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基于空-天-地高光谱的感潮河道水体盐度监测方法研究

2024-01-02 42 上传者：管理员

摘要：珠江口河网区日益严峻的咸潮上溯威胁当地生产生活和生态环境。针对传统站点式咸潮监测方法的缺陷，本文提出了基于卫星-无人机-地面三种高光谱遥感观测的感潮河道水体盐度监测方法。由水色因子建立水体盐度反演模型；通过遥感高光谱数据反演水体叶绿素浓度，构建了水体盐度遥感反演模型；基于水体盐度、水体叶绿素浓度和筛选的三波段反射率关系，建立了珠海磨刀门水道盐度遥感反演模型，模型决定系数为0.70,拟合效果较好。大空间尺度河道水体盐度的反演，可作为感潮河网区咸潮动态的大范围监测依据。

关键词：
叶绿素
咸潮
海水倒灌
盐度
高光谱遥感
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咸潮是发生在滨海河口地区的一种水文现象，它是由于太阳和月球对地表海水的引力作用，海水倒灌进入内陆河道，导致水体变咸。咸潮危害巨大，例如影响水厂供水安全及部分水生生物的正常生存。因此，加强对咸潮的监测，并据此及时制定应对措施，对当地防灾减灾和城市供水保障等具有重要意义。

传统的站点式咸潮监测方法受限于覆盖范围有限的问题，难以准确捕捉咸潮的时空动态变化。本文基于无人机与卫星遥感观测技术，开发了一种灵活易用的大尺度咸潮遥感监测算法，可为感潮河网区的咸潮动态监测提供新途径。本文以珠江口河网为研究对象，开展基于空-天-地高光谱的感潮河道水体盐度监测方法研究。

1、研究区域概况与数据来源

1)研究区域概况。

珠江口位于广东沿海中南部，是我国重要的河口之一，经济发达，人口众多。珠江的径流量年内分配具有夏高冬低的特征，丰水期径流量约占全年的80%。珠江河口由磨刀门、虎门等八大河口组成，其中磨刀门水道是入海水量最大、受咸潮影响最大的河道，本文研究区主要集中在磨刀门周边的感潮河网水体区域。

2)数据采集。

本文在磨刀门水道26个点位进行数据采集，利用地物光谱仪和无人机进行高光谱数据的采集，并采集水样。2021年12月25日，在磨刀门水道上香海大桥附近的12个点位以及易泰科技生态园附近7个点位进行了第一次数据采集。2022年1月4日，在磨刀门水道上香海大桥附近7个点位进行了第二次数据采集。

2、研究方法

本文利用地面光谱仪与无人机采集高光谱数据，收集水样；通过预处理得到高光谱曲线，并测定水样水质参数浓度；基于与盐度相关性最好的水色因子浓度，通过数学和统计学方法选取拟合精度最高的光谱指数，建立反演模型；将上述反演模型方程代入盐度与该水色因子浓度的拟合关系式，建立盐度反演模型；利用卫星高光谱与反演模型进行大尺度水体盐度反演，并将结果与水质测站实测数据比对，最终建立起高效精准的珠江河口区咸潮监测方法。

3、结果分析与讨论

3.1 数据预处理结果

通过对地物光谱仪与无人机高光谱数据的综合分析，得到基于高光谱遥感的各点位波段反射率数据，光谱曲线如图1所示。

图1 各采样点数据对应的高光谱曲线

3.2 水质参数反演水体盐度模型构建

首先，进行盐度与不同水色因子浓度相关性分析，经计算，盐度(Sal)与叶绿素(CHL)、荧光溶解性有机质(FDOM)、悬浮物(TUR)和溶解氧(ODO)浓度之间皮尔逊相关系数分别为-0.81,0.02,-0.69,-0.69,盐度与叶绿素(CHL)浓度的相关性最好，呈高度负相关关系。因此，选用叶绿素浓度与水体盐度建立水体盐度遥感反演模型，模型构建如下：

Sal=-0.407 2×CHL+1.575 7 (1)

式中：Sal为水体盐度；CHL为水体叶绿素浓度。

3.3 基于卫星高光谱数据的水体盐度反演模型构建

接着，计算各波段反射率与叶绿素浓度的皮尔逊相关系数，结果如图2所示。叶绿素浓度与各波段的反射率均为正相关关系，相关系数最大为0.682 5,落在波段长度为402.1 nm处，二者为中等正相关关系。整体来看，叶绿素浓度各波长点的反射比相关性基本为中等强度，且同时存在多处波段对应的相关系数绝对值逼近上述最大值，即存在多处敏感波段。

研究发现b1=431.1 nm, b2=437.6 nm, b3=411.7 nm 处的波段反射率时，模型达到稳定。故对应所有实测数据，利用该三波段反演式来建立最小二乘线性回归方程，得到叶绿素三波段联合反演式如下：

图2 叶绿素浓度与各波段反射率关系图

式中：CHL为水体叶绿素浓度，r1、r2、r3和r4分别为431.1、437.6、411.7 nm处对应的波段反射率。该模型的决定系数为0.702 4,其精度超过了单一波段反射率法、波段反射率比值法、一阶导数光谱法和归一化差值法的决定系数0.456 8、0.643 4、0.629 4和 0.644 8,而均方根误差则为0.136 5。

再对盐度与叶绿素浓度的关系进行分析，所得最小二乘线性回归方程为：

Sal=-1.598 4×CHL+3.311 3 (3)

式中：Sal为水体盐度；CHL为水体叶绿素浓度；回归模型决定系数为0.650 9,同时均方根误差为0.292 9。

将上述叶绿素三波段联合反演式代入盐度与叶绿素浓度间的最小二乘线性回归方程，可得：

经过计算分析，此盐度反演模型决定系数R2为0.700 3,拟合精度达到较高水准，同时均方根误差为0.271 4。同时，与野外采样的实测数据对比，计算得到的平均绝对百分比误差为10.63%,表明该模型精度较优。

3.4 基于卫星高光谱数据的盐度反演和咸潮监测

利用2021年2月6日的ZY1E卫星收集的珠江河口区域高光谱遥感影像进行模型验证。通过查询ZYIE卫星拍摄所用的AHSI相机光谱波段范围，经过分析，上节中盐度反演模型光谱指数参数对应的该高遥感影像的波段分别为：b1(431.1 nm)对应B64,b2(437.6 nm)对应B66,b3(411.7 nm)对应B61。同时将上述波段代入盐度反演模型(式4)中，进行范围水体盐度的计算。盐度反演结果空间分布图如图3所示。

图3 盐度反演空间分布

由上述范围的水体反演结果可以发现，磨刀门水道及其附近的入海分支河流盐度值最高，表明该水体区域的部分点位发生较明显的咸潮入侵现象可能性较大，这与磨刀门水道是珠江河口受咸潮入侵影响最严重河道的现实情况相符。对磨刀门水道区域处的盐度空间分布分布图进行截取放大处理，如图4所示。

图4 磨刀门水道区域盐度反演空间分布

基于2021年部分水质测站氯度数据，对位于图4中磨刀门水道区域的测站进行实测盐度分析，以对本文建立的盐度反演模型进行检验。平岗站的当日实测盐度变化曲线表明该站点附近的河流区域出现了一定强度的咸潮入侵现象，平岗站所处测点位置当日盐度平均值为731.65 mg/L,其近岸区域盐度反演结果图5所示。由图5可知，平岗站测点所处的近岸周边多个栅格区域的盐度值较高，对栅格数据进行异常值排除后，得到该测点对应的多个栅格盐度反演平均结果为684.33 mg/L,与平岗站当日实测的平均盐度相对误差为-6.47%。上述结果表明，本文建立的盐度反演模型能较准确地反演水体区域盐度和评估咸潮发生与否，可用于监测咸潮的入侵强度和大致范围。

图5 平岗站及周边水域盐度反演结果 (黄色圆点为平岗站位置)

4、结语

滨海河口地区咸潮上溯对当地居民生活、工业生产和生态环境等均有严重的危害，对咸潮时空动态的精准观测有助于防灾减灾，保障城市供水安全。本文利用卫星-无人机-地面三种高光谱遥感观测和实地采样获取的水质参数数据，开展了基于水质参数的河道表层水体盐度遥感反演算法研究，主要结果如下：

1)基于水体叶绿素浓度(CHL)可实现水体盐度(Sal)的精准模拟。水体盐度与水体叶绿素浓度具有高度负相关性，相关系数为-0.806 8,基于水体叶绿素浓度(CHL)建立的水体盐度(Sal)遥感反演模型精度优于利用荧光溶解性有机质(FDOM)、悬浮物(TUR)和溶解氧(ODO)浓度等其他水色因子建立的水体盐度反演模型。

2)通过遥感高光谱数据反演了水体叶绿素浓度(CHL),构建了水体盐度(Sal)遥感反演模型。分别基于单一波段、波段反射率、一阶导数光谱、归一化差值、三波段联合迭代的水体光谱指数值，利用留一法交叉验证法和最小二乘法线性回归模型，结合实测水样数据进行了模型精度评价与验证，结果发现基于431.1、437.6、411.7 nm处波段反射率的三波段反演水体叶绿素浓度(CHL)的模型决定系数为0.702 4。基于水体盐度、水体叶绿素浓度和筛选的三波段反射率关系，建立了珠海磨刀门水道盐度遥感反演模型，模型决定系数为0.700 3,拟合效果较好。

3)本文构建的水体盐度反演模型可用于咸感潮河网区大尺度咸潮的动态监测。基于水体盐度反演模型，进行了珠海磨刀门附近感潮河网区的水体盐度反演，发现磨刀门水道部分区域在当天出现咸潮入侵现象，且盐度反演结果与站点实测数据较为一致，与平岗水质测站盐度数据的相对误差为-6.468%。该模型较好地反演水体区域盐度和评估咸潮发生与否。

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文章来源:刘玥,梁铭聪,梁颖珊等.基于空-天-地高光谱的感潮河道水体盐度监测方法研究[J].水电与新能源,2023,37(12):35-39.

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期刊名称：地球物理学报

期刊人气：3373

期刊详情

主管单位：中国科学院

主办单位：中国地球物理学会,中国科学院地质与地球物理研究所

出版地方：北京

专业分类：地质

国际刊号：0001-5733

国内刊号：11-2074/P

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创刊时间：1948年

发行周期：月刊

期刊开本：16开

见刊时间：一年半以上

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