CN110068539B - 一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法，通过构建富营养化浅水湖泊TSI(Chl‑a)与TSI、TSI与aCDOM(280)的关系模型，并基于改进的QAA_E半分析模型反演计算Chl‑a浓度，建立了适用于富营养化浅水湖泊CDOM含量的遥感反演方法，由遥感TSI直接估算CDOM浓度，可实现大面积、长时间序列富营养化湖泊CDOM含量快速获取。

Description

一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法
技术领域
本发明涉及卫星遥感技术及其应用领域，具体涉及一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法。
背景技术
湖泊不仅为人类生存、工业和农业生产等提供大量的可用淡水，在生物多样性、航运和防洪等过程中也发挥重要的作用。湖泊水体中有色溶解有机物(colored dissolvedorganic matter,CDOM)具有强吸光性，尤是对可见光波段，从而影响浮游植物的初级生产力；CDOM的分解还会消耗水体氧气，造成水质变差甚至鱼类死亡等。对水体环境、物质来源简单的开放海洋水体，遥感技术长期应用于CDOM的监测，并有相关的全球产品发布。内陆湖泊CDOM来源复杂，且不同来源颗粒物也会影响CDOM遥感估算；目前，只有针对单个湖泊建立的CDOM遥感算法，难以应用于区域CDOM的大范围监测。
发明内容
为实现富营养化浅水湖泊CDOM的遥感监测，本发明提供了一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法，利用综合富营养化状态指数(trophic state index,TSI)估算CDOM含量。
本发明所采用的技术方案是：
一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法，包括如下步骤：
(1)在湖泊样点测量并采集有色溶解有机物在280nm波长处吸收系数aCDOM(280)，Chl-a浓度、总氮浓度、总磷浓度、透明度、高锰酸盐指数CODMn数据；
(2)基于步骤(1)获取的实测数据，分别构建TSI(Chl-a)与TSI的关系模型，及aCDOM(280)和TSI的关系模型；
(3)获取卫星遥感数据源，基于遥感数据源计算获取水体反射率Rrs；
(4)以不同波段水体反射率Rrs为输入，通过QAA_E半分析模型反演算得Chl-a浓度；
(5)基于步骤(4)反演得到的Chl-a浓度计算TSI(Chl-a)，将TSI(Chl-a)代入步骤(2)获取的关系模型，得到基于遥感数据计算的TSI数值；
(6)将步骤(5)获取的基于遥感数据计算的TSI数值代入步骤(2)获取的TSI和aCDOM(280)关系模型，获取aCDOM(280)估算结果。
进一步的，所述步骤(2)中，建立的关系模型如下：
[TSI]＝a1×exp(b1×[TSI(Chl-a)])
[aCDOM(280)]＝a2×[TSI]+b2 (1)
式中，a1，b1，a2和b2为模型的拟合参数。
由于CDOM信号弱和其他物质的影响，长江中下游富营养浅水湖泊CDOM直接遥感反演存在很大不确定性，而目前也没有通用的CDOM遥感算法。本发明通过构建富营养化浅水湖泊TSI(Chl-a)与TSI、TSI与aCDOM(280)的关系模型，并基于改进的QAA_E半分析模型反演计算Chl-a浓度，建立了适用于富营养化浅水湖泊CDOM含量的遥感反演方法，由遥感TSI直接估算CDOM浓度，可实现大面积、长时间序列富营养化湖泊CDOM含量快速获取。
附图说明
图1是富营养化浅水湖泊CDOM含量遥感估算流程图；
图2是aCDOM(280)估算的验证图。
具体实施方式
以我国长江中下游富营养化浅水湖泊颗粒物组分的遥感估算为例，并结合附图对本发明的具体实施进一步说明：
(1)在湖泊样点测量并采集有色溶解有机物在280nm波长处吸收系数(aCDOM(280))，Chl-a浓度、总氮浓度、总磷浓度、透明度、高锰酸盐指数(CODMn)数据。
采样湖泊包括长江中游的长湖至下游的昆承湖等55个湖泊，经度范围为112.45°E～120.75°E；采样时间为2012年7月31日至8月23日；其中，51个湖泊采集3个点位，4个湖泊采集2个点位，共采集161个站位。
aCDOM(280)：对每个站位采集的水样，野外使用孔径0.22μm的Millipore聚酯碳酸滤膜过滤原位水得到CDOM滤液样品并-4℃冷藏保存；回实验室后立即用岛津UV2401分光光度计测量吸光度光谱，并计算在280nm的吸收系数aCDOM(280)。
Chl-a浓度：对每个站位采集的水样，野外使用孔径0.45μm的Whatman玻璃纤维滤膜过滤原位水得到Chl-a滤膜样品并-18℃冷冻保存；回实验室后立即用岛津UV2401分光光度计测量630、663、645和750nm的吸光度，并计算Chl-a浓度。
总氮和总磷浓度：对每个站位采集的水样，野外使用孔径0.45μm的Whatman玻璃纤维滤膜过滤原位水分别得到总氮、总磷滤液样品并-18℃冷冻保存；回实验室后经过过氯酸铵消化后，通过分光光度分析法测量得到总氮和总磷浓度。
高锰酸盐指数CODMn：对每个站位采集的原位水-18℃冷冻保存，回实验室后通过高锰酸钾煮沸法测量得到高锰酸盐指数CODMn。
(2)构建TSI(Chl-a)与TSI的关系模型，及aCDOM(280)和TSI的关系模型；本实施例中TSI和TSI(Chl-a)参数计算直接采用现有方法(荆红卫等.2008)，基于实测数据拟合获取的关系模型如下：
[TSI]＝20.17×exp(0.016×[TSI(Chl-a)]),R2＝0.88,p<0.01 (2)
[aCDOM(280)]＝0.32×[TSI]-5.85,R＝0.78,p<0.01 (3)
(3)卫星数据的选择与处理。本实施例中使用OLCI/Sentinel-3卫星数据，更适用于内陆富营养化浅水湖泊。OLCI/Sentinel-3的组网观测可以实现富营养化浅水湖泊的高空间(300m×300m)、高时间分辨率(<1.5d)观测。
利用NASA发布的SeaDAS7.5数据处理系统对OLCI卫星数据进行辐射定标，得到大气顶层辐亮度；再利用6S模型由大气顶层辐亮度计算获取水体反射率Rrs。
(4)Chl-a浓度半分析反演。基于针对内陆富营养化浅水湖泊的改进型半分析模型QAA_E，以不同波段水体反射率为输入，进行半分析遥感反演得到Chl-a浓度。具体的步骤如下(式中参数由长江中下游富营养浅水湖泊实测数据拟合得到)：
①由遥感反射率Rrs计算波段λ的中间变量u(λ)，其中rrs(λ)为恰在水面下遥感反射率，如式(4)所示：
Figure BDA0002044994150000031
②由750nm中间变量u(750)计算各波段λ的后向散射系数bb(λ)，如式(5)所示：
Figure BDA0002044994150000032
式中，aw(λ)和bbw(λ)为纯水在波段λ的吸收系数和后向散射系数，为已知值。
③由叶绿素在674nm的吸收系数(aph(λ))估算Chl-a浓度，具体如式(6)所示：
Figure BDA0002044994150000033
式中，anw(λ)为水体中非水物质在波段λ的吸收系数。
(5)Chl-a富营养化指数计算。由半分析遥感反演得到的Chl-a浓度，根据式(7)(荆红卫等.2008)计算TSI(Chl-a)。
[TSI(Chl-a)]＝10×(2.5+1.086×[ln(Chl-a)]) (7)
将TSI(Chl-a)代入公式(2)，得到基于遥感数据计算的TSI数值；
(6)将步骤(5)获取的基于遥感数据计算的TSI数值代入步骤公式(3)，获取aCDOM(280)估算结果。
(7)基于长江中下游富营养浅水湖泊的实测数据对估算结果进行验证，结果如图2所示：均方根误差为3.46m-1，平均绝对误差为2.71m-1，平均百分比误差为18.06％。说明采用本发明的方法能够较准确的实现有色溶解有机物浓度估算。

Claims (6)

1.一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)在湖泊样点测量并采集有色溶解有机物在280nm波长处吸收系数aCDOM(280)，Chl-a浓度、总氮浓度、总磷浓度、透明度、高锰酸盐指数CODMn数据；
(2)基于步骤(1)获取的实测数据，分别构建TSI(Chl-a)与TSI的关系模型，及aCDOM(280)和TSI的关系模型；
(3)获取卫星遥感数据源，基于遥感数据源计算获取水体反射率Rrs；
(4)以不同波段水体反射率Rrs为输入，通过QAA_E半分析模型反演算得Chl-a浓度；
(5)基于步骤(4)反演得到的Chl-a浓度计算TSI(Chl-a)，将TSI(Chl-a)代入步骤(2)获取的关系模型，得到基于遥感数据计算的TSI数值；
(6)将步骤(5)获取的基于遥感数据计算的TSI数值代入步骤(2)获取的TSI和aCDOM(280)关系模型，获取aCDOM(280)估算结果。
2.根据权利要求1所述的一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法，其特征在于，所述步骤(2)中，建立的关系模型如下：
[TSI]＝a1×exp(b1×[TSI(Chl-a)])
[aCDOM(280)]＝a2×[TSI]+b2 (1)
式中，a1，b1，a2和b2为模型的拟合参数。
3.根据权利要求1或2所述的一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法，其特征在于，所述步骤(2)中，基于实测数据拟合获取的关系模型如下：
[TSI]＝20.17×exp(0.016×[TSI(Chl-a)]),R2＝0.88,p<0.01 (2)
[aCDOM(280)]＝0.32×[TSI]-5.85,R＝0.78,p<0.01 (3)。
4.根据权利要求1所述的一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法，其特征在于，所述卫星遥感数据源选用Sentinel-3OLCI数据。
5.根据权利要求1所述的一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法，其特征在于，基于SeaDAS7.5数据处理系统对卫星遥感数据源进行辐射定标，得到大气顶层辐亮度；再利用6S模型由大气顶层辐亮度计算获取水体反射率Rrs。
6.根据权利要求1所述的一种富营养化浅水湖泊有色溶解有机物的遥感方法，其特征在于，所述步骤(4)中，基于改进的QAA_E半分析模型反演算得Chl-a浓度，包括如下步骤：
①由遥感反射率Rrs计算波段λ的中间变量u(λ)，其中rrs(λ)为恰在水面下遥感反射率，如式(4)所示：
Figure FDA0002044994140000021
②由750nm中间变量u(750)计算各波段λ的后向散射系数bb(λ)，如式(5)所示：
Figure FDA0002044994140000022
式中，aw(λ)和bbw(λ)为纯水在波段λ的吸收系数和后向散射系数；
③由叶绿素在674nm的吸收系数aph(λ)估算Chl-a浓度，如式(6)所示：
Figure FDA0002044994140000023
式中，anw(λ)为水体中非水物质在波段λ的吸收系数；式(4)～(6)中的参数基于实测数据拟合获取。
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110598251B (zh) * 2019-08-05 2021-11-09 中国科学院南京地理与湖泊研究所 基于Landsat-8数据和机器学习的湖泊叶绿素a浓度反演方法
CN111781149B (zh) * 2020-06-10 2022-07-19 新疆天链遥感科技有限公司 利用遥感卫星检测挥发性有机化合物浓度的方法和装置
CN112630189B (zh) * 2020-09-18 2022-07-08 浙江大学 一种基于改进qaa算法的内陆水体水质反演方法
CN112131746B (zh) * 2020-09-24 2024-05-31 中国科学院空天信息创新研究院 叶绿素a浓度反演方法及系统
CN112989692A (zh) * 2021-02-10 2021-06-18 中国科学院南京地理与湖泊研究所 基于遥感数据的湖泊富营养化反演方法
CN113916808B (zh) * 2021-09-02 2022-05-27 自然资源部第二海洋研究所 一种营养盐浓度的获得方法、装置、终端设备及存储介质
CN114705632B (zh) * 2021-11-18 2024-02-06 中林信达（北京）科技信息有限责任公司 一种利用卫星遥感反射率估算水库营养状态指数的方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0938631A (ja) * 1995-07-26 1997-02-10 Hitachi Ltd リモートセンシング応用広域水圏監視システム
CN106248600B (zh) * 2016-09-05 2019-12-20 中国科学院南京地理与湖泊研究所 基于有色可溶性有机物吸收系数的湖泊富营养化评价方法
CN106468658B (zh) * 2016-09-05 2019-08-02 中国科学院南京地理与湖泊研究所 一种富营养化湖泊藻蓝素的modis遥感监测方法
CN107589075B (zh) * 2017-09-07 2020-12-29 中国科学院南京地理与湖泊研究所 一种浅水湖泊固有光学参数的olci遥感监测方法
CN108614086A (zh) * 2018-05-02 2018-10-02 中国科学院东北地理与农业生态研究所 一种评价湖泊富营养化的方法

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