應用MODIS數據監測湖泊葉綠素a空間分布

董丹丹 孫金彥 張曦

摘 要：以巢湖為研究區域，利用MODIS影像數據并結合準同步的地面水質監測數據，對水體葉綠素a信息進行反演。首先對MODIS數據進行預處理，得到像元灰度值，再結合野外實測對應位置的葉綠素a濃度值進行相關性擬合，最后構建基于MODIS數據的葉綠素遙感提取模型。結果表明：利用MODIS數據監測藍藻水華可行，適用于反演葉綠素a濃度，可為湖泊治理藍藻水華提供數據支撐。

關鍵詞：MODIS數據;葉綠素a濃度;模型;反演

中圖分類號 P237;P342 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2020）24-0150-02

Using MODIS Data to Monitor the Spatial Distribution of Lake Chlorophyll-a

DONG Dandan et al.

（Anhui & Huaihe River Institute of Hydraulic Research，Hefei 230088，China;Anhui Key Laboratory of Water Resources，Hefei 230088，China）

Abstract：Taking Chaohu Lake as an experimental site，using MODIS image data combined with orbit water quality monitoring data，the chlorophyll-a information of the water is inverted. Firstly，the MODIS data is preprocessed to obtain the pixel gray value，and then the chlorophyll-a concentration value of the corresponding position measured in the field is used for correlation fitting，and finally a chlorophyll remote sensing extraction model based on MODIS data is constructed. The research results show that the method in this paper is feasible to use MODIS data to monitor blue-green algal bloom. It is suitable to retrieve the concentration of chlorophyll-a and can provide data support for the treatment of blue-green algal blooms in lakes.

Key words：MODIS data;Chlorophyll-a concentration;Model;Inversion

水環境質量的惡化和水環境污染事件不斷發生是我國當前面臨的嚴重環境問題。國內許多重要湖泊富營養化比較嚴重，監測營養程度或葉綠素濃度（藻類/浮游生物數量）是解決湖泊富營養化的關鍵。水中葉綠素濃度是浮游生物分布的指標，是衡量水體初級生產力和富營養化作用的最基本指標[1]。葉綠素a是浮游生物的重要組成成分之一，若浮游生物數量變多，湖泊的葉綠素含量也會相應增高。因此葉綠素a可用于估算湖泊等水體的浮游植物生物量，也是反映水體營養化程度的重要參數。通過監測湖泊水體中的葉綠素a濃度及分布情況，能夠直觀反映出水體的水質狀況及富營養化情況。近年來，衛星遙感技術飛速發展，遙感監測具有快速及時、動態準確、大范圍覆蓋、低成本以及周期性等特點，彌補了傳統監測方法存在的缺陷，可結合地面實測數據，反演并同時監測水域表面水質參數在時空上的變化情況[2]。

1 數據獲取

1.1 實測數據 2019年3—12月在巢湖水面進行星地同步觀測，選取南淝河、派河、杭埠河3個采樣點，采樣日期及數據如表1所示。

1.2 衛星數據 與采樣同一天的MODIS資料為2019年每月對應日期過境的EOS-Terra和EOS-Aqua，巢湖上空晴朗無云。首先對衛星實時接收處理后得到的MODIS 1B數據進行輻射定標，將圖像DN值轉化為輻射定標之后的輻亮度及反射率;然后進行地理定位;最后為了消除大氣和光照等因素對地物反射率的影響，采用經典的黑暗像元法進行大氣校正，以各個波段的像元最小值為黑暗像元值，利用整幅圖像的像元值減去黑暗像元值，進而降低大氣因素的影響。

2 遙感建模研究

2.1 水體葉綠素反演的理論基礎 葉綠素具有特定的光譜特征，葉綠素a在藍波段440nm和紅波段678nm附近都有顯著吸收。當藻類密度較高時，水體光譜反射曲線在這2個波段附近出現吸收峰值，在685nm附近，葉綠素a有明顯的熒光峰，含藻類水體最顯著的光譜特征是在685～715nm出現反射峰。隨著水體中葉綠素濃度的增加，將引起藍光波段輻射量的減少和綠光及紅光波段輻射量的增加，在520nm附近出現輻射量不隨葉綠素濃度發生變化的光譜分界點[3]，如圖1所示。葉綠素的這些光譜特征是葉綠素濃度信息提取的主要依據。

2.2 信息提取模型的選取及應用 國內外針對水體葉綠素信息提取的研究提出了一系列模型，主要是確定水體反射率和葉綠素濃度之間的關系，目前有經驗算法、半經驗算法、解析算法、神經網絡算法等。MODIS 250m分辨率數據對應波段1和2，結合前人研究成果，本研究利用波段1、2的組合分別與葉綠素a濃度實測值進行Pearson相關分析，結果如表2所示。

由表2可知，MODIS 250m波段1、2的組合與試驗區葉綠素a濃度具有很強的相關性，其中r2/r1的分析結果最優。因此選取r2/r1作為因子，通過一元線性回歸分析構建葉綠素a遙感反演模型。

CChl-a=42.07×（r2/r1）-14.06，R2=0.75

其中：CChl-a為葉綠素濃度值;r1、r2為MODIS 250m波段1、2的反射率。圖2為模型的線性擬合情況。

3 小結

利用地面實測葉綠素a濃度信息和MODIS準同步衛星數據建立了葉綠素a濃度反演模型，結果表明：MODIS數據不僅可用于海洋，而且還可用于內陸水體水質監測。由于野外試驗條件受限，無法獲得更多點位的水體葉綠素a的實測數據，因此本研究建立的模型仍不成熟，需在今后的工作中逐步加以改進和完善。

參考文獻

[1]黃耀歡，江東，莊大方，等.湯遜湖水體葉綠素濃度遙感估測研究[J].自然災害學報，2012，21（2）：215-222.

[2]吳煜晨.基于MODIS遙感數據源的內陸水體葉綠素a濃度反演算法綜述[J].江西水利科技，2017，43（1）：14-18.

[3]戴永寧，李素菊，王學軍.巢湖水體固有光學特性研究[J].環境科學研究，2008（5）：173-177.

[4]錢少猛.遙感像元分解方法及其在滇池水質監測中的應用研究[D].北京：中國科學院研究生院（遙感應用研究所），2003.

（責編：徐世紅）