刁 超, 桑國慶, 彭 濤, 王君諾

(1. 濟(jì)南大學(xué) 水利與環(huán)境學(xué)院, 山東 濟(jì)南 250022; 2. 日照市水利局, 山東 日照 262300;3. 水發(fā)規(guī)劃設(shè)計(jì)有限公司, 山東 濟(jì)南 250100)

水體中的葉綠素a是藻類以及浮游植物的重要成分, 所以其濃度常作為湖泊水體的富營養(yǎng)化監(jiān)測的重要指標(biāo)。 常規(guī)的葉綠素a濃度的測定局限于1∶1現(xiàn)場采樣以及測量水質(zhì)數(shù)據(jù), 這種方式不僅耗時(shí)耗力,而且價(jià)格昂貴。由于人力、物力及測量條件所限,因此通過現(xiàn)場測量的方式獲取大范圍的水質(zhì)數(shù)據(jù)較為困難。遙感觀測技術(shù)具有覆蓋范圍廣、持續(xù)、動(dòng)態(tài)的特點(diǎn),為解決常規(guī)測定水質(zhì)的諸多困難提供了可能[1-4]。

近十幾年來, 隨著空間科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步、 計(jì)算能力的不斷增強(qiáng)以及應(yīng)用程序的廣泛應(yīng)用, 遙感技術(shù)已經(jīng)成為監(jiān)測水質(zhì)的有效工具。 衛(wèi)星和其他平臺(tái)上所安裝的各種傳感器可以對(duì)水面反射的不同波長的輻射量進(jìn)行測量。 這些反射數(shù)據(jù)可以直接或間接地檢測不同的水質(zhì)指標(biāo), 如總懸浮固體(TSS)、 葉綠素a濃度(Chl-a)、 濁度、 鹽度、 總磷(TP)、 總氮(TN)、 溫度、 pH、 溶解有機(jī)碳(DOC)等[5]。 通過一定的方法, 選擇最優(yōu)的波段或波段組合,建立遙感數(shù)據(jù)與實(shí)測水質(zhì)參數(shù)之間的關(guān)系, 從而推求水質(zhì)參數(shù)[6]。

國內(nèi)外利用遙感進(jìn)行水質(zhì)反演的研究比較多。Moses等[7]利用MERIS和MODIS影像,通過建立三波段模型對(duì)水體葉綠素濃度開展研究,估算了研究區(qū)域內(nèi)的水體葉綠素a濃度。董舜丹等[8]利用Landsat-8、 Sentinel-2衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)分別建立回歸模型,對(duì)香港近海海域葉綠素a濃度進(jìn)行反演,結(jié)果表明2類數(shù)據(jù)均可適用于葉綠素a濃度的反演,并發(fā)現(xiàn)近海海域的葉綠素a濃度高于外部海域的現(xiàn)象。鄭炎輝等[9]采用國產(chǎn)高分一號(hào)衛(wèi)星寬幅覆蓋相機(jī)(GF-1 WFV)影像數(shù)據(jù),建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)行了水質(zhì)反演,并驗(yàn)證其可行性,為水質(zhì)評(píng)價(jià)提供了參考。郭云開等[10]利用GF-1 WFV影像數(shù)據(jù)以及高光譜數(shù)據(jù),通過相關(guān)分析得到葉綠素a的敏感波段,并構(gòu)建了一元回歸聯(lián)合反演模型,得到葉綠素a濃度分布情況,為大面積監(jiān)測水庫水質(zhì)的時(shí)空變化提供了依據(jù)。徐鵬飛等[11]基于GF-1 WFV數(shù)據(jù),建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)千島湖的水體葉綠素a濃度進(jìn)行反演,并對(duì)其時(shí)空分布進(jìn)行分析。項(xiàng)雅波等[12]采用回歸分析的方法,利用Landsat-8衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)建立葉綠素a的反演模型,成功實(shí)現(xiàn)對(duì)沙湖葉綠素a空間濃度分布的反演。國內(nèi)外有關(guān)遙感反演的方法主要有經(jīng)驗(yàn)算法、半經(jīng)驗(yàn)算法、半分析算法以及分析算法[13-15]。采用經(jīng)驗(yàn)算法,運(yùn)用回歸分析可以建立遙感反射率與實(shí)測數(shù)據(jù)之間的顯著關(guān)系,并對(duì)模型的建立具有至關(guān)重要的作用。該算法簡單易于實(shí)現(xiàn),可以直觀反映數(shù)據(jù)之間的相關(guān)度[16]。

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展以及工業(yè)化程度不斷提高, 水中的氮、 磷等元素含量不斷增加, 為水生植物提供了更好的生長環(huán)境, 導(dǎo)致藻類等大量繁殖, 進(jìn)而導(dǎo)致水體富營養(yǎng)化, 葉綠素a濃度是判斷其水體富營養(yǎng)化的重要指標(biāo)[17]。 位于山東省南部的南四湖是南水北調(diào)東線工程重要的調(diào)蓄湖泊, 其水環(huán)境保護(hù)意義重大。 本文中運(yùn)用2020年1—9月四景GF-1 WFV影像數(shù)據(jù)以及水質(zhì)實(shí)測數(shù)據(jù), 采用經(jīng)驗(yàn)算法對(duì)南四湖的葉綠素a濃度進(jìn)行定量反演[18], 并對(duì)南四湖水體中葉綠素a濃度時(shí)空變化規(guī)律進(jìn)行分析, 為南四湖的水生態(tài)保護(hù)以及水環(huán)境監(jiān)測提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域與研究數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

南四湖位于淮河流域北部,是我國北方最大的淡水湖,也是山東省重要的水源地,區(qū)域位置如圖1所示。湖泊自北向南依次為南陽湖、獨(dú)山湖、昭陽湖、微山湖,湖泊水域面積約1 266 km2,二級(jí)壩樞紐將湖泊分為上級(jí)湖和下級(jí)湖。湖泊盆地淺平,全湖平均水深僅1.5 m,為平原淺水型湖泊[19]。

圖1 南四湖流域研究區(qū)域圖(資料來源:國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站,審圖號(hào)為GS(2019)3333,經(jīng)過ArcGIS 10.2軟件處理。)

1.2 研究數(shù)據(jù)

1.2.1 實(shí)測數(shù)據(jù)

根據(jù)衛(wèi)星過境時(shí)間和天氣情況,在天氣條件許可的衛(wèi)星過境日,開展地面同步采樣工作;分別于2021年3月26日、 6月24日先后完成2次南四湖現(xiàn)場采樣工作。

1.2.2 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)

1.2.2.1 數(shù)據(jù)介紹

GF-1衛(wèi)星搭載分辨率為2 m的全色相機(jī)和分辨率為8 m的多光譜相機(jī)各1臺(tái),同時(shí)搭載了4臺(tái)分辨率為16 m的多光譜相機(jī),重復(fù)周期為4 d,具有空間分辨率、時(shí)間分辨率高的特點(diǎn)[21-22]。GF-1 WFV數(shù)據(jù)來源于中國資源衛(wèi)星中心。

根據(jù)地面數(shù)據(jù)測量時(shí)間選取遙感影像數(shù)據(jù)。 本文中使用2021年3月26日實(shí)測數(shù)據(jù)和4月4日獲取的遙感數(shù)據(jù)(衛(wèi)星過境時(shí)間與采樣時(shí)間最相近)建立反演模型, 并用2021年6月24日的實(shí)測數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性, 并使用模型反演2021年1—9月南四湖的葉綠素a濃度的整體分布情況。 本研究所用數(shù)據(jù)類型以及獲取時(shí)間如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)類型以及獲取時(shí)間

1.2.2.2 數(shù)據(jù)處理

在影像獲取時(shí), 傳感器自身、大氣輻射、氣溶膠以及地形等對(duì)反演結(jié)果有干擾的不利因素導(dǎo)致原始影像產(chǎn)生形變或者偏移等。 為了提高后續(xù)反演的精度, 必須對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理, 本文中主要應(yīng)用遙感圖像處理平臺(tái)ENVI對(duì)GF-1 WFV數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、 大氣校正、 正射校正、 影像剪裁等處理[23-25]。

課前預(yù)習(xí)對(duì)于學(xué)生和課堂都是非常必要的。因此，學(xué)校應(yīng)該對(duì)課前預(yù)習(xí)引起重視，使預(yù)習(xí)發(fā)揮一定的作用，提高小學(xué)語文課堂的效率，并且讓學(xué)生擁有一定的獨(dú)立自主學(xué)習(xí)的能力。

輻射定標(biāo)沿用中國資源衛(wèi)星應(yīng)用中心發(fā)布的2020年GF-1 WFV的絕對(duì)輻射定標(biāo)系數(shù)(表2),計(jì)算公式為

表2 2020年高分寬幅覆蓋相機(jī)絕對(duì)輻射定標(biāo)系數(shù)

Lλ=KgNd+Bb,

(1)

式中:Lλ為定標(biāo)后的輻射亮度;Kg為定標(biāo)斜率;Nd為影像的像素值;Bb為定標(biāo)截距。

2 反演模型建立

2.1 模型構(gòu)建原理

清水與葉綠素光譜特征不同,葉綠素濃度不同的水體光譜特征值也不同,因此水體光譜特征的差異是進(jìn)行水體葉綠素濃度反演的理論基礎(chǔ)。在水體光譜反射率曲線中,綠光、紅光波段的反射率隨著葉綠素濃度的增大而增加,藍(lán)光波段反射率反而會(huì)減小。隨著葉綠素濃度的逐步增加,當(dāng)達(dá)到一定值時(shí),此時(shí)葉綠素的診斷波段會(huì)向長波方向移動(dòng)。在葉綠素濃度反演中,經(jīng)驗(yàn)方法應(yīng)用較為廣泛。 該方法可建

立遙感數(shù)據(jù)與地面測量的水體葉綠素濃度值之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系[26-27]。本文中根據(jù)遙感影像數(shù)據(jù)和同步水質(zhì)采樣數(shù)據(jù)構(gòu)建南四湖水體葉綠素a濃度反演的單波段模型、波段比值等模型,同時(shí)建立回歸方程,進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)南四湖葉綠素a的定量反演[28-29]。

2.2 反演模型建立

水體葉綠素a濃度與水體光譜反射率信息存在相應(yīng)的關(guān)系,基于高分遙感波段與葉綠素a的濃度關(guān)系,通過相關(guān)分析明確最佳反演波段,建立經(jīng)驗(yàn)公式,最后對(duì)反演結(jié)果通過擬合度指標(biāo)進(jìn)行精度分析,確定反演結(jié)果的適用性和準(zhǔn)確性。

基于2021年4月4日GF-1 WFV數(shù)據(jù),獲取單波段反射率及波段反射率組合數(shù)據(jù),并與實(shí)測水體葉綠素a濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析。同時(shí)參考相關(guān)文獻(xiàn)[9-11,30-32],從中挑選與實(shí)測數(shù)據(jù)具有較高相關(guān)性的波段反射率及波段反射率組合。

3 結(jié)果與分析

3.1 不同模型反演結(jié)果

對(duì)南四湖不同反演波段與葉綠素a濃度的實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析, 結(jié)果如表3所示,從中選取相關(guān)性最高的波段?？梢钥闯?λB2/(λB1+λB3)(λB1、λB2、λB3分別是波段1、 2、 3的波長)的波段組合與葉綠素a的相關(guān)度最高, 決定系數(shù)R2為0.751, 其次為(λB2-λB1)/(λB3-λB2)的波段組合,R2為0.729, 與葉綠素a相關(guān)度最低波段為λB3,R2僅有0.178。 綜上, 本文中確定波段組合λB2/(λB1+λB3)為最佳反演波段運(yùn)算組合, 并以該波段建立線性回歸、 多項(xiàng)式擬和、 指數(shù)擬和等模型, 模型精度見表4。 由表可知, 二次項(xiàng)模型的擬和度最高,R2為0.751, 該模型擬合曲線圖見圖2, 并將該模型作為南四湖葉綠素a濃度反演模型。

表3 南四湖葉綠素a濃度與反演波段相關(guān)性

表4 反演波段組合λB2/(λB1+λB3)南四湖與葉綠素a濃度的回歸方程

λB1、 λB2、 λB3分別為波段1、 2、 3的波長。圖2 二次項(xiàng)模型對(duì)南四湖葉綠素a濃度的擬合曲線

3.2 模型精度驗(yàn)證

為了驗(yàn)證模型的精度及準(zhǔn)確性,使用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的平均相對(duì)誤差Emr和歸一化均方根誤差Enrms作為判斷標(biāo)準(zhǔn)[33-34],計(jì)算公式為

(2)

(3)

Enrms小于10%, 表示擬和結(jié)果極好; 10%≤Enrms<20%, 表示擬合結(jié)果較好; 20%≤Enrms≤30%, 表示擬合結(jié)果為中等;Enrms>30%, 表示擬和結(jié)果較差。

不同模型的精度驗(yàn)證結(jié)果見表5?？梢钥闯?二次項(xiàng)模型的Emr及Enrms都較小,擬合效果較好,所以二次項(xiàng)模型y=1 522.9x2-1 482.4x+359.08的準(zhǔn)確度較高, 其中y為葉綠a的質(zhì)量濃度,x=λB2/(λB1+λB3)。

表5 不同模型對(duì)南四湖葉綠素a濃度的精度驗(yàn)證結(jié)果

進(jìn)一步將已構(gòu)建的反演波段組合λB2/(λB1+λB3)的二次項(xiàng)模型應(yīng)用到2021年6月24日的GF-1 WFV影像數(shù)據(jù)上,可以得到南四湖29個(gè)采樣點(diǎn)的葉綠素a濃度的反演結(jié)果,如圖3所示?？梢钥闯?用二次項(xiàng)模型反演得到南四湖葉綠素a濃度與實(shí)測濃度較吻合。

圖3 南四湖葉綠素a濃度的反演結(jié)果與實(shí)測數(shù)據(jù)

為了驗(yàn)證各采樣點(diǎn)的誤差大小,使用相對(duì)誤差作為判斷依據(jù),相對(duì)誤差Er計(jì)算公式

(4)

南四湖各采樣點(diǎn)的實(shí)測值與反演值的相對(duì)誤差如圖4所示。從圖中可以看出,Er最小值出現(xiàn)在25號(hào)采樣點(diǎn),為1.17%;Er最大值為30.46%,出現(xiàn)在4號(hào)采樣點(diǎn)。

圖4 南四湖各采樣點(diǎn)實(shí)測值與反演值的誤差圖

由上述可知,二次項(xiàng)模型的反演結(jié)果與實(shí)測值之間的誤差較小,Emr為11.11%,Enrms為11.46%,且各采樣點(diǎn)的實(shí)測值與反演值的擬合效果均較好,因此該模型可以作為最佳反演模型應(yīng)用到其他影像上,從而通過反演可得到2021年南四湖葉綠素a濃度的時(shí)空分布規(guī)律。

3.3 南四湖水域水體葉綠素a濃度時(shí)空分布

基于GF-1 WFV數(shù)據(jù), 結(jié)合南四湖的實(shí)測葉綠素a數(shù)據(jù), 通過反演模型的建立及計(jì)算, 得到南四湖2021年不同季節(jié)的葉綠素a的時(shí)空分布, 如圖5所示。

從空間分布分析:總體呈現(xiàn)出航道區(qū)、水面區(qū)葉綠素a濃度較低,庫塘區(qū)和水生植物區(qū)葉綠素a濃度較高的規(guī)律。水生植物區(qū)葉綠素a濃度整體最高,是由于該區(qū)域生長著大量的水生植物,包括挺水植物、沉水植物、漂浮植物、浮葉植物等富含葉綠素的植物;庫塘區(qū)葉綠素a的濃度次之,該區(qū)域受到人為種植和養(yǎng)殖影響,周圍分布著灌木、蓮藕、水稻等植物,因此反演得到的葉綠素a濃度較高,質(zhì)量濃度一般大于9 μg/L;再次為水面區(qū)葉綠素a濃度,湖心區(qū)的葉綠素a的濃度最低,向外逐漸增大,通常質(zhì)量濃度大于7 μg/L。南四湖的湖水區(qū)分布著沉水植物和少量季節(jié)性生長的浮葉植物和挺水植物等,湖面葉綠素a濃度分布季節(jié)差異明顯; 航道區(qū)葉綠素a濃度最低, 質(zhì)量濃度為6～9 μg/L。 由于大量船只通行, 不利于水生植物和浮游植物等富有葉綠素的生物生存, 因此該區(qū)域水體中葉綠素a濃度最低。

從時(shí)間分布分析:冬季溫度較低,植物處于衰敗期,人類活動(dòng)也較少,葉綠素a濃度最低,航道區(qū)、湖心區(qū)的葉綠素a質(zhì)量濃度分別為6～7、7～9 μg/L,差別不大。由于冬季湖水流通性較差,因此靠近岸邊區(qū)域的葉綠素a質(zhì)量濃度大于9 μg/L。在庫塘區(qū),作物在冬季生長緩慢,因此葉綠素a質(zhì)量濃度保持在11 μg/L左右。水生植物區(qū)的葉綠素a質(zhì)量濃度為11～13 μg/L,部分區(qū)域的濃度值大于13 μg/L。進(jìn)入4月,大地回春,植物開始生長,葉綠素a的濃度開始增加,分布規(guī)律與冬季相近。6月逐漸進(jìn)入夏季,植物生長茂盛,庫塘區(qū)、水生植物區(qū)、水面區(qū)、航道區(qū)的葉綠素a濃度進(jìn)一步增加,水生植物區(qū)濃度整體達(dá)到13 μg/L以上;水草區(qū)的葉綠素a質(zhì)量濃度約為11 μg/L,水面區(qū)的較低,為9 μg/L,航道區(qū)的仍為最低。9月處于夏季和秋季的過渡時(shí)期,此時(shí)水生植物、浮游植物等生長進(jìn)入成熟期,葉綠素a濃度接近峰值,湖區(qū)整體濃度大于11 μg/L,部分水生植物區(qū)和庫塘區(qū)的濃度值達(dá)到20 μg/L。

整體來看,南四湖的葉綠素a濃度分布受時(shí)間和空間的影響,呈現(xiàn)不同的分布情況。通過建立基于GF-1 WFV數(shù)據(jù)的反演模型,可以得到南四湖整體葉綠素a濃度的分布和變化規(guī)律,得到的反演結(jié)果較好,與實(shí)際情況較為吻合。

4 結(jié)論

為了研究南四湖葉綠素a濃度的時(shí)空變化規(guī)律,本文中基于南四湖的GF-1 WFV影像數(shù)據(jù),以及2次同步獲取的實(shí)測數(shù)據(jù),通過建立經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?探究兩者之間的關(guān)系,并確定葉綠素a的最佳反演模型,同時(shí)對(duì)模型精度進(jìn)行驗(yàn)證并對(duì)南四湖水體葉綠素a濃度進(jìn)行反演,得到如下結(jié)論:

1)通過對(duì)2021年1—9月的四景GF-1 WFV影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后, 結(jié)合實(shí)測數(shù)據(jù)建立單波段、 波段比值等模型, 確定λB2/(λB1+λB3)為最佳反演波段組合, 并由該波段建立的二次型模型為最佳反演模型。

2)應(yīng)用波段比值模型,對(duì)2021年1—9月南四湖葉綠素a濃度的時(shí)空分布情況進(jìn)行反演。葉綠素a濃度由高到低的空間分布為航道區(qū)、水面區(qū)、庫塘區(qū)、水生植物區(qū),時(shí)間分布為1、 4、 6、 9月;反演結(jié)果與實(shí)際情況基本一致,實(shí)現(xiàn)了南四湖葉綠素a濃度的定量反演,可作為南四湖水質(zhì)評(píng)價(jià)的一個(gè)依據(jù)。