基于星地同測(cè)的長(zhǎng)江口水文數(shù)據(jù)建模研究*

包起帆，彭德艷，鮑道陽(yáng)，樓 飛

(華東師范大學(xué)，上海 200062)

1 高光譜遙感技術(shù)用于水體監(jiān)測(cè)

高光譜遙感技術(shù)應(yīng)用于地物識(shí)別范疇不斷擴(kuò)大，在人工測(cè)量不方便或不安全的水體遙感遙測(cè)方面已經(jīng)有了比較系統(tǒng)的研究和應(yīng)用。江輝以鄱陽(yáng)湖為研究對(duì)象，對(duì)湖體污染的主要水質(zhì)參數(shù)利用MODIS和TMETMJ+遙感數(shù)據(jù)的敏感波段建立了衛(wèi)星遙感的水質(zhì)反演模型[1]；葉雪輝獲取懸浮物和葉綠素a的最佳敏感波段組合，建立水質(zhì)參數(shù)定量反演的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚2]；劉忠華構(gòu)建了針對(duì)實(shí)測(cè)高光譜數(shù)據(jù)、高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)的多種葉綠素濃度遙感反演模型[3]；周偉奇利用多元回歸統(tǒng)計(jì)分析方法，建立葉綠素a和懸浮物的遙感定量估測(cè)模型[4]；閻福禮等建立并驗(yàn)證了水質(zhì)參數(shù)高光譜遙感反演模型[5]；中國(guó)水利水電科學(xué)研究院公開了一種改進(jìn)DBPSO的水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測(cè)方法和裝置[6]。國(guó)外方面，Kevin Ruddick等[7]基于MODIS和MERIS描述了用于在歐洲水域中進(jìn)行藻華檢測(cè)的技術(shù)；Sampsa Koponen等[8]使用機(jī)載和模擬衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對(duì)水質(zhì)變量進(jìn)行了分類；C.A.Ruhl等[9]結(jié)合衛(wèi)星反射率數(shù)據(jù)分析原位傳感器數(shù)據(jù)，分析了物理過(guò)程對(duì)舊金山灣懸浮沉積物空間和時(shí)間分布的影響；Mahtab A.Lodhi等[10]分析了來(lái)自粉質(zhì)土壤的懸浮沉積物的反射光譜。

本文結(jié)合高光譜衛(wèi)星對(duì)長(zhǎng)江口水體反射率遙感光譜和水體實(shí)地同步監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，探討一種水文參數(shù)的高光譜定量反演模型率定優(yōu)化的試驗(yàn)方案，并總結(jié)了創(chuàng)新點(diǎn)。

2 高分五號(hào)星地同測(cè)

2.1 高分五號(hào)遙感衛(wèi)星

2018年5月高分五號(hào)衛(wèi)星成功發(fā)射，該星是我國(guó)高分專項(xiàng)7顆民用衛(wèi)星中唯一的1顆高光譜衛(wèi)星，設(shè)計(jì)為太陽(yáng)同步軌道，軌道高度約705 km，填補(bǔ)了國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星在全譜段、高分辨率光譜上的不足，在60 km幅寬和30 m空間分辨率下，顏色范圍比一般相機(jī)寬了近9倍，顏色通道數(shù)目比一般相機(jī)多了近百倍，其可見光譜段光譜分辨率為5 nm，對(duì)地面物質(zhì)成分的光譜信息探測(cè)十分精確。

與美國(guó)NASA地球觀測(cè)衛(wèi)星EO-1載荷高光譜相機(jī)Hyperion(2000年11月21日發(fā)射)相比，高分五號(hào)載荷高光譜儀的波段數(shù)增加，且幅寬也是Hyperion的8倍，處于國(guó)際領(lǐng)先水平，參數(shù)見表1。

表1 高分五號(hào)衛(wèi)星與Hyperion高光譜儀光譜參數(shù)對(duì)比

高分五號(hào)衛(wèi)星經(jīng)過(guò)長(zhǎng)江口某星下點(diǎn)軌道準(zhǔn)回訪周期是7 d，由于地球自轉(zhuǎn)，下次過(guò)頂會(huì)偏移到西側(cè)相鄰的軌道，51 d后衛(wèi)星才回訪該星下點(diǎn)軌道。采用載荷高光譜儀的配合衛(wèi)星±25°側(cè)擺能力，可實(shí)現(xiàn)我國(guó)及近海區(qū)域回訪周期降至7 d，為避開多云和陰雨天安排星地同測(cè)提供了可能，但遙控衛(wèi)星載荷姿態(tài)成本很高。衛(wèi)星過(guò)境長(zhǎng)江口時(shí)在北京時(shí)間13:00左右，成像帶覆蓋區(qū)域隨軌道平移情況見圖1。

圖1 高分五號(hào)衛(wèi)星過(guò)境長(zhǎng)江口成像帶平移

2.2 星地同測(cè)方案

在高分五號(hào)衛(wèi)星過(guò)境時(shí)刻組織開展專門的長(zhǎng)江口水文觀測(cè)，以獲取與衛(wèi)星過(guò)境時(shí)刻同步的長(zhǎng)江口水文數(shù)據(jù)。觀測(cè)具體實(shí)施方法如下：1)提前獲取高分五號(hào)衛(wèi)星過(guò)境時(shí)刻及過(guò)境區(qū)域；2)在衛(wèi)星過(guò)境區(qū)域內(nèi)布設(shè)若干測(cè)點(diǎn)進(jìn)行觀測(cè)；3)于衛(wèi)星過(guò)境前0.5 h到達(dá)測(cè)點(diǎn)開始觀測(cè)，至衛(wèi)星過(guò)境后0.5 h結(jié)束觀測(cè)；4)觀測(cè)期間每10 min進(jìn)行測(cè)量，測(cè)量?jī)?nèi)容包括：流速、流向、水溫，取表層及表層1.0 m以下水樣；5)水樣裝瓶后由專業(yè)檢測(cè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析，得到鹽度、含沙量濃度等數(shù)據(jù)。

為更多地獲取衛(wèi)星過(guò)境時(shí)刻的長(zhǎng)江口水文資料，利用研究單位在長(zhǎng)江口可獲取的7個(gè)浮標(biāo)站、3個(gè)平臺(tái)站所采集的24 h不間斷連續(xù)監(jiān)測(cè)水文數(shù)據(jù)。浮標(biāo)站和平臺(tái)站位置見圖2。

圖2 長(zhǎng)江口7個(gè)浮標(biāo)站位置

2.3 基于星地同測(cè)數(shù)據(jù)的影像反演模型率定

地物在遙感圖像上形成各種信息是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，地表空間的復(fù)雜性、變化性和成像過(guò)程的復(fù)雜性共同影響到遙感成像過(guò)程。人們?cè)讷@取大量高光譜影像數(shù)據(jù)的同時(shí)，也面臨著如何最大程度地利用這些海量數(shù)據(jù)的難題。在地物目標(biāo)識(shí)別和參數(shù)提取上，必須結(jié)合人工引導(dǎo)將人類的模式認(rèn)知能力和計(jì)算機(jī)的快速計(jì)算能力結(jié)合起來(lái)，即所謂的半自動(dòng)提取，故獲取更多先驗(yàn)知識(shí)，增強(qiáng)選用光譜數(shù)據(jù)有效性，特別是增強(qiáng)遙感影像反演模型建模使用的光譜數(shù)據(jù)與地物人工檢測(cè)數(shù)據(jù)的同步匹配度，將是遙感影像得以正確提取的發(fā)展方向之一。

考慮到監(jiān)測(cè)目標(biāo)的特征反射光譜及環(huán)境影響因子都在衛(wèi)星遙感影像上有反映，所述“星地同測(cè)”方案即是為了在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取階段，提高在時(shí)域、空域和光譜域的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和地面人工測(cè)量數(shù)據(jù)的同步性，基于星地同步性良好的數(shù)據(jù)，建立有關(guān)水體參數(shù)反演模型時(shí)，使得率定模型能減少系統(tǒng)誤差，提高光譜影像的反演精度和目標(biāo)參數(shù)信息的有效性。

3 水體表面泥沙濃度反演建模

長(zhǎng)江口水體含沙量較大，泥沙對(duì)電磁波的吸收和反射具有敏感性，可建立基于含沙量濃度為變量的光譜反演模型。同時(shí)，長(zhǎng)江口遙感光譜影像信息受水體含沙量濃度這一敏感性參量調(diào)制后，導(dǎo)致其他水文參數(shù)的遙感影像反演受含沙量濃度的干涉較大，所以含沙量濃度的反演是水文反演的基礎(chǔ)，在得到含沙量濃度反演模型后，可進(jìn)一步嘗試在其他水文參數(shù)的反演模型中剔除含沙量的影響。

3.1 星地同步監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取與光譜敏感波段分析

2019年3月27日高分五號(hào)衛(wèi)星過(guò)境長(zhǎng)江口時(shí)，預(yù)先獲悉衛(wèi)星軌道從北向南依次覆蓋蘇北沿岸、北支中下段、北港、北槽、南槽及南匯嘴口外，設(shè)計(jì)好水文數(shù)據(jù)采樣點(diǎn)后，測(cè)量船在長(zhǎng)江口同步作業(yè)獲取現(xiàn)場(chǎng)采樣點(diǎn)水文觀測(cè)數(shù)據(jù)和附近浮標(biāo)平臺(tái)站數(shù)據(jù)。

當(dāng)日天氣多云，遙感影像數(shù)據(jù)幀云層主要覆蓋在數(shù)據(jù)幀東南角，影像數(shù)據(jù)覆蓋區(qū)域基本清晰完整覆蓋了長(zhǎng)江口最大渾濁帶區(qū)域，見圖3。

圖3 2019年3月27日高分五號(hào)影像真彩色合成及采樣點(diǎn)

從當(dāng)日的影像中選取8個(gè)水體光譜采樣點(diǎn)，位置見圖3。1號(hào)點(diǎn)位于北支下段，2號(hào)點(diǎn)位于北港下段，3號(hào)點(diǎn)位于南匯嘴外，4號(hào)點(diǎn)位于北港上段，5號(hào)點(diǎn)位于北槽中段，6號(hào)點(diǎn)位于南槽中段，7號(hào)點(diǎn)位于蘇北口外，8號(hào)點(diǎn)位于北支口外。1～3號(hào)點(diǎn)代表高含沙量水體，4～6號(hào)點(diǎn)代表中含沙量水體，7～8號(hào)點(diǎn)代表低含沙量水體。各點(diǎn)分布較為分散。各采樣點(diǎn)光譜曲線分布見圖4。

圖4 各采樣點(diǎn)泥沙反射率光譜特征曲線

從圖4可見，1～6號(hào)含沙量水體在波長(zhǎng)范圍內(nèi)有兩個(gè)反射率峰值，主峰位于587 nm附近，次峰位于801 nm附近；7～8號(hào)低含沙量水體僅在574 nm附近有一主峰。

3.2 含沙量濃度反演模型率定

含沙量濃度遙感反演經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头謫尾ǘ文Ｐ秃投嗖ǘ文Ｐ停捎诮?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)于水體含沙量不同地區(qū)和不同時(shí)間比較敏感，因此必須基于同步實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，尋找實(shí)際的敏感波段，率定擬合函數(shù)所需參數(shù)。參考劉志國(guó)[11]基于modis所建立的含沙量濃度回歸統(tǒng)計(jì)模型。

單波段模型采用指數(shù)形式：

y=0.002 4e64.751x

(1)

式中：y為含沙量濃度；x為單波段反射率。

多波段模型采用二次多項(xiàng)式形式：

y=2.239 5x2-2.651 2x+0.831 1

(2)

式中：y為含沙量；x為兩個(gè)波段的組合，組合形式為(b2-b1)(b2+b1)。

根據(jù)圖4長(zhǎng)江口水體光譜特征曲線的分析，單波段模型建議采用次峰800.989 nm波長(zhǎng)反射率，雙波段模型建議b2采用主峰587.173 nm，b1采用次峰800.989 nm波長(zhǎng)反射率。

利用衛(wèi)星過(guò)頂時(shí)刻浮標(biāo)平臺(tái)站數(shù)據(jù)及現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)式(1)和式(2)兩組模型的參數(shù)進(jìn)行了率定，得到單波段、雙波段組合的兩組含沙量反演模型。

首先，得到單波段模型：

y=0.02e70x

(3)

式中：y為含沙量；x為800.989 nm波長(zhǎng)反射率，率定結(jié)果見圖5。

圖5 單波段含沙量濃度反演模型率定結(jié)果

從圖5可見，式(3)單波段擬合函數(shù)建模所需的含沙量濃度地面采樣數(shù)據(jù)分布值域相對(duì)集中，還缺乏高濁度水域樣品數(shù)據(jù)，可以預(yù)計(jì)，上述擬合函數(shù)的率定精度在一定范圍內(nèi)可以通過(guò)增加高含沙量濃度采樣數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化。

再看雙波段組合模型：

y=2.3x2-2.4x+0.63

(4)

式中：y為含沙量濃度；x為兩個(gè)波段的組合，組合形式為(b2-b1)(b2+b1)，b2為587.173 nm、b1為800.989 nm波長(zhǎng)反射率，見圖6。

圖6 波段組合含沙量濃度反演模型率定結(jié)果

同樣，從圖6可見，式(4)雙波段擬合函數(shù)優(yōu)化也有待積累高濁度水域的樣品數(shù)據(jù)，但現(xiàn)階段星地同測(cè)實(shí)施方案安排測(cè)量船采樣點(diǎn)時(shí)，必須優(yōu)先考慮衛(wèi)星過(guò)境成像覆蓋水域情況、當(dāng)時(shí)天氣及長(zhǎng)江口航道交通管制等可行性因素。

3.3 長(zhǎng)江口水體表面含沙量濃度反演結(jié)果

利用上節(jié)建立的單波段、雙波段含沙量濃度反演模型，對(duì)2019年3月27日長(zhǎng)江口表層含沙量濃度數(shù)據(jù)影像進(jìn)行反演，輸出效果對(duì)比見圖7。

圖7 2019年3月27日高光譜真彩合成圖與函數(shù)擬合反演效果對(duì)比

從圖7可見單波段和雙波段兩種模型反演的長(zhǎng)江口表層含沙量濃度分布形態(tài)，長(zhǎng)江口最大渾濁帶高含沙量區(qū)域顯著。在北支區(qū)域，中段表層含沙量濃度較高，向下游逐漸減小，北支口外表層含沙量呈羽狀向外擴(kuò)展，到口外后表層含沙量濃度迅速降低。

南北港自橫沙到上游表層含沙量逐漸減小；北港下段及口外表層含沙量呈羽狀向口外擴(kuò)展；北槽中段表層含沙量濃度較高，與北槽深水航道回淤區(qū)段分布一致；南槽九段沙南側(cè)表層含沙量較高。

從單波段和雙波段反演結(jié)果的對(duì)比來(lái)看，兩個(gè)模型在中高含沙量水體的反演效果基本一致，但在低含沙量水體的效果中，雙波段模型比單波段模型的含沙量濃度下降更快，這是由于模型未能獲得低含沙量水體的率定，導(dǎo)致在低含沙量區(qū)的兩個(gè)反演結(jié)果有偏差。

3.4 含沙量濃度反演結(jié)果分析

1)從水體光譜曲線的分析得到高分五號(hào)遙感對(duì)長(zhǎng)江口含沙量水體的反射光譜具有兩個(gè)峰值，主峰位于587 nm附近，次峰位于801 nm附近；對(duì)于低含沙量水體的反射光譜僅在574 nm附近有一主峰；對(duì)于同一波段水體含沙量濃度越高，光譜反射率越大。

2)建立了次峰反射率的單波段指數(shù)形式反演模型和主、次峰反射率組合形成的雙波段多項(xiàng)式形式反演模型；單波段模型采用次峰800.989 nm波長(zhǎng)反射率；雙波段模型采用主峰587.173 nm和次峰800.989 nm波長(zhǎng)反射率；模型利用含沙量濃度范圍為0～0.2 kgm3的實(shí)測(cè)水體數(shù)據(jù)進(jìn)行了率定。

3)對(duì)長(zhǎng)江口遙感影像進(jìn)行了表層含沙量濃度反演，含沙量濃度反演結(jié)果分布與真彩色合成影像所展現(xiàn)的含沙量濃度分布一致，表明兩個(gè)模型對(duì)表層含沙量濃度的反演結(jié)果可信，但在高、低含沙量的定量反演中仍有缺陷，需進(jìn)一步利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型率定。

4 創(chuàng)新性分析

1)率先采用星地同步方法對(duì)地物目標(biāo)監(jiān)測(cè)獲取同步性良好的建模數(shù)據(jù)。

本研究根據(jù)高分五號(hào)衛(wèi)星過(guò)境長(zhǎng)江口的軌道和時(shí)間，安排測(cè)量船和鄰近水文監(jiān)測(cè)平臺(tái)同步監(jiān)測(cè)長(zhǎng)江口水質(zhì)、含沙量濃度、水上水下地形等要素。獲取到時(shí)域、空域和光譜域星地同步監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，使得高分五號(hào)衛(wèi)星國(guó)際領(lǐng)先的遙感影像數(shù)據(jù)資源更具利用價(jià)值。文獻(xiàn)[1-5]所述通過(guò)組織人員、船只進(jìn)行野外采樣獲取地面數(shù)據(jù)，與調(diào)用的地物目標(biāo)光譜資料缺乏同步性。

2)創(chuàng)建和擴(kuò)充了長(zhǎng)江口水文和生態(tài)高光譜反演模型。

高分五號(hào)衛(wèi)星對(duì)長(zhǎng)江口水體高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏物類信息豐富，本研究從地面同步監(jiān)測(cè)獲取的數(shù)據(jù)包含了水文、水質(zhì)、水深(河勢(shì))和灘涂植被等多種地物目標(biāo)參數(shù)，相應(yīng)地，陸續(xù)研制了多種參數(shù)的高光譜定量反演模型，包括含沙量濃度、葉綠素a、水上水下地形(河勢(shì))等高光譜定量反演模型，為長(zhǎng)江上游來(lái)沙減少的新水沙條件下，利用“高分專項(xiàng)”等空間信息技術(shù)建設(shè)長(zhǎng)江口潮灘監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供了技術(shù)支撐。文獻(xiàn)[6]主要是發(fā)明一種水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測(cè)方法及試驗(yàn)裝置；文獻(xiàn)[7]對(duì)葉綠素a濃度進(jìn)行測(cè)定；文獻(xiàn)[8]使用機(jī)載和模擬衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)對(duì)水質(zhì)變量進(jìn)行分類，并未建立反演模型；而文獻(xiàn)[9-10]未對(duì)水中懸浮泥沙濃度進(jìn)行估算。

5 結(jié)語(yǔ)

該模型在高、低含沙量的定量反演中仍有缺陷，在對(duì)長(zhǎng)江口水體遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲取和利用方面，尚存在如下幾方面工作有待積累和改進(jìn)：

1)數(shù)據(jù)獲取。在獲取高分五號(hào)衛(wèi)星星地同步監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)，衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和數(shù)據(jù)幀選擇受陰雨和多云天氣影響，在反演模型研制和優(yōu)化階段需要緊密利用晴好天氣。同時(shí)，地面采樣和實(shí)測(cè)還有待獲取更大空域跨度、更具物候季節(jié)代表性以及目標(biāo)參數(shù)更大值域范圍的數(shù)據(jù)。

2)數(shù)據(jù)利用。關(guān)聯(lián)星地同測(cè)數(shù)據(jù)，建立函數(shù)關(guān)系或反演算法過(guò)程中還需要進(jìn)一步改進(jìn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、減少建模數(shù)據(jù)源誤差、分析目標(biāo)參數(shù)敏感波段(組合)和特征光譜信息，并研發(fā)衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)處理技術(shù)、開發(fā)基于人工智能的多任務(wù)建模算法、提高反演模型的環(huán)境適應(yīng)性和可信度。

3)發(fā)展更多地物目標(biāo)參數(shù)的遙感監(jiān)測(cè)分析模型。高光譜遙感影像數(shù)據(jù)因其光譜分辨率的高精度，蘊(yùn)藏了豐富的地物目標(biāo)信息。在長(zhǎng)江口水體參數(shù)的反演分析還可以拓展到水溫、赤潮、pH值、溶解氧、氨氮等，甚至水動(dòng)力(波浪、潮流)等。