毕业论文：东平湖水体透明度遥感监测.doc

本科生本科生毕业论毕业论文（文（设计设计） ） 题题 目：目：东东平湖水体透明度遥感平湖水体透明度遥感监测监测 专业专业代代码码： ： 070703 作者姓名：作者姓名： 刘刘欢欢 学学 号：号： 2007202069 单单 位：位： 环环境与境与规规划学院划学院 指指导导教教师师： ： 马马 雪雪 梅梅 2011 年年 5 月月 31 日日 原创性声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在指导老师指导 下，独立进行研究取得的成果。除文中已经注明引用的内容外， 论文中不含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得聊城大学或其他教育机构的学位证书而使用过的材料。对 本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方 式标明。本人承担本声明的相应责任。 学位论文作者签名： 日期 指 导 教 师 签名： 日期 聊城大学本科毕业论文（设计） 目目录录 摘摘 要要-1 1 绪论绪论-3 1.1 研究背景及意义-3 1.2 研究现状-3 1.3 研究区概况和数据源-4 2 研究方法研究方法-5 2.1 水体及透明度遥感信息机理-5 2.2 数据预处理-8 2.3 东平湖水体提取-9 2.4 提取样点 DN 值-9 3 透明度反演模型透明度反演模型-10 3.1 模型建立方法 -10 3.2 单波段算法反演 -11 3.3 结果分析和模型验证 -12 4 结束语结束语-13 参考文献参考文献-15 致谢致谢-17 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 1 摘摘 要要 本文以山东省东平县东平湖为研究对象，利用免费的CBERS的CCD数据和 同步监测的水体透明度数据，进行相关性分析。选取相关系数最大的波段或波段 组合作为建模因子，建立东平湖水体透明度的遥感定量监测模型。并将该模型监 测2010年12月17日的东平湖水体。结果表明，东平湖水体透明度与CBERS3波段 有最好的相关性，相关性达到0.764。 关键词：关键词：东平湖；中巴数据；水体提取；透明度；反演模型 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 2 Abstract In this paper, Dongping Lake of dongping county in Shandong Province as the research object，using free CBERS of CCD data and synchronous monitoring water transparency data，conduct the correlation analysis。the selection of correlation coefficients biggest band or the band combination as modeling factors，and builds the transparency of the DongPing lake water monitoring model of remote sensing quantitative。And will use this model monitoring December 17, 2010 dongping Lake water of dongPingXian。The results show that water transparency of DongPing lake and CBERS3 band have the best correlation，relevance to 0.764。 Key words：Dongping lake；China-pakistan data；water extraction；transparency； Inversion model 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 3 东平湖透明度遥感监测东平湖透明度遥感监测 1 绪论绪论 1.1 研究背景及意义研究背景及意义 湖泊在经济、旅游、娱乐以及生物多样性保护等方面承担着多种非常重要的 功能1，这些功能的成功实施在很大程度上受水质或水体透明度的影响，因此， 它们的监测和保护对保持湖泊功能的可持续性是必不可少的。透明度作为描述水 体光学性质和水体能见程度的一个重要参数2，能直观反映湖水清澈和混浊程度， 是衡量水质优劣、评价湖泊富营养化的一个重要指标3，也是水库、湖泊、地表 水水质调查中不可缺少的项目4。透明度与叶绿素a 、悬浮物等有密切的内在联 系，在水质调查中通常作为浮游植物浓度的一个指示剂，生物学家还经常利用透 明度来估算真光层深度用于计算湖泊初级生产力5-6。常规的地表水透明度观测 主要采用塞克盘(Secchi disk)法，该方法简单有效，因此被广泛采用，遥感监测 水体透明度具有监测范围广、速度快、成本低和便于进行长期动态监测的优势。 1.2 研究现状研究现状 意大利人萨奇(A. Secchi)首创沿用至今的塞氏盘(Secchi disk ,SDD)法测量透 明度,即塞氏盘在水中的最大可见深度7。由于太阳光在水面的反射以及操作者自 身因素的影响，这种方法获得的量测值存在很大的误差，且这种方法劳动强度大， 获取的量测值也只具有局部的代表意义，不能精确反映SDD的空间变化。另外， 在监测SDD随时间的动态变化时要进行重复的测量，往往需要耗费大量的人力和 财力,尤其是在偏远的、人们无法亲临的水域，这种方法更是无能为力。因此， 遥感技术在其发展过程中逐渐成为量测SDD的一种快速、费用低廉的方法。 目前内陆水体水色遥感主要依靠陆地卫星多光谱传感器，如LANDSAT TM/ ETM、SPOT HRV、CBERS CCD、EO21 ASTER等。国内外学者利用TM数据开 展了大量的内陆水体水质监测研究，对叶绿素a、悬浮物、透明度和黄色物质的 遥感反演取得了理想的结果。国际上，Lat hrop和Lillesand1在美国Green Bay和 Lake Michigan利用TM绿波段估SDD；Giardino8等在意大利Lake Iseo借助蓝/绿 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 4 波段比值进行SDD的预测；Kloiber9-10等用19931998年的13景Mss和TM影像对 美国大约500个湖泊的SDD进行了预测；Nelson11等对位于美国Michigan境内的 93个湖泊进行了研究，建立了SDD和蓝/红波段比值之间的回归模型等； Hellweger12等应用TM红波段在纽约港进行SDD的预测。国内，Wang和Ma13利 用TM影像进行太湖水质(包括SDD参数)的监测；赵碧云14等借助TM影像在滇池 进行水体透明度的遥感定量模型研究；王得玉和冯学智15基于TM影像在钱塘江 入海口进行水体透明度的时空变化分析等。在现有的研究中，常通过SDD和 Landsat可见光或近红外波段建立回归模型反演SDD。还有一些研究基于神经元网 络或者灰色系统理论，建立遥感信息同实测数据间的响应关系。 1.3 研究区概况和数据源研究区概况和数据源 东平湖位于黄河下游南岸山东省泰安市东平县境内 (35o3036o20N，116o00116o30E)，沿湖共 9 个乡镇。东平湖湖内水质肥沃， 水源充沛，渔业资源丰富，是山东省重要的淡水渔业生产基地。东平湖地质时期 属于古大野泽的一部分，是水泊梁山的遗存水域，山东省第二大淡水湖泊，为大 型水库，湖区总面积 627km2（其中新湖区 418km2，老湖区 209km2，平均水深 2.5m，其中一级湖常年蓄水，面积 209km2，平均水位高程 40.75m，南水北调东 线一期工程完成后，东平湖平均水位高程将达 41.5m，将淹损耕地 3.6 万亩，东 平湖蓄水面积将达到 25 万亩。东平湖既是黄河的滞洪水库，也是黄河的补给水 源，在黄河防洪体系中有非常重要的作用。它承担着随时分滞黄河洪水，确保艾 山水文站下泄洪峰流量不超过 10000m3/s 的重任，它也是大清河的蓄纳水库8。 本论文采用的数据是环境与灾害监测预报小卫星星座 A、B 星(HJ-1A /1B 星)， 该卫星于 2008 年 9 月 6 日上午 11 点 25 分成功发射，HJ-1-A 星搭载了 CCD 相 机和超光谱成像仪（HSI） ，HJ-1-B 星搭载了 CCD 相机和红外相机（IRS） 。在 HJ-1-A 卫星和 HJ-1-B 卫星上均装载的两台 CCD 相机设计原理完全相同，以星 下点对称放置，平分视场、并行观测，联合完成对地刈幅宽度为 700 公里、地面 像元分辨率为 30 米、4 个谱段的推扫成像。此外，在 HJ-1-A 卫星装载有一台超 光谱成像仪，完成对地刈宽为 50 公里、地面像元分辨率为 100 米、110128 个 光谱谱段的推扫成像，具有30侧视能力和星上定标功能。在 HJ-1-B 卫星上还 装载有一台红外相机，完成对地幅宽为 720 公里、地面像元分辨率为 150 米/300 米、近短中长 4 个光谱谱段的成像。各载荷的主要参数如表 1 所示。 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 5 本文所用数据来源于中国资源卫星应用中心，准太阳同步圆轨道，投影采用 UTM，WGS-84 坐标系。校正级别为 L2，是经过辐射校正、系统几何校正的二 级光盘产品，数据包括 B1、B2、B3、B4，共 4 个谱段。此外所用数据为 26 组 样点透明度实测值，前 23 组用来建立模型，最后 3 组用来模型检验。 表 1 HJ-1-A、B 卫星主要载荷参数 平台有效载荷波段号 光谱范围(m) 空间分辨 率(m) 幅宽(km) 侧摆能 力 重访时 间(天) 数传数据率 （Mbps） 10.43-0.5230 20.52-0.6030 30.63-0.6930 CCD 相机 40.76-0.9030 360(单台) 700（二台） 4 高光谱成像仪0.45-0.9510050304 HJ-1A 星 （110-128 个 谱段） 120 10.43-0.5230 20.52-0.6030 30.63-0.6930 CCD 相机 40.76-0.9030 360(单台) 700（二台） 4 50.75-1.10 61.55-1.75 73.50-3.90 150（近红 外） HJ-1B 星 红外多光谱相 机 810.5-12.5 300（10.5- 12.5m） 7204 60 2 研究方法研究方法 2.1 水体及透明度遥感信息机理水体及透明度遥感信息机理 水的光谱特征主要是由水本身的物质组成决定，同时又受到各种水状态的影 响16。纯净的水体的反射主要在蓝绿光波段，其它波段吸收都很强，特别到了近 红外波段为其强烈吸收带。研究表明，水体在可见光近红外波段(4002500nm)的 反射率很低，约 14，平均反射率约为 2。从可见光到近红外波段，随着 波长的增大，反射率逐渐降低，在波长大于 2400nm 以后，反射率降至最低，几 乎为零。水体可见光反射包含三部分：水体表面反射、水体底部物质反射和水中 悬浮物质(浮游生物或叶绿素、泥沙及其它物质)的反射，图 1 说明了电磁波与水 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 6 体的相互作用。 图 1 电磁波与水体的相互作用 卫星遥感图像记载了地物对电磁波的反射及自身的热辐射信息。不同地物因 其结构、组成及物理、化学性质的差异导致其波谱特征各不相同17。由地物的光 谱特性可知，水体、植被、土壤等在可见光和近红外波段的反射光谱特性有着较 大的差异。水体在近红外通道有很强的吸收，反射率很低，在可见光通道的反射 率较近红外通道的高;植被在可见光通道的反射率较近红外的低，在近红外通道 波长范围内，植被的反射率明显高于水体的，而在可见光通道波长范围内，水体 的反射率高于植被的;土壤的反射率在可见光通道波长范围要高于植被和水体的， 在近红外通道则高于水体而低于植被的。利用这一特性，通过目视解译法就可以 基本识别水体信息。但是时间进入 4、5 月份后北方开始进入雨季，湖泊水体中 藻类开始生长，由于大片水藻得出现并悬浮于水体表层造成了水体光谱特性的变 化，从而在近红外得反射率部分增长，土壤的含水量高低也直接影响这土壤的光 谱特性，当土壤含水量高时分类是往往被误分到水体中。图 2 水体与常见地物波 普曲线。 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 7 图 2 水体与常见地物波普曲线 从七十年代后期开始，遥感技术被应用到了水体信息提取中。近 30 多年来 随着科学技术的飞跃，水体信息获得的方法也得到了很大的发展。遥感提取信息 的方法主要包括目视解译和计算机自动解译。早期的遥感水体信息提取方法主要 是利用目视解译，陆家驹采用山地阴影间接判读方法对 TM 影像和航片进行了流 域水系的目视判读，发现 TM 影像对流域水系分析非常有效。人工目视解译可充 分利用判读人员的知识，擅长提取空间相关信息，但花费较多时间，并存在个人 差异。计算机技术应用到遥感水体信息的提取方法上，一般可分为单波段法和多 波段法。阈值法、差值法、比值法、密度分割法、色度判别法、比率测算法、以 及基于知识的水体自动判别方法和根据形状信息进行水体识别等各种方法相继提 出并得到了应用18。MeFeeters 在 1996 年创建了归一化差异水体指数(NDWI)用 于水体的提取即有用数据如 TM 具有绿光波段加红光波段大于近红外波段加短波 红外的特性，可以利用此特性采用阈值法有效地提取水体，而且能够较好地避开 山体阴影。徐涵秋在基于谱间特征和归一化指数分析的城市建设用地信息提取一 文中19，引入了修正水体指数 MNDWI。 影响水体透明度的主要因素是水中的悬浮物质及外界的光线强度。悬浮物质 有两类，一类是粘土、粉砂等矿物质颗粒，另一类是浮游生物、微生物及细小的 有机碎屑等，它们的数量多寡与透明度成一定的反比关系20。由于供水和环境条 件的不同，其透明度可能不断变化。水的光谱特征主要是由水体中的物质组成决 定的。当光在水体中传播时，其与水体中的浮游藻类、黄色物质、悬浮物质和沉 水植物相互作用，这些物质有选择地对入射光进行吸收和散射，而散射光中的反 向散射光部分和水体植物、水底反射的光一起返回水面，通过水气界面回到大气 中。这部分光就是可遥感的部分，其反映了水体内部的综合特征。因此，水中组 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 8 分含量的差别造成一定波长范围反射率的不同，成为水体定量遥感的基础。透明 度虽然和光谱反射率无直接关联，但是与叶绿素含量、悬浮物及太阳光线等有较 高的相关性，间接与反射光谱产生了联系，因此可以通过遥感数据进行反演21。 影像的光谱特征主要是通过水体中所含主要物质的种类和数量表现出来的，某种 物质可能与某一个或几个波段具有很好的相关性，通过这几个波段可以反映水体 透明度的情况，于是得出不同地区、不同时期研究得出的水体透明度与各光谱波 段之间建立的遥感定量监测模型是不统一的。事实上，前人的研究成果也证明了 这一点。例如，童小华22等指出TM影像的第2、3波段与透明度的相关度较高； 王得玉15等指出利用EXP(TM1/TM3)模型来提取水体透明度(SDD)信息；赵碧云 14等指出利用滇池1999年4月14日TM数据与准同步全湖面监测资料建立的TM图 像遥感透明度水质模型为Ln透明度=1.4321+46.73/b4。 2.2 数据预处理数据预处理 本文使用数据为HJ-1-A、B卫星2级数据产品，其主要特征：经辐射校正和系 统几何校正，并将校正后的图像映射到指定的地图投影坐标下的产品数据。数据 处理使用的是遥感图像处理软件（ENVI） 。基本符合本次研究的使用，首先进行 同时相各波段间的相对大气校正；其次，对影像做降噪处理，采用55窗口中25 个像元灰度平均值作为该窗口中心像元的灰度值进行空间滤波,达到平滑图像、 消除噪声的目的。此步采用ENVI4.7中的Convolutions and Morphology命令实现 影像的低通滤波处理，结果如下图3、4所示。 图3 原图 图4 低通滤波后的影像 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 9 2.3 东平湖水体提取东平湖水体提取 研究水体透明度只对水体部分感兴趣，所以我们可以进行影像的监督分类以 及目视判读确定水域，制作水域掩膜层；利用掩膜层进行图像的掩膜操作，提取 水域。结果如下图5所示。 图5 东平湖掩膜结果图 2.4 提取样点提取样点 DN 值值 利用 envi 中 pixel Locator 的功能，通过输入经纬度来定位点，结合 Cursor Locatio/Value 功能，方便快捷的读取样点在影像中的 DN 值，需要注意到是此步 骤应该先打开 cursor location，再通过 pixel locator 来定位点，这样就能直接在 cursor location 中读取 data 值。各个波段样点 DN 值如下表 2 所示。 表 2 实测值与各个波段样点的 DN 值 点透明度蓝波段 DN 值绿波段 DN 值红波段 DN 值近红外 DN 值 DP119.15137310.5572957.2907199.185775 DP21.18.96181211.0239557.2535619.185775 DP30.811.52655914.0854378.9850589.185775 DP41.110.34914612.8114478.9448649.185775 DP50.712.32909615.53545511.4960269.996762 DP6 DP7 0.7 0.6 11.546418 10.104672 14.647837 12.6821 10.811482 9.696162 9.185775 9.185775 DP80.5510.25275211.64682510.88927112.682592 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 10 DP90.910.29559613.5083610.588539.185775 DP10111.47848114.0574229.9779929.185775 DP110.6512.32399716.20323211.4583919.185775 DP120.611.94553615.24616811.1070259.374857 DP130.512.00837615.48326311.0099549.185775 DP140.811.32191114.1087279.534818.590026 DP150.811.26092814.1118089.0158759.041468 DP160.712.6473914.2234229.961479.185775 DP170.5512.6473915.97782111.17743810.131133 DP180.910.69160614.1005969.9752039.185775 DP191.19.05542210.9775426.9805888.241652 DP200.9511.27893410.3232377.0337279.185775 DP211.286.6965027.9199037.12566910.702687 DP220.989.38864411.9223368.7870549.846335 DP230.99.79414911.5850698.3654089.730304 DP240.6510.05269412.8468989.735119.185775 DP251.310.14830611.7446578.3348099.185775 DP2619.05543710.3232377.0337279.185775 3 透明度反演模型透明度反演模型 3.1 模型建立方法模型建立方法 水质遥感监测是通过研究水体反射光谱特征与水质参数浓度之间的关系，建 立水质参数反演算法进行的，内陆水体由于浮游植物、黄色物质和非色素悬浮物 相互混合，光学特征复杂，所以选择受其他物质光学干扰小的波段组合及算法是 水质参数遥感的关键。利用遥感器测量得到的光谱辐射率或反射率估算水质参数 通常有三种模型方法23，即经验模型、半经验模型和物理辐射模型。 经验模型主要是通过建立遥感数据与地面监测的水质参数值之间的统计关系 外推水质参数值，是伴随着多光谱遥感数据应用于水质监测而发展起来的一种方 法。经验模型选择最优波段或波段组合数据与地面实测水质参数值通过统计分析 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 11 得到算法，进而反演水质参数。但由于水质参数与遥感数据之间的事实相关性不 能保证，算法的精度通常不高，且具有时间和空间特殊性。 物理辐射模型，以根据辐射传输理论提出的上行辐射与水体中光学活性物质 特征吸收和后向散射特性之间的关系为基础，利用遥感反射率计算水中实际吸收 系数与后向散射系数的比值，与水中各组分的特征吸收系数、后向散射系数相联 系，反演水质参数含量24-25。 但由于理论基础不成熟，模型假设的简化使预测 值并不能满足精度需求。 半经验模型是将已知的水质参数光谱特征与统计分析相结合，选择最佳的波 段或波段组合作为相关变量估算水质参数值的方法。它是随着高光谱遥感技术在 水质监测中的应用发展起来的，20世纪90年代以来最常用的水质遥感监测方法。 半经验模型根据非成像光谱仪或机载成像光谱仪测量的水质参数光谱特征选择估 算水质参数的最佳波段或波段组合，然后选用合适的数学方法建立遥感数据和水 质参数间的定量经验性算法，具有较高的监测精度。本研究选用该模型反演透明 度。 3.2 单波段算法反演单波段算法反演 各特征波长DN值与透明度的相关系数如表3所示，透明度与光谱反射率普遍 呈负相关，这是由于透明度与水体中物质如叶绿素a、悬浮物等关系密切，透明 度越大，说明水体中叶绿素a、悬浮物等含量越少，水体光谱反射率自然降低。 由表3可知东平湖透明度与CBERS数据的第三波段显著相关。借助SPssl3.0和 excel软件对表2数据进行分析以发现最适合的反演模型：1)SDD或SDD自然对数 变换值与波段或波段自然对数变换值的单变量线性和非线性模型：包括Linear(线 性)、kgarithmic(对数)、Inverse(倒数)、Quadratic(二次)、cubic(三次)、Power(幂)、 compound(复合)、scurve(s曲线)、Growth (增长)和Exponential(指数)模型；2) SDD或SDD自然对数变换值与任意两波段或两波段自然对数变换比值的单变量线 性和非线性模型：使用的模型与上同；3)SDD或SDD自然对数变换值与波段或波 段自然对数变换值的多元线性回归模型。 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 12 表3 透明度与各波段的相关性 波段号相关系数（r） 蓝波段-0.659 绿波段-0.682 红波段-0.764 近红外波段-0.191 经各个模型的测试，得出红波段的三次方模型能够最好的拟合透明度。如图 6 所示。 图 6 透明度与红波段的拟合曲线 3.3 结果分析和模型验证结果分析和模型验证 利用所建立的遥感监测定量模型对东平湖进行反演，按照汪小钦等采用的划 分水质的方法对水体透明度进行分类26，得到水体透明度分类图。透明度由高到 低分别为：一类蓝色，二类绿色，三类黄色，四类红色。反演结果如图 7所示。本文利用遥感技术进行东平湖水体透明度监测，所得结果较客观地反映 了水体透明度的分布情况。由图可知东平湖东南角的沼泽地带透明度较低，与事 实是相符的。东平湖的50%以上透明度都是处于二类级别。其次所占比例较高的 就是三类级别。但透明度极好的湖区面积还是很窄。这种回归模型往往因水体特 性或者季节的不同而不同，所以针对不同的水体有不同的反演模型，本论文还需 要进一步研究寻求适合东平湖各个季节各个时期的水体透明度定量模型。 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 13 图 7 东平湖水体透明度反演结果图 将表2中最后三组数据的红波段灰度值代入上述模型中，得到各检验样本的 水体透明度估测值，将估测值与实测值比较(见表4)可以看出，估测值与实测值之 间的相对误差均在30%以下，最大相对误差为26.1%，平均相对误差为18.8%。一 般认为所建立的平均误差小于20%的模型是比较好的，精度在60%以上认为是可 以接受的，平均误差在40%以上认为建立的模型不太好，或者说建立模型的样本 并不能很好代表总体。故可知本文研究得到的模型是可以接受的，且有一定的代 表性,但在精度方面有待进一步的提高。 表4 实测值与模型估算值的比较 样点号透明度实测值红波段DN值估测值相对误差 10.659.735110.79175061621.8% 21.38.3348090.96115084726.1% 317.0337271.0851474968.5% 4 4 结束语结束语 对水体透明度的遥感定量监测，目前基本都采用TM遥感数据，而本文采用 和TM遥感数据波段相似且可免费下载的CBERS遥感数据对水体透明度进行遥感 定量监测所建的模型R达到0.6515，表明CBERS遥感数据完全可以用来对水体透 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 14 明度进行遥感定量监测。 本文以中巴资源环境卫星数据为基础，结合东平湖实测样点水体透明度值， 通过相关和回归分析，得出东平湖水体透明度遥感定量监测模型 y = 0.0019x3 - 0.0572x2 + 0.4464x + 0.114，较好的展现了东平湖透明度的分布情况，有利于对 东平湖的水质监测和湖泊的富营养化、可持续发展研究。 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 15 参考文献参考文献 1Jorgensen S E.lake and Reservoir ManagementJ.Developmems in water Science,2005,54:502. 2L YM On the relationship between the outcome of secchi depth 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