珠海一號高光譜衛星的于橋水庫水質參數反演初步研究

殷子瑤，李俊生*，范海生，高 敏，謝 婭

1.中國科學院空天信息創新研究院，數字地球重點實驗室，北京 100094 2.中國科學院大學，北京 100049 3.珠海歐比特宇航科技股份有限公司，廣東 珠海 519080

引 言

衛星遙感技術在內陸水體水質監測中具有重要作用，可以大范圍、較快速、低成本的實現主要水質參數的反演[1-2]。不過，內陸水體水質監測也對衛星遙感技術提出了較高要求：小型水體需要較高的空間分辨率；快速變化的水質要求較高的時間分辨率；復雜多變的水體光學特性要求較高的光譜分辨率。因此，同時滿足高空間、高時間、高光譜分辨率的衛星數據在內陸水體監測中具有巨大的優勢，但是單顆衛星難以達到這一指標，只能通過星座的方式實現。珠海歐比特宇航科技股份有限公司于2018年4月26日成功發射了4顆珠海一號高光譜衛星，2019年9月19日又成功發射了4顆珠海一號高光譜衛星。珠海一號高光譜衛星具有一致的參數設置，在400～1 000 nm的波譜范圍內具有32個波段，光譜分辨率達到2.5 nm；成像幅寬150 km，空間分辨率10 m；8顆衛星組網形成的高光譜衛星星座可以實現2.5 d重返周期[3]。因此，珠海一號高光譜衛星星座同時具有了高光譜、高空間、高時間分辨率，在內陸水體水質監測中具有重要潛力。不過，由于珠海一號高光譜衛星投入運行不久，利用其數據進行的研究還較少，并且目前研究方向主要集中在地物分類，關于內陸水體的研究很少，并且缺少星地同步實驗檢驗其應用效果。

以2018年11月22日獲取的覆蓋于橋水庫珠海一號高光譜影像為遙感數據源，基于星地同步實驗獲取的水質參數數據，開展珠海一號的水質參數反演建模和評價工作，探索珠海一號高光譜衛星在水質參數反演方面的潛力。

1 研究區與研究數據

1.1 研究區概況

于橋水庫(39°99′71″—40°07′44″N，117°43′09″—117°68′26″E)是天津市的主要供水源之一，坐落在天津市薊州區城東，流域總面積超過2 000 km2，是國家級重點大型水庫[4-5]。近年來隨著經濟的發展，于橋水庫水環境狀況惡化，富營養化問題較為嚴重[6]，而且地表徑流攜帶了較多懸浮泥沙和有色可溶性有機物，導致于橋水庫水體光學特性比較復雜，水質參數遙感監測的難度較大。通過分析于橋水庫中總懸浮物濃度(total suspended matter,TSM)、水體透明度(secchi disk depth,Zsd)的分布特征，可以預測及了解于橋水庫水質的發展趨勢，為相關部門進行水資源規劃提供支撐。

1.2 遙感數據

使用的遙感數據為珠海一號高光譜數據，該數據的輻射量化級別為10 bit，輻射動態范圍為1 024級，數據級別為L1A級，即DN值，具體波段參數信息如表1所示。獲取了與實測數據同步的一景珠海一號高光譜影像，成像日期為2018年11月22日。

表1 珠海一號高光譜衛星波譜基本信息Table 1 Basic spectral information of Zhuhai-1 hyperspectral satellite

1.3 衛星同步水面實驗

2018年11月22日在于橋水庫開展水面實驗，布設了13個采樣點，如圖1所示?，F場利用賽克盤法測量了水體透明度，并采集水樣，送到實驗室內利用烘干稱重法測量懸浮物濃度。

圖1 2018年11月22日珠海一號高光譜彩色合成圖像及水面實驗采樣點位Fig.1 Hyperspectral color synthetic image of Zhuhai-1 and sampling points of water surface experiment on November 22,2018

2 實驗部分

2.1 珠海一號高光譜圖像定量化預處理

基于衛星遙感圖像的水質參數定量反演，要對圖像進行定量化預處理，首先計算了原始圖像各波段的信噪比；然后進行輻射定標，將圖像數碼值轉為大氣層頂輻亮度；再進行大氣校正，將大氣層頂輻亮度轉為地面的反射率。

同時采用FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)模型的大氣校正方法，對珠海一號高光譜影像進行大氣校正，獲取了影像的地表反射率，其中用到的能見度可以根據當天MODIS氣溶膠反演產品換算得到。水質參數反演一般使用離水反射率或遙感反射率，它與地表反射率存在差別，需要在地表反射率的基礎上進一步校正天空光反射率的影響。因此在地表反射率的基礎上采用了一種減去近紅外(NIR)波段最小值來校正天空光反射的影響，得到離水反射率[7]；離水反射率除以π，便可最終獲得水色遙感中常用的遙感反射率[Rrs(λ)]。

2.2 水質參數反演建模方法

純水以及水中的懸浮顆粒和可溶解物質等對太陽輻射的吸收和散射及水體的狀態決定了水體的光譜特征。太陽輻射在水中的傳輸和分布主要受懸浮顆粒物、浮游植物、溶解性有機物等物質的影響，并且傳感器接收的離水輻射的差異主要取決于水體中不同組分對光的吸收和散射。因此，用遙感技術定量監測水質參數的本質是水體中不同組分含量、濃度的差異在一定波譜范圍內引起的反射率差異[8]的度量。

常用的水體懸浮物濃度和透明度反演算法主要可以分為兩大類，即解析/半解析法和經驗/半經驗法。本工作主要是初步檢驗珠海一號高光譜在懸浮物和透明度反演中的效果，因此使用了比較簡單的經驗/半經驗方法進行反演建模分析。在統計學中，常見的回歸方法主要包括單自變量的線性、非線性回歸，多自變量的多元回歸、主成分回歸，以及在各種自變量數據轉換之后的相關分析等。本研究嘗試對各波段及波段組合進行分析，選擇最優方法建立基于珠海一號數據的于橋水庫懸浮物濃度、透明度反演模型。

根據13個采樣點的經緯度位置，提取珠海一號高光譜離水反射率圖像中對應的數值，組成數據對，用于水質參數反演建模和精度評價。為了減少采樣點與圖像象元的匹配誤差，需要保證采樣點附近的水體圖像是比較均勻的。因此，要求每個采樣點對應的圖像像素為中心的3×3象元的變化率小于40%[9-10]。

利用最終確定的實測和圖像數據對，對懸浮物和透明度反演的常用波段和波段組合進行統計分析，構建適用于珠海一號高光譜圖像的于橋水庫懸浮物和透明度反演模型。

2.3 水質參數反演模型精度評價方法

由于同步采樣點比較少，只有13個，不宜再劃分為訓練樣本和檢驗樣本，因此采用每次留一點法(leave-one-out cross validation,LOOCV)進行精度評價[11-12]。該方法的主要思想是每次保留1個采樣點的值，用其余12個點的采樣值進行建模，然后把模型應用于保留的這個點；這樣迭代13次，就得到13個點對應的反演結果，從而進一步計算反演精度。與其他驗證方法相比，LOOCV方法不會受到建模和驗證樣本的分離的影響，消除了潛在異常值對算法精度的影響，更適合于小樣本數據的驗證[10-13]。在此基礎上，采用統計參數對水質參數的反演精度進行檢驗，包括平均相對誤差(mean relative error,MRE)和均方根誤差(root mean square Error,RMSE)二者公式如式(1)和式(2)

(1)

(2)

式中，Y是水質參數的反演值，X是水質參數的實測值，n為樣本數。

3 結果與討論

3.1 水質參數反演模型構建結果

利用大氣校正后的遙感反射率與同步采樣點的懸浮物濃度和透明度值進行單波段/波段組合的Pearson相關性分析和顯著性檢驗，并利用LOOCV法建模，發現Rrs(684)/Rrs(540)與懸浮物濃度的相關系數最高，Rrs(656)/Rrs(556)與透明度的相關系數最高。據此，建立了于橋水庫懸浮物濃度和透明度的反演模型：

(3)

(4)

式(3)中，TSM為于橋水庫的懸浮物濃度，Rrs(684)/Rrs(540)為珠海一號684 nm波段與540 nm波段遙感反射率的比值。式(4)中，Zsd為于橋水庫的水體透明度，Rrs(656)/Rrs(556)為珠海一號656 nm波段與556 nm波段遙感反射率的比值，建模的結果如圖2所示。

3.2 水質參數反演模型精度評價結果

根據留一驗證法，對構建的懸浮物濃度和透明度模型進行了精度驗證(圖3)。驗證發現懸浮物反演模型的平均相對誤差為8.6%，均方根誤差為1.0 mg·L-1，透明度反演模型的平均相對誤差為11.7%，均方根誤差為18.2 cm。兩種水質參數實測值與反演值的散點都較均勻的分布在1∶1線的兩側，說明構建的模型可以用來反演于橋水庫的水體懸浮物濃度和透明度。

圖3 于橋水庫懸浮物濃度和透明度模型的驗證Fig.3 Model validation of suspended matters concentration and water clarity in Yuqiao Reservoir

3.3 于橋水庫水質參數反演結果

利用于橋水庫懸浮物濃度和水體透明度的反演模型，應用于珠海一號高光譜遙感反射率圖像，得到了于橋水庫懸浮物濃度和水體透明度的空間分布圖(圖4)。從圖中可以看到，于橋水庫的懸浮物濃度空間分布呈現出明顯的北高南低的特點，變化范圍6～20 mg·L-1，而水體透明度呈現出北低南高的特點，變化范圍為40～170 cm。

圖4 2018年11月22日珠海一號高光譜影像反演的于橋水庫水體懸浮物濃度和透明度分布圖Fig.4 Distribution of suspended matters concentration and water clarity in Yuqiao Reservoir retrieved from Zhuhai-1 hyperspectral satellite;data on Nov. 11,2018

于橋水庫懸浮物濃度北高南低的分布特點與于橋水庫的水深分布有關。于橋水庫南部是古河道，水體相對比較深，北部水體相對較淺[14]。水體越深，底泥越不容易再懸浮[15]，水體表層的懸浮物濃度一般會越低，透明度也會越高。

4 結 論

高光譜衛星具有較多波段，可以從中選擇最適用于研究區水質參數反演建模的波段。使用珠海一號高光譜衛星數據，以于橋水庫為研究區，定量反演了于橋水庫的懸浮物濃度、水體透明度，對反演數據進行了驗證，并繪制了于橋水庫水體懸浮物濃度和透明度的空間分布圖。通過研究得到如下結論：

(1)珠海一號高光譜遙感影像Rrs(684)/Rrs(540)波段組合是于橋水庫懸浮物濃度反演建模的最佳波段組合，模型的決定系數R2為0.5，平均相對誤差為8.6%，均方根誤差為1.0 mg·L-1。

(2)以珠海一號高光譜遙感影像Rrs(656)/Rrs(556)波段組合是于橋水庫透明度反演建模的最佳波段組合，模型的決定系數R2為0.7，平均相對誤差為11.7%，均方根誤差為18.2 cm。

(3)于橋水庫的水體懸浮物濃度空間分布呈現北高南低的特點，水體透明度的空間分布則與之相反，呈現出北低南高的分布特征，這種分布特征的形成應該是于橋水庫北部水較淺，南部水較深導致的。

(4)基于星地同步實驗的于橋水庫水質參數反演建模和檢驗結果初步說明了珠海一號高光譜衛星在定量反演內陸水體水質參數方面具有潛力，未來需要開展更多的星地同步實驗進一步完善預處理和反演模型。