（摄影测量与遥感专业论文）内陆水体水质遥感监测——以常熟市辛庄镇元和塘水域为例.pdf

北京交通大学硕士学位论文 中文摘要中又捅斐 中文摘要 污染问题日渐严重，及时、准确地了解水体水质状况和变化趋势，对于更好 的管理水资源和保护水环境具有十分重要的意义。作为常规水质监测方法的必要 补充，遥感技术监测水质具有监测范围广、速度快、成本低和便于长期动态监测 的优势，同时还能发现一些常规方法难以揭示的污染源和污染迁移特征。 本文在总结分析国内外水质遥感监测已有的研究现状的基础上，以江苏常熟 辛庄镇元和塘和常熟昆承湖水体为研究对象，在实测数据的基础上，分析了元和 塘水体水质参数叶绿素a 和悬浮物的光谱特征。采用微分算法、差值算法、比值 算法及和差组合算法对光谱数据进行了波段组合，并分析了叶绿素a 、悬浮物和 c o d m n 基于各种波段组合的敏感性波段，建立了基于表观光学特征的叶绿素a 、 悬浮物和c o d m n 的高光谱经验反演模型。研究表明波段组合能很大程度提高水 质参数与光谱数据的相关性，且比值算法和和差组合算法能很好的抑制和消除因 大气和采集时间等环境因素不同而对光谱曲线造成的整体性提高和降低。 本论文尝试采用光谱重采样方法，建立了将实测光谱重采样为s p o t - 5 和 c h r i s 数据的方法。并对s p o t - 5 多光谱数据的水质参数敏感性波段进行分析，建 立了水质参数反演模型，将该模型应用到s p o t - 5 遥感影像，反演了昆承湖的叶绿 素a 浓度，并采用修正营养状态指数评价了昆承湖的富营养状态，结果显示昆承 湖水体处于轻度富营养化状态。 本论文研究了s p o t - 5 多光谱遥感影像预处理方法。s p o t - 5 进行传感器校正 时，不同于其他传感器，采用的纠正公式为l b = d n v a + b ，增益系数和偏移值均能 从头文件中直接读取出。本文采用了6 s 模型、f l a a s h 模型研究了s p o t - 5 多光 谱遥感影像基于辐射传输模型的大气校正方法。研究表明f l a a s h 模型能很好的 计算地表反射率，且能一次对所有波段进行校正，是比较理想的大气校正工具。 关键词：水质监测；光谱特征；反演模型；光谱重采样；富营养化 北京交通大学硕士学位论文 a b s t r a c 下 a bs t r a c t w i t hm o r ea n dm o r es e r i o u sp r o b l e mo nw a t e rp o l l u t i o n ，i ti ss i g n i f i c a n tt om o n i t o r t h ew a t e rq u a l i t ya n dg e tt ok n o wt h et r e n do ft h ew a t e rq u a l i t yc h a n g ef o rw a t e rr e s o u r c em a n a g e m e n ta n dw a t e re n v i r o n m e n tp r o t e c t i o n a sa ne s s e n t i a lt e c h n o l o g yb e s i d e s c o n v e n t i o n a lw a t e rm o n i t o r i n gm e t h o d ，r e m o t es e n s i n gb a s e dw a t e rm o n i t o r i n g , w h i c h h a st h ea d v a n t a g e so fl a r g es c a l em o n i t o r i n ga r e a , f a s ta n dd y n a m i cp r o c e s s i n g , e c o n o m i c a la n de a s yo p e r a t i o nf o ral o n gm o n i t o r i n gp e r i o d ，c a nd i s c o v e rt h ew a t e r d u a l i t ym i g r a t o r yt r e n dw h i l et h ec o n v e n t i o n a lm e t h o dc a n n o td i s c o v e r b a s e do nt h es u m m a r ya n da n a l y s i so fr e m o t es e n s i n gm o n i t o r i n gw a t e ro ft h e p r e s e n tr e s e a r c h ，t h i sp a p e rh o l dt h ey u a n h er i v e ra n dk u n c h e n gl a k ei nj i a n g s u p r o v i n c ea st h er e s e a r c ho b j e c t ，o i lt h eb a s i so fm e a s u r e dd a t a ，t h i sp a p e ra n a l y z e d y u a n h er i v e r sa p p a r e n t o p t i cp r o p e r t i e s ( a o p s ) a n db a s i c w a t e rq u a l i t y p a r a m e t e r s ，c a r r i e st h eh y p e r - s p e c t r a le x p e r i e n c ei n v e r s i o nm o d e lo fc h l o r o p h y l l - aa n d s u s p e n d e ds e d i m e n t s ( s s ) a n dc o d m nb a s e do na p p a r e n to p t i cp r o p e r t i e s a n d t h r o u g ht h es p e c t r a lr e - s a m p l i n gm e t h o d s ，e s t a b l i s h e dt h es p o t - 5m u l t i s p e c t r u md a t a i n v e r s i o nm o d e l ，a n dt h em o d e li sa p p l i e dt os p o t - 5r e m o t es e n s i n gi m a g et oi n v e r s i o n t h ec o n c e n t r a t i o no fc h l o r o p h y l lo f k u n c h e n gl a k e ，a n du s et h em o d i f i e dt r o p i cs t a t e i n d e xt oe v a l u a t en u t r i t i o n a ls t a t u so fl a k ee u t r o p h i c a t i o nl e v e lc a p t h i sp a p e rs t u d i e st h es p o t - 5m u l t i - s p e c t r u mr e m o t es e n s i n gi m a g ep r e p r o c e s s i n g m e t h o d s e n s o rc a l i b r a t i o nf o rs p o t - 5 ，d i f f e r e n tf r o mo t h e rs e n s o r s ，t h ec o r r e c t i o n f o r m u l af o rl b = d n b a + b u s i n gf l a a s ha n d6 sm o d e lt os t u d yt h es p o t - 5 m u l t i s p e c t r u mr e m o t es e n s i n gi m a g ea t m o s p h e r i cc o r r e c t i o nm e t h o db a s e do n r a d i a t i v e t r a n s f e rm o d e l r e s e a r c hs h o w st h a tf l a a s hm o d e lc a l lc a l c u l a t ea l b e d o sw e l lo n c e f o ra l lb a n d s oi ti sa ni d e a la t m o s p h e r ec o r r e c t i o nt o o l s k e y w o r d s ：w a t e rm o n i t o r i n g ；a p p a r e n to p t i cp r o p e r t i e s ( a o p s ) ；i n v e r s i o nm o d e l ； s p e c t r a lr e - s a m p l i n g ；e u t r o p h i c a t i o n 北京交通大学学位论文 独创性声明 独创性申明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研 究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或 撰写过的研究成果，也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书 而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作 了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 签字日期：年月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权 北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供 阅览服务，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意 学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：稿住姬 导师签名：谭储础 签字日期：印年7 月i o e l 签字日期：z 哆口罗年7 月i o e l 北京交通大学硕士学位论文 致谢 致谢 本论文的工作是在我的导师谭衢霖的悉心指导下完成的，谭衢霖教授严谨的治 学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢两年年来谭衢 霖老师对我的关心和指导。 中科院遥感所郭子祺研究院悉心指导我完成了实验室的科研工作，在学习上和 生活上都给予了我很大的关心和帮助，在此向郭子祺老师表示衷心的谢意。 黄妙芬教授对于我的科研工作和论文都提出了许多的宝贵意见，在此表示衷心 的感谢。 在实验室工作及撰写论文期间，感谢同处一组的成员们，感谢柳彩霞师姐、周 强博士、李琳师兄、付薇，感谢环境遥感前沿组虢建宏师兄，感谢他们对我论文 中的研究工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的感激之情。 感谢南京土壤所的王德健老师，南京湖泊所的吴晓东老师对我们野外实验的大 力支持。 另外也感谢我的家人和亲友们，他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我 的学业。感谢我的朋友们，感谢杜鹏程、刘春影、樊玉芳、何鑫、张宝钢、李萍、 李非栗等在我研究生期间的陪伴与鼓励，感谢因为有他们使枯燥的生活变得多彩。 感谢所有给过关心我和我关心的人，在这里深深的说句感谢! 北京交通大学学位论文 引言 1 1 研究背景与意义 1 引言 水是生态系统的血液，是地球环境中最重要和最有活力的因素，充足、优质 的水资源是生态系统健康发展的物质基础，是2 1 世纪可持续发展战略实施的重要 保障。地球上的水资源总量有限，可以循环利用，然而水资源却极易受到污染， 还是污染物的载体，能导致污染物的扩散和蔓延。 水质监测是水质评价与水污染防治的主要依据，随着水体污染问题的日渐严 重，水质监测成为社会经济可持续发展必须解决的重大问题，尤其是内陆水体， 其水质影响到了国民生产和人们的生活用水。因此，准确、快捷的水质监测对内 陆水体显得尤其重要。 目前，我国各地方环境保护部门和水利部门采取的常规的水质监测方法是在 水域内定点定剖面，长年累月进行监测、采样分析，这种方法受人力、物力和气 候水文条件的限制，采集的数据量不可能太多；而且成本高、速度慢；并且对于 整个水体而言，这些测点数据只具有局部和典型的代表意义，难以取得大范围水 域水质参数的分布和变化情况，不能满足对水质实时、大尺度的监测评价要求。 遥感技术的出现和发展为水体污染监测和研究开辟了新的途径。利用卫星或 航空遥感信息进行大面积范围内水质情况的空间分布及动态的定量分析，能够在 一定程度上弥补水面采样观测的缺点，还能发现一些常规方法难以揭示的污染物 排放源、迁移扩散方向、影响范围以及与清洁水混合稀释的特征，有利于查明污 染物的来龙去脉，为科学的布设地面监测点提供依据。遥感影像以其独特的宏观 尺度，能清楚的反映区域或流域污染现状和空间分布特征，利用多时相遥感数据， 还可以对同一流域水体污染历史和污染趋势做出研究和预测，为水资源保护和规 划以及可持续发展提供动态基础数据和科学决策依据。 1 2 国内外研究现状 i ! t 7 0 年代初期开始，遥感技术逐渐应用到陆地水体的研究中，从单纯的水域 识别逐渐发展到对水质参数进行遥感监测、制图和预测。随着遥感技术的不断发 展和对水质参数光谱特征及算法研究的不断深入，监测方法经历了分析方法( 8 0 年代前，研究主要针对开阔海洋卜经验方法( 8 0 9 0 年代卜半经验方法( 9 0 年代 北京交通大学学位论文引言 后) 的发展过程。多种遥感数据，包括l a n d s a tm s s ，t m ，s p o t 、m o d i s ，i r s i c 、 n o aa a v h i 汛，和各种航空高光谱数据，如a v i r i s 数据、c a s i 数据、a i s a 数据 及c i s 数据，广泛的应用于水质遥感监测研究。遥感监测水质从定性逐渐发展到定 量，通过遥感可监测的水质参数种类逐渐增加，包括叶绿素a 、悬浮物、黄色物质 等，反演精度也在不断提高。但是目前还没有形成精度很高，且具有较好通用性 的模型和算法。 我国在内陆水体水质参数遥感监测方面也做了不少工作。李京【l 】提出反射率与 悬浮固体含量之间的理论关系式为指数关系。黎夏【2 】推导出了包含g o r d e n 关系式和 负指数关系式的悬浮泥沙遥感定量统一模型。 内陆水体水质遥感监测，主要监测的污染物质主要有三类，分别为浮游植 物，主要是藻类。由于藻类都含有叶绿素，所以在遥感水质监测以叶绿素a 浓度； 非色素悬浮物( 简称悬浮物s s ，s u s p e n d e ds e d i m e n t ) ，由浮游植物死亡而产生的有机 碎屑以及陆生或湖体底泥经再悬浮而产生的无机悬浮颗粒；黄色物质( c o l o u r e d d i s s o l v e do r g a n i cm a t t e r , c d o m ) ，由黄腐酸、腐殖酸组成的溶解性有机物。 1 2 1 叶绿素a 遥感监测的研究进展 叶绿素a m 度是影响水体光谱特征的重要参数之一。叶绿素a m 度上升时，蓝波 段的反射率下降，绿、红波段的反射率上升。计算叶绿素a 浓度的最佳波段的选取 依赖于叶绿素a 的浓度【3 1 。国内外专家提出了多种反演水体叶绿素浓度的算法，这 些算法有的在i 类水体叶绿素反演中已经取得比较令人满意的结果，形成了诸多业 务化的标准算法，而在i i 类水体中的应用研究成果也有不少。k o n d r a t y e v 等t 4 j n m 物理模型方法对l a d o g a 湖的叶绿素、悬浮物和黄色物质的浓度进行了反演，取得 了较理想的结果。d o n a l d 等【5 】利用实测数据与实验分析结果建立了近表面水下遥感 反射率的正向物理模型，并根据测得的水下遥感反射率，利用反向模型来反演叶 绿素a 的浓度。k e v i n 等【6 】提出自适应的两个波段( 6 7 2 n m 和7 0 4 n m ) 反射率比值算法来 提取叶绿素a 浓度，该模型的优点是可以省去对后向散射因子和入射光环境因子的 估算。 目前，叶绿素a 浓度监测中采用的半经验、经验法主要有利用遥感数据辐射值 的波段或波段组合与实地测量值建立统计模型法，以及随着高光谱成像技术发展 而发展起来的主成分分析法、人工神经网络法等。c a r p e n t e r 等t n 利用在澳大利亚三 个湖泊所测的地面数据及同步的m s s 数据进行多元线性回归来模拟并预测湖泊水 质，其中叶绿素a m 度与m s s 两个波段的数据成线性关系。d e k k e r 【8 】基于t m 数据6 个波段的定量分析，选择t m 波段4 对悬浮物及叶绿素a 进行线性和指数回归分析， 2 北京交通大学学位论文引言 指出指数模式要优于线性模式，但t m 的分辨率较低，不利于水质参数监测，且t m 的波段组合缺乏物理解释。k a l l i o 等【9 j 分别用a i s a 数据监测了芬兰的1 1 种湖泊和芬 兰南部四个湖泊的水质，发现6 8 5 - - 一6 9 1 n m 的波段有利于贫营养和中营养湖的监测， 建立了叶绿素a 浓度的经验算法。y u a n z h iz h a n g 等【l o 】提出利用刚和e r s 2 一s a r 数据 来估算水体悬浮物、叶绿素和透明度的经验神经网络算法，通过与线性回归算法 的结果对比，说明神经网络算法的精度较高。其他学者把a i s a 数据和m o d i s 、 m e r i s 等数据结合，对湖泊水体进行了经验、半经验、半自动的水质分类研究， 取得了很好的效果。f l i n k 等【l l 】利用主成分分析方法分析从瑞典两个湖泊得到的 c a s i 数据，绘制了叶绿素浓度图，并指出绘制叶绿素图的最佳波段位置和波段宽 度。 在国内，疏小舟【1 2 】等利用我国自行研制的o m i s i i 成像光谱仪在太湖地区进 行地表水水质遥感实验，结果表明，o m i s i i 能够提高藻类叶绿素定量遥感精度。 王建平等【l3 】基于t m 数据构造了包含一个隐含层的b p 神经网络模型反演叶绿素a 等 水质参数的浓度。马荣华等【1 4 】通过对太湖反射光谱特性和藻类叶绿素a m 度之间关 系的研究，发现光谱反射比值7 0 6 6 8 2 和7 0 0 n m 附近反射峰的位置与叶绿素a 浓度相 关性较好。段洪涛等【1 5 荆用查干湖实地测量的高光谱数据，分析得出7 0 0 n m 处反射 率与6 7 0 n m 处的反射率比和6 9 0 r i m 处的一阶微分与叶绿素a 的浓度有较好相关性， 并建立了定量估算模型。闻建光等【1 6 】采用高光谱反射率数据，从原始数据中提取 端元光谱，并利用原始数据以及对原始数据进行处理过的归一化数据和一阶微分 数据的特征波段及波段组合作为模型反演的变量，利用阻尼最小二乘法解求叶绿 素a 浓度，结果表明，混合光谱模型可以作为监测水体叶绿素a 奎量的定量模型。 1 2 2 悬浮物遥感监测的研究进展 内陆水体中悬浮物浓度是最先被估测的水质参数【1 7 】。水中固体悬浮物的定量 遥感研究已提出了一系列的模型，确定了水体反射率与悬浮物之间的量化关系。 r i t c h i e 等【硌】用m s s 影像在m o o n 湖研究高悬浮物浓度水域的反演算法，发现在悬浮 物浓度大于5 0 m g l 的情况下，一元线性回归与多元回归算法依然能够获得较好的 反演结果。k a l l i o 等【3 】利用a i s a 成像光谱数据研究芬兰南部湖泊，结果表明估测悬 浮物的最佳算法可利用单波段7 0 5 - - 一7 1 4 n m 的反射率得到。h 釉a 【1 9 】等利用m o d i s 模拟数据来监测芬兰8 5 个湖泊和1 0 5 个沿海水体监测点的水质状况，发现 ( r 5 3 1 一r 7 4 8 ) ( r 5 5 1 r 7 4 s ) ，r 6 6 7 一r 7 4 s ，r 7 4 5 - r s t o 等波段组合( r 为反射率) 可以用来估测悬 浮物的浓度。 国内在利用遥感数据建立悬浮物浓度关系式方面也有许多研究成果。张渊智 3 北京交通大学学位论文引言 等【2 0 】论述了纯水和不同水质的波谱特性，以芬兰海湾和芬兰南部湖泊混浊度为应 用实例，利用t m 和e r s 2 s a r 数据给出可见光中绿波段和微波可见光复合两种模 型的反演算法。王学军等【2 l 】利用t m 数据和有限的实地监测数据建立了太湖水质参 数预测模型，指出利用单波段、多波段因子组合以及主成分分析等手段可以使遥 感信息得到更充分的利用。吕恒等【2 2 】采用含有一个隐含层的两层b p 神经网络反演 模型，以t m 数据的前4 个波段的反射率作为输入，以悬浮物浓度值作为输出，成 功反演了太湖水体的悬浮物浓度。 随着水体悬浮物浓度升高，近红外光谱引起了关注，法国的d o x a r a n 等人与美 国的m y i n t 等人分别通过比较s p o t 、n o a aa v h r r 和s e a w i f s 的波段配置发现了 近红外光谱对悬浮体浓度更敏感，针对悬浮泥沙提出了8 6 5 n m 与5 5 5 n m 波段比值算 法，并成功应用于s p o t 反演悬浮物浓度和a v h r r 的宽波段反演悬浮物浓度算法 中【2 3 之5 】。我国的吕恒通过光谱微分的方法发现8 4 0 n m 附近的一阶微分与太湖水体的 悬浮物浓度相关性很好【2 6 1 。 1 2 3 其它水质参数遥感监测的研究进展 2 0 世纪9 0 年代以来，国外学者对内陆水体中黄色物质的光吸收特性和定量遥 感监测进行研究。1 9 9 4 年r o l a n d 等利用c z c s 数据对i i 类水体的叶绿素、悬浮物、 黄色物质进行反演【2 7 1 ，其中黄色物质的反演结果同实际测量值比偏低。p e g a u 等【2 8 l 对美国爱达荷州p o n d 湖中2 6 个水样的c d o m 进行了s 值测定，得出其平均值为 0 0 1 7 。目前国内学者对黄色物质研究主要集中在化学组成及光学特性等方面。吴 永森、张士魁、张绪琴【2 9 】建立了胶州湾黄色物质吸收系数与波长的单调变化关系。 陈楚群、潘志林( 3 0 】利用s e a w i f s 资料提取了珠江口水域黄色物质的浓度信息。总体 来说，目前对黄色物质的研究只是刚刚起步，还有很多的工作需要努力。 进行水质溶解有机物的遥感监测在国内外的研究不多，主要是利用经验或半 经验的线性关系式进行的。李旭文等【3 l 】利用t m 数据评价了苏州运河的有机污染， 通过回归分析表明t m l 、2 、3 - - 与c o d 相关性最好，其次是生化需氧量( b o d ) ，与溶 解氧( d o ) 也表现出一定程度的正相关。博江【3 2 】利用彩色红外航片建立了苏南大运 河水中6 项有机污染参数( 包括有机污染综合评价值) 与彩红外航空胶片透射密度之 间的相关模型。王学军【3 3 】选取了太湖水质化学需氧_ 量( c o d m n ) 等7 个监测参数，利 用t m 数据单波段或多波段组合的相关分析及主成分分析来监测太湖的水质污染。 此外，遥感监测研究所涉及的水质参数还包括水温、透明度、总磷、总氮、 p h 值等，但是相关研究较少。 4 北京交通大学学位论文引言 1 3 内陆水体水质遥感监测方法 内陆水体水质遥感监测主要包括遥感估测模型的建立、评价和应用，针对某 一水体组分的水质遥感监测模型的构建有三种方法，分别是分析方法、经验方法 和半经验方法。 1 3 1 分析方法 分析方法也称物理方法，是利用生物光学模型来描述水质参数与离水辐亮度 或反射光谱之间的关系。以由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，利用遥感测量得到的水体反射率 反演水体中各组分( 主要考虑叶绿素a 、悬浮物和黄色物质) 的特征吸收系数和后 向散射系数，并通过水体中各组分浓度与其特征吸收系数、后向散射系数相关联， 反演水体中各组分的浓度。该种方法对于多波段反演特别有效，且具有普遍适用 性。 1 3 2 经验方法 经验方法是伴随着多光谱遥感数据应用于水质遥感监测而发展起来的一种方 法。经验方法基于经验或遥感波段数据和地面实测数据的相关性统计分析，选择 最优波段或波段组合数据与水质参数实测值，通过统计分析得到回归公式，进而 反演水质参数。 经验模型是一种简单、易用的模型，它可以通过选择适当的波段组合或建立 相对复杂的回归方程来提高i i 类水体水质参数的反演精度。但经验模型存在受地 区和时间限制，通用性较差的缺点。根据实验数据的不同只能反演一定范围内的 水质参数值，精度依赖于实时水质采样数据的数量，而且经验模型很难对不同误 差源系统进行敏感性分析。 1 3 3 半经验方法 随着高光谱遥感技术在水质监测中的应用，发展出了半经验方法。半经验方 法基于一定的水质参数光谱特征，结合统计分析，选择用于水质参数反演的波谱 范围和合适的波段及波段组合，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 5 北京交通大学学位论文引言 法建立遥感数据和水质参数间的经验性定量算法。半经验方法是自2 0 世纪9 0 年代 以来最常用的水质遥感监测方法。国内外很多的学者利用这种方法对湖泊、水库 的水质参数如总悬浮物、叶绿素a 、黄色物质以及与之相关的可见度、混浊度进行 监测和评价，并且得到了较高的监测精度。 经验方法与半经验方法都是通过对遥感数据和与其( 准) 同步的地面实测数 据进行适当的统计分析得到水质参数的估测算法。常用的统计方法有：线性回归、 多元线性回归、对数转换线性回归、聚类分析、多项式回归、贝叶斯分析、灰色 系统理论和逐步多元线性回归、主成分分析等等。相对短期内精度不会改变的卫 星遥感数据，寻求和利用其它更有效的统计手段来提取有用的水质信息是更好的 改进途径。 1 3 4 其他监测方法 随着计算机和人工智能等科学技术的发展，与传统经验统计算法不同的水质 遥感监测方法涌现出来。这些方法或基于辐射传输机理，或基于黑箱原理，从全 局把握各水质参数对水体光学特征的共同作用，进而实现对多个水质参数的同时 反演。非线性最优化法、主成分分析法、人工神经网络法等是其中较为典型、运 用广泛的方法。 1 - 3 4 1 非线性最优化法 非线性最优化法，是先确定一个水体水质预测模型，通过调整作为输入参数 的水体各组分( 叶绿素、悬浮物和黄色物质的浓度以及气溶胶光学厚度) 反演浓 度，并计算与之对应的辐亮度值，当模型所得的辐亮度值与实际所测得的辐亮度 值之间的误差最小时获得的水体水质预测模型参数即为非线性最优化结果。 s i m p l e x 算法【3 4 1 、l e v 曲锄 m a r q u a r d t 算法【3 弱、g a u s s - n e w t o n 算法【3 6 】等都是为减小 误差而使用的算法。 1 3 - 4 2 主成分分析法 主成分分析法根据水体组分浓度的变化范围、大气特性及卫星传感器的光谱 特性，用辐射传递模型模拟大气顶层的辐射。对于i i 类水体，不同波段数据间有 较高的相关性。主成分分析法正是通过确定反演所需的光谱波段数及每一个光谱 波段在反演水体组分浓度时所占的权重，建立加权因子表【3 7 1 来表征i i 类水体在不 6 北京交通大学学位论文 引言 同波段数据间的相关性影响，这就能够很好得提高反演组分的区分和重构精度。 1 3 4 3 神经网络法 神经网络方法作为一种有效的非线性逼近方法，近年来在水体水质参数反演 中已有应用。人工神经网络具有集体运算和自适应学习能力，善于联想、综合和 推广，能很好的模拟内陆水体光谱特征复杂、各水体组分之间相互影响的这种错 综复杂的关系。h o m i c 证明【3 8 】，具有偏差和至少一个s 型隐含层加上一线性输出层 的网络，能够逼近任何有理函数。一个简单的神经网络通过训练就可以用来估算 水质参数，达到比现有的回归分析方法更高的精度，因此理论上用神经网络模型 进行水质参数的反演是完全可行的。神经网络法将详细的遥感过程的物理描述与 高速计算机运算相结合，具有极高的实用性。但在使用时，方法的设计和训练的 过程都要求广泛的经验。 1 4 主要研究内容及技术路线 1 4 1 主要研究内容 ( 1 ) 研究实地水体光谱测量及处理方法 在研究区域内，通过实地调查确定水质监测点即采样点，进而采取水样进行实 验室分析以获得相关水质参数的浓度；同时使用便携式光谱仪对采样点水体进行 光谱测量，获得同步实测光谱数据，处理分析实测光谱数据，探究造成数据异常 的原因，为以后采样提供参考。计算遥感反射率用于后续反演模型的研究。 ( 2 ) 研究卫星遥感数据的影像处理方法 经过处理后的影像需能够得到精确位置上水体遥感反射率，这种反射率还能排 除太阳高度角和日地距离变化的影响，适宜于不同时期遥感影像的比较，增强定 量模型的通用性；精确的大气校正是关键，研究比较分析f l a a s h 和6 s 模型大气 校正方法对地表反射率的影响。 ( 3 ) 水质参数反演模型的构建 采用统计回归的方法，分别使用实测光谱数据和重采样光谱数据构建水质参 数反演模型。 ( 4 ) 结合s p o t - 5 多光谱遥感影像，应用水质参数反演模型，对湖泊富营养化进行 评价。 7 北京交通大学学位论文 引言 1 4 2 技术路线 本论文的技术路线如下： 图1 1 研究技术路线 f i g 1 1t e c h n i c a lr o u t eo f p a p e r 8 北京交通大学学位论文研究区概况及数据采集与分析 2 研究区概况及数据采集与分析 2 1 水质遥感的基本原理 不同组分的水体在可见光波段表现出不同的光谱特征，这是水质监测的理论 依据。遥感获取水质参数的方法是通过分析水体吸收和散射太阳辐射能形成的光 谱特征实现的。 传感器上接受到总辐射由4 部分组成：没有到达水体表面的下行太阳和天空 辐射，常称为路径辐射；到达气一水界面，但是基本上都被水体表面反射回去 的辐射；穿过气一水界面到达水体内部的太阳和天空辐射，经水色因子，诸如 叶绿素、悬浮、黄色物质( 也称有色可溶性有机物质，c d o m ) 等物质的后向散 射穿出水面的辐射，称为水下体辐射。这部分辐射载有我们所需要的水质信息； 透过水面，并且至真光层或是到达水体底部又经反射、折射到达传感器的辐射。 由于很难真正的分离两部分辐射，所以通常使用的总和，即离水辐射。 所以，到达卫星传感器的辐射可由下式表示： l ，= l p + 厶+ l 。 ( 2 一1 ) 式中，厶为传感器接收到的总辐射；。为路径辐射，三。为水面反射光的辐射， l 为离水辐射。 在水质遥感监测中，我们最关心的是如何从传感器系统记录的多种辐射成分 中分离出离水辐射。即l ： l ，= l t 一( 三口+ t ) ( 2 2 ) 这就要求对遥感数据进行预处理，一般包括：水陆分界、辐射校正、噪声去 除、空间滤波等。 2 2 研究区域概况 本论文研究区为江苏省常熟市辛庄镇，其处于苏州都市区范围，东连沙家浜 红色旅游度假区，西邻无锡市。该镇是全国综合实力千强镇、国家卫生镇、全国 环境优美镇、中国针织服装名镇、江苏省文明镇，有名的草皮之乡。辛庄镇河网 密集，鱼塘、水田众多。有三条南北走向的主要河道贯穿全镇，分别为望虞河、 元和塘和辛安塘。望虞河南起新区、吴县交界的沙墩港口，北至常熟耿泾口，是 太湖流域的主要泄洪通道之一，是沟通太湖和长江的流域骨干排洪河道，全部在 9 北京交通大学学位论文 研究区概况及数据票集与分析 江苏省境内，全长6 08 k m 。辛庄镇境内的望虞河全长约1 0 k m ，河道宽约1 3 0 m ) 元和塘长约1 2 k i n 河道宽约8 0 m 。该论文的实测数据从这条河流测得。昆承湖为 常熟市辖区湖泊。位于辛庄镇东边。昆承湖又名东湖，南北长6 k m ，东西宽34 k m ， 总面积约1 83 k m 2 ，是常熟境内最大的淡水湖泊，同时也是一个最大的淡水养鱼场。 2 3 研究区实地测量 2 3 1 采样点布设 采样时间为0 8 年9 f 1 1 0 b ，采样点布设是通过手持g p s ( 精度3 m 左右) 现场定 点，然后通过记录的经纬度展开到s p o t - 5 图像上( 图2 1 ) 。第一次共1 4 个采样点， 主要布设在元和塘与其各支流的交叉口。 图2 12 0 0 8 年9 月1 0 日元和塘采样点分布 f i g21t h e d i s t r i b u t i o n o f s a m p l e p o i n t s o f y u a a h e r i w e r 表2 i 为2 0 0 8 年9 月1 0 日元和塘采样点经纬度： 表2 1 采样点经纬度 t a l j 。l e 2 1l a f i t u d d l 自m d e o f f l e p o i n b 点号纬度经度 i3 1 5 0 8 9 91 2 06 5 5 5 23 15 8 6 4 81 2 06 6 4 9 33 1 5 7 8 4 41 2 06 6 3 3 4 3 15 6 6 6 21 2 06 6 2 7 5 3 i5 6 21 2 06 6 1 9 63 15 5 4 6 51 2 06 6 1 7 73 15 5 9 1 91 2 06 6 2 1 83 】5 5 1 41 2 n 6 6 1 4 93 15 4 5 9 71 2 0 6 6 0 6 1 03 15 4 2 2 11 2 0 6 6 0 8 1 1 3 15 3 7 2 31 2 0 6 6 0 7 北京交通大学学位论文研究区概况及数据采集与分析 1 23 1 5 3 4 212 0 6 6 0 4 1 33 1 5 2 8 1l1 2 0 6 5 9 1 1 43 1 5 1 5 6 412 0 6 5 7 8 2 3 2 水体光谱测量 本文所采用的光谱测量方法参考了唐军武的水面以上光谱测量法【3 9 】。研究中 获取了2 0 0 8 年9 月1 0 日1 4 个采样点的水体反射光谱的实测d n 值，用a s d 公司的 f i d d s p e ch a n d h d d 地物光谱仪进行野外实地测量。该光谱仪的波段范围为 3 2 1 0 7 5 n m ，共7 5 2 个波段，光谱采样间隔为l n m ，视场角为2 5 。，测量时间内天 空晴朗无云，风力l 2 级，水面平静，所以受水面波动变化影响小。测量水体辐射 数据时使用反射率为5 0 的漫反射参考板，文件记录d n 测量值，每个采样点测量 记录的数据包括：标准板测量( 探头垂直向下，离标准板约2 5 厘米) 1 0 次，遮挡 直射太阳光的标准板测量1 0 次，水体光谱测量( 背向太阳方向，仪器观测平面与 太阳入射平面的夹角1 3 5 。，仪器与水面法线方向的夹角4 0 。) 2 0 次，天空光光谱 测量( 探头向天空，观测方向天顶角为4 0 。) 1 0 次，再次测量标准板、和遮挡直 射太阳光的标准板各l o 次，用以检查该水样点该组光谱测量稳定性。各个采样点 照此方法采集两组光谱数据，计算反射率时采用稳定性较好组测量数据。在标准 板没有定标的情况下，遥感反射率可采用公式( 2 3 ) 计算【3 9 】： = ( 一峨) p p n s p ( 2 3 ) 其中，墨b ，品分别为光谱仪面向水体，天空和标准板时的测得的d n 值的平 均值，根据经验值，平静水面r 取2 2 。 2 4 数据处理与分析 2 4 1 水质参数数据的处理与分析 实验室内分析的水质参数包括叶绿素a 浓度、s s 、t n 、t p 、化学需氧量 ( c o d m n ) ，隔天由南京湖泊所太湖环境监测中心进行分析。由中华人民共和国行 业标准地表水资源质量标准s l 6 3 9 4 ) 的分级标准，镇域水体至少应该要达 到三级标准以上，及水质尚可。能符合通常最低水质要求，如一般的工业用水和 一般的鱼类生活区，经处理后可满足高一级的用途。此次采用的水质参数的质量 北京交通大学学位论文研究隈概况及数据采集与分析 标准值在地表水资源质量标准中的规定如表2 2 所示，湖泊和水库营养类型氯、磷 界限指标如表2 3 ： 表2 - 2 地表水盗源质量标准值 参数项、级别 一级二级三级四级五级 悬浮物m g l 2 01 5 0 溶解氧 m g l 饱和率帅6 高锰酸盐指数m g l 五日生化需氧量m 以 表2 3 湖泊和水库营养类型氨、磷界限指标 参熟营养化状况贫营养中营养寓营养 富营养 总磷00 20 0 s 0 0 9 总氪0 2 50 2 5 0 7 本次采样点的各水质参数浓度分布如下图( 图22 ) 1234567 89 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 图22 采样点各水质参数浓度 f i 9 2 2 t h e e o n c 砌t f i o n o f w a t e c q u a l i t y p a r a m e t e r s o f p l i n g p o i n t s 时本次1 4 个采样点水质参数分析结果如表2 4 所示， 表2 4 水质参数浓度分布 t a b l e2 4 d i s t r i b u t i o a o f w a t e 7 q u a l i t y p a r a m e t e r s c o n c e n t r a t i o n l 水质指标浓度范围 l 悬浮物浓度( m e l ) l 总氮( r a g l ) 一 儿焦万d d 呜坚砑篇出 一嚣州什曲一 北京交通大学学位论文研究区概况及数据采集与分析 总磷( r a g l ) 0 11 8 0 1 9 2 高锰酸盐指数( r a g l ) 5 9 2 6 4 9 叶绿素a 浓度( u g l ) 2 0 3 4 0 2 悬浮物浓度范围比较集中，基本达到了三级水体悬浮物参数标准值。而叶绿 素浓度波动较大，最小的为2 0 3 ，最大值至1 4 0 2 u g l ，而各采样点的总氮和总磷的 含量超过重富营养化的界限，表明水体有富营养化特征。化学需氧量也表明元和 塘水质已经不能达到三级水标准。 对5 个水质参数进行相关分析，结果如表2 5 所示。从中可以发现总磷与总氮的 相关系数很高，达到了0 8 8 9 。悬浮物与总氮和总磷的相关系数分别为0 6 7 5 和0 4 1 4 ， 叶绿素a 与总磷和总氮的相关性不大，分别为0 3 3 2 和0 3 7 9 ，这是由于元和塘属于 多排入口河流，人为因素对元和塘水体总氮、总磷浓度的影响远远高于叶绿素a 对 其的影响。而化学需氧量与其他四个水质参数几乎都没有相关性。 表2 - 5 水质参数相关性分析 t a b l e2 - 5c o r r e l a t i o na n a l y s i so f w a t e rq u a l i t yp a r a m e t e r s s st n t p c o d m nc h l - a s sl t no 6 7 5l 1 1 p0 4 1 40 8 8 9l c o d m n0 0 7 4 0 0 3 90 0 0 5 1 c h l a- 0 0 6 50 3 7 90 3 3 2加0 4 7l 2 4 2 水体光谱数据的处理与分析 实验所采用的漫参照标准板的反射率为5 0 ，且经过严格标定，已知 4 0 0 n m 一2 5 0 0 n m 的半球反射率和方向反射比。对水体实测光谱数据进行处理时，计 算遥感反射率i 翻毛用的公式如下【3 9 1 ： 如2 高2 万i 习l “丽- r l 丽, , yi 万 2 _ 4 ) 式中：k 为离水辐亮度；k 为总的水体信号，厶匆为天空漫散射光，厶为标准 板的测量值；l d i f 遮挡标准板的测量值，p p ( e o ) 为测量当时太阳天顶角时标准板 方向反射比，成为半球反射率，r 为气水界面对天空光的反射率，取决于太阳位 置、观测几何、风速风向或水体粗糙度等因素，本论文取经验值0 0 2 2 。 1 3 北京交通大学学位论文 研究区概况及数据采集与分析 为了使得不同时间、地点与大气条件下测量得到的水体光谱具有可比性，需 要对测量结果进行归一化。所谓归一化就是把太阳移到测量点的正上方，去掉大 气的影响。对遥感反射率进行归一化采用的方法是：首先对每条反射光谱利用其 在可见光( 4 0 0 8 7 7 n m ) 的波段反射率做平均，然后各点的各个波段的相应反射率 除以对应的均值。2 0 0 8 年9 b1 0 h 采集的辛庄镇镇域内元和塘水体的部分样点的遥 感反射率光谱与归一化遥感反射率光谱分为： , t o o4 湖鼬鲫g o 瑚仰勋锄卿咖曲彻 r s oe o o 卸 瓣h)女长(册 ( a ) 遥感反射率光谱m 归一化遥盛反射率光谱 图23 水体反射率光谱 f i 9 23s p e c t r a lr e f l e c t a n c e o f w a t 叮 对比( a ) 和( b ) 可以看出，原始水体遥感反射率进过归一化处理以后，曲线变得 相对集中，达到了抑制和消除环境因素不同而对光谱曲线造成的整体性提高和降 低。分析各采样点水体遥感反射率，剔除由于人为操作引起光谱数据异常的l 、1 4 号点。 一个粗略估计测量结果是否可信的方法是，除了在高浓度泥沙水体，r r s 在各 个波段的值一般小于00 5 1 3 9 1 。从反射率计算结果来看，测量结果可信。 2 5 本章小结 水章阐述了研究区实测水体光谱数据与水体水化数据获取和处理过程。研究