基于遙感技術的太湖藍藻水華時空變化分析

徐寅生，趙琳

（中水北方勘測設計研究有限責任公司，天津 300222）

1 理論基礎

浮游藻類指數的基本原理為水體在紅光波段、近紅外波段和短波紅外波段表現出強烈的吸收作用，對于表面存在藍藻水華的水體，在近紅外波段表現為明顯的反射峰，利用這一特點，通過相關波段的組合，構建FAI指數模型，具體計算公式如下。

式中：bRED、bNIR、bSWIR分別表示紅、近紅外、短波紅外波段的反射率；λ RED、λ NIR、λ SWIR分別表示遙感影像紅、近紅外、短波紅外波段的中心波長。

2 研究區域

太湖是中國五大淡水湖之一，位于長江三角洲南部，橫跨江、浙兩省，北臨無錫，南濱湖州，西依宜興，東近蘇州。太湖西和西南側為丘陵山地，東側以平原及水網為主。太湖是流域洪水和水資源調蓄中心，湖泊水面面積2 338 km2，分為9 個湖灣。各湖區水生態環境狀況差異較大，其中東太湖、西部沿岸區等湖區為典型的草型湖區，其他湖區基本為藻型湖區。

3 遙感數據及處理過程

3.1 遙感數據

此次遙感數據采用的是哨兵2號多光譜數據，時間范圍為2017-2021 年（詳見表1）。含有13 個波段，波段范圍為438～2 280 nm。

表1 2017-2021年研究區遙感影像信息表

哨兵2號屬于高分辨率多光譜成像衛星，包括2A和2B兩顆衛星。哨兵2號多光譜影像包含13個光譜波段，幅寬約290千米。兩顆星互補重訪周期可達5 天，而對于緯度較高的區域，這一周期僅需3 d。從可見光和近紅外到短波紅外，具有不同的空間分辨率，分別為10、20 m和60 m。哨兵2號衛星影像主要用于陸地監測，可提供水覆蓋、土壤和植被、內陸水路及海岸區域等圖像，還可用于緊急救援服務。哨兵2號多光譜波段基本信息見表2。

表2 哨兵2號多光譜衛星波段基本信息表

3.2 數據處理

哨兵2號多光譜衛星遙感影像由歐洲航天局發布，其發布的哨兵2號L1C級多光譜數據（MSI）是經過正射校正和幾何級校正的大氣表觀反射率產品，并沒有進行大氣校正。因此，哨兵2 號影像的數據處理主要包括：大氣校正、數據重采樣和去云處理。

①大氣校正，利用歐洲航天局發布的專門生產L2A級數據的插件Sen2cor 對L1C 級數據進行大氣校正處理，得到L2A 級數據。

②數據重采樣，哨兵2號數據包含10、20和60 m三種分辨率的波段數據，需要將60 m和20 m的數據重采樣至10 m，以提高數據的整體分辨率。這里主要的使用工具是歐洲航天局提供的Sen2Res插件。

③水體提取，基于多光譜數據，計算改進的歸一化水體指數，提取值大于0 的范圍，即水體范圍。改進的歸一化水體指數（MNDWI，Modified Normalized Difference Water Index）能夠最大程度地抑制居民地和土壤等噪聲，突出水體，MNDWI的計算公式如式（2）。其中，GREEN 表示綠波段，在哨兵2 號影像中對應第3波段，MIR對應中紅外波段，在哨兵2號影像中對應第11或第12波段。

通過計算影像的MNDWI，設定合適的閾值，區分影像中水體與非水體，進而提取太湖水體范圍，并進行裁剪。

④計算FAI并進行分級，根據FAI公式，找出哨兵2號影像中對應的波段，即bRED、bNIR、bSWIR分別對應哨兵2 號影像的第4、8、11 波段；λ RED、λ NIR、λ SWIR分別為665、842 和1 610，代入FAI 公式進行計算，得到不同時間的太湖水體FAI分布圖。以0.025、0.05、0.1 為節點對FAI 進行分級，得到不同時間的太湖水體FAI分級圖。

⑤提取藍藻面積，根據FAI以往相關研究成果，FAI的值大于0.1的區域被認為是藍藻區域，因此，文中沿用該結論，提取FAI大于0.1的區域作為藍藻區域，并計算相應的面積。

4 結果分析

經過以上數據處理流程，制作2017 至2021 年5 月份和10月份的太湖FAI 指數分級圖（如圖2 所示），可以看出，2017 年5 月，西部沿岸區和梅梁湖的藍藻數據處于較高水平，同年10 月，南部沿岸區的藍藻數據較高；2018 年5 月，西部沿岸區和南部沿岸區的藍藻數據處于較高水平，同年10 月，太湖整體藍藻水平較低；2019 年5 月，東部沿岸區和西部沿岸區的藍藻數據處于較高水平，但范圍不大，同年10 月，南部沿岸區藍藻水平較高，且范圍較大；2020年5月，藍藻大面積暴發，在西部沿岸區、南部沿岸區和湖心區都有分布，藍藻數據水平較高，同年10 月，藍藻范圍縮小在西部沿岸區，范圍較小；2021 年5 月，藍藻數據水平較低，同年10 月，西部沿岸區有小范圍藍藻出現。

整體來看，藍藻在每年的5月份出現的頻率大于10月份；西部沿岸區和南部沿岸區較東部沿岸區和其他區域更容易出現藍藻爆發的情況。總而言之，近五年來，太湖水環境問題不容樂觀，需要加強水環境保護和治理。

基于FAI分級圖，提取藍藻面積，計算結果如表3所示，可以看出，每年五月份的藍藻爆發面積比10 月份的面積大，在2020年5月，藍藻出現大面積爆發。從2020年10月以來，藍藻得到有效控制。

表3 太湖2017-2021年不同時間的藍藻面積表

5 總結

文章利用2017-2021年哨兵2號多光譜衛星遙感數據，對近五年的太湖藍藻進行長時序連續監測，提取湖區不同季節藍藻水華信息，進而分析太湖水質的時空變化特征。在時間方面，藍藻多發于夏季，且2021年以來，藍藻得到有效控制；在空間方面，西部沿岸區和南部沿岸區較容易發生藍藻爆發，需加強防范和治理。