微山湖水體富營養化遙感動態監測

徐慧宇，柳佳，李龍坤

（山東科技大學）

1 引言

水資源關系到城市的經濟發展及城市擴張趨勢，是城市生態的重要調控者，水質也與人們的生活水平有著直接聯系。微山湖位于濟寧市微山縣境內，面積達1266km2，是我國北方最大的淡水湖[1]。水體富營養化是最容易發生的水污染現象，治理起來也比較困難，所以對水體進行富營養化的監測是非常有必要的。傳統方法的監測和分析過程復雜、耗時長，需要大量的人力物力，還會受到氣候、地理位置等自然條件的限制。遙感技術具有探測范圍廣、速度快、數據信息量大、不受地面情況的影響等特點，較傳統的監測方法具有很大的優勢。本次研究是基于Landsat 數據與實際數據的某種相關關系建立葉綠素a 濃度反演模型，對整個微山湖水域進行葉綠素a 濃度的反演。然后對不同年份反演出的葉綠素a 濃度進行對比分析。

2 研究方法

首先對獲取的遙感數據進行輻射定標、大氣校正、裁剪等預處理，然后使用歸一化水體指數提取微山湖的水體信息。確定實測數據的精確位置并采集與實測數據對應的影像反射率，通過回歸分析找到采樣點波普反射率與葉綠素含量的線性關系，依據這種關系建立微山湖水域葉綠素a濃度的反演模型。

2.1 試驗原理

水體的光譜曲線是由水體中的各種物質及其含量決定的，純凈水體與受污染的水體含有的藻類、微生物、懸浮物等含量不同，因此水體的光譜曲線也有很大差異。當水體中葉綠素a 含量超過10μg/l時，則認為水體處于富營養化狀態。葉綠素a 在不同波段范圍有不同的反射特性，當水體中葉綠素a 含量增加時，水體的反射光譜也會隨之發生變化。因此，根據水體的光譜反射曲線吸收峰值所在的波段的變化可判定藻類葉綠素a 含量的變化，且峰值出現的波段位置和峰值的大小是反映葉綠素濃度的重要指示。

輻射定標是將傳感器記錄的原始DN值轉換為大氣外層表面反射率的過程。輻射定標是為了盡可能消除傳感器自身條件、大氣條件、太陽高度角以及噪聲影響引起的傳感器測量值與目標的光譜反射率或光譜輻射亮度之間的差異。

傳感器接收到的地面輻射信號實際上受到了大氣的吸收和散射作用，不是地表真實反射率的反映。大氣校正就是消除大氣影響所造成的輻射誤差，得到地物真實的地表反射率的過程。本次試驗采用 的 是FLASSH（Fast line‐of‐sight atmo‐spheric analysis of spectral hypercubes）大氣校正，是美國的波譜科學研究所開發的大氣校正模塊，它具有算法精度高，基于像素級的校正，可以有效去除水蒸氣、氣溶膠散射與鄰近效應的影響等優點。

2.2 水體信息提取

Mcfeeters 在1996 年提出了歸一化差分水體指數（NDWI）[2]，NDWI 是基于綠波段與近紅外波段的歸一化比值指數，對于大部分水體提取效果較好，其表達式為：

式中：Green 為綠光波段輻射亮度，Nir為中紅外波段輻射亮度。觀察影像的灰度直方圖結合遙感影像目視解譯，確定水體提取的閾值。通過閾值分割得到掩膜圖像，使用掩膜對圖像裁剪后就可以得到微山湖的水體信息。

2.3 回歸分析

線性回歸是目前較為成熟的建模技術，是在回歸分析中經過大量研究并且在實際應用中使用廣泛的類型。利用線性回歸分析建立的線性模型比非線性模型更容易擬合，而且反演的估計值統計特性也更容易確定。通過回歸分析確定實測葉綠素a 含量和遙感影像上對應點反射率的線性關系是建立模型的基礎。

2.4 反演模型建立

波段比值法是在眾多波段組合中選取相關性最大的波段組合，通過計算波段組合的反射率來進行反演建模[3]。波段比值法能夠更有效地提取葉綠素a 的信息。波段比值法也是國內外學者在葉綠素a 濃度提取時常用的方法。波段比值模型的一般算法形式為：

式中：Chla 為反演得到的葉綠素a 濃度。a、b是該模型的相關經驗常數，r1、r2則是所選擇波段組合的遙感反射率。有學者研究表明對水體中葉綠素a 濃度進行遙感反演的最佳波段組合為Rrs(708)/Rrs(676)，即近紅外與紅光波段。疏小舟等[4]在研究太湖反射光譜特性與藻類葉綠素a 濃度之間關系時，發現光譜反射率比值Rrs(705)/Rrs(675)與葉綠素a 濃度相關性較好。因此本實驗中r1對應近紅外波段，r2對應可見光的紅光波段。

3 結果與分析（見圖1）

圖1 三時期葉綠素a濃度反演結果

上圖中紅色代表水體中葉綠素a 濃度大于10μg/L，即為發生富營養化現象的水體。通過以上三幅圖可以看出上湖區比下湖區更容易發生水體富營養化。主要原因可能是上湖區要首先承受入湖河流的來水，河流中攜帶的營養鹽會首先到達上湖區，再加上二級壩的控水作用，下湖區發生富營養化的可能性要比上湖區低一些。五月份還沒到汛期，微山湖水位較低，湖邊上的魚塘、水渠由于水體無法流動，容易發生水體的富營養化。因此圖像上會有細小的紅色線條和紅點出現。

比較2008年、2013年、2018年三個年份的反演結果可以看出，發生富營養化的水體面積隨著時間推移越來越少，尤其是下湖區水質變化非常明顯。2008 年整個湖區葉綠素a 濃度較高，下湖區更是出現了大面積的富營養化現象，而到了2013年富營養化面積明顯減少，2018年下湖區出現富營養化現象的水體面積已經很少了，并且整個湖區的葉綠素a 濃度都有所降低。在2008年到2018年的十年里微山湖的水質逐步提升，發生富營養化的水體面積逐年減少。

4 總結與展望

本次研究使用了landsat 數據建立線性比值模型對微山湖進行葉綠素a 濃度反演，分析了微山湖近十年水體富營養化的發展趨勢。可以作為評價政府部門工作情況的依據；在對湖區附近居民身體健康情況調查時可以提供線索；分析微山縣或濟寧市經濟發展情況時可以提供可靠的依據。經驗分析的波段比值模型較容易建立，并且需要的參數少，不需要水體的光譜特征。憑借Landsat衛星數據易獲取，重訪周期短的優勢，可以利用本次的研究思路實現對微山湖水域富營養化情況的動態監測，對水質污染提前進行預警以減少損失，具有很大的現實意義。

實驗中也存在一些不足，例如實測數據較少，沒有對水體的光譜特性進行研究，這都對試驗結果有一定的影響。在以后的研究中可以結合實測水體的光譜特性來提高反演模型的精度。增加采樣點個數、提高遙感影像的分辨率對遙感監測的結果也有很大的幫助。其次，增加反演的水質參數個數，可以增加懸浮物濃度、重金屬含量等參數的監測。綜合分析各種水質參數，能夠更全面地對水體進行監測。