徐慧宇，柳佳，李龍坤

（山東科技大學(xué)）

1 引言

水資源關(guān)系到城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展及城市擴(kuò)張趨勢(shì)，是城市生態(tài)的重要調(diào)控者，水質(zhì)也與人們的生活水平有著直接聯(lián)系。微山湖位于濟(jì)寧市微山縣境內(nèi)，面積達(dá)1266km2，是我國(guó)北方最大的淡水湖[1]。水體富營(yíng)養(yǎng)化是最容易發(fā)生的水污染現(xiàn)象，治理起來也比較困難，所以對(duì)水體進(jìn)行富營(yíng)養(yǎng)化的監(jiān)測(cè)是非常有必要的。傳統(tǒng)方法的監(jiān)測(cè)和分析過程復(fù)雜、耗時(shí)長(zhǎng)，需要大量的人力物力，還會(huì)受到氣候、地理位置等自然條件的限制。遙感技術(shù)具有探測(cè)范圍廣、速度快、數(shù)據(jù)信息量大、不受地面情況的影響等特點(diǎn)，較傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法具有很大的優(yōu)勢(shì)。本次研究是基于Landsat 數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的某種相關(guān)關(guān)系建立葉綠素a 濃度反演模型，對(duì)整個(gè)微山湖水域進(jìn)行葉綠素a 濃度的反演。然后對(duì)不同年份反演出的葉綠素a 濃度進(jìn)行對(duì)比分析。

2 研究方法

首先對(duì)獲取的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、裁剪等預(yù)處理，然后使用歸一化水體指數(shù)提取微山湖的水體信息。確定實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的精確位置并采集與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的影像反射率，通過回歸分析找到采樣點(diǎn)波普反射率與葉綠素含量的線性關(guān)系，依據(jù)這種關(guān)系建立微山湖水域葉綠素a濃度的反演模型。

2.1 試驗(yàn)原理

水體的光譜曲線是由水體中的各種物質(zhì)及其含量決定的，純凈水體與受污染的水體含有的藻類、微生物、懸浮物等含量不同，因此水體的光譜曲線也有很大差異。當(dāng)水體中葉綠素a 含量超過10μg/l時(shí)，則認(rèn)為水體處于富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)。葉綠素a 在不同波段范圍有不同的反射特性，當(dāng)水體中葉綠素a 含量增加時(shí)，水體的反射光譜也會(huì)隨之發(fā)生變化。因此，根據(jù)水體的光譜反射曲線吸收峰值所在的波段的變化可判定藻類葉綠素a 含量的變化，且峰值出現(xiàn)的波段位置和峰值的大小是反映葉綠素濃度的重要指示。

輻射定標(biāo)是將傳感器記錄的原始DN值轉(zhuǎn)換為大氣外層表面反射率的過程。輻射定標(biāo)是為了盡可能消除傳感器自身?xiàng)l件、大氣條件、太陽高度角以及噪聲影響引起的傳感器測(cè)量值與目標(biāo)的光譜反射率或光譜輻射亮度之間的差異。

傳感器接收到的地面輻射信號(hào)實(shí)際上受到了大氣的吸收和散射作用，不是地表真實(shí)反射率的反映。大氣校正就是消除大氣影響所造成的輻射誤差，得到地物真實(shí)的地表反射率的過程。本次試驗(yàn)采用 的 是FLASSH（Fast line‐of‐sight atmo‐spheric analysis of spectral hypercubes）大氣校正，是美國(guó)的波譜科學(xué)研究所開發(fā)的大氣校正模塊，它具有算法精度高，基于像素級(jí)的校正，可以有效去除水蒸氣、氣溶膠散射與鄰近效應(yīng)的影響等優(yōu)點(diǎn)。

2.2 水體信息提取

Mcfeeters 在1996 年提出了歸一化差分水體指數(shù)（NDWI）[2]，NDWI 是基于綠波段與近紅外波段的歸一化比值指數(shù)，對(duì)于大部分水體提取效果較好，其表達(dá)式為：

式中：Green 為綠光波段輻射亮度，Nir為中紅外波段輻射亮度。觀察影像的灰度直方圖結(jié)合遙感影像目視解譯，確定水體提取的閾值。通過閾值分割得到掩膜圖像，使用掩膜對(duì)圖像裁剪后就可以得到微山湖的水體信息。

2.3 回歸分析

線性回歸是目前較為成熟的建模技術(shù)，是在回歸分析中經(jīng)過大量研究并且在實(shí)際應(yīng)用中使用廣泛的類型。利用線性回歸分析建立的線性模型比非線性模型更容易擬合，而且反演的估計(jì)值統(tǒng)計(jì)特性也更容易確定。通過回歸分析確定實(shí)測(cè)葉綠素a 含量和遙感影像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)反射率的線性關(guān)系是建立模型的基礎(chǔ)。

2.4 反演模型建立

波段比值法是在眾多波段組合中選取相關(guān)性最大的波段組合，通過計(jì)算波段組合的反射率來進(jìn)行反演建模[3]。波段比值法能夠更有效地提取葉綠素a 的信息。波段比值法也是國(guó)內(nèi)外學(xué)者在葉綠素a 濃度提取時(shí)常用的方法。波段比值模型的一般算法形式為：

式中：Chla 為反演得到的葉綠素a 濃度。a、b是該模型的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，r1、r2則是所選擇波段組合的遙感反射率。有學(xué)者研究表明對(duì)水體中葉綠素a 濃度進(jìn)行遙感反演的最佳波段組合為Rrs(708)/Rrs(676)，即近紅外與紅光波段。疏小舟等[4]在研究太湖反射光譜特性與藻類葉綠素a 濃度之間關(guān)系時(shí)，發(fā)現(xiàn)光譜反射率比值Rrs(705)/Rrs(675)與葉綠素a 濃度相關(guān)性較好。因此本實(shí)驗(yàn)中r1對(duì)應(yīng)近紅外波段，r2對(duì)應(yīng)可見光的紅光波段。

3 結(jié)果與分析（見圖1）

圖1 三時(shí)期葉綠素a濃度反演結(jié)果

上圖中紅色代表水體中葉綠素a 濃度大于10μg/L，即為發(fā)生富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象的水體。通過以上三幅圖可以看出上湖區(qū)比下湖區(qū)更容易發(fā)生水體富營(yíng)養(yǎng)化。主要原因可能是上湖區(qū)要首先承受入湖河流的來水，河流中攜帶的營(yíng)養(yǎng)鹽會(huì)首先到達(dá)上湖區(qū)，再加上二級(jí)壩的控水作用，下湖區(qū)發(fā)生富營(yíng)養(yǎng)化的可能性要比上湖區(qū)低一些。五月份還沒到汛期，微山湖水位較低，湖邊上的魚塘、水渠由于水體無法流動(dòng)，容易發(fā)生水體的富營(yíng)養(yǎng)化。因此圖像上會(huì)有細(xì)小的紅色線條和紅點(diǎn)出現(xiàn)。

比較2008年、2013年、2018年三個(gè)年份的反演結(jié)果可以看出，發(fā)生富營(yíng)養(yǎng)化的水體面積隨著時(shí)間推移越來越少，尤其是下湖區(qū)水質(zhì)變化非常明顯。2008 年整個(gè)湖區(qū)葉綠素a 濃度較高，下湖區(qū)更是出現(xiàn)了大面積的富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象，而到了2013年富營(yíng)養(yǎng)化面積明顯減少，2018年下湖區(qū)出現(xiàn)富營(yíng)養(yǎng)化現(xiàn)象的水體面積已經(jīng)很少了，并且整個(gè)湖區(qū)的葉綠素a 濃度都有所降低。在2008年到2018年的十年里微山湖的水質(zhì)逐步提升，發(fā)生富營(yíng)養(yǎng)化的水體面積逐年減少。

4 總結(jié)與展望

本次研究使用了landsat 數(shù)據(jù)建立線性比值模型對(duì)微山湖進(jìn)行葉綠素a 濃度反演，分析了微山湖近十年水體富營(yíng)養(yǎng)化的發(fā)展趨勢(shì)?？梢宰鳛樵u(píng)價(jià)政府部門工作情況的依據(jù)；在對(duì)湖區(qū)附近居民身體健康情況調(diào)查時(shí)可以提供線索；分析微山縣或濟(jì)寧市經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況時(shí)可以提供可靠的依據(jù)。經(jīng)驗(yàn)分析的波段比值模型較容易建立，并且需要的參數(shù)少，不需要水體的光譜特征。憑借Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)易獲取，重訪周期短的優(yōu)勢(shì)，可以利用本次的研究思路實(shí)現(xiàn)對(duì)微山湖水域富營(yíng)養(yǎng)化情況的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，對(duì)水質(zhì)污染提前進(jìn)行預(yù)警以減少損失，具有很大的現(xiàn)實(shí)意義。

實(shí)驗(yàn)中也存在一些不足，例如實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)較少，沒有對(duì)水體的光譜特性進(jìn)行研究，這都對(duì)試驗(yàn)結(jié)果有一定的影響。在以后的研究中可以結(jié)合實(shí)測(cè)水體的光譜特性來提高反演模型的精度。增加采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)、提高遙感影像的分辨率對(duì)遙感監(jiān)測(cè)的結(jié)果也有很大的幫助。其次，增加反演的水質(zhì)參數(shù)個(gè)數(shù)，可以增加懸浮物濃度、重金屬含量等參數(shù)的監(jiān)測(cè)。綜合分析各種水質(zhì)參數(shù)，能夠更全面地對(duì)水體進(jìn)行監(jiān)測(cè)。