基于GF-1號衛星WFV數據的太湖水質遙感監測

朱利， 李云梅， 趙少華， 郭宇龍

(1.環境保護部衛星環境應用中心，北京 100094；2.國家環境保護衛星遙感重點實驗室，北京 100094；3.南京師范大學地理科學學院教育部虛擬地理環境重點實驗室，南京 210023)

基于GF-1號衛星WFV數據的太湖水質遙感監測

朱利1,2， 李云梅3， 趙少華1,2， 郭宇龍3

(1.環境保護部衛星環境應用中心，北京 100094；2.國家環境保護衛星遙感重點實驗室，北京 100094；3.南京師范大學地理科學學院教育部虛擬地理環境重點實驗室，南京 210023)

為研究高分一號(GF-1)衛星數據監測太湖水質的可行性，基于新發射的GF-1衛星16 m分辨率的多光譜寬覆蓋(wide field of view，WFV)相機和HJ-1A CCD數據，對太湖的葉綠素a、懸浮物、透明度和富營養化狀況進行遙感監測，以評價GF-1 WFV相機的應用潛力。研究結果表明： GF-1 WFV與HJ-1A CCD數據對水質參數的反演結果具有一致性，可有效反映葉綠素a濃度、懸浮物濃度、透明度和富營養化指數的空間變化規律。其中，太湖西北部分布有少量水華藍藻，在大面積藍藻爆發區域附近，葉綠素a濃度明顯高于其他區域的水體，平均濃度為62.46 mg·m-3；懸浮物濃度以竺山灣及西部沿岸湖區較大，沿西北向東南方向遞減，平均濃度為26.07 mg·L-1；透明度整體從西北向東南遞增，與懸浮物濃度的分布趨勢相反，平均值為22.1 cm；富營養化指數整體從西北向東南遞減，與葉綠素濃度的分布趨勢相同，平均值為69.62。遙感監測指標的結果均符合常規監測規律。

葉綠素a濃度；懸浮物濃度；透明度；富營養化指數

0 引言

太湖是我國第三大淡水湖，位于經濟發達的長江三角洲南緣，屬于典型的富營養化淺水湖泊，是國家確定的“三河三湖”水污染重點治理區域之一。水體富營養化是太湖水體污染的主要表征之一。葉綠素a濃度和懸浮物濃度等是表征水體富營養化狀況的主要指標。葉綠素a是浮游植物或藻類植物中最豐富的色素，是浮游生物體的重要組成成分之一，其含量的高低與該水體中藻類的種類和數量密切相關，是反映水體營養狀態的一個客觀生物學指標，也是水體營養狀態評價和富營養化評價的重要參數之一；其含量的大小在一定程度上反映了水體富營養化的程度。懸浮物是指懸浮在水中的固體物質，包括不溶于水的無機物、有機物、泥沙、粘土和微生物等，是我國近岸海水環境和湖泊水環境質量檢測的重要參數之一。懸浮物的存在減少了進入水體的光能量，影響了水生植被的生長，還可以通過輸送磷酸鹽、銨鹽、重金屬和一些致命的細菌等來影響水質；其濃度的大小直接影響著真光層深度、水體透明度及水色等光學性質，從而進一步影響水體的初級生產力和生物量。透明度是描述水體光學特性的基本參數之一，與水體中的懸浮物、葉綠素、黃色物質的含量和成分密切相關；利用透明度可以間接地反演漫衰減系數，進而獲取真光層深度，進行水下廣場分布的研究。水體富營養化是指湖泊等水體中氮和磷等營養鹽含量過高，導致藻類以及其他水生生物過量繁殖，使得水體透明度下降，溶解氧含量降低，造成湖泊水質惡化從而使生態系統和水體功能受到損害和破壞，嚴重時產生水華現象。衛星遙感監測具有大面積、實時性和經濟性等優勢，是水質和富營養化監測的重要技術手段。通過衛星遙感獲取一些常規監測方法難以揭示的污染源和污染物遷移特征，可為污染源的分布和污染物質的擴散規律等研究提供基礎數據。

2013年4月26日，我國自主研制的第一顆民用高分辨率衛星高分一號(GF-1)成功發射，為我國水環境的遙感監測帶來了巨大機遇。該衛星攜載了2 m分辨率全色、8 m分辨率多光譜CCD相機和16 m分辨率多光譜CCD相機，其中，2 m分辨率全色、8 m分辨率多光譜CCD數據的幅寬優于60 km，由2臺相機拼接而成；16 m分辨率多光譜CCD數據幅寬優于800 km，由4臺相機拼接而成。GF-1衛星不僅可以用于精細探測局部的環境污染狀況，還可用于水環境、大氣環境和生態環境質量等大范圍的宏觀監測與評價。作為新發射的衛星，并且是我國高分辨率衛星系列的首發星，開展GF-1衛星載荷應用的在軌測試工作非常重要，環保部作為GF-1衛星的主要用戶，承擔了其環境應用的在軌測試工作。

對于水污染嚴重的湖泊，國內外已有不少關于水污染的遙感監測研究，例如： 呂恒等[1]總結了國內外用于湖泊水質參數反演的3種常用方法，并分析了3種模型的優缺點；馬榮華等[2]系統分析了湖泊水色遙感的發展現狀，表明湖泊水體物質組分的復雜性以及衛星傳感器與實際需求的矛盾決定了湖泊水色遙感的難度；李俊生等[3]應用緊密型高分辨率光譜儀(compact high resolution imaging spectrometer，CHRIS)圖像反演了太湖梅梁灣的葉綠素濃度分布圖，取得了較好的結果；閻福禮等[4]對比了環境小衛星和Hyperion高光譜監測太湖水質參數的反演精度，展示了星載高光譜監測湖泊水體水質的應用潛力；王橋等[5]介紹了環境一號衛星在水環境、大氣環境和生態遙感監測與評價中的應用方法和范例；王彥飛等[6]針對HJ-1A HSI數據在巢湖水質監測應用方面的適宜性進行了評價，表明HSI水體圖像在530～900 nm波段范圍內數據質量較為真實可靠；潘邦龍等[7]利用HJ-1A HIS高光譜數據，采用回歸克里格方法建立了總氮濃度的定量反演模型；朱利等[8]基于環境一號衛星多光譜數據，建立了分地區、分季節的經驗模型反演葉綠素a濃度；徐雯佳等[9]利用MODIS的第一波段數據建立了河北省海域的葉綠素a濃度的遙感模型，取得了較好的效果；陳蕾等[10]提出一種基于水質類型的TM圖像水體信息提取方法，可以快速、準確、有效地提取TM圖像中的水體分布信息。但由于GF-1衛星是新發射衛星，目前還沒有相關應用的研究報道，所以本文根據其在軌測試的結果，評價GF-1衛星在水環境遙感監測方面的應用潛力，以期為后續GF-1衛星的水環境遙感監測提供參考。因太湖面積較大，故本文主要探討GF-1寬覆蓋(wide field of view，WFV)相機對太湖的葉綠素a濃度、懸浮物濃度、透明度和富營養化狀況的遙感監測，并分析上述水質參數的空間分布特征，進而綜合評價GF-1 WFV相機對水質參數的監測能力。

1 研究區概況與數據源

1.1 研究區概況

本文選擇太湖作為研究區，其地理范圍在E119°55′～120°40′，N30°55′ ～31°30′之間；湖水面積約2 338 km2，平均水深約2 m；水體富營養化較嚴重。

1.2 遙感圖像預處理

使用2013年8月9日獲取的GF-1衛星16 m分辨率多光譜CCD圖像，傳感器為WFV2。GF-1 WFV2圖像的預處理主要包括輻射定標、幾何糾正和大氣校正。

1)輻射定標利用ENVI軟件，將GF-1 WFV2圖像灰度值Le通過絕對定標系數和輻射定標公式進行定標，即

Le=Gain·DN+Bias,

(1)

式中：Gain為波段增益，即定標斜率，W·m-2·sr-1·μm-1；DN為衛星載荷觀測值；Bias為波段偏置值，即定標截距，W·m-2·sr-1·μm-1。GF-1號衛星WFV圖像的4個波段的增益和偏置值見表1。

表1 GF-1號衛星WFV相機絕對輻射定標系數Tab.1 Absolute radiation calibrated coefficients of WFV cameras of GF-1 satellite

2)幾何糾正利用ERDAS軟件中的Georeferencing模塊，以研究區經過幾何精糾正的TM圖像為基準，通過在研究區選取控制點完成對GF-1 WFV2圖像的幾何精糾正。

3)水色大氣校正則利用太湖站CE318實測數據，輸入大氣輻射傳輸模型6S，獲得大氣氣溶膠散射和瑞利散射，得到各個波段圖像的反射率[6,9]。

4)由于水質參數反演模型只針對水體進行計算，因而要根據水陸分布圖對預處理后的GF-1 WFV2圖像數據進行掩模處理，得到水體圖像。

1.3 野外光譜實測

太湖野外實測光譜的采集使用ASD公司生產的ASD FieldSpec Pro便攜式光譜輻射計，其波譜范圍為350～1 050 nm。為減少水體鏡面反射和船體自身陰影的影響，測量采用唐軍武等[11]提出的陸上Ⅱ類水體水面以上光譜測量的方法。

2 研究方法

目前，利用遙感器觀測得到的光譜數據反演水質參數通常有3種方法，即經驗方法、半經驗-半分析方法和分析方法。經驗方法根據統計分析理論，在大量現場實測數據的基礎上建立遙感反射率與水質參數濃度之間的統計關系，進而外推水體水質參數濃度，常用的模型主要有單波段模型、一階微分模型、波段比值模型和多波段組合模型等；半經驗-半分析方法借助于對水體主要水色要素固有光學特性的研究，采用分析和經驗模式獲得各種水體成分的吸收和后向散射系數，進而估算水質參數濃度，常用的模型主要有3波段模型和4波段模型等；分析方法則利用生物光學模型描述水體組分與輻照度比之間的關系，并模擬水體的輻照度比，水體中各組分用其單位吸收系數和單位散射系數表示，用輻射傳輸模型模擬光在大氣和水體中的傳播過程，然后根據遙感數據反演水質參數濃度。此外，一些新型的經驗方法，如神經網絡、偏最小二乘及支持向量機等也被引入到水色遙感中，用以反演水質參數濃度。由于沒有同步觀測的數據和缺少散射系數、后向散射系數等固有光學數據，暫無法建立以生物光學模型為基礎的分析模型，因此本研究的水質遙感監測模型主要以經驗模型和半經驗-半分析模型為主。

盡管目前尚缺乏與GF-1衛星過頂同步野外采樣數據，難以根據實測數據建立估算模型；但考慮到GF-1數據與HJ-1A CCD數據有相似的波段設置，且目前已經有許多學者利用HJ-1A CCD數據進行了水色參數估算研究[8,11,12-15]，并取得了較好的效果；因此，本文首先根據不同傳感器的波段響應函數與野外ASD實測的太湖大量高光譜數據，對GF-1 WFV與HJ-1A CCD圖像的波段設置進行對比。

有效波長范圍內的等效反射率計算方法為

(2)

式中：f(λ)為光譜響應函數；λ為觀測波長；λmin和λmax分別為波段范圍最小和最大波長；Rb為b波段范圍內的等效反射率。

進而參考前人的研究[8,12]，選擇葉綠素a、懸浮物、透明度和富營養化指數的估算模型分別計算相應的水質參數。

1)葉綠素a濃度的反演模型為

Cchl-a=4.089(b4/b3)2-0.746(b4/b3)+29.733 ,

(3)

式中：Cchl-a為葉綠素a的濃度，mg·m-3；b3和b4分別為GF-1 WFV2圖像經過輻射校正和大氣校正后的第3波段和第4波段圖像像元亮度值。

2)懸浮物濃度的反演模型為

CTSS=119.62(b3/b2)6.082 3,

(4)

式中：CTSS為總懸浮物濃度，mg·L-1；b2和b3分別為GF-1 WFV2圖像經過輻射校正和大氣校正后的第2波段和第3波段圖像像元亮度值。

3)透明度的反演模型為

(5)

式中Zsd為透明度，cm。前人研究表明，太湖區域的透明度主要受懸浮物影響[14]。

4)富營養化指數的估算模型為

TLI=0.54TLIchl-a+0.46TLITSS,

(6)

TLIchl-a=10(2.5+1.086lnCchl-a),

(7)

TLITSS=10(5.118+0.49lnCTSS)，

(8)

式(6)—(8)中：TLI為綜合遙感富營養化指數，無量綱，可用于對湖泊營養狀態進行連續數值分級評價；TLIchl-a為葉綠素富營養化指數；TLITSS為懸浮物富營養化指數。

3 結果與討論

3.1 遙感圖像的一致性分析

GF-1 WFV圖像與HJ-1A CCD圖像的波段響應函數如圖1所示，其中虛線和實線分別表示HJ-1A CCD圖像和GF-1 WFV圖像4個波段的波段響應函數。

圖1 GF-1 WFV與HJ-1A CCD波譜設置對比Fig.1 Comparison of spectrum settings between sensers of GF-1 WFV and HJ-1A CCD

從圖1可以看出： ① 2種傳感器4個波段的有效波譜覆蓋范圍比較一致；② 2種傳感器不同設置中的強響應波段位置較為一致。說明GF-1 WFV和HJ-1A CCD這2種傳感器的理論波段設置比較相似。

為了進一步對比2種傳感器的波段設置差異，利用在太湖野外實測得到的345組高光譜反射率，分別對2種傳感器進行模擬，并逐波段對比2種傳感器的模擬反射率，結果如圖2所示。

(a) 第1波段(b) 第2波段(c) 第3波段(d) 第4波段

圖2 GF-1 WFV與HJ-1A CCD的4個波段模擬反射率

Fig.2 Simulated reflectivities of 4 bands of GF-1 WFV and HJ-1A CCD

從圖2可以看出，在4個波段上，2種傳感器都呈現出很高的一致性： 線性擬合的決定系數都在0.99以上，斜率都在1±0.04之間，截距也都接近0。

上述分析表明,GF-1 WFV圖像與HJ-1A CCD圖像在波段設置上具有很強的一致性，因而在理論上可以采取通用的估算模型進行水質參數的計算。本文選擇2013年8月9日在太湖過頂的GF-1 WFV與HJ-1A CCD圖像數據(表2)，二者過頂時間相差46 min，水質參數的空間變化不是太大。

表2 同步獲取的GF-1 WFV和HJ-1A CCD參數對比Tab.2 Comparison of parameters between GF-1 WFV and HJ-1A CCD acquired synchronously

3.2 葉綠素a濃度的反演結果

利用上述數據和方法，得出太湖葉綠素a濃度的空間分布情況圖(圖3)和統計表(表3)。

(a) GF-1 WFV2 (b) HJ-1A CCD1

圖3 太湖葉綠素a濃度(mg·m-3)分布圖

Fig.3 Distribution of chlorophyll-a(mg·m-3) in Taihu Lake

表3 太湖葉綠素a濃度統計值Tab.3 Statistical value of chlorophyll-a concentration in Taihu Lake (mg·cm-3)

圖3中的黃色區域為藍藻水華分布區域，基于歸一化植被指數(NDVI)，結合灰度直方圖確定閾值來區分水華和正常水體區域(由于篇幅所限,本文不展開討論)。進行水質參數反演時，將對水華分布區域做掩模，并和陸地信息一并去除，使二者不參與水質參數反演。為了間接驗證反演結果的正確性，對同步獲取的HJ-1A CCD數據進行同樣的處理，并對比2組數據的反演結果。

由圖3(a)可以看出，2013年8月9日太湖葉綠素a濃度的空間分布平緩，高值區分布在竺山灣、梅梁灣大部分湖區以及西部湖區，濃度值集中在60～110 mg·m-3之間；東部湖區及貢湖灣大部分區域葉綠素a濃度值較低，在20～40 mg·m-3之間。低值區面積較小，零星分布于太湖南部，葉綠素a濃度在20 mg·m-3以下。

從表3可以看出，由GF-1 WFV反演的全湖區葉綠素a濃度變化范圍較大。同時，2種傳感器反演得到的葉綠素濃度的最大值和最小值的差距較大，這可能是由于不同傳感器的觀測角度、大氣狀況及衛星過頂時間的差異所導致；但從均值和空間分布情況來看，2種傳感器的監測結果具有較好的一致性。

3.3 懸浮物濃度的反演結果

利用上述數據和方法，得出太湖懸浮物濃度的空間分布情況圖(圖4)和統計表(表4)。

(a) GF-1 WFV2 (b) HJ-1A CCD1

圖4 太湖懸浮物濃度(mg·L-1)分布圖

Fig.4 Distribution of suspended solids concentration(mg·L-1) in Taihu Lake

表4 太湖懸浮物濃度統計值Tab.4 Statistical value of suspended solids concentration in Taihu Lake (mg·L-1)

從圖4(a)可以看出，2013年8月9日太湖懸浮物濃度的空間變化劇烈，高值區集中在梅梁灣沿岸湖區以及太湖西部入湖河流河口附近，懸浮物濃度在110 mg·L-1以上；從貢湖灣南到太湖南部沿岸為低值區，濃度都在55 mg·L-1以下，甚至有部分區域小于25 mg·L-1。

從表4可以看出，由GF-1 WFV反演的全湖區懸浮物濃度變化范圍較大。與葉綠素濃度類似，在懸浮物濃度的統計值中，2種傳感器的最大值和最小值也呈現出一定的偏差，但均值仍然比較接近，體現出較好的一致性。

3.4 透明度的反演結果

利用上述數據和方法，得出太湖透明度的空間分布情況圖(圖5)和統計表(表5)。

(a) GF-1 WFV2 (b) HJ-1A CCD1

圖5 太湖透明度(cm)分布圖

Fig.5 Distribution of transparency(cm) in Taihu Lake

表5 太湖透明度統計值Tab.5 Statistical value of transparency in Taihu Lake (cm)

從圖5(a)可以看出，2013年8月9日太湖透明度的分布情況較為簡單，與懸浮物濃度分布有相反的趨勢，在梅梁灣及太湖西部湖區，透明度值較低，都在18 cm以下；而從貢湖灣延伸到太湖南部，這些區域透明度值都較高，在22 cm以上。

從表5可以看出，全湖最大透明度為62.19 cm，最小透明度僅為3.6 cm，均值為22.17 cm。

3.5 富營養化狀況的反演結果

利用上述數據和方法，得出太湖富營養化的空間分布情況圖(圖6)和統計表(表6)。

(a) GF-1 WFV2 (b) HJ-1A CCD1

圖6 太湖富營養化指數分布圖

Fig.6 Distribution of eutrophication index in Taihu Lake

表6 太湖富營養化指數統計值Tab.6 Statistical value of eutrophication index in Taihu Lake

從圖6(a)可以看出，2013年8月9日太湖富營養化狀況以梅梁灣和西北沿岸湖區最為嚴重，富營養化指數達到69以上，湖心區也有部分高值區；其次為西部大面積湖區，富營養化指數在69左右；南部湖區和東部湖區富營養化水平相對較低，富營養化指數在65左右。

從表6可以看出，由GF-1 WFV反演的全湖區最大富營養化指數為87.90，最小富營養化指數為49.45，均值為69.62。與其余3個指標相比，2種傳感器估算得到的富營養化狀態在3項統計指標上都體現出較好的一致性。

4 結論

本文利用GF-1號衛星16 m空間分辨率多光譜寬覆蓋(WFV)數據，對太湖的葉綠素a、懸浮物、透明度和富營養化狀況開展在軌測試遙感監測，進而評價GF-1號衛星WFV相機的應用潛力，得出如下結論：

1)在軌測試的初步評價表明，GF-1號衛星WFV相機獲取的圖像可以反映葉綠素a濃度、懸浮物濃度、透明度和富營養化指數的空間變化規律，能夠有效地用于水質等環境監測。

2)通過GF-1號衛星的監測發現，太湖西北部分布有少量水華藍藻；在大面積藍藻爆發區域附近，葉綠素a濃度明顯高于其他區域的水體。懸浮物濃度以竺山灣及西部沿岸湖區較大，沿西北向東南方向遞減。透明度在整體上從西北到東南遞增，與懸浮物濃度的分布趨勢相反，符合常規監測規律。富營養化指數在整體上從西北到東南遞減，與葉綠素濃度的分布趨勢相同，也符合常規監測規律。

3)實驗表明，一些針對HJ-1A CCD圖像數據建立的水色要素估算模型，也能較好地應用在GF-1號衛星16 m分辨率的圖像上。對比GF-1 WFV傳感器與HJ-1A CCD傳感器，發現二者具有較為一致的波段設置，且可以得到近似的水色要素監測結果，間接表明GF-1 WFV傳感器數據反演水質參數結果的可靠性。

4)由于在軌測試時間緊張，覆蓋太湖研究區的無云或少云圖像很少，并缺乏同步實測數據，無法客觀地驗證有關模型的精度。今后，一方面要采用更多的遙感圖像和開展同步的湖面觀測試驗；另一方面可以考慮采用普適性更強的半分析模型進行葉綠素a、懸浮物濃度和透明度的反演，或引進更多技術指標進行湖水富營養化狀態的評價。

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(責任編輯： 邢宇)

Remote sensing monitoring of Taihu Lake water quality by using GF-1 satellite WFV data

ZHU Li1,2， LI Yunmei3， ZHAO Shaohua1,2， GUO Yulong3

(1.EnvironmentalSatelliteCenter，MinistryofEnvironmentalProtection，Beijing100094，China；2.StateEnvironmentalProtectionKeyLaboratoryofSatelliteRemoteSensing，Beijing100094，China；3.SchoolofGeographyScience，TheKeyLaboratoryofVirtualGeographicEnvironment，MinistryofEducation，NanjingNormalUniversity，Nanjing210023,China)

The chlorophyll-a concentration, suspended solids concentration, transparency and eutrophication index for the Taihu Lake were obtained by using GF-1 satellite wide field of view (WFV) camera and HJ-1A satellite CCD camera data with the purpose of evaluating the GF-1 satellite’s application capability in environmental monitoring. The results show that the WFV camera data, consistent with the HJ-1A inversion results, could be used to monitor the distribution of the water quality parameters including chlorophyll-a concentration, suspended solids concentration, transparency and eutrophication index. It was shown that the algal blooming areas were found in the northwest of the Taihu Lake, the chlorophyll-a concentration was the highest near the algal blooming area, and the average of chlorophyll-a concentration in the whole lake was 62.46 mg·m-3. The suspended solids concentration was higher near the Zhusan Valley and the west coast area and decreased in the NW-SE direction, with the whole average value being 26.07mg·L-1. The transparency decreased in the NW-SE direction in contrast to the distribution of suspended solids concentration, with the whole average value being 22.1 cm. The eutrophication index decreased southeastward, being the same as the distribution of chlorophyll-a concentration, with the whole average value being 69.62. These results are consistent with the results of the routine surveying.

chlorophyll-a concentration；suspended solids concentration；transparency；eutrophication index

2013-11-11；

2014-01-13

國家自然科學基金項目“基于四波段CCD數據的藍藻水華遙感識別指數構建與藻密度定量反演研究”(編號： 41101378)和國家高分辨率對地觀測重大專項“環境保護遙感動態監測信息服務系統”(編號： E05-Y30B02-9001-13/15)共同資助。

10.6046/gtzyyg.2015.01.18

朱利，李云梅，趙少華，等.基于GF-1號衛星WFV數據的太湖水質遙感監測[J].國土資源遙感，2015，27(1)：113-120.(Zhu L，Li Y M，Zhao S H，et al.Remote sensing monitoring of Taihu Lake water quality by using GF-1 satellite WFV data[J].Remote Sensing for Land and Resources，2015，27(1)：113-120.)

TP 79; X 87

A

1001-070X(2015)01-0113-08

朱利(1978-)，男，博士，高級工程師，主要從事水環境定量遙感研究。Email： zlpinan@163.com。

郭宇龍(1988-)，男，博士，主要從事水環境定量遙感研究。Email： gyl.18@163.com。