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基于Landsat 8影像估算新安江水库总悬浮物浓度

2016-09-07 11:50:24来源:《科学环境》2015年1月第36卷第1期 编辑:浏览:

张毅博1,2张运林2査勇1施坤2周永强2,3王明珠2,3

(1.南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023;2.中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室,南京210008;3.中国科学院大学,北京100049)

摘要:总悬浮物(total suspended matter,TSM)直接决定着水下光场分布,进而影响水体的初级生产力,其浓度也是水质和水环境评价的重要参数之一。本研究构建了基于Landsat 8影像数据的较为清洁的新安江水库TSM的遥感估算模型,并给出了该水体TSM浓度的空间分布特征。结果表明,对该水体TSM浓度较为敏感波段为Landsat 8第二、三和八波段,线性相关的决定系数分别为0.37、0.51和0.42。然而,以上任何一个波段都无法单独用于准确地提取该区TSM浓度,而利用以上3个波段构建的多元回归模型能够给出较为准确的估算结果,模型决定系数为0.92,平均相对误差为11%,均方根误差为0.16 mg·L-1。新安江水库TSM浓度整体较低,变化范围为0.04~24.54 mg·L-1,平均浓度为2.19 mg·L-1。高浓度部分位于湖的边缘区以及一些湖湾枝杈,如:枫树岭水域、汾口水域、威坪水域、安阳水域、大墅水域、临岐水域等,主要是受入湖河流以及邻近水域采砂活动的影响。因此研究认为利用Landsat 8数据的3个波段,采用多元回归模型能够较好地估算较清洁水体的TSM浓度。

关键词:Landsat 8;新安江水库;总悬浮物;经验方法;遥感估算

水体中的总悬浮物(total suspended matter,TSM)对光具有强烈的吸收和散射作用,悬浮物浓度的分布直接决定着光在水体中的传播,从而影响着水体的透明度、真光层深度等光学参数[1,2],进而影响湖泊热量收支、水生生物的生长和水体初级生产力[3]。在遥感卫星发射之前,TSM浓度只能通过巡航采样获得,传统的处理方法缺乏空间性和实时性以致测得的湖泊环境与实际情况相距较大[4],然而,随着湖泊水色遥感的发展,TSM浓度的空间分布和动态变化可以通过全球覆盖的遥感技术加以监测.因此,利用遥感卫星监测TSM浓度变化已经获得了广泛的关注并且在湖泊水色领域已经取得诸多进展[5].归纳起来利用遥感估算TSM的方法主要有基于分析的方法[6-8]、基于半分析的方法[9-3]和基于经验的方法[14-17],而目前以经验和半分析方法为主。分析方法的机制较为明确,但较为复杂[18];半分析的方法会因为受到光学测量误差的影响而限制此法的应用[12];经验的方法简单易于构建,而且在某种程度上可以降低大气校正误差带来的影响[14]

国内外基于经验方法对TSM浓度的研究多集中在较高浓度水体.马荣华等[19]利用Landsat ETM数据的算术组合ETM4/ETM1较好地估测了太湖总悬浮物浓度;邬明权等[20]以TM2、TM3和TM3/TM2为自变量通过最小二乘法拟合得到的指数模型可以有效反演渤海总悬浮浓度;温小乐等[21]构建了以TM3+TM2为自变量的闽江下游悬浮物估算模型,相关系数达到0.8;管义国等[22]以Landsat TM/ETM+为数据源对其3、4波段进行加法运算估算巢湖悬浮物浓度;Dekker等[23]利用Landsat TM的2、3波段为变量对弗里斯兰湖区(Fluessen湖泊、Sneekermeer 湖泊、Groote Brekken 湖泊、Koevordermeer湖泊、Tjeukemeer湖泊和Slotermeer湖泊)总悬浮浓度进行估算.这些湖泊年均TSM浓度分别为(61±50)、(15±10)、(25±12)、(44±16)和(13~89)mg·L-1。以上学者通过比较不同悬浮物浓度的光谱曲线表明:在690~900 nm波段,水体反射率随悬浮物含量的增加而单调增加,适合用来监测悬浮物.但对于较清洁的水体,反射率在该位置的变化并不明显,因而限制其方法的进一步应用。到目前为止,Landsat卫星数据是应用最多的遥感数据,它所提供的高空间分辨率影像可以很好地满足内陆水体的遥感探测要求,尤其是于2013年2月发射的Landsat 8卫星因其波段更多,波段划分更加精细,每个像元行的像元数目更多等特点很好地继承了Landsat系列数据的延续性。

新安江水库又名千岛湖,因水质清澈闻名于世,有学者研究表明,新安江水库全湖平均水质可达Ⅰ类水质标准[24]。随着人口压力增加、社会经济发展及资源的开发利用,我国水库水质环境面临着日益严峻的挑战,作为水质较好的一些水库未来将更多地成为饮用水源地。新安江水库作为钱塘江的重要水源,对保障钱塘江中下游的水域生态安全及未来长三角饮用水供水安全起着极其重要的作用,因此迫切需要加强新安江水库水质监测和评价研究。本文以新安江水库为研究区域,结合水质采样数据和Landsat 8遥感影像数据,构建新安江水库TSM浓度遥感估算模型,分析新安江水库TSM的空间变化及影响因素。

1数据采集与处理

1.1研究区及野外采样

新安江水库位于中国浙江省杭州市西南部的淳安县和建德市境内,流域面积达10 442 km²,常年水位在108 m左右,主要包括浙江省的淳安县及安徽黄山地区的歙县、休宁县等,入库河流30余条,在设计水位108 m时水面面积为573 km²,蓄水库容178.4×108 m³.库区纵长150 km,最宽处10 km,最大水深100 m,平均水深30.44 m,岸线长度1 406 km,有1 078个岛屿.新安江水库属亚热带湿润季风气候,多年平均气温17.8℃,平均降水量1 489.0 mm,平均蒸发量1 355.1 mm,多年入库净流量94.1×108 m³,出库水量91.07×108 m³,水体交换周期长达2 a,街口断面以上集雨面积6 000 km²,入库流量约占总流量的60%25

于2013年11~12月Landsat 8卫星过境时进行了2次野外同步实验。其中11月12日布设了8个站点,11月29日至12月1日全湖采集60个水样(图1)。采样时记录每个样点的经纬度、风速、风向等信息。将水样低温冷藏,并当天送到实验室。

图1采样点分布示意

总悬浮物浓度采用常规的干燥、烘烧、称重法(GB 11901-89标准)测定,将Whatman GFF滤膜在 105℃温度下烘干称重,然后过滤一定体积的水样在105℃温度下重新烘干称重,进而计算得到总悬浮物浓度26

1.2遥感影像数据

考虑到新安江水库湖口狭窄的特点,中低分辨率遥感影像的像元尺度比新安江水库某些湖口的宽度还大,这就导致了大量混合像元的出现,从而造成反演精度的降低,因此需要基于较高空间分辨率的遥感影像来构建适合清洁内陆水体的TSM遥感估算模型。Landsat 8是太阳同步轨道卫星,轨道高度为705 km,轨道倾角是98.2°,每98.9 min绕地球一圈,其时间和空间分辨率与Landsat 5/Landsat 7一致。与Landsat 5/Landsat 7相比,Landsat 8涵盖的波段更多、波段划分更加精细,每景卫星数据的下行速率也由原来的150 Mbps提高到441 Mbps,数据总量是以往的3倍。本研究选择与野外采样时间准同步的两景Landsat 8数据分别用于模型的构建和验证,其中与2013年11月12日对应的准同步卫星过境时间为2013年11月15日,与2013年11月29日至12月1日对应的准同步卫星过境时间为2013年12月1日,2013年11月29日至12月1日的60个样点用于模型的构建,2013年11月12日的8个样点用于模型的验证,由于新安江水库水体总悬浮物浓度随时间变化并不是很大,本研究采用的卫星过境时间和采样时间差以及两次采样时间差是可以接受的。对获取的影像进行辐射定标和大气校正计算,辐射定标的目的是将遥感影像的DN(digital number)值转换为辐亮度;大气校正是为了消除大气吸收和散射的影响,本研究采用6S模型27对影像进行大气校正,将辐亮度转换为地物表面的遥感反射率28。6S模型是目前世界上发展较为完善的大气校正方法之一,非常适合可见光-近红外波段的数据,很多研究表明该模型的校正结果比其他模型的高,且计算时间快29,表1给出了利用6S模型对2013年12月1日Landsat 8影像的第二、三和八波段进行大气校正的参数设置。

1.3 统计分析

运用SPSS 17.0进行数据统计分析,包括计算平均值、最大值、最小值、绝对值、标准差、方差分析、线性等,显著性水平用显著(P<0.05)和不显著(P>0.05)表示.模型系数确定采用最小二乘法非线性拟合得到,在Matlab软件中完成.引入决定系数、平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)和相对误差(relative error,RE)、误差的绝对值(absolute error,abs)、误差绝对值的最大值[MAX(abs)]和误差绝对值的最小值[MIN(abs)]作为统计量来检验反演值和实测值是否一致的评判标准.MAPE、RMSE和RE的计算式如下:

式中,xEst,i和xObs,i分别为第i波长处模拟值和实测值,n是样本数。

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