HY-1C 衛星海岸帶成像儀葉綠素a 濃度反演研究

滕越 ，鄒斌 *，葉小敏

(1.國家海洋環境預報中心，北京 100081；2.國家衛星海洋應用中心，北京 100081；3.自然資源部空間海洋遙感與應用研究重點實驗室，北京 100081)

1 引言

水體中的葉綠素濃度是影響水色變化的重要因素，其測量值是水體中浮游生物豐度和生物量的一個重要指標，它從根本上反映了水體初級生產力的變化。葉綠素a是藻類植物中最豐富的色素，是水質遙感監測中最重要的參數之一[1]。因此，測量并分析水中的葉綠素a濃度變化，尤其是人口密集的近岸、河口區域，對于維持水體生態平衡，評價水體的污染狀況起著重要作用[2]。傳統的葉綠素a濃度測定包括分光光度法、熒光光度法、高效液相色譜（HPLC）法等[3]，但是其分析速度慢，消耗大量人力、物力。衛星遙感以其大尺度、高分辨率、實時監測等優點越來越多地用于海洋監測中。應用衛星遙感監測水體的葉綠素a濃度有利于快速、大面積了解水質狀況[4]。

2018 年9 月7 日，中國海洋一號C（HY-1C）衛星發射成功，現在軌運行，其上搭載了海岸帶成像儀（Coastal Zone Imager,CZI）、海洋水色水溫掃描儀（China Ocean Color &Temperature Scanner,COCTS）等載荷，可用于全球葉綠素濃度、海水光學特性、海表溫度、海洋初級生產力等要素觀測。CZI 星下點分辨率為50 m，幅寬≥950 km（表1），不僅可以用于陸地觀測，還可以高效觀測海洋，尤其在近海、島嶼和沿岸區域，對海岸帶監測及了解河口港灣葉綠素分布具有重要意義，對于赤潮、污染物等海洋環境災害起著監測和預警作用[5-7]。Cui 等[8]研究波段外響應對HY-1C 衛星CZI 水色反演的影響，發現在藍、綠、紅3 個可見光通道中綠波段對清潔水體效應最為顯著，并提出基于CZI 藍綠波段比值模型進行效應修正。Cai 等[9]基于舟山海域實測水樣數據建立了適用于HY-1C 衛星CZI 懸浮泥沙濃度反演模型，其反演結果與現場測量有良好的一致性，并分析了島嶼對舟山近海懸浮泥沙濃度的影響。梁超等[10]采用4 個光譜指數重構CZI 數據，針對廣西山口紅樹林自然保護區，通過最小噪聲變換建立決策樹，實現了區域紅樹林覆蓋面積的自動提取。周屈等[11]利用HY-1C 衛星CZI 數據，結合實際監測數據建立了適用武漢水體濁度反演模型，分析結果表明施工建設不是影響水體濁度變化的因素。Ji 等[12]將HY-1C 衛星CZI 與COCTS 兩個多光譜傳感器進行圖像融合，建立深度信念網絡模型，以渤海海域葉綠素a濃度為指標與通過傳統圖像融合技術反演得到的葉綠素a濃度的分辨率和精度進行比較，表明CZI 與COCTS 融合圖像能更精確地進行水質遙感監測。劉建強等[13]利用HY-1C 衛星CZI 載荷對2019 年4 月三亞近海海域船舶溢油事件進行監測，實現了溢油事件快速響應與修復。上述研究結果均表明HY-1C 衛星CZI 載荷可較好地應用于水色遙感定量化研究。

表1 HY-1C 衛星海岸帶成像儀的基本參數Table 1 Basic parameters of coastal zone imager onboard HY-1C satellite

利用多光譜衛星遙感數據的葉綠素a濃度反演，具有很強的局地特性。許大志等[14]分析了適用于全球海洋葉綠素a濃度反演的OC2 和OC4 算法在南海北部海區的適用性，結果發現葉綠素a濃度高估范圍在80%～200%之間，即不適用于南海海域，接著，根據現場實測數據，建立了本地化葉綠素a濃度經驗算法，相關系數達0.75。馬超飛等[15]在對黃海和東海現場實測數據的基礎上，建立HY-1C 衛星CCD 成像儀水體葉綠素a濃度及其他水色要素反演算法，結果表明，實測值與反演值之間有很好的相關度，其在中低濁度水體有非常好的適用性。唐軍武等[16]根據在黃海和東海二類水體海域調查獲得的觀測數據，提出了基于藍綠波段比值法反演海表葉綠素a濃度的經驗模型。叢丕福等[17]基于HY-1 衛星COCTS 藍綠波段輻亮度數據結合現場實測數據構建了適用于遼東灣葉綠素a濃度反演模型，結果表明模型誤差在可控范圍內，可應用于獲取遼東灣葉綠素a濃度。解學通等[18]基于Landsat8 數據建立葉綠素a濃度反演模型，反演珠江口近岸水域葉綠素a濃度，反演得出葉綠素a濃度分布趨勢與實測數據相吻合。馬金峰等[19]在珠江河口水域實測數據基礎上，構建了MERIS 三波段模型，優于一階微分法和標準OC4V4 方法在珠江河口的適用性，顯示了模型良好的應用潛力。由此可見，葉綠素a反演模型具有很強的區域性，在特定的水域使用局地性葉綠素a反演模型可提高其反演精度。

本文利用東海和南?，F場實測光譜數據和葉綠素a濃度數據建立HY-1C 衛星CZI 葉綠素a濃度反演模型。將葉綠素a濃度模型估算值與實測值進行驗證，應用模型反演實測水域葉綠素a濃度分布與MODIS 2 級葉綠素a濃度產品對比，以此評價CZI 在水體葉綠素a濃度監測的適用性。選取珠江口水域進行葉綠素a濃度反演分析其空間分布，應用模型在長江口、渤海灣進行葉綠素a濃度反演與前人研究結果對比評價模型的準確性。本研究可為近海水質遙感監測，水體富營養化監測提供參考。

2 數據與方法

2.1 研究區概況

本文選用珠江口水域作為葉綠素a濃度反演分析區域。珠江口位于南海北部，珠江干流中的西江、北江和東江以及增江、流溪河和潭江匯入珠江口，珠江口年徑流量超過3.5×1011m3[20]。珠江河口區河汊眾多，水網密布，北部狹窄，南部開闊，形似倒置漏斗，通過8 條放射狀排列的分流水道流入南海。珠江口水系復雜，常受潮汐、徑流、季風、波浪等因素影響，其動力過程也非常復雜，形成珠江徑流、珠江口沖淡水（由外海水與上游淡水在河口地區相互摻混后形成）和外海水團等不同性質的水團[20-21]。河口區多陸嶼和島嶼，珠江口東部水域多分布航道和港口，以香港港和廣州港為首，吞吐量位列世界前列[22]。珠江口所處氣候為亞熱帶海洋性季風氣候，年均氣溫為21.4～22.4℃，年均降水量為1 600～2 300 mm，降水集中于4-9 月，流量約占全年的80%[23]，夏季高溫多雨，冬季溫暖干燥。

2.2 實測數據及葉綠素反演模型

本文采用HY-1C 衛星在軌測試實測數據，現場獲取時間從2018年9月13日至2018年10月12日。站點位置分布從東海黃大洋延伸到海南島南部的南海海域，經緯度范圍分別為14°～32°N，105°～125°E。采樣點共有76 個，采用隨機抽簽的方法，將采樣點分為建模樣本和檢驗樣本，分別為50 個和26 個采樣點，用于構建模型的區域化參數和驗證模型。觀測點位置信息見圖1。

圖1 2018 年9 月、10 月東海和南海葉綠素a 濃度實測站點分布Fig.1 Cruise locations of in situ chlorophyll a concentration sites in the East China Sea and South China Sea in September and October 2018

葉綠素a濃度實測值范圍為0.095 4～4.541 8 mg/m3，平均值為0.595 8 mg/m3。利用建模樣本50 個采樣點的遙感反射率與葉綠素a濃度建立葉綠素a濃度的反演模型，模型形式采用HY-1C 衛星標準數據產品反演公式。利用實測數據對該模型系數進行最小二乘法擬合，得到HY-1C 衛星CZI 葉綠素a濃度反演模型為

式中，C為葉綠素a濃度；a0、a1、a2為模型參數，a0=-1.653，a1=0.131，a2=1.668；λ1、λ2、λ3分別為CZI第一、第二、第三波段的波長；Rrs為遙感反射率。由該模型估算的葉綠素a濃度與建模樣本50 個點的實測葉綠素a濃度關系如圖2a 所示，兩者間的相關系數為0.774 3，平均相對誤差（Mean Relative Error,MRE）為24.58%。利用檢驗樣本對模型進行精度驗證，模型估算葉綠素a濃度與檢驗樣本26 個點的實測葉綠素a濃度關系如圖2b 所示，相關系數達到了0.993 9，MRE 為18.49%，模型估算值和實測值具有很強的相關性。通常來說，建模組評價指標的評價結果要優于檢驗組評價指標的檢驗結果，本文出現檢驗組評價指標結果優于建模組的情況，可能是由于建模樣本和檢驗樣本為隨機選取，恰巧存在了檢驗樣本評價指標結果高于建模樣本。從圖2 可以發現，當葉綠素a濃度偏低時，模型估算精度稍高于葉綠素a濃度偏高時。由此，建立的CZI 模型應用于水體葉綠素a濃度反演中具有可行性。

圖2 模型估算的葉綠素a 濃度與實測葉綠素a 濃度關系Fig.2 The relationship between the chlorophyll a concentration estimated by the model and the measured chlorophyll a concentration

2.3 遙感數據及處理

本文所用HY-1C 衛星CZI 數據獲取于2019 年9 月26 日至2020 年12 月4 日，選取覆蓋海面云量稀少、成像清晰的數據，易于進行葉綠素a濃度反演。使用的衛星數據包括L1B 和L2A 級數據，L1B 數據為各波段天頂輻亮度，L2A 為經過大氣校正后的遙感反射率。所用衛星數據均從我國海洋衛星數據分發系統獲得（https://osdds.nsoas.org.cn/）。所用遙感數據信息見表2。

表2 所用遙感數據基本參數Table 2 The basic parameters of remote sensing data used

表2 中序號1～7 的L1B 級 RGB 圖像如圖3 和圖4所示。由真彩色圖像可以看出本文所用CZI 研究區數據受云影響有少許缺失，珠江口水域2020 年1 月30 日的1 景影像受云影響相對最小，其他影像水體均有小塊片狀或條帶狀云分布，由于3-9 月珠江口水域CZI 影像空白較多，數據缺失嚴重，因此3-9 月的珠江口水域CZI 數據本文暫不涉及。

圖3 海南島周圍HY-1C 衛星海岸帶成像儀遙感影像Fig.3 Images acquired by coastal zone imager onboard the HY-1C satellite near the Hainan Island

圖4 珠江口水域HY-1C 衛星海岸帶成像儀遙感影像Fig.4 Images acquired by coastal zone imager onboard the HY-1C satellite of the Zhujiang River Estuary waters

3 結果與分析

3.1 葉綠素a 濃度反演結果及其驗證

海南島環島水域影像采集范圍為16°～22°N，105°～113°E。圖5a 為應用CZI 反演模型對海南島環島水域進行葉綠素a濃度反演結果與空間分布，同時將實測站點葉綠素a濃度在空間分布圖上相應經緯度位置進行了呈現，站點顏色代表實測點的葉綠素a濃度。選取的海南島CZI 遙感影像成像時間處于現場實測數據相同季節內，由于2018 年實測數據觀測時間范圍內受天氣條件限制，無法獲得該地區的晴空遙感數據，因此選用兩者觀測時間相差1 年，但在相同季節內遙感影像與實測數據進行比較。由圖5a可見，實測站點葉綠素a濃度與CZI 模型反演葉綠素a濃度值接近，由此驗證了模型的反演精度。利用2019 年9 月26 日Terra 衛星MODIS 傳感器的葉綠素a濃度產品進行對比。其葉綠素a濃度數據為美國航空航天局NASA 制作的2 級產品，時間分辨率為1 d，空間分辨率為1 km，其下載地址為https://oceandata.sci.gsfc.nasa.gov/。MODIS 葉綠素a濃度產品分布見圖5b。比較兩幅葉綠素a濃度空間分布圖可以看出，CZI 反演結果在海南島沿岸水域和北部灣沿岸及南海水域的葉綠素a濃度分布規律和MODIS 反演的葉綠素a濃度分布基本一致，其中海南島西南沿岸葉綠素a濃度均為2.3 mg/m3；三亞往南海域葉綠素a濃度均為1 mg/m3；廣西防城港、北海沿岸葉綠素a濃度均在5 mg/m3以上，逐漸向遠離岸邊方向擴散至低濃度；瓊州海峽葉綠素a濃度約為1.7 mg/m3；南海葉綠素a濃度約為1 mg/m3或以下。在越南河靜省、越南廣平省沿岸向東水域和雷州半島兩側沿岸水域兩個傳感器反演的葉綠素a濃度分布差異偏大，且呈現相反的趨勢，這可能是由于MODIS 葉綠素a濃度產品所基于的算法[24]主要針對葉綠素a濃度不大于0.25 mg/m3的全球海表面葉綠素a濃度估算，不完全適用于中國沿岸水體。同時由于CZI 較高的空間分辨率，CZI 葉綠素a濃度反演結果是由表2 中序號1、2 兩景數據鑲嵌而成，序號2 的CZI 數據云覆蓋面積較廣，大氣校正和太陽耀斑處理還需交叉驗證。

圖5 海南島周圍葉綠素a 濃度海岸帶成像儀反演結果Fig.5 Chlorophyll a concentration retrieved from coastal zone imager in the offshore water around Hainan Island

3.2 典型河口葉綠素a 濃度反演

珠江口地區經濟發達，人口密集，強烈的人類活動引起了近岸水域生物種類減少，水體富營養化加劇，赤潮、缺氧等海洋生態災害發生。加之粵港澳大灣區城市群的快速發展，沿岸區域面臨著海岸線退化、濕地面積縮減、生物多樣性水平降低、漁業資源減少、海洋污染加劇等諸多問題[25]，因此，監測珠江口水域葉綠素a濃度及變化，對促進珠江口水域生態恢復及可持續發展尤為重要和迫切。

應用CZI 反演模型對表2 中的珠江口水域5 景數據進行葉綠素a濃度反演計算，所得結果見圖6。珠江口水域影像采集范圍為21°39′～22°48′N，113°17′～114°16′E。圖6a 呈現的2020 年1 月30 日珠江口水域葉綠素a濃度空間上整體從西到東由高到低擴散式分布。高值區（大于5 mg/m3）分布在珠海和澳門沿岸、淇澳島南側，呈條帶狀分布，向東南擴散至南海，濃度逐漸降低至低值（小于1 mg/m3），擴散距離不等；向東南水域方向有過渡的片狀中高值（3～5 mg/m3）分布，再向東擴散至中值（2～3 mg/m3）。中低值（1～2 mg/m3）分布于虎門、伶仃洋中部水域、深圳灣中部水域、香港離島區環島沿岸以及磨刀門水道。低值大面積分布在珠江口南側，南海海域。

圖6 珠江口葉綠素a 濃度海岸帶成像儀反演結果Fig.6 Chlorophyll a concentration retrieved from coastal zone imager in the Zhujiang River Estuary

2020 年2 月26 日珠江口水域葉綠素a濃度整體分布西側沿岸高于東側沿岸。高值區主要分布在珠海沿岸、淇澳島東南水域，呈大范圍片狀分布。香港大浦區西沿岸赤門四周、虎門沿岸水域葉綠素a濃度為中高值，條帶狀分布呈西北-東南走向；伶仃洋西部水域及內伶仃洋島東南沿岸水域葉綠素a濃度為中高值；九洲尾附近水域沿港珠澳大橋為中高值分布；對沙角向北、交杯島向南海域葉綠素a濃度為中高值，向南海逐漸擴散至中值、中低值、低值。中值分布在磨刀門水道、伶仃洋中部水域、龍鼓水道。西孖洲西南水域、深圳屯門西沿岸、屯門南沿岸龍鼓水道和西/東博寮海峽葉綠素a濃度為中低值，呈不規則片狀分布。香港島東部、南部水域及南海呈低值分布。葉綠素a濃度由珠江口沿岸向南海擴散，擴散距離不等。

2020 年10 月11 日珠江口水域葉綠素a濃度整體由西側高值向東側低值過渡。高值出現在淇澳島周圍，珠海、澳門東沿岸，對沙角向南。中高值出現在淇澳島向北、伶仃洋西側、磨刀門水道，虎門和深圳灣有零星分布。中值出現在西岸向外擴散區域，呈長條帶狀分布，此外虎門北部也有零星分布。中低值分布在伶仃洋中部及其向南延伸水域、赤門和沙頭角海。低值分布在香港南沿岸海域、南海海域。

2020 年11 月22 日珠江口水域葉綠素a濃度整體相對中等。個別小范圍高值分布在淇澳島西北方向水域、香港大埔區東沿岸和對沙角北部水域，在南海海域中也有零星分布。山尾南部南海海域葉綠素a濃度呈現高-中高-中-中低-低聚散式分布。珠海市東沿岸，橫琴島南沿岸水域，對沙角南側、交杯島北側水域呈中高值分布，這些區域向東或向南擴散至中值濃度。中值還分布在伶仃洋西部海域，深圳灣，澳門東沿岸、港珠澳大橋南側水域，珠海金灣區南側。虎門呈中低值條帶狀分布，龍鼓水道、香港離島區沿島水域呈中低值分布。低值分布在香港東側藍塘海峽及南海。

2020 年12 月22 日珠江口水域葉綠素a濃度整體偏低。中值分布在淇澳島西北側，向東向低值擴散，中值在珠江三角洲沿岸呈寬條帶東北-西南走向。中低值出現在虎門、伶仃洋東部、深圳灣、橫州東側水域、磨刀門水道及西側水域。其余水域葉綠素a濃度為低值分布。

由此可見，珠江口水域葉綠素a濃度在2020 年1 月、2 月、10 月、11 月、12 月有大體一致的分布趨勢。葉綠素a濃度空間分布高值出現在珠江三角洲西沿岸。從空間分布來看，1 月、10 月、12 月葉綠素a濃度高值呈條帶狀分布在珠海和澳門沿岸；2 月、11 月葉綠素a濃度高值呈片狀分布在珠海沿岸。以葉綠素a濃度高值為聚集點向東向南逐漸向低值過渡。由于珠江口獨特的倒漏斗形狀，接收北面珠江輸入和西面眾多的中、小河流輸入，加之受徑流、潮流、波浪、沿岸流和陸架環流等影響，珠江口水域水團運移規律非常復雜[20]。再考慮科氏力的影響，使得珠江口水域葉綠素a濃度分布不僅南北向，而且東西向也呈現出明顯的梯度。

為探究CZI 葉綠素a濃度反演模型在中國近海的適用性，選取長江口及其鄰近水域、渤海灣CZI 數據進行葉綠素a濃度反演計算，結果如圖7 和圖8 所示。洪官林[26]通過對長江口水域水質狀況的調查，發現長江口葉綠素a濃度變化范圍為0.01～16.00 mg/m3，圖7 所示的長江口CZI 反演葉綠素a濃度范圍和洪官林[26]的結果保持了較好的一致性。

圖7 長江口及其鄰近水域葉綠素a 濃度海岸帶成像儀反演結果Fig.7 Chlorophyll a concentration retrieved from coastal zone imager in the Changjiang River Estuary and its adjacent waters

圖8 中渤海灣CZI 反演葉綠素a濃度空間分布為沿岸濃度高，離岸濃度降低，海區中部大部分地區葉綠素a濃度約為2 mg/m3，逐漸向渤海中部降低。其空間分布與姜德娟和張華[27]利用MODIS/Aqua 二級產品獲得的渤海灣葉綠素a濃度有很好的統一性。

圖8 渤海灣葉綠素a 濃度海岸帶成像儀反演結果Fig.8 Chlorophyll a concentration retrieved from coastal zone imager in the Bohai Bay

以上珠江口、長江口和渤海灣的CZI 葉綠素a濃度反演示例均顯示，CZI 在中國近岸海域可較好地實現高空間分辨率的水色反演并呈現其空間分布。

3.3 討論

本文反演獲得葉綠素a濃度在珠江口水域呈現自西北向東南趨于降低的空間分布，其中2 月葉綠素a濃度整體較高，10 月整體濃度低于2 月，12 月整體葉綠素a濃度較低。對比以往有關珠江口葉綠素a濃度的研究[18,28]可以發現，不同研究中均有相同的分布特征，符合當地水文、地理相關理論。遺憾的是，本文建立的CZI 葉綠素a濃度反演模型在珠江口水域、長江口和渤海灣的反演結果未有當地現場實測葉綠素a濃度數據進行對比驗證，接下來需要結合現場實測葉綠素a濃度進行綜合分析。

由于CZI 載荷只有4 波段，缺少典型水色遙感載荷的兩個近紅波段或短波紅外波段用于大氣校正，因此其大氣校正精度也會為其葉綠素a濃度反演帶來誤差。因此，建立更精確適用的大氣修正算法（如結合HY-1C 衛星COCTS 載荷進行大氣校正），應用模型在中國近海其他水域的反演效果為下一步的研究重點。

4 總結

HY-1C 衛星CZI 具有高時空分辨率的特點，可以實現對水色要素葉綠素a濃度的反演。本文利用東海和南?，F場實測光譜數據和葉綠素a濃度數據以及HY-1C 衛星CZI 數據得到了以下結論：

（1）通過實測數據建立了HY-1C 衛星CZI 葉綠素a濃度反演模型，與建模樣本實測葉綠素a濃度相關系數為0.774 3，平均相對誤差為24.58%。

（2）CZI 葉綠素a濃度模型在實測水域海南島沿岸反演結果與實測站點葉綠素a濃度量級一致，其空間分布與MODIS 2 級產品葉綠素a濃度對比大體具有一致性，小范圍濃度偏差考慮模型的適用性和數據的準確性。

（3）應用CZI 葉綠素a濃度模型在珠江口水域的反演結果表明，葉綠素 a 濃度在空間上呈現自西北向東南趨于降低的分布。模型在長江口、渤海灣的葉綠素a濃度分布也與前人研究結果相一致。本研究表明HY-1C 衛星CZI 具有良好的水色遙感應用價值。

致謝：本文CZI 葉綠素a濃度反演模型是在自然資源部第一海洋研究所崔廷偉博士和劉榮杰博士提供的反演模型的基礎上進行的系數訂正，同時感謝他們在葉綠素a濃度遙感反演建模方面的幫助。