基于高光谱技术的湖泊富营养化综合评价研究——以贵阳市百花湖为例-吴廷宽.pdf

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1、第36卷第2期 水文 V0136 No22016年4月 JOURNAL OF CHINA HYDROLOGY Apr，2016一=一基于高光谱技术的湖泊富营养化综合评价研究以贵阳市百花湖为例吴廷宽，贺中华，梁虹1，杨朝晖2，曾信波2，刘绥华1，陈栋为3，焦树林1 9李秋华4(1贵州师范大学地理与环境科学学院，贵州贵阳550001；2贵州省水利厅，贵州贵阳550002；3中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司，贵州贵阳550000；4贵州师范大学贵州省山地环境信息系统和生态环境保护重点实验室，贵州贵阳550001)摘 要：为了能够准确、快速、大范围地对湖泊富营养化进行监测评价，以贵阳市百花湖为实

2、例，首先，对其水体进行光谱实测与水体采样实验，以及对水体光谱进行归一化、一阶微分、二阶微分等处理，诊断各水质参数的敏感波段建立其水质参数的高光谱遥感定量模型；其次，探讨湖泊水质高光谱反射率与水质参数浓度之间的定量关系，并采用综合营养状态指数法(TLI)对百花湖富营养化进行评价。结果表明：(1)利用水体光谱的一阶微分反射率分析光谱与水质参数之间的相关性，得出水质参数(Chla、TP、TN、SD、CODm)的敏感波段分别为699nm、823nm、399 nm、563nm、504nm；(2)利用水质参数敏感波段对湖泊水质参数进行估测的效果较为理想，各估测模型R2分别达到08276、07711、079

3、17、09213、08328；(3)采用水质参数的实测值与估测值对百花湖富营养化评价结果是一致的，且均为中营养化，说明采用高光谱技术对湖泊富营养化的监测与评价是可行的。关键词：高光谱技术；水质参数；富营养化；综合评价；百花湖中图分类号：7rv2111 文献标识码：A 文章编号：10000852(2016)020028071 引言湖泊富营养化是指湖泊水体在自然因素和人类活动的影响下，大量营养盐输人湖泊水体，使湖泊逐步由生产力水平较低的贫营养状态向生产力水平较高的富营养状态变化的一种现象1l。为了准确评定湖泊所处的富营养状态，进而为富营养化湖泊的防治提供科学依据，世界各国的科学家提出了许多富营养化

4、评价方法，并在应用中收到了较好的效果【23。传统的监测方法是采集水样，然后在实验室经过实验得出水质参数数据，这样的方法不仅费时费力，且不能及时地反应水质状况和大面积的水质分布。水质遥感监测是通过分析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的反演算法。这种方法不仅省时省力，而且还可以利用卫星影像进行全面、及时的水质监测。目前，国内外学者通过水质参数与遥感数据相结合，成功估测出水质参数浓度，并建立富营养化评价模型M。由于多光谱传感器的光谱分辨率较低，很难辨别水质参数的诊断性吸收特征，光谱数据的定量分析仍然是湖泊水质遥感研究的难点。随着高光谱传感器的出现，其达纳米(nm)级的光谱分辨率，

5、可以获得目标对象的诊断性光谱特性，实现遥感信息模型参数的确定，这很好的解决了常规遥感中存在的问题，提高了多参数反演的精度。利用高光谱遥感技术监测内陆水体的水质参数具有很大的发展潜力，并且在水体富营养化状态研究中获得了很好的评价91。段红涛等通过模收稿日期：20150407基金项目：国家自然科学基金资助(41471032)；贵州师范大学研究生创新基金资助(研刨2014(20)；贵州省科技厅自然科研基金资助(贵州省科技厅自然科研基金黔科合J字201012026号，黔科合J字201312208号)；贵州师范大学2014年博士科研启动项目资助：贵州省科学技术基金(黔科合J字201412127号；黔科合

6、J字201312300号)；贵州省水利厅科技基金(KT201402)作者简介：吴廷宽(1989一)，男，贵州遵义人，硕士研究生，研究方向：喀斯特水文水资源与GIS。Emaih854990759qqcom通讯作者：贺中华(1976一)，男，贵州兴义人，博士，教授，硕士导师，研究方向：环境遥感。Email：zhonghuahegznueducn万方数据第2期 吴廷宽等：基于高光谱技术的湖泊富营养化综合评价研究拟水质参数浓度，并结合修正营养状态指数TSIM对查干湖和长春市南湖水体富营养化程度进行评价4】：张囡囡、臧淑英利用高光谱数据对扎龙湿地克钦湖富营养化状态进行了评价；王婷等通过建立水质参数高光谱

7、估测模型和营养指数求平均值的方法得到了鄱阳湖富营养化高光谱遥感监测模型【1叼。总体来说，在利用高光谱评价湖泊水质的研究中。大多倾向单一水质参数或几个参数求平均值等方法进行评价，此类方法的评价结果较片面且综合性较差致使评价结果之间不具有一定的可比性。基于以上不足，本文利用百花湖水体的高光谱实测数据和采样实验数据，选择叶绿素a(Chla)、透明度(SD)、总磷(1P)、总氮(TN)、高锰酸钾指数(COD小建立高光谱估测模型。并结合综合营养评价指数(TLI)对百花湖富营养化程度进行评价以期为今后高光谱遥感监测湖泊富营养化程度提供理论基础。2数据获取及评价方法21研究区概况百花湖位于贵州省中部，距贵阳

8、市16km，位于乌江一级支流猫跳河的中游，是一个人工湖泊。湖面面积145km2，总库容182x108m3，最大水深为45m，平均水深108m。整体上呈一狭长带状。为了获取该区域的水质参数和光谱数据，在研究区布置了17个采样点(图1)，采样点数据获取时间为2015年1月13日上午10时至下午15时。在17组采样数据中随机选取10组数据建立模型其他7组数据用于模型验证。目l ：，I-卫，i、辱：i o、盘邕Fig1 Location of the study area and the sampling sites22数据获取(1)水质参数的获取。在国家标准的基础上，根据遥感实验同步要求的特点，每个

9、采样点取表层05m处水样进行实验室分析，分析的参数包括叶绿素a(Chla)、透明度(SD)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸钾指数(CODM)(按有关湖泊调查规范【141进行)。其中透明度用塞氏罗盘现场测定：总磷采用过硫酸钾消解法进行预处理，钼梯抗分光光度法测定；总氮采用碱性过硫酸钾消解一紫外分光光度法测定；叶绿素a采用改进的反复冻融、丙酮浸提测定：其他指标按照国家标准方法测定。此外，在进行光谱量测的同时，用GPS对采样点定位并采用YSI一6600V2便携式水质多参数测定仪原位测定水温、电导率、PH、溶解氧等指标。(2)水体光谱反射率采集。水体光谱反射率测量是采用美国ASD FieldSpe

10、cFR全波段野外光谱仪(3502 500nm)进行野外光谱数据测量。该仪器能以01s的速度记录3502 500nm的光谱数据，光谱分辨率在350。1 050nm之间是3nm在1 0002 500nm之间是1012nm左右。lm长标准光纤探头，光谱仪探头视场角为25。测量时间内天空基本无云，风力12级，水面平静。测量在船上进行，标准光纤探头距离水面1m左右，测量时垂直水面，借助白板测量，仪器自动将水体的向上辐射率转化为水体的反射率，每个样点至少测量lO次，取平均值作为该点的实际光谱反射值。2。3评价方法本次富营养化评价采用水体综合营养状态指数法，它是由中国环境监测总站推荐的“湖泊(水库)富营养化

11、评价方法及分级技术规定”提供。该评价方法参数包括叶绿素a(Chla)、总磷(TP)、总氮口N)、透明度(SD)和高锰酸盐指数(COD曲“231，其计算公式为：TLI()=乞WrLlq) (1)j=l式中：儿，()为综合营养状态指数；形i为第J种参数的营养状态指数的相关权重；rLtq)为第J种参数的营养状态指数：m为评价参数的个数。以Chla作为基准参数，则第i种参数的归一化的相关权重计算公式为：2耽=L (2)蠢，=1。式中：形i为第f种参数的营养状态指数的相关权重；为第i种参数与基准参数Chla的相关系数；m为评价参数的个数；及值见表1。万方数据水文表1Tablel中国湖泊部分参数与chla

12、的相关关系白及值嗍Theand。2 values。f the c。rrelati。n between theparameters of Chinese lakes and chla分营养状态指数(rLl)计算公式为：TLI(Chla)=1 0(25+I086 1 1nChla)； (3)TLI(TP)=IO(9436+16241nTP)： (4)TLI(TN)=IO(5453+16941nTN)； (5)TLI(SD)=IO(51 181941nSD)； (6)TLI(COD胁,)=1 0(01 09+266 1 1nCODM) (7)TLI指数营养状态分级(评价)标准参见表2。表2 TLI与

13、水体营养类别的对应关系Table2 The corresponding relation between儿，and water body nutrient categoriesTLI与水体营养类别的对应关系30扎雁) 5050 ruC2)7050、460 70贫营养 中营养 富营养 轻度富 中度富 重度富营养 营养 营养3结果与分析31水质高光谱模型311叶绿素a高光谱估测模型对光谱数据进行处理时，为尽可能的去除光谱测量时外界因素对测量数据的影响，迅速确定光谱曲线弯曲点及最值点的波长位置和反映出参数指标明显特征的波段，本文对现场采集的水体光谱做了归一化、一阶微分、二阶微分、倒数、对数等处理。并

14、在此基础上做了一系列的相关分析，其中效果较好的是归一化、一阶微分和二阶微分光谱。这是由于归一化处理减少了环境遮蔽以及测量角度的变化给测量带来的影响，这样可以使得不同的测量数据能进行比较，而一阶、二阶微分处理可以去除部分线性、噪声光谱对目标参数的影响，所以从中选取归一化、一阶微分两种较理想的反射率来分析各水质参数的敏感波段。图2是经过归一化、一阶和二阶微分处理后的光谱反射率与叶绿素a浓度的相关系数图。从图2中可以提取出与叶绿素a相关系数较高的波段，并用来建立高光谱定量模型。图2归一化、一阶微分、二阶微分光谱与叶绿素a浓度的相关性(横坐标为波长nm)Fig2 The correlation bet

15、ween Chlorophyll-a concentration andnormalization,first-order differential and second-order differential spectrum从图2中可以看出叶绿素a与归一化水体反射率在500nm和700nm附近的相关性较显著相关系数的绝对值比较高。说明这些波段的光谱反射率受浮游植物浓度变化的影响较大liol。因此，选取了51lnm、691nm、700nm波段的归一化反射率来建立回归方程。而从叶绿素a与一阶微分光谱的相关系数图(图2)得知，在多个波段处的相关系数较高，相关系数绝对值都达到了09以上说明这些波段适

16、合用来建立模型因此选取了683nm、699nm波段反射率的一阶微分值来建立回归方程。由于波段比值法可以部分地消除水面光滑度和微波随时间和空间变化的干扰，在一定程度上减少其他物质的影响1，在对百花湖水体归一化、一阶微分反射率特征波段的比值处理中发现700nnd51 lnm和683nm699nm的相关性最好。进而与叶绿素a建立模型。用诊断出的敏感波段及比值与水质参数建立回归模型，其中精度较高的模型如表3所示，R2为回归分析的决定系数，数值介于0到1之间这个数值越大说明回归的越好；P为显著性概率，当005时，说明该水平下统计意义显著；F为检验系数，其值越大模型效果越好。从中对比发现用一阶微分后699

17、nm波段处的线性模型最好，得到最理想的模型为：)，=一48487266x+0255 (8)式中：Y为Chla浓度(mgL)；戈表示699nm处的一阶微分反射率，模型的R2为0941。结果与李云亮I-11用的699nm波段完全一致；与宋玲玲112I用的6955nm、李素菊【131用的689nm、段洪涛【14l用的705nm、张囡囡【151用的703nm光谱区域类似；与Rundquisdl6。1 8】等的研究结论一致。Rundquist等通过大量的现场数据证明690nm附近反射率的微分值与叶绿素a浓度有较好相关性利用690nm处反射率微分值估算叶绿素a浓度效果最佳，且精度总体高于比值法。万方数据3

18、12 TP、TN、SD、COD的高光谱估测模型TP、TN、SD、COD作为水体富营养化评价不可缺少的指标。为诊断各指标参数的敏感波段和提高模型反演精度，将光谱进行归一化、一阶微分、二阶微分、倒数、对数等处理。在此基础上，将各水质参数与光谱进40() 5()0 600 700 800 900 100波K行相关分析。结果发现TP、TN、SD、CODm水质参数均与一阶微分光谱的相关性较好，这与张囡囡、臧淑英1151对扎龙湿地克钦湖富营养化状态高光谱遥感评价中的结论一致。图3是TP、TN、SD、COD浓度与一阶微分光谱的相关系数图。图3一阶微分光谱反射率与水质参数TP、TN(左)及SD、COD(右)的

19、相关性(横坐标为波nm)Fig3 Correlation between the first order differential refleetivity and water quality parameters从图3可看出TP与一阶微分光谱在很多波段处的相关系数都达到了09以上。选择其中相关系数最显著的721nm、823nm处的波段反射率来建立回归方程：TN与部分一阶微分光谱的相关系数达到了09以上选择其中相关系数最高的399nm、840nm波段的一阶微分反射率来建立回归方程；SD与一阶微分光谱在560nm、720nm波段附近有较好的相关性，且相关系数的绝对值比较高，选取了563nm、72

20、0nm波段的一阶微分反射率来建立SD的回归方程；CODm参数在500nm和700nm附近的几个波段处的相关系数超过了08，因此选择相关系数最高的504nm和717nm波段值来建立模型。由于波段比值可以部分地消除水面光滑度和不同时间、空间的微波干扰，并在一定程度上减少其他物质的影响I因此用各水质参数的敏感波段及波段比值建立回归方程，最终得到TP最理想的模型为：y=-186543x+0019 (9)式中：Y为TP浓度(mgL)；z为823nm波段处的一阶微分反射率模型的R2为091。结果与段洪涛等人19用的810nm、865nm光谱区域类似。TN的最理想模型为：万方数据32 水文 第36卷y=86

21、0672x+2076 (1 0)式中：Y为TN含量(mgL)；石为399nm波段处反射率的一阶微分值，RZ=O84。SD的最理想模型为：y=2338e-4000131x (11)式中：Y为SD(m)；石为563nm波段的一阶微分值，R2=094。其结果和王婷991等用的564nm光谱区域类似，用来建模的720nm波段与段洪涛口-1的720nm一致。COD的最理想模型为：y=893267x+1838 (12)式中：Y为COD浓度(mgL)；戈为504nm波段的一阶微分反射率值，尺2=081。313模型精度检验为验证模型实际应用的准确性。选用剩余的7个点来对模型进行精度检验将模型估测出的水质参数值

22、和实测的水质参数值进行精度分析，如图4所示，从图中可看出Chla、TP、TN、SD、CODM的R2分别为08276、0771 1、07917、09213、08328，由此得知所建模型精度均较高，可用该模型估测出的水质参数浓度对百花湖富营养化进行评价。32水体富营养化评价利用17个水样点的实验数据按公式17计算得出每个样点的综合营养指数如图5(实测值)所示，从图中可知，百花湖冬季的综合营养指数在30。35之间，按营养状态分级(评价)标准(见表2)划分，百花湖冬季水体处于中营养状态。通过百花湖水体的光谱反射率模拟得到估测模型(模型812)，进而反演各水质参数浓度，得到17个水样点各水质参数的估测值

23、为评价指标，根据公式17计算得出每个样点的综合营养指数如图5(估测值)所示，按营养状态分级f评价)标准g 24嚣芒o 2 322图4高光谱估测水质参数和实测水质参数验证Fig4 Modeling validation with estimated data and measured data of water quality parameters万方数据第2期 吴廷宽等：基于高光谱技术的湖泊富营养化综合评价研究 33(见表2)划分百花湖冬季富营养化评价结果为中营养状态。由各水质参数的实测值和估测值得出的两种评价结果(图5所示)对比可知：两种评价结果的综合营养状态是一致的即都属于中营养状态，并且

24、其综合营养指数很接近，经验证(图6所示)两种综合营养指数的尺2达到了08725，这充分验证了高光谱模型评价具图5 TLI的实测、模拟结果 图6两种评价结果验证Fig5 The simulated and measured results of化， Fig6 Verification of two kinds of results有较高的准确性，可以用来对湖泊进行富营养化评价。4讨论(1)利用实验所得水质参数浓度值结合综合营养指数法得出的结果是较准确的，这种算法很成熟且是中国环境监测总站推荐的。由百花湖实验所得水质参数浓度值的评价结果可知：百花湖冬季处于中营养化状态且综合营养指数变化很小，都在3

25、035之间。这是因为冬季水温较低。各水质参数很稳定且浓度较低，当然这和近几年人们对湖泊的保护也是息息相关的。(2)本文体现出高光谱技术在富营养化评价中的优势不仅能够快速获取较为准确的评价结果，且较传统水质监测方法更省时、省力、快速、监测范围广等优点能及时为湖泊管理者提供最新的富营养状况。高光谱技术能快速的监测出Chla、TP、TN、SD、CODM参数浓度作为参数，再利用TLI计算方法直接得到富营养化评价结果，从而省掉了繁琐的实验过程，直接得到准确的评价结果。从模型评价精度看，高光谱模型的评价精度也很高，利用其反演出来的水质参数浓度做的评价结果和实验所得的水质参数浓度做的评价结果是一致的，并且两

26、者计算出的综合营养指数非常接近(如图5所示)。这也再一次说明了高光谱技术的优越性。(3)在模型的建立中，由于实测数据的缺乏，这些成果的适用性还需大量实验研究加以验证。因此，加强实验研究、探索水质参数和高光谱数据的定量关系，从而建立更合理、可靠、适用的模型是利用高光谱遥感技术进行水质监测的长远研究课题。5结论本文通过对百花湖水体光谱反射率与水质参数做相关分析提取各水质参数的敏感波段来建立参数估测模型。结合综合营养状态指数法，用估测出的各水质参数浓度值对百花湖进行富营养化评价。结果表明：(1)通过对百花湖水体光谱进行归一化、一阶微分、二阶微分等处理，分析光谱与水质参数之间的相关性得出水质参数(Ch

27、la、TP、TN、SD、COD)的敏感波段分别为699nm、823nm、399nm、563nm、504nm；(2)利用水质参数敏感波段所建立的各参数估测模型效果较为理想，其估测模型尺2分别达到08276、0771 1、07917、09213、08328；(3)利用水质参数的实测值与估测值对百花湖富营养化评价结果是一致的，且均为中营养化，说明采用高光谱技术对湖泊水质参数的监测与评价是可行的。参考文献：【l】王明翠，刘雪芹，张建辉湖泊富营养化评价方法及分级标准【J】中国环境监测，2002，18(5)：4749(WANG Mingcui，LIU Xueqin，ZHANG Jianhui，et a1E

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44、 Jinxiu，LIAO WengenControl indexes forcomprehensive prevention of eutrophicationJ】Water ResourcesProtection，2002，(2)：3-5(in Chinese)(下转第72页)万方数据72 水文 第36卷汛的尖兵和耳目的作用，对报汛曲线的制作精度和效率有较大的提高。致谢：项目从立项、研究到应用，经过一年多的努力终于达到了预期的效果，黄委中游水文水资源局技术科的张玉胜、董福新、马志刚、王秀兰一年来的参与和帮助，给予了很大的支持，在此，表示衷心的感谢。参考文献：【l】宋俊峰山区性河流水文站高洪流

45、量报汛方法探讨J】陕西水利，2010，6(3)：125-126(SONG JunfengDiscussion on high flood information method for hydrology stations on rivers in mountain areasJShaanxi Water Resources，2010，6(3)：125-126(in Chinese)【2方晨AutoCAD2006中文版建筑制图实例教程【M上海：科学普及出版社2006 (FANG ChenInstance Tutorial of AutoCAD2006Chinese Architectural D

46、rawingMShanghai：Popular Science Press，2006(in Chinese)【3SL 2472012，水文资料整编规范【S(SL 2472012，Code for Hy-drologic Data ProceedingS1(in Chinese)4】sL 582014，水文测量规范S】(sL 582014，Specification forGeodesic Survey in Hydrology【S(in Chinese)How to Draw Millimeter Grid Digital Map of High Flood Reporting CurveYA

47、NG Jin，HAN Shuyuan，YANG Jianzhong，ZHENG Kai，WANG Kun(MiddleStreamBureauofHydrologyandWaterResources，YellowRiverConservancyCommission，五nzhon9030600，China)Abstract：This paper gave the sotware，method，principle，technology and process to make high flood reporting curve millimeter鲥d digital mapsusing the

48、CAD drawing function and EXCEL data storage and computing functionApplication of this method can improve the precission andefficiency of drawing high flood reporting curvesKey words：high flood reporting curve；digitization；millimeter grid；coordinate conversion气7ie气也#口e乍心。e乍C。e气吧7e乍芒7e气c7e气七口。气7ie气7o气e0e弋电7ie，啦!7pelc7口e气c心，口ele7ie心口e