二龍湖富營養(yǎng)化狀態(tài)高光譜遙感評價研究

宋炎炎，蘇東輝，邵田田

(1.河南大學黃河文明傳承與現(xiàn)代文明建設河南省協(xié)同創(chuàng)新中心, 河南 開封 475001；2.河南大學環(huán)境與規(guī)劃學院, 河南 開封 475001)

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二龍湖富營養(yǎng)化狀態(tài)高光譜遙感評價研究

宋炎炎1,2，蘇東輝1,2，邵田田1

(1.河南大學黃河文明傳承與現(xiàn)代文明建設河南省協(xié)同創(chuàng)新中心, 河南 開封 475001；2.河南大學環(huán)境與規(guī)劃學院, 河南 開封 475001)

通過對二龍湖水體高光譜反射率、歸一化以及一階微分反射率與葉綠素a(Chl-a)進行相關分析，確定與其相關性最好的波段，對Chl-a濃度進行反演。同時，波段比值法也用于反演Chl-a濃度。研究結果表明，單波段模型以及波段比值建立的模型精度均較高，而基于波段比值法的模型驗證精度更高(R2=0.71)。基于高光譜反射率數(shù)據(jù)，選擇敏感波段，對透明度(SDD)、總磷(TP)和總氮(TN)濃度進行反演，結果表明基于原始數(shù)據(jù)所建模型精度較為理想。結合綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法和營養(yǎng)狀態(tài)分級指標，對二龍湖的富營養(yǎng)狀態(tài)進行評價，結果顯示，基于高光譜數(shù)據(jù)反演二龍湖富營養(yǎng)化程度的精度較高(r=0.88)，湖水呈現(xiàn)中營養(yǎng)化狀態(tài)。

富營養(yǎng)化；水質(zhì)評價；高光譜；綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)；二龍湖

0 引言

湖泊富營養(yǎng)化是指氮、磷等營養(yǎng)鹽類大量輸入湖泊水體，為藻類和浮游生物等水生植物提供豐富的營養(yǎng)物質(zhì)，使其過度繁殖，破壞水生環(huán)境的生態(tài)平衡，造成湖泊水體溶解氧量下降，湖泊水質(zhì)惡化。由于湖泊水體嚴重的富營養(yǎng)化狀態(tài)引發(fā)的水華現(xiàn)象，導致魚類等大量水生生物死亡，影響湖泊周圍的生活和工業(yè)用水，給人們生活帶來不便。對湖泊水體的富營養(yǎng)化狀態(tài)進行監(jiān)測可以有效預防水華現(xiàn)象的發(fā)生。

為了準確評價湖泊的富營養(yǎng)狀態(tài)，國內(nèi)外學者提出了多個富營養(yǎng)化評定方法，并且在實際應用中取得較好的效果。Wezernak(1975)探究了將遙感技術引用內(nèi)陸湖泊水質(zhì)監(jiān)測的可能性[1]；舒金華(1990)借鑒了國外的湖泊富營養(yǎng)程度評價方法，并提出了比較適合我國湖泊的評價方法[2]；王明翠(2002)等對目前的湖泊富營養(yǎng)化評價方法和分級標準進行了對比分析[3]。

相較于傳統(tǒng)的衛(wèi)星遙感技術，高光譜傳感器具有納米(nm)級的光譜分辨率，能夠捕捉水體精細的光譜特征，取得高精度的水質(zhì)參數(shù)反演效果。水質(zhì)遙感監(jiān)測是通過分析水體反射光譜和水質(zhì)參數(shù)濃度之間的相關關系，構建水質(zhì)參數(shù)反演模型，這是通過高光譜數(shù)據(jù)評價湖泊水體富營養(yǎng)化程度的理論基礎。通過利用高光譜遙感數(shù)據(jù)估測水質(zhì)參數(shù)濃度[4]，選擇多個水質(zhì)參數(shù)信息，利用綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法對湖泊水體富營養(yǎng)程度進行評價，已獲得良好的效果[5-7]。但對于利用高光譜數(shù)據(jù)對各水質(zhì)參數(shù)進行估算的方法還需要進一步探究與優(yōu)化[8-10]。

本研究選取葉綠素(Chl-a)、透明度(SDD)、總磷(TP)、總氮(TN)4個水質(zhì)參數(shù)與高光譜反射率構建定量反演模型，進而反演二龍湖富營養(yǎng)化狀態(tài)。另外，本文基于營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)模型及營養(yǎng)狀態(tài)分級指標對二龍湖的富營養(yǎng)化程度進行評價，以期為今后高光譜遙感監(jiān)測湖泊富營養(yǎng)化程度研究提供理論基礎。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

二龍湖水庫位于吉林省東南部丘陵區(qū)(E124°46′～E124°58′，N43°7′～N43°20′)，地處東遼河流域中上游，總庫容17.62×108m3，控制流域面積3799 km2。二龍湖水庫所在區(qū)域?qū)儆诎霛駶櫚敫珊禋夂驇ВＤ昶骄鶜鉁卦?.8 ℃左右，年降水量400～721 mm。二龍湖水庫具有防洪、灌溉、發(fā)電、旅游、水源地等多種功能，為庫區(qū)約6700 hm2耕地提供灌溉，水庫的水質(zhì)狀況直接關系到四平市及庫區(qū)下游地區(qū)約10.3×106人口的飲用水安全，是該地區(qū)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活的重要水源地。

1.2 數(shù)據(jù)獲取及預處理

2011年9月19日，在二龍湖水庫選取20個采樣點，并利用手持式GPS進行定位導向，同步測量水體透明度和光譜曲線，采集水樣，在實驗室分析其他水質(zhì)參數(shù)。Chl-a、SDD、TN及TP濃度的測定分別采用四波段法、塞克盤(Secchi Disk)法、堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法以及鉬酸銨分光光度法[11]。

本研究主要在Excel2010和Origin8.0軟件平臺下進行，隨機選擇14組數(shù)據(jù)構建模型，其余6組數(shù)據(jù)用于模型的驗證。

2 結果與分析

2.1 水質(zhì)參數(shù)高光譜定量模型

2.1.1 葉綠素a高光譜估測模型

為了排除光譜測量時測量角度變化和環(huán)境遮蔽等外界因素對數(shù)據(jù)結果的影響，本文對光譜反射率進行歸一化處理[12]；為了能夠準確地確定光譜曲線拐彎點以及相關性最大值點的波長位置，盡可能地消除部分噪聲光譜對目標光譜的影響，對光譜反射率進行一階微分處理[13]；在葉綠素的遙感研究中，經(jīng)常選取葉綠素濃度與光譜響應間的特征波段，采用波段比值法可以部分地消除水表面光滑程度和微小波浪隨時間和空間變化的干擾，并且在一定程度上減少其它污染物的影響[14]。因此，本文利用400～900 nm波段的光譜數(shù)據(jù)，基于原始反射率數(shù)據(jù)、歸一化、一階微分以及波段比值構建Chl-a濃度的高光譜估測模型。對原始光譜數(shù)據(jù)、歸一化后的數(shù)據(jù)、一階微分后的數(shù)據(jù)分別與Chl-a濃度進行相關性分析，結果如圖1所示。

由圖1可知，光譜反射率原始光譜、歸一化和一階微分后的結果與Chl-a相關性在部分波段的相關系數(shù)達到0.8以上。因此，可以采用單波段反射率估測模型對二龍湖水體Chl-a濃度進行反演。另外，可選取葉綠素在近紅外反射率最大值和紅外反射率極小值附近的兩個波段反射率比值與Chl-a構建回歸分析，定量反演其濃度[15]。通過對比分析，本文分別選擇725 nm和678 nm反射率的比值、單波段歸一化反射率的特征波段(758 nm)以及單波段一階微分的特征波段(784 nm)與Chl-a構建回歸方程，結果如表1所示。

由表1分析可知，基于歸一化方法反演Chl-a濃度的效果最好(R2=0.78)，說明此波段附近的光譜反射受浮游植物濃度變化的影響較大。同時，基于波段比值(725 nm/678 nm)和一階微分(784 nm)的方法所建模型精度稍低，決定系數(shù)分別為0.67和0.78。另外，三個模型均通過了相關性檢驗(p<0.01)。通過三個模型的對比可以發(fā)現(xiàn)，單波段歸一化模型對于Chl-a的估測效果較好，可以利用此模型對Chl-a濃度進行估測。

本文選擇剩余6組數(shù)據(jù)對估測模型的精度進行驗證(表2)。基于波段比值法所建模型的驗證精度最高(R2=0.71)，依次為一階微分(R2=0.58)、歸一化估算模型(R2=0.57)，進而表明運用單波段歸一化模型估測二龍湖水體的Chl-a濃度，模型預測結果比較理想。

2.1.2 SDD、TP、TN的高光譜估測模型

湖泊水體富營養(yǎng)化是一個十分復雜的變化過程，Chl-a作為評價富營養(yǎng)化程度的主導評價因子，氮、磷等營養(yǎng)鹽含量的變化也會影響到水體的富營養(yǎng)化程度。所以，國內(nèi)外學者在研究湖泊富營養(yǎng)化評價方法以及富營養(yǎng)化程度分級標準的時候，將SDD、TP、TN等因子作為輔助參數(shù)進行綜合評價，研究結果表明，使用多因子綜合評價較僅將Chl-a作為單一因子的評價結果更接近湖泊的實際情況[2]。

對SDD、TP、TN與水體光譜反射率進行相關性分析[16](圖2)可知，與SDD、TP、TN相關性較高的波段集中在550 nm波段附近和700 ～900 nm波段范圍。選取與水質(zhì)參數(shù)(SDD、TP、TN)相關性最高的原始光譜波段構建單波段模型，如表3。

表1 葉綠素a濃度估測模型方程

表2 葉綠素a濃度估測模型驗證方程

通過對表3分析可知，單波段光譜反射率可以很好地估測各水質(zhì)參數(shù)(SDD、TP、TN)濃度。估測模型確定系數(shù)最高的是SDD的估測模型，確定系數(shù)達到0.88，而TP和TN的估測模型的確定系數(shù)分別達到了0.68和0.86。

利用剩余6個樣點的數(shù)據(jù)對模型進行驗證(表4)。結果表明，基于光譜反射率的SDD、TP、TN的反演模型的效果比較理想。因此，可以使用光譜數(shù)據(jù)通過這三個模型來估測各水質(zhì)參數(shù)的濃度。

表3 水質(zhì)參數(shù)(SDD、TP、TN)與光譜反射率的擬合模型

表4 水質(zhì)參數(shù)(SDD、TP、TN)與光譜反射率擬合模型與實測數(shù)據(jù)的驗證

2.2 二龍湖水體富營養(yǎng)化狀態(tài)評價

湖泊的富營養(yǎng)化評價，就是通過利用與湖泊營養(yǎng)狀態(tài)有關的一系列指標級指標間的相關關系，對湖泊的營養(yǎng)狀態(tài)做出準確的判斷[3]。本文利用綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法對二龍湖水體的富營養(yǎng)化狀態(tài)進行評價。綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的基本公式為：

(1)

(2)

選取Chl-a、TP、TN和SDD四個指標作為評價參數(shù)，計算公式分別為：

TLI(Chl-a)=10(2.5+1.086InChl-a)

(3)

TLI(TP)=10(9.436+1.624InTP)

(4)

TLI(TN)=10(5.453+1.694InTN)

(5)

TLI(SDD)=10(5.118-1.94InSDD)

(6)

湖泊的營養(yǎng)狀態(tài)分級指標，采用0～100的一系列連續(xù)數(shù)字對湖泊的富營養(yǎng)狀態(tài)進行分級(表5)。在同一營養(yǎng)狀態(tài)下，指數(shù)值越高，其營養(yǎng)程度越重。

表5 湖泊富營養(yǎng)化狀態(tài)分級標準

選擇剩余樣點的實測數(shù)據(jù)對估測結果進行驗證(圖4)。結果表明，通過高光譜估測模型獲得的營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)與實測數(shù)據(jù)計算所得結果相關系數(shù)達到0.88(p<0.01)。因此，利用高光譜模型定量反演水質(zhì)參數(shù)對二龍湖的富營養(yǎng)化狀態(tài)進行監(jiān)測和評價，能夠獲得較為理想的評價結果。

3 結論

(1)通過對二龍湖水體反射光譜進行歸一化、波段比值和一階微分等處理，顯著提高了Chl-a濃度定量反演精度。通過選擇敏感波段，基于高光譜數(shù)據(jù)定量反演TP、TN和SDD的濃度，結果較為準確。因此，利用高光譜數(shù)據(jù)估測二龍湖水體的Chl-a、TP、TN和SDD效果較為理想。

(2)按照湖泊營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)分級指標對二龍湖富營養(yǎng)化狀態(tài)進行評價發(fā)現(xiàn)，二龍湖的綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)為46，處于中度富營養(yǎng)狀態(tài)。

(3)湖泊水體的富營養(yǎng)化狀態(tài)是一個湖泊整體的綜合性評價，而本文采樣點的選取沒有完全覆蓋整個研究區(qū)域，所以本文獲取的水質(zhì)參數(shù)并不能完全代表整個湖泊的富營養(yǎng)化程度。因此，需要獲取全范圍的數(shù)據(jù)做進一步的研究。

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《環(huán)境科學導刊》編輯部

Evaluation of the Trophic State of Erlonghu Reservoir based on Hyperspectral Data

SONG Yan-yan1,2, SU Dong-hui1,2, SHAO Tian-tian1

(1.Collaborative Innovation Center on Yellow River Civilization of Henan Province, Henan University, Kaifeng Henan 475001 ,China)

Correlation analysis was conducted among original, normalized, first derivative of hyperspectral reflectance, and chlorophyll a concentration (Chl-a) in order to determine the most sensitive wavelength for estimation of Chl-a concentration. Band ratio was also adopted for the retrieval of Chl-a concentration. Models based on the four methods all exhibited well results. The verification model based on band ratio showed the highest accuracy with R2=0.71. Moreover, models were established to estimate transparency (SDD), total phosphorus (TP), and total nitrogen (TN) based on the original hyperspectral reflectance. The results showed that all the models obtained very high precision. Combination of comprehensive nutrition state index and evaluation index of water quality parameters was used to evaluate the eutrophication status of ErlonghuReservoir. The result showed that Erlonghu Reservoir was in medium nutrient level and measures were needed to prevent the water body from deterioration.

eutrophication; hyperspectral; comprehensive nutrition state index;Erlonghu Reservoir

2017-05-16

國家自然科學基金項目(41601377, 41601120)；教育部人文社會科學研究項目：15YJC790049。

宋炎炎(1993-)，女，漢族，河南焦作人，碩士研究生，研究方向為資源環(huán)境遙感。

邵田田。

X82

A

1673-9655(2017)05-0062-05