二龍湖富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)高光譜遙感評(píng)價(jià)研究

宋炎炎，蘇東輝，邵田田

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

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二龍湖富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)高光譜遙感評(píng)價(jià)研究

宋炎炎1,2，蘇東輝1,2，邵田田1

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

通過對(duì)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(jìn)行相關(guān)分析，確定與其相關(guān)性最好的波段，對(duì)Chl-a濃度進(jìn)行反演。同時(shí)，波段比值法也用于反演Chl-a濃度。研究結(jié)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(yàn)證精度更高(R2=0.71)?；诟吖庾V反射率數(shù)據(jù)，選擇敏感波段，對(duì)透明度(SDD)、總磷(TP)和總氮(TN)濃度進(jìn)行反演，結(jié)果表明基于原始數(shù)據(jù)所建模型精度較為理想。結(jié)合綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法和營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)分級(jí)指標(biāo)，對(duì)二龍湖的富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)，結(jié)果顯示，基于高光譜數(shù)據(jù)反演二龍湖富營(yíng)養(yǎng)化程度的精度較高(r=0.88)，湖水呈現(xiàn)中營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)。

富營(yíng)養(yǎng)化；水質(zhì)評(píng)價(jià)；高光譜；綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)；二龍湖

0 引言

湖泊富營(yíng)養(yǎng)化是指氮、磷等營(yíng)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(yíng)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(yán)重的富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)引發(fā)的水華現(xiàn)象，導(dǎo)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(duì)湖泊水體的富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)可以有效預(yù)防水華現(xiàn)象的發(fā)生。

為了準(zhǔn)確評(píng)價(jià)湖泊的富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了多個(gè)富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)定方法，并且在實(shí)際應(yīng)用中取得較好的效果。Wezernak(1975)探究了將遙感技術(shù)引用內(nèi)陸湖泊水質(zhì)監(jiān)測(cè)的可能性[1]；舒金華(1990)借鑒了國(guó)外的湖泊富營(yíng)養(yǎng)程度評(píng)價(jià)方法，并提出了比較適合我國(guó)湖泊的評(píng)價(jià)方法[2]；王明翠(2002)等對(duì)目前的湖泊富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)方法和分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了對(duì)比分析[3]。

相較于傳統(tǒng)的衛(wèi)星遙感技術(shù)，高光譜傳感器具有納米(nm)級(jí)的光譜分辨率，能夠捕捉水體精細(xì)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(cè)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(guān)關(guān)系，構(gòu)建水質(zhì)參數(shù)反演模型，這是通過高光譜數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)湖泊水體富營(yíng)養(yǎng)化程度的理論基礎(chǔ)。通過利用高光譜遙感數(shù)據(jù)估測(cè)水質(zhì)參數(shù)濃度[4]，選擇多個(gè)水質(zhì)參數(shù)信息，利用綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法對(duì)湖泊水體富營(yíng)養(yǎng)程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，已獲得良好的效果[5-7]。但對(duì)于利用高光譜數(shù)據(jù)對(duì)各水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行估算的方法還需要進(jìn)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(gè)水質(zhì)參數(shù)與高光譜反射率構(gòu)建定量反演模型，進(jìn)而反演二龍湖富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)。另外，本文基于營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)模型及營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)分級(jí)指標(biāo)對(duì)二龍湖的富營(yíng)養(yǎng)化程度進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期為今后高光譜遙感監(jiān)測(cè)湖泊富營(yíng)養(yǎng)化程度研究提供理論基礎(chǔ)。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

二龍湖水庫(kù)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(kù)容17.62×108m3，控制流域面積3799 km2。二龍湖水庫(kù)所在區(qū)域?qū)儆诎霛駶?rùn)半干旱氣候帶，常年平均氣溫在5.8 ℃左右，年降水量400～721 mm。二龍湖水庫(kù)具有防洪、灌溉、發(fā)電、旅游、水源地等多種功能，為庫(kù)區(qū)約6700 hm2耕地提供灌溉，水庫(kù)的水質(zhì)狀況直接關(guān)系到四平市及庫(kù)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(yù)處理

2011年9月19日，在二龍湖水庫(kù)選取20個(gè)采樣點(diǎn)，并利用手持式GPS進(jìn)行定位導(dǎo)向，同步測(cè)量水體透明度和光譜曲線，采集水樣，在實(shí)驗(yàn)室分析其他水質(zhì)參數(shù)。Chl-a、SDD、TN及TP濃度的測(cè)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(tái)下進(jìn)行，隨機(jī)選擇14組數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，其余6組數(shù)據(jù)用于模型的驗(yàn)證。

2 結(jié)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(cè)模型

為了排除光譜測(cè)量時(shí)測(cè)量角度變化和環(huán)境遮蔽等外界因素對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果的影響，本文對(duì)光譜反射率進(jìn)行歸一化處理[12]；為了能夠準(zhǔn)確地確定光譜曲線拐彎點(diǎn)以及相關(guān)性最大值點(diǎn)的波長(zhǎng)位置，盡可能地消除部分噪聲光譜對(duì)目標(biāo)光譜的影響，對(duì)光譜反射率進(jìn)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(yīng)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(shí)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(gòu)建Chl-a濃度的高光譜估測(cè)模型。對(duì)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(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)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(jié)果與Chl-a相關(guān)性在部分波段的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8以上。因此，可以采用單波段反射率估測(cè)模型對(duì)二龍湖水體Chl-a濃度進(jìn)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(gè)波段反射率比值與Chl-a構(gòu)建回歸分析，定量反演其濃度[15]。通過對(duì)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(gòu)建回歸方程，結(jié)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(shí)，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(gè)模型均通過了相關(guān)性檢驗(yàn)(p<0.01)。通過三個(gè)模型的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，單波段歸一化模型對(duì)于Chl-a的估測(cè)效果較好，可以利用此模型對(duì)Chl-a濃度進(jìn)行估測(cè)。

本文選擇剩余6組數(shù)據(jù)對(duì)估測(cè)模型的精度進(jìn)行驗(yàn)證(表2)?；诓ǘ伪戎捣ㄋＰ偷尿?yàn)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(jìn)而表明運(yùn)用單波段歸一化模型估測(cè)二龍湖水體的Chl-a濃度，模型預(yù)測(cè)結(jié)果比較理想。

2.1.2 SDD、TP、TN的高光譜估測(cè)模型

湖泊水體富營(yíng)養(yǎng)化是一個(gè)十分復(fù)雜的變化過程，Chl-a作為評(píng)價(jià)富營(yíng)養(yǎng)化程度的主導(dǎo)評(píng)價(jià)因子，氮、磷等營(yíng)養(yǎng)鹽含量的變化也會(huì)影響到水體的富營(yíng)養(yǎng)化程度。所以，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在研究湖泊富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)方法以及富營(yíng)養(yǎng)化程度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)候，將SDD、TP、TN等因子作為輔助參數(shù)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，研究結(jié)果表明，使用多因子綜合評(píng)價(jià)較僅將Chl-a作為單一因子的評(píng)價(jià)結(jié)果更接近湖泊的實(shí)際情況[2]。

對(duì)SDD、TP、TN與水體光譜反射率進(jìn)行相關(guān)性分析[16](圖2)可知，與SDD、TP、TN相關(guān)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(guān)性最高的原始光譜波段構(gòu)建單波段模型，如表3。

表1 葉綠素a濃度估測(cè)模型方程

表2 葉綠素a濃度估測(cè)模型驗(yàn)證方程

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

利用剩余6個(gè)樣點(diǎn)的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證(表4)。結(jié)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(gè)模型來估測(cè)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(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證

2.2 二龍湖水體富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)評(píng)價(jià)

湖泊的富營(yíng)養(yǎng)化評(píng)價(jià)，就是通過利用與湖泊營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)有關(guān)的一系列指標(biāo)級(jí)指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系，對(duì)湖泊的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)做出準(zhǔn)確的判斷[3]。本文利用綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)法對(duì)二龍湖水體的富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)。綜合營(yíng)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(gè)指標(biāo)作為評(píng)價(jià)參數(shù)，計(jì)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(yíng)養(yǎng)狀態(tài)分級(jí)指標(biāo)，采用0～100的一系列連續(xù)數(shù)字對(duì)湖泊的富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)進(jìn)行分級(jí)(表5)。在同一營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)下，指數(shù)值越高，其營(yíng)養(yǎng)程度越重。

表5 湖泊富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

選擇剩余樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)估測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證(圖4)。結(jié)果表明，通過高光譜估測(cè)模型獲得的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算所得結(jié)果相關(guān)系數(shù)達(dá)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(duì)二龍湖的富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)，能夠獲得較為理想的評(píng)價(jià)結(jié)果。

3 結(jié)論

(1)通過對(duì)二龍湖水體反射光譜進(jìn)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(jié)果較為準(zhǔn)確。因此，利用高光譜數(shù)據(jù)估測(cè)二龍湖水體的Chl-a、TP、TN和SDD效果較為理想。

(2)按照湖泊營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)分級(jí)指標(biāo)對(duì)二龍湖富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)，二龍湖的綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)為46，處于中度富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)。

(3)湖泊水體的富營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)是一個(gè)湖泊整體的綜合性評(píng)價(jià)，而本文采樣點(diǎn)的選取沒有完全覆蓋整個(gè)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(gè)湖泊的富營(yíng)養(yǎng)化程度。因此，需要獲取全范圍的數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的研究。

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7.參考文獻(xiàn)標(biāo)注齊全。

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《環(huán)境科學(xué)導(dǎo)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(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41601377, 41601120)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目：15YJC790049。

宋炎炎(1993-)，女，漢族，河南焦作人，碩士研究生，研究方向?yàn)橘Y源環(huán)境遙感。

邵田田。

X82

A

1673-9655(2017)05-0062-05