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1、福建省福清市海岸带 悬浮物浓度反演,悬浮物指水中呈固体状的不溶解物质，如水中的各类矿物微粒，含铝、铁、锤、硅水合氧化物等无机物质，以及腐殖质、蛋白质等有机大分子物质。水体中悬浮物浓度是最重要的水质参数之一，其含量直接影响水体透明度、浑浊度、水色等光学性质。,悬浮物是最先被遥感估测的水质参数，其浓度、颗粒大小和组成是影响光谱反射的主要因素。,水体反射率与水体浑浊度之间存在着密切的相关关系。随着水中悬浮固体浓度的增加，即水的浑浊度的增加，水体在可见光及近红外波段范围的反射亮度增加，水体由暗变得越来越亮，同时反射峰值波长向长波方向移动，反射峰值本身形态变得更宽。,一 水体悬浮物光谱特性,自然环境下测
2、量的清水(清澈湖水，悬浮固体含量10mg/L)和浊水(混浊泥水，悬浮固体含量达99mg/L)的反射光谱响应曲线有着明显的差异，浊水的反射率比清水高得多，且与清水相比浊水的反射峰值都出现在更长的波段。 正因为水色与泥沙含量关系密切，水色成为泥沙含量的较精确的一种指标。水色随浑浊度的增加，由蓝色绿色黄色，当水中泥沙含量近于饱和时，水色也接近于泥沙本身的光谱。,下图为长春遥感试验对7种不同悬浮固体浓度的水库进行反射率测定，所得的水体反射光谱曲线与泥沙浓度的关系。,随着水中悬浮固体浓度的增加及泥沙粒径的增大，水体的反射率增大，反射峰值向长波方向移动。 由于受0.93m1.13m红外强吸收的影响，反射峰
3、值移到0.8m终止。,对可见光遥感而言，0.580.68m对不同泥沙浓度出现辐射峰值，即对水中泥沙反应最敏感，是遥感监测水体浑浊度的最佳波段。 因此，调查水体中悬浮固体含量情况，多选用0.580.68m谱段，也被NOAA、风云气象卫星及海洋卫星所选择。 当然，泥沙含量具有多谱段响应的特性。因而水中悬浑固体含量信息的提取，除用可见光红波段数据外还可用近红外波段数据(与红波段数据正相反，其光谱反射率较低，且受水体悬浮固体含量的影响不大)，利用两波段的明显差异，选用不同组合可以更好地表现出水中悬浮固体分布的相对等级。,应用遥感方法测定水体悬浮物浓度的关键问题是建立水体反射率与悬浮物浓度之间的定量关系
4、。目前国内外水体悬浮物遥感定量研究提出了一系列模型，主要在于确定水体反射率与悬浮物浓度之间的函数关系，其主要模型可采用分析方法和经验、半经验方法。,A 经验、半经验方法,通过遥感数据与同步实测样点数据间的统计相关分析，确定两者间的相关系数，建立相关模型，如线性关系式、对数关系式、Gordon关系式、负指数关系式、统一关系式等。线性关系式关系简单，误差较大；对数关系式在悬浮物浓度不高时精度较高。,二 水体悬浮物遥感监测方法,线性关系式： L=A十BS，此式为有限线性区间内的近似表达式，即L随着S的增加而增加，其关系简单，误差较大。 对数关系式： L=A十BlgS或S=A十BlgL，此式在悬浮固体
5、浓度不高时，精度较高；而对高浓度水域误差较大。 Gordon关系式： R=C十S/(A+BS)或1/(R-C)=B十A/S 此式根据准单散射近似公式得到。 负指数关系式： R=A+B(1-e-DS)或ln(D-L)=A+BS 式中：R为反射率；L为亮度值(可以是单波段值、多波段值或各波段的比值)；S为悬浮固体含量；A、B、C、D为系数。,统一关系式： 即Gordon关系式和负指数关系式的综合，可简化得其他各式。 L=Gordon(S)-Index(S)=A+BS/(G+S)+CS/(G十S)e-DS 式中：A、B、C为相关式的待定系数，即由遥感数据与实测数据经统计回归分析所得；G、D为待定参数
6、。 具体应用中，往往先暂固定D值，寻找G值，使相关系数最高；然后固定G值，寻找D值，使相关系数最高；一旦确定了最佳G、D参数，则待定系数A、B、C也就同时被确定。 实验证明，该模式效果最好。,由于单波段遥感数据的局限性，人们常利用不同波段对泥沙水体光谱响应特征的差异，提取反映水体泥沙含量的不同遥感指数。 如由可见光与近红外波段数据组成的归一化泥沙指数等，以提高遥感反演的精度。 但是，此类利用遥感数据与少量同步实测数据的相关性而建立的模型，缺乏普适性。 此外，对遥感数据的大气干扰消除的程度也直接影响到最终的反演精度。,用回归方法估算悬浮固体浓度大体上有以下5个步骤： (1)同步测量悬浮固体浓度(
7、SSC)和水体上行辐射率L()。 (2)对第一步中的环境影响进行校正。 (3)用所选样点数据得到校正后SSC和L()的经验关系模型。 (4)的用第三步所得的经验关系模型和校正后的遥感影像辐射率L()估算SSC。 (5)用测试样点的SSC数据检验计算结果的精度。,回归方法必须基于以下几点假设： 悬浮固体浓度对L()的影响与对悬浮固体浓度面影响相同； 悬浮固体浓度测量过程中没有误差； L()的误差与悬浮固体浓度无关。,因此回归方法的结果在使用中受到限制。 此外，回归方法需要与影像同步的实测数据，尤其是在河口或受潮流、天气影响而水文条件变化较大的地区，测量的同步性要求更为严格。 很多工作由于缺乏大量
8、实测数据，只能是实验性质。 keiner和Yan指出回归分析中造成精度不高的原因有样点不足、采样的误差，或采样点与影像上对应像元位置的偏差等，而主要原因是难于对不确定的非线性关系建立合适的回归模型。,Alfddi和Munday，Amos和Alfoldi，Alfoldi等提出了色度模型，在不同的大气条件下，用MSS4、5波段与MSS4、5、6波段和的比值，分别求出绿色系数和红色系数。用这些色度参数与同时相的芬兰湾实测悬浮物浓度得出色度参数与悬浮团体浓度的相关模型。 Alfoldi用这个模型成功地从卫星影像预测了瑞士、澳大利亚等地湖泊的悬浮固体浓度。 主成分变化和特征向量也被用来研究此类问题，根据
9、影像亮度提取悬浮固体浓度模型。主成分影像显示的结果与色度转换影像类似。然而对主成分影像的解释是定性的，并且要讨论每一个波段对各种成分的贡献。,色度模型和主成分变换,通过实验所测的悬浮物浓度边界参数，可得出每个边界对像元类型的贡献率。 Fi在实验数据光谱混合分析的基础上，可转换成悬浮物浓度。 光谱混合分析与主成分分析一样，同时结合多波段的多种成分的光谱信息，在蓝、绿光波段提高了悬浮物低浓度区的灵敏度，在红、近红外波段提高了悬浮物高浓度区的灵敏度，这种方法适用于缺少实测数据的地区。,光谱混合分析法,三、水体悬浑固体浓度提取应用举例,许瑭(2000)以福建省福清市海岸带为例，采用TM数据对近岸水体的
10、悬浮固体浓度进行了提取。具体方法是采用迭代法计算出像元中物质组合的最佳解，并根据样点数据光谱混合分析所得的结果建立悬浮固体组分的比例与实测悬浮固体浓度之间的关系模型，以此模型求得其他像元的悬浮固体浓度。,要进行水质监测，首先要将水体从影像中提取出来。研究证明，近红外波段的遥感信息是确定水体的一种可信和有效的技术。 在近红外波段，穿过水-气界面的太阳辐射大部分被水体所吸收，吸收的多少随波长和水深而定。 对于深于1m的水体，红外波段的透射率极低，因而观测水体的近红外传感器只能接受到少量辐射，有时甚至没有辐射。 而大部分地物相对于水体都是强漫射反射体，与水面形成强烈的反差。近红外段的波长不同，对水体
11、的反映效果也不同。如大气窗口为2.02.6m的波段，由于太阳辐射量的减少，并非最佳。 据国外的测试，理想的识别水体波长应在1.51.8m之间。在该波段，足够的太阳照度既能照亮背景物体，又能对水生植物所封闭的水体增加许多识别条件。,水体提取,综上所述，近红外波段水体辐射率明显单一且低于其他地物。 因此选用合适的近红外波段，定出其水体的亮度阔值，将低于该值的像元定为水体，高于该值的像元则为非水体，这样就把水体提取出来了。TM5波段(1.551.75m)位于水体的吸收波段，对水陆边界反映较好，通常被用来提出水体。 但是由于受其他在近红外波段光谱特征相似的地物的影响，用单波段的阔值法提取水体的结果并不
12、理想，有错提、漏提的现象。 例如在山区，由于山体的阴影在近红外波段的反射率特别低，从而在影像上形成暗色调。水体与阴影的混淆使得难以在近红外波段通过阔值法来提取水体。,为了提高对水体识别的效果，Alfoldi等人于1978年提出了色度判别法。其基本原理是分别用绿和红波段的辐射值除以绿、红、红外波段辐射值的总和，得到绿色系数x和红色系数y，将x和y点绘成图，称陆地卫星色度坐，。在水体在色度坐标中的集结位置拟合出一条曲线。再以图像x和y值接近于曲线的距离作为判据。 色度判别法可以改善部分小水体的识别效果。然而对于更小的水体，特别是那些接近或小于像元面积的水体，还是无法识别。 对于包含水体和其他地物的
13、混合像元，用比率测算法分解像元，计算出流域每个像元中水体所占的比例，水体占一定比例以上的像元可以确定为水体。比率测算法能对其他方法无法识别的小水体，甚至部分小于像元面积的水体，有效地加以识别，对于湖泊、水库等较大水体的岸线形状也有很好的改善。,色度判别法和比率测算法虽然提高了对水体识别的效果，但是方法复杂，因此应用并不广泛。 考虑到遥感信息机理，卫星遥感图像记载了地物对电磁波的反射信息，以及地物自身的热辐射信息。各种地物由于其结构、组成以及理化性质的差异，从而导致不同的地物对电磁波的反射存在着差异。杨存建、杜云艳等于1998年采用多波段的谱间关系法提取水体信息，从而避免了使用单一红外波段影像的
14、不足。 本例采用水体在TM影像绿、红、近红外波段与其他地物不同的光谱特征信息，提取了福清市附近海域及陆域水体范围，一次性成功，简单易行。,在经大气校正后的遥感影像上，就本地区典型的地物，测定其在各波段的光谱亮度值，数据列于表。,水体及背景地物的光谱特征分析,可见光波段中透射能力最强的0.47m波长的蓝光对纯净的大洋海水有100200m左右的透射深度。由于水深较浅，使得影像光谱信息中包含了海洋底质的光谱特征，因此要进行水深校正，消除海洋底质的影响。,水深校正,本海域为正规半日潮型，一日两个潮周期，在不同的涨潮或落潮时段，水深是不同的，在进行水深校正时，还要考虑潮汐作用。 1997年1月28日为阴
15、历十二月二十日，上午9:30开始涨潮，下午3:12为满潮时间，平均每小时涨潮深度为1m左右。 影像获取时间应为刚开始涨潮不久。通过将海洋等深线与陆地等高线内插，得到潮间带1m间距的等高线。发现水位涨到1m等高线附近，则水深应由原深度值加上1m。,水深对悬浮固体与L()关系的影响取决于底质和悬浮固体的类型，但这局限于非常清澈的浅水区(如热带泻湖)，底质对水表的反射特性有很大作用。 实验表明，水体中含有悬浮团体颗粒和有机物质时，可见光对水体的透射能力将随着其悬浮物质含量的升高而迅速衰减。 自然水体中都含有大量的悬浮物质，因此，对于一般的清水，即使是在0.47m的蓝光波长，也只有102Om的穿透深度
16、。对于近岸悬浮固体浓度在10Omg/L左右，水深大于2030m的水体，L()不受底部反射率的影响。 对于任何可见光波段的传感器，其接收到的90%的辐射亮度来自于水体表层l/K的深度之内，K是水中的漫射衰减系数。1/K为光线在水中的穿透深度，在这个深度以下的光线辐射可以说对传感器接收的辐射亮度没有影响。,据Whitlock的研究结果，S超过10mg/L后，穿透深度的变化就很小了，可视为常数，如果研究区内悬浮颗粒的粒径(d)变化很小，也可以视为常量。K值可以通过叶绿素、黄色物质浓度和悬浮固体浓度精确地计算。 Bower等假定黄色物质的含量可忽略，叶绿素的浓度为夏季的平均值，从爱尔兰海的悬浮固体浓度分布图计算出爱尔兰海的K值介于0.250.3之间，即卫星的探测深度仅在34m之间。爱尔兰海的悬浮固体浓度很低，夏季都在5mg/L以下，而福清市沿海悬浮固体浓度高达morng/L以上，因此探测深度应当更小，即34m深的海水辐射率应不受底质的影响。 经过潮沙校正后，0m等高线以下的水体可以认为不受水深的影响。而0m以上的水体仅有一小
