和輻射亮溫存在差異，云具有較高的反射率而具有較低的亮溫[37]。

在海洋水體中，波段閾值法比較受認(rèn)可的是Rrc（869）>0.027[38];對(duì)于二類水體，Wang等提出了Rrc（1 240）>0.023 5 和Rrc（1 640）>0.021 5[39]，Hu等提出了Rrc（1 640）>0.03[33];Liang等基于2010—2015年太湖無(wú)云MODIS/Aqua影像數(shù)據(jù)計(jì)算Rrc（1 240）在取不同閾值時(shí)的可用數(shù)據(jù)比例，Rrc（1 240）取0.1為閾值，可以保證每個(gè)月份的可用數(shù)據(jù)比例都高于90%，而Rrc（1 240）>0.03將損失20%～60%的有用數(shù)據(jù)[16]。本研究基于3種算法對(duì)2016年6月5日的MODIS影像進(jìn)行云提取，如圖9所示，Rrc（869）>0.027和Rrc（1 240）>0.03幾乎將整個(gè)太湖水域誤判為云，而 Rrc（1 240）>0.1 云提取效果良好，所以本研究采用的去云方法為Rrc（1 240）>0.1。

4.3 氣溶膠與觀測(cè)角度

大氣氣溶膠是由大氣介質(zhì)和混合于其中的固體或液體顆粒物組成的體系，由不同相態(tài)物體組成，雖然其含量很少，但對(duì)大氣中發(fā)生的許多物理化學(xué)過(guò)程都有重要的影響[40]。湖面上空氣溶膠分布類型比海面更為復(fù)雜、多變，Ⅱ類水體的大氣校正是國(guó)際水色遙感的難題[41]。不過(guò)相關(guān)研究已經(jīng)證明，基于光譜形狀構(gòu)建遙感指數(shù)，能有效減小氣溶膠等大氣因素對(duì)指數(shù)的影響[27]。

相關(guān)研究已經(jīng)證明，CMI和FAI分別通過(guò)減除“藍(lán)光-短波紅外”和“紅光-短波紅外”基線，進(jìn)行了簡(jiǎn)單快速的大氣校正，相對(duì)不容易受氣溶膠類型和厚度、太陽(yáng)高度角和耀斑等環(huán)境和觀測(cè)條件變化的影響[27]。

4.4 混合像元

遙感影像中像元很少是由單一均勻的地表覆蓋類組成的[42]，尤其是MODIS這樣空間分辨率較低的衛(wèi)星影像，一般都是覆蓋幾種地物的混合像元?；旌舷裨獑?wèn)題也給遙感解譯帶來(lái)了困擾，降低了遙感分類的精度。

如圖6所示，MODIS衛(wèi)星分類結(jié)果較HJ衛(wèi)星分類結(jié)果缺少了在東太湖中心區(qū)域浮葉/挺水植被和沉水植被交替生長(zhǎng)的細(xì)節(jié)。

5 結(jié)論

基于藍(lán)藻水華與水生植被的光譜特征分析，采用CMI判別藍(lán)藻水華與水生植被水域，采用FAI識(shí)別藍(lán)藻水華、浮葉/挺水植被與沉水植被，在MODIS/Aqua影像上選擇5種典型地物類型10×10像元尺寸ROI計(jì)算不同地物的CMI、FAI值，結(jié)果表明，CMI能有效分離藍(lán)藻水華水體和水生植被水體，F(xiàn)AI能有效分離普通湖水和植被水體（包括藍(lán)藻水華與水生植被）和識(shí)別不同類型水生植被（浮葉/挺水植被和沉水植被）。

結(jié)合CMI和FAI構(gòu)建太湖藍(lán)藻水華與水生植被MODIS衛(wèi)星同步監(jiān)測(cè)決策樹(shù)，基于Otsu算法自動(dòng)獲取決策樹(shù)閾值，將衛(wèi)星影像分成了湖水、藍(lán)藻水華、沉水植被和浮葉/挺水植被幾種類型，分類結(jié)果較好，符合太湖不同地物類型實(shí)際分布情況。針對(duì)太湖水生植被的主要分布的東部湖區(qū)，與Luo等的HJ/CCD衛(wèi)星影像分類結(jié)果進(jìn)行交叉檢驗(yàn)，2種方法分類結(jié)果中不同類型水生植被的空間分布基本一致，一致性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，2種分類結(jié)果一致的像元比例為70.11%，不一致的像素主要分布在水陸交界帶和不同地物交界帶（湖水與水生植被的交界帶和沉水植被與浮葉/挺水植被交界帶）。

分別圍繞Otsu獲取閾值偏差、云覆蓋、氣溶膠與觀測(cè)角度以及混合像元等展開(kāi)了監(jiān)測(cè)精度干擾因素分析：當(dāng)藍(lán)藻水華暴發(fā)強(qiáng)度極大時(shí)，Otsu算法獲取的CMI閾值偏高;采用Rrc（1 240）>0.1剔除云覆蓋;本研究的監(jiān)測(cè)方法對(duì)于氣溶膠厚度、氣溶膠類型和觀測(cè)角度等因素有良好的阻抗性。

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