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澳門海域的水色遙感反演研究

論文類型 基礎(chǔ)研究 發(fā)表日期 2002-04-01
來源 《澳門環(huán)境城城市發(fā)展科學(xué)研究》
作者 況昶,王建平,程聲通,賈海峰
關(guān)鍵詞 分區(qū)處理水色遙感反演澳門海域
摘要 :本文以澳門海域的水色遙感反演為案例扼要地介紹了水色遙感及演的全過程。在同步監(jiān)測的基礎(chǔ)上,獲取遙感數(shù)據(jù),然后對遙感數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理,包括幾何校正、輻射校正和大氣校正,最后擬定不同反演方案,進行相關(guān)性分析。在筆者進行大量模擬計算的基礎(chǔ)上,得出一些非常有意義的結(jié)論;由于懸沙濃度的影響,采用分區(qū)處理的反演技術(shù)能使自變量和因變量的相關(guān)性有明顯提高,同時分析了不同大氣校正方案的效果。

況昶  王建平  程聲通  賈海峰
(清華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程系,北京100084)
王志石  鄧宇華
(澳門大學(xué)科技學(xué)院,澳門)


  摘要:本文以澳門海域的水色遙感反演為案例扼要地介紹了水色遙感及演的全過程。在同步監(jiān)測的基礎(chǔ)上,獲取遙感數(shù)據(jù),然后對遙感數(shù)據(jù)進行了預(yù)處理,包括幾何校正、輻射校正和大氣校正,最后擬定不同反演方案,進行相關(guān)性分析。在筆者進行大量模擬計算的基礎(chǔ)上,得出一些非常有意義的結(jié)論;由于懸沙濃度的影響,采用分區(qū)處理的反演技術(shù)能使自變量和因變量的相關(guān)性有明顯提高,同時分析了不同大氣校正方案的效果。
  關(guān)鍵字:分區(qū)處理水色遙感反演澳門海域

  澳門沿海是典型的第二類水體,懸砂濃度高,對水體光譜信息的影響最大。葉綠素和黃色物質(zhì)也對水體光譜信息有一定的影響。澳門位于珠江河口西部,西江河口東部,與珠海經(jīng)濟特區(qū)毗鄰,三面環(huán)海。由于該地區(qū)河流眾多,且多為徑流河日,每年將大量泥沙帶入海中,導(dǎo)致該地區(qū)海岸水獨特的水文特性:高濁度、海岸線活動劇烈、潮汐弱、水域狹窄且淺等。
  一這些特點不利于城市污水排放的擴散,造成澳門周圍水域水質(zhì)持續(xù)惡化。對沿海、河口或內(nèi)陸水體(Case 2,第二類水體)進行水色遙感,通過反演葉綠素、懸砂以及黃色物質(zhì)的濃度和分布,對水體污染、赤潮監(jiān)測、富營養(yǎng)化調(diào)查有一定的指導(dǎo)作用。水’色遙感具有大范圍、同步性和相對成本較低等優(yōu)點,能有效地提高環(huán)境監(jiān)測的時間頻率和空。間覆蓋面。特別地,葉綠素濃度是沿海地帶或大型湖泊、水庫的水質(zhì)的重要指標(biāo),是水體營;養(yǎng)化程度的重要標(biāo)志。它能夠反映水體中的營養(yǎng)物質(zhì)的含量及分布,并間接反映水體的有機、污染程度。
1.數(shù)據(jù)
1.1. 水質(zhì)數(shù)據(jù)
  水質(zhì)數(shù)據(jù)的采樣于 1997年 11月在澳門沿 海進行,采樣點為25個,如圖1所示。圖中的A為澳門半島,B為氹仔島,C為路環(huán)島。水樣點如右圖表示,淺色點表示近區(qū),特點是水較淺,租用小船采樣;深色點表示遠(yuǎn)區(qū),特點是水較深但航程遠(yuǎn),租用大船采樣。兩艘船各配備以下儀器:PH計(兼測溫度)、鹽度計、DO儀。
  每個點均測量了懸砂、葉綠素α、總有機碳、總無機碳、總氮、溶解氧、鹽度、溫度、PH等指標(biāo)。其中,溶解氧、鹽度、 溫度、PH是在現(xiàn)場實測,其余指標(biāo)在實驗室測定。另外,各地均用Garmin GPS接收儀確定經(jīng)度和緯度。

1.2. 衛(wèi)星數(shù)據(jù)
  衛(wèi)星數(shù)據(jù)為準(zhǔn)同步的Landsat 5 TM 數(shù)據(jù),軌道號為122/44。圖像清晰,無云彩。值得注意的珠江三角洲地區(qū)常年多云,深秋至冬季才出現(xiàn)少云天氣。
1.3. 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理
  在開發(fā)模型前對遙感數(shù)摑進行了預(yù)處理,包括幾間校王、輻射校正和大氣校正。考慮目本部分研究集中在水隊還需要分別陸地利水域。為了屬續(xù)分析,本文看重介紹一下水陸分割和大氣校正兩部分。
1.3.1. 水陸分割
  考察TM的各個波段,發(fā)現(xiàn)4、5、7三個小波段對于水陸分割很有用。圖2是TM波段4、5的灰度值直方圖。橫坐標(biāo)為灰度值,刻度分別為64、128、192、256;縱坐標(biāo)為對應(yīng)灰度值的象元占全部象元數(shù)的百分比。可以看出,波段的灰度分布集中在兩個區(qū)域,中間有一個明顯的下凹點。該點對應(yīng)灰度就是水體、陸地的區(qū)分依據(jù)。本研究使用的分割判據(jù)是TM5=10。

1.3.2. 大氣校正
  PCI提供了一套針對陸地傳感罌(TM/MSS/SPOT〕的大氣校正命令A(yù)TCORO、AICOR1和ATCOR2,流程如圖3所示。

  此方法的理論依據(jù)由克特(Richter)給出[iii,iv],其中心思想是:按照標(biāo)準(zhǔn)大氣的分類,計算不同氣溶膠類型、太陽天頂角、地面海拔高度、大氣能見度下的大氣散射,并存放為一個類似查找表的目錄。在實際應(yīng)用時按照查找表進行相應(yīng)的大氣校正。里克特使用的分類依據(jù)來自中分辨率大氣透射模型MODTRAN [i],他的算法還考慮了地面反射的鄰接效應(yīng)并進行了校正,最后輸出地面輻射率。”

2. 反演研究

2.1.擬合自變量和因變量
  擬合自變量Ri來自各波段灰度值,但不是簡單的灰度值,而是考慮了是否對圖像作大氣校正,是否作均值濾波(以去除噪聲的影響),總共12種情況。
  √ 大氣校正:未作大氣校正、“減黑體法”大氣校正、ATCOR系列在氣校正。共計3種情況。
  √FAV卷積核:未作均值濾波,3×3、5×5、7×7。共計4種情況。
  FAV指均值濾波,研究中對比了不同的卷積核帶來的影響。
  擬合因變量也考察了兩種情況:組份濃度,濃度對數(shù)值。
2.2.方案1
  表1列出了75種波段組合(文獻[1]),表2列出了81種波段組合(筆者擬定的組合方案):

  以上共計算了3744種情況。十分遺憾的是,相關(guān)系數(shù)沒有比較突出的。由于數(shù)據(jù)量大,不可能一一列出結(jié)果。以下只列出相關(guān)系數(shù)相對較高的幾種情況。

大氣校正 FAV 表達(dá)式 葉綠素 相關(guān)系數(shù) ACTOR 無 R1/(R2*ln(R3)) 濃度 0.422 ACTOR 3×3 ln(R1)/(ln(R2)*ln(R3)) 濃度對數(shù) 0.411 減黑體 3×3 (R1+R3)/R2 濃度 0.369

  分析數(shù)據(jù)可以得出以下一些結(jié)論:
  使用原濃度和對數(shù)值進行擬合的結(jié)果沒有太大區(qū)別,在大部分情況下使用對數(shù)值后擬合系數(shù)稍有提高。
  √ 均值濾波FAV對擬合結(jié)果幫助不大。3X3的卷積核優(yōu)于5X5和 7X7。
  √ 大氣校正中的“減黑體”法和不作大氣校正的效果基本一樣,ATCOR大氣校正后效果有一定改善。
  √ 似乎沒有占優(yōu)勢的波段組合,當(dāng)然單波段或2波段組合的結(jié)果都不如3波段組合。
  以上3744種都是一元線性回歸。由于效果不好,又作了多元線性回歸,即以下4種情況。R;仍然是12種情況,擬合因變量是2種情況。

R1+R2+R3+R4+R5+R7 Ln(R1)+ln(R2)+ln(R3)+ln(R4)+ln(R5)+ln(R7) R1+R2+R3+R4 Ln(R1)+ln(R2)+ln(R3)+ln(R4)

  所有3840種情況的相關(guān)系數(shù)不超過0.5。這說明對波段進行花樣眾多的組合(多元線性回歸其實也是波段之間的組合!)不一定能得到滿意的結(jié)果。
2.3.方案2
  觀察測點分布和數(shù)據(jù)規(guī)律。小船測點距離海岸近,水域的濁度高,懸砂濃度高,不妨稱為近區(qū)。大船測點距離海岸遠(yuǎn),水域的濁度相對低,懸砂濃度更低,可以稱為遠(yuǎn)區(qū)。表3給出了兩個區(qū)域的懸砂和葉綠素濃度均值,近區(qū)的懸砂濃度明顯高于遠(yuǎn)區(qū)(3.4倍),但葉綠素濃度在同一數(shù)量級。

表3 近區(qū)和遠(yuǎn)區(qū)的懸砂/葉綠素濃度均值 點數(shù) 懸砂濃度均值(mg/L) 葉綠素濃度均值(mg/m3) 近區(qū) 13 42.04 0.870 遠(yuǎn)區(qū) 12 12.21 0.716

  這啟發(fā)我們提出一個猜想:兩個區(qū)域不僅僅是與海岸的物理距離不同,水體組份的分布也是不同的,應(yīng)該分別處理。鑒于波段組合不一定能得到滿意的結(jié)果,使用了多元線性回歸的方法。表4簡單給出了部分有代表性的結(jié)果。第1列的表達(dá)式中,“一”前面的是擬合因變量,有兩個擬合因變量的情況是指它們一起參與擬合。“一”后面的是擬合自變量,R16表示波段1l到 6的灰度值,In(R16)為灰度值的對數(shù)。

  可以看出:
  √ 分區(qū)后兩個區(qū)域的線性擬合效果明顯要優(yōu)于放在一起擬合的效果,充分說明兩個區(qū)域水體組份的物理性質(zhì)有所不同。
  √ 對葉綠素和懸砂,遠(yuǎn)區(qū)的效果均好于近區(qū),也說明了近區(qū)由于懸砂濃度過高而帶來的干擾更大。
  √ 通過ATCOR大氣校正后再進行擬合的結(jié)果要優(yōu)于不作大氣校正,說明比較準(zhǔn)確的大氣校正還是很有必要的。
  √ 一般來說,不作FAV的效果比FAV(3X3)要好,特別是對遠(yuǎn)區(qū)而言。
  √ 葉綠素取對數(shù)時的效果好于不取對數(shù)的效果,但懸砂不取對數(shù)時的效果更好。灰度值取對數(shù)時的效果要優(yōu)于不取對數(shù)時的效果。
  特別要注意第5點,在實際應(yīng)用時葉綠素和懸砂的濃度還是應(yīng)該取對數(shù)的。雖然使用不取對數(shù)時的擬合結(jié)果來反演組份濃度對自變量不敏感,但可能會出現(xiàn)負(fù)數(shù)!

3.結(jié)論與討論

3.1.分區(qū)處理技術(shù)
  由以上分析可知,分區(qū)后兩個區(qū)域的線性擬合效果明顯要優(yōu)于放在一起擬合的效果,充分說明兩個區(qū)域水體組份的物理性質(zhì)有所不同,在進行水色遙感反演時需要分別處理。同時從前邊的分析表明,ATCOR大氣校正后再進行擬合的結(jié)果要優(yōu)于不作大氣校正,說明比較準(zhǔn)確的大氣校正對統(tǒng)計反演模型也還是很有必要的。一般來說,不作FAV的效果比FAV(3×3)要好,特別是對遠(yuǎn)區(qū)而言。
3.2.問題討論
  分區(qū)處理的需要解決兩個問題:①如何劃分區(qū)域?顯然,近區(qū)和遠(yuǎn)區(qū)要包含各自相應(yīng)的測點,兩個區(qū)域不能相交。這樣,兩個區(qū)域之外的水域姑且稱為過渡區(qū)。②過渡區(qū)的葉綠素濃度如何反演呢?當(dāng)然不能使用近區(qū)公式或遠(yuǎn)區(qū)公式。比較科學(xué)的方法是利用兩個區(qū)域的公式進行反演后再加權(quán)平均。
  分區(qū)方案如圖4所示,基本是沿著(目視)可見的懸砂泥沙的走勢劃分的。計算過渡區(qū)濃度的權(quán)重系數(shù)如下選取:先求解所在點與近區(qū)的最短距離disn和與遠(yuǎn)區(qū)的最短距離disf,則近區(qū)對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)是disf/(disf+disn),遠(yuǎn)區(qū)對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)為disn/(disf+disn)。這種確定權(quán)重的方法不見得有多少理論依據(jù),但處理起來比較簡單,因為不涉及到水體本身的性質(zhì)。

參考文獻
  Ⅰ Richter,R.,A., fastatmospheric correctlon algorithm applied to Landsat TM lmages.Int.J.Remote Sens.,1990,11:159-166
  Ⅱ Richter, R.,A., spatially adaptive fast atmospheric correction algorithm.Int .J. Remote Sens,1996,17:120l-1214
  Ⅲ Bemstern,B.A,and Rebertson,S.L.,MODTRAN:a moderate resolution model for LOWTRAN 7 GL-TR-89-0122. Geophysics Laboratoty Bedford.MA
  Ⅵ 陳楚群,施平,毛慶文. 應(yīng)用 TM 數(shù)據(jù)估算沿岸海水表層葉綠素濃度模型研究環(huán)境遙感,1996,11(3):168—176


The Inversina Study of Water Color Remote Senslna In Sea
Area of Macau

Kuang Chang,Wang Janping,Cheng Shengtong and Ja Harteng
(Dept.of Environmental Science and Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084;PRC)
Wang Zhishi and 1-aug U Wa
(Unlversltyof Macau,F(xiàn)aculty of Science and Technology,Macau,PRC)


  Abstract:Selecting Macau Sea area as a case,a full inversing process of watef color remote sensing was presented.In the research,firstly a I‘M synchronous monitoring was taken and the TM image data was acquired,then the remote sensing data was pretreated,these included geometric correction,radiation correction and atmospheric correction.Finally different inversing schemes were proposed and analyzed.After large simulating calculation,a significant conclusion was found:because of the influence of SS concentration,if the technology of subarea inversing was adopted,the corrclation of dependent and independent variables would be improved greatly. In this paper the inversing effect of different atmospheric correctiongs were also analyzed.
  Keywords:subarea processing; Water color remote sensing;inversing;Seaarea of Macau

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