基于Sentinel-3 OLCI影像的巢湖藻蓝素浓度年内动态遥感监测

藻蓝素(PC)是水体蓝藻的指示性色素,其浓度反映了蓝藻生物量,利用卫星遥感监测藻蓝素浓度年内动态对蓝藻水华的有效防控有着重要意义.根据不同季节的巢湖藻蓝素浓度实测数据与同期Sentinel-3 OLCI影像,构建机器学习回归反演模型,应用于巢湖2019年OLCI影像集上,对巢湖藻蓝素浓度的空间分布、年内变化进行遥感监测...     

基于反射光谱和模拟MERIS数据的太湖悬浮物遥感定量模型

利用地物光谱仪研究了太湖水体的反射光谱特征,通过对比分析,发现580nm反射率值和810nm的反射峰高是太湖悬浮物的敏感波段,并通过光谱微分的方法,发现840nm附近的一阶微分与悬浮物浓度相关性最好,基于上述结论,分别建立了太湖悬浮物的反射光谱和一阶微分遥感定量模型,并利用反射光谱数据,模拟MERIS数据的波段设置,结果表明MERIS第5、12、13波段可以很好的估测太湖的悬浮物浓度.     

富营养化水体浮游植物遥感监测研究进展

随着湖泊流域经济的快速发展,蓝藻水华频繁暴发的现象越来越严重,水体富营养化已经成为国内外重大环境问题.浮游植物是水体的初级生产者,是衡量水体富营养化程度的主要指标之一,遥感技术则是探测水体浮游植物时空分布的重要手段.在收集整理近千篇国内外水体浮游植物遥感研究论文的基础上,从卫星数据源、研究内容及研究方法等角度,总结了遥感技术在富营养化湖泊浮游植物监测应用的历史进展、研究重点及发展趋势.研究表明,现有的富营养化水体浮游植物遥感研究,以湖泊蓝藻水华问题为切入点,研究视角由水体表层(藻华面积、色素浓度)转至水下三维(藻总量),研究方法从定性识别转向定量反演,研究内容从监测蓝藻水华推进到探测不同类群蓝藻,逐渐形成了以应用为导向,"MODIS/VIIRS大中型湖泊日常监测—GF/Sentinel2小型湖泊针对性监测—无人机应急监测"的浮游植物遥感综合监测体系.上述研究梳理了富营养化水体浮游植物遥感监测湖泊水环境学科的发展动向,以期为从事蓝藻水华生态灾害监测和预警人员提供重要的技术支撑和理论参考.     

基于MODIS数据的太湖藻华水体识别模式

针对2007年5月太湖爆发的蓝藻水华事件,利用MODIS植被指数数据对其进行遥感监测.结果表明:MODIS数据可成功提取蓝藻水华信息.近红外/红光波段比值识别模式和植被指数NDVI值、EVI值识别模式均可确定蓝藻分布范围,但前两者不易将高浑浊水体区分开来,或不易识别低蓝藻分布区域,因此易扩大或缩小蓝藻分布范围;而后者由于引入了背景调节参数,可有效抑制背景水体及泥沙的影响,因此根据EVI值得到的蓝藻范围及强度较为真实的反映了藻华情况.该研究可为今后利用遥感技术,建立太湖蓝藻水华监测系统奠定基础.     

基于水华蓝藻固有光学特性的主要类群定量识别方法

蓝藻水华是湖泊水体富营养化的重要特征之一,不同水华蓝藻类群形成的水华特征、危害及其治理方法差异显著.因此,如何快速、准确地掌握不同蓝藻类群的时空分布特征成为实施富营养化湖泊污染治理与生态恢复、蓝藻生态灾害预测预警中一个亟待解决的科学问题.本研究基于纯藻种实验室培养和室内光学控制实验,在微囊藻(Microcystis)、鱼腥藻(Dolichospermum)、束丝藻(Aphanizomenon)3种主要水华蓝藻固有光学特性的基础上,通过甄别不同水华蓝藻的吸收、散射和后向散射光谱的特征波段,构建了基于吸收和散射特性的5种水华蓝藻类群的非线性最优化定量识别模型,其中,基于440、620和675 nm 3个波段吸收的a-CIM 440,620,675具有较为稳定的定量识别能力;并基于野外实测光学特性数据,实现了巢湖主要水华蓝藻类群的定量监测,初步分析了巢湖主要水华蓝藻类群的时空分布特性.研究表明,巢湖的水华蓝藻以鱼腥藻、微囊藻为主,束丝藻较少,鱼腥藻主要出现在温度较低的季节,微囊藻在夏季的西部湖区占优势;巢湖水华主要为微囊藻藻华和鱼腥藻藻华,且浓度较高的蓝藻主要存在于水体表面以下20 cm范围内;微囊藻和鱼腥藻在非藻华断面垂向上均匀分布.本研究可为富营养化湖泊蓝藻水华预测预警以及相关管理部门决策提供重要的理论依据和科学支撑.     

卫星遥感解译湖泊蓝藻水华的几个关键问题探讨

蓝藻水华是全球性的水环境健康问题,对水华暴发过程信息的快速准确获取是制定有效防治措施的关键.卫星遥感因具有大范围、周期性观测的特点,被广泛地用于湖泊蓝藻水华的时空动态监测.本文指出在利用遥感对湖泊蓝藻水华进行研究时,需要注意的4个问题:(1)湖泊水体中泥沙等信号对藻华存在干扰;(2)大气程辐射及水陆边界影响藻华特征提取结果;(3)卫星数据的有效观测频次影响获取的藻华时空变化趋势;(4)卫星遥感难以实现藻华暴发区的叶绿素浓度准确反演.本文分析了形成上述问题的主要原因,并建议相关的研究工作者在选用合适的遥感数据及方法时,对它们的潜在影响进行评估.     

太湖水体吸收分解(Ⅱ):浮游植物色素吸收分解

蓝藻水华暴发前,浮游植物群类结构的变化可通过其指示型色素的浓度变化来反映.为了同时反演叶绿素a、叶绿素b(绿藻门指示型色素)、叶绿素c(硅藻门指示型色素)和藻蓝素(蓝藻门的指示型色素)的浓度,利用偏最小二乘回归构建线性模型,通过2011年太湖实测吸收数据,较为准确地反演了叶绿素a和藻蓝素的浓度;针对无明显优势藻的春季数据集较为准确地反演了叶绿素b和叶绿素c的浓度.相对于经典最小二乘算法,偏最小二乘法在多色素混合的吸收光谱分析上更为有效.通过反演指示性色素浓度来反映藻类的分布,为富营养化湖泊主要藻类时空分布变化的遥感监测提供了一定的理论与技术支持.     

太湖蓝藻水华遥感监测方法

利用遥感技术监测太湖蓝藻水华具有重要的现实意义.基于不同遥感数据,包括MODIS/Terra、CBERS-2 CCD、ETM和IRS.P6 LISS3,结合蓝藻水华光谱特征,采用单波段、波段差值、波段比值等方法,提取不同历史时期太湖蓝藻水华.结果表明:MODIS/Terra数据可以利用判别式Band2＞0.1和Band2/Band4＞1提取蓝藻水华;CBERS-2 CCD、ETM和IRS-P6 LISS3数据可以利用Band4大于一定阈值和Band4/Band3＞1提取蓝藻水华;波段比值(近红外,红光＞1)算法稳定,可以发展成为蓝藻水华遥感提取普适模式.同时,本文成功利用ETM和IRS.P6 LISS3数据Band4波段对蓝藻水华空间分布强度进行了五级划分.这为今后利用遥感技术,建立太湖蓝藻水华监测和预警系统莫定了基础.     

水库水体近红外反射峰与叶绿素含量之间的关系初探

2007年8月至2008年9月,对厦门两个淡水水体(芙蓉湖、厦大水库)的叶绿素浓度和遥感反射率(Rrs)进行了连续观测.在叶绿素浓度6-322mg/m3的范围,Rrs光谱出现显著的近红外反射峰,中心位置在700-710nm之间,较之通常的荧光峰中心(683nm)向长波方向偏离.该峰在厦大水库始终出现在700nm,但在芙蓉湖存在时间变化,随着叶绿素浓度的增加,由705红移到710nm.由此,仿MODIS荧光高度(FLH)的定义,定义该峰的高度(简写为REH),对于水库和美蓉湖中心波段分别确定为700和710nm.REH与叶绿素浓度呈现显著相关,美蓉湖REH=0.0161g(chl)-7.8×10-6(R2=0.79,n=41),水库REH=0.0001chl+0.0002(R2=0.74,n=32).可见对十高散射的淡水藻华水体,可以并且需要通过改进FLH的波段选择,基于更长波段处的近红外峰的高度探测叶绿素浓度.     

基于多源卫星数据的小型水体蓝藻水华联合监测——以天津于桥水库为例

近年来水体富营养化呈扩张趋势,蓝藻水华不仅在太湖等大型湖泊频发,水面面积较小的天津于桥水库等也形势严峻,亟需加强卫星遥感监测.但是,以往在太湖等业务化使用非常成功的MODIS等卫星数据(约500 m),由于空间分辨率较低,难以满足小型水体的监测要求;而Landsat-8等空间分辨率较高的卫星数据(30 m),通常重返周期较长,无法满足水华高频监测需求.本文以天津市于桥水库(面积约80 km2)为研究区,针对常用的卫星数据,从空间、时间、光谱范围和数据可获取性共4个方面,评价不同卫星数据蓝藻水华监测能力和算法,同时对不同卫星监测结果一致性进行评估.结果表明:(1)筛选出国产HJ-1A\B CCD、GF-1 WFV和美国Landsat-8 OLI这3种卫星波段合适,空间分辨率较高,适用于桥水库蓝藻水华监测,但考虑到其重返周期较长,建议多星联合观测;(2)各个卫星监测结果与卫星影像目视解译结果基本一致,均方根误差和相对误差均分别控制在0.78 km2和4.9%以内;(3)不同卫星监测结果一致性良好,一致性精度达到99.5%;(4)根据历史影像结果,发现于桥水库2016年水质开始呈富营养化,藻华现象在夏、秋两季最为严重.研究表明,针对小型水面水体蓝藻水华监测,利用较高分辨率数据联合监测,是一种有效的替代策略,今后可在更多小型水域推广.     

太湖蓝藻水华的MODIS卫星监测

本文基于MODIS卫星影像探讨太湖蓝藻水华的识别、监测问题.通过比较MODIS影像上不同蓝藻浓度的波段反射率值的差别,得到对蓝藻信息响应的敏感波段,利用特定波段的合成,可基本识别蓝藻的分布信息,并基于蓝藻的光谱响应特征,采用比值模型方法、进一步确定蓝藻分布的相对浓度信息.最后通过不同时相蓝藻浓度的叠加分析,得出了蓝藻水华的动态变化信息.     

MODIS影像的大气校正及在太湖蓝藻监测中的应用

MODIS 数据有免费、波段丰富、时间分辨率高等优点,是进行太湖蓝藻监测的重要数据源,由于MODIS传感器接收的是地物反射太阳辐射的信号,太阳辐射与地球大气的相互作用会引起传感器接收到的信号失真,为了提高利用MODIS数据监测太湖蓝藻的精度,必须对其进行大气校正.本文介绍了FIAASH大气校正模型的基本原理,并对2007年4月25日MODIS数据的前七个波段进行试验,对比分析了影像大气校正前后的NDVI值以检测大气校正的效果;分析表明,大气校正前后NDVI的变化趋势基本上相同,但大气校正后的NDVI动态范围更大,校正后NDVI的平均值和标准差增大,大气校正在一定程度上有效地降低了大气对遥感影像的影响,达到了增强信息的目的;最后,利用大气校正获取的地表真实反射率数据的第二波段与第一波段的比值,运用阈值法提取蓝藻信息,经试验当阈值为1.9时提取出来的蓝藻分布图基本上与实际相符.利用MODIS影像可以快速、及时地监测蓝藻爆发的位置及爆发程度.     

一种基于MODIS影像可业务化运行的巢湖水体叶绿素a估算算法

现有水色卫星主要是针对大洋清洁水体设计,内陆浑浊水体多数波段经常饱和;而发展可以业务化运行的内陆水体叶绿素a算法,为生产实践服务,一直是水色遥感的重点和难点之一.利用2013年巢湖星地同步数据(N=55),通过经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分析方法,选用MODIS唯一不饱和的4个波段(469、555、645、859 nm)数据进行分解,然后回归建模;并使用第三方独立的巢湖实测数据(N=40)进行验证(R2=0.63,URMSE=85.46%).结果表明:该算法用于MODIS影像上,空间分布合理,季节差异明显,且在高悬浮物水体、不同气溶胶条件下均有很好的抗扰动性.实践证明EOF算法可以应用于业务化运行的内陆水体叶绿素a浓度估算,并对其他水色参数反演具有一定的借鉴意义.     

利用MODIS影像提取太湖蓝藻水华的尺度差异性分析

有效地提取蓝藻水华信息对分析蓝藻动态分布有重要意义,然而低空间分辨率数据提取的蓝藻水华会产生尺度误差.本文以太湖为研究区,利用2005年10月17日和2010年12月3日两景MODIS(250和500m)数据,采用浮游藻类指数(FAI)法提取太湖蓝藻水华面积;通过将FAI50均值化为FAImean(500 m),然后与...     

基于GOCI数据的太湖蓝藻垂向迁移特征及关键影响因素

蓝藻水华频繁暴发是太湖面临的主要环境问题之一,蓝藻聚集上浮是表层水华形成的前提。为探究蓝藻垂向迁移与水华日变化之间的关系,阐明蓝藻垂向迁移的关键影响因素,基于2015-2020年地球静止海洋彩色成像仪(GOCI)数据,分析了太湖不同湖区蓝藻水华日变化过程,发现太湖蓝藻水华垂向迁移的日变化主要呈现上升、下降、先上升后下降三种类型,且不同湖区存在差异。统计分析和偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM)结果表明,水环境因子对蓝藻垂向迁移过程影响较小,累积光辐射是驱动蓝藻垂向迁移的主要气象因子。气温升高有利于蓝藻持续维持上浮能力,前一天风速较大且当天风速较小会加速蓝藻上浮。相较于沿岸湖区,湖心区受累积光辐射、风速的影响更大,蓝藻水华日变化过程更剧烈。本研究水环境因子数据为逐月数据,为深入探究水环境因子对蓝藻垂向迁移的影响后续还需进行高频监测研究。本文结果有助于探明浅水湖泊蓝藻水华形成机制,为富营养化湖泊蓝藻水华预测预警及治理提供理论支撑。     

Estimating turbidity and total suspended matter in the Adour River plume (South Bay of Biscay) using MODIS 250-m imagery

The Basque coastal waters (South Bay of Biscay) are directly influenced by the Adour River freshwater plume. The Adour outflow leads to important variations of suspended matter concentrations and turbidity, which in turn may affect biological productivity and water quality. This study aims at both developing specific algorithms and testing the efficiency of atmospherically corrected MODIS-Aqua 250-m surface reflectance product (MYD09) to map total suspended matter concentrations and turbidity within the Adour coastal region. First, regional empirical algorithms based on in-situ data were tested to retrieve the concentration of total suspended matter and turbidity from the remote sensing reflectance. Then, the respective sensitivity of MODIS surface reflectance bands 1 and 2 for water quality application was investigated as well as the quality of atmospheric corrections. Finally, selected algorithms were applied to the MYD09 product. The resulting 250-m resolution maps were then compared to 1000-m maps produced by IFREMER and comparisons between satellite measurements and in-situ sampling points were performed. Results show that MODIS-Aqua band 1 (620–670 nm) is appropriate for predicting turbidity and total suspended matter concentrations using polynomial regression models, whilst band 2 is unadapted. Comparison between total suspended matter concentration 250-m resolution maps and mineral suspended matter 1000-m maps (generated by IFREMER) produced consistent results. A high correlation was obtained between turbidity measured in-situ and turbidity retrieved from MODIS-Aqua satellite data.     

基于遥感数据的太湖蓝藻水华信息识别方法

2007 年太湖大规模蓝藻暴发,再次引起了人们对太湖环境的关注.有效地提取蓝藻水华信息对分析蓝藻动态分布有重要意义.而卫星遥感技术是进行太湖水质监测与保护的措施之一.本文以2007年4月23日CBERS-02星CCD数据为主要的数据源,以NDVI值为测试变量,运用CART算法确定分割阈值,从而通过构建决策树的方法识别蓝藻水华信息,分析其蓝藻水华的提取结果,取得了较好的效果.文中还在GIS技术支持下,提取了2007年5月17日MODIS影像中的蓝藻水华信息.本次研究为以后开展长期的太湖蓝藻水华动态监测提供技术参考.