二龙湖富营养化状态高光谱遥感评价研究

宋炎炎，苏东辉，邵田田

(1.河南大学黄河文明传承与现代文明建设河南省协同创新中心, 河南 开封 475001；2.河南大学环境与规划学院, 河南 开封 475001)



二龙湖富营养化状态高光谱遥感评价研究

宋炎炎1,2，苏东辉1,2，邵田田1

(1.河南大学黄河文明传承与现代文明建设河南省协同创新中心, 河南 开封 475001；2.河南大学环境与规划学院, 河南 开封 475001)

通过对二龙湖水体高光谱反射率、归一化以及一阶微分反射率与叶绿素a(Chl-a)进行相关分析，确定与其相关性最好的波段，对Chl-a浓度进行反演。同时，波段比值法也用于反演Chl-a浓度。研究结果表明，单波段模型以及波段比值建立的模型精度均较高，而基于波段比值法的模型验证精度更高(R2=0.71)。基于高光谱反射率数据，选择敏感波段，对透明度(SDD)、总磷(TP)和总氮(TN)浓度进行反演，结果表明基于原始数据所建模型精度较为理想。结合综合营养状态指数法和营养状态分级指标，对二龙湖的富营养状态进行评价，结果显示，基于高光谱数据反演二龙湖富营养化程度的精度较高(r=0.88)，湖水呈现中营养化状态。

富营养化；水质评价；高光谱；综合营养状态指数；二龙湖

0 引言

湖泊富营养化是指氮、磷等营养盐类大量输入湖泊水体，为藻类和浮游生物等水生植物提供丰富的营养物质，使其过度繁殖，破坏水生环境的生态平衡，造成湖泊水体溶解氧量下降，湖泊水质恶化。由于湖泊水体严重的富营养化状态引发的水华现象，导致鱼类等大量水生生物死亡，影响湖泊周围的生活和工业用水，给人们生活带来不便。对湖泊水体的富营养化状态进行监测可以有效预防水华现象的发生。

为了准确评价湖泊的富营养状态，国内外学者提出了多个富营养化评定方法，并且在实际应用中取得较好的效果。Wezernak(1975)探究了将遥感技术引用内陆湖泊水质监测的可能性[1]；舒金华(1990)借鉴了国外的湖泊富营养程度评价方法，并提出了比较适合我国湖泊的评价方法[2]；王明翠(2002)等对目前的湖泊富营养化评价方法和分级标准进行了对比分析[3]。

相较于传统的卫星遥感技术，高光谱传感器具有纳米(nm)级的光谱分辨率，能够捕捉水体精细的光谱特征，取得高精度的水质参数反演效果。水质遥感监测是通过分析水体反射光谱和水质参数浓度之间的相关关系，构建水质参数反演模型，这是通过高光谱数据评价湖泊水体富营养化程度的理论基础。通过利用高光谱遥感数据估测水质参数浓度[4]，选择多个水质参数信息，利用综合营养状态指数法对湖泊水体富营养程度进行评价，已获得良好的效果[5-7]。但对于利用高光谱数据对各水质参数进行估算的方法还需要进一步探究与优化[8-10]。

本研究选取叶绿素(Chl-a)、透明度(SDD)、总磷(TP)、总氮(TN)4个水质参数与高光谱反射率构建定量反演模型，进而反演二龙湖富营养化状态。另外，本文基于营养状态指数模型及营养状态分级指标对二龙湖的富营养化程度进行评价，以期为今后高光谱遥感监测湖泊富营养化程度研究提供理论基础。

1 研究方法

1.1 研究区概况

二龙湖水库位于吉林省东南部丘陵区(E124°46′～E124°58′，N43°7′～N43°20′)，地处东辽河流域中上游，总库容17.62×108m3，控制流域面积3799 km2。二龙湖水库所在区域属于半湿润半干旱气候带，常年平均气温在5.8 ℃左右，年降水量400～721 mm。二龙湖水库具有防洪、灌溉、发电、旅游、水源地等多种功能，为库区约6700 hm2耕地提供灌溉，水库的水质状况直接关系到四平市及库区下游地区约10.3×106人口的饮用水安全，是该地区工农业生产和人民生活的重要水源地。

1.2 数据获取及预处理

2011年9月19日，在二龙湖水库选取20个采样点，并利用手持式GPS进行定位导向，同步测量水体透明度和光谱曲线，采集水样，在实验室分析其他水质参数。Chl-a、SDD、TN及TP浓度的测定分别采用四波段法、塞克盘(Secchi Disk)法、碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法以及钼酸铵分光光度法[11]。

本研究主要在Excel2010和Origin8.0软件平台下进行，随机选择14组数据构建模型，其余6组数据用于模型的验证。

2 结果与分析

2.1 水质参数高光谱定量模型

2.1.1 叶绿素a高光谱估测模型

为了排除光谱测量时测量角度变化和环境遮蔽等外界因素对数据结果的影响，本文对光谱反射率进行归一化处理[12]；为了能够准确地确定光谱曲线拐弯点以及相关性最大值点的波长位置，尽可能地消除部分噪声光谱对目标光谱的影响，对光谱反射率进行一阶微分处理[13]；在叶绿素的遥感研究中，经常选取叶绿素浓度与光谱响应间的特征波段，采用波段比值法可以部分地消除水表面光滑程度和微小波浪随时间和空间变化的干扰，并且在一定程度上减少其它污染物的影响[14]。因此，本文利用400～900 nm波段的光谱数据，基于原始反射率数据、归一化、一阶微分以及波段比值构建Chl-a浓度的高光谱估测模型。对原始光谱数据、归一化后的数据、一阶微分后的数据分别与Chl-a浓度进行相关性分析，结果如图1所示。

由图1可知，光谱反射率原始光谱、归一化和一阶微分后的结果与Chl-a相关性在部分波段的相关系数达到0.8以上。因此，可以采用单波段反射率估测模型对二龙湖水体Chl-a浓度进行反演。另外，可选取叶绿素在近红外反射率最大值和红外反射率极小值附近的两个波段反射率比值与Chl-a构建回归分析，定量反演其浓度[15]。通过对比分析，本文分别选择725 nm和678 nm反射率的比值、单波段归一化反射率的特征波段(758 nm)以及单波段一阶微分的特征波段(784 nm)与Chl-a构建回归方程，结果如表1所示。

由表1分析可知，基于归一化方法反演Chl-a浓度的效果最好(R2=0.78)，说明此波段附近的光谱反射受浮游植物浓度变化的影响较大。同时，基于波段比值(725 nm/678 nm)和一阶微分(784 nm)的方法所建模型精度稍低，决定系数分别为0.67和0.78。另外，三个模型均通过了相关性检验(p<0.01)。通过三个模型的对比可以发现，单波段归一化模型对于Chl-a的估测效果较好，可以利用此模型对Chl-a浓度进行估测。

本文选择剩余6组数据对估测模型的精度进行验证(表2)。基于波段比值法所建模型的验证精度最高(R2=0.71)，依次为一阶微分(R2=0.58)、归一化估算模型(R2=0.57)，进而表明运用单波段归一化模型估测二龙湖水体的Chl-a浓度，模型预测结果比较理想。

2.1.2 SDD、TP、TN的高光谱估测模型

湖泊水体富营养化是一个十分复杂的变化过程，Chl-a作为评价富营养化程度的主导评价因子，氮、磷等营养盐含量的变化也会影响到水体的富营养化程度。所以，国内外学者在研究湖泊富营养化评价方法以及富营养化程度分级标准的时候，将SDD、TP、TN等因子作为辅助参数进行综合评价，研究结果表明，使用多因子综合评价较仅将Chl-a作为单一因子的评价结果更接近湖泊的实际情况[2]。

对SDD、TP、TN与水体光谱反射率进行相关性分析[16](图2)可知，与SDD、TP、TN相关性较高的波段集中在550 nm波段附近和700 ～900 nm波段范围。选取与水质参数(SDD、TP、TN)相关性最高的原始光谱波段构建单波段模型，如表3。

表1 叶绿素a浓度估测模型方程

表2 叶绿素a浓度估测模型验证方程

通过对表3分析可知，单波段光谱反射率可以很好地估测各水质参数(SDD、TP、TN)浓度。估测模型确定系数最高的是SDD的估测模型，确定系数达到0.88，而TP和TN的估测模型的确定系数分别达到了0.68和0.86。

利用剩余6个样点的数据对模型进行验证(表4)。结果表明，基于光谱反射率的SDD、TP、TN的反演模型的效果比较理想。因此，可以使用光谱数据通过这三个模型来估测各水质参数的浓度。

表3 水质参数(SDD、TP、TN)与光谱反射率的拟合模型

表4 水质参数(SDD、TP、TN)与光谱反射率拟合模型与实测数据的验证

2.2 二龙湖水体富营养化状态评价

湖泊的富营养化评价，就是通过利用与湖泊营养状态有关的一系列指标级指标间的相关关系，对湖泊的营养状态做出准确的判断[3]。本文利用综合营养状态指数法对二龙湖水体的富营养化状态进行评价。综合营养状态指数的基本公式为：

(1)

(2)

选取Chl-a、TP、TN和SDD四个指标作为评价参数，计算公式分别为：

TLI(Chl-a)=10(2.5+1.086InChl-a)

(3)

TLI(TP)=10(9.436+1.624InTP)

(4)

TLI(TN)=10(5.453+1.694InTN)

(5)

TLI(SDD)=10(5.118-1.94InSDD)

(6)

湖泊的营养状态分级指标，采用0～100的一系列连续数字对湖泊的富营养状态进行分级(表5)。在同一营养状态下，指数值越高，其营养程度越重。

表5 湖泊富营养化状态分级标准

选择剩余样点的实测数据对估测结果进行验证(图4)。结果表明，通过高光谱估测模型获得的营养状态指数与实测数据计算所得结果相关系数达到0.88(p<0.01)。因此，利用高光谱模型定量反演水质参数对二龙湖的富营养化状态进行监测和评价，能够获得较为理想的评价结果。

3 结论

(1)通过对二龙湖水体反射光谱进行归一化、波段比值和一阶微分等处理，显著提高了Chl-a浓度定量反演精度。通过选择敏感波段，基于高光谱数据定量反演TP、TN和SDD的浓度，结果较为准确。因此，利用高光谱数据估测二龙湖水体的Chl-a、TP、TN和SDD效果较为理想。

(2)按照湖泊营养状态指数分级指标对二龙湖富营养化状态进行评价发现，二龙湖的综合营养状态指数为46，处于中度富营养状态。

(3)湖泊水体的富营养化状态是一个湖泊整体的综合性评价，而本文采样点的选取没有完全覆盖整个研究区域，所以本文获取的水质参数并不能完全代表整个湖泊的富营养化程度。因此，需要获取全范围的数据做进一步的研究。

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《环境科学导刊》编辑部

Evaluation of the Trophic State of Erlonghu Reservoir based on Hyperspectral Data

SONG Yan-yan1,2, SU Dong-hui1,2, SHAO Tian-tian1

(1.Collaborative Innovation Center on Yellow River Civilization of Henan Province, Henan University, Kaifeng Henan 475001 ,China)

Correlation analysis was conducted among original, normalized, first derivative of hyperspectral reflectance, and chlorophyll a concentration (Chl-a) in order to determine the most sensitive wavelength for estimation of Chl-a concentration. Band ratio was also adopted for the retrieval of Chl-a concentration. Models based on the four methods all exhibited well results. The verification model based on band ratio showed the highest accuracy with R2=0.71. Moreover, models were established to estimate transparency (SDD), total phosphorus (TP), and total nitrogen (TN) based on the original hyperspectral reflectance. The results showed that all the models obtained very high precision. Combination of comprehensive nutrition state index and evaluation index of water quality parameters was used to evaluate the eutrophication status of ErlonghuReservoir. The result showed that Erlonghu Reservoir was in medium nutrient level and measures were needed to prevent the water body from deterioration.

eutrophication; hyperspectral; comprehensive nutrition state index;Erlonghu Reservoir

2017-05-16

国家自然科学基金项目(41601377, 41601120)；教育部人文社会科学研究项目：15YJC790049。

宋炎炎(1993-)，女，汉族，河南焦作人，硕士研究生，研究方向为资源环境遥感。

邵田田。

X82

A

1673-9655(2017)05-0062-05