基于MODIS影像的射陽河口海域可溶性無機氮磷營養鹽濃度遙感監測研究

許勇，成長春，張鷹，張東

（1.鹽城師范學院 城市與資源環境學院，江蘇 鹽城 224002；2.江蘇沿海開發研究院 鹽城師范學院，江蘇 鹽城 224002；3.南京師范大學 地理科學學院，江蘇 南京 210046）

海水中氮磷營養鹽的濃度是制約浮游植物生長最重要的因素，其中能夠直接被浮游植物吸收利用的是可溶性無機氮（Dissolved Inorganic Nitrogen，DIN）和可溶性無機磷 （Dissolved Inorganic Phosphorus，DIP），可溶性無機氮包括硝酸鹽、亞硝酸鹽和氨鹽，可溶性無機磷的主要成分是活性磷酸鹽。江蘇沿海地區長期以來與省內蘇南地區相比經濟發展水平相對滯后，因此這一地區對經濟發展的需求也更加迫切，一些地區為經濟的發展過度開發利用海洋資源，使海洋環境承受了巨大的壓力。從污染物的角度講，我省近岸海域最主要的污染物是活性磷酸鹽和無機氮，它們的污染分擔率達到50%以上（江蘇省環保廳，2007），從這個角度講，開展對江蘇沿海無機氮磷營養鹽濃度的遙感監測具有重要的實踐意義和推廣價值。

1 研究方法

射陽河發源于建湖縣的射陽湖，是蘇北里下河地區主要的入海通道，其河口位于射陽縣通海鎮。本研究通過在射陽河口海域現場采集光譜和水樣，分析了該海域DIN和DIP濃度與光譜反射率間的相關性及這種相關性所反映的內在機理，并用實測光譜重采樣模擬MODIS前4個波段的反射率，根據相關性分析的結果選擇適當的波段組合因子建立基于MODIS影像的濃度反演模型。

圖1 研究區及采樣點分布圖

1.1 數據獲取

野外光譜測量時間為2008年5月29-31日，在射陽河口附近海域進行了3個航次的測量和采樣，每天測量的時間為9∶30-14∶30，共在60個測點測量了水體的光譜（最后剔除6個異常測點，共54個樣本）。光譜測量所用光譜儀是ASD公司生產的FieldSpec地物光譜儀，該儀器測定的光譜范圍為282～1 090 nm，標準板是經嚴格定標的反射率為0.3的灰板。在每個樣點上按表面以上測量法規定的幾何條件分別測取水體、天空光和標準板的DN值各10條，通過下式直接計算遙感反射率：

式中，Sw、Ssky和Sp分別是水體、天空光和標準板的DN值，ρp是經嚴格定標后的標準板的半球反射率（Mobley，1999；唐軍武等，2004）。在測量光譜的同時采取水樣，測定其中的硝酸鹽氮、亞硝酸鹽氮、氨氮和活性磷酸鹽的濃度，按照《海洋監測規范》 （GB 17378.4-1998）規定的方法完成。

此外，由于射陽河口地處江蘇沿海中部，海水中懸浮顆粒（泥沙）含量較高，泥沙是影響該海域水色的主要因素，本次野外采樣測量還采用了光學后向散射濁度計（OBS-3A）測定了各取樣點表層水體的濁度。對于OBS而言，泥沙濃度與OBS輸出值之間存在著3個轉換區：線性區、飽和區和顆粒屏蔽區，線性區泥沙濃度的范圍是0～10 kg/m3（Kineke etal，1992），根據常年實測資料，射陽河口的懸浮泥沙濃度最大不超過11.08 kg/m3，因此在該海域懸浮泥沙濃度與濁度間主要呈線性關系（Buntetal，1992），而本研究主要探討泥沙濃度與光譜的相關關系，并不是要反演泥沙本身的濃度，因此，本研究直接使用OBS輸出的濁度值作為泥沙濃度的指標。

本研究使用的MODIS影像為從NASA網站下載的2004-2008年每年夏半年的MODISTerra 1B數據，共11景。使用ENVI中的Georeference MODIS模塊進行幾何校正，并去除“彎弓”效應，大氣校正采用基于直方圖的暗像元法，每個波段減去該波段反射率的最小值，以去除大氣程輻射的影響（祝令亞等，2006）。

1.2 數據處理

首先，由于在波長小于350 nm和大于900 nm的范圍內光譜儀所測得的信號不穩定，受噪聲影響比較大，在本研究中剔除了上述范圍內測得的遙感反射率。此外，由于最終所建立的遙感反演模型是針對MODIS影像的，因此，對實測的光譜按MODIS的光譜響應函數進行光譜重采樣，以模擬MODIS的光譜響應特征。重采樣后各波段的反射率按如下公式計算：

其中Ri代表波段i的反射率，λui是波段i的起始波長，λli是波段i的終止波長，R（λ）是波長λ處的反射率，Φi（λ）是波段i在波長λ處的光譜響應函數值（王璐等，2007）。由于MODIS的前7個波段在350～900 nm范圍內僅有4個波段，它們分別是第 1波段 （620～670 nm）、第 2波段 （841～876 nm）、第 3波段 （459～479 nm）和第 2波段（545～565 nm），因此，實際采用了經重采樣模擬的MODIS的前4個波段用于分析和建模。

對MODIS數據反射率的單波段因子和波段組合因子與DIN、DIP的濃度進行相關分析，若Ri（i=1…7）表示MODIS各波段的反射率，分別計算下列各因子（表1）與DIN、DIP濃度間的相關系數。

表1 單波段因子和波段組合因子

2 相關性分析結果

2.1 實測光譜與DIN、DIP濃度間相關性分析結果

從相關性分析的結果可以發現（圖2），DIN、DIP濃度與反射率間的相關性在近紅外波段較高，相關系數超過0.7，而且該海域DIN、DIP濃度與光譜間的相關性幾乎是一致的，在同一波長上，它們間相關系數最大相差不超過0.07，而且它們的相關系數曲線在隨波長變化而變化的趨勢上幾乎完全一致。濁度和光譜間的相關性與DIN、DIP濃度與光譜的相關性相差不大，這三者在相同的波段上不僅相關系數相差不大，而且它們相關系數曲線的變化趨勢也基本一致。這都說明在該海域DIN濃度、DIP濃度與懸浮顆粒濃度間存在著緊密的聯系。

射陽河口附近海域水體混濁，泥沙含量高，目前很多研究表明水體中底部沉積物的再懸浮作用是營養鹽的重要來源，這種再懸浮作用所導致的表層營養鹽濃度的增加是單純擴散作用導致營養鹽濃度增加的數十倍（Reddy et al，1996；Sondergaard et al，1992；逄勇等，2007）。另一方面，射陽河口和江蘇中部大部分河流一樣，在河口附近有閘，閘門大部分時間處于關閉狀態，也就是說在該河口附近，污染物并非時時刻刻都通過河流向海中排放，當閘門關閉時，內源性的釋放也就是沉積物再懸浮過程中的釋放成為該海域營養鹽的主要來源，盡管這些營養鹽從根本上講大都來自于陸源的排放。正是由于沉積物的再懸浮過程中的釋放是該海域營養鹽的主要來源，才使得DIN濃度、DIP濃度和濁度與光譜間的相關性具有高度的一致性，這也使得在該海域反映濁度特征的光譜波段同時也能夠反映DIN和DIP的濃度。

圖2 實測光譜與DIN、DIP濃度 （a）以及與濁度 （b）間的相關性

2.2 MODIS單波段及波段組合因子與DIN、DIP濃度間相關性分析結果

單波段因子與DIN、DIP濃度間的相關分析結果表明它們之間的相關性特征非常相似（圖3），差異僅表現為DIP濃度的相關系數略高于DIN濃度的相關系數，這一特點與前面實測光譜相關性分析的結果是一致的。能夠反映水體混濁程度的第一波段（紅波段）和第二波段（近紅外波段）與DIN濃度、DIP濃度的相關系數較高，而且第二波段的相關系數高于第一波段的相關系數，第三波段（藍波段）與DIN、DIP濃度間呈輕微的負相關，第四波段（綠波段）則與這兩者都沒有明顯的相關關系，上述特點與懸沙水體的光譜特點是吻合的（劉志國等，2006），同時也表明在該海域，能夠表征懸浮顆粒（泥沙）濃度特征的光譜波段也能夠表征DIN和DIP的濃度。

圖3 MODIS單波段因子與DIN、DIP濃度的相關性

進一步通過波段組合因子的相關性分析發現，在波段組合因子中 F7、F9、F10和 F12等因子與DIN、DIP濃度相關性較高，其中因子F9和F10的相關性比較突出，通過詳細分析這些因子中與DIN、DIP濃度的相關系數高的波段組合，可以發現由第二波段與其他波段的比值與差值構成的因子與DIN、DIP濃度的相關系數最高，其中因子F10(2，3)與DIN和DIP濃度相關性最高，分別達到0.765和0.826（表2-表3），從總體看，波段組合因子與DIN、DIP濃度的相關系數比單波段因子有明顯的提高。

表2 MODIS影像波段組合因子F10與DIN濃度的相關性

表3 MODIS影像波段組合因子F10與DIP濃度的相關性

3 模型建立及評價

3.1 DIN、DIP濃度反演模型

根據相關性分析的結果，最終選定波段組合因子F10(2，3)用于建模，分別選取線性、二次多項式、三次多項式、指數、對數、冪函數等模型構建DIN和DIP濃度的回歸模型。將54個樣本數據隨機地分為兩組，其中建模組含40個樣本，檢驗組含14個樣本，用建模組數據建立模型，用檢驗組數據驗證，通過比較各模型的R2、平均相對精度和均方根誤差（RMSE）等指標從中選擇最合適的DIN和DIP濃度的定量反演模型。

表4 MODIS影像DIN濃度回歸模型及其預測相對精度比較

表5 MODIS影像DIP濃度回歸模型及其預測相對精度比較

從建模的結果來看，DIN濃度的反演模型R2可以達到0.6以上，各模型預測的平均相對精度大都在60%左右，各模型在預測的相對精度方面沒有太大的差別。DIP濃度反演模型的R2大都在0.7以上，各模型在預測精度方面差別也很小，特別是檢驗組樣本的預測精度與建模組的預測精度相差不大，都達到了60%以上。無論是DIN還是DIP的反演模型，都以因子的三次多項式模型的R2最高，其預測的平均相對精度也最高。

DIP濃度模型的情況與DIN濃度模型的情況類似，也是因子F10(2，3)的三次多項式模型的RMSE最低，但是該模型建模組和檢驗組RMSE的差距在所有模型中并不是最小，考慮到在該海域DIN濃度和DIP濃度具有共同的來源和釋放機制，而且在數量上也呈強烈的正相關，因此，也選擇因子F10(2，3)的三次多項式模型作為最終的DIP濃度定量反演的模型。

3.2 模型精度的評價

通過建立上述模型實測值與預測值比較的散點圖（圖4-圖5）可以發現，雖然這兩個模型在所有模型中精度最高，RMSE最小，但是精度依然不令人滿意，尤其是對一些實測濃度較低的樣本有較大的相對誤差，而對濃度較高的樣本相對誤差則較小，這種情況在DIP濃度反演模型中表現得十分明顯，因此有必要將樣本按不同的濃度進行分組，分別討論它們的精度和RMSE?？紤]到該海域DIN和DIP的平均濃度比海州灣海域要高得多，對于DIN濃度按200μg/L為閾值將所有樣本分為≥200μg/L和＜200μg/L兩組，對于DIP濃度則按20μg/L為閾值將所有樣本分為≥20μg/L和＜20μg/L兩組。按上述分組，分別利用模型（3）和模型（4）計算各分組的平均相對精度和RMSE。

圖5 DIP濃度回歸模型預測值與實測值比較

從表6和表7中可以發現，無論是DIN濃度的反演模型還是DIP濃度的反演模型，對于實測濃度相對較高的樣本組，模型預測精度都超過了70%，而對于濃度較低的樣本組，模型的預測精度則很不理想。但是由于射陽河口DIN和DIP濃度的均值（在本次野外測量中均值分別為318.47μg/L和46.58μg/L）遠遠超過了濃度分組的閾值200μg/L和20μg/L，因此，可以認為該模型在射陽河口海域具有很高的預測精度和實際應用價值。

表6 不同濃度條件下DIN濃度回歸模型的誤差比較

表7 不同濃度條件下DIP濃度回歸模型的誤差比較

圖6 影像DIN濃度的反演結果 （單位/mgL）

圖7 MODIS影像DIP濃度的反演結果 （mgL）

3.3 模型的反演結果及討論

從反演結果看（圖6-圖7），在射陽河口附近海域，無論是DIN還是DIP濃度，都是離岸越遠，濃度越低，這一分布規律與實際情況完全吻合。在射陽河口附近有一明顯的濃度高值區，DIN濃度達到500μg/L以上，DIP濃度達到80μg/L左右，其濃度遠遠超出了該海域DIN和DIP濃度的均值，這也反映了河口水體環境狀況不容樂觀。取2008年5月31日MODIS影像的反演結果與同步實測數據進行比較，DIN濃度的RMSE為75.15μg/L，DIP濃度的RMSE為6.94μg/L，均遠小于模型對樣本預測的RMSE，這不僅證明了模型的有效性，也證明了模型具有良好的實踐應用和業務化推廣潛力。

4 結論

DIN和DIP濃度與實測光譜間的相關性具有相似性，而且它們與濁度和實測光譜間的相關性也基本一致，這一結果表明在射陽河口海域，在河口沒有開閘的情況下，DIN和DIP主要來源于沉積物再懸浮過程中的釋放，因此，該海域反映濁度特征的光譜波段同時也能夠反映DIN和DIP的濃度。

在MODIS的波段組合因子F10與DIN、DIP濃度的相關性最為突出，最終選擇了由因子F10(2，3)構建的三次多項式模型作為最終的DIN和DIP濃度定量反演的模型。上述模型預測的相對精度達到了60%以上，對于DIN濃度≥200μg/L和DIP濃度≥20μg/L的樣本組，其預測精度達到70%以上，而該海域大多數情況下DIN和DIP濃度都大于200μg/L和20μg/L，這證明所建立的模型具有良好的實際應用價值。影像反演的結果不僅能夠正確地反映DIN、DIP濃度的分布規律，而且與同步實測數據相比，RMSE小于模型對樣本數據預測的RMSE，這進一步證明了模型的穩定性和業務化應用潛力。

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