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河口及近岸海域水體葉綠素濃度反演方法綜述

2017-11-10 03:12:00張棋斐吳志峰解學(xué)通
生態(tài)科學(xué) 2017年5期
關(guān)鍵詞:河口波段葉綠素

張棋斐, 吳志峰, 解學(xué)通

廣東省地理國情監(jiān)測與綜合分析工程技術(shù)研究中心,廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,廣州 510006

河口及近岸海域水體葉綠素濃度反演方法綜述

張棋斐, 吳志峰*, 解學(xué)通

廣東省地理國情監(jiān)測與綜合分析工程技術(shù)研究中心,廣州大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,廣州 510006

由于近岸河口地區(qū)水體復(fù)雜的光學(xué)特性, 以往大洋一類水體的葉綠素a反演方法已不再適用。為提高河口及近岸海域水體葉綠素a濃度反演精度, 具體從水體組分復(fù)雜性和光譜響應(yīng)差異性兩個方面描述河口及近岸水體光學(xué)特性的不確定性; 分析影響河口及近海水體葉綠素 a濃度反演精度的關(guān)鍵因素, 總結(jié)歸納近十年來水體光譜數(shù)據(jù)處理方法及河口及近岸海域水體葉綠素 a濃度遙感反演方法; 最后從反演算法、數(shù)據(jù)處理和算法體系三個方面, 對河口及近岸渾濁水體提高反演葉綠素精度提出幾點展望。

河口; 近岸海域; 葉綠素a; 遙感; 反演

1 前言

近年來, 隨著經(jīng)濟發(fā)展和人類活動的影響, 河口及近岸海域水體富營養(yǎng)化現(xiàn)象時有發(fā)生, 水質(zhì)不斷惡化, 嚴重影響人類宜居環(huán)境與經(jīng)濟的健康可持續(xù)發(fā)展。葉綠素a濃度是指示水體富營養(yǎng)化的一個重要指標[1], 也是水色遙感中重要的反演參數(shù)之一[2], 葉綠素 a濃度能夠直觀的反映水體的富營養(yǎng)化程度, 評價水質(zhì)的健康狀況、有機污染程度[3]。通過對葉綠素a濃度進行估算能夠定量地了解水體基本生態(tài)信息, 評估人類活動及外部環(huán)境變化對水體生態(tài)系統(tǒng)所造成的影響[4]。因此, 如何準確、及時、大范圍地獲取河口及近岸海域水體葉綠素a濃度變得尤為重要。對比常規(guī)監(jiān)測方法, 利用遙感技術(shù)迅速、準確、大范圍地反演河口及近岸海域水體葉綠素 a濃度具有不可替代的優(yōu)越性[5]。自20世紀70年代以來, 眾多學(xué)者針對水體葉綠素 a遙感反演建立起不同的估算模型, 并在大洋一類水體取得較好的反演效果[6]。

遙感反演水體葉綠素a濃度的精確度很大程度取決于葉綠素 a最佳敏感波段的選擇; 然而, 與大洋一類水體不同, 近岸河口地區(qū)處于海陸交匯作用的強地帶, 水體組成成分復(fù)雜, 眾多水色要素共同主導(dǎo)光學(xué)特性, 給河口及近岸海域水體葉綠素 a濃度的反演帶來很大的不確定性, 應(yīng)用大洋一類水體的反演方法難以滿足反演的精度要求。因此, 本文從水體組分復(fù)雜性和光譜響應(yīng)差異介紹河口及近岸水體特征; 分別從光譜數(shù)據(jù)處理與模型改進兩方面,對目前河口及近岸海域水體葉綠素a濃度遙感監(jiān)測方法進行總結(jié)歸納; 最后, 在文獻綜述的基礎(chǔ)上探討針對該類水體如何提高葉綠素 a反演精度, 以期為進一步開展河口及近岸海域水體的水質(zhì)遙感監(jiān)測工作以及建立相關(guān)模型提供參考。

2 河口及近岸海域反演復(fù)雜性

2.1 水體組分復(fù)雜性

河口及近岸海域水體受陸源物質(zhì)的影響嚴重,水體組分較為復(fù)雜, 水體光學(xué)特性共同受浮游植物色素、懸浮顆粒物以及有色可溶解性有機物(CDOM)等物質(zhì)的影響。此外, 河口及近岸海域地區(qū)水體組分受漲落潮及近海環(huán)流水體交換作用的影響, 水體懸浮物濃度整體較高、水體組分分布具有時空多變性等特征。

大洋一類水體的光學(xué)特性主要由浮游植物色素所主導(dǎo), 水體中有色可溶解性有機物與浮游植物具有伴生關(guān)系[6]。而近岸河口地區(qū)水體受上游地表徑流注入、工業(yè)與居民生活污水的影響, 水體中的有色可溶解性有機物與當?shù)氐母∮沃参镏g不存在共生關(guān)系; 水體中的光學(xué)活性物質(zhì)相互獨立, 光學(xué)特性受幾種物質(zhì)獨立影響, 每一種水色因子又包含多種組分, 不同組分光譜之間存在復(fù)雜的耦合作用機制給葉綠素濃度反演帶來了眾多不確定因素。

2.2 光譜響應(yīng)差異性

河口及近岸地區(qū)處于水體交換作用的強地帶,受人類活動影響顯著, 水體各組分濃度差異較大,導(dǎo)致光譜響應(yīng)規(guī)律存在顯著差異。這些因素共同導(dǎo)致機理模型與經(jīng)驗/半經(jīng)驗?zāi)P蛻?yīng)用于河口及近岸水體水質(zhì)參數(shù)反演的精度問題, 因此針對該類水體需要通過大量的野外實驗量化其水質(zhì)參數(shù)與光譜的響應(yīng)關(guān)系。此外, 在高懸浮物濃度及有色可溶解性有機物的影響下, 一方面使得水體組分反演的特征信號可能會被掩蓋, 出現(xiàn)模棱兩可的現(xiàn)象; 另一方面限制了反演特征波段的使用, 不能可靠的根據(jù)寬波段的衛(wèi)星平臺反演水質(zhì)參數(shù)。

3 光譜數(shù)據(jù)處理方法

河口及近岸海域水體的物質(zhì)組成復(fù)雜, 水體中懸浮物等眾多水色要素對葉綠素a特征波段產(chǎn)生顯著影響。眾多研究表明, 對光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理將顯著削弱光譜背景信息的影響,有效提高模型的反演精度。因此, 本文在前人的基礎(chǔ)上總結(jié)了目前常用的光譜數(shù)據(jù)處理方法。

3.1 光譜基線校正

基線校正又稱為背景校正, 利用光譜反射率減去基線值, 以削弱水體其他組分對葉綠素 a光譜信息的影響, 突出水體中葉綠素a光譜信息, 使得測量結(jié)果能在同一個標準上比較[7]。Althuis等[8]依據(jù)水體在750 nm處反射率近似為零的特點, 將750 nm的反射率作為水體的光譜基線; Mustapha等[9]則將波長為685 nm的反射率作為基線, 以去除渾濁水體對葉綠色a反演精度的影響; 而Wang等[10]則利用波長740 nm處反射率作為基線。韋玉春[7]與劉朝相等[11]分別利用750 nm與500—750 nm反射率值連線作為水體的光譜基線, 以去除渾濁水體對葉綠色 a反演精度的影響, 結(jié)果均表明光譜基線校正在一定程度上提高葉綠素a濃度的反演精度。

3.2 導(dǎo)數(shù)光譜法

對光譜進行一階求導(dǎo)可以很好的消除水面的菲涅爾(Fresnel)反射效應(yīng)[12], 二階導(dǎo)數(shù)可以很好的消除天空光以及懸浮物的影響[13](公式 3-1、3-2), 這為在高懸浮物濃度的河口近岸水體準確地估算葉綠素濃度提供了可能。相關(guān)研究表明, 對實測光譜進行求導(dǎo)后, 可以很好的消除混濁水體背景因素的影響, 從而突出浮游植物吸收系數(shù)特征[14–16]。

3.3 光譜平滑法

光譜平滑法從分析化學(xué)領(lǐng)域引入用于平滑水體光譜。利用平滑算法對光譜數(shù)據(jù)平滑, 削弱光譜中的噪聲干擾, 提高信號的信噪比, 從而突出數(shù)據(jù)的總體特征。目前, “移動平均法(Moving)”和“Savitzky-Golay多項式平滑(SG)”是較為常用的平滑算法。韋玉春等[17]通過設(shè)定不同分布類型干擾和不同干擾強度, 對比四種平滑算法的效果, 得出核回歸算法更適用于水面光譜平滑處理的結(jié)論。程春梅等[18–19]探討了平滑處理對反演葉綠素a濃度的應(yīng)用精度和改進程度, 進一步表明了光譜平滑法能有效提高水體葉綠素a反演的精度。

4 河口及近岸海域水體葉綠素a反演方法

4.1 葉綠素熒光法

1977年Morel與Neville分別通過分析不同色素濃度水體的水表面反射比曲線以及利用機載光譜儀的驗證, 確定了685 nm處的峰值為葉綠素熒光峰[20–21]。此后, 葉綠素熒光算法被廣泛地應(yīng)用到葉綠素濃度反演中。目前, 國內(nèi)外相關(guān)研究揭示葉綠素熒光法中的熒光基線高度法(FLH)、歸一化熒光高度法(NFH)與熒光包絡(luò)面積法(FEA)對渾濁水體和赤潮水體中葉綠素 a濃度反演均取得較好的精度,這主要是由于葉綠素的熒光信號不會與黃色物質(zhì)及懸浮物等信號混淆, 具有較強的唯一性; 此外, 葉綠素的熒光信號主要位于紅光波段, 受大氣的影響比較小, 只需進行簡單的大氣校正便能進行反演。

4.1.1 熒光基線高度法

熒光基線高度法(FLH)其基本原理是以熒光峰左右兩側(cè)通道(λL, λR)的連線作為基線計算熒光基線的高度, 根據(jù)熒光基線高度(λF)與葉綠素濃度存在的關(guān)系, 利用公式(4-1)來反演葉綠素濃度, 如圖 1所示。Hu等[22]利用MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)構(gòu)建熒光基線高度算法監(jiān)測佛羅里達近岸海域赤潮的分布, 研究發(fā)現(xiàn)熒光基線高度法在水體組分較為復(fù)雜的近岸海域, 能夠有效地監(jiān)測藻華的濃度與分布。Gower等[23]則利用 MERIS、MODIS驗證了熒光基線高度算法在格魯吉亞海峽沿岸水域的反演精度, 研究表明該方法反演精度優(yōu)于常規(guī)的藍-綠波段比值模型。馬萬棟等[24]通過分析煙臺近海水體實測反射光譜曲線,利用熒光基線高度法構(gòu)建葉綠素a含量遙感反演模型。王林等[25]在大連灣及鄰近海域利用實測熒光峰波長建立的熒光基線高度算法, 反演葉綠素 a濃度取得較好的效果。

4.1.2 歸一化熒光高度法

歸一化熒光高度法最早由 Vos提出[26], 其基本原理是將紅光波段熒光峰最大值的輻射率(Rmax)歸一化到 560 nm處(NFH1)的反射峰或 675 nm處(NFH2)的吸收峰, 如圖 2所示。前人研究結(jié)果揭示該方法較適用于葉綠素 a濃度較高的富營養(yǎng)水體,回歸方程的相關(guān)系數(shù)都比較高[27–28]。Ghanea等[29]驗證了歸一化熒光高度法監(jiān)測波斯灣赤潮的適用性。馬萬棟等[24]利用歸一化熒光高度法反演煙臺近海水體葉綠素濃度, 也取得了較好的反演精度。

圖1 熒光基線高度法示意圖Fig.1 The principle of fluorescence line height

圖2 歸一化熒光高度法示意圖Fig.2 The principle of normalized fluorescence height

4.1.3 熒光包絡(luò)面積法

該方法采用包絡(luò)線去除方法得到葉綠素熒光峰的包絡(luò)曲線, 進而計算包絡(luò)面積與葉綠素濃度的關(guān)系建立葉綠素a反演算法, 表達式如公式(4-4)所示。熒光峰面積涵蓋了熒光峰高度以及熒光峰寬度等信息, 該方法選擇包絡(luò)線去除方法消除背景值的影響,有效消除光譜整體反射率整體抬高對葉綠素濃度反演的影響。Liu等[30–31]在對珠江口近岸水體, 利用實測高光譜數(shù)據(jù)驗證熒光包絡(luò)面積法的反演精度。

4.2 波段模型

圖3 熒光包絡(luò)面積法示意圖Fig.3 The principle of fluorescence envelope area

波段模型反演葉綠素a最基礎(chǔ)的算法為藍-綠波段比值法, 該方法較多的運用在深海大洋一類水體中, 但在高渾濁復(fù)雜的河口與近岸水體, 該方法的精度受到限制[32]。Gitelson等[33]針對渾濁水體建立三波段模型(TBM), 并利用MERIS數(shù)據(jù)對TBM模型進行驗證。Le等[34]在三波段模型TBM的基礎(chǔ)上,引入第四波段削弱純水和懸浮物對反演精度的影響; 同時, Le等[35]在不做任何參數(shù)調(diào)整的情況下,在湖泊、河口以及沿海水域等水體環(huán)境證明了三波段反演模型具有一定的普適性。周琳等[36]以水體較為渾濁復(fù)雜的太湖和巢湖為實驗區(qū), 在總結(jié)三波段模型(TBM)的基礎(chǔ)上構(gòu)建適用高渾濁水體的改進三波段模型(ETM)和四波段模型(FBM), 得出四波段模型更適合高渾濁水體, 但假設(shè)條件的普適性有待驗證。姜廣甲等[37]對比了兩波段、三波段、改進三波段和四波段4個模型在高渾濁二類水體反演葉綠素a的精度, 得出了利用三波段、改進的三波段等方法在一定程度上提高了葉綠素a濃度的反演精度。筆者總結(jié)了三波段模型、改進三波段模型和四波段模型三種模型的假設(shè)與限制條件, 詳見表1。

4.3 非線性映射法

表1 TBM、ETM和FBM模型條件Tab.1 The conditions of TBM、ETM and FBM model

相關(guān)學(xué)者根據(jù)河口及近岸海域水體中水色要素的關(guān)系具有非線性和隨機性等特征, 利用支持向量機(SVM)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)等非線性方法來反演河口及近岸海域復(fù)雜水體中葉綠素a濃度。但此類方法需要預(yù)先選擇訓(xùn)練樣本, 即特征波段特征參數(shù)的輸入; 因此, 特征波段與特征參數(shù)是否具有代表性決定了該類非線性模型反演精度。所以, 相關(guān)學(xué)者結(jié)合前文所述的光譜預(yù)處理、熒光法、波段法等算法構(gòu)建更具代表性的訓(xùn)練樣本, 提高非線性模型的反演精度。Sun等[38]將最優(yōu)三波段因子作為輸入?yún)?shù)建立支持向量機模型。王春磊等[39]評價了熒光法與SVM在萊州灣反演葉綠素a濃度的精度, 結(jié)果既肯定了葉綠素熒光法探測葉綠素濃度的有效性,同時又表明了 SVM 算法能更有效地對葉綠素光譜特性進行擬合。Park等[40]利用支持向量機及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對Juam和Yeongsan水庫進行葉綠素濃度反演, 結(jié)果表明SVM和ANN均能精確的反演水庫葉綠素a濃度。此外, 部分學(xué)者對支持向量機及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷進行優(yōu)化[41–42], 大大提高了模型的反演精度, Song等[43]運用最小二乘法對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化, 向先全等[44]利用渤海灣實測水質(zhì)構(gòu)建了遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型, 吳志峰等[45]利用粒子群PSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)解的缺陷, 提高了河口近岸水體葉綠素 a濃度的反演精度。

4.4 機理模型

機理模型是一種以光學(xué)傳輸機理為基礎(chǔ)的水質(zhì)參數(shù)反演模型; 其中, 最具代表性的機理模型是由Gordon在1975年提出的分析模型[46](公式4-5、4-6、4-7)。該模型利用生物光學(xué)模型建立水質(zhì)參數(shù)與反射光譜之間的關(guān)系, 進而反演水質(zhì)參數(shù)。雖然眾多學(xué)者利用分析模型取得不錯的反演精度[47–48]。Ambarwulan等[49]利用生物光學(xué)模型對Berau沿海水域的葉綠素a和懸浮物濃度進行反演, Ampe等[50]針對渾濁水體水質(zhì)參數(shù)的反演(葉綠素a), 提出了小波增強的生物光學(xué)模型, 以提高模型反演精度。但是,目前對分析模型中的參數(shù)確定多是參考前人研究結(jié)果, 不同研究區(qū)的這些參數(shù)存在差異, 且參數(shù)隨著監(jiān)測的季節(jié)而發(fā)生變化, 尤其對于河口及近岸渾濁水體, 直接應(yīng)用國外開發(fā)的生物光學(xué)模型會產(chǎn)生較大誤差[51–52]。因此, 近年來部分學(xué)者通過地面實測數(shù)據(jù)構(gòu)建生物光學(xué)模型, 韓留生等[53]針對近岸二類水體優(yōu)化模型參數(shù), 提高生物光學(xué)模型在近岸渾濁水體的應(yīng)用精度。

R (0,λ)為水表面在波長為λ時的向上輻照度與向下輻照度的比值, T (λ)為波長為λ時吸收系數(shù), Ub(λ)為波長為λ時的后向散射系數(shù),f為常數(shù)。

4.5 算法比較

葉綠素a濃度遙感反演方法經(jīng)過40多年的發(fā)展,眾多領(lǐng)域的學(xué)者為這一領(lǐng)域的發(fā)展做出了巨大的貢獻; 然而, 由于河口及近岸海域水體的特殊性, 要建立業(yè)務(wù)化、普適性的反演算法還遠遠不夠, 各反演算法的精度還需進一步提高。從表2可以發(fā)現(xiàn)每種反演方法的特點和所適用范圍都不同, 因此, 對不同類型的河口及近岸水體, 應(yīng)充分挖掘其間的光學(xué)特性間的異同。對于反演特征波段的選取及光譜信息的提取需要進一步發(fā)展光譜數(shù)據(jù)的處理方法以及提高光譜數(shù)據(jù)的分辨率, 為提高反演精度提供基礎(chǔ)。其次, 了解近岸河口地區(qū)水體其季節(jié)性、局地性的變化規(guī)律, 研究不同水體間的光學(xué)特性差異,結(jié)合不同類型的水體發(fā)展出更精確的反演算法。

5 討論與展望

表2 河口及近岸水體葉綠素濃度反演算法比較Tab.2 The comparison of the inversion algorithm of chlorophyll concentration in estuarine and coastal waters

河口及近岸海域水體葉綠素a濃度遙感反演對于水環(huán)境的宏觀實時監(jiān)測具有廣闊的應(yīng)用前景。但由于河口及近岸水體的光學(xué)特性遠比大洋水體復(fù)雜,不同水色成份的吸收和散射光譜有重疊區(qū)域,應(yīng)用傳統(tǒng)大洋一類水體的反演方法無法滿足其精度要求; 而對于不同類型的河口及近岸水體, 業(yè)務(wù)化通用的高精度反演算法還沒有建立起來。因此, 本文從河口及近岸水體的復(fù)雜性進行闡述, 總結(jié)并對比了近十年來, 河口及近岸海域水體光譜數(shù)據(jù)的處理以及葉綠素 a濃度反演方法, 提出今后河口及近海沿岸葉綠素濃度的遙感業(yè)務(wù)化監(jiān)測還有待于在以下幾個方面加強研究:

1)在算法機理方面。深入研究河口及近岸海域水體各參數(shù)的光學(xué)特性, 進一步發(fā)展光譜分析技術(shù);在充分考慮葉綠素反演模型的各種影響因子的基礎(chǔ)上, 增強模型的適用性和可移植性; 同時加強葉綠素反演的分析方法研究, 提高反演模型的適用性。

2)在數(shù)據(jù)處理方面。由于水體的特性導(dǎo)致水體的有效信號只占 5%-10%, 而且河口及近岸水體成分的復(fù)雜性進一步導(dǎo)致反演葉綠素的難度。因此,在數(shù)據(jù)處理方法上需要發(fā)展更多算法以消除背景信息及噪聲的影響, 突出葉綠素特征光譜, 并利用高光譜技術(shù)充分挖掘已有遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用潛力。

3)在反演算法體系上。由于各類河口海區(qū)的水質(zhì)、光學(xué)特性都存在區(qū)域性和季節(jié)性的差異, 引起固有光學(xué)特性大的空間分異。導(dǎo)致目前區(qū)域性的算法比較多, 而全球大范圍的算法比較少。因此, 今后在不斷積累各個海區(qū)實驗數(shù)據(jù)的同時, 應(yīng)當仔細研究各類河口海區(qū)的異同, 探討各類河口及近岸水體光學(xué)特性的共性和個性, 發(fā)展出適合不同類型河口海區(qū)及不同季相的葉綠素反演算法體系。

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Research progress of the inversion algorithm of chlorophyll-a concentration in estuaries and coastal waters

ZHANG Qifei, WU Zhifeng*, XIE Xuetong
Research center of Guangdong province national condition monitoring and comprehensive analysis engineering technology,School of Geographical Sciences,Guangzhou University,Guangzhou510006,China

Due to the complex optical characteristics of the estuaries and coastal waters, the previous inversion algorithms of chlorophyll a concentration in Case-Ⅰ water are no longer applicable.Therefore, in order to improve the retrieval accuracy of chlorophyll-a concentration, the uncertainty of the optical properties of the estuarine and coastal water body are described.The key factors which affect the retrieval accuracy in estuarine and coastal waters are analyzed from two aspects, including the complexities of water components and the differences of spectral response.Then the spectral data preprocessing methods and remote sensing inversion algorithms of chlorophyll a concentration in estuarine and coastal turbid waters in recent ten years are summarized.Finally, some suggestions are put forward to improve the accuracy of the inversion of chlorophyll a concentration in estuarine and coastal waters from the three aspects of the inversion algorithm, data processing and inversion algorithm system.

estuary; coastal waters; chlorophyll a; remote sensing; inversion

10.14108/j.cnki.1008-8873.2017.05.028

X87; X832

A

1008-8873(2017)05-215-08

張棋斐, 吳志峰, 解學(xué)通.河口及近岸海域水體葉綠素濃度反演方法綜述[J].生態(tài)科學(xué), 2017, 36(5): 215-222.

ZHANG Qifei, WU Zhifeng, XIE Xuetong.Research progress of the inversion algorithm of chlorophyll-a concentration in estuaries and coastal waters[J].Ecological Science, 2017, 36(5): 215-222.

2017-04-25;

2017-06-07

廣州市產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新重大專項(201508020109); 國家自然科學(xué)基金項目(41476152)

張棋斐(1993-), 男, 廣東佛山人, 碩士研究生, 主要從事生態(tài)環(huán)境遙感研究, E-mail: gzuzqf@163.com

*通信作者:吳志峰, 男, 湖南湘潭人, 博士, 博士生導(dǎo)師, 教授, 主要從事城市生態(tài)城市環(huán)境遙感研究, E-mail: gzuwzf@163.com

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西藏科技(2015年4期)2015-09-26 12:12:58
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