李奕(佳木斯市環(huán)境保護(hù)監(jiān)測(cè)站,黑龍江佳木斯 154003)

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探討遙感反演模型技術(shù)在水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測(cè)中的具體應(yīng)用

李奕
(佳木斯市環(huán)境保護(hù)監(jiān)測(cè)站,黑龍江佳木斯 154003)

【摘 要】葉綠素a(Chl-a)是江河湖泊水體水質(zhì)狀況評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)之一。本文以媯水河為研究區(qū),利用實(shí)Chl-a濃度數(shù)據(jù)和同步的環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星(HJ-1A)多光譜數(shù)據(jù)對(duì)渾河水體Chl-a濃度的遙感反演模型進(jìn)行研究,結(jié)論對(duì)于提高遙感反演的精度,并為渾河的水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)提供技術(shù)和方法參考。

【關(guān)鍵詞】渾河沈陽(yáng)河段 內(nèi)陸水體 葉綠素a (Chl-a) 遙感反演模型

1 數(shù)據(jù)源采集與數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 野外數(shù)據(jù)采集

研究區(qū)為渾河中游河段，根據(jù)該河流水面狀況、水質(zhì)分布以及水面形狀等特征，采樣路線設(shè)計(jì)為自南向北，在重點(diǎn)部位均設(shè)置采樣點(diǎn)，覆蓋整個(gè)研究區(qū)域，力求采集的數(shù)據(jù)能準(zhǔn)確反映整體水質(zhì)狀況。數(shù)據(jù)采集分六個(gè)時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行，共獲得96份水體高光譜數(shù)據(jù)。測(cè)量光譜選擇氣象條件較好的10：00-14：00時(shí)段。利用野外水質(zhì)儀同步采集ChI-a濃度，并同時(shí)獲取水體溫度以及PH值等水體環(huán)境數(shù)據(jù)。

1.2 HJ-1A數(shù)據(jù)預(yù)處理

從中國(guó)衛(wèi)星資源中心獲取對(duì)應(yīng)的六景多光譜數(shù)據(jù)。并對(duì)其中影像質(zhì)量符合要求的兩景圖像進(jìn)行預(yù)處理，其主要步驟包括：

(1)輻射定標(biāo)。定標(biāo)公式如：L=DN×α+L0其中L-輻亮度；α-絕度輻射定標(biāo)系數(shù)增益；L0-偏移量。(2)影像裁剪。利用遙感數(shù)字影像處理軟件(ENVI)，在保留研究中心區(qū)的前提下，對(duì)初始遙感圖像進(jìn)行裁剪。(3)幾何糾正。利用ENVI軟件對(duì)獲取的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行幾何糾正，誤差精度控制在0.3個(gè)像元以內(nèi)。(4)大氣糾正。本研究利用ENVI軟件完成2景多光譜遙感數(shù)據(jù)的大氣校正。

2 基于HJ-1A衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)的Chl-a反演

2.1 葉綠素a反演模型的構(gòu)建

HJ-1A多光譜包括藍(lán)、綠、紅、近紅四個(gè)波段，由于水色信息分布于這四個(gè)波段，并存在一定的重疊。在上節(jié)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上對(duì)HJ-1A各波段之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，并得到如表1所示的結(jié)果。

表1 HJ-1A各波段間的相關(guān)性

表2 HJ-1A波段及波段組合與Chl-a濃度的相關(guān)系數(shù)

由上述結(jié)果可以看出，前三個(gè)波段之間的相關(guān)性較強(qiáng)，也就是說(shuō)這三個(gè)波段之間信息重疊較多，而與波段4之間的重疊信息較少。利用HJ-1A和TM多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行Chl-a濃度反演建模的波段選擇方式的研究結(jié)論，對(duì)HJ-1A數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步篩選，并以此為基礎(chǔ)對(duì)葉綠素a濃度相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，分析結(jié)果如表2所示。

結(jié)果顯示數(shù)組合波段相比單波段的相關(guān)系數(shù)要高，最大絕對(duì)值為0.77，顯示組合波段對(duì)噪音影響的降低具有一定的效果。葉綠素a的反射峰和吸收谷沒(méi)有包含在四個(gè)波段中，因此在作與Chl-a的一元回歸分析時(shí)應(yīng)該選擇相關(guān)系數(shù)最大的波段。為了綜合考慮各個(gè)波段提供的光學(xué)信息特征，可以使用波段變化形式與Chl-a濃度作多元回歸。本研究采用分期建模方式，建立一元線性回歸模型和SVM模型。

2.2 模型的應(yīng)用

利用SVM模型反演結(jié)果的三個(gè)指標(biāo)依次為：35.33ug/L，18.26ug/L，21.30ug/L。數(shù)值顯示渾河處于IV類(lèi)水質(zhì)，結(jié)論與沈陽(yáng)市水務(wù)局監(jiān)測(cè)結(jié)論一致。同時(shí)，反演結(jié)果顯示研究區(qū)Chl-a濃度均值分別上升了：3.61ug/L和6.71 ug/L，說(shuō)明渾河水質(zhì)在不斷惡化。此外，渾河河Chl-a濃度在空間分布上的差異性比較明顯：Chla濃度深水區(qū)較低，高濃度值區(qū)域浮游藻類(lèi)分布較明顯。

3 結(jié)語(yǔ)

(1)SVM模型的反演比一元線性模型精度要高，將HJ-1A多光譜數(shù)據(jù)與波段組合數(shù)據(jù)結(jié)合作為SVM模型的輸入變量對(duì)提高模型精度有利。(2)模型的計(jì)算結(jié)果顯示渾河水體處于富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)，監(jiān)測(cè)結(jié)果與沈陽(yáng)水務(wù)局公布的結(jié)果一致。(3)SVM模型具有很好的非線性擬合能力，能夠提高水質(zhì)參數(shù)反演的精度。

參考文獻(xiàn):

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