基于HJ衛星的近岸Ⅱ類水體葉綠素a濃度定量遙感反演研究
——以灤河口北部海域為例

羅建美，霍永偉，韓曉慶*

(1. 河北地質大學 土地資源與城鄉規劃學院，河北 石家莊 050031；2. 中國科學院遺傳與發育生物學研究所 農業資源研究中心 中國科學院農業水資源重點實驗室，河北 石家莊 050022； 3. 中國科學院大學，北京 100049；4. 河北省國土資源利用規劃院，河北 石家莊 050051)

基于HJ衛星的近岸Ⅱ類水體葉綠素a濃度定量遙感反演研究
——以灤河口北部海域為例

羅建美1，2，3，霍永偉4，韓曉慶4*

(1. 河北地質大學 土地資源與城鄉規劃學院，河北 石家莊 050031；2. 中國科學院遺傳與發育生物學研究所 農業資源研究中心 中國科學院農業水資源重點實驗室，河北 石家莊 050022； 3. 中國科學院大學，北京 100049；4. 河北省國土資源利用規劃院，河北 石家莊 050051)

為驗證環境衛星影像在近岸Ⅱ類水體中葉綠素a濃度反演的適宜性，獲得適合灤河口北部近岸海域的葉綠素a濃度的高精度反演算法，基于HJ-1A CCD2影像數據和現場同步實測數據，構建、驗證并確立適合研究區葉綠素a濃度反演模型。結果表明：HJ-1A CCD2衛星可用于水文情況較復雜的近岸Ⅱ類水體葉綠素a濃度的反演研究；最佳波段組合(B3/B1)構建的倒數模型，可反演葉綠素a濃度。結果顯示葉綠素a濃度整體由近岸向內海方向逐漸減小，自北向南逐漸降低，并在河口處形成向外海突出的高值區；葉綠素a濃度最大值出現在金山嘴南側，為25.0 μg/L。離岸葉綠素a濃度最小值出現在灤河口以東約13.2 km處，僅4.6 μg/L；近岸葉綠素a濃度最小值出現在灤河口附近，約為11.0 μg/L。該研究可為相關研究提供技術參考，研究成果可為當地政府科學管理海洋環境、制定海洋政策提供決策依據，為該海域可持續發展提供數據支持。

HJ 衛星；灤河口北部；葉綠素a濃度；模型；反演

1 引言

葉綠素a是浮游植物、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，其濃度的高低與該水體中藻類的種類和數量密切相關，是表征水體富營養化狀況的主要指標，也是水體富營養化評價的重要參數，更是研究全球碳循環的主要手段之一。因此國內外學者對其進行了深入研究，目前葉綠素a濃度的計算方法主要有經驗統計方法[1—8]、半分析半經驗方法[9—13]和解析模型方法[14—20]3類。上述3種方法各有利弊，與后兩種方法相比，經驗統計方法針對某一特定區域具有較好的適用性，可較好的反演特定區域的葉綠素a濃度，便于建立業務化應用的葉綠素a濃度提取模型，在實際應用中具有較大優勢。

與常規監測方法相比，基于遙感的葉綠素a濃度監測具有大尺度、實時、動態監測的優勢，國內外學者利用CZCS、OCTS、OCM、SeaWiFS、MODIS、MERIS、Landsat TM、Hyperion等國外多光譜、高光譜衛星影像進行了大量研究，成果較為突出[21—41]。應用國產衛星進行葉綠素a濃度的研究起步較晚，但近幾年隨著我國衛星迅速發展，傳感器觀測波段及觀測精度較以往有了很大幅度提高，國內學者利用國產衛星，如HY-1A/B、CBERS、GF-1、HJ-1A/B CCD、HJ-1A HIS等，針對葉綠素a的反演進行了大量研究，取得了諸多富有成效的研究成果[42—52]。其中，HJ系列衛星多光譜數據因其分辨率較高(30 m)、涵蓋常用波段(可見光及近紅外等4個波段)、對地刈幅寬(360 km)、重訪周期短(4 d)、可免費獲取等特點，在葉綠素a濃度反演中具有較強的優勢。但在應用范圍方面，HJ衛星應用于內陸封閉水體較多[41,52—60]，應用于開放海域的Ⅰ類水體較少，應用于水質條件復雜的近岸Ⅱ類水體則較少[61—64]。這是由于近岸Ⅱ類水體既受海水攜帶浮游植物、懸浮物、溶解有機物等影響，又受入海河流攜帶陸源懸浮泥沙、黃色物質等影響，各組分之間彼此混合、交互作用。利用遙感影像反演Ⅱ類水體葉綠素濃度，受海水中上述物質影響，使得適用于大洋Ⅰ類水體的經驗公式基本不適用于近岸Ⅱ類水體。即使同為Ⅱ類水體，因水質組分及光譜特征差別較大，其反演算法也隨時空不同存在較大區別，建立更大尺度的普適性反演算法具有一定困難，但針對較小尺度建立的反演模型，在特定區域其反演精度卻比較精準，尤其是結合衛星過境時的水質同步實測數據，其反演結果的準確性和可信度則更高[16, 51, 58, 61]。

本研究以灤河口北部近岸Ⅱ類海域為研究區，選取2014年HJ衛星遙感影像的適當波段組合，基于SPSS軟件構建葉綠素a濃度估算模型，結合現場同步實測數據，評價模型的準確性和適宜性，以期獲得適合研究區葉綠素a濃度的高精度反演算法，為國產衛星在近岸海域水質遙感動態監測和預測等方面的應用提供案例支持。研究方法和過程可為同類研究提供技術參考，研究成果可為當地政府科學管理海洋環境、制定海洋政策提供決策依據，為該海域可持續發展提供數據支持。

2 研究區域

研究區位于河北省秦皇島市昌黎縣，灤河口以北、金山嘴以南近海海域，介于39.4°～39.8°N、119.3°～119.7°E之間，面積約800 km2，平均水深7 m。屬半濕潤大陸性氣候，年均溫11℃，年均降水量712 mm，入海水系主要有灤河、七里海、大蒲河及北側的洋河、戴河等。大量懸浮泥沙、溶解物、生活污水及沿海養殖池塘排水隨徑流入海，成分復雜，其中，水體中溶解氧(DO)6.3～8.6 mg/L，pH(酸堿值)8.0～8.1，鹽度28.9～31.1，油類52.7～127.0 μg/L，水溫15.0～20.3℃，透明度0.8～1.8 m，化學需氧量(COD)1.0～1.6 mg/L，水質指標符合國家Ⅱ類水質標準。本研究實測采樣點共24個，呈4列南北向分布(圖1)。

3 研究數據及處理

本研究主要采用HJ衛星遙感影像及同步實測數據，基于ENVI、ArcGIS、SPSS等軟件平臺，將遙感影像進行幾何校正、大氣校正等預處理，通過分析不同波段與實測數據之間的相關性，選取適合研究區的波段組合構建數據模型，并檢驗其準確性，最后利用數據模型計算研究區葉綠素a濃度情況。研究技術路線見圖2。

3.1 遙感影像數據及處理

3.1.1 影像數據

本研究采用HJ-1A CCD2的影像數據，景號為453-68，成像時間為2014年5月22日01時41分03秒(格林威治時間)，分辨率是30 m，研究區無云，數據來源于中國資源衛星應用中心網站。

參考影像為兩景經過幾何精校正的Landsat5-TM影像，景號分別為121-032、121-033，成像時間分別是2010年9月27日、2010年9月11日，分辨率均為30 m，研究區無云。為便于后期處理，已將這兩景影像進行鑲嵌處理。參考影像為西安80 坐標系，6 度分帶20 N帶，Gauss Kruger投影，IAG75 橢球體。

3.1.2 影像處理

(1)輻射定標

為實現定量研究，需建立遙感傳感器的數字量化輸出值DN與其所對應視場中輻射亮度值之間的定量關系，即對影像進行輻射定標。

L=DN/g+L0，

(1)

式中，L為輻射亮度值，單位是W/(m2·sr·μm)，DN為影像的數字量化值，g為絕對定標系數增益，單位是W-1·m2·sr·μm，L0為偏移值，單位是W/(m·sr·μm)。

在ENVI 5.1中，利用針對環境衛星影像使用IDL語言開發的Envi_hj1a1b_tools工具，通過讀取頭文件信息，進行輻射定標、圖層疊加等操作。

(2)影像裁剪

由于環境星的成像幅面為360 km，遠超出研究所需范圍，為減小處理數據量，利用Subset Data from ROI模塊裁剪出研究區范圍，以便后期數據處理。在裁剪時保留一部分陸地，利于幾何校正尋找同名地物點操作。

圖1 研究區范圍示意圖和采樣點位置Fig.1 The study area and the sampling positions

圖2 研究技術路線圖Fig.2 The technology roadmap of the study

(3)幾何校正

利用ENVI的流程化模塊進行幾何校正，該模塊通過設置自動控制點的匹配方法、過濾條件、校正波段、控制點個數等條件，通過選取具有相同波段信息的影像圖層，軟件可以自動尋找同名地物點，最后只需刪除或修改自動生成的控制點即可。本研究設置匹配方法為Cross Correlation，最小匹配值0.6，匹配模型為Fitting Global Transform，最大允許誤差數為1，搜索窗口為200，匹配窗口為61，匹配波段均為紅色波段，重采樣方法為最近鄰法，以最大程度減少光譜信息損失，最終校正結果的總誤差控制在0.3個像元內。

(4)大氣校正

常用的大氣校正模型有暗黑像元模型[41,65]、6S模型[19,28,33,59]、FLAASH模型[13,48,52,54,56,58,62-63,66]等，根據韓曉慶等[67]的研究，在海岸帶地區FLAASH模型的校正精度要優于其他兩種模型，杜挺等[53]的研究也證實了這一結果，因此本研究選用FLAASH模型進行大氣校正，各輸入參數見表1。

表1 FLAASH大氣校正模型輸入參數表

(5)海陸分離

采用ENVI的Feature Extraction(面向對象分類，簡稱FE)模塊進行海陸分離操作，自動提取研究區海域[68]。該模塊通過集合臨近像元識別感興趣的光譜要素，利用遙感影像數據的空間、紋理和光譜信息進行分割和分類的特點，設置分割及合并閾值生成一個分割圖像，并輸出矢量等多種格式。與手工提取、監督分類或NDWI等模型提取海域相比，該方法不但可以有效提高信息提取效率，避免人機交互提取時產生的人為誤差、監督分類因樣本不典型造成分類結果的偏差及NDWI等模型因地物復雜導致提取信息不準確等問題，而且可以隨時預覽處理效果，如果不符合要求，只需簡單調整閾值重新預覽，直至得到滿意的結果，節省了數據處理時間和數據存儲空間。該方法尤其適用于地物影像特征變化不大，地物邊界相對明顯的區域。本研究設置的分割閾值為45，合并閾值為95。

3.2 同步實測數據及處理

3.2.1 同步實測數據

研究區為海域，與內陸水體相比，海水的周期性運動使得海水中的物質交換更加頻繁，隨海水運移的速度更快，海域反演要求影像成像時間與數據采集時間間隔更短。為使研究結果真實可信，減少延時誤差，本研究現場數據采集時間為2014 年5 月22 日9 時至12 時，與環境衛星過境時間基本保持一致。數據采集當天晴朗無云，風速2.1 m/s，風向ENE，波浪較小。

3.2.2 數據處理

同步采樣點共24 個，使用5 L的卡蓋式采水器采集表層海水水樣，深度為0.5 m，每個采樣點取3 個樣品，在實驗室中分別測定3個樣品后，取其均值為該采樣點的葉綠素濃度，并用GPS同步測量樣點經緯度。

在實驗室采用分光光度法測定海水中的葉綠素a濃度。使用玻璃纖維濾膜(Whatman GF/C，47 mm)過濾海水樣品，然后放入貝賽離心管，加入濃度為90% 的丙酮溶液，搖勻后放置冰箱儲存24 h，溫度為4℃。此后，將該樣品放入離心機，速度設定為4 000 r/min，離心時間為10 min。以濃度為90% 的丙酮溶液作參比，使用分光光度計分別在750 nm、664 nm、647 nm、630 nm波長處測定吸光值。按公式(2)計算得出樣品中葉綠素a濃度：

ρChla=[11.85×(E664-E750)-1.54×

(2)

式中，ρChla為樣品中葉綠素a濃度，單位為μg/L；E664、E750、E647、E630分別為664nm、750nm、647nm、630nm波長處測定吸光值；ν為樣品中提取液體積，單位為mL；V為海水樣品實際用量，單位為L；L為測定池光程，單位為cm。

研究樣品測定葉綠素a濃度范圍6.9～16.3 μg/L。

3.3 葉綠素反演

利用準同步HJ-1A CCD2和實測葉綠素a濃度數據，分析得出與實測數據相關性最大的波段組合，建立葉綠素a濃度反演模型，并對模型精度進行對比分析。根據前人經驗[51]，將野外實測24 個樣點分為兩組，其中2/3(16 個)樣點用于模型反演，1/3(8 個)樣點用于驗證模型。

3.3.1 相關分析

利用SPSS 20計算各波段與實測葉綠素a濃度的相關系數，結果表明B3(紅色)波段與葉綠素a濃度的相關性最高，達到0.568，置信度為0.043，表明為在置信度(雙側)為0.05時，二者顯著相關。B2(綠色)波段，相關系數為0.437，B1(藍色)波段為0.347，B4(近紅外)波段為0.311(表2)。

表2 各波段反射率與葉綠素a濃度實測值的相關關系

注：*為在置信度(雙側)為0.05時，相關性是顯著的。

部分學者研究成果表明，波段比值在一定程度上能進一步消除大氣對電磁波傳輸信號的影響[69]，因此，本研究進一步嘗試采用不同波段比值與實測葉綠素a濃度進行相關分析，以便得出與研究區實測數據最吻合的波段組合。

在ENVI中，利用Band Math功能分別對影像的4 個波段進行比值運算，計算結果與實測葉綠素a濃度值進行相關分析，結果顯示B3/B1波段比值與實測葉綠素a濃度相關性最高，為0.720，置信度為0.006，表明在置信度(雙側)為0.01時，二者顯著相關(表3)，這雖與陳莉瓊等[16]利用HJ衛星反演葉綠素時的結論相似，但與其他學者常用的藍、綠波段比值及紅、近紅外波段組合反演水體葉綠素的算法有所不同[56,61—62]。為此，本研究進一步分析反射率影像的光譜曲線特征，發現除個別點外，大部分反演點B1(藍波段)的反射率值最高，B2(綠波段)、B3(紅波段)、B4(近紅外波段)的反射率值依次降低(圖3)，并非如一般海水中，B2(綠波段)反射率最高，B1(藍波段)、B2(綠波段)、B4(近紅外波段)反射率值較低。這可能由于研究區水體受石油污染(52.7～127.0 μg/L，平均85.1 μg/L)，水體的影像特征發生變化，導致研究區葉綠素反演波段與常規反演波段不同，但該波段組合的反演結果較之其他組合更能準確反應研究區葉綠素特征。

表3 各波段組合反射率比值與葉綠素a濃度實測值的相關關系

續表3

注：**為在置信度(雙側)為0.01時，相關性是顯著的。

圖3 反演點反射率光譜特征Fig.3 The spectral characteristics of reflectivity in inverse points

3.3.2 數據建模及精度評價

在SPSS中，以B3/B1為自變量，以實測葉綠素a濃度為因變量，選擇線性模型等10種常用的曲線模型，構建波段與實測葉綠素a濃度之間的函數關系式(表4)。

表4 葉綠素a濃度反演模型及估值對比

續表4

為選取最佳模型，計算了各模型的相關系數(r2)、均方根誤差(RMSE)及相對誤差(RE)，對比結果下：二次曲線模型和三次曲線模型的Sig.值均大于0.01，表明上述兩個模型的模擬結果在置信度(雙側)為0.01時，與實測葉綠素a濃度不顯著相關，因此不采用上述兩個模型；其余8個模型的Sig.值均小于0.01，表明在置信度(雙側)為0.01時，模型計算結果與實測葉綠素a濃度顯著相關。其中，線性模型、復合模型、成長模型、指數模型的Sig.值與其余4個模型相比較大，且r2較小，表明相關度比其他4個模型低，故不采用上述4個模型；在剩余的4個模型中，冪指數模型與S曲線模型的RMSE值分別為2.877 μg/L、2.853 μg/L，RE比例分別為18.536%、18.517%，與對數模型、倒數模型相比，誤差較大，不采用上述兩種模型；與對數模型相比，倒數模型的模擬值與葉綠素a濃度實測值的相關系數更大，RMSE較小，且通過進一步對比驗證點的模擬值與實測值，結果顯示倒數模型的相關系數為0.939 5，對數模型為0.884 5(圖4)，表明在10種曲線模型中，倒數模型能夠較真實的模擬研究區葉綠素a濃度實際情況。因此，選擇倒數模型作為研究區海域葉綠素a濃度反演模型。

圖4 倒數(a)、對數(b)模型驗證點實測值與模擬值比較Fig.4 Comparison in values between measured and estimated by reciprocal(a) and logarithmic(b) models

圖5 葉綠素a濃度反演圖Fig.5 The inversion map of Chl a concentration

4 研究結果

在ENVI中利用Band Math功能，根據構建的反演模型，計算得出葉綠素a濃度分布情況(圖5)。

研究結果呈現以下特點：葉綠素a濃度由岸向海逐漸減小，自北向南逐漸降低；戴河口的葉綠素a濃度等值線較密，且與洋河共同形成突入海中的葉綠素a濃度高值區；大蒲河口葉綠素a濃度呈長條狀突入海中；七里海入海口特征不明顯；灤河口形成錐形葉綠素高值區。戴河、洋河、大蒲河由于入海水量較大，突入海中的葉綠素a濃度呈盾型，該特征以大蒲河口最為明顯，呈長條狀突入海中，這是由于河流沖淡水帶來上游大量的營養鹽，在河口外形成突出的高營養鹽區域，便于藻類生長；灤河入海水量較少，突入海中的葉綠素a濃度呈錐型；七里海內水體隨潮水漲落而進出河口，水體與中葉綠素a濃度與外側海水差別不大，河口處葉綠素a濃度特征不明顯。

葉綠素a濃度最大值出現在金山嘴南側，高達25.0 μg/L，因為該區域自北向南的沿岸流，在金山嘴以南形成波影區，波速較緩，海水中的葉綠素不易擴散，形成富集，加之戴河的沖淡水帶來部分營養成分，利于藻類穩定生長；離岸葉綠素a濃度最小值出現在灤河口以東約13.2 km處，僅4.6 μg/L。近岸葉綠素a濃度最小值出現在南側灤河口附近，約11.0 μg/L左右。由于自21世紀初以來，灤河入海水量逐漸減少，入海營養鹽含量降低，葉綠素a濃度隨之減小。自北向南的沿岸流在此處達灣頂，流速較大，大量葉綠素a被沖刷到下游地區——灤河口西南側富集，也部分造成了灤河口北側葉綠素a較低；此外，研究區東側海域有一條寬度約3 km、葉綠素a濃度明顯高于左右兩側海域的縱向條帶，這是由于HJ-1A CCD2衛星影像存在部分條帶和噪聲，在背景均一的地物如水體等位置，條帶現象更加明顯，導致反演結果出現部分異常。

5 結論

本文利用HJ-1A CCD2衛星的30 m空間分辨率多光譜影像，結合現場同步實測數據，在灤河口北部海域開展葉綠素a濃度反演研究，主要結論如下：

(1)通過與實測葉綠素a濃度進行相關分析，確定(B3/B1)為反演研究區最佳波段組合，并根據該波段組合構建倒數模型，可用于反演葉綠素a濃度。

(2)葉綠素a濃度整體呈由岸向海逐漸減小、自北向南逐漸降低的特征，且在河口處形成向外海突出的高值區。

(3)葉綠素a濃度最大值出現在金山嘴南側，為25.0 μg/L。離岸葉綠素a濃度最小值出現在灤河口以東約13.2 km處，僅4.6 μg/L；近岸葉綠素a濃度最小值出現在灤河口附近，約11.0 μg/L左右。

(4)研究結果證明HJ-1A CCD2衛星可用于反演水文情況較復雜的沿海區域葉綠素a濃度反演研究，但影像本身的條帶噪聲導致反演結果出現部分異常。

(5)本研究雖取得一定成果，但由于Ⅱ類水體光學特性的復雜性，不僅受浮游植物影響，還受其他物質如懸浮物、黃色物質等有色溶解有機物的影響。在下一步工作中，還要充分考慮上述物質對葉綠素濃度反演的影響，進一步分析波段組合，并修正模型參數，以提高模型的普適性和反演精度。

致謝：本研究衛星影像由中國資源衛星應用中心提供，同步數據由國家海洋環境監測中心同志指導測定，各位審稿專家為本文提出諸多建設性的意見和建議，在此一并致謝!

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Inversion of chlorophyllaconcentration in offshore Ⅱ waters using HJ satellite data——Example in the north of the Luanhe Delta

Luo Jianmei1，2，3， Huo Yongwei4， Han Xiaoqing4

(1.CollegeofLandResourcesandRural-UrbanPlanning，HebeiGEOUniversity，Shijiazhuang050031，China; 2.KeyLaboratoryofAgriculturalWaterResources，CenterforAgriculturalResourcesResearch，InstituteofGeneticsandDevelopmentalBiology，ChineseAcademyofSciences，Shijiazhuang050022，China; 3.UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100049，China；4.HebeiUtilizationandPlanningInstituteofLandResources，Shijiazhuang050051，China)

In order to verify the suitability of environmental satellite images being used to conduct concentration inversion of chlorophylla(Chla) in nearshore Ⅱ waters， and to obtain the inversion algorithm in the north nearshore water areas of Luanhe River， several inversion models of Chlaconcentration were established based on the HJ-1A CCD2 images and synchronous measurement data. By comparing the simulated results with the validation data， the most prosperity model to simulate Chlaconcentration for study area was selected. The results show that HJ-1A CCD2 images are effective enough to inverse the Chlaconcentration of nearshore Ⅱ waters under the complex hydrological situation. We therefore built the reciprocal model by B3/B1 which was the optimal band combination for the study area. Inversion results show that the Chlaconcentration gradually decreases from the nearshore to the inner sea， and the same is true from the north to the south， thus forming a high nutrient area to the sea outside the estuary. The maximum value of 25.0 μg/L occurs in the south of Jinshanzui， the minimum value of 4.6 μg/L in offshore areas occurs at about 13.2 km east of the Luanhe Delta， while the minimum value of 11.0 μg/L in nearshore areas occurs nearby the Luanhe Delta. The methods and processes analysis in this study can be used as references for the similar researches. In addition， this study can provide decision-making references for the local government to manage marine environment and formulate related policies， and the important supporting data for the sustainable development in this area．

HJ satellite；the north of the Luanhe Delta；chlorophyllaconcentration；model；inversion

10.3969/j.issn.0253-4193.2017.04.012

2016-06-02；

2016-08-06。

河北省科技計劃項目(15273302D)。

羅建美(1978—)，女，山西省大同市人，副教授，主要從事資源環境與城鄉規劃管理研究。E-mail：jm3003@126.com

*通信作者：韓曉慶(1981—)，男，工程師，主要從事基于遙感的環境演變研究。E-mail：xqhan312@126.com

X87

A

0253-4193(2017)04-0117-13

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Luo Jianmei， Huo Yongwei， Han Xiaoqing. Inversion of chlorophyllaconcentration in offshore Ⅱ waters using HJ satellite data——Example in the north of the Luanhe Delta[J]. Haiyang Xuebao，2017，39(4)：117—129， doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2017.04.012