基于环境1号卫星多光谱数据的太湖总悬浮物浓度估算模型研究

摘要

内陆水体的总悬浮物浓度是其重要的水质参数,也是水质评价重要指标之一。与传统监测方法相比,基于遥感水质参数估算的方法具有效益高、面积大、时效好、可取得连续数据等优点。目前基于卫星数据的总悬浮物浓度估算模型已有大量研究,由于水质参数随着自然环境的变化,随时都在改变,野外实验实际采样往往需要一段时间,卫星数据获取是某一瞬间,因此用实测水质数据与卫星数据建立估算模型时,难以实现卫星数据与实测数据同步。本研究尝试针对这一问题进行改进。
　　 本文以太湖为研究区,采用太湖的实测光谱数据与水体总悬浮物浓度数据,通过ASD实测光谱数据模拟环境1号卫星通道,构建太湖水体总悬浮物浓度估算模型；通过地面定标方法,确定实测光谱估算参数与环境1号卫星所获得的参数之间的修正关系；最终实现基于环境1号卫星多光谱数据的太湖总悬浮物浓度估算模型构建。环境1号卫星数据采用B星CCD2传感器数据。通过研究得出以下结论：
　　 ⑴确立了太湖水体总悬浮物浓度估算适宜波段。太湖水体呈现典型内陆二类水体的光学特性。通过水体各组分吸收与散射特性的分析,同时结合样点实测光谱分析,确定太湖总悬浮物浓度估算敏感波段在600nm～700nm。
　　 ⑵构建了基于ASD实测光谱模拟波段的总悬浮物浓度估算模型。通过ASD实测光谱模拟环境1号卫星4个通道(HJ1、HJ2、HJ3、HJ4),得到ASD光谱模拟波段(ASD1、ASD2、ASD3和ASD4),分析了波段和波段组合与总悬浮物浓度相关性,相关性较好的分别有ASD3、ASD4、ASD4*ASD4/ASD1、ASD3*ASD4/(ASD1+ASD2)。分别以这些参数为自变量建立了指数、线性、对数、多项式、乘幂等形式的模型,通过对比分析,最终选择最优化的模型为SS=2004*ASD3-34.95,SS是总悬浮物浓度。
　　 ⑶构建了基于环境1号卫星的太湖总悬浮物浓度估算模型。选择地表相对一致的地块作为定标区,通过定标方法确立了ASD模拟波段与环境1号卫星参数关系为ASD3=0.284*HJ3-0.014。从而构建了基于环境1号卫星的总悬浮物浓度估算模型为：SS=569.5*HJ3-63.9。模型计算的平均相对误差在0.25左右,与直接用卫星数据和地面实测水质数据进行建模(传统方法)的计算结果相比,精度有所提高。
　　 ⑷太湖总悬浮物浓度时空分异特征。首先在时间尺度上秋冬季节总悬浮物浓度含量较高,从高到低依次:冬>秋>春、夏,尤其在1、12月份总悬浮物浓度明显偏高。在空间分布上西南区域高多于东北区域,中心区域相对较高,在新塘港、小梅口、新港口、梅梁湖等区域也相对较高,东太湖偏低。总体来讲,太湖总悬浮物浓度分布较之其他水质参数规律性不太明显。