太湖水域葉綠素a濃度的遙感反演研究_顧亮

1、第32卷第6期2007年6月環(huán)境科學(xué)與管理ENVIRONMENTALSCIENCEANDMANAGEMENTVol132No16June2007文章編號:1673-1212(2007)06-0025-05太湖水域葉綠素a濃度的遙感反演研究顧亮,張玉超,錢新,錢瑜(南京大學(xué)環(huán)境學(xué)院污染控制與資源化研究國家重點實驗室,江蘇南京210093)摘 要:利用太湖水域MODIS遙感數(shù)據(jù)的各波段反射率組合計算值,與實測的葉綠素a濃度進行相關(guān)性分析,找到相關(guān)性最好的反射率組合,建立反演太湖葉綠素a濃度的遙感模型。結(jié)果表明,利用MODIS數(shù)據(jù)可以較好地實現(xiàn)對太湖水域葉綠素a濃度的定量反演計算,并以MODIS數(shù)據(jù)

2、第3、第17波段的反射率組合作為遙感指數(shù)建立了反演葉綠素a濃度的模型。第3、第17波段的波長范圍分別為459nm479nm、890nm920nm,這一波段選擇與以往使用TM數(shù)據(jù)得到的結(jié)論有所不同。關(guān)鍵詞:太湖;葉綠素a;遙感;定量反演;MODIS數(shù)據(jù)中圖分類號:X524文獻標識碼:AStudyonRetrievalofChlorophyll-aConcentrationbyRemoteSensinginTaihuLakeGuLiang,ZhangYuchao,QianXin,QianYu(StateKeyLaboratoryofPollutionControlandResourceReuse,

3、SchooloftheEnvironmen,tNanjingUniversity,Nanjing210093,China)Abstract:UsingMODISremotesensingdatainTaihuLake,calculatetheindicesofreflectivityindifferentwavebandcomb-ination,andcomparedwithchlorophyll-aconcentrationmeasurementsbycorrelationanalysis.Then,findthebestreflectivitycombinationincorrelatio

4、ntobuildthemodelofretrievalofchlorophyll-aconcentrationinTaihuLake.TheresultshowthatMO-DISmiagedataispreferablyusefulinquantitativeretrievalmodelofchlorophyll-aconcentrationinTaihuLake.Andusethere-flectivitycombinationofband3andband17(Rcndextoretrievechlorophyll-aconcentration.The17-Rc3)/(Rc3+Rc17)a

5、stheiwavebandsofband3andband17are459nm479nmand890nm920nmwhichbelongtothenear-infraredbandandblueband,whichbandswechosearedifferentfromtheconclusionbasedbyTMdata.Keywords:TaihuLake;chlorophyll-a;remotesensing;quantitativeretrieva;lMODISmiagedata前言太湖,水域面積2250km,是中國第三大淡水湖泊。位于江南魚米之鄉(xiāng)的太湖,是當?shù)爻擎?zhèn)居民生活用水、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)

6、用水的重要水源。然而在經(jīng)濟發(fā)展中,由于不合理的開發(fā)利用,導(dǎo)致太湖出現(xiàn)了嚴重的污染與富營養(yǎng)化問題,危害了區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展。要解決這些問題首先需要對湖泊水質(zhì)進行有效的監(jiān)測。雖然中國的常規(guī)水質(zhì)監(jiān)測能力已經(jīng)有了長足的進步,對太湖這一重點湖泊也一直在進行長期的監(jiān)測,但是由于人力財力的限制,常規(guī)監(jiān)測在時間收稿日期:2007-01-30項目來源:教育部重點項目:湖泊水環(huán)境動態(tài)模擬系統(tǒng)研究(105079);教育部博士點基金(20060284011)作者簡介:顧亮(1982-),男,江蘇南通人,碩士研究生,主要從事環(huán)境規(guī)劃、環(huán)境模擬研究。2和空間維度上都存在著取樣點少的不足,難以反映太湖水質(zhì)全面、動態(tài)的信息。利

7、用遙感技術(shù)對太湖水質(zhì)進行監(jiān)測,有著快速、動態(tài)、范圍廣、相對成本低的優(yōu)勢。葉綠素a濃度作為表征水質(zhì)狀況的重要參數(shù)之一,是決定水體的反射光譜特征的重要因素,也是水質(zhì)遙感領(lǐng)域研究較多的一項水質(zhì)參數(shù)。研究葉綠素a濃度的遙感定量反演可以為湖泊水質(zhì)監(jiān)測與評價提供新的思路和方法。目前已有眾多國內(nèi)外學(xué)者對葉綠素a參數(shù)進行了研究,并建立了相應(yīng)的遙感估算模型,1如ThiemannS等利用實測光譜和IRS-1C衛(wèi)星數(shù)據(jù)對德國Mecklenburg湖的葉綠素濃度進行了探測,并對湖泊的富營養(yǎng)狀態(tài)進行了評價;Pulliainen等認為懸浮物濃度和葉綠素a濃度有很大的相關(guān)性,提出先根據(jù)懸浮物濃度對監(jiān)測水體進行分類,再對不同

8、的類別選擇合適的算法計算葉綠素a2第32卷第6期2007年6月顧亮等#太湖水域葉綠素a濃度的遙感反演研究Vol132No16June2007的濃度,可提高算法的精度;Giorgio等利用高光譜數(shù)據(jù)模擬了MODIS數(shù)據(jù)的波段設(shè)置,分析并確認了其紅光到紅外波段在定量反演混濁水體葉綠素濃度方面的潛力。國內(nèi)一些學(xué)者也對遙感數(shù)據(jù)在水質(zhì)監(jiān)測方面的應(yīng)用有所研究,太湖是其中研究較多的區(qū)域。雷坤4等利用中巴地球資源衛(wèi)星高分辨率CCD相機第3波段(630nm690nm)、第4波段(770nm890nm)的組合(DB3+DB4)/lnDB3對太湖葉綠素a濃度進行了定量估算。李旭文、馬榮華、楊一78鵬、呂恒等人均利用

9、了常規(guī)陸地衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)LandsatTM/ETM定量反演太湖葉綠素a濃度,并分別提出了反演精度最佳的波段組合:TM4-TM3,TM4/TM3,TM3/TM1,TM3/(TM1+TM4)。祝令亞9等應(yīng)用MODIS監(jiān)測太湖水體葉綠素a濃度的研究表明MODIS影像可用于太湖的水質(zhì)監(jiān)測中,并認為其中250m分辨率波段1、2的比值組合r2/r1與葉綠素a濃度實測值相關(guān)性最好。563幾何校正采用UTM投影,結(jié)合MODIS1B數(shù)據(jù)集自帶的經(jīng)緯度信息進行校正。并利用NASA提供的經(jīng)精確幾何校正的MODIS數(shù)據(jù),通過選取地面控制點的方法對幾何校正的結(jié)果進行再配準,完成精確校正。2.2 輻射定標輻射定標是將傳感器

10、記錄的遙感數(shù)據(jù)灰度值(即DN值)轉(zhuǎn)換成傳感器的入瞳輻亮度的處理過程。利用MODIS1B數(shù)據(jù)中記錄的遙感影像灰度值(DN)、反射率縮放比(Scale)、反射率縮放截距(Of-fset),可以計算得到反射率值。公式如下:R=Scale(DN-Offset) R即為計算得到的反射率值。2.3 大氣校正相對于陸地,水體的反射率很低,傳感器上的入瞳輻亮度含有大量來自于大氣的干擾信息。對于水質(zhì)定量反演研究而言,精確的大氣校正是研究工作的基礎(chǔ)。本文采用ENVI軟件提供的FLAASH模塊進行大氣校正。1 數(shù)據(jù)源1.1 MODIS遙感數(shù)據(jù)中分辨率成像光譜儀MODIS是由美國國家航空航天局研制的一種大型空間遙感探

11、測器,設(shè)置了可見光到熱紅外共36個波段,波譜范圍014Lm14Lm,空間分辨率250m1000m。搭載在Terra和Aqua兩顆衛(wèi)星上的MODIS時間分辨率很高(一天兩次成像),輻射分辨率也較高(12bi,t而TM數(shù)據(jù)為8bit),加上數(shù)據(jù)獲取方便,使其成為水質(zhì)遙感領(lǐng)域內(nèi)最有潛力的數(shù)據(jù)源之一。文章選用2005年9月16日上午的MODIS1B影像數(shù)據(jù),配合準同步的實地監(jiān)測數(shù)據(jù),對太湖水域的葉綠素a濃度進行遙感反演研究。當日太湖上空晴朗無云,遙感影像質(zhì)量很好,在研究中選擇了MO-DIS數(shù)據(jù)可見光到近紅外波段(即第1到第19波段及第26波段)的1000m空間分辨率數(shù)據(jù)進行分析。1.2 實測數(shù)據(jù)太湖水

12、體葉綠素a濃度的現(xiàn)場監(jiān)測時間是2005年9月1415日,采樣點共計32個。由于遙感影像的空間分辨率不高,靠近岸邊的水體像元受陸地像元的混合作用影響,不能反映水體的真實反射率,因此在與遙感數(shù)據(jù)的具體對比分析過程中,刪除了靠近湖岸的采樣點數(shù)據(jù),最終保留了14個采樣點數(shù)據(jù)。3 模型構(gòu)建與分析3.1 歸一化處理為了便于比較各波段數(shù)據(jù)對葉綠素a濃度的響應(yīng)關(guān)系,在得到大氣校正后的反射率值之后,本文針對太湖水域面積內(nèi)的各波段反射率值范圍,將全圖的數(shù)據(jù)進行了歸一化處理。具體的操作過程是:選取太湖水域為感興趣區(qū),統(tǒng)計該區(qū)域內(nèi)各個波段數(shù)據(jù)的最大值和最小值,分別計算各個波段歸一化的反射率值,公式如下:Rc=(R-R

13、min)/(Rmax-Rmin 其中Rc為計算得到的歸一化反射率值,R為原反射率值,Rmin為感興趣區(qū)內(nèi)的最小反射率值,Rmax為感興趣區(qū)內(nèi)的最大反射率值。3.2 遙感指數(shù)計算文章選用NDVI算法對波段進行組合計算,再與實測數(shù)據(jù)進行對比分析。NDVI算法的形式為:Index(i,j)=(Rci-Rcj)/(Rci+Rcj) 其中Rci、Rcj分別代表不同波段的反射率值,Index(i,j)為計算得到的遙感指數(shù)。NDVI算法在陸地植被遙感領(lǐng)域使用較多,它的優(yōu)點在于能夠消除部分大氣影響。3.3 相關(guān)性分析根據(jù)實測數(shù)據(jù)的經(jīng)緯度信息,從遙感影像數(shù)據(jù)中提取相應(yīng)點位的各遙感指數(shù)值,與實測的葉綠素a濃度數(shù)據(jù)

14、進行Pearson相關(guān)性分析。分析結(jié)果見表1。2 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理2.1 幾何校正26第32卷第6期2007年6月顧亮等#太湖水域葉綠素a濃度的遙感反演研究Vol132No16June2007表1 MODIS數(shù)據(jù)各遙感指數(shù)與葉綠素a相關(guān)性分析結(jié)果與實測數(shù)據(jù)顯著相關(guān)的遙感指數(shù)(顯著性水平0.01)顯著相關(guān)的波段組合中出現(xiàn)頻次較高的波段Band1Index(1,2),Index(1,16),Index(1,17),Index(2,3),Index(2,4),Index(2,7),Index(2,10),Index(2,11),Index(3,16),Index(3,17),Index(3,19),I

15、ndex(4,16),Index(4,17),Index(7,16),Index(7,17),Index(7,18),Index(7,19),Index(10,16),Index(10,17),Index(11,16),Index(11,17)Band2Band3Band4Band7Band10Band11Band16Band17注:Index(1,2)=(Rc2-Rc1)/(Rc1+Rc2),即Band1和Band2組合計算的指數(shù),其余類似。波段波長范圍(nm)62067084187645947954556521052155483493546556862877890920從表中可以看出,與實

16、測葉綠素a濃度相關(guān)性好的波段組合大多是藍綠色光波段和紅外光波段的組合,此外還有紅光波段與紅外波段、兩個紅外波段的組合。這與藻類的反射波譜特征是分不開的,藻類光譜反射率特征主要表現(xiàn)在:一是在綠光波段有一個反射率峰,由葉綠素引起;二是在紅外波段也有高的反射率,主要由藻類細胞結(jié)構(gòu)決定。此外,藻類在紅光波段有一個穩(wěn)定的反射率的波谷。10根據(jù)胡雯等對巢湖不同葉綠素濃度水體光譜反射率的研究,不同葉綠素濃度的水體的反射率存在明顯的差異,并且主要體現(xiàn)在近紅外波段(700nm1100nm),即隨著葉綠素a濃度的增大,水體對近紅外光的反射率顯著增大(見圖1)。太湖與巢湖基本位于同一緯度,主要水質(zhì)情況大致相當,因而

17、巢湖的水體光譜監(jiān)測結(jié)果亦可作為太湖水體葉綠素a敏感波段的檢驗依據(jù)。5這些波段大致可以分成兩類,即處于近紅外波段對葉綠素濃度很敏感的第2、16、17波段,和處于可見光波段對葉綠素濃度敏感度不高的第1、3、4、10、11波段。觀察表1所列與實測葉綠素a濃度顯著相關(guān)的遙感指數(shù)可以發(fā)現(xiàn),除了第7波段和因出現(xiàn)頻次低而未加評析的波段,其余占絕大部分的波段組合恰好就是上述這兩類波段間的兩兩組合。因此,相關(guān)性分析的結(jié)果表明,使用一個葉綠素敏感波段(近紅外波段)和一個非敏感波段的反射率組合能夠良好地反映實際葉綠素a濃度的變化,并且MODIS數(shù)據(jù)的多波段設(shè)置為此提供了眾多組合選擇。3.4 模型建立與評價根據(jù)相關(guān)性

18、分析的結(jié)果,選擇與實測數(shù)據(jù)相關(guān)性最好的Index(3,17)作為建立葉綠素a濃度反演模型的遙感指數(shù)。通過一元線性回歸分析,建立了如下的反演模型:Cchl-a=251278(Rc169317-Rc3)/(Rc3+Rc17)+20 其中Cchl-a為葉綠素a濃度,RcRc3、17分別為MODIS數(shù)據(jù)第3、第17波段的反射率。如圖2所示模型的回歸擬合分析。從圖中可以看出MODIS數(shù)據(jù)第3、第17波段的反射率值的組合(Rc17-Rc3)/(Rc3+Rc17)與實測葉綠素a濃度呈現(xiàn)出良好的線性關(guān)系,決定系數(shù)R為016413,具有較好的反演精度。從波段選擇上看,第3波段(459479nm)屬于藍色光,第1

19、7波段(890920nm)屬于近紅外光。本文選用的MODIS數(shù)據(jù)第17波段正處于對葉綠素濃度敏感的近紅外波段,并且在該波段范圍內(nèi),葉綠素a高濃度水體的反射率峰值很高;而第3波段對2圖1 巢湖不同葉綠素濃度水體反射光譜10葉綠素濃度并不敏感,不同葉綠素a濃度水體的反射率差別很小(如圖1)。因此,第3、17波段的組合體現(xiàn)了水體中葉綠素的敏感波段特征,能夠很好的反映不同葉綠素濃度水體的差異。將表1中所列出現(xiàn)頻次較高的波段投映到圖1中(第7波段因超出圖1范圍,未加標示)可以發(fā)現(xiàn),第32卷第6期2007年6月顧亮等#太湖水域葉綠素a濃度的遙感反演研究Vol132No16June2007MODIS數(shù)據(jù)第3

20、、17波段相當于TM數(shù)據(jù)的第1、4波段,這與前人用TM數(shù)據(jù)反演太湖水體葉綠素5-8a濃度的結(jié)論有所不同。雖然這兩個波段的數(shù)據(jù)在前人對太湖葉綠素a濃度的反演研究中也被采用過,但都不是單獨以這兩個波段的組合作為反演葉綠素a濃度的指數(shù)。這與MODIS數(shù)據(jù)和TM數(shù)據(jù)的波譜分辨率、空間分辨率差別有關(guān),如:MO-DIS數(shù)據(jù)第3波段的波長范圍是459nm479nm,僅有20nm,而相應(yīng)的TM數(shù)據(jù)第1波段的波長范圍為450nm520nm,大大提高了波譜分辨率;另一方面,MODIS數(shù)據(jù)的空間分辨率的局限也是導(dǎo)致這一差異的原因。7-8為主,湖面的風(fēng)向、風(fēng)速對于漂浮在湖泊表面的藻類的分布影響很大。結(jié)合當日太湖地區(qū)刮

21、東南風(fēng)的天氣情況,浮游藻類在太湖北部的竺山湖、梅梁灣等湖灣里聚集,這在圖中也有較好的表現(xiàn)。總之,太湖葉綠素a濃度的反演結(jié)果既體現(xiàn)了入湖河道污染物的基礎(chǔ)性影響,也反映了風(fēng)速風(fēng)向等氣象因素的隨機性影響。需要指出的是,由于采用的MODIS數(shù)據(jù)的空間分辨率較低,為1000米,難以實現(xiàn)對空間尺度較小的浮游藻類的聚集帶的監(jiān)控。此外,東太湖水域由于存在茂盛的水生植物,遙感影像并不能正確反映水體實際的葉綠素a濃度,本文在作圖過程中未將其范圍包含在圖3中。5 結(jié)論文章的研究表明,MODIS遙感影像可以應(yīng)用于太湖的葉綠素a濃度的遙感監(jiān)測。盡管由于空間分辨率的局限,MODIS數(shù)據(jù)1000米分辨率的波段較難實現(xiàn)對浮游

22、藻類聚集帶的監(jiān)控,但通過對其高光譜分辨率的利用,可以較好的實現(xiàn)對太湖水域葉綠素a濃度空間分布的整體把握。研究過程中發(fā)現(xiàn),與太湖水體葉綠素a濃度相關(guān)性高的波段組合有很圖2 反演模型的回歸擬合分析4 反演結(jié)果與討論利用此模型和MODIS遙感數(shù)據(jù)反演2005年8月15日太湖的葉綠素a濃度,得到當日太湖的葉綠素a濃度分布圖(見圖3)。多,說明MODIS數(shù)據(jù)在反演太湖水質(zhì)時可資利用的波段多,為進一步研究具有較好時間適應(yīng)性的反演模型提供了條件。因此,利用MODIS數(shù)據(jù)監(jiān)測太湖水質(zhì)與富營養(yǎng)化水平具有很好的潛質(zhì)和現(xiàn)實意義。但由于本文目前只選擇了單個時間點的遙感數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)進行比較分析,得到的反演模型能否在時

23、間尺度上推廣,尚未進行很好的驗證。但從文章表1中列舉的大量與實測葉綠素a濃度高度相關(guān)的波段組合來看,這些組合都具有明顯的物理意義,從中找到一個具有時間普適性的波段組合是很有可能的。但這些工作都還需要對更多時間段上的遙感與實測數(shù)據(jù)進行分析研究,幸而MODIS數(shù)據(jù)的高時間分辨率為此提供了條件,本研究在這方面的工作已經(jīng)展開。參考文獻:1ThiemannS,KaufmannH.Determinationofchloro-phyllcontentandtrophicstateoflakesusingfieldspectrometerandIRS-1CsatellitedataintheMecklenbu

24、rglakedistrict,GermanyJ.RemoteSensingofEnvironment,2000,73:227-圖3 遙感反演太湖葉綠素a濃度分布圖235.2PulliainenJ,KallioK,EloheimoK,eta1.Asemi-op-erativeapproachtolakewaterqualityretrievalfromremotesens-ingdataJ.TheScienceoftheTotalEnvironment,2001,268:79-93.從圖中可以看出,太湖葉綠素a濃度的分布大致呈現(xiàn)出西北高、東南低的態(tài)勢,反映了太湖富營養(yǎng)化狀態(tài)的現(xiàn)實情況。另一方面,

25、太湖湖流以風(fēng)生流28第32卷第6期2007年6月顧亮等#太湖水域葉綠素a濃度的遙感反演研究Vol132No16June20073GiorgioDallpOlmo,AnatolyA.Gitelson,DonaldC.Rundquist,eta1.AssessingthepotentialofSeaWiFSandMO-DISforestimatingchlorophyllconcentrationinturbidproductivewatersusingredandnear-infraredbandsJ.RemoteSensingofEnvironment,2005,96:176-187.4雷坤,

26、鄭丙輝,王橋.基于中巴地球資源1號衛(wèi)星的太湖表層水體水質(zhì)遙感J.環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2004,24(3):376-380.5李旭文,季耿善,楊靜.太湖梅梁湖灣藍藻生物量遙感估算J.國土資源遙感,1995(2):23-28.6馬榮華,戴錦芳.結(jié)合LandsatETM與實測光譜估測太湖葉綠素及懸浮物含量J.湖泊科學(xué),2005,17(2):97-103.7楊一鵬,王橋,肖青,聞建光.基于TM數(shù)據(jù)的太湖葉綠素a濃度定量遙感反演方法研究J.地理與地理信息科學(xué),2006,22(2):5-8.8呂恒,江南,羅瀲蔥.基于TM數(shù)據(jù)的太湖葉綠素A濃度定量反演J.地理科學(xué),2006,26(4):472-476.9祝令亞,

27、王世新,周藝,閻福禮,楊龍元.應(yīng)用MODIS監(jiān)測太湖水體葉綠素a濃度的研究J.遙感信息,2006(2):25-28.10胡雯,楊世植,翟武全,程小泉.NOAA衛(wèi)星監(jiān)測巢湖藍藻水華的試驗分析J.環(huán)境科學(xué)與技術(shù),2002,25(1):16-17.(上接第7頁)方面,還沒有形成有中國特色的、有效的實用技術(shù)。亟待加大研究力度,加強相關(guān)學(xué)科的協(xié)作和國際合作,進一步深入開展污染場地修復(fù)理論與技術(shù)研究,建立符合中國國情的污染場地修復(fù)的管理體系和技術(shù)體系。加快科研成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的速度,扶持污染場地修復(fù)環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展,為中國污染場地環(huán)境管理和可持續(xù)利用提供技術(shù)和設(shè)備支撐。參考文獻:1CongressofUnit

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