齊琳，胡傳民，陸應誠，馬榮華

1.美國南佛羅里達大學 海洋科學學院, 美國 圣彼得斯堡 33701;

2.南京大學 國際地球系統(tǒng)科學研究所, 南京 210023;

3.中國科學院南京地理與湖泊研究所, 南京 210046

1 引 言

水體中的藻類在短時間內大量生長的現(xiàn)象被稱為藻華暴發(fā)，常發(fā)生于藻類處在其最佳生長環(huán)境或者被捕食的壓力減輕的情況下（Granéli 和Turner，2006）。有一些特定種類的藻華暴發(fā)時會聚集在水體表面，被稱為漂浮藻藻華（Floating algae blooms）。伴隨著全球氣候變化和水體富營養(yǎng)化水平的提高，近年來全球很多海洋和湖泊出現(xiàn)了大量關于漂浮藻藻華的報告，主要包括滸苔“綠潮”，馬尾藻“金潮”，以及藍藻水華等（Hu等，2010；Gower 等，2006；Paerl 和Huisman，2009）。雖然大部分漂浮藻并不會產生有毒物質，但其暴發(fā)仍會對水體環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)帶來重大的危害，主要包括：藻華大量聚集在水體表面會阻擋水氣交換，且其消亡過程中可能會大量消耗氧氣；另外大型漂浮藻在洋流的作用下容易在海灘聚集，給旅游業(yè)帶來重大損失等等（Paerl 和Huisman，2008；Smetacek 和Zingone，2013）。鑒于藻華暴發(fā)可能帶來的各種危害，對藻華進行及時的監(jiān)測、追蹤是十分必要的。

衛(wèi)星遙感技術能夠對全球范圍內的海洋及內陸水體進行全天候的監(jiān)測，在數(shù)據(jù)獲取上具備周期短、頻率高、速度快的特點，兼具連續(xù)性和實時性，同時具有成本低廉等優(yōu)勢。因此，利用衛(wèi)星遙感手段獲取的具有連續(xù)時間序列的影像數(shù)據(jù)集，能夠直觀地反映特定區(qū)域漂浮藻隨時間的變化，可以在藻華暴發(fā)的定量化反演，追溯其時空變化規(guī)律，建立相關的應對機制并探究其成因等方面發(fā)揮著重要作用。在水體富營養(yǎng)化日趨嚴重、全球范圍藻華頻發(fā)的背景下，常規(guī)的現(xiàn)場觀測手段已經無法滿足對大范圍水域的實時動態(tài)監(jiān)測，衛(wèi)星遙感成為海洋、湖泊環(huán)境監(jiān)測的主要手段已經是大勢所趨，并已經在藻華、溢油等災害監(jiān)測中發(fā)揮了重要的作用（Zhang 等，2009；馬榮華等，2009；Hu等，2009）。目前，MODIS、VIIRS、MERIS、OLCI 等主流水色衛(wèi)星的數(shù)據(jù)已經被廣泛應用于內陸湖泊藍藻水華、大西洋馬尾藻藻華等漂浮藻華的定量研究和準實時監(jiān)測，并取得了一定的成果（Qi 等，2018；Wang 和Hu，2016；Blondeau-Patissier 等，2018；Hu 等，2017，2016；Binding等，2018）。然而，目前國際上主流衛(wèi)星數(shù)據(jù)通常不能夠兼顧高分辨率和短重訪周期的特征：MODIS、VIIRS 等中等分辨率傳感器獲取數(shù)據(jù)時通常具有較短的重訪周期（約1—2 d），然而空間分辨率只有250—1000 m；Landsat 8 OLI 和Sentinel-2 MSI具有較高的空間分辨率，分別為30 m和10—20 m，然而Landsat 8 OLI 的重訪周期為16 d，Sentinel-2 MSI 目前在西太平洋近岸區(qū)域的重訪周期約為3—7 d（根據(jù)ESA 的數(shù)據(jù)統(tǒng)計結果，見https：//sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi/revisit-coverage［2022-11-01］）。

海岸帶成像儀CZI（Coastal Zone Imager）是由中國航天科技集團公司第五研究院508所依據(jù)國家衛(wèi)星海洋應用提出的論證需求進行設計，分別于2018年和2020年搭載在海洋一號C 衛(wèi)星和D 衛(wèi)星上（簡稱HY-1C/D）發(fā)射，可形成上下午組網衛(wèi)星觀測。其重點觀測區(qū)域包括西北太平洋區(qū)域，包括渤海、黃海、東海、南海和日本海及海岸帶區(qū)域等，同時兼顧全球范圍的觀測。目前，CZI 已經在海冰監(jiān)測、內陸湖泊水質反演、海洋藻華與溢油遙感監(jiān)測等方面發(fā)揮了重要的作用（Qi 等，2022b；梁超 等，2020；劉建強 等，2021；沈亞峰 等，2020；周屈 等，2020）。

CZI 具有藍、綠、紅和近紅外4 個波段通道，空間分辨率50 m，幅寬950 km，優(yōu)于Landsat 系列195 km 和MSI 的290 km，因此大大縮短了重訪周期（3 d一次）。HY-1C/D CZI的高空間分辨率和高頻次重訪周期是其顯著的優(yōu)勢，有助于提高使用高分辨率衛(wèi)星遙感影像進行漂浮藻觀測的幾率。利用CZI 所配置的4 個波段，結合漂浮藻暴發(fā)所處的環(huán)境特征，我們可以從遙感影像中獲取漂浮藻藻華的光譜特征，并根據(jù)光譜的形狀判斷漂浮藻的種類，為其業(yè)務化運行提供一定的理論參考和依據(jù)。因此，其本研究擬采用HY-1C/D CZI 數(shù)據(jù)為基礎，通過對全球范圍內主要漂浮藻進行目視識別、圖像解譯和光譜對比，對HY-1C/D CZI 的漂浮藻識別能力進行探究和分析，并提供一套基于光譜分析的漂浮藻識別方法與流程。

2 數(shù)據(jù)和方法

2.1 遙感數(shù)據(jù)

2.1.1 HY-1C/D CZI

本文所使用的HY-1C/D CZI L1C 級影像數(shù)據(jù)獲取自國家衛(wèi)星海洋應用中心（https：//osdds.nsoas.org.cn［2021-01-01］）。CZI 的L1C 產品為各個波段的表觀輻亮度Radiance（mW·cm-2·μm-1·Sr-1），本研究通過輻射傳輸將其轉化為大氣表觀反射率TOA Reflectance（Top of Atmosphere Reflectance）。具體公式如下：

式中，ρ（λ）為大氣表觀反射率（TOA Reflectance），Lt（λ）為波段λ的輻亮度，tozone為臭氧雙向的transmittance，F(xiàn)0（λ）為波段λ的太陽常數(shù)，kozone為臭氧吸收系數(shù)，DU為臭氧厚度（Dobson Unit），θ0為太陽天頂角，θ為衛(wèi)星天頂角。

將下載獲得的L1C數(shù)據(jù)轉換為TOAReflectanceρ（λ）后，分別選擇紅光（Red，665 nm），綠光（Green，560 nm），和藍光（Blue，490 nm）合成RGB 圖像；同時選擇紅光（Red，665 nm），近紅外（NIR，865 nm），和藍光（Blue，490 nm）合成FRGB（False-color-RGB）圖像，用于漂浮藻的探測與識別。

2.1.2 Sentinel-3/OLCI

Sentinel-3/OLCI 數(shù)據(jù)全部從NASA OBPG 網站下載獲取，并使用SeaDAS 7.5 進行大氣校正，獲得瑞利校正反射率（Rayleigh corrected reflectance，Rrc（λ），dimensionless）。雖然Sentinel-3/OLCI 的空間分辨率只有300 m，但是其波段豐富（配置有21 個波段），且每個波段的空間分辨率一致，在漂浮藻種類識別方面具有獨特的優(yōu)勢（Qi等，2020）。本文將使用OLCI 數(shù)據(jù)作為參考，進行CZI 光譜識別能力的分析。

2.1.3 OCVIEW

本文還使用了水色遙感在線瀏覽工具OCView（https：//www.star.nesdis.noaa.gov/socd/mecb/color/ocview/ocview.html［2021-11-20］）用于輔助分析。OCView是由美國大氣海洋局（NOAA）海洋水色研究小組開發(fā)的一款在線水色遙感應用工具（Mikelsons 和Wang，2018），利用OCView 可以在線瀏覽全球范圍的VIIRS 和OLCI 各級產品，包括RGB、FRGB、各波段遙感反射率、葉綠素等。OCView 可提供實時數(shù)據(jù)和自2011年以來的歷史數(shù)據(jù)，將在本研究中用于輔助選定漂浮藻的位置。

2.2 漂浮藻藻華的分類

本文采用目視解譯與光譜識別相結合的方法，在現(xiàn)有文獻和相關報道的基礎上，擬對全球范圍內幾種主要的漂浮藻藻華進行識別，并在此基礎上分析HY-1C CZI 的光譜識別能力。根據(jù)Qi 等（2020）的總結，全球范圍內可被衛(wèi)星所探測到的主要漂浮藻藻華的種類和分布范圍如表1所示。

表1 全球海洋、湖泊主要漂浮藻藻華的分類、種類和分布范圍Table 1 Classification，species and distribution of major floating algal blooms in oceans and lakes worldwide

如表1所總結的，目前全球海洋、湖泊中所能夠被衛(wèi)星觀測的漂浮藻包括大型藻（Macroalgae）和微型藻（Microalgae）。大型藻類為多細胞生物，通常被稱為“海藻”。目前大規(guī)模暴發(fā)并能夠被衛(wèi)星所探測到的大型藻主要包括滸苔（Ulva）和馬尾藻（Sargassum）。微型藻為單細胞浮游植物，通常需要在顯微鏡下才觀測到其細胞個體。海洋和湖泊生態(tài)系統(tǒng)中的浮游植物的種類豐富多樣，但是能夠被衛(wèi)星所能夠觀測到可以大量漂浮于水體表面的微型藻種類主要為夜光藻（Noctiluca）、束毛藻（Trichodesmium）和藍藻（Cyanobacteria）（Qi等，2020）。

圖1為全球海洋、湖泊中能夠被衛(wèi)星所探測到的主要漂浮藻的代表性光譜（Hu 等，2015；Van Mol 等，2007；McKinna 等，2011；Qi 等，2014；Hu 等，2017；Huang 等，2018）。這些光譜的共同特征是信號在近紅外波段（＞700 nm）有明顯的抬升，類似于陸地植被的“紅邊平臺”。使用衛(wèi)星遙感進行漂浮藻的監(jiān)測也正是利用了這一特征。但是，不同種類的漂浮藻在可見光波段（～400—700 nm）的光譜形狀差異較大，這是由于不同種類藻類細胞內所含有的色素組成不同所造成的。利用可見光波段的光譜形狀的不同，可以嘗試進行漂浮藻種類的識別，利用MODIS、OLCI、MSI等多光譜傳感器已經可以實現(xiàn)多種漂浮藻的區(qū)分和識別（Qi 等，2017；Qi 和Hu。2021），是否能夠使用CZI進行藻華種類的識別還有待檢驗。

圖1 全球海洋、湖泊主要漂浮藻藻華的代表性光譜（光譜數(shù)據(jù)來自已發(fā)表文獻（Hu等，2015；Van Mol等，2007；McKinna等，2011；Qi等，2014；Hu等，2017；Huang等，2018））Fig.1 Typical spectra of the major floating algal blooms from the global oceans and lakes.Spectral data were from published literature（Hu，et al.，2015； Van Mol，et al.，2007； McKinna，et al.，2011； Qi，et al.，2014； Hu，et al.，2017；Huang，et al.，2018）

2.3 漂浮藻藻華識別方法

基于漂浮藻反射光譜在近紅外波段遠遠大于其周圍水像元信號的特征，本研究將使用FRGB進行漂浮藻的探測（方法詳見2.1.1 節(jié)）。由于FRGB圖像中的綠色通道的信號是由近紅外波段所提供，因此漂浮藻通?？梢栽贔RGB影像上呈現(xiàn)為綠色的斑塊或者條帶（圖2），可以比較容易地跟水或者云（圖2）區(qū)分開。使用FRGB可以更加容易識別漂浮藻藻斑塊，因此通過目視解譯進行漂浮藻的檢測。

圖2 2020年4月7日所獲得的HY-1C CZI遙感影像（使用FRGB可以非常容易地顯示出該區(qū)域的漂浮藻斑塊（橙色箭頭所示的綠色斑塊）和云（白色箭頭所示））Fig.2 HY-1C CZI image on April 7，2020（The floating algal patches（shown by orange arrows）and clouds（shown by white arrows）in the region can be shown using FRGB）

在檢測到漂浮藻后，如何識別漂浮藻的類型是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。本研究將使用光譜分析，即分別選擇典型藻華像素和其周圍鄰近的水像素，將兩者的信號相減的方法進行分析。在衛(wèi)星遙感影像上，絕大部分藻華像素都是混合像元（Hu 等，2015）。一般情況下可以把這個混合像元看做是藻信號Ra（Reflectance of algae）和水信號Rw（Reflectance of water）的混合，兩者所占的比例分別為χ和1-χ：

式中，R是指衛(wèi)星所觀測到的含藻像元的反射率，Ra和Rw分別為純藻和其所處水環(huán)境的反射率，χ為該像元含藻的比例，λ表示不同的波段。

假設該含藻像元中的水信號和其周圍鄰近無藻像元水體信號的反射率一致，那么可以通過選擇其周圍某一個無藻像元，獲得兩者之間的反射率之差，表示為

因此，該含藻像元中的的含藻密度可以表示為

通常情況下，藻華的近紅外波段反射率遠遠大于水的反射率Ra（NIR）?Rw（NIR），因此：

基于此，在Ra（NIR）已知的情況下，通?？梢允褂煤逑袼睾推浣彽牟缓逑袼氐慕t外波段的反射率差值（ΔR（NIR））來計算該含藻像素內的含藻密度。而ΔR在可見光波段的特征則可以用于判斷藻華種類，具體效果見3.1—3.4節(jié)。

3 結果分析

在下文中將通過一些漂浮藻識別的實例，分析使用光譜分析的方法和HY-1C/CZI 進行漂浮藻探測與識別可行性。

3.1 大型藻

3.1.1 滸苔（Ulva prolifera）

滸苔（Ulva prolifera）為綠藻門生物，是一種常見的大型海藻。滸苔個體呈管狀中空結構，藻體呈鮮綠色（圖3（b）內插圖），因此其暴發(fā)時也被稱為“綠潮”（Green tide）。滸苔具有很強的適應環(huán)境的能力和繁殖能力，在外部環(huán)境適宜的情況下容易暴發(fā)形成藻華。中國黃海地區(qū)滸苔綠潮自2007年以來每年夏季都會暴發(fā)，影響范圍（即含藻水域）可達幾萬平方公里（Qi 等，2016，2017），給海洋生態(tài)環(huán)境和沿海旅游業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)等帶來了多方面的危害（Qi等，2016；Xing等，2019；Zhang 等，2019）。諸多研究表面，黃海滸苔暴發(fā)的原因主要與沿海區(qū)域的紫菜養(yǎng)殖密切有關，長時間序列的衛(wèi)星觀測結果顯示，滸苔的暴發(fā)通常集中在每年的5月到8月，主要暴發(fā)范圍為江蘇淺灘至山東半島一帶（Hu 等，2010；Liu 等，2010；Qi等，2016；Xing等，2019；Qi等，2022a）。

圖3 HY-1C CZI黃海滸苔遙感影像與特征光譜Fig.3 The Ulva prolifera in the Yellow Sea and characteristic spectrum of HY-1C CZI

圖3（a）為2019年6月23日的CZI FRGB 影像，圖中的綠色斑塊為海上大面積漂浮的滸苔。在該區(qū)域所有的滸苔像素中隨機選取了100 條光譜，如圖3（b）所示。圖3（b）中黑色折線為Sentinel-3 OLCI中所獲取的代表性滸苔光譜，圖中紅色點則為對應的4個CZI波段。圖3（c）將光譜使用對數(shù)的形式來表示，可以更明顯地看出，這些隨機選取的光譜形狀基本保持一致，表明它們來自于同一種類的漂浮藻，其中光譜大小的差異表明了不同像素內滸苔的密度，也就是式（1）中的χ。

滸苔的反射光譜最突出的特征是可見光波段綠光～560 nm 附近具有強反射峰，這是由滸苔自身的顏色所決定的（如圖3（b）內插）。即便用波段較少的CZI，也可以捕捉到這一特征，這對于區(qū)分黃海、東海的滸苔和馬尾藻有重要的意義。根據(jù)式（3）—（5），近紅外865 nm 波段的值可以反映該像素的漂浮藻密度，因此可以根據(jù)這個值來進行滸苔的密度評估。

3.1.2 馬尾藻（Sargassum）

馬尾藻（Sargassum）是褐藻綱下的重要大型海藻，植株繁大，生長迅速，廣泛分布于全球溫帶、熱帶海域，在海洋生態(tài)系統(tǒng)及海洋碳循環(huán)中發(fā)揮著重要的作用（Lapointe 等，2021）。成熟的馬尾藻通常帶有氣囊，可以長期漂浮在海表面，并且能夠在洋流和風場的作用下實現(xiàn)長距離的漂移。漂浮馬尾藻所形成的生態(tài)系統(tǒng)不僅可以為各種海洋生物提供天然的覓食、產卵以及避難場所（Lapointe等，2021；畢遠新 等，2014），而且也能夠促進有機碳和營養(yǎng)物質等在海洋中的輸送（Hu等，2021）。

近年來，中國東海出現(xiàn)了大量的漂浮馬尾藻，并經過生態(tài)研究確認主要種類為銅藻（Sargassum horneri）（Hu等，2011；Komatsu等，2007；Su等，2018）。銅藻早期主要生長在淺海巖礁上，帶有圓柱狀氣囊，成熟后可以長期漂浮在海上（Umezaki，1984）。通過船測和浮標相結合的手段分析發(fā)現(xiàn)東海馬尾藻春季主要分布在黑潮（Kuroshio Current）附近的海域（Komatsu 等，2014）。使用MODIS，VIIRS 等衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)初步分析了多年來東海馬尾藻的時空分布特征，發(fā)現(xiàn)自2012年開始，每年春季在我國的浙江沿海開始有馬尾藻金潮的小規(guī)模爆發(fā)，在2015年和2017年在東海分別形成過大規(guī)模的馬尾藻金潮，可持續(xù)到5—6月（Chen等，2019；Qi等，2017；Xing等，2017；Qi等，2022a）。

圖4（a）為2020年4月7日的CZI FRGB影像，圖中的綠色條帶為銅藻。圖4（b）為在該區(qū)域的藻華斑塊上隨機選取的100條銅藻反射光譜和對應的典型OLCI 光譜，圖4（c）為該組光譜的對數(shù)形式。銅藻在可見光波段的反射光譜非常低，遠遠低于滸苔和大西洋馬尾藻（圖1），這是由于銅藻本身的顏色比較深因此可以吸收更多的可見光。銅藻在近紅外波段的變化依然能夠表征其密度的差異，銅藻密度通常小于滸苔。

圖4 HY-1C CZI東海馬尾藻遙感影像與特征光譜Fig.4 The Sargassum horneri in the East China Sea and characteristic spectrum of HY-1C CZI

值得注意的是，由于銅藻和滸苔可能會同時出現(xiàn)在黃海南部海域（Qi 等，2017；Qi 等，2022a），而僅從FRGB圖像中并不能將兩者區(qū)分開來。由光譜特征波段反射率計算得到的差值光譜指數(shù)中，650 nm 附近與560 nm 附近的反射率的比值光譜指數(shù)差異在滸苔和馬尾藻之間的差異最為明顯（Hu等，2015；Qi和Hu，2021；Sun等，2021）。因此，可以通過560 nm 和650 nm 波段的反射率特征對滸苔和馬尾藻加以區(qū)分。觀察圖3（b）和圖4（b）可知，CZI的光譜曲線能夠較為準確地刻畫滸苔和銅藻各自的曲線特征，并能將二者區(qū)別開來。

3.2 微型藻

3.2.1 紅夜光藻（Red Noctiluca scintillans）

夜光藻（Noctiluca scintillans）屬甲藻門單細胞生物，是廣泛分布于全球近岸水體的主要赤潮藻類之一（Harrison 等，2011）。夜光藻體內含有“熒光酶”，可以進行生物發(fā)光，因此夜光藻也被稱為“藍眼淚”。受到風浪擾動等外界刺激的條件下，夜光藻可以形成“熒光海洋”等美麗的現(xiàn)象，也因此引發(fā)了人們的更多關注（馬小丫，2020；康影，2020）。

夜光藻細胞個體巨大（直徑約0.2—2 mm 之間），細胞壁透明且體內無色素體，無法直接通過光合作用獲取營養(yǎng)，是一種非自養(yǎng)型浮游藻類（Elbraechter 和Qi，1998；Uhlig 和Sahling，1990）。雖然無法貢獻初級生產力，但夜光藻是海洋食物鏈中的重要一環(huán)，在海洋生態(tài)系統(tǒng)的能量循環(huán)和碳源流動等過程中發(fā)揮著不可忽視的作用（Harrison 等，2011；Kiφrboe 和Titelman，1998；孫軍和郭術津，2011）。

在適宜的條件下，夜光藻容易短時間內大量繁殖、生長形成赤潮。中國自1930年以來就有夜光藻赤潮的記錄（梁松 等，2000），渤海、黃海、東海、南海等重要海區(qū)都常有夜光藻赤潮爆發(fā)的現(xiàn)象（齊雨藻 等，1991；李藝師等，2020；田媛等，2020），近年來的爆發(fā)頻率也似乎有增長趨勢（楊幸幸 等，2019）?；陂L時間序列MODIS 衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的研究表明，自2003年以來中國東海的夜光藻赤潮分布范圍有明顯的擴張趨勢，爆發(fā)區(qū)域甚至可以延伸到遠離海岸300 km 的海洋中（Qi等，2019；Qi等，2022b）。

在圖5（a）圖像中，東海紅夜光藻呈現(xiàn)黃綠色，這是因為紅夜光藻的反射光譜在紅光波段和近紅外波段較高所造成的（圖5（b））。由于夜光藻細胞自身無色素體，因此在～670 nm 的吸收能力非常弱（～670 nm 主要為葉綠素的吸收峰）導致該波段反射率很高（圖5（b）（c）），紅夜光藻具有獨一無二的反射光譜特征，主要體現(xiàn)在光譜自約500 nm 處開始劇烈抬升。根據(jù)這些特征，利用CZI也可以比較容易地將紅夜光藻與其他漂浮藻華進行區(qū)分，同時也可以利用近紅外波段的值進行紅夜光藻密度的估算。

圖5 HY-1C CZI東海紅夜光藻遙感影像與特征光譜Fig.5 The red Noctiluca scintillans in the East China Sea and characteristic spectrum of HY-1C CZI

3.2.2 綠夜光藻（Green Noctiluca scintillans）

綠夜光藻和紅夜光藻是同一物種，但兩者獲取營養(yǎng)的方式不同，因此造成了其生長范圍、光譜性質等方面的差異。綠夜光藻是混合營養(yǎng)型，主要靠體內共生的夜光柄胞藻（Pedinomonas noctilucae，綠藻門浮游植物）光合作用來獲取營養(yǎng)（Wang 等，2016）。綠夜光藻集中分布在東南亞、阿拉伯海等熱帶海區(qū)，每年春季在阿拉伯海的綠夜光藻藻華暴發(fā)范圍可以達到上百萬平方公里（Do Rosário Gomes等，2014；Hansen等，2004）。

圖6（a）CZI FRGB 圖像顯示了阿拉伯海北部的綠夜光藻藻華。夜光藻本身是無色、透明的，但是綠夜光藻細胞內有大量綠藻與之共生，因此導致率夜光藻藻華呈現(xiàn)綠色（圖6（b）內插圖）。這也使得綠夜光藻的光譜形狀和滸苔類似，可見光波段的反射峰位于約560 nm，這一特征也可以使用CZI數(shù)據(jù)所獲取。根據(jù)近紅外波段的信號強度可以估算得知，綠夜光藻的密度遠小于滸苔的密度，像素內含綠夜光藻的平均密度大約只有2%。雖然綠夜光藻和滸苔的光譜特征極為相似，但是這兩種藻類各自的生長范圍不同。可以利用這一背景信息來輔助判斷衛(wèi)星所觀測到的藻華種類。

圖6 HY-1C/CZI阿拉伯海綠夜光藻遙感影像與特征光譜Fig.6 The green Noctiluca scintillans in the Arabian Sea and characteristic spectrum of HY-1C CZI

3.2.3 束毛藻（Trichodesmium）

束毛藻是藍藻門浮游植物，廣泛分布于熱帶和亞熱帶貧營養(yǎng)海區(qū)，是重要的海洋初級生產者（Capone 等，1997）。束毛藻可以把大氣中的氮氣轉化為生物可以利用的無機氮，是海洋“新”氮的重要貢獻者，可為全球海洋提供高達50%的總固氮量（Karl 等，1997）。因此，束毛藻對海洋初級生產力以及碳、氮循環(huán)起著至關重要的影響。

世界各地都有大量有關束毛藻藻華的報告，包括墨西哥灣，澳大利亞大堡礁，以及馬達加斯加島等地（McKinna，2015；Gower等，2014）。束毛藻藻華最早的觀測記錄可以追溯到1700年代，由當時英國皇家海軍所報告。由于束毛藻很像漂浮在水面上鋸末，因此也被稱為“海鋸末”（圖7（b）插圖）。

澳大利亞的東北部沿海是束毛藻藻華的高發(fā)區(qū)域（Blondeau-Patissier等，2018），圖7（a）顯示了利用CZI所觀測到的該區(qū)域發(fā)生的束毛藻。實測高光譜數(shù)據(jù)（圖1）和OLCI數(shù)據(jù)顯示束毛藻在可見光波段反射率最大值在560—620 nm左右（圖7b）。但由于在620nm 附近并沒有配置相應的波段，因此這個特征無法在CZI 所獲取的光譜中得以體現(xiàn)。但充分結合背景信息，仍然有助于利用CZI進行束毛藻識別。

圖7 HY-1C CZI澳大利亞束毛藻遙感影像與特征光譜Fig.7 The Trichodesmium in northeastern Australia and characteristic spectrum of HY-1C CZI

3.2.4 藍藻（Cyanobacteria）

藍藻，又被稱為藍綠藻（blue-green algae），是一種古老的原核生物，廣泛分布于全球各地的淡水湖泊中（Ganf，1974；秦伯強等，2016）。藍藻可以利用細胞內的偽空泡（Gas vesicle）等方式調節(jié)自身浮力進行垂向運動，從而更充分地利用光照和營養(yǎng)鹽（Walsby，1994）。因此，藍藻非常容易在富營養(yǎng)化水體的表面漂浮、聚集形成藻華（Zohary 和Robarts，1990）。藍藻水華暴發(fā)不僅會污染水體環(huán)境，還可能會分泌毒素，對湖泊水生態(tài)環(huán)境和人類的身體健康造成嚴重的威脅（Paerl等，2011）。藍藻水華暴發(fā)目前已經發(fā)展成為全球普遍存在的問題。

圖8（a）顯示了利用CZI所觀測到的太湖藍藻水華現(xiàn)象。藍藻在可見光波段的反射峰同樣位于約560 nm，具有和滸苔、綠夜光藻相似的光譜特征（Qi 等，2018）。藍藻細胞內含有藻藍素，其吸收主要集中于約620 nm附近（Qi等，2014）。利用OLCI衛(wèi)星數(shù)據(jù)（OLCI攜帶有620 nm的波段）可以捕捉到這一特征，用于區(qū)別藍藻以及與其光譜特征相似的其他藻類。目前的絕大多數(shù)水色衛(wèi)星傳感器都沒有配置620 nm 的波段，因此進行藍藻識別在大多數(shù)情況下需要結合背景知識。除了淡水湖泊之外，波羅的海的藍藻水華也會在每年夏季出現(xiàn)。由于營養(yǎng)鹽豐富等原因，太湖藍藻的密度較高，在2021年6月6日的這幅CZI 影像中藍藻平均密度可以達到25%左右，遠遠高于與其光譜特征相似的綠夜光藻。

圖8 HY-1C CZI太湖藍藻遙感影像與特征光譜Fig.8 The Cyanobacterial blooms in Taihu Lake and characteristic spectrum of HY-1C CZI

4 結 論

現(xiàn)有研究表明，目前全球海洋、湖泊中能夠被衛(wèi)星所探測到的漂浮藻藻華主要包括兩大類，即大型藻（主要包括滸苔和馬尾藻）和微型藻（主要包括夜光藻，束毛藻和藍藻）。本文使用HY-1C/D CZI 衛(wèi)星遙感影像，成功獲取了各自的代表性光譜。具體總結如下：

（1）上述所有種類的漂浮藻藻華光譜都有明顯的“紅邊效應”，即近紅外波段反射率抬升，明顯高于其周圍的水像元。不同種類漂浮藻的反射光譜形狀在可見光波段有不同程度的區(qū)別，這是由于其所含色素不同造成的，也可以作為區(qū)分和判斷藻種類別的重要依據(jù)。

（2）滸苔在可見光波段的反射光譜最大值位于560 nm 左右，利用CZI 等多種傳感器可以明顯地觀測到這一特征。

（3）馬尾藻的可見光波段反射率整體較低，尤其是東海馬尾藻。有利于區(qū)分滸苔和馬尾藻。

（4）夜光藻有紅夜光藻和綠夜光藻兩種形式，紅夜光藻具有較為獨特的反射光譜，具體表現(xiàn)為光譜自500 nm 處反射率開始劇烈抬升；綠夜光藻由于細胞內有大量共生的綠藻，因此表現(xiàn)出和滸苔相似的光譜特征，即可見光波段反射位于約560 nm。

（5）束毛藻的反射光譜最大值位于560—620 nm之間，這個特征很難被大多數(shù)傳感器所能識別。

（6）藍藻的反射光譜峰值同樣位于綠光波段，由于內陸水體富營養(yǎng)化水平較高，藍藻的平均濃度相對也較高。

多光譜傳感器在進行觀測時通常造成一部分光譜信息的丟失，因此盡管實測高光譜數(shù)據(jù)顯示不同藻類的光譜特征有所區(qū)別，在使用多光譜數(shù)據(jù)觀測時，滸苔、綠夜光藻、藍藻、束毛藻等的光譜特征較為相近，單純從光譜特征很難區(qū)分。但不同藻類所適應的生長環(huán)境各不相同，因此，根據(jù)光譜特征結合相關的背景信息亦可以實現(xiàn)漂浮藻藻華的區(qū)分與識別。然而，要實現(xiàn)藻華識別的完全自動化，任然還有很多問題有待解決，包括特征光譜的自動化選取等等。

近年來中國黃、東海區(qū)域集中了滸苔、馬尾藻，紅夜光藻等多種漂浮藻藻華，而這些藻華的典型像素皆可以用CZI 來探測和識別。與此同時，目前國際上也有很多小衛(wèi)星搭載了多波段高分辨率傳感器（如PlanetScope/DOVE、PlanetScope/SuperDOVE、BlackSky sensors），它們應該也具備類似的光譜識別能力。由于具有較高的時空分辨率，我們期待在不遠的將來充分發(fā)揮CZI和其他高分辨率傳感器的優(yōu)勢，從而更好的監(jiān)測各種漂浮藻的藻華。

志 謝感謝國家衛(wèi)星海洋應用中心提供HY-1CD/CZI 衛(wèi)星數(shù)據(jù)，感謝歐空局ESA 提供Sentinel-3/OLCI 衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并感謝美國航空航天局NASA 提供SeaDAS 數(shù)據(jù)處理平臺。感謝中山大學海洋科學學院謝奇伶、楊雪、高瑞超、陳新龍、吳泓璟同學在HY-1C/D CZI 衛(wèi)星遙感影像搜集方面提供的幫助。