内陆湖泊的水质遥感监测研究

湾进行悬浮物遥感监测时 ,发现建立的经验模型在
对悬浮物含量在 50 ～500 mg /L 范围内时有着很好
的精度 :当悬浮物含量 > 500 mg /L ,模型反演值远远
低于实测值 ;当悬浮物含量 < 50 mg /L ,模型反演值
远高于实测值 ;当悬浮物含量 < 5 mg /L ,模型反演值
近似于一常数 。第四 ,经验模型很难完成针对不同
(3)
i =1
n
bb (λ)
= bb (λ) (w )
+
Σ
i =1
bb
(λ)
i
(4)
i = 1, 2, 3……n, n为成分数
一般来说只考虑叶绿素 (用 C 表示 ) 、悬浮物
(用 S 表示 ) 、黄色物质 (用 Y 表示 ) ,并且各成分的
吸收系数和后向散射系统与其浓度有关则 ( 3) 、( 4)
通过建立遥感观测值和这些物质浓度之间的关 系 ,从而反求出各种物质的浓度 。因此 ,从本质上说 水质的遥感监测是一个参数估计的问题 ,已知一组 参数 C = { Ci , i = 1 … I}和一组观测值 R = { Rj, j = 1 …J } , 这两组数值这间的关系可用下式表示 R = ξ( C ) ,对上式求其反函数得 , C =ξ - 1 ( R ) , C 代表
误差源所产生误差的系统敏感性分析 。
2. 2 生物光学模型
这类方法是利用生物光学模型来描述水质参数
与离水辐亮度或反射光谱之间的关系 ,同时利用辐射
传输方程来模拟太阳光经过水和大气时被散射和吸
收情况。如方程 2所示 ,建立了水表面下的辐照度比
值与吸收系数和后向散射系数之间的数学关系 。
R ( 0,λ)
国外许多学者利用 Landsat的 M SS、TM、法国的 SPOT等数据监测叶绿素 、悬浮物等水质参数 ,他们 通过不同的方法来提高遥感数据与水质参数之间的 相关 关 系 , 提 高 水 质 参 数 的 反 演 精 度 。 Carpenter 等 [ 4 ]建立了 M SS不同波段的灰度值 、卫星的过境时 间和当时的太阳高度角与湖泊水质参数之间的回归 方程 ,成功的反演了叶绿素和悬浮物的浓度 。Cap2 en te r所建立的 回 归方 程 并没 有 考 虑 大 气 因 素 的 影 响 , Verdin 等 [ 5 ]通过大气校正把 M SS数据的灰度 值转换成具有物理意义的水面上的反射率 ,然后分 析不同波段的反射率与叶绿素浓度之间的相关性 , 结果表明 M SS的第 6 波段反射率与叶绿素有着较 高的相关性 ( R2 = 0. 74 ) 。 R itchie[ 6 ]把 M SS数据灰 度值分别转换成辐亮度值 、遥感反射率值来估测美
2 遥感监测水质的方法
2. 1 经验模型
一般是通过建立光学测量值与地面监测的水质
参数之间的统计关系来计算水质参数值 。最为常用
的波段比值方程如公式 (1)所示 :
C
=α(Lu
Lu
(λi ) (λi )
)
b
+γ
(1)
C 为水质参 数
(如叶绿素浓度 , 悬浮物浓度等
)
,
λ i
为在波段 i的反射率或辐亮度值 。系数 α、b、γ值随
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地球科学进展 第 20卷
水质参数 ,如叶绿素浓度 、悬浮物浓度等 , R 一般表 示为在不同波段的遥感反射率或半球反射率 。遥感 监测水质的本质就是求函数 ξ的反函数 ξ- 1 。
国密西西比地区月亮湖的悬浮物浓度 , 研究表明 M SS3的反射率值与悬浮物浓度的相关关系最好 , R2 值可达 0. 84。随着较高光谱分辨率和地面分辨率 TM 数据的出现 , D ekker[ 7 ]通过不同时期的 TM 数据 分析了荷兰境内富营养化湖泊 Loosdrecht的水质状 况 ,表明水质参数悬浮物浓度和叶绿素浓度都与 TM2的相关性最好 。B aban[ 8 ]分析了不同 TM 波段 组合与叶绿素浓度之间的相关关系 ,分析表明 TM3 / TM1 与 叶 绿 素 浓 度 的 相 关 关 系 最 好 。 Tas2 san[ 9 ]和王学军等 [ 10 ]通过对波段组合取对数或水质 参数取对数的方法 ,进一步提高了水质参数与遥感 数据之间的相关性 , Tassan研究结果表明 ,叶绿素浓 度的对数 ( ln ( C ) ) 与 TM1 / TM2 的对数 ( ln ( TM1 / TM2) )有着非常好的相关关系 ( R = - 0. 95 ) ,悬浮 物浓度的对数 ( ln ( S) )与 TM2的对数 ( ln ( TM2) )具 有较高的相关性 ( R = 0. 92 ) ,王学军等通过对太湖 的研究表明 ,水质参数透明度 、总氮 、总磷 、悬浮物 、 溶解性有机氧 、生化需要氧量 、COD 分别与 ln (第一 主成分 ) 、ln ( TM2 / TM1) 、ln ( TM1 + TM2) 、ln ( ( TM3 + TM4 ) / ( TM1 + TM2 ) ) 、ln ( TM3 ) 、ln ( ( TM1 TM2) / TM1) 、ln ( TM2 / TM3 )相关性较好 。M iroslaw Darecki等 [ 11 ]利用海洋水色卫星 ( SeaW iFS)监测了 爱尔兰西部海岸和南波罗的海 (二类水体 ) ,根据不 同的时期 (3月和 5月 , 4月和 8月 )和地点 (爱尔兰 西海岸和南波罗的海 ) 分别建立了相应的回归方 程 ,结果表明在同一地区不同时期的回归方程系数 差别较大 ,在同一时间 (或相近时间 )不同地点的回 归方程也有着较大的差别 ,分时间分地点建立相应 的回归方程明显的提高了水质参数的反演精度 。 L ath rop 等 [ 12 ] 、 Sim a B agheri[ 13 ] 、 Top liss[ 14 ] 、 Ek2 strand[ 15 ] 、Gitelson[ 16 ]等也利用不同的遥感数据 ,采 用不同的波段比值 ,反演了叶绿素 、悬浮物等水质参 数 ,取得了较好的效果 。
经验模型是一种简单 、易用的模型 ,它可通过选 择适合的波段组合或建立相对复杂的回归方程来提 高二类水体的水质参数的反演精度 ,但经验模型的 缺点也是显而易见的 :第一 ,经验模型受到地区和时 间的限制 ,不具备通用性 ,针对不同的湖泊 、不同季 节的监测都要建立相应的模型 ;第二 ,经验模型需要 有大量的实时水质采样数据作为基础 ,这样建立的 模型才具有可靠的精度 ;第三 ,经验模型根据实验数 据的不同只能反演一定范围内的水质参数值 ,在一 定范围之内 ,经验模型有着很好的反演精度 ,超出这 个范 围 , 经 验 模 型 反 演 的 误 差 将 明 显 增 大 。 To2
式可写成 :
α(λ) = α(λ) (w ) + Cα3 (λ) (C) +
Xα3 (λ) (X) + Yα3 (λ) ( Y)
(5)
bb (λ) = bbw b(w ) (λ) + bbc b(C) (λ) +
(1. 中国科学院南京地理与湖泊研究所 ,江苏 南京 210008; 2. 中国科学院研究生院 ,北京 100039)
摘 要 :介绍了内陆湖泊水质遥感监测的特点及遥感监测水质的机理 ,总结了国内外近年来用于内 陆湖泊水质参数反演的 3种常用方法 :经验模型 、生物光学模型和神经网络模型 ,并分析了 3种模 型的优缺点 ;同时指出了影响内陆湖泊水质遥感监测精度的关键因素 ;提出了内陆湖泊水质遥感监 测研究重点和方向 。 关 键 词 :内陆湖泊 ;水质监测 ;遥感 中图分类号 : P71 文献标识码 : A
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第 2期 吕 恒等 :内陆湖泊的水质遥感监测研究
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p liss[ 14 ]在对波弗特海 (B eaufort)和芬迪 ( Fundy)海
0 引 言
湖泊是陆地水圈的重要组成部分 ,也是重要的 国土资源 。我国湖泊众多 ,总面积超过 9万 km2 [ 1 ] , 但是随着经济的发展 、人为活动的影响 ,湖泊污染和 富营养化问题日益严重 ,有的已成为湖区经济发展 的制约因素 。因此 ,必须加强湖泊水质的监测和治 理 ,常规的水质监测是人工实时实地监测 ,这种方法 只能了解监测断面上的表面水质状况 ,并不能反映 湖泊的整体水质状况 。而利用遥感技术监测水质可 以快速 、及时的提供整个湖泊或整个区域乃至全球 范围的湖泊水质状况 。
1 遥感监测水质的原理
传感器上接受到总辐亮度由 3 部分组成 [ 2 ] : ① 太阳辐射经过大气散射作用到达传感器上 , ②太阳 辐射通过水表面的方向反射进入传感器 , ③水体后 向散射光和水底的反射光返回到大气中 ,被传感器 接受 ,这一部分含有水色信息 ,是可以用来监测水质 的部分 ,称为离水辐亮度 (water2leaving radiances) 。 一般来说离水辐亮度主要受到水中 3 种物质的影 响 :叶绿素 、悬浮物 、黄色物质 ,即溶解性有色有机 质 。这些物质通过在不同波段的吸收 、散射作用 ,造 成一定波长范围反射率的显著不同 ,这是遥感定量 监测水质的基础 。图 1是不同组分水体的反射光谱 (2003年 11月 13 日在太湖用 ASD 手持式光谱仪 FieldSpec HandHeld 测得 ) ,从图中可以明显看出水 中组分含量不同 ,水体的反射光谱差异显著 。
着用于建立回归方程实验数据的不同而不同 。
早在 20世纪 80年代初 , Sahyendrananth等 [ 3 ]就
在他们的著作中详细介绍了经验模型在水质监测中
的应用 。
图 1 不同组分水体的反射光谱 F ig. 1 The spectra l reflectance of light over the Ta i lake
3 收稿日期 : 2004201205;修回日期 : 2004205225. 3 基金项目 :中国科学院知识创新工程重要方向项目“长江中下游洪水孕灾环境变化 、致灾机理与减灾对策 ”(编号 : KZCX32SW 2331 ) ; 江苏省自然科学基金项目“太湖藻类水华遥感监测与成因分析 ”(编号 : BK2002149)资助. 作者简介 :吕恒 (19772) ,男 ,安徽来安人 ,博士研究生 ,现主要从事遥感与 GIS应用研究. E2ma il: henglu@ niglas. ac. cn
=
fα(λ)bb
(λ)
+ bb
(λ)
(2)
其中 , R ( 0,λ)为水表面在波长为 λ时的向上辐照度
与向下辐照度的比值 ,α(λ) 为波长为 λ时吸收系
数 , bb (λ)为波长为 λ时的后向Hale Waihona Puke Baidu射系数 。 f为可变
参数 。其中 α(λ) 、bb (λ)是水中各种成分贡献的线
性和 :
n
α(λ) =α(λ) (w ) + Σα(λ) i
第 20卷第 2期 2005年 2月
地球科学进展 ADVANCES IN EARTH SC IENCE
文章编号 : 100128166 (2005) 0220185208
内陆湖泊的水质遥感监测研究3
Vol. 20 No. 2 Feb. , 2005
吕 恒 1, 2 ,江 南 1 ,李新国 1, 2
内陆湖泊的水质遥感监测原理与海洋水色遥感 相同 ,但它又有别于海洋水色遥感 ,内陆湖泊大部分 由于受人为活动的影响呈富营养化趋势 ,属于海洋 水色遥感的二类水体 ,光谱特征一般比海洋光谱特 征复杂 ,再者 ,内陆湖泊的面积相对海洋而言非常 小 ,且呈不连续分布 ,我国大于 1 000 km2 的湖泊仅 14 个 , 大于 500 km2 小于 1 000 km2 的湖泊有 17 个 ,剩下的几千个湖泊面积都在 500 km2 以下 [ 1 ] ,因 此内陆湖泊水质遥感监测不仅要求具有较高的光谱 分辨率 ,而且还要求具有较高的地面分辨率 。