基于HICO模拟数据的杭州湾水体悬浮物浓度遥感反演

禹定峰， 周燕， 马万栋， 盖志刚， 刘恩晓

(1.齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省科学院海洋仪器仪表研究所，青岛 266001；2.国家海洋监测设备工程技术研究中心，青岛 266001；3.山东省科学院海洋光学重点实验室，青岛 266001；4.生态环境部卫星环境应用中心，北京 100094)

0 引言

悬浮物(total suspended matter，TSM)浓度是水质遥感的重要参数之一，其直接影响光在水中的分布及初级生产力，在水质评价中起着非常重要的作用[1]。悬浮物的时空分布状况和运动规律研究直接关系到航道港口的冲淤变化、近岸水产养殖开发以及港口选址等重要问题[2-3]。因此，监测水体中悬浮物浓度尤其重要。尽管传统测量方法比较精确，但是费时费力。此外，对人、船难以到达的区域，传统测量方法显然无能为力，而且该方法也无法满足对水体快速地周期性监测需求。而遥感技术具有快速、同步、大面积、价格相对低廉的特点，可以很好地弥补传统测量方法的缺陷，因而逐渐成为了水质监测的有效手段。

悬浮物浓度遥感反演算法主要分为经验算法和半分析算法2类。经验算法利用遥感数据与实时或准实时的地面观测悬浮物浓度数据，建立其间的统计回归模型[4]。该算法具有简单易用，估算精度较高的优点，但2类水体的光学特性复杂多变，具有很强的季节性和区域性特点。半分析算法基于光在水下的辐射传输理论，通过光谱反射率推算水体组分的吸收系数和散射系数，构建悬浮物含量和水体固有光学参数的关系，以估算水体悬浮物浓度，该算法具有较好的物理解释和适用性。但是，受到各种观测仪器的限制，该算法中很多参数以现有的设备无法获取，因此很难广泛应用[5]。此外，模型中某些参数常通过经验或半经验的方法计算，从而影响模型的精度[6]。由于近岸水体光学性质复杂及悬浮物组分多变，应用半分析算法反演水体悬浮物浓度仍然存在难度，目前仍以经验算法为主[7]，常用算法有单波段算法、波段比值算法、多波段算法与光谱微分法。Ahn等[8]利用625 nm波段成功地估算了我国黄海外海的悬浮物浓度；宋庆君等[9]对比研究了悬浮物浓度与实测遥感反射波谱数据之间的相关性大小，发现750 nm处的反射率值与其相关性最高，据此构建了适用于秋季太湖的单波段反演算法，取得了较好的效果；Ma等[10]通过对珠江口水体悬浮物浓度与实测高光谱反射率的关系研究发现，利用810 nm波段处的反射峰及其邻近的吸收谷所围成的面积反演水体悬浮物浓度具有较高的反演精度。

近海高光谱成像仪(hyperspectral imager for the coastal ocean，HICO)是第一台针对近岸水体遥感的星载高光谱成像仪，于2009年9月10日发射升空，搭载在国际空间站上。目前，国外学者研究表明，HICO数据在叶绿素浓度反演[11-13]、水质评估[14-15]和浅海水深研究[16]等领域应用广泛，但国内尚未有HICO数据的应用报道。本文以杭州湾及其邻近海域为研究区，利用实测的高光谱数据模拟HICO波段，建立模拟HICO数据与悬浮物的遥感定量反演模型，为以后HICO的开发利用提供参考。

1 数据与方法

1.1 数据获取

杭州湾及其邻近海域是我国典型的近岸海域，受人类活动影响较大且与人类关系密切，赤潮灾害频发。陆源污染、围填海工程和旅游观光等不仅给该海域的生态环境带来了较大的压力，而且给当地渔业养殖带来了很大危害。现场数据采集时间分别为2010年7月20日、22—24日，天空晴朗无云，海面较为平静。光谱数据采用二类水体水面以上测量法，所用光谱仪为美国SVC公司生产的GER1500野外便携式地物光谱仪。现场采集的水样带回实验室分析测定，悬浮物浓度按照《海洋监测规范》(GB17378.4—2007)规定的重量法进行测量。光谱测量与悬浮物采样同步进行。采样站点位置及其实测悬浮物浓度如图1和图2所示。

图1 杭州湾采样站点位置

图2 19个站点的实测悬浮物浓度

1.2 数据处理

由于350～1 000 nm以外的波段易受仪器本身的影响，可能含有噪声，故选用400～900 nm波段光谱进行研究。采用累加平均方法将仪器所测的原始光谱模拟计算出HICO数据的光谱，计算公式为

(1)

式中：Rrs为光谱反射率；λ1和λ2分别为每个波段的起始和终止波长。HICO主要参数如表1所示。

表1 HICO主要参数

1.3 精度评价

采用统计方法作为检验反演值和实测值是否一致的标准。统计标准分别采用均方根误差(root-mean-square error，RMSE)和相对误差(relative error，RE)2种，表达式分别为

(2)

(3)

式中：TSMest为悬浮物浓度的反演值；TSMmea为悬浮物浓度的实测值；n为样本数。

2 结果与分析

2.1 光谱特征分析

由实测光谱模拟得到的HICO光谱曲线如图3所示。

图3 19个站点的模拟HICO光谱反射率曲线

从图3可以看出，大部分站点的光谱曲线是相似的，光谱反射率最大值低于0.13 sr-1，具有明显的二类水体特征[17]。在小于500 nm的短波波段，由于叶绿素和有色可溶性有机物的强吸收，反射率较小；随着波长的增加，光谱反射率迅速增大；光谱反射峰较窄，最大反射率位于590 nm附近；在达到峰值之后，反射率随着波长增加逐渐变小，尤其是在近红外波段，反射率更小。这是因为随着波长增加，纯水的后向散射系数逐渐减小，对于大于700 nm的波段，其值小于0.000 7 m-1 [18]；另外一个原因是纯水吸收的主要波段是紫外和近红外波段[19]。

2.2 单波段算法

单波段算法适用于光谱反射率与悬浮物浓度密切相关的情况，实测悬浮物浓度与模拟HICO光谱反射率的相关系数如图4所示。

图4 模拟HICO光谱反射率与悬浮物浓度之间的相关系数

由图4可以看出，悬浮物浓度与HICO光谱反射率呈明显的正相关，这是因为当水体中的悬浮物浓度较高时，水体的后向散射较大，从而离水辐射也增加，光谱反射率也会相应增加。随着波长的增加，光谱反射率与悬浮物浓度的相关性也在逐渐增大，这是因为随着波长的增加，水体中悬浮颗粒物和有色可溶性有机物的吸收系数占总吸收系数的比例在逐渐减小。

根据杭州湾海域现场测量得到的水体光谱数据和同步实测的悬浮物浓度，通过分析模拟HICO光谱所有波段与悬浮物浓度之间的相关性。结果表明，HICO第72波段即810.76 nm处的相关系数最大，据此建立了悬浮物浓度的反演模型，该模型的决定系数R2为0.356 9，反演得到的悬浮物浓度与实测悬浮物浓度之间的RMSE为36.09 mg/L，平均RE为37.5%(图5)。

图5 不同光谱反射率与悬浮物浓度之间的关系

2.3 波段比值算法

波段比值算法是利用2个波段反射率的比值反演水质参数，有利于校正大气和光照等环境背景对测量结果的影响[20]。本文为寻找模拟HICO反演悬浮物浓度的最佳波段比值，在Matlab软件的支持下，分析了所有波段比值与悬浮物浓度的相关性。结果表明，相关系数较高的区域基本集中在蓝绿光波段，其中第57波段(724.84 nm)与第12波段(461.36 nm)光谱反射率的比值与悬浮物浓度相关性最高。故基于这2个波段建立了反演该海域悬浮物浓度的比值模型，模型的决定系数为0.925 2，反演得到的悬浮物浓度与实测悬浮物浓度之间的RMSE为14.09 mg/L，平均RE为5.2%(图6)。实测悬浮物浓度与反演值对比如图7所示。

图6 波段比值与悬浮物浓度之间的关系

图7 实测悬浮物浓度与反演值对比

由图7可以看出，反演得到的悬浮物浓度与实测悬浮物浓度基本均匀地分布在1∶1线附近，表明该模型可有效反演该海域该时间段的悬浮物浓度。

2.4 近红外波段反射峰面积反演算法

根据图2，在近红外波段的810.76 nm处存在一个反射峰及其相邻的770.67 nm和839.41 nm存在2个吸收谷。根据水体悬浮物近红外区域的反射光谱特性，采用积分的方法计算悬浮物在该光谱区域的反射峰面积(图8)。

图8 水体悬浮物在近红外波段的反射峰面积示意图

通过研究水体悬浮物在近红外波段反射峰的面积与悬浮物浓度之间的关系表明，反射峰面积与水体悬浮物浓度之间的决定系数为0.719 3，利用反射峰面积算法反演得到的悬浮物浓度与实测悬浮物浓度之间的RMSE为21.63 mg/L，平均RE为23.6%(图9)。

图9 反射峰面积与悬浮物浓度的相关关系

3 结论

2010年7月下旬，本研究在杭州湾及其邻近海域进行野外光谱与同步悬浮物采样，采用累加平均的方法将实测原始光谱模拟成HICO光谱，对模拟光谱与悬浮物浓度之间的相关性进行了分析并构建模型。

1)利用724.84 nm与461.36 nm波段光谱反射率的比值建立的悬浮物浓度反演模型可获得较高的精度。

2)二类水体的组分是比较复杂的，不同区域水体，其光学特性各不相同，对于同一海域，季节不同，水体光学性质往往也是不同的。因此，利用光谱模型精确反演近海岸水体悬浮物浓度面临着巨大挑战。HICO作为全球第一颗针对近海岸遥感而设计的星载高光谱传感器，在水体悬浮物遥感方面具有极大的应用潜力。本研究成果对利用HICO模拟数据反演近海岸水体悬浮物具有一定的参考意义和应用价值。