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关键词：
太湖,叶绿素a,反演,遥感反射率
发表时间：
2012-08-03 20:46:14
摘要: 基于2006-01- 07~ 2006- 01- 09 和2006- 07-29~ 2006- 08- 01 太湖地面实测高光谱数据以及同步水质参数数据, 对比分析了三波段模型、两波段模型、反射峰位置法、一阶微分法4 种方法用于估算太湖叶绿素a 浓度的精度, 并讨论其应用于遥感影像中估算叶绿素a 浓度的可行性. 2 次采样3 类水色参数总悬浮物、叶绿素a 浓度和有色可溶性有机物在440 nm 处吸收系数的变化范围分别为12124~ 285120 mg#L- 1、4183~ 155111 Lg#L- 1 和0127~ 2136 m- 1 . 前述4 种方法在反演太湖水体的叶绿素a 浓度时都取得较高的精度; 决定系数分别为: 01813、01 838、01872、01819, 均方根误差分别为: 13104、12112、131 41、12113 Lg#L- 1 ; 相对误差分别为: 3515%、341 9%、2416%、4118%. 反射峰位置法估算精度最高, 但应用到叶绿素a 浓度遥感影像估算比较困难.三波段模型和两波段模型的反演结果优于传统的一阶微分法, 且在卫星遥感反演中具有良好的应用前景. 根据模拟MERIS 数据, 分别得到最优三波段模型[ R- 1 ( 665) - R- 1 ( 709) ] @ R( 754) 和两波段模型R ( 709)PR ( 681) , 其决定系数、均方根误差、相对误差分别为01788、13187 Lg#L- 1 、3713%和01815、121 96 Lg#L- 1 、3418%, 反映了MERIS 数据能非常好地应用于太湖这类浑浊二类水体叶绿素a 浓度的精确估算.
叶绿素a 是浮游植物分布的指示剂, 是衡量水体初级生产力和富营养化的基本指标. 浑浊的内陆
二类水体光学特性复杂多变, 高浓度的非色素颗粒物和有色可溶性有机物( chromophoric dissolved
organic matter, CDOM) 的干扰使得叶绿素a 浓度的精确遥感估算成为一项具有挑战性的工作. 遥感技术在内陆水体中的应用远不如在地质、生态、海洋等领域成熟, 研究进展也比较缓慢. 而我国大多数湖泊尤其是长江中下游地区湖泊都属于典型的浑浊二类水体, 都面临着不同程度的湖泊富营养化, 迫切需要利用遥感技术进行大范围、周期性的湖泊水质和蓝藻水华的遥感动态监测, 发展适合浑浊二类水体叶绿素a 浓度的估算方法是进行内陆水体蓝藻水华和富营养化监测的重要一步.
目前已有众多国内外学者对叶绿素a 浓度的反演方法进行了研究, 建立了相应的估算模型. Han
等[ 1] 通过分析地面实测高光谱数据发现叶绿素a 浓度与R( 69017) 一阶微分的相关性要高于与反射率比值R ( 705)PR ( 670 ) . Hoogenboom 等[ 2] 通过对Ljsselneer 湖泊AVRIS 数据的敏感度分析, 得出叶绿素a 浓度估算的最佳波段组合为R ( 708)PR ( 676) .Frater[ 3] 对美国22 个内陆湖的光谱反射率与叶绿素a 和浑浊度的关系进行研究, 发现R ( 695) 一阶微分与叶绿素a 浓度的相关性最好. Gons 等[ 4~ 7] 引入776nm 处后向散射校正后利用R ( 704)PR ( 672) 发展了浑浊的海湾及内陆湖泊叶绿素浓度的反演算法, 并应用到MERIS 卫星影像数据. Chen 等[ 8] 建立了一种基于SeaWiFS 的反演珠江口叶绿素a 浓度的波段比值算法. 李素菊等[ 9] 通过对巢湖的光谱测量和分析得出: 反射率比值R ( 705)PR ( 680) 和R ( 690) 的一阶微分与叶绿素a 浓度有较好的相关性. 疏小舟等[10]通过对太湖反射光谱特性和藻类叶绿素浓度之间关系的研究, 发现光谱反射比R ( 705)PR ( 675) 和700
nm 附近反射峰的位置与叶绿素浓度相关性较好. 马荣华等[11] 和张运林等[ 12] 利用太湖实测光谱和水体固有光学特性计算的辐照度比均揭示了682 nm 和706 nm 附近是叶绿素a 浓度估算最重要2 个光谱波段. 2003 年, Gitelson 等[ 13] 首先提出用于估算陆地植被色素含量的三波段遥感反射率模型, Dall. Olmo等[ 14, 15] 通过实验和模型的方法进行验证, 之后被许多学者证明该模型可用于评估混浊高产水域的叶绿素a 浓度[ 16~ 18] .
二类水体光学特性复杂多变, 高浓度的非色素颗粒物和有色可溶性有机物( chromophoric dissolved
organic matter, CDOM) 的干扰使得叶绿素a 浓度的精确遥感估算成为一项具有挑战性的工作. 遥感技术在内陆水体中的应用远不如在地质、生态、海洋等领域成熟, 研究进展也比较缓慢. 而我国大多数湖泊尤其是长江中下游地区湖泊都属于典型的浑浊二类水体, 都面临着不同程度的湖泊富营养化, 迫切需要利用遥感技术进行大范围、周期性的湖泊水质和蓝藻水华的遥感动态监测, 发展适合浑浊二类水体叶绿素a 浓度的估算方法是进行内陆水体蓝藻水华和富营养化监测的重要一步.
目前已有众多国内外学者对叶绿素a 浓度的反演方法进行了研究, 建立了相应的估算模型. Han
等[ 1] 通过分析地面实测高光谱数据发现叶绿素a 浓度与R( 69017) 一阶微分的相关性要高于与反射率比值R ( 705)PR ( 670 ) . Hoogenboom 等[ 2] 通过对Ljsselneer 湖泊AVRIS 数据的敏感度分析, 得出叶绿素a 浓度估算的最佳波段组合为R ( 708)PR ( 676) .Frater[ 3] 对美国22 个内陆湖的光谱反射率与叶绿素a 和浑浊度的关系进行研究, 发现R ( 695) 一阶微分与叶绿素a 浓度的相关性最好. Gons 等[ 4~ 7] 引入776nm 处后向散射校正后利用R ( 704)PR ( 672) 发展了浑浊的海湾及内陆湖泊叶绿素浓度的反演算法, 并应用到MERIS 卫星影像数据. Chen 等[ 8] 建立了一种基于SeaWiFS 的反演珠江口叶绿素a 浓度的波段比值算法. 李素菊等[ 9] 通过对巢湖的光谱测量和分析得出: 反射率比值R ( 705)PR ( 680) 和R ( 690) 的一阶微分与叶绿素a 浓度有较好的相关性. 疏小舟等[10]通过对太湖反射光谱特性和藻类叶绿素浓度之间关系的研究, 发现光谱反射比R ( 705)PR ( 675) 和700
nm 附近反射峰的位置与叶绿素浓度相关性较好. 马荣华等[11] 和张运林等[ 12] 利用太湖实测光谱和水体固有光学特性计算的辐照度比均揭示了682 nm 和706 nm 附近是叶绿素a 浓度估算最重要2 个光谱波段. 2003 年, Gitelson 等[ 13] 首先提出用于估算陆地植被色素含量的三波段遥感反射率模型, Dall. Olmo等[ 14, 15] 通过实验和模型的方法进行验证, 之后被许多学者证明该模型可用于评估混浊高产水域的叶绿素a 浓度[ 16~ 18] .
本研究以2006 冬夏两季太湖地区地面实测高光谱数据和同步水质化学分析数据为基础, 探讨叶绿素a 定量遥感反演的机制和模型, 明确内陆水体的光谱测量方法以及叶绿素a 定量遥感反演的最佳波段和模型, 不仅对推进内陆水体地面光谱测量和叶绿素a 定量遥感反演具有重要的科学和现实意义, 而且对传感器的波段设置也有一定的借鉴和指导意义.
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