叶绿素a计算方案

ENVI支持下利用环境小卫星数据进行水质监测方案

悬浮物、叶绿素a、有色可溶性有机物等是水质监测的重要参数，这些水质参数浓度的变化，会引起水体生物光学特性和水面反射率的改变，利用遥感技术，根据水体光谱特性与水质参数浓度间的关系，反演水质参数，可以实现湖泊水质的高频、大范围、准实时监测。

技术流程

图1是基于环境小卫星CCD数据的叶绿素浓度反演流程图，基于其他多光谱数据（如TM等）可采用类似的流程。

采用的技术路线为：先对环境小卫星CCD数据进行数据预处理：数据读取、辐射定标、几何校正、大气校正、水域区裁剪；利用波段比值法对实测的叶绿素a浓度数据建立反演模型，将模型应用于水域区影像，反演出整个水域的叶绿素a浓度。

叶绿素a浓度反演模型有很多，如下表为前人研究的较成熟模型。

这里使用比值指数中的Chla = a*X+b模型。

这个流程中主要使用的工具包括：ENVI环境小卫星数据处理工具包（可免费获取），波段运算，图像自动配准工具，ENVI中FLAASH大气校正扩展模块，Microsoft Excel散点图工具等。

图1流程图

各个步骤关键技术点

一、图像获取

本方案用到的环境小卫星CCD-1B数据，该数据是可以在环保部卫星环境应用中心免费下载获取（下载地址：）。根据水体中叶绿素a浓度的季节变化情况，夏季和秋季（6月-11月）水体中的叶绿素a浓度较高，应选择这个时间段内的数据。

二、数据读取和定标

网上免费获取的HJ-1B卫星CCD的分发格式为Geotiff，每一个波段为一个Geotiff文件，并提供一个元数据说明（.XML），包含波段信息、定标参数、成像时间等。

一般的流程是依次打开每个波段，并用元数据说明中提供的定标参数（包括定标公式、参数、单位）用Band Math工具进行手动定标，再用Layer stcaking 功能将4个波段的图像合成为一个多波段的数据文件。

这里使用“ENVI环境小卫星数据处理工具包”，直接读取CCD数据的.XML 文件，输出结果为一个多波段的ENVI标准栅格文件，并带有中心波长等信息，可选择输出定标结果（辐射亮度数据）。工具包下载地址为：

/ESRI/viewthread.php?tid=75575

三、几何校正

使用TM数据为基准影像，对环境小卫星数据进行几何校正(图像配准)，目的是让野外实测数据能准确定位到影像上。

由于整景CCD数据范围非常大（400x400Km），而我们的工程区只是其中小部分，所以在进行几何配准之前，将水域区以及周边一定区域裁剪出来。同样也将TM影像裁剪相同区域。

使用ENVI下的自动图像配准工具（主菜单

->Map->Registration->Automatic Registration：Image to Image），自动选择同名点完成精确配准。

四、大气校正

对于环境小卫星数据，提供光谱响应函数即可FLAASH大气校正模块中进行大气校正，波谱响应函数一般是以文本格式提供，下载地址：

/n16/n1115/n1522/n2118/index.html。

使用主菜单Window->Start New Plot Window，选择File->Input Data->ASCII，直接导入文本文件，得到波谱响应函数的波谱曲线格式，可用于FLAASH大气校正工具中。

五、反演模型构建

这一步需要结合实地调查数据，将水面调查点与实测叶绿素浓度在空间上一一对应起来。实地调查数据包括：水面调查点的经纬度、叶绿素含量。以四列形式保存为.txt和Excel文件，以下格式：

序号纬度经度chla实测含量（mg/L）

1 31.516334 120.182215 0.0531

2 31.457170 120.041978 0.0535

3 31.459692 120.177602 0.0496

……

利用Bandmath工具，得到比值指数(b4/b3)。在ROI Tool中，选择

ROI_Type->Input Points from ASCII，选择文本格式的实地调查数据反演点，将实测点经纬度位置以ROI方式显示在比值指数图像中，在ROI TOOL中，选择

File->Output ROIs to ASCII，就很容易的将实测数据中的每一组经纬度对应的比值指数值导出，并在Excel中与实测叶绿素浓度一一对应，如下所示：

图2 Excel中的散点图

在Excel中，为B4/B3和chla含量添加一个散点图。在散点图上选中散点，单击右键->添加趋势线，打开设置趋势线格式面板，勾选线性，显示公式，显示R平方值。线性回归方程和R方值在散点图上显示。

图3 从散点图中得到回归方程

六、模型应用

使用Basic Tool->Bandmath，在Enter an expression下面输入表达式（反演模型）：0.0422*b1 + 0.0171，b1为B NIR/B RED比值图像。

可以用前面的方法，将验证点对应的叶绿素反演值导出来，与验证点的实测值在Excel表中一一对应。利用Excel的计算功能计算反演结果和实测结果的代数差，该值占实测值的百分比的±30%，即认为反演的误差在允许范围之内。

波段运算的结果为单波段灰度图像，可以将结果显示在display窗口中，选择Tools->Color Mapping->ENVI Color Tables，将结果以彩色方式显示。

NDVI=(p(nir)-p(red))/(p(nir)+p(red))=（近红外-红）/（近红外+红）=（TM4-TM3）/(TM4+TM3)

NDVI（林地）=（65-25）/（65+25）=0.44

NDVI（河流）=（18-36）/（18+36）= -0.33

-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；