基于HJ-1A/B CCD数据的东湖叶绿素a浓度反演可行性研究

周 正，何 连，刘良明

(1.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079;2.北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京100871)

基于HJ-1A/B CCD数据的东湖叶绿素a浓度反演可行性研究

周 正1，何 连2，刘良明1

(1.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉430079;2.北京大学遥感与地理信息系统研究所，北京100871)

以武汉东湖为研究区域，利用HJ-1A/B CCD数据和地面准同步叶绿素a浓度实测数据，建立适合东湖水体的叶绿素a浓度遥感定量估算模型，从而分析HJ-1A/B CCD数据应用于内陆湖泊水体叶绿素a浓度反演的可行性。

叶绿素a;环境一号卫星;遥感;反演

一、引 言

东湖是我国最大的城中湖，位于湖北省武汉市内，位置位于东经 114°23'、北纬 30°33'。近年来，随着城市经济的快速发展，东湖水环境承受的压力也与日俱增，不仅破坏了湖泊生态环境，而且影响到了周边的人居环境，造成了不小的经济与生态损失。

湖泊水质恶化的直接表现是藻类物质大量繁殖，而叶绿素a是浮游植物生物体的重要组成成分之一，叶绿素a含量的高低与该水体中藻类的种类、数量等密切相关，是浮游植物现存量的重要指标，是反映内陆湖泊水质状况的一个重要参数［1］。

环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A/B)星座是我国首个以灾害和环境监测为主要用途的卫星监测体系，建立基于国产环境卫星数据的水体叶绿素a遥感反演模型对于水质监测具有重要的现实意义。

二、数据获取与处理

1.数据获取

环境一号小卫星数据从民政部减灾委获取，多光谱数据参数如表1所示［2］。

表1 HJ-1A/1B卫星CCD主要载荷参数

地面实测数据从湖北省环境监测总站获取，东湖共有5个点位数据，每月监测一次，其点位分布图如图1所示。

图1 东湖地面实测数据点位分布图

2.数据预处理

遥感数据预处理包括辐射定标、几何校正、大气校正、水体提取。辐射定标采用环境一号小卫星定标参数与定标公式进行定标;采用一幅经过几何精校正的湖北省TM影像为参考底图进行几何校正;由于本文试验样区缺少同步的大气资料，采用暗目标法对影像进行大气校正;水体范围提取采用归一化差异水体指数NDWI进行。

三、反演模型

1.粗差点剔除

监测点的叶绿素a浓度数据可能存在一些异常点，比如被云遮住的点和叶绿素a浓度异常变化点。剔除叶绿素a浓度值异常高的点(叶绿素a浓度为285 mg/m3)。

2.相关性分析

本文采用11幅遥感影像，每幅影像5个监测点，共有55个监测点，其中庙湖共有11个监测点。考虑到庙湖的水质与其他子湖的差异较大，因此对庙湖单独建模。庙湖共有11个监测点，剔除叶绿素a浓度值异常高的点(叶绿素a浓度为285 mg/m3)之后，剩下10个点。其他子湖共有44个点，剔除3个被云遮住的点，剩下41个可用的监测点，任意选取29个水质监测点，找出对应位置的水体反射率值，分析各个波段表观反射率及其波段组合与叶绿素a浓度的相关性，从而进行叶绿素a浓度的遥感定量建模，其余12个点用于检验模型的精度。

设定F检验的显著性概率p≤0.05，选用了近60个波段及波段组合进行相关性分析。表2～表3列出了常用波段及波段组合与满足显著性水平的叶绿素a浓度和叶绿素a浓度自然对数之间的相关性。

表2 叶绿素a浓度与波段组合的相关性

由表2可知，各个波段及波段组合与叶绿素a浓度的相关性普遍较低，只有(B2－B4)/(B2/B4)、B2/(B1+B4)、B2/(B1+B3+B4)和B4/(B1×B2)相对高一些。

表3 叶绿素a浓度对数值与波段组合的相关性

由表3可知，各个波段及波段组合与叶绿素a浓度的对数值相关性也较低，只有(B2－B4)/(B2/B4)、(B1 －B2)/(B1/B2)、B2 －B4、B4/(B1 ×B2)、B2、B2/(B1+B4)相对高一些。

3.模型构建

根据以上对比分析，相关性最大的为(B2－B4)/(B2/B4)，达到了 －0.6845，但是考虑到比值法在一定程度上可以减轻大气影响，最终选用相关性较高的波段组合B2/(B1+B4)为变量进行定量遥感反演。对水体光谱辐射亮度的不同波段作比值处理，可以部分消除大气影响，也可以消除在空间上和时间上水面粗糙度变化的干扰。本文采用B2/(B1+B4)作为独立变量构建模型。表4列出了几种模型，考虑到模型的稳定性等，本文最终采用一元二次模型构建反演模型。

表4 叶绿素模型

四、结果与分析

笔者利用构建的模型对2009年8月19日的遥感影像反演了东湖水体的叶绿素a浓度分布状态，如图2所示。并用此月份的地面监测叶绿素a浓度值进行了验证。

图2 叶绿素a浓度分布图

从结果中看出，反演的均方根误差为±38.55 mg/m3，样本检验结果如图3所示。

图3 预测值与实测值对比图

从图3可以看出，反演的值比实际的值要低，这可能是影像与实测数据不同步，影像要滞后实测值13 d，在8月份，浮游植物开始死亡，导致叶绿素a浓度开始下降。在叶绿素 a浓度较小时(小于60 mg/m3)，反演出来的结果比较准确，误差较小;当叶绿素a浓度值较大时(大于100 mg/m3)，反演的结果误差比较大，这可能是因为水体中的叶绿素a浓度很高的时候(相应的是浮游藻类含量很高)，浮游藻类之间会产生“集聚”现象，尤其是对于发生水华的水体，大量的藻类密布在水体的表面，使水体表现出类似陆地植被的反射光谱特征。从图中可以看出模型基本上能反映叶绿素a浓度的变化。

五、结束语

本文利用环境一号小卫星CCD数据对东湖叶绿素a浓度进行了遥感反演的可行性试验，结果表明此卫星数据具备反演叶绿素a浓度的能力，结果较为真实可信，但由于地面实测数据点位的不足与遥感影像间的不同步造成了模型精度下降，相信随着今后地面采样点的加密以及卫星数据质量的改善，可以对湖泊进行分区反演，从而提高叶绿素a浓度反演的精度，使得环境一号小卫星数据在内陆湖泊水质监测中发挥更为重要的作用。

致谢:本文的工作得到了湖北省环境监测中心站和民政部减灾委的数据支持，在此表示感谢!

［1］吕恒，江南，李新国.内陆湖泊的水质遥感监测研究［J］.地球科学进展，2005，20(2):185-192.

［2］China Centre for Resources Satellite Data and Application.Technical specification of payloads of HJ-1A/1B/1C［EB/OL］.［2010-10-01］.http:∥www.cresda.com/n16/n92006/n92066/n98627.

［3］杨莹，阮仁宗.基于TM影像的平原湖泊水体信息提取的研究［J］.遥感信息，2010(3):60-64.

［4］程伟，王黎明，田庆久.一种基于阴影像元的光学遥感大气校正方法［J］.测绘学报，2008，37(4):469-475.

［5］杨煜，李云梅，王桥，等.基于环境一号卫星高光谱遥感数据的巢湖水体叶绿素a浓度反演［J］.湖泊科学，2010，22(4):495-503.

［6］黄妙芬，牛生丽，孙中平，等.环境一号卫星CCD相机水体信息采集特性分析［J］.遥感信息，2010(4):68-75.

Feasibility Study for Retrieval of Chlorophyll-a Concentration in Donghu Lake Using HJ-1 A/B CCD Data

ZHOU Zheng，HE Lian，LIU Liangming

0494-0911(2011)03-0011-04

P237.9

B

2010-12-31

武汉大学博士自主科研项目(20102130101000131)

周 正(1984—)，男，湖北武汉人，博士生，研究方向为环境与灾害遥感监测评价。