基于多时相主被动遥感的漓江水面监测与水质参数反演(2016—2020年)

以漓江流域为研究区域,以2016-2020年Landsat 8 OLI、GF-1、Sentinel-2A及Sentinel-1A逐月影像为数据源,选用归一化水指数(NDWI)、改进型归一化水指数(MNDWI)、增强型水体指数(EWI)、归一化差值池指数(NDPI)、后向散射系数(S)与主被动遥感加权指数(JQ)提取漓江水体信息,采用二类水体区域性近岸海域水色算法(C2RCC)、最大叶绿素指数(MCI)、双波段比值法(Double R)及叶绿素反射峰强度(ρchl)4种方式,反演漓江水体叶绿素a(Chl.a)与总悬浮物质(TSM)浓度.将漓江划分为278个基本评价单元,利用水面变化区域差异值(WDr)、河岸线发育系数(SDI)与水体信息变化动态度(K)等指标定量分析漓江上、中、下游枯水期和汛期的水文和水质信息的年内时空动态变化,得出以下结论:(1)主被动遥感加权指数JQ与NDPI指数的提取效果优于NDWI、MNDWI、EWI指数与后向散射系数,但与JQ指数相比,NDPI指数提取精度更高、可信度更强.(2)基于C2RCC算法反演的Chl.a浓度的均方根误差(RMSE)处于0.18~7.88 mg/m³之间,TSM浓度的RMSE为0.17~12.55 g/m³,可较好地反映漓江水质参数变化情况.(3)基本评价单元的划分可清楚地分析出上、中、下游地区水域水面宽度、水域面积、Chl.a与TSM浓度的连续变化情况,实测数据则依靠站点监测,所得结果较分散,无法进行连续性分析.(4)漓江5-10月降水较多、水体流动性强,大部分地区平均水面宽度在100~250 m范围内,水体富营养化程度低,水质较好,但2月水质最差,水体富营养化程度较高地区主要集中于上、中游的兴安县、灵川县等城镇居民区以及下游旅游开发区较多的兴坪镇.     

太湖真光层深度的计算及遥感反演

真光层是浮游植物进行光合作用的水层,真光层反演有利于初级生产力的进一步估算.利用2007-01-07和2006-084-01两期陆地卫星TM数据与同步水质参数数据,建立太湖水体非色素颗粒物浓度和叶绿素a浓度的反演模型,反演出太湖冬、夏两季的非色素颗粒物、叶绿素a浓度.然后根据在太湖建立的真光层深度与非色素颗粒物、叶绿素a浓度之间的关系模型,计算得到太湖冬、夏两季真光层深度空间分布.结果表明,就整个湖区而言,冬季真光层深度变化范围为0.27-2.28m,均值为0056±0.22m,夏季真光层深度变化范围为0.21-2.03m,均值为0.98±0.24m.从空间上看,冬季时真光层深度的变化规律为:南太湖<西部沿岸<湖心区<胥口湾<贡湖湾<梅梁湾<东太湖<竺山湾;夏季时的变化规律为:西部沿岸<梅梁湾<东太湖<湖心区<贡湖湾<竺山湾<南太湖<胥口湾.从季节上看,夏季真光层深度显著大于冬季,但不同湖区真光层深度季节变化也存在一定差异,其中梅梁湾、贡湖湾、西部沿岸、湖心区、胥口湾、南太湖夏季真光层深度大于冬季,而竺山湾和东太湖夏冬变化则不是很明显.     

基于半分析模型的波段最优化组合反演混浊太湖水体叶绿素a

内陆水体叶绿素a浓度定量反演是水质遥感的热点与难点.本文基于对内陆水体叶绿素a、悬浮物、溶解有机物与水分子的光谱特征分析,从半分析生物光学模型出发,利用太湖实测的水面 ASD 高光谱遥感数据三波段组合,进行迭代优化,得到与叶绿素浓度密切相关而受悬浮物与黄色物质影响小的最优波段组合模型,反演精度较高,其决定系数和均方根误差分别为 0.8358、3.816mg/m3,该方法可以有效地反演高浓度悬浮物主导光学特性的水体叶绿素a浓度.     

结合温度因子估算太湖叶绿素a含量的神经网络模型

神经网络方法估算复杂水体水质参数的优越性已经得到证实.基于太湖水体实测叶绿素a浓度,利用MODIS 250m影像和反演得到的水温数据建立了估算太湖水体叶绿素a含量的两个单隐层BP神经网络模型:NN1模型不含温度因子、NN2模型包含温度因子,采用Levenberg-Marquardt算法训练网络,利用初期终止方法提岛网络泛化能力,均取得了较高估算精度,其中包含温度因了的反演模型精度稍有提高,但不显著.     

太湖水体3种典型水质参数的高光谱遥感反演

以富营养化污染严重的太湖为研究区,设计并实施了2次太湖航空遥感综合实验,获取了太湖7条航带、冬夏两个时相的航空高光谱遥感图像;通过6次太湖地面试验,采集了多时相的太湖水体固有光学量和表观光学量数据,分析了它们的空间分布规律,建立了单化固有光学量数据库;面向叶绿素、悬浮物和黄色物质3种典型水质参数,发展了基于生物光学模型和单位固有光学量数据库的水质参数反演分析方法;利用航空高光谱遥感器Will图像和航天高光谱遥感器CHRIS图像对这些方法进行了检验,获得了较好的水质参数图像反演结果.     

遥感反演离散植被有效叶面积指数的空间尺度效应

叶面积指数(LAI)是表征植被几何结构和生长状态的关键生物物理参数,也是气候、能量和碳循环等模型的重要输入参数.遥感反演LAI的尺度效应问题一直备受关注.考虑到尼尔逊参数对离散植被的BRDF模型的影响,我们定义有效叶面积指数LAIeff,LAIeff与传统概念下的叶面积指数具有相同的表征植被冠层内叶子浓密程度的主要功能,因此,本文以讨论有效叶面积指数为主.离散植被的空间尺度效应产生机理与连续植被有所不同,本文在方向性二阶微分方法(DSD)反演有效叶面积指数的基础上,讨论了离散植被空间尺度效应产生的原因,并提出了有效叶面积指数的尺度转换公式.理论分析结果表明高分辨率像元有效叶面积指数反演值的平均值总是大于等于同一目标低分辨率像元的有效叶面积指数反演值.另外,本文基于实际航空高光谱遥感影像,反演了中国河北省张家口市怀来县某植被覆盖区的有效叶面积指数,其反演结果验证了该结论的正确性和尺度转换公式的可靠性.     

基于光谱基线校正的季节性浑浊II类水体叶绿素a浓度遥感反演

水体Chl.a浓度是水质评价的一个重要指标,受悬浮物浓度季节性变化的影响,如何削弱悬浮物的光谱干扰,是实现内陆水体Chl.a浓度遥感高精度反演的难点之一.基于2011-2013年妫水河6次实测水体高光谱数据和水体Chl.a浓度数据,评价广泛应用的三波段模型和非线性拟合能力较好的支持向量机回归(SVR)模型的反演精度,使用基线校正和一阶微分方法来削弱实测高光谱中非Chl.a光谱信息.定义两种基线:750 nm的反射率值;500与750 nm的反射率值连线,基线校正为光谱反射率减去基线值.利用2013年7月的实测数据进行验证,结果表明,SVR模型比三波段模型更适合季节性浑浊水体的Chl.a浓度反演.通过基线校正筛选后的波段反射率组合作为输入变量能够提高SVR模型的反演精度,决定系数为0.68,均方根误差为3.38μg/L;线性基线校正提高三波段Chl.a估算模型的反演能力有限.     

基于OLCI数据的洱海叶绿素a浓度估算

海陆颜色仪(OLCI)是搭载在Sentinel-3上的新型水色遥感传感器,其对于内陆清洁水体水质遥感监测的适用性有待验证.本研究以评价水体富营养化程度的重要参数叶绿素a(Chl.a)浓度为指标,以高原湖泊洱海为研究区,基于2017年4月19日共20个星地同步实验数据,建立了3种可应用于OLCI数据的Chl.a浓度遥感估算模型(波段比值模型、三波段模型以及FLH模型),并估算了当日洱海Chl.a浓度的空间分布.结果表明:(1)选用波段Oa8(665 nm)、Oa11(708.75 nm)和Oa12(753.75 nm)构建的三波段模型最适用于洱海水域的Chl.a浓度估算,其平均绝对误差百分比为12.37%,低于波段比值模型的16.04%和FLH模型的13.50%;(2)对OLCI使用的大气校正方法中,基于去瑞利散射的暗像元法对估算模型的适用性要优于6S、FLAASH以及QUAC方法;(3)洱海OLCI影像中近岸水体受邻近效应影响严重,近红外波段Oa12(753.75 nm)受陆地邻近效应影响的距离为1~2个像元,而Oa8(665 nm)、Oa10(681.25 nm)和Oa11(708.75 nm)波段为1个像元;(4)2017年4月19日全湖Chl.a浓度均值为12.15±5.72μg/L,洱海中部水域Chl.a浓度最低(9.00~12.00μg/L),北部水域浓度最高(12.00~22.76μg/L),南部水域浓度稍高(12.00~14.00μg/L),阳南溪与波罗江入湖口受降雨径流的影响出现"羽流现象",导致Chl.a浓度偏低,约为8.33μg/L.     

HJ-1B/IRS热红外数据反演太湖水温的方法比较

太湖是我国典型的富营养化湖泊,水温是影响太湖藻类生长的重要环境因子之一,我国环境减灾卫星HJ-1B搭载的红外多光谱相机IRS对太湖水温动态遥感监测具有较大的性能优势.利用6景过境太湖的IRS热红外遥感影像,分别采用单通道普适性算法、辐射传输模型法和单窗算法反演太湖水温,并与实测水温和同期的TERRA/MODIS温度产品进行对比.结果表明,普适性单通道算法反演水温偏高,而辐射传输模型法和单窗算法则偏低;3种算法反演水温的均方根误差在1.001 K以内,单窗算法反演精度最高,其次是辐射传输模型法,再次为普适性单通道算法,而同期MODIS温度产品的均方根误差为1.507 K.3种算法从IRS热红外数据反演的水温直方图均呈正峰态、尖峰状态分布,反演结果能真实地反映太湖水温的空间分布特征.本研究对只有单个热红外通道的卫星传感器开展内陆水体水温遥感监测具有一定的参考意义.     

太湖冬季有色可溶性有机物吸收荧光特性及遥感算法

基于2006年和2007年1月两次太湖采样,对50个点位的有色可溶性有机物(CDOM)光谱吸收、荧光、溶解性有机碳(DOE)浓度及遥感反射率进行测定与分析,探讨冬季太湖CDOM的吸收荧光特性及空间分布,建立CDOM吸收系数的遥感反演算法.结果表明,太湖冬季CDOM在355nm处吸收系数a(355)变化范围和均值分别为1...     

秋季太湖悬浮物高光谱估算模型

2004年10月,在太湖设置67个采样点,现场测量了水体遥感反射比、后向散射系数和辅助参数,实验室分析了水体的悬浮物浓度和水色要素吸收系数.本文在对遥感反射比光谱分析的基础上,比较了几种水体遥感反射比光谱估算悬浮物浓度的方法,结果发现广泛应用的带比值项的算法,虽然可以应用于太湖总悬浮物浓度估算,但是普遍存在相对误差较高的弱点.通过对光谱的分析,确定了750hm单波段算法的参数,并提出了利用近红外812nm波峰高度来估算水体悬浮物的方法.文中还详细阐述了为什么比值算法等在太湖水体悬浮物浓度估算中相对误差比较高,并解释了利用近红外估算精度高的原因,并指明以上算法在遥感应用中的优点和不足,以及现实水体(水质)遥感对现有遥感器配置和遥感算法的需求.     

基于叶绿素荧光峰特征的浑浊水体悬浮物浓度遥感反演

内陆水体光学特性复杂,其水质参数遥感反演是当前环境遥感研究的热点与难点.2004年10月在太湖实测了67个站点的遥感反射率与相应站点水质参数浓度,通过对水体反射率光谱的分析发现,秋季太湖悬浮物主导了水体光学特性,叶绿素荧光峰的特征主要体现为悬浮物浓度的变化.据此建立了基于水面实测岛光谱遥感反射率数据的叶绿素荧光峰特征与悬浮物浓度之间的拟合关系,发现二者具有很好的响应关系.具体分析了叶绿素荧光峰绝对高度、基线高度、归一化高度(分别归一化到560nm附近最大反射率波段与近红外810nm附近最大反射率波段)及荧光峰积分面积(包括积分总面积、基线以下面积与基线以上面积)等儿种光谱特征与悬浮物浓度之间的关系,其相关系数(R2)分别为0.8822、0.7483、0.8901、0.8547、0.8927、0.8877、0.8632,平均相对误差分别为27.25%、41.03%、27.11%、25.75%、24.91%、25.47%、27.54%.总体反演精度较高,其中总积分面积法效果最好,基线高度法效果最差,而叶绿索荧光峰波段的位移与悬浮物浓度之间不存在明显的相关性.研究结果表明叶绿素荧光峰特征在浑浊内陆水体悬浮物浓度信息提取中具有很好的应用前景,该方法可为浑浊的二类水体悬浮物遥感反演提供了一个新思路.     

基于高频次GOCI数据的太湖悬浮物浓度短期动态和驱动力分析

总悬浮物是水体中重要的光学敏感物质之一,很大程度上决定了水柱中光的吸收、散射和衰减,同时吸附营养盐、重金属和有毒有害物,对水体物质生物地球化学过程、沉积物埋藏动力和湖泊环境演化具有重要的意义.基于星地同步实验和静止水色成像仪GOCI(Geostationary Ocean Color Imager)构建了太湖悬浮物浓度估算模型,并分析了典型风浪过程中太湖悬浮物浓度短期动态变化过程.研究表明:对太湖水体悬浮物浓度较为敏感的波段为GOCI的第7波段(745nm)和第8波段(865 nm),悬浮物浓度与对应波段遥感反射率线性相关决定系数分别为0.72和0.55;基于GOCI第7波段的悬浮物浓度单波段遥感估算模型能较为准确地估算太湖的悬浮物浓度,模型相对均方根误差和平均绝对百分误差分别为28.3%和24.4%.通过研究典型风浪过程前后太湖悬浮物浓度变化发现其短期动态变化显著,风速、风向是悬浮物浓度短期动态变化的重要驱动因素,悬浮物浓度与风速呈正比,并随着风向扩散;高频连续GOCI影像结果显示悬浮物浓度短期动态变化对风浪扰动的响应有一定的滞后性,滞后时间为数小时到1天,悬浮物沉降与沉积物再悬浮的临界风速约为3.4 m/s.     

Dynamics and sources of dissolved organic carbon during phytoplankton bloom in hypereutrophic Lake Taihu (China)

To establish the influence of phytoplankton blooms on the dynamics and sources of dissolved organic carbon (DOC) in Lake Taihu, the concentrations and stable carbon isotope values (δ¹³C) of DOC and particulate organic carbon (POC) were analyzed, along with environmental factors, including water temperature, chlorophyll a (Chl a) concentration, phytoplankton community and total bacterial abundance, from March to August 2013 at five sites in Lake Taihu. Significant differences were observed in the DOC concentrations and δ¹³C_DOC values at the sampling sites. On average, the proportion of DOC in the total organic carbon (TOC) pool ranged from 30% ± 10% to 81% ± 7%. POC was positively associated with both Chl a concentration and cyanobacteria biomass, suggesting that cyanobacteria blooms contribute to the POC pool in Lake Taihu. Depleted ¹³C in DOC relative to POC was observed in August, indicating that DOC was partially derived from POC in August. However, Chl a explained only 40% of the variation in DOC in the entirety of Lake Taihu, and at two sites far from the estuary, the contribution of allochthonous carbon was less than 50% in August. These results suggested a greater influence of allochthonous sources on the DOC pool. Moreover, the biodegradability of DOC was further determined by the total dissolved carbohydrates to DOC ratio (TCHO/DOC), specific UV absorbance (SUVA₂₅₄), and the concentrations of bioavailable DOC (BDOC). On average, 17% of the variation in DOC was attributable to the BDOC pool, and the BDOC concentration correlated positively with Chl a, cyanobacteria biomass, and total bacterial abundance, suggesting that cyanobacteria–derived DOC is biodegradable and is preferentially utilized by bacteria.     

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.     

因子分析法在水质参数反演中的应用

2008年11月、2009年4月,分别对太湖水体以及2009年6月对巢湖水体进行野外实验.对太湖水体遥感反射率进行因子分析,并利用遥感反射率的不同因子,对叶绿素和总悬浮物浓度进行反演,并对反演因子的普适性进行验证.利用第一因子反演太湖春季叶绿素浓度,平均相对误差为22.1%,均方根误差为3.48g/L,利用该方法反演巢湖、太湖秋季水体的叶绿素浓度没有取得较好的效果;利用第二因子反演太湖春季总悬浮物浓度,平均相对误差为13.9%,均方根误差为11.33mg/L,利用该因子反演巢湖、太湖秋季水体的总悬浮物浓度同样取得较好效果.结果表明:利用遥感反射率的第一因子对叶绿素浓度进行反演,该方法不具有普适性;利用遥感反射率的第二因子对总悬浮物浓度进行反演能取得较好的结果,此方法具有一定的普适性.     

太湖不同湖区风浪的季节变化特征

为明晰太湖风浪的空间分布及季节变化,在湖心区设立波浪观测站,利用其记录的波浪数据证明SWAN模型能够较好地模拟太湖风浪.基于所建模型,对2013年自然风场条件下太湖不同湖区风浪季节动态进行模拟分析,结果表明:受岸线、地形和岛屿等地理因素影响,大太湖的风浪总是最强,其有效波高均值为0.523 m;而东太湖风浪最小,有效波高均值为0.305 m.受盛行风场季节变化影响,太湖春、夏季有效波高均值明显大于秋、冬季.太湖波浪的能量主要来源于风场,其有效波高随风速增大而增大,两者呈极显著正相关.而风向则可以通过改变风区长度来影响风浪生消.在偏东风作用下,太湖湖西区的风浪大于东部湖区;而受盛行于冬季的偏北风影响,太湖南部水域风浪要大于北部.同时,太湖风浪的时空分布特征是造成太湖水质参数、沉积物和水生植物空间分布差异的重要原因之一.     

高矿化度沙漠湖泊水体的光学特性

沙漠湖泊水体和东部大型湖泊如太湖等存在较大差异.为深入研究沙漠湖泊水体的光学特性,利用腾格里沙漠月亮湖实测水面ASD高光谱数据和同步采集的水样,对水体矿化度与叶绿素a、DOC、悬浮物的含量进行相关性分析,比较沙漠湖泊水体和其它水体的黄色物质、浮游植物、非藻类悬浮物吸收特征光谱,探讨不同波段中水深和矿化度对水体反射率的影...     

结合Landsat ETM与实测光谱估测太湖叶绿素及悬浮物含量

实地测试太湖水体的反射光谱,实验室分析水样,运用相关分析法探求叶绿素、悬浮物的光谱特征波段,估测叶绿素和悬浮物含量;对比LandsatETM波段,运用不同的函数曲线对相应的波段组合进行回归拟合,建立相应的估测模型,选取精度最好的两个分别对太湖的叶绿素和悬浮物含量进行估测.结果表明:(1)对多光谱遥感而言,LandsatTM/ETM是定量获取叶绿素和悬浮物的较好的数据源,但不是最适合的数据源;(2)通过ETM3与叶绿素建立一定的函数关系来估测叶绿素含量具有较高的精度,其中利用算术组合ETM3/ETM1估测叶绿素的精度最高;(3)ETM4与悬浮物具有较高的相关度,其中利用算术组合ETM4/ETM1估测悬浮物含量的精度最高;(4)LandsatETM卫星影像中,不同尺寸的像元窗口影响水质参数的估测精度;对叶绿素估测而青,7×7或者5×5窗口比较适合,对悬浮物估测而言,一般不超过3×3.