郭云開,錢 佳,雷宇斌,董勝光,吳朝輝,屈偉軍, 章 瓊

(1.廣州城建職業(yè)學(xué)院，廣東 廣州 510920；2. 長沙理工大學(xué) 測繪遙感應(yīng)用技術(shù)研究所，湖南 長沙 410076；3. 湖南省第二測繪院，湖南 長沙 410076)

由于經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展、城鎮(zhèn)化和工業(yè)化不斷推進(jìn)，水體污染程度也在不斷加劇，水質(zhì)越來越差，特別是內(nèi)陸湖泊水體[1]。水體中的葉綠素a是重要的水質(zhì)參數(shù)，其含量大小在一定程度上反映了水體富營養(yǎng)化的程度。因此對(duì)于不同營養(yǎng)狀況、不同地區(qū)大面積精確檢測葉綠素a濃度十分必要。傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測方法采用實(shí)地水體采集及實(shí)驗(yàn)室內(nèi)化學(xué)檢測，但該方法費(fèi)事、費(fèi)力，監(jiān)測結(jié)果難以代表整個(gè)水體中水質(zhì)指標(biāo)的分布狀況。利用遙感手段監(jiān)測水體水質(zhì)具備范圍廣、速度快、成本低等優(yōu)勢，監(jiān)測結(jié)果可以反映水質(zhì)參數(shù)在空間和時(shí)間上的分布情況和變化，便于長期動(dòng)態(tài)監(jiān)測[2-3]。水體組分中葉綠素a含量的遙感反演取決于葉綠素a的吸收和后向散射特性[4]。目前，國內(nèi)外研究學(xué)者對(duì)此做了大量研究，國外有研究者基于多種衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)分別與葉綠素濃度建立關(guān)系并進(jìn)行定量反演[5-6]，Li等探索基于GF-1號(hào)影像反演水質(zhì)參數(shù)的可行性，表明GF-1號(hào)衛(wèi)星應(yīng)用于水質(zhì)監(jiān)測的優(yōu)勢[7]；國內(nèi)有研究者應(yīng)用環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星及回歸算法在水質(zhì)參數(shù)及葉綠素a濃度反演研究中取得較好的成果[8-9]，周正等應(yīng)用環(huán)境一號(hào)影像數(shù)據(jù)構(gòu)造針對(duì)內(nèi)陸湖泊二類水體的水質(zhì)反演經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停Ｐ徒Y(jié)果較為穩(wěn)定[10]，朱利等較早進(jìn)行應(yīng)用GF-1號(hào)衛(wèi)星WFV數(shù)據(jù)進(jìn)行太湖葉綠素a濃度的反演研究，模型精度滿足水域葉綠素a含量的精度需求[11]。黃啟會(huì)等基于實(shí)測高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行百花湖葉綠素a濃度估算，并就模型遷移至其它湖泊的可行性進(jìn)行探索性分析，其效果一般且并沒有在影像上進(jìn)行大面積反演及制圖[12]。

目前，對(duì)水體葉綠素a敏感波段診斷及遙感影像反演方法研究主要針對(duì)某種單一內(nèi)陸湖泊或近岸海洋等水體。由于不同水體存在區(qū)域和物質(zhì)組成等差異，對(duì)水體反射光譜值和葉綠素a敏感波段影響較大，構(gòu)建的反演模型對(duì)其它區(qū)域水體參數(shù)反演可能不具備普適性。為研究不同區(qū)域及不同營養(yǎng)狀況下湖泊葉綠素a的共同敏感波段及構(gòu)建葉綠素a含量普適性反演模型，本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，選取湖南省3座不同區(qū)域、不同污染程度的代表性水庫，在對(duì)總樣本對(duì)應(yīng)的實(shí)測高光譜及GF-1/WFV影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理基礎(chǔ)上，通過相關(guān)性分析篩選特征波段，并構(gòu)建葉綠素a含量聯(lián)合反演模型，估算水體葉綠素a濃度并繪制分布等級(jí)圖。

1 數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

1.1 樣本采集

本文選擇湖南省3個(gè)具有代表性的水庫，包括黃材水庫、六都寨水庫和柘溪水庫，實(shí)驗(yàn)時(shí)間為2019年8月15日至19日，測量內(nèi)容包括光譜測量、水樣采集及采樣點(diǎn)經(jīng)緯度坐標(biāo)，共采集53個(gè)樣本，樣本點(diǎn)及控制點(diǎn)分布如圖1所示。在研究區(qū)域均勻分布樣點(diǎn)，每點(diǎn)采集約500 mL的水樣，野外光譜測量使用AvaField-3高精度光譜地物波譜儀。為減少水體鏡面反射和船體自身陰影的影響，測量采用二類水體水面以上光譜測量方法，測量的數(shù)據(jù)有標(biāo)準(zhǔn)灰板(反射率為30%)、水體和天空光的光譜輻射度信息。為后續(xù)提取樣點(diǎn)的GF-1/WFV影像數(shù)據(jù)，使用GPS-RTK獲取樣點(diǎn)中心地理位置。對(duì)所有的測試樣點(diǎn)，詳細(xì)記錄樣點(diǎn)概略位置、溫度、濁度以及水體氣味等。將采集的樣品放進(jìn)便捷式冷藏箱中進(jìn)行保存，送回實(shí)驗(yàn)室化驗(yàn)獲取葉綠素a濃度。

圖1 水庫實(shí)地采集樣點(diǎn)及控制點(diǎn)分布

1.2 實(shí)測高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理

遙感反射比計(jì)算過程中，根據(jù)測量當(dāng)天的天氣狀況及唐軍武等[13]的研究經(jīng)驗(yàn)，其算式為：

Rrs=(Sws-rSsky)ρp/πSp.

(1)

其中，Rrs表示遙感反射率，Ssw,Ssky,Sp分別為光譜儀面向水體、天空和標(biāo)準(zhǔn)板時(shí)實(shí)測的DN值的平均值，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值，氣-水界面對(duì)天空光反射比r取0.022，ρp為標(biāo)準(zhǔn)灰板反射率。

圖2展示了六都寨水庫的實(shí)測高光譜處理前后數(shù)據(jù)，根據(jù)已有研究和本次實(shí)驗(yàn)表明350～400 nm與900～1 050 nm噪聲較大[12]，部分波段呈現(xiàn)負(fù)值，因此對(duì)這兩段光譜進(jìn)行去除處理。如圖2(a)所示，未經(jīng)處理的原始水體高光譜數(shù)據(jù)忽略了太陽直射反射與天空光反射的影響，測量的結(jié)果偏高，導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用價(jià)值不高。經(jīng)實(shí)測光譜計(jì)算后水體反射率大小與走勢如圖2(b)所示，與實(shí)際情況及相關(guān)研究成果相吻合。

圖2 六都寨實(shí)測高光譜

1.3 GF-1/WFV影像預(yù)處理

本文所用遙感數(shù)據(jù)為GF-1衛(wèi)星中16 m分辨率的多光譜寬幅度(View field of view，WFV)傳感器數(shù)據(jù)，影像波段為4段，藍(lán)(波長450～520 nm)、綠(波長520～590 nm)、紅(630～690 nm)、近紅外(770～890 nm)。遙感數(shù)據(jù)在獲取過程中，由于遙感平臺(tái)及地球曲率、大氣反射等各方面原因，引起數(shù)據(jù)產(chǎn)生偶然或者系統(tǒng)誤差，誤差降低遙感數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而影響定量反演的精度。因此在應(yīng)用前必須對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理，主要過程包括：正射校正、影像拼接、大氣校正、掩膜剪裁等。影像預(yù)處理后，根據(jù)實(shí)測點(diǎn)位坐標(biāo)，在影像上采集影像光譜，并建立波譜庫用于后續(xù)建模分析。

1.4 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析對(duì)多個(gè)變量具備相關(guān)性的元素進(jìn)行定性分析，在光譜敏感波段的選取方面應(yīng)用較為廣泛，本研究中Pearson相關(guān)系數(shù)可用于衡量葉綠素a與光譜波段間的相關(guān)性程度和篩選特征波段，算式為：

(2)

式中:Xi表示第i個(gè)光譜波段值；Y表示葉綠素a含量；σ表示標(biāo)準(zhǔn)差。

1.5 模型及精度評(píng)價(jià)指標(biāo)

2 成果與分析

2.1 葉綠素a含量統(tǒng)計(jì)分析

表1為3個(gè)研究區(qū)的水質(zhì)參數(shù)葉綠素a含量統(tǒng)計(jì)分析。不同水庫葉綠素a含量的差異性較大，相同水庫間差異性較小。黃材水庫水質(zhì)均值最低，約為2.378 μg/L，柘溪水庫均值最高，達(dá)到13.399 μg/L，該差異性是由于不同地區(qū)水質(zhì)情況不同所導(dǎo)致。為探究不同污染程度的水域葉綠素a含量GF-1/WFV影像光譜聯(lián)合反演建模的可行性，將53個(gè)總樣本按照葉綠素a濃度大小排序，應(yīng)用濃度梯度法將總樣本分成兩組，一組選擇樣本點(diǎn)數(shù)的2/3用于建立回歸預(yù)測模型，另一組選擇樣本點(diǎn)數(shù)的1/3用于驗(yàn)證模型的可靠性。全部樣本所對(duì)應(yīng)葉綠素a含量的均值分別為8.274 μg/L，變異系數(shù)(coefficient of variation，CV)為54.15%，具高等變異特性。

表1 水質(zhì)指標(biāo)葉綠素a含量的統(tǒng)計(jì)特征值

2.2 水體實(shí)測高光譜特征

本項(xiàng)目在六都寨水庫和柘溪水庫進(jìn)行了實(shí)地水面高光譜數(shù)據(jù)采集。高光譜數(shù)據(jù)波段更多，地物光譜特性更加豐富，能夠?yàn)樘崛∵b感影像敏感波段提供理論參考。因此本項(xiàng)目在進(jìn)行水質(zhì)采樣同時(shí)采集高光譜數(shù)據(jù)，篇幅有限，本文以柘溪水庫為例進(jìn)行光譜特征分析。

通過圖3可知，在450～550 nm波段，水體反射率逐漸增大，在該波段范圍是葉綠素的吸收帶；在520～600 nm波段范圍是波譜的第一反射峰，在580 nm左右峰值達(dá)到最大，原因是受到葉綠素反射率影響；受到葉綠素a的熒光效應(yīng)，在690 nm波段附近形成第2個(gè)反射峰；在波段大于725 nm時(shí)，由于受到純水系數(shù)迅速增大的影響，水體的光譜反射率降低；由于受到懸浮物影響，在波段820 nm附近再次形成一個(gè)反射峰。

圖3 柘溪水庫實(shí)測高光譜峰值

由圖2(a)及圖3可知，柘溪水庫與六都寨水庫計(jì)算后的反射率總體走勢一致。從六都寨和柘溪水庫的葉綠素a含量可以得知(表1)，柘溪水庫葉綠素a含量均值高于六都寨水庫，富營養(yǎng)化高，并且柘溪水庫反射率整體上高于六都寨，這也與相關(guān)研究結(jié)論相符，即葉綠素a含量高、整體反射率高。

2.3 高光譜相關(guān)性分析

應(yīng)用六都寨水庫與柘溪水庫的35個(gè)樣本進(jìn)行水體實(shí)測高光譜數(shù)據(jù)與葉綠素a濃度相關(guān)性分析，結(jié)果如圖4所示。在400～460 nm區(qū)域，相關(guān)性系數(shù)走勢較為平緩，在460～570 nm區(qū)域，相關(guān)系數(shù)增大至最大正相關(guān)處，在570～900 nm區(qū)域相關(guān)性系數(shù)平緩下降，這是水中葉綠素與懸浮物共同光譜反射的結(jié)果，在波段568.16 nm與葉綠素a含量達(dá)到最大正相關(guān)0.549，且通過0.01檢驗(yàn)，說明該波段對(duì)葉綠素a濃度具有重要的指示意義。

圖4 光譜波段與葉綠素濃度相關(guān)性

因此，通過圖4表明葉綠素a敏感波段主要集中在520～620 nm之間，這也與已有研究中敏感波段類似[14]，也與水體葉綠素光譜特征相符，為基于GF-1/WFV衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行水庫葉綠素a含量反演提供理論參考，該特征波段范圍對(duì)應(yīng)于GF-1/WFV衛(wèi)星數(shù)據(jù)中Band2即綠波段(520～590 nm)，其中心波段為576 nm，后文應(yīng)用GF-1/WFV衛(wèi)星數(shù)據(jù)構(gòu)建葉綠素a濃度反演模型時(shí)特征波段選擇綠波段。

2.4 影像光譜特征及相關(guān)性分析

利用GPS-RTK現(xiàn)場測定采樣點(diǎn)坐標(biāo)，應(yīng)用Envi5.1軟件依據(jù)坐標(biāo)點(diǎn)在預(yù)處理后的GF-1/WFV影像數(shù)據(jù)上獲取各監(jiān)測點(diǎn)位的光譜反射率信息，如圖5所示。

圖5 黃材、六都寨、柘溪水體影像反射率

GF-1衛(wèi)星影像反射率與實(shí)測高光譜反射率走勢基本一致，先增后減再緩增，驗(yàn)證GF-1/WFV影像數(shù)據(jù)預(yù)處理過程正確性及反射率可用性。

依據(jù)葉綠素a含量大小對(duì)三地區(qū)的樣本進(jìn)行梯度抽樣，訓(xùn)練集為36個(gè)，驗(yàn)證集為17個(gè)。通過2.3節(jié)表明葉綠素a特征波段主要位于520～620 nm之間，因此將GF-1/WFV影像數(shù)據(jù)綠波段反射率和葉綠素a含量以自變量、因變量的形式進(jìn)行相關(guān)性分析，為后續(xù)建模反演提供依據(jù)，結(jié)果如表2所示，并以sig值<0.05和sig值<0.01顯著相關(guān)進(jìn)行判別。綠波段反射率與葉綠素a濃度相關(guān)性達(dá)到0.794，通過0.01顯著性檢驗(yàn)。

表2 Band2波段與葉綠素a相關(guān)性

2.5 建模結(jié)果與精度分析

2.5.1 葉綠素a回歸模型構(gòu)建

Y=115.563X-2.925.

(3)

式中:X為對(duì)GF-1影像綠波段反射率值;Y為葉綠素a含量。

2.5.2 線性回歸模型驗(yàn)證

將驗(yàn)證集代入到反演模型中進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)葉綠素a濃度實(shí)測值與預(yù)測值進(jìn)行線性擬合(見圖6)，結(jié)果如表3所示，其驗(yàn)證集擬合精度達(dá)到0.78，兩者間均方根誤差為2.11，PRD為2.09，依據(jù)精度評(píng)價(jià)指標(biāo)，該模型驗(yàn)證精度較高，滿足基于GF-1/WFV影像數(shù)據(jù)水庫葉綠素a含量反演精度需求。

表3 葉綠素a含量一元線性回歸建模精度

圖6 葉綠素a實(shí)測值與預(yù)測值擬合

2.6 水質(zhì)參數(shù)葉綠素a分類評(píng)價(jià)

依據(jù)上文模型，將葉綠素a含量反演至基于GF-1/WFV影像數(shù)據(jù)上，并將葉綠素a含量按照《GB3838-2002地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(見表4)進(jìn)行分級(jí)，可得到整個(gè)水庫范圍內(nèi)葉綠素a含量的分級(jí)分布圖，見圖7。

表4 湖泊水庫特定項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)值

通過水質(zhì)反演結(jié)果空間分布等級(jí)圖7(a)可知，黃材水庫葉綠素a含量整體在10 μg/L以下。葉綠素a含量空間分布上，兩頭水質(zhì)較中間部分水質(zhì)更優(yōu)，水庫總體水質(zhì)情況較優(yōu)，達(dá)到水質(zhì)類別Ⅲ以上，滿足水庫水質(zhì)供需要求。

通過水質(zhì)反演結(jié)果空間分布等級(jí)圖7(b)可知，六都寨水庫葉綠素a含量整體在Ⅲ-Ⅳ區(qū)間。葉綠素a含量空間分布上，靠近水庫大壩源頭部分較后面尾部部分高，水庫總體水質(zhì)一般，處于水質(zhì)類別Ⅲ-Ⅳ部分，存在較輕微污染，滿足一般工業(yè)用水供需要求。

通過水質(zhì)反演結(jié)果空間分布等級(jí)圖7(c)可知，柘溪水庫葉綠素a含量整體處在第Ⅲ類、第Ⅳ類分布。葉綠素a含量空間分布上，主要以第Ⅲ類庫區(qū)為主，沿著水庫區(qū)域貫穿分布。第Ⅳ類在局部地區(qū)分布較明顯。水庫水質(zhì)存在輕度至中度污染，需加強(qiáng)保護(hù)措施。

圖7 水庫葉綠素a分級(jí)圖

3 討 論

目前水域葉綠素a含量敏感波段和反演模型研究大多針對(duì)某種特定區(qū)域，在應(yīng)用遙感影像進(jìn)行大面積不同污染程度的水庫葉綠素a含量監(jiān)測時(shí)具有一定的局限性[12]，由于其理化性質(zhì)不同導(dǎo)致光譜特征也表現(xiàn)不同，因此不同污染程度的水庫葉綠素a敏感波段也存在差異性。聯(lián)合不同污染狀況水庫開展葉綠素a敏感波段提取及構(gòu)建普適性反演模型是亟需的。

本文對(duì)實(shí)測光譜進(jìn)行特征分析，應(yīng)用相關(guān)性方法提取與葉綠素a含量相關(guān)性絕對(duì)值較高的敏感波段區(qū)域，結(jié)果表明波段區(qū)間主要位于520～620 nm，這與已有文獻(xiàn)探索葉綠素a的敏感波段范圍基本相似[12，14]。表明該特征光譜波段可作為不同污染狀況地區(qū)葉綠素a含量聯(lián)合反演的共同敏感波段。520～620 nm波段對(duì)應(yīng)GF-1/WFV影像數(shù)據(jù)中的綠波段。通過對(duì)比影像光譜綠波段反射率統(tǒng)計(jì)(見圖8)與實(shí)測水質(zhì)參數(shù)葉綠素a含量統(tǒng)計(jì)特征值(表1)可知，葉綠素a含量均值與GF-1/WFV影像綠波段反射率均值走勢基本一致且總體成正比，葉綠素a含量均值高的水庫，綠波段反射率均值也高，驗(yàn)證了GF-1/WFV影像數(shù)據(jù)綠波段作為葉綠素a敏感波段的可靠性。

圖8 各水庫GF-1號(hào)衛(wèi)星Band2 反射率

4 結(jié)束語