仲蘇珂，呂恒，2，3，楊子謙，李楊楊，許佳峰，苗松

1.南京師范大學(xué) 虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南京210023;

2.江蘇省地理環(huán)境演化國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育建設(shè)點(diǎn),南京210023;

3.江蘇省地理信息資源開發(fā)與利用協(xié)同創(chuàng)新中心,南京210023

1 引 言

近年來，由于人類活動(dòng)，中國內(nèi)陸湖泊面臨富營養(yǎng)化（Liu 等，2019；Jiang 等，2015），藻華頻繁爆發(fā)。前人研究表明，懸浮泥沙是湖泊內(nèi)顆粒態(tài)營養(yǎng)鹽和污染物的重要載體，其中有機(jī)懸浮物OSM（Organic Suspended Matter）包括浮游植物、碎屑和細(xì)菌的有機(jī)成分（Piirsoo 等，2018；Boeuf等，2019；Liu 等，2019）。有機(jī)懸浮物分解后提供湖泊中90%以上的營養(yǎng)物質(zhì)，是湖泊中重要的有機(jī)碳源（Hwang 等，1998），能表征湖泊富營養(yǎng)化程度和水體初級(jí)生產(chǎn)力。因此，研究湖泊OSM對(duì)于掌握水質(zhì)變化、湖泊生物量和維護(hù)區(qū)域生態(tài)環(huán)境等具有重要意義。

目前利用遙感技術(shù)估算水體懸浮物濃度的研究較多，許多學(xué)者利用經(jīng)驗(yàn)算法和半分析算法構(gòu)建懸浮物濃度反演模型并進(jìn)行應(yīng)用，如馬榮華和戴錦芳（2005）、Dekker 等（2001）利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ凸浪憧倯腋∥餄舛?，?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ洼斎氚▎尾ǘ?、多波段組合；孫德勇等（2009）利用高光譜實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行敏感波段分析結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型估測總懸浮物濃度，模型精度有了顯著提高；施坤等（2011）針對(duì)內(nèi)陸湖泊水體總懸浮物的光譜特征，建立了半分析反演模型，認(rèn)為該算法反演總懸浮物濃度效果優(yōu)于傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)算法。整體來看，水體總懸浮物濃度反演模型成熟且效果較好。但水體中有機(jī)懸浮物濃度的遙感估算研究相對(duì)較少，針對(duì)湖泊有機(jī)懸浮物的生物光學(xué)特征的研究也鮮有報(bào)道，目前水體有機(jī)懸浮物的研究集中在其來源組成（Cauwet和Mackenzie，1993；Wu等，2015）、遷移轉(zhuǎn)化（Uher 等，2001；張乃星等，2006）以及入海通量（林晶等，2007）等。盡管Bowers 在研究中得到了有機(jī)懸浮物的吸收光譜，但因煅燒過程中無機(jī)懸浮物的形狀和顏色極易發(fā)生改變，故通過相減法獲取的有機(jī)懸浮物吸收光譜特征，必將產(chǎn)生較大的誤差（Bowers 等，1996）。因此，迫切需要構(gòu)建一種內(nèi)陸水體中有機(jī)懸浮物估算的新方法，可以獲取整個(gè)湖泊乃至整個(gè)區(qū)域的水體中有機(jī)懸浮物濃度時(shí)空分布特征。

哨兵3號(hào)衛(wèi)星由ESA（歐洲航空局）研制并發(fā)射，其上攜帶的海洋和陸地顏色儀OLCI（Ocean Land Color Instrument）傳感器，以MERIS 原有光譜特性為基礎(chǔ)增加6個(gè)新的波段，在400—1020 nm波段范圍內(nèi)共設(shè)置21 個(gè)光譜通道，其中包含16 個(gè)水色波段，并具有高信噪比的優(yōu)勢；時(shí)間分辨率為1—2 d（武鼎 等，2019），與Landsat 相比衛(wèi)星重訪周期縮短，數(shù)據(jù)可選擇范圍擴(kuò)大。雖然MODIS傳感器能實(shí)現(xiàn)2次/d的高頻監(jiān)測，但其水色通道1 km 的空間分辨率對(duì)內(nèi)陸水體監(jiān)測過于粗糙，而OLCI 的空間分辨率為300 m，更能反映精細(xì)尺度下湖泊水質(zhì)狀況，成為內(nèi)陸水體觀測的重要數(shù)據(jù)源（苗松等，2018）。

本研究以太湖、巢湖、滆湖、小興凱湖、滇池、洪澤湖、呼倫湖和南漪湖8 個(gè)湖區(qū)作為研究區(qū)，考慮到內(nèi)陸湖泊復(fù)雜的光學(xué)特征，研究不同類型水體有機(jī)懸浮物濃度敏感的波段，構(gòu)建適用于不同水體類型的有機(jī)懸浮物濃度估算模型，并以太湖和巢湖為例生成相應(yīng)的有機(jī)懸浮物濃度分布示意圖，分析有機(jī)懸浮物濃度的空間分布特征，為利用衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)估算中國內(nèi)陸湖泊有機(jī)懸浮物濃度提供新的方法。

2 材料與方法

本文研究區(qū)域選取位于中國蒙新高原、東部平原和云貴高原湖區(qū)的8個(gè)典型湖泊，分別為呼倫湖、小興凱湖、太湖、滆湖、巢湖、洪澤湖、南漪湖和滇池，各湖泊的水體類型、位置、面積、平均水深、以及采樣點(diǎn)數(shù)見表1。研究區(qū)湖泊均為淡水湖泊，水深都小于6 m，湖泊面積差異較大，其空間分布如圖1所示。

圖1 有機(jī)懸浮物濃度實(shí)測值與估算值散點(diǎn)圖Fig.1 The scatter plot of estimated OSM concentration and measured OSM concentration

表1 研究區(qū)簡介Table 1 Introduction to the study areas

2.1 實(shí)測數(shù)據(jù)集

本研究使用的數(shù)據(jù)包括太湖2013-08、2017-07、2018-05、2018-08、2019-12 和2020-08 6 期數(shù)據(jù)，巢湖2017-08、2019-07 和2020-11 3 期數(shù)據(jù)，滆湖2020-10 1 期數(shù)據(jù)，南漪湖2020-10 1 期數(shù)據(jù)，滇池2009-09、2017-11 2 期數(shù)據(jù)，洪澤湖2017-05 1 期數(shù)據(jù)，小興凱湖2017-06 1 期數(shù)據(jù)和呼倫湖2020-09 1 期數(shù)據(jù)，共16 期數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)440 個(gè)樣點(diǎn)。野外采集水樣并進(jìn)行光譜測量，及時(shí)將水樣低溫冷藏送至實(shí)驗(yàn)室，測量總懸浮物濃度、無機(jī)懸浮物濃度、OSM 濃度、葉綠素濃度等水質(zhì)參數(shù)。

水體光譜數(shù)據(jù)采用美國ASD 公司生產(chǎn)的ASD Field Spec Pro 便攜式光譜輻射計(jì)，通過二類水體水表面以上光譜測量法，每個(gè)對(duì)象采集10 條光譜數(shù)據(jù)，剔除異常數(shù)據(jù)，對(duì)剩余光譜數(shù)據(jù)做均值處理，同時(shí)測定和記錄相應(yīng)的輔助數(shù)據(jù)如經(jīng)緯度、風(fēng)速、風(fēng)向等（唐軍武等，2004）。由光譜儀實(shí)測數(shù)據(jù)提取遙感反射率，具體公式如下：

計(jì)算離水輻亮度（Lw）：

式中，Lw為水體輻亮度，Lsw為總的水體信息，r為氣—水界面反射比，Lsky天空漫反射光。

水體表面入射總輻照Ed( 0+)度為

式中，Lp為標(biāo)準(zhǔn)灰板測量值；ρp為標(biāo)準(zhǔn)灰板的反射率。

遙感反射率R的計(jì)算公式為

在計(jì)算遙感反射率時(shí)，r為氣—水界面對(duì)天空光的反射比取0.022，選用經(jīng)過嚴(yán)格定標(biāo)的30%的灰板，ρp取0.3，π 取3.1415926。

葉綠素濃度測量采用陳宇煒等提出的測定葉綠素a 的“熱乙醇—分光光度計(jì)”進(jìn)行測量（Le等，2009）?？倯腋∥铩⒂袡C(jī)、無機(jī)懸浮物濃度采用常規(guī)的干燥、烘燒、稱重法（GB11901-89 標(biāo)準(zhǔn)）進(jìn)行測定（Zhang等，2007）。

顆粒物后向散射系數(shù)是用美國Hobilabs 公司HS-6P測量，該后向散射儀是一款從6個(gè)獨(dú)立通道來測量水體后向散射系數(shù)的自容式儀器。定標(biāo)后，儀器光源在水中發(fā)射光束，接收探頭首先測量光束在水中約140°的后向散射光，經(jīng)過轉(zhuǎn)換后得到總顆粒物后向散射，儀器光路長度引起的衰減效應(yīng)可由儀器本身的SIGMA 矯正完成（顧艷鎮(zhèn)等，2008）。

同時(shí)還測定了樣品有機(jī)懸浮物三維熒光，首先利用顆粒物堿提取法對(duì)樣品進(jìn)行預(yù)處理。光譜的測定采用HORIBA 公司的Aqualog 三維熒光儀，設(shè)置激發(fā)波長（Ex）范圍為240—450 nm，掃描間隔為5 nm，接收的發(fā)射波長（Em）范圍是250—800 nm，間隔為0.5 nm，響應(yīng)時(shí)間設(shè)置為7 s。此外，樣品的分析中，以加入烘烤后的空白膜和同樣體積的NaOH、HCl 溶液后的二次濾液作為空白樣，通過扣除加酸中和過后的NaOH 三維熒光光譜矯正水的拉曼散射，利用高純水的水拉曼進(jìn)行熒光強(qiáng)度的標(biāo)定，并用吸光度校正三維熒光光譜的內(nèi)濾效應(yīng)。Aqualog 系統(tǒng)會(huì)在測量完成后，自動(dòng)扣除水拉曼和瑞利散射的影響，并采用Origin 9.0 軟件生成對(duì)應(yīng)的熒光峰分布圖，最后借助Matlab 軟件，使用DOMFluor 工具箱運(yùn)行平行因子分析法（PARAFAC）模型對(duì)有機(jī)懸浮物的熒光光譜進(jìn)行解析。

2.2 遙感數(shù)據(jù)及預(yù)處理

海洋和陸地顏色儀OLCI（Ocean and Land Color Instrument） 是搭 載 在Sentinel-3A 衛(wèi)星上 的傳感器，在中分辨率成像光譜儀（MERIS）傳感器的基礎(chǔ)上增加6個(gè)波段，從可見光到近紅外光譜范圍內(nèi)設(shè)置21 個(gè)光譜通道，OLCI 波段設(shè)置如表2，經(jīng)優(yōu)化設(shè)計(jì)后，更能全面準(zhǔn)確的反映復(fù)雜水體的光譜特征。本研究所使用的OLCI 影像是從歐空局（http：//scihub.copernicus.eu［2021-04-30］） 下 載，利用SEADAS 7.4 軟件進(jìn)行圖像預(yù)處理，包括幾何校正，大氣校正等，大氣校正方法采用MUMM 模型。MUMM 算法（The Management Unit Mathematical Models）是針對(duì)二類水體的大氣校正算法，在Gordon 標(biāo)準(zhǔn)大氣校正的基礎(chǔ)上，假設(shè)研究區(qū)域內(nèi)765 nm 和865 nm 的氣溶膠散射比和離水輻射率的比率為確定值和經(jīng)過大氣漫射透過率校正的765 nm和865 nm 處的水體反射率的比值為定值，求解輻射傳輸方程后再根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)大氣校正算法進(jìn)行校正（Yan，2003）。前人的研究已經(jīng)證明MUMM 方法可以成功的應(yīng)用于中國內(nèi)陸湖泊OLCI 影像大氣校正，最大誤差MAPE 不超過32%（吳志明等，2018；苗松等，2018）。影像處理完成后，使用太湖和巢湖矢量邊界裁剪得到太湖和巢湖區(qū)域的影像，利用FAI指數(shù)結(jié)合目視解譯確定水華區(qū)域，并對(duì)東太湖由水草覆蓋的區(qū)域進(jìn)行掩膜處理，水華區(qū)域和水草區(qū)域均不作為研究區(qū)域。

表2 OLCI波段設(shè)置Table 2 The band settings of OLCI

2.3 精度評(píng)價(jià)方法

為了評(píng)估模型在研究區(qū)內(nèi)OSM 濃度反演的適用性，利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行回歸分析，通過均方根誤差（RMSE）和平均絕對(duì)百分誤差（MAPE）的計(jì)算評(píng)價(jià)模型反演精度，其計(jì)算公式如下：

式中，yimea為OSM 濃度實(shí)測值，為OSM 濃度實(shí)測值的平均值，yimod為OSM 濃度的模型預(yù)測值，n為樣本數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 面向OSM濃度遙感估算的水體分類方法

有機(jī)懸浮物是湖泊懸浮物的重要組成部分，同時(shí)存在于藻類顆粒物和非藻類顆粒物中，有機(jī)懸浮物來源、組成和變化極其復(fù)雜，不受單一因素的影響。因此，為有效反演OSM 濃度，本文先將實(shí)測遙感反射率模擬到OLCI 波段，后依據(jù)水體反射光譜峰—谷的變化，利用斜率算法將實(shí)驗(yàn)區(qū)內(nèi)數(shù)據(jù)水體分為無機(jī)懸浮物占主導(dǎo)的水體（A 類）和有機(jī)懸浮物主導(dǎo)的水體（B類）。

光譜斜率公式如下：式中，λi和λj代表敏感波段的波長，Ri和Rj代表相應(yīng)敏感波段的波長的反射率。

B6到B7光譜斜率S1：

B10到B11的光譜斜率S2：

式中，Rrs(bn）代表實(shí)測數(shù)據(jù)模擬到OLCI 第n波段的遙感反射率。

通過對(duì)S1，S2統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，S1，S2分別在0 和0.0005能很好區(qū)分A，B類水體，具體為

3.2 反演模型的構(gòu)建

將數(shù)據(jù)集按照OSM 濃度從高到低排列，然后按2：1 的比例劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和獨(dú)立驗(yàn)證數(shù)據(jù)集，為獲得OSM 濃度的最佳反演因子，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集內(nèi)對(duì)OSM 濃度敏感的波段及其波段組合進(jìn)行回歸估計(jì)，分別采用差值模型，比值模型和指數(shù)模型等建立回歸方程。結(jié)果顯示，波段組合B17/B3 可以用來估算A 類型水體的OSM 濃度的遙感估算因子，波段組合B10/B11可以用作B 類水體OSM濃度遙感估算因子。

A型水體的有機(jī)懸浮物濃度遙感估算模型為

B型水體的有機(jī)懸浮物濃度遙感估算模型為

3.3 精度評(píng)價(jià)分析

基于式（11）、式（12），利用3.2 中確定的獨(dú)立驗(yàn)證數(shù)據(jù)（共146個(gè)）計(jì)算了分類后（分類標(biāo)準(zhǔn)見3.1 節(jié)） 有機(jī)懸浮物濃度估算模型的RMSE、MAPE，估算值與實(shí)測值散點(diǎn)圖見圖2。結(jié)果表明，分類后模型RMSE 為5.38 mg/L，MAPE 為28.93%，其中A 類水體大多數(shù)樣點(diǎn)聚集在1：1 線周圍，模型估算值接近實(shí)際值，RMSE 為2.92 mg/L，MAPE為33.78%；B 類水體散點(diǎn)也緊密分布在1：1 線附近，RMSE 為8.88 mg/L，MAPE 為17.10%，取得滿意的估算精度。

圖2 不同類型水體遙感反射率光譜Fig.2 Remote sensing reflectance spectra of different water types

同時(shí)將本文提出的方法，與傳統(tǒng)的未分類經(jīng)驗(yàn)估算模型進(jìn)行對(duì)比，利用多種波段組合進(jìn)行回歸估計(jì)，發(fā)現(xiàn)波段比值B17/B3 可以用來估算有機(jī)懸浮物濃度，其公式如下所示：

該模型的RMSE為16.48 mg/L，MAPE為70.59%，其實(shí)測值與散點(diǎn)值分布圖如圖2所示。在低濃度區(qū)間，散點(diǎn)聚集在1：1 線上方，模型估算值整體偏高；在高濃度區(qū)間，樣點(diǎn)離散且顯著偏離1：1線，水體OSM 濃度被明顯高估或低估，并隨濃度增大估算誤差也逐漸增大，模型估算值不穩(wěn)定，OSM濃度整體估算效果較差。本研究提出的先分類后估算的方法，估算精度有顯著的提高，與傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)算法相比RMSE 降低了11.10 mg/L，MAPE 降低了41.66%。分類后模型RMSE 和MAPE 都有不同程度的下降，尤其是MAPE顯著降低，模型估算的效果得到顯著提升，特別是高濃度OSM 估算偏低現(xiàn)象明顯改善。

有研究表明aph（674）與有機(jī)懸浮物濃度存在較強(qiáng)的線性關(guān)系，并提出半分析模型來估算有機(jī)懸浮物濃度：OSM=3.5×aph（674）+3.97（Liu等，2019）。利用3.2中確定的同樣獨(dú)立數(shù)據(jù)集（共146個(gè)）驗(yàn)證了Liu（2019）等提出的有機(jī)懸浮物濃度估算模型，得到的RMSE為14.57 mg/L，MAPE為54.77%，遠(yuǎn)均低于本文提出的模型估算精度。

為進(jìn)一步探究反演算法在各個(gè)湖泊的反演精度，利用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集分別對(duì)各個(gè)湖泊進(jìn)行精度驗(yàn)證，結(jié)果表明巢湖RMSE為2.58 mg/L，MAPE為23.40%；太湖RMSE 為4.67 mg/L，MAPE 為34.20%；小興凱湖RMSE 為7.89 mg/L，MAPE 為13.36%；滇池RMSE 為6.43 mg/L，MAPE 為20.21%。高原湖泊（小興凱湖、滇池）和平原湖泊（巢湖、太湖）OSM濃度反演精度略有不同，但整體相差不大，這表明模型在不同湖泊適用性較好。

3.4 不同類型水體反射光譜特征

利用分類標(biāo)準(zhǔn)（3.1 節(jié)）對(duì)440 條光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，兩類水體模擬到OLCI前17個(gè)光譜通道的典型光譜曲線如圖3。從圖3 可以看出，B 類水體存在兩種不同的光譜形態(tài)，第1 種類型在B6、B11存在明顯的反射峰，反射率升高下降較快，色素顆粒物的吸收作用高于懸浮物的散射作用；第2種類型無顯著波峰波谷，B6—B11 反射率整體抬高，B7 和B10 處的吸收特性基本消失，這主要是由于顆粒物的散射作用掩蓋色素吸收信息，導(dǎo)致紅光波段處的反射率整體抬升；A 類水體在B6 處反射峰比B類水體平緩，之后隨波長增加反射率整體呈遞減趨勢，B11反射峰不明顯。

圖3 分類后不同類型水體平均光譜Fig.3 Mean of the remote sensing reflectance spectra of different water types after classification

分類后各類水體的平均光譜曲線和水質(zhì)參數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示如圖4 和表3。B 類Ⅰ型水體反射率波譜曲線波峰波谷明顯，受葉綠素和胡蘿卜素的弱吸收以及顆粒物的強(qiáng)散射作用影響在B5—B7 處出現(xiàn)第1 個(gè)反射峰，同時(shí)葉綠素在紅光波段B10 的強(qiáng)烈吸收形成吸收谷，并在B11處浮游植物吸收系數(shù)達(dá)到最低形成第2個(gè)反射峰，該反射峰也是判斷水體是否含有藻類的重要依據(jù)，兩處反射率峰都很明顯。由表可知，該類型水體葉綠素a濃度最高（平均值為146.78 μg/L），明顯大于其他類型水體的平均值，最高可達(dá)469.47 μg/L，有機(jī)懸浮物在總懸浮物中所占比例較高（58%）。

表3 兩種水體類型的水質(zhì)參數(shù)Table 3 Water quality parameters of two water types

圖4 不同類型水體后向散射系數(shù)Fig.4 Backscattering coefficient of different water types

B 類水體Ⅱ型反射率普遍偏高，由藻類色素引起反射峰并不明顯，懸浮物的散射作用高于色素吸收作用，高濃度懸浮物使得水體后向散射增強(qiáng)，紅光波段范圍內(nèi)反射率明顯高于其他類型水體，B6—B11 處反射率整體抬高，反射峰不明顯，同時(shí)掩蓋B10 處浮游植物色素吸收特征，不同濃度的OSM 在B11 處反射率變化明顯。由表2 可知，這種類型水體OSM 濃度在所有類型中最高，平均值高達(dá)73.59 mg/L，有機(jī)懸浮物在總懸浮物中所占比例也是最高（86%），葉綠素a 濃度稍低（平均值為94.86 μg/L），介于A 類水體和B 類水體Ⅰ型之間。

A 類水體含有少量的葉綠素a （平均值在42.47 μg/L），TSM 平均濃度最低（平均值在40.94 mg/L），OSM 所占比例也最低，僅為33%，低葉綠素a 和懸浮物濃度使得水體在B6 波段反射峰不明顯，同時(shí)隨著波段增加，水的吸收作用逐漸增強(qiáng)，反射率整體下降，在B10處無反射峰或反射峰不明顯。由此可見，A，B 類水體主要區(qū)別在于水體顆粒物是否以有機(jī)懸浮物為主導(dǎo)，A類水體有機(jī)懸浮物所占比例小于50%，B類水體有機(jī)懸浮物所占比例大于50%。

3.5 水體的后向散射特性與有機(jī)懸浮物濃度的關(guān)系

本研究僅在部分野外實(shí)驗(yàn)時(shí)測量水體顆粒物后向散射系數(shù)，同時(shí)由于部分樣點(diǎn)第6 通道數(shù)據(jù)有誤，為保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，后向散射數(shù)據(jù)波段范圍只包括前5 個(gè)通道數(shù)據(jù)，分別為440 nm，488 nm，532 nm，595 nm 和676 nm。為了研究水體中不同組分對(duì)后向散射系數(shù)的影響，將后向散射系數(shù)與總懸浮物、無機(jī)懸浮物濃度、有機(jī)懸浮物濃度及葉綠素含量進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果表明，488 nm處的后向散射系數(shù)與有機(jī)懸浮物濃度和葉綠素a濃度呈正相關(guān)，且相關(guān)性最好（相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.94 和0.95），595 nm 處的后向散射系數(shù)與無機(jī)懸浮物濃度的相關(guān)系數(shù)最大（0.68），受無機(jī)懸浮物濃度影響最大。

圖5 顯示A，B 類型水體典型后向散射系數(shù)光譜曲線。從圖5中可以看出，不同類型水體后向散射曲線差異較大，隨著波長向長波方向移動(dòng)，A類水體后向散射系數(shù)波動(dòng)較大，而B類水體整體呈遞減趨勢。由于采樣點(diǎn)水體組分濃度的差異，使得后向散射系數(shù)大小不同，在488 nm 和595 nm 差異顯著。

圖5 水體類型和OSM濃度空間分布Fig.5 Spatial distribution of water types and OSM concentration in lakes

在488 nm 處，A 類水體后向散射系數(shù)bbp（440）最大值為0.04 m-1，最小值0.02 m-1，平均值0.03 m-1，而B 類水體最大值為0.41 m-1最小值0.16 m-1，平均值0.29 m-1，B 類水體樣點(diǎn)后向散射系數(shù)普遍大于A類水體，這可能與B類水體顆粒物的組成特性和藍(lán)光波段處的后向散射較強(qiáng)有關(guān)（孫德勇 等，2008）；在595 nm 處，A 類水體后向散射系數(shù)范圍為0.11—1.28 m-1，平均值為0.42 m-1，B 類水體后向散射系數(shù)基本在0.15 m-1附近。B 類水體后向散射系數(shù)偏小且小于A 類水體，這可能與B類水體含有較多藻顆粒，藻類顆粒物的后向散射特性不明顯（Ulloa 等，1994），同時(shí)A 類水體懸浮物以無機(jī)懸浮物為主導(dǎo)，后向散射能力較強(qiáng)（孫德勇等，2007）。

3.6 不同類型水體有機(jī)物組成特征

本文以2020-08 太湖、2020-11 巢湖實(shí)驗(yàn)為例，利用三維熒光技術(shù)（EEMs）結(jié)合平行因子分析（PARAFAC）方法對(duì)樣品中OSM 進(jìn)行熒光組分分析，共得到4 種熒光組分C1—C4，參考前人研究表明（Stedmon，2003；Coble，1996；Coble 等，1998），組分C1為類色氨酸物質(zhì)，對(duì)應(yīng)類蛋白熒光T峰，主要反映生物（如微生物和浮游植物）降解來源形成的熒光峰值，也受到人類生活產(chǎn)生的污水和工業(yè)廢水等影響；組分C2 反映來自于海洋的類腐殖質(zhì)M 峰，這類氧化腐殖質(zhì)受到水體微生物、藻類降解或人類活動(dòng)的影響；組分C3 對(duì)應(yīng)A 峰（紫外光區(qū)的類腐殖質(zhì)熒光）和C 峰（可見光區(qū)類腐殖質(zhì)熒光峰值），組分C4 對(duì)應(yīng)A 峰，組分C3 和C4 通常被認(rèn)為是受外源輸入的腐殖質(zhì)和富里酸形成的熒光峰值。OSM 熒光組分能指示OSM 的組成組分和來源，因此，熒光組分相對(duì)含量是OSM 的組分來源的重要指標(biāo)。

對(duì)水體OSM 濃度和不同熒光組分的相對(duì)含量進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果表明C1與C4具有顯著相關(guān)性（相關(guān)系數(shù)為-0.81），這意味著類色氨酸組分C1 與可見光區(qū)類腐殖質(zhì)組分C4 緊密聯(lián)系。不同類型水體OSM 各熒光組分相對(duì)含量統(tǒng)計(jì)見表4，從表4 中可以看出，兩類水體OSM 均由類蛋白物質(zhì)和類腐殖質(zhì)物質(zhì)組成，但兩類組成物質(zhì)的貢獻(xiàn)率卻不盡相同，主要表現(xiàn)在C1、C4 組分的相對(duì)含量有較大的差異：B 類水體中的OSM 由C1 組分占主導(dǎo)，相對(duì)含量均值為（60.86±4.92）%，明顯高于A類水體（（48.97±7.13）%）；與C2 和C3 組分相比，A、B 類水體在C4 組分相對(duì)含量差別也較明顯，B類水體C4 組分相對(duì)含量均值為（18.66±2.14）%，低于A 類水體（（24.86±6.4）%）。B 類水體OSM 類蛋白熒光所占比重明顯高于A類水體，表明B類水體OSM 表現(xiàn)出較強(qiáng)的類蛋白熒光組分特征，又由于類蛋白組分往往指示內(nèi)源輸入，因此B 類水體OSM受自生源影響更加顯著（江俊武等，2017）。

表4 兩類水體OSM 4種熒光組分相對(duì)含量統(tǒng)計(jì)Table 4 Statistics of relative contents of four fluorescence components of OSM in two water types

3.7 基于OLCI 影像數(shù)據(jù)的太湖、巢湖OSM 濃度時(shí)空分布特征

為確定模型在影像上的實(shí)際反演效果，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛻?yīng)用的有效性，分別獲取了2018-03-23 和2018-08-05 太湖的OLCI 影像，以及2017-09-18和2017-12-21 巢湖OLCI，在對(duì)影像進(jìn)行預(yù)處理和水華掩膜之后，根據(jù)本研究提出的水體判別標(biāo)準(zhǔn)確定像元水體類型，然后依據(jù)像元類別不同選擇對(duì)應(yīng)的模型分別反演，進(jìn)而獲取太湖和巢湖OSM濃度不同時(shí)相的空間分布圖，如圖6所示。

2018-03太湖的水體類型分布圖表明，太湖西南部水華爆發(fā)，OSM占主導(dǎo)的水體（B類水體）主要位于水華區(qū)以北，所占面積較小且分布集中，較為無機(jī)懸浮物占主導(dǎo)的水體（A類水體）分布在太湖北部，約占太湖面積的2/3，是太湖當(dāng)天水體主要類型。2018-08 太湖的水體類型分布圖表明，太湖當(dāng)天兩種類型水體均有分布。A類水體覆蓋大部分湖泊，集中分布在太湖湖心區(qū)域；B類水體主要分布在水華區(qū)周圍，除此之外，太湖東部的竺山灣、梅梁灣、貢湖灣岸邊和西南部的長兜港也有分布B 類水體，這與同步野外采樣數(shù)據(jù)中高OSM 濃度的測量值相吻合。2018-03 太湖OSM 濃度分布圖顯示，從整個(gè)湖區(qū)上看，太湖OSM 濃度呈現(xiàn)南高北低的分布特征，太湖西南部水華區(qū)附近OSM 濃度最高（OSM 濃度＞25 mg/L），由南向北逐漸降低，至太湖北部OSM 濃度最低介于0—5 mg/L，而太湖岸邊OSM 濃度較高，接近水華區(qū)附近OSM 濃度。對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn)，即使是同一區(qū)域相同樣點(diǎn)在不同季節(jié)水體類型也不完全相同，這說明在反演OSM 濃度時(shí)先分類后反演的必要性。2018-08 太湖OSM 濃度分布圖顯示，太湖OSM 濃度整體呈中間低四周高的分布特點(diǎn)，OSM 濃度大都介于0—10 mg/L，整體水平偏低且變化幅度小，高值區(qū)主要集中于水華附近和湖岸水體，并隨著距離增大OSM 濃度逐漸降低，水華附近OSM 濃度在15—25 mg/L，也存在岸邊OSM 濃度較高的現(xiàn)象。對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn)，2018年兩期太湖OSM 濃度的空間分布特征不同，3月份太湖OSM濃度高值區(qū)主要位于太湖南部長兜港附近，而8月份太湖OSM濃度在北部竺山灣附近較高，研究發(fā)現(xiàn)OSM 濃度高值區(qū)與水華爆發(fā)緊密聯(lián)系，水華區(qū)附近水體通常是B 類水體，水體OSM 濃度較高，這可能是由于水華區(qū)聚集的藻類含有豐富的藻顆粒，水體有機(jī)懸浮物含量較高（Pacheco 等，2014；Zhang 等，2014）。同時(shí)湖岸邊和湖內(nèi)小島附近OSM 濃度也較高，特別是在梅梁灣和長兜港處，除受自然條件如風(fēng)速、湖流的影響之外，附近的度假區(qū)、居民區(qū)和工業(yè)區(qū)排放未處理污水和高強(qiáng)度人類活動(dòng)可能造成近岸水體擾動(dòng)，導(dǎo)致OSM 增多且不易沉積（趙麗娜等，2015）。

2017-09巢湖的水體類型分布圖表明，巢湖當(dāng)天水華嚴(yán)重，東巢湖和西巢湖中央及沿岸是水華的爆發(fā)區(qū)，水華周圍分布著B類水體。除水華區(qū)域和OSM 占主導(dǎo)的水體（B 類水體）外，巢湖水體無機(jī)懸浮物占主導(dǎo)，A 類水體廣泛分布。2017-12巢湖的水體類型分布圖表明，巢湖當(dāng)天并無水華，絕大部分湖區(qū)為較無機(jī)懸浮物占主導(dǎo)水體（A類水體），僅在湖岸西北部存在B 類水體，且B 類水體區(qū)域較小。2017-09 巢湖OSM 濃度分布圖顯示，巢湖OSM 在A 類水體總體濃度較低，主要集中在0—15 mg/L，并呈現(xiàn)中間低四周高的分布特點(diǎn)；水華區(qū)域鄰近出現(xiàn)高濃度OSM（大于25 mg/L），這可能是水華區(qū)附近水體內(nèi)藻顆粒較多導(dǎo)致的。從2017-12 巢湖有機(jī)懸浮物濃度反演結(jié)果可以看出，冬季巢湖有機(jī)懸浮物濃度與夏季相比整體較低，湖心區(qū)域?yàn)闄C(jī)懸浮物濃度低值區(qū)，OSM 濃度在5—10 mg/L，也呈現(xiàn)中間低四周高的分布特點(diǎn)，與夏季巢湖OSM 濃度分布特征相似。同時(shí)，在不同季節(jié)巢湖西部沿岸非水華區(qū)都存在高濃度的OSM，其濃度大都超過25 mg/L，這可能是由于巢湖西半湖臨近市區(qū)，未經(jīng)處理的生活污水和工業(yè)廢水等主要通過十五里河、南淝河等流入巢湖，大量的有機(jī)廢物進(jìn)入該區(qū)域（李淵等，2013），水體富營養(yǎng)化程度加深，OSM 濃度較高，這也解釋了西湖區(qū)水華時(shí)常爆發(fā)的現(xiàn)象。

4 結(jié) 論

本研究基于Sentinel-3A OLCI 影像波段特征，提出了一種適用于內(nèi)陸湖泊有機(jī)懸浮物濃度的反演經(jīng)驗(yàn)算法。本算法利用先分類再反演的策略，發(fā)現(xiàn)根據(jù)內(nèi)陸水體的光譜特征，即可以通過OLCI的B6、B7 波段斜率和B10、B11 波段斜率，將水體分為以無機(jī)懸浮物占主導(dǎo)的水體和以有機(jī)懸浮物主導(dǎo)的水體兩種類型，以無機(jī)懸浮物占主導(dǎo)的水體其OSM濃度可以利用OLCI的B3和B17波段來估算，而以有機(jī)懸浮物主導(dǎo)的水體則可以利用B10和B11 波段來估算。通過獨(dú)立的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集表明，該方法估算的RMSE為5.38 mg/L，MAPE為28.93%，與已有的內(nèi)陸水體有機(jī)懸浮物濃度反演算法相比，估算精度有了顯著的提升。此方法并被成功的應(yīng)用于獲取中國太湖和巢湖的有機(jī)懸浮物濃度的時(shí)空分布特征，表明本研究所構(gòu)建的先分類后反演的有機(jī)懸浮物濃度估算方法為獲取區(qū)域尺度的內(nèi)陸水體有機(jī)懸浮物濃度提供了一個(gè)精度更高的新的算法。

本研究的分類方法和反演算法的構(gòu)建，是建立在多個(gè)代表性湖泊實(shí)地采樣的基礎(chǔ)上，但算法的魯棒性仍然需要進(jìn)一步檢驗(yàn)，特別是應(yīng)用于與采樣湖泊生物光學(xué)特征有較大差異的水體時(shí)，其算法的表現(xiàn)性能如何，還需要通過大量的野外實(shí)測數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)。在以后的研究中，通過收集更多湖泊的數(shù)據(jù)來進(jìn)一步檢驗(yàn)算法的性能。