張方方，李俊生，3，王超，王勝蕾，王正，張兵，3

1.可持續(xù)發(fā)展大數(shù)據(jù)國(guó)際研究中心, 北京 100094;

2.中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院 數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100094;

3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京 100049;

4.河南省科學(xué)院地理研究所, 鄭州 450052

1 引 言

海洋一號(hào)C 星（HY-1C）和D 星（HY-1D）是中國(guó)第三和第四顆海洋水色系列衛(wèi)星，分別發(fā)射于2018年9月7日和2020年6月11日，兩顆衛(wèi)星采用上、下午衛(wèi)星組網(wǎng)的觀測(cè)形式，可增加觀測(cè)次數(shù)，提高全球覆蓋能力。HY-1C 和HY-1D 衛(wèi)星上分別攜帶了一臺(tái)海岸帶成像儀（CZI），主要用于獲取海陸交互作用區(qū)域的實(shí)時(shí)影像資料進(jìn)行海岸帶監(jiān)測(cè)。CZI 傳感器兼具寬幅蓋（950 km）、短重訪周期（3 d）、中等分辨率（50 m）的特點(diǎn)，可以兼顧內(nèi)陸水體及陸地監(jiān)測(cè)的需求（苗珊珊，2018；蔡婷，2000）。

從2018年發(fā)射以來，HY-1C CZI 影像在很多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。主要包括冬小麥識(shí)別（王利民等，2019）、珊瑚礁監(jiān)測(cè)（Zou 等，2019）海面溢油識(shí)別（沈亞峰 等，2020）、自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)（劉建強(qiáng) 等，2020）、紅樹林提取及長(zhǎng)勢(shì)監(jiān)測(cè)（梁超 等，2020；鄒亞榮 等，2020）、火山噴發(fā)（劉建強(qiáng) 等，2021a）、冰架裂縫變化與斷裂過程監(jiān)測(cè)（劉建強(qiáng)等，2021b）等。HY-1C CZI 數(shù)據(jù)在近岸和內(nèi)陸水色遙感方面也得到了初步應(yīng)用，包括藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)（Cao 等，2021），葉綠素a（Chen 等，2019；Cao 等，2021）、懸浮物（Cai 等，2020；Cao 等，2021）、濁度（周屈 等，2020）等的反演。其中，內(nèi)陸水體的應(yīng)用區(qū)域僅僅有太湖和武漢知音湖、黃家湖，二者都是高度渾濁水體，還有很多類型的內(nèi)陸水體有待檢驗(yàn)與擴(kuò)展。

水色遙感，特別是水質(zhì)參數(shù)反演屬于定量遙感的范疇，精確大氣校正是衛(wèi)星數(shù)據(jù)應(yīng)用的瓶頸。大氣校正的前提是準(zhǔn)確的輻射定標(biāo)，HY-1C 星上配置了具備高光譜分辨率與高輻射定標(biāo)精度的定標(biāo)光譜儀，實(shí)現(xiàn)對(duì)同一衛(wèi)星平臺(tái)載荷設(shè)備的交叉定標(biāo)（張可立 等，2019）。HY-1C CZI 影像缺少短波紅外波段用于水體大氣校正，目前的研究主要利用6SV 和Flaash 做大氣校正，6SV 需要的氣溶膠數(shù)據(jù)多從MODIS 氣溶膠產(chǎn)品中獲?。═ong 等，2019；Cai 等，2020；Cao 等，2021）。6SV 和FLAASH 是針對(duì)陸地設(shè)計(jì)的，對(duì)于僅有4 個(gè)寬波段的HY-1C CZI影像來說，其水體大氣校正結(jié)果在絕對(duì)精度和穩(wěn)定性上仍然不夠理想。因此，也有部分學(xué)者利用HY-1C CZI 的瑞利散射校正產(chǎn)品進(jìn)行水質(zhì)參數(shù)反演研究（周屈 等，2020）。綜上，針對(duì)HY-1C CZI影像的水體大氣校正技術(shù)還不成熟，仍然需要嘗試更多的方法提高大氣校正的精度和穩(wěn)定性。

針對(duì)HY-1C CZI 影像大氣校正算法不成熟，水質(zhì)參數(shù)反演應(yīng)用較少的問題，本研究將發(fā)展基于均勻不變地物的HY-1C CZI 影像相對(duì)大氣校正算法，拓展HY-1C CZI影像水體葉綠素a濃度和透明度反演應(yīng)用到多個(gè)類型水體（渾濁、較渾濁、較清潔）。通過實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證HY-1C CZI 影像在多類型內(nèi)陸水體水色遙感的應(yīng)用潛力。

2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)

本文的研究區(qū)為小浪底水庫(kù)、官?gòu)d水庫(kù)、丹江口水庫(kù)、白龜山水庫(kù)、白洋淀（圖1）。5個(gè)湖庫(kù)都分布在華北平原，但是湖泊類型多樣，具有較好的代表性。其中，白洋淀水體較為破碎，由多塊獨(dú)立的水體組成，并由水道相連，水深較淺，水體較為渾濁；官?gòu)d水庫(kù)兩端為開闊水域，中間為狹窄河道，水體也較為渾濁；小浪底水庫(kù)和白龜山水庫(kù)都是飲用水源地，水體較為清潔；丹江口水庫(kù)為南水北調(diào)中線水源地，是五個(gè)研究區(qū)中最為清潔的水體。以上5個(gè)研究區(qū)涵蓋了較渾濁、較清潔、清潔等不同水體類型，有利于檢驗(yàn)HY-1C CZI數(shù)據(jù)在不同類型內(nèi)陸水體水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)的適用性。

圖1 研究區(qū)及采樣點(diǎn)分布圖Fig.1 Distribution of study area and sampling sites

2.2 數(shù)據(jù)獲取

本研究在小浪底水庫(kù)、官?gòu)d水庫(kù)、丹江口水庫(kù)、白龜山水庫(kù)、白洋淀5 個(gè)研究區(qū)分別開展了1 次星地同步實(shí)驗(yàn)，一共獲取了85 個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)（如表1）。其中，56 個(gè)用于遙感反射率系統(tǒng)定標(biāo)，29 個(gè)用于遙感反射率反演精度檢驗(yàn)。由于部分采樣點(diǎn)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量條件的限制、運(yùn)輸及室內(nèi)測(cè)量存在問題，葉綠素a 和透明度數(shù)據(jù)少于85 個(gè)。其中，58 個(gè)采樣點(diǎn)擁有葉綠素a 濃度數(shù)據(jù)（39 個(gè)用于建模，19個(gè)用于精度檢驗(yàn)），72個(gè)采樣點(diǎn)擁有透明度數(shù)據(jù)（53個(gè)用于建模，19個(gè)用于精度檢驗(yàn)）。

表1 采樣數(shù)據(jù)及影像數(shù)據(jù)明細(xì)表Table 1 Sampling data and image data

本文獲取了5個(gè)研究區(qū)的HY-1C CZI影像，其中，白洋淀和丹江口水庫(kù)的成像日期和采樣日期為同一天，官?gòu)d水庫(kù)、白龜山水庫(kù)、小浪底水庫(kù)的成像日期比采樣日期晚一天。對(duì)HY-1C CZI 影像進(jìn)行基于不變地物的相對(duì)大氣校正需要Sentinel-2 MSI影像的輔助。每一景HY-1C CZI影像需配套鄰近日期的兩景Sentinel-2 MSI 影像，一共獲取10 景影像。每個(gè)區(qū)域的兩景Sentinel-2 MSI 影像的間隔時(shí)間為5—15天，可以方便提取不變地物。

另外，本文發(fā)展的基于均勻不變地物的相對(duì)大氣校正算法的精度完全依賴Sentinel-2 MSI 影像的地表反射率產(chǎn)品（L2A）的精度。為了驗(yàn)證Sentinel-2 MSI 影像地表反射率產(chǎn)品的精度，本文在北運(yùn)河（2019年10月15日，15 個(gè)采樣點(diǎn)）、于橋水庫(kù)（2018年11月1日，13個(gè)采樣點(diǎn)）、玉淵潭（2019年8月21日，9 個(gè)采樣點(diǎn)）、太湖（2020年9月5日，12 個(gè)采樣點(diǎn)）等4 個(gè)研究區(qū)開展了與Sentinel-2 MSI 傳感器的星地同步實(shí)驗(yàn)，獲取了一共49 個(gè)采樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)遙感反射率數(shù)據(jù)。另外，本文用于HY-1C CZI建模和驗(yàn)證的5個(gè)研究區(qū)中的丹江口水庫(kù)、白龜山水庫(kù)、小浪底水庫(kù)的49 個(gè)采樣點(diǎn)也與Sentinel-2 MSI 影像同步，也用來檢驗(yàn)Sentinel-2 MSI 影像地表反射率產(chǎn)品的精度。利用以上共計(jì)110個(gè)同步數(shù)據(jù)（野外實(shí)驗(yàn)和衛(wèi)星成像日期均為同一天）評(píng)價(jià)Sentinel-2 MSI 影像地表反射率產(chǎn)品的精度以及在水色遙感研究中的可用性。

3 方 法

3.1 基于均勻不變地物的相對(duì)大氣校正

地球表面時(shí)刻處于變化之中，有些地物變化劇烈，有些地物變化較為緩慢，變化緩慢的地物在一定的時(shí)間內(nèi)可以視為不變地物（丁麗霞 等，2005）。分布均勻且面積較大的地物具有穩(wěn)定的光學(xué)特性，且可以避免鄰近效應(yīng)的影響。變化緩慢、分布均勻且面積較大的地物即為均勻不變地物?？梢酝ㄟ^建立均勻不變地物已知反射率與待校正影像像元之間的關(guān)系實(shí)現(xiàn)相對(duì)大氣校正（Yuan 和Elvidge，1996；Du 等，2002；Canty 等，2004；郭麗峰 等，2009）。Sentinel-2 MSI L2A 數(shù)據(jù)是目前全球使用較為廣泛的地表反射率產(chǎn)品，且時(shí)間分辨率較高。因此，本研究利用Sentinel-2 MSI L2A影像建立基于均勻不變地物的HY-1C CZI 影像大氣校正方法。主要步驟如下（圖2）：

圖2 基于均勻不變地物的HY-1C CZI相對(duì)大氣校正流程圖Fig.2 Flow chart of HY-1C CZI relative atmospheric correction based on uniform and invariant ground pixels

（1）影像預(yù)處理：以Sentinel-2 MSI 影像為基準(zhǔn)，對(duì)HY-1C CZI 影像進(jìn)行幾何配準(zhǔn)；提取Sentinel-2 MSI影像與HY-1C CZI影像的對(duì)應(yīng)波段：443 nm，560 nm，665 nm，842 nm。為了保持二者具有一致的空間分辨率，將Sentinel-2 MSI 影像重采樣為50 m；并用式（1）將Sentinel-2 MSI L2A 的地表反射率（SR）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為遙感反射率（Rrs）。

（2）基準(zhǔn)影像均勻地物提?。悍謩e求兩景Sentinel-2 MSI 影像3×3 像元的變化率ρ，ρ＜5%的像元提取為均勻地物。ρ計(jì)算公式如下：

式中，SR(c)為中心像元地表反射率，SR(i)為非中心像元的地表反射率。

（3）基準(zhǔn)影像不變地物提?。簩⒂?jì)算（2）步中兩景影像根據(jù)地理坐標(biāo)信息進(jìn)行疊加，計(jì)算兩景圖像重疊像元的變化率，變化率ρ′＜10%的像元提取為不變地物；

（4）基準(zhǔn)影像均勻不變地物提?。簩ⅲ?）提取的均勻地物和（3）提取的不變地物進(jìn)行疊加，二者的重合區(qū)域即為均勻不變地物；

（5）目標(biāo)影像均勻地物提取：參考（2）的方法計(jì)算目標(biāo)影像HY-1C CZI上的均勻地物；

（6）均勻不變地物提?。簩ⅲ?）的基準(zhǔn)影像均勻不變地物和（5）的目標(biāo)影像均勻地物疊加，求得最終的均勻不變地物；

（7）相對(duì)大氣校正模型構(gòu)建：分別提?。?）得到的均勻不變地物的HY-1C CZI影像像元值和對(duì)應(yīng)的兩景Sentinel-2 MSI 影像像元值的平均值，并建立二者之間的線性關(guān)系，得到相對(duì)大氣校正模型，根據(jù)模型計(jì)算得到相對(duì)大氣校正反射率Rrs'。

（8）基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的HY-1C CZI系統(tǒng)定標(biāo)：由于HY-1C CZI 和Sentinel-2 MSI 傳感器的波段設(shè)置和光譜響應(yīng)函數(shù)存在一定差異（表2、圖3），將會(huì)導(dǎo)致相對(duì)大氣校正后HY-1C CZI 影像的遙感反射率和Sentinel-2 MSI 的相似度較高，但是和HY-1C CZI原本應(yīng)有的數(shù)值存在系統(tǒng)性偏差。因此，本文將根據(jù)5個(gè)研究區(qū)的56個(gè)采樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)相對(duì)大氣校正后結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)定標(biāo)，根據(jù)二者的線性關(guān)系，建立系統(tǒng)定標(biāo)模型（公式：Rrs = Rrs’*Gain），其中，Rrs’為7）得到的相對(duì)大氣校正結(jié)果，Gain為校正系數(shù)，Rrs為最終的水體遙感反射率。

表2 HY-1C CZI和Sentinel-2 MSI傳感器光譜通道參數(shù)比較Table 2 Comparison of spectral channels parameters between HY-1C CZI and Sentinel-2 MSI

圖3 HY-1C CZI和Sentinel-2 MSI傳感器光譜響應(yīng)函數(shù)（藍(lán)色、綠色、紅色、黑色線條分別表示藍(lán)、綠、紅、近紅外波段）Fig.3 Spectral response function of HY-1C CZI and Sentinel-2 MSI（blue，green，red and black lines represent blue，green，red and near infrared bands，respectively）

3.2 水質(zhì)參數(shù)反演模型構(gòu)建

本文嘗試了多種波段比值和差值模型進(jìn)行水體葉綠素a 濃度和透明度反演建模（Duan 等，2007；Tebbs 等，2013；Zhang 等，2021）。首先將實(shí)測(cè)遙感反射率使用HY-1C CZI 光譜響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行波段等效，等效后實(shí)測(cè)光譜也是4波段數(shù)據(jù)，利用等效后數(shù)據(jù)進(jìn)行水體葉綠素a 和透明度反演建模。

3.3 精度評(píng)價(jià)

本研究在5 個(gè)研究區(qū)獲取了85 個(gè)采樣點(diǎn)的水面遙感反射率光譜和水體葉綠素a濃度、透明度數(shù)據(jù)。遙感反射率數(shù)據(jù)較多，其中，29 個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)用于遙感反射率精度驗(yàn)證，部分采樣點(diǎn)未測(cè)量葉綠素和透明度，所以19 個(gè)采樣點(diǎn)數(shù)據(jù)用于葉綠素a和透明度反演精度驗(yàn)證。采用平均無偏相對(duì)誤差（AURE）、均方根誤差（RMSE）驗(yàn)證大氣校正得到的每個(gè)波段的遙感反射率光譜的精度；采用光譜相關(guān)系數(shù)（r）和光譜角度距離（SAD）驗(yàn)證大氣校正得到的遙感反射率光譜形狀與實(shí)測(cè)光譜形狀的相似性。水體葉綠素a 濃度和透明度采用AURE和RMSE進(jìn)行反演精度評(píng)價(jià)。公式如下：

式中，VE，i和VM，i分別指反演（或大氣校正后光譜）數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，N指驗(yàn)證數(shù)據(jù)量，Cov（VE，VM）指大氣校正后光譜和實(shí)測(cè)光譜的協(xié)方差，Var［VE］和Var［VM］分別為大氣校正后光譜和實(shí)測(cè)光譜的方差。

本文采用FLAASH（Fast Line-of-sight Atmospheric Analysis of Hypercubes）大氣校正結(jié)果和本研究發(fā)展的基于均勻不變地物的大氣校正算法作比較。FLAASH 是ENVI（The Environment for Visualizing Images）遙感圖像處理軟件集成的遙感影像大氣校正程序，其內(nèi)核算法為MODTRAN（MODerate resolution atmospheric TRANsmission）輻射傳輸模型。FLAASH 被廣泛應(yīng)用于各類高光譜和多光譜影像的大氣校正。本研究將利用FLAASH 對(duì)HY-1C CZI影像進(jìn)行大氣校正，生成地表反射率數(shù)據(jù)，忽略水面反射的情況下，地表反射率可以粗略的用式（1）轉(zhuǎn)換為遙感反射率，方便和本研究發(fā)展的基于均勻不變地物的相對(duì)大氣校正結(jié)果做精度比較和分析。

本文使用FLAASH 對(duì)HY-1C CZI 影像做大氣校正時(shí)，各參數(shù)設(shè)置如下：（1）輸入為大氣層頂輻亮度圖像；（2）經(jīng)緯度為ENVI 軟件自動(dòng)讀?。唬?）傳感器類型為UNKNOWN-MSI，Sensor Altitude為782 km，Ground Elevation 為Google Earth 上獲取的海拔數(shù)據(jù)（單位轉(zhuǎn)換為km），Pixel Size 為50 m；（4）Flight Date/Time 從圖像參數(shù)文件獲?。ǜ窳帜嶂螘r(shí)間）；（5）大氣模式選擇了中緯度夏季，因?yàn)楸疚乃糜跋穸际侵袊?guó)北方夏半年的數(shù)據(jù)；（6）氣溶膠類型選擇了Rural 鄉(xiāng)村型；（7）因?yàn)镠Y-1C CZI沒有水汽通道，因此Water Retrieval選擇了No，不反演水汽參數(shù)；（8）HY-1C CZI 的光譜響應(yīng)函數(shù)從衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心獲??；（9）其它參數(shù)均采用FLAASH默認(rèn)參數(shù)。

4 結(jié)果與分析

4.1 實(shí)測(cè)光譜及水質(zhì)參數(shù)

本文在5個(gè)研究區(qū)開展了水體遙感反射率（如圖4）和透明度現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量（表3），并采集水樣，在實(shí)驗(yàn)室測(cè)量了水體葉綠素a濃度（表3）。從遙感反射率光譜曲線來看，藍(lán)波段反射率較低，550 nm附近的綠波段反射率較高，白洋淀、官?gòu)d水庫(kù)、白龜山水庫(kù)綠波段反射峰出現(xiàn)了不同程度往長(zhǎng)波方向移動(dòng)的現(xiàn)象。590—670 nm 的黃紅波段反射率下降較快，675和700 nm附近有明顯的葉綠素反射谷和反射峰，其中，丹江口水庫(kù)在該波段的峰谷特征不明顯。750 nm 以后的近紅外波段反射率普遍較低。因此，以上5個(gè)研究區(qū)是比較典型的內(nèi)陸水體。

圖4 實(shí)測(cè)水體光譜曲線圖（光譜曲線來自85個(gè)采樣點(diǎn)，每個(gè)研究區(qū)光譜為該區(qū)域所有采樣點(diǎn)的平均值）Fig.4 In situ measured water spectrums of remote sensing reflectance（The spectrums come from 85 sampling points，and the spectrum of each study area is the average of all sampling points in the area）

表3 研究區(qū)實(shí)測(cè)水質(zhì)參數(shù)統(tǒng)計(jì)表Table 3 Statistical of measured water quality parameters

本文統(tǒng)計(jì)了5 個(gè)研究區(qū)的葉綠素a 濃度和透明度的最小值、最大值、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差（表3）。結(jié)果表明，白洋淀、官?gòu)d水庫(kù)的葉綠素a 濃度較高，其次是小浪底和白龜山水庫(kù)，丹江口水庫(kù)葉綠素a濃度最低；丹江口水庫(kù)透明度最高，其次是小浪底水庫(kù)，白龜山水庫(kù)、白洋淀、官?gòu)d水庫(kù)透明度較低。葉綠素a濃度和透明度的統(tǒng)計(jì)結(jié)果和遙感反射率光譜特征具有較好的一致性。

4.2 Sentinel-2 MSI L2A地表反射率產(chǎn)品精度驗(yàn)證

Sentinel-2 MSI L2A 的地表反射率產(chǎn)品是基于均勻不變地物的HY-1C CZI 數(shù)據(jù)大氣校正的基準(zhǔn)，Sentinel-2 MSI L2A 的地表反射率產(chǎn)品的精度直接決定了HY-1C CZI數(shù)據(jù)大氣校正的精度。圖5是利用98 個(gè)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)Sentinel-2 MSI L2A 的地表反射率產(chǎn)品精度檢驗(yàn)的結(jié)果。結(jié)果表明，Sentinel-2 MSI L2A 的地表反射率產(chǎn)品和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相比各波段都存在一定的高估現(xiàn)象，原因主要是氣溶膠散射校正不足、缺乏水面天空光校正。但是高估具有很強(qiáng)的規(guī)律性，檢驗(yàn)所用的7個(gè)區(qū)域不同，成像時(shí)間不同，氣溶膠類型和光學(xué)厚度不同，但是表現(xiàn)出了非常高的相關(guān)性和一致性，綠、紅波段的R2高達(dá)0.85 以上。藍(lán)和近紅外波段效果稍差，R2小于綠、紅波段，但也超過了0.7。綜上，Sentinel-2 MSI L2A 地表反射率產(chǎn)品尤其是可見光的藍(lán)、綠、紅波段）可以用于HY-1C CZI 數(shù)據(jù)大氣校正的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，但是需要對(duì)殘余誤差和系統(tǒng)性偏差做進(jìn)一步校正。

圖5 Sentinel-2 MSI L2A地表反射率產(chǎn)品精度（縱軸為地表反射率SR/π，約等于遙感反射率。B1、B3、B4、B8分別為Sentinel-2 MSI和HY-1C CZI對(duì)應(yīng)的藍(lán)、綠、紅、近紅外波段）Fig.5 The accuracy of Sentinel-2 MSI L2A surface reflectance product（where the vertical axis is the surface reflectance SR / π，which is about equal to the remote sensing reflectance.B1，B3，B4 and B8 are the blue，green，red and near-infrared bands of Sentinel-2 MSI corresponding to HY-1C CZI）

4.3 大氣校正模型及精度驗(yàn)證

由于Sentinel-2 MSI 和HY-1C CZI 存在系統(tǒng)性偏差，經(jīng)過基于均勻不變地物的相對(duì)大氣校正后，需要進(jìn)一步做系統(tǒng)定標(biāo)。本研究建立了基于實(shí)測(cè)等效遙感反射率的HY-1C CZI 系統(tǒng)定標(biāo)模型（圖6）。結(jié)果表明：第1、2、3波段定標(biāo)模型的R2較高，都超過了0.8。第4 波段數(shù)值較小，擬合趨勢(shì)較差，部分點(diǎn)偏離較大，該波段需謹(jǐn)慎使用。

為了和FLAASH 大氣校正結(jié)果做公平對(duì)比，本研究也建立了基于FLAASH 的大氣校正結(jié)果的系統(tǒng)定標(biāo)模型（圖6）。結(jié)果表明：第1、3 波段定標(biāo)模型的R2較低；第2、4波段定標(biāo)模型的R2稍高；除第4 波段外，其他3 個(gè)波段定標(biāo)模型的擬合趨勢(shì)全面低于相對(duì)大氣校正后定標(biāo)模型。

圖6 HY-1C CZI影像系統(tǒng)定標(biāo)模型Fig.6 System calibration models of HY-1C CZI images

經(jīng)過基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)定標(biāo)以后獲得了最終的HY-1C CZI 遙感反射率數(shù)據(jù)。采用同步實(shí)測(cè)的29 個(gè)獨(dú)立采樣點(diǎn)對(duì)相對(duì)大氣校正得到的遙感反射率數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證（圖7）。結(jié)果表明：HY-1C CZI影像的第1、2、3波段誤差都較小，數(shù)據(jù)點(diǎn)分布于1∶1 線附近；第4 波段誤差較大，且數(shù)據(jù)點(diǎn)分布較散，數(shù)據(jù)的可靠性較低。綜上，HY-1C CZI 遙感反射率數(shù)據(jù)的第1-3 波段精度較高，可以用于后續(xù)水質(zhì)參數(shù)反演，第4波段精度較差，水質(zhì)參數(shù)建模中應(yīng)謹(jǐn)慎使用，盡量不用。

圖7 HY-1C CZI影像大氣校正精度評(píng)價(jià)Fig.7 The accuracies of HY-1C CZI image atmospheric correction

基于FLAASH 的大氣校正精度如圖5 所示。結(jié)果表明：第1、3、4 波段的AURE 和RMSE 都遠(yuǎn)大于相對(duì)大氣校正的結(jié)果，特別是第1波段出現(xiàn)了較多負(fù)值，過校正現(xiàn)象嚴(yán)重。第2波段在數(shù)值較大區(qū)間表現(xiàn)較好，但是在數(shù)值較小的區(qū)間出現(xiàn)了數(shù)值低估現(xiàn)象，拉大了整體誤差。

評(píng)價(jià)大氣校正遙感反射率精度的另一個(gè)指標(biāo)是光譜形狀，用光譜相關(guān)系數(shù)和光譜角度距離表示。和實(shí)測(cè)光譜相比，全部29 個(gè)采樣點(diǎn)的平均光譜相關(guān)系數(shù)r為0.98，平均光譜角度距離SAD 為0.11。表明遙感反射率光譜形狀與實(shí)測(cè)光譜一致性較高（圖8）。如圖8（a）中光譜形狀相似度極高，且每個(gè)波段的絕對(duì)數(shù)值也差異很?。粓D8（b）中光譜形狀相似度很高，但是絕對(duì)數(shù)值上有一定差異，水質(zhì)參數(shù)反演建模時(shí)采用比值和差值模型可以降低對(duì)反演結(jié)果的影響。與之形成對(duì)比，F(xiàn)LAASH 大氣校正結(jié)果與實(shí)測(cè)光譜的平均相關(guān)系數(shù)r為0.68，平均光譜角度距離SAD 為0.56，校正精度遠(yuǎn)低于相對(duì)大氣校正算法。

圖8 大氣校正后光譜形狀對(duì)比Fig.8 Comparison of spectral shapes after atmospheric correction

4.4 水質(zhì)參數(shù)反演建模及精度驗(yàn)證

利用實(shí)測(cè)水面遙感反射率，等效為HY-1C CZI波段，分別利用39 個(gè)和53 個(gè)實(shí)測(cè)等效數(shù)據(jù)建立水體葉綠素a和透明度反演模型。由于HY-1C CZI的第4 波段誤差較大，因此，主要對(duì)比了前面3 個(gè)波段比值和差值模型。結(jié)果表明，B1/B2 和B1/B3 分別為葉綠素a 濃度和透明度反演的最優(yōu)光譜指數(shù)。冪指數(shù)模型和線性模型分別應(yīng)用于葉綠素a濃度和透明度反演可以得到最佳的擬合趨勢(shì)（圖9）。

圖9 HY-1C CZI影像水體葉綠素a濃度和透明度反演模型Fig.9 Estimation models of chlorophyll-a concentration and secchi disk depth for HY-1C CZI images

本研究利用19 個(gè)獨(dú)立采樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)了水體葉綠素a 濃度和透明度反演精度（圖10）。結(jié)果表明，葉綠素a 濃度反演的AURE 為33.8%，RMSE 為4.8 μg/L；透明度反演的AURE 為25.0%，RMSE 為34.9 cm。散點(diǎn)圖上，數(shù)據(jù)點(diǎn)總體在1∶1線附近，反演趨勢(shì)合理。在光學(xué)復(fù)雜的內(nèi)陸水體，對(duì)于波段較寬的4譜段多光譜影像來說，該精度達(dá)到了較好水平，具有應(yīng)用于內(nèi)陸水體水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)的潛力。

圖10 HY-1C CZI影像水體葉綠素a濃度和透明度反演精度評(píng)價(jià)Fig.10 Estimation accuracy evaluation of chlorophyll-a concentration and secchi disk depth for HY-1C CZI images

4.5 研究區(qū)水質(zhì)參數(shù)遙感反演結(jié)果

應(yīng)用以上建立的HY-1C CZI 影像水體葉綠素a濃度反演模型，反演了官?gòu)d水庫(kù)、小浪底水庫(kù)、白洋淀、白龜山水庫(kù)、丹江口水庫(kù)的葉綠素a 濃度，生成了5 個(gè)研究區(qū)的葉綠素a 濃度分布圖（圖11）。結(jié)果表明：官?gòu)d水庫(kù)、白洋淀和小浪底水庫(kù)下游的西霞院水庫(kù)的葉綠素a濃度較高，大部分區(qū)域的葉綠素a 濃度在20 μg/L 左右；小浪底水庫(kù)（主庫(kù)區(qū)）、白龜山水庫(kù)的葉綠素a 濃度較低，大部分區(qū)域在10 μg/L左右；丹江口水庫(kù)的葉綠素a濃度最低，中心庫(kù)區(qū)在5 μg/L 左右，水庫(kù)邊緣及水庫(kù)東部沿岸有少量區(qū)域葉綠素a濃度稍高，但大部分區(qū)域也低于10 μg/L。

圖11 基于HY-1C CZI影像反演的典型內(nèi)陸水體葉綠素a濃度分布圖Fig.11 Distribution of chlorophyll-a concentration in several typical inland waters based on HY-1C CZI image

5 個(gè)研究區(qū)的透明度反演結(jié)果如圖12 所示。結(jié)果表明：白洋淀和官?gòu)d水庫(kù)水體透明度最低，大部分區(qū)域透明度在100 cm 左右；白龜山水庫(kù)透明度空間分布差異較大，北部和東部沿岸透明度較低，大概在150 cm 左右，中西部透明度較高，達(dá)到200 cm，部分區(qū)域超過250 cm。小浪底水庫(kù)透明度較高，且空間差異很小，全庫(kù)區(qū)基本都在250 cm 左右。丹江口水庫(kù)透明度最高，中心庫(kù)區(qū)超過350 cm，庫(kù)區(qū)邊緣也超過了300 cm。

圖12 基于HY-1C CZI影像反演的典型內(nèi)陸水體透明度分布圖Fig.12 Distribution of secchi disk depth in several typical inland waters based on HY-1C CZI image

5 結(jié) 論

本研究在華北平原的不同渾濁程度的小浪底水庫(kù)、官?gòu)d水庫(kù)、丹江口水庫(kù)、白龜山水庫(kù)、白洋淀開展了5 次星地同步實(shí)驗(yàn)，獲取了85 個(gè)采樣點(diǎn)的水面光譜、水體葉綠素a濃度、透明度及其它輔助數(shù)據(jù)。根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)開展了HY-1C CZI 影像在內(nèi)水體大氣校正、水體葉綠素a濃度、透明度反演的建模及評(píng)價(jià)，驗(yàn)證了HY-1C CZI 影像在內(nèi)陸水體水色遙感研究的應(yīng)用潛力。

針對(duì)HY-1C CZI 影像缺少短波紅外大氣校正波段，精確大氣校正較為困難的問題，發(fā)展了基于均勻不變地物的相對(duì)大氣校正算法。該算法利用最近的兩景Sentinel-2 MSI L2A 地表反射率產(chǎn)品提取均勻不變地物，建立HY-1C CZI 影像上均勻不變地物像元的輻射值與相應(yīng)的Sentinel-2 MSI L2A地表反射率之間的關(guān)系，即為相對(duì)大氣校正模型。最后根據(jù)星地同步實(shí)測(cè)光譜進(jìn)行系統(tǒng)定標(biāo)，校正HY-1C CZI 和Sentinel-2 MSI 波段設(shè)置差異等導(dǎo)致的系統(tǒng)誤差。HY-1C CZI第1-4波段相對(duì)大氣校正的無偏相對(duì)誤差分別為：14.7%、11.2%、28.9%、41.7%，說明前3 個(gè)波段的精度相對(duì)較高，第4 波段精度較低，第4 波段不適宜參與后續(xù)水質(zhì)參數(shù)反演。相對(duì)大氣校正后光譜和實(shí)測(cè)等效光譜的平均相關(guān)系數(shù)為0.98，平均光譜角度距離為0.11，結(jié)果表明：相對(duì)大氣校正后HY-1C CZI 影像的光譜形狀和實(shí)測(cè)光譜一致性較高。

應(yīng)用基于均勻不變地物大氣校正后的遙感反射率影像建立了水體葉綠素a濃度和透明度遙感反演模型，通過比較認(rèn)為B1/B2 和B1/B3 分別為葉綠素a 濃度和透明度反演的最優(yōu)光譜指數(shù)，據(jù)此建立的葉綠素a濃度和透明度反演模型的平均無偏相對(duì)誤差和均方根誤差分別為：33.8%和25.0%、4.8 μg/L和34.9 cm。將反演模型應(yīng)用于HY-1C CZI影像上，生產(chǎn)了5 個(gè)研究區(qū)的葉綠素a 濃度和透明度分布圖。結(jié)果表明，葉綠素a濃度和透明度反演結(jié)果和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)一致，反演結(jié)果較為可靠。

隨著HY-1D 衛(wèi)星的發(fā)射，和HY-1C 形成上下午組網(wǎng)觀測(cè)，可以實(shí)現(xiàn)更高的觀測(cè)頻率，對(duì)內(nèi)陸水體水色遙感研究具有重要意義。但是，其應(yīng)用效果仍需要在更多類型的研究區(qū)進(jìn)行檢驗(yàn)和應(yīng)用。