论文总字数：10102字
摘 要
随着遥感技术的发展和遥感影像尺度的精细化，利用遥感技术进行叶绿素监测的研究越来越多，对叶绿素遥感监测的要求也从定性监测向更为精确的定量监测转变。本文综合环境一号小卫星的CCD影像数据和地面监测点的实测数据，对叶绿素a浓度和遥感影像各个波段数据进行了相关分析，在此基础上构建了反演模型。结果表明环境一号小卫星蓝光、绿光、红光波段、归一化植被指数以及红外和红光波段比值均和叶绿素a浓度显著相关，并构建了叶绿素a浓度反演模型。本文为洪泽湖叶绿素a浓度的监测研究提供了参考。关键词：洪泽湖，遥感，叶绿素a，监测，环境一号卫星
Abstract:With the development of remote sensing technology and fine scale of remote sensing images more and more studies of chlorophyll monitoring using remote sensing technology, remote sensing monitoring requirements of chlorophyll from qualitative to quantitative monitoring change monitoring is more accurate. The correalation between the HJ 1A/1B image data and the chlorophyll-a content of monitoring points on the ground was analyzed and built reversed model using the regression analysis method. The results showed that blue, green, red band, normalized difference vegetation index and the ratio of infrared and red bands of HJ-1 remote sensing images were significantly correlated with chlorophyll-a concentration and constructed inversion model. This result provide a reference for monitoring chlorophyll-a concentration of Hongze.
Keywords:Hongze Lake, Remote sensing, Chlorophyll-a, monitoring
目录
1 前言 4
2 数据处理 5
2.1 数据来源 5
2.2 数据处理 7
2.2.1 遥感影像预处理 8
2.2.2 叶绿素a 浓度反演模型构建 10
3 结果与分析 10
3.1 相关分析 10
3.2 回归分析 11
3.3 模型拟合 11
结 论 14
致 谢 16
1 前言
水是生命之源，是人类生存发展的必需品。水在人体各种生理活动中也担当着不可缺少的角色。由此可知，安全洁净的水对人类生命活动的重要性。在我国，水资源分布不均，东南多，西北少。再加我国改革开放以后，大力发展工业生产，农业农药应用，生活污水、污染水等因素导致我国水体污染情况十分严重，污水治理难度极大，人民生活供水的安全性问题显著。
在我国饮用水的主要来源是地表水，地表水的管理状况却不容乐观。在水域和径流监测上来讲，监测力度不足，水域分布不均且没有专业人士进行统一管理，主要河流和湖泊水库的监测数据较少，分布状况不合理。长久以来形成的“分割管理，各自为政”的不良习惯，主要是流域管理者只关注本区域利益，而忽视其他区域的利益，全流域全面管理的理念仍然未被接受。
综合来讲，我国现在的水质问题中，存在的主要原因即是对境内全流域段的监测体系不够完善，监测手段较少，国内缺少具备实时完整的系统化的分析检测设备。分析监测检测的手段方法不够灵活、设备分析不够便捷，应用普及程度不高等问题。因此，应逐渐加大对水质监测的布局，重视监测体系的建立对叶绿素安全屏障的重要性。
污染的加剧导致江河水富营养化越来越严重，大大加快了藻类繁殖，水域叶绿素浓度不断提高。由于各类藻类一般都含有叶绿素a，测定叶绿素a的浓度比统计测定各种藻类的数量比起来要更加地简便快捷，成为一个测定藻类数量的常用方法。监测叶绿素a对控制富营养化和藻类生物量，揭示富营养化的内在实质具有重要意义。
此外，叶绿素监测还可以为水域管理、湿地环境研究提供数据和资料，了解水体中污染物的分布状况，搜索污染物的来源、污染面积、污染途径和扩散规律，提前预测水体污染的变化趋势，用于判断污水对生态环境和人类生命健康造成的影响，评价环境保护措施的成果，提供代表叶绿素浓度状况的数据，用于水体环境质量的评价[1]。
现在国际上一般是通过建立光学测量值与地面监测的叶绿素参数之间的统计关系来计算叶绿素参数值。20世纪80年代初，Sahyendrananth等介绍了经验模型在叶绿素监测中的应用。国外许多学者利用了美国Landsat的MSS、TM数据以及法国的SPOT等数据监测叶绿素浓度，采用不同的方法提高叶绿素浓度的反演精度[2]。Carpenter等采用了MSS不同波段的灰度值、卫星的过境时间和当时的太阳高度角与湖泊叶绿素参数，构建了回归方程，成功的反演了叶绿素等浓度[3]。Verdin等[4]考虑了大气影像，通过大气校正把MSS数据的转换成水面反射率，分析不同波段的反射率与叶绿素浓度的相关性，结果表明MSS的第6波段反射率与叶绿素有着较高的相关性(R Square=0.74)。Ritchie把MSS数据灰度值分别转换成辐亮度值、遥感反射率值来估测美国密西西比地区月亮湖的悬浮物浓度，研究表明MSS3的反射率值与悬浮物浓度的相关关系最好，R2值达到了0.84[5]。Dekker采用TM数据分析了荷兰境内富营养化湖泊Loosdrecht的叶绿素状况，表明悬浮物浓度和叶绿素浓度都与TM2的相关性最好[6]。Baban分析了TM波段组合与叶绿素浓度之间的相关关系，分析表明TM3/TM1与叶绿素浓度的相关关系最好[7]。Tassan和王学军等通过对波段组合取对数或叶绿素参数取对数的方法，进一步提高了叶绿素参数与遥感数据之间的相关性[8,9]。Miroslaw、Darecki等利用海洋水色卫星监测了爱尔兰西部海岸和南波罗的海，建立了相应的回归方程，结果表明在同一地区不同时期的回归方程系数差别较大，即使在同一时间不同地点的回归方程也有着较大的差别，分时间分地点建立相应的回归方程明显的提高了叶绿素参数的反演精度。Lathrop等也利用不同的遥感数据，采用不同的波段比值，反演了叶绿素、悬浮物等叶绿素参数，取得了较好的效果。
环境卫星遥感监测叶绿素主要靠搭载的传感器，传感器上接受到总辐亮度中离水辐亮度可以用来监测叶绿素[10]。一般来说离水辐亮度主要受到水中叶绿素、悬浮物、黄色物质，即溶解性有色有机质等物质的影像。
洪泽湖，是中国第四大淡水湖，地理位置在北纬33º06′—33º40′，东经118º10′—118º52′之间，也是苏北平原地区面积最大的淡水湖，南水北调工程的东线工程枢纽。自古以来，多次受到东部海水的侵淹。在高海面期之后，该地区又不断受河流作用影响，而黄河泛滥夺淮入海，进一步推动了了洪泽湖在历史时期的成型。近代以来，由于人口的迅猛增长，工农业快速发展以及水利工程设施的修建等，是琥珀环境受人类活动影响越来越大，并产生了一系列的注入湖泊富营养化，湖泊污染及湖泊萎缩等生态环境问题[10]。
洪泽湖即是淮河中游的河道大型水库，也是其侵蚀基准面。受干流影响，水位及叶绿素的季节年际变化强烈。洪泽湖不仅汇合了上游地区污染，也成为下游地区和南水北调工程的污染之源。因此洪泽湖的叶绿素问题关系着沿河，沿湖乃至整个淮河流域的经济可持续发展[11]。
在借鉴了前人对叶绿素环境遥感研究的基础上，针对利用了叶绿素监测在对水质特征识别中的优势，通过ENVI等软件处理卫星遥感影像数据，分析叶绿素浓度的变化情况，建立了影响叶绿素的变量的数学模型。通过对洪泽湖叶绿素浓度监测和相关研究，能够及时对洪泽湖区域的水质状况进行监测和控制。在水污染治理、水体质量估测、湖泊环境保护等方面具有重要意义。
2 数据处理
2.1 数据来源
本文所用的遥感数据来源于中国环境与灾害监测卫星（HJ-1A/B）的遥感影像。该卫星星座是中国自主研发的专用于环境与灾害监测预报的卫星，其A、B星于2008年9月6日以一箭双星方式在太原卫星发射中心由长征二号丙火箭发射升空。HJ-1A/B卫星每两天可实现一次全球覆盖，它们的卫星影像包含蓝、绿、红、近红外4个波段，幅宽为711km，分辨率为30m，重访周期为2天。
图1 HJ-1-A、B卫星外观图
表1 HJ-1-A、B卫星轨道参数
平台 | 有效负荷 | 波段号 | 光谱范围 | 空间分辨率 |
HJ-1A | CCD相机 | 1 | 0.43-0.52 | 30 |
2 | 0.52-0.60 | 30 | ||
3 | 0.63-0.69 | 30 | ||
4 | 0.76-0.90 | 30 | ||
高光谱成像仪 | - | 0.45-0.95(110到128个谱段) | 100 | |
HJ-1B | CCD相机 | 1 | 0.43-0.52 | 30 |
2 | 0.52-0.60 | 30 | ||
3 | 0.63-0.69 | 30 | ||
4 | 0.76-0.90 | 30 | ||
红外多光谱相机 | 5 | 0.75-1.10 | 150(近红外) | |
6 | 1.55-1.75 | |||
7 | 3.50-3.90 | |||
8 | 10.5-12.5 | 300（10.5-12.5um） |
图2 叶绿素a地面监测点分布图
2013年1月-10月叶绿素a的地面监测数据来源于淮安市环保局。地面监测点分布如图2所示。
经前人研究得知，清澈水体的遥感数据模型可以通过其反射率近似的表示为：蓝光gt;绿光gt;红光gt;近红外gt;中红外。但是随着水体浑浊度的增加，水体的反射率会有所变化。如水体泥沙含量的增加会导致反射率的提高，并使光谱曲线的反射峰往长波方向移动。
2.2 数据处理
为了定量研究洪泽湖叶绿素的光谱遥感信号特征，必须先对卫星遥感影像进行的大气校正处理，才能获得地面反射率影像。然后通过遥感处理软件ENVI完成先管得数据处理，数据处理流程见图3。
图3 数据处理流程图
2.2.1 遥感影像预处理
1）定标
由于环境卫星在轨运行后，在太空中工作环境十分较恶劣，长期运行后传感器载荷的元器件工作状态有所变化，定标参数由遥感影像中的xml文件提供。
2）几何校正
由于获得的数据可能存在误差，所以要对环境数据进行几何校正，从而使其拥有精确的地理信息，本文中几何校正的基准影像为同期的landsat 8 遥感影像。
3）FLAASH 大气校正
为了消除大气对反射率的影响引起卫星数据的误差，需要使用FLAASH 进行大气校正。FLAASH 不从影像本身的多光谱信息来反演气溶胶特征，而是以输入的地面空气自动监测子站采集的能见度作为初始值，推演气溶胶信息。FLAASH大气校正需要环境卫星CCD 光谱响应函数，如图4所示。
图4 环境卫星CCD 的光谱响应函数曲线
4）星上数据提取
根据地面监测点的坐标信息，使用ENVI软件Region Of Interest工具提取经过定标、几何校正以及大气校正（FLAASH）处理的卫星影像数据，处理过程如下图5所示。
图5 大气校正处理
2.2.2 叶绿素a 浓度反演模型构建
使用SPSS软件分析遥感影像及其对应的地面叶绿素a监测数据的相关性，选择适合的影像波段数据，构建叶绿素a浓度与遥感影像数据的回归方程。
3 结果与分析
通过查阅相关文献和前人研究结果可以得知，水体中的叶绿素a浓度会影响到水的光谱响应[12]。本文中选取B1(Blue)， B2(Green)， B3(Red)，B4（NIR）以及前人研究中提及的B4/B3，NDVI等数据来分析其与叶绿素浓度之间是否存在相关性。
3.1 相关分析
相关分析是一种用来分析事物之间的密切程度的数量分析方法。运用SPSS处理软件对获得的水面调查点与遥感影像的对应值进行相关性分析，分析B1(Blue)， B2(Green)， B3(Red)，B4（NIR），B4/B3，NDVI与叶绿素浓度是否存在相关性。
从表2可以看出，B1(Blue)，B2(Green)，B3(Red)，B4/B3，NDVI皮尔逊相关系数分别为-0.432，-0.420，-0.330，0.327，0.341，即为相关系数，双侧检验的P值分别为0，0，0.002，0.003，0.002小于0.05，拒绝于叶绿素不相关的假设，因此可以得出结论：可以认为B1(Blue)，B2(Green)，B3(Red)，B4/B3，NDVI均与叶绿素浓度之间存在极大的相关性。
表2 相关分析结果
B1 (Blue) | B2 (Green) | B3 (Red) | B4 (NIR) | B4/B3 | NDVI | 叶绿素a | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
B1 (Blue) | Pearson Correlation | 1 | 0.932** | 0.823** | 0.476** | -0.430** | -0.443** | -0.423** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N | 82 | 82 | 82 | 82 | 82 | 82 | 82 | |
B2 (Green) | Pearson Correlation | 0.932** | 1 | 0.951** | 0.640** | -0.418** | -0.420** | -0.420** |
Sig. (2-tailed) | 0.000 | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | ||
N | 82 | 82 | 82 | 82 | 82 | 82 | 82 | |
B3 (Red) | Pearson Correlation | 0.823** | 0.951** | 1 | 0.713** | -0.408** | -0.406** | -0.330** |
Sig. (2-tailed) | .000 | .000 | .000 | .000 | .000 | 0.002 | ||
N | 82 | 82 | 82 | 82 | 82 | 82 | 82 | |
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