周 正，萬茜婷

(1.長江流域水環(huán)境監(jiān)測中心，湖北武漢430010;2.長江水利委員會長江年鑒社，湖北武漢430010)

一、引 言

東湖是我國最大的城中湖，位于湖北省武漢市內(nèi)。近年來，隨著城市經(jīng)濟的快速發(fā)展，東湖水環(huán)境承受的壓力與日俱增，不僅破壞了湖泊生態(tài)環(huán)境，而且影響到了周邊的人居環(huán)境，造成了不小的經(jīng)濟與生態(tài)損失。湖泊水質(zhì)惡化的直接表現(xiàn)是藻類物質(zhì)大量繁殖，而葉綠素a是浮游植物生物體的重要組成成分之一，葉綠素a含量的高低與該水體中藻類的種類、數(shù)量等密切相關(guān)，是浮游植物現(xiàn)存量的重要指標(biāo)，是反映內(nèi)陸湖泊水質(zhì)狀況的重要參數(shù)。

中分辨率成像光譜儀(moderate-resolution imaging spectroradiometer，MODIS)是當(dāng)前世界上新一代“圖譜合一”的光學(xué)遙感儀器，有36個離散光譜波段，光譜范圍寬，從 0.4 μm(可見光)到 14.4 μm(熱紅外)全光譜覆蓋，可用于對陸表、生物圈、固態(tài)地球、大氣和海洋進行長期全球觀測，建立基于MODIS數(shù)據(jù)的內(nèi)陸水體葉綠素a遙感反演模型，對于內(nèi)陸湖泊水質(zhì)監(jiān)測具有重要的現(xiàn)實意義。

二、地面實測數(shù)據(jù)采集、處理與分析

1.采樣區(qū)布設(shè)

本研究選擇東湖污染較為嚴重的郭鄭湖區(qū)及廟湖區(qū)作為研究試驗區(qū)。通過研究試驗區(qū)的相關(guān)資料，并結(jié)合實地考察，采樣區(qū)的布設(shè)綜合考慮了數(shù)據(jù)采集的可行性、湖體面積、湖區(qū)主要排污口的分布等問題。在布設(shè)采樣點的過程中，設(shè)置了10個主采樣點位，均勻分布于湖區(qū)范圍內(nèi)。由于本研究在利用遙感影像進行水質(zhì)反演時采用的是中低分辨率的衛(wèi)星遙感影像，因此主采樣點位之間的距離均設(shè)置在1000 m左右，以保證各主采樣點位在遙感影像上對應(yīng)不同的像素;并在每個主采樣點位的輻射范圍內(nèi)以150 m左右的間隔采樣3次，將3次采樣的平均值作為主采樣點位的相關(guān)地面數(shù)據(jù)，用于反映500 m×500 m區(qū)域的水質(zhì)平均情況，從而在最大限度上實現(xiàn)地面采樣點的“點數(shù)據(jù)”和遙感影像的“面數(shù)據(jù)”的對應(yīng)。

2.地面實測數(shù)據(jù)的獲取與處理

根據(jù)衛(wèi)星過境的同步要求，分別于2012年1月9日、1月29日、3月20日、10月26日及11月6日分批對試驗區(qū)10個主采樣點位進行了地面數(shù)據(jù)同步或準(zhǔn)同步的野外測量。

其中，1月9日及3月20日在 a、b、c、d點位各采樣兩次，1 月29 日在 g、h、i、j點位采樣一次，10 月26 日在 a、d、e、f點位采樣一次，11 月6 日在 d、g、i、j點位采樣一次，因此共有21組地面實測數(shù)據(jù)。每組數(shù)據(jù)包括:各主采樣點位地面光譜數(shù)據(jù)、水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)、各主采樣點的GPS定位信息，以及現(xiàn)場風(fēng)速、水溫、氣溫與濕度數(shù)據(jù)。通過預(yù)處理，從所采集的光譜數(shù)據(jù)中導(dǎo)出各測點水體出水反射率，并進一步確定各測點所對應(yīng)的水質(zhì)參數(shù)及其他輔助數(shù)據(jù)，用以研究試驗區(qū)目標(biāo)水體光譜特性、各水體組分吸收與散射特性，從而為遙感反演波段選擇、模型構(gòu)建及精度評價提供參考和依據(jù)。

三、反演適宜波段分析與選擇

根據(jù)經(jīng)驗與試驗分析，相比于原始光譜，歸一化后的光譜與水質(zhì)組分濃度呈現(xiàn)較高相關(guān)性，并且特征突出。因此，將歸一化后的水體出水反射光譜各波段進行組合，并將其與葉綠素a濃度進行相關(guān)性分析，結(jié)果如圖1所示。其中波段組合采用了比值Ri/Rj(i≠j)、差值 Ri－ Rj(i≠j)，以及和差組合算法(Ri－Rj)/(Ri+Rj)(i≠j)。

圖1 葉綠素a濃度與歸一化波段反射率組合相關(guān)分析結(jié)果

由圖1(a)、(c)、(e)與圖1(b)、(d)、(f)的對比可知，光譜數(shù)據(jù)與葉綠素a原始濃度的相關(guān)系數(shù)基本上都分布在－0.95～0.95范圍內(nèi)，而光譜數(shù)據(jù)與葉綠素a濃度對數(shù)值的相關(guān)系數(shù)則分布于－0.8～0.8的范圍內(nèi)，說明光譜數(shù)據(jù)與葉綠素a原始濃度的相關(guān)系數(shù)絕對值在總體上要大于其與葉綠素a濃度對數(shù)值的相關(guān)系數(shù)絕對值?？梢妼τ诒狙芯恐械哪繕?biāo)水體，應(yīng)采用相關(guān)性較高的歸一化處理后的波段組合與葉綠素a原始濃度構(gòu)建反演模型。

比較圖1(a)、(c)、(e)的不同波段組合與葉綠素a原始濃度的關(guān)系:在波段比組合中，相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.8的組合集中于波段625～675與波段500～640，以及波段700～780與波段500～750的波段比組合，前者是葉綠素紅波段吸收峰與550 nm處反射峰的比值，后者是葉綠素715 nm處反射峰與550 nm處反射峰的比值。其中波段406與波段557的比值即葉綠素藍波段吸收峰與550 nm反射峰之比的相關(guān)系數(shù)絕對值最高，為0.951 6。而在波段差組合中，相關(guān)系數(shù)絕對值較大的組合集中于波段750～790與波段760～770之間的波段差值組合，是葉綠素715 nm處反射峰及其峰值移動范圍內(nèi)各波段的差值。最大值出現(xiàn)在波段879與波段857組合上，其相關(guān)系數(shù)達到了0.966 0。在波段和差比組合中，波段400～470與波段740～761，以及波段600～750與波段650～750波段和差比組合與葉綠素a濃度存在較強相關(guān)性，前者是葉綠素藍波段吸收峰與715 nm處反射峰范圍波段的比值，后者是葉綠素685 nm熒光峰與680～715 nm處反射峰的比值。最大正相關(guān)和差比組合為(R761－R457)/(R761+R457)，相關(guān)系數(shù)為0.954 0;而最大負相關(guān)和差比組合為(R402－R748)/(R402+R748)，相關(guān)系數(shù)為 －0.925 7。

四、反演模型構(gòu)建與分析

1.水質(zhì)反演模型構(gòu)建方法選擇

在經(jīng)驗?zāi)Ｐ偷臉?gòu)建與分析中，變量間多元共線的現(xiàn)象十分普遍。偏最小二乘法(PLS)是構(gòu)造回歸方程的一種較新穎的方法，它能在建立兩數(shù)據(jù)塊之間關(guān)系的同時，消除數(shù)據(jù)之間的冗余信息，從而達到降維的目的，可用于多目標(biāo)回歸分析。PLS與主成分分析法類似，數(shù)據(jù)中存在共線性時，構(gòu)造新的解釋變量，對新的解釋變量使用最小二乘來確定因變量和自變量間的回歸方程;PLS還考慮了因變量矩陣即水色要素矩陣的信息相關(guān)性。另外，PLS方法比較適用于處理變量多而樣本數(shù)少的情況，因此更適合二類水體的信息提取。

2.MODIS數(shù)據(jù)波段選擇

將經(jīng)過大氣校正后的MODIS波段反射率各種組合與葉綠素a濃度實測值進行相關(guān)分析發(fā)現(xiàn):MODIS單波段反射率及其歸一化結(jié)果與葉綠素a濃度相關(guān)性都不高。這些分析組合的相關(guān)系數(shù)絕對值大部分集中在0.5以下，相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.5的組合僅占所有分析組合的3.85%，其中最大的相關(guān)系數(shù)絕對值也僅為0.604 3。另外，相同波段組合與葉綠素a濃度的相關(guān)性高于其與葉綠素a濃度對數(shù)值的相關(guān)性。因此，對于本研究的目標(biāo)水體，宜采用歸一化后的MODIS多波段組合建立經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，這與第3部分地面波段選擇的分析結(jié)果一致。在MODIS不同波段組合與葉綠素a濃度的相關(guān)性分析中，同樣采用了第3部分的比值、差值，以及和差組合算法。相關(guān)系數(shù)較高的波段組合見表1。

表1顯示了與葉綠素a濃度的相關(guān)系數(shù)絕對值大于0.7的19個波段組合，其中最大相關(guān)系數(shù)絕對值為0.808 4。不同波段的比值類組合在整體上相關(guān)性大于其他類型的波段組合，不同類型的波段組合所涉及的波段集中于MODIS的第3、4、9至11，以及13波段，這是因為這些波段覆蓋了葉綠素藍光范圍吸收峰、550 nm主反射峰，以及685 nm熒光峰等特征波段，而由于750 nm波段范圍的大氣校正效果影響導(dǎo)致第15波段相關(guān)系數(shù)較低。

表1 葉綠素濃度反演MODIS波段組合選擇結(jié)果

3.模型分析與評價

基于以上分析，利用PLS方法進行解算，選取不同時間具有不同水質(zhì)參數(shù)濃度的7個樣點，即01091、01291、03202、03204、10262、11062 及 11064樣點作為檢查點對模型進行精度評價。對于葉綠素a濃度的PLS模型，如圖2所示，從圖2(a)PRESS值隨PLS因子個數(shù)的變化可以看到，PRESS值在因子數(shù)為9時，達到極小，其值為0.065 1;之后隨著因子數(shù)的繼續(xù)增加，PRESS值有所上升并穩(wěn)定在0.260 2左右。

圖2 PLS模型葉綠素a濃度預(yù)測分析

根據(jù)PRESS的分析結(jié)果，選擇PLS方法所得前9個主因子進行葉綠素a濃度反演模型的構(gòu)建，模型具有最佳的預(yù)報能力，其預(yù)測結(jié)果見表2。通過統(tǒng)計分析可得，PLS方法所建葉綠素a濃度預(yù)測模型的相關(guān)系數(shù)平方R2為0.901 7，說明模型對建模數(shù)據(jù)的擬合程度較高;顯著性概率為0.003 2，遠小于0.05，方差比F為311.3，模型有意義。觀察圖2(b)，7個樣點的葉綠素a濃度的預(yù)測估值與實測值較為吻合，殘差值大部分集中在 －10～10 μg/L之內(nèi)，平均相對誤差為26.04%，最小相對誤差為14.59%，最大相對誤差為36.59%。從結(jié)果分析來看，模型對葉綠素a濃度范圍在低于20 μg/L、20～30 μg/L，以及大于30 μg/L的各個樣點的反演精度比較平均，并沒有出現(xiàn)對某個濃度范圍測點具有更好精度的情況，說明模型對不同葉綠素a濃度都具有一致的敏感性。

表2 葉綠素a濃度PLS模型預(yù)測結(jié)果

綜上所述，對于經(jīng)驗?zāi)Ｐ?，將MODIS反演結(jié)果與地面數(shù)據(jù)反演結(jié)果相比可知:在波段相關(guān)分析中，葉綠素a濃度與地面實測光譜數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)絕對值總體上要高于與MODIS波段的相關(guān)系數(shù)絕對值;在相同測點上，利用地面數(shù)據(jù)所建模型的反演精度都要高于MODIS數(shù)據(jù)所建模型。前者對大部分測點的估算誤差在10%以下，而后者對大部分測點的估算誤差在20%至30%范圍內(nèi)，對個別測點的估算誤差達到了40%以上?？傮w上來看，雖然利用MODIS數(shù)據(jù)估計的精度比地面實測數(shù)據(jù)估計的精度低，但前者仍較好地反映了各水質(zhì)參數(shù)不同濃度的分布趨勢，其對葉綠素 a濃度反映的精度為26.04%，也符合目前國際上水體水質(zhì)參數(shù)測量平均誤差范圍(10% ～40%)的要求。

4.模型應(yīng)用

根據(jù)以上所建模型，得到東湖秋冬季水體葉綠素a濃度的分布情況，如圖3所示。

圖3 東湖秋冬季葉綠素a濃度分布

從MOIDS數(shù)據(jù)所反演的葉綠素a濃度分布來看，對于秋冬季的東湖水體，污染相對嚴重的水域集中在湯林湖與郭鄭湖交界區(qū)域、郭鄭湖西岸、廟湖西岸、牛巢湖，以及后湖的西南沿岸，體現(xiàn)為這些水域都具有較高的葉綠素a濃度;而小湯林湖、郭鄭湖湖心區(qū)及后湖東南沿岸水質(zhì)狀況較好，水中葉綠素a濃度都較低。其中郭鄭湖及廟湖西岸周邊以學(xué)校、住宅小區(qū)及餐館等為主，牛巢湖南岸則為東湖磨山風(fēng)景區(qū)，可見，人為活動對東湖水質(zhì)變化的影響較大。由 PLS經(jīng)驗?zāi)Ｐ退梅囱萁Y(jié)果可知，利用MODIS數(shù)據(jù)進行葉綠素a濃度反演所得結(jié)果較好地反映了實際水質(zhì)的概況。

因此，在中等精度的要求下，利用MODIS數(shù)據(jù)建立經(jīng)驗?zāi)Ｐ停煽焖佾@取大范圍內(nèi)陸湖泊水體水質(zhì)狀況，具有一定可行性。

五、結(jié)束語

本文以主要水質(zhì)遙感監(jiān)測指標(biāo)葉綠素a為主要研究對象，針對內(nèi)陸湖泊二類水體的特點，較系統(tǒng)地研究了利用地面實測光譜數(shù)據(jù)反演湖泊主要水質(zhì)組分的方法和技術(shù)，并構(gòu)造了針對內(nèi)陸湖泊二類水體的水質(zhì)反演經(jīng)驗?zāi)Ｐ?在此基礎(chǔ)上，進一步構(gòu)建了基于MODIS數(shù)據(jù)的水質(zhì)遙感反演模型，并利用地面實測數(shù)據(jù)對其進行精度評價與分析，以探索中低分辨率下內(nèi)陸湖泊水質(zhì)參數(shù)遙感定量反演的可行性，取得了較好的結(jié)果。

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