北方典型水库型水源地水体叶绿素a含量遥感监测研究

中国生态农业学报2012年9月第20卷第9期ChineseJournalofEco-Agriculture,Sep.2012,20(9):12431247*河北省自然科学基金项目(D2010000867)和河北科技大学大学生科技创新基金项目资助**通讯作者:肖捷颖(1970—),博士,副教授,主要从事遥感应用研究。E-mail:[e-mail]韩立妹(1989—),女,大学本科,主要从事环境科学研究。E-mail:[e-mail]收稿日期:2011-11-02接受日期:2012-05-10DOI:10.3724/SP.J.1011.2012.01243北方典型水库型水源地水体叶绿素a含量遥感监测研究*韩立妹肖捷颖**王宇游崔建升(河北科技大学环境科学与工程学院石家庄050018)摘要遥感监测具有监测区域广、速度快、省时省力等优势,常用于大面积水质监测。其中,叶绿素a浓度是水质监测的一个重要指标。叶绿素a遥感反演的关键是建立遥感数据和叶绿素a含量的定量关系。本文选取石家庄市饮用水源地黄壁庄水库为研究区域,通过进行水体反射光谱现场测量和同步水质采样,得出研究区水体反射光谱特征,并采用丙酮分光光度法测得各水样中叶绿素a含量。在此基础上通过波段比值模型及一阶微分模型分别分析叶绿素a浓度与反射率之间的线性相关性。结果表明,黄壁庄水库各采样点水体叶绿素a浓度均在4.55g·L1以下,光谱反射率比值R705nm/R680nm和696nm反射率的一阶微分值均与叶绿素a浓度有较显著的线性相关性(r2分别为0.7366和0.8755)。本文所得结论与方法可为未来对北方水库型水源地水体进行大面积遥感监测叶绿素a含量提供理论参考。关键词典型水库型水源地叶绿素a遥感监测反射光谱波段比值模型一阶微分模型中图分类号:X87文献标识码:A文章编号:1671-3990(2012)09-1243-05Applicationofhyper-spectralremotesensinginmonitoringchlorophyll-aconcentrationindrinkingwatersourcereservoirinNorthChinaHANLi-Mei,XIAOJie-Ying,WANGYu-You,CUIJian-Sheng(SchoolofEnvironmentalScienceandEngineering,HebeiUniversityofScienceandTechnology,Shijiazhuang050018,China)AbstractRemotesensinghasbeenwidelyusedforwaterqualitymonitoringinrecentdecades.Hyper-spectralremotesensingisaveryeffectivetechnologyfordetectinglarge-scalewatereutrophication,whichhasattractedlotsofresearchinmonitoringchlorophyll-a.Inthispaper,weusedhyper-spectralremotesensingtechnologytopresentamethodformonitoringchlorophyll-aconcentrationinHuangbizhuangReservoirinShijiazhuang,HebeiProvince.In-situhyper-spectralmeasurementswereconductedbyusingtheportableEKOMS-720spectroradiometerat10differentpointsinHuangbizhuangReservoir,thesourceofdrinkingwaterforShijiazhuangCityandirrigationwaterforalargeareaofcroplandsalongShijinIrrigationChannel.Watersampleswerealsosimultaneouslycollectedforlaboratoryanalyses.SamplesitepositioninformationwasrecordedviaportableGPS.Chlorophyll-aconcentrationofthewatersamplesweremeasuredinlaboratorybyAcetone-spectrophotometric.Thehyper-spectraldatawereconvertedintoremotesensingreflectance.Thendifferentbandreflectance,reflectanceratioandotherreflectanceindicesweredesignedandcalculated.Linearcorrelationanalysisbetweenchlorophyll-aconcentrationandspectralreflectance,reflectanceratioandfirst-orderdifferentialofthewatersamplereflectancewerealsoanalyzedandcompared.Atlast,thespectralreflectanceratiomodelandthefirst-orderdifferentialmodelwereselectedbasedonobtainedcorrelationcoefficientandsignificance.TheresultsshowedthatHuangbizhuangReservoirwaterchlorophyll-aconcentrationwaslow,withthehighestconcentrationof4.55g·L1.Itindicatedthatthereservoirwaterwasingoodcondition.Spectralreflectanceratiomodel(R705nm/R680nm)showedclosecorrelationwithchlorophyll-aconcentrations(r2=0.7366).Ontheotherhand,the696nmfirst-orderdifferentialreflectancemodelshowedalotmoresignificantcorrelationwithchlorophyll-aconcentrationsintheentireanalyticaltests(r2=0.8755).Thisillustratedthatthe696nmfirst-orderdifferentialreflectancemodelwasmoreeffectiveforchlorophyll-aconcentrationmonitoringinHuangbizhuang1244中国生态农业学报2012第20卷Reservoir.Throughlinearregressionestimation,chlorophyll-aconcentrationinHuangbizhuangReservoirwasgenerallyatthestateofoligotrophication.Hencewithregardtochlorophyll-aconcentration,HuangbizhuangReservoirwaterwassuitablefordomestic,industrialandirrigationuse.Themethodproposedinthisworkhadpotentialapplicationsinenvironmentalmanagementforimprovedchlorophyll-aconcentrationmonitoringefficiencyinlarge-scalewaterbodies.Itwasalsoapplicableinpolicy/decision-makingsneededforearlywarningandpreventionofwatereutrophication.KeywordsDrinkingwaterresourcereservoir,Chlorophyll-a,Remotesensingmonitoring,Reflectancespectra,Bandratiomodel,First-orderdifferentialmodel(ReceivedNov.2,2011;acceptedMay10,2012)内陆水体由于各种污染物的注入,水体易趋于富营养化。富营养化水体的一个重要特征是藻类物质大量繁殖。由于叶绿素在藻类物质中所占比例较为稳定,因此叶绿素浓度常作为反映水体富营养化程度的一个重要指标[12]。而叶绿素a存在于所有藻类中,因此水体营养化状态常通过叶绿素a浓度来表达。常规的叶绿素a浓度测定主要是通过采集水样、过滤、萃取以及分光光度计分析,对于大区域的水环境监测而言是一项极费人力、物力和时间的工作,而且采样方法也不易对大面积水体内的藻类空间分布做面状调查。而遥感技术因其可以提供快速、多时相、多源、大面积的数据而被广泛应用,并可以有效地监测水质参数在空间和时间上的变化,发现一些常规方法不易表达的污染物迁移等特征[34]。水体叶绿素a含量的遥感监测多通过分析水体反射光谱特征与叶绿素a浓度之间的关系来建立数学模型,再应用到遥感图像上进行反演,从而进行大面积水域的叶绿素a浓度定量估算,这一方法具有监测范围广、速度快和便于进行长期动态监测的优势,可利用遥感技术实现区域尺度乃至全球尺度上水体表层水质参数的时空动态变化监测[5]。欧洲和北美的学者早已开展了利用遥感监测湖泊水体叶绿素a含量分布的研究[69]:Dekker等[7]定量分析了LandsatTM数据6个波段值与叶绿素a浓度间的关系,提出在该研究区域定量估算叶绿素a浓度时指数模式优于线性模式的结论;Fraser[8]通过对光谱反射率与叶绿素a浓度的关系进行研究,发现反射率的一阶微分值与叶绿素a浓度存在较显著的相关性;而Kevin等[9]指出可以用672nm和704nm波段的反射率比值来反演叶绿素a浓度。国内学者也利用遥感技术对水体叶绿素分布方面进行了大量研究[1013],如疏小舟等[11]研究了太湖水体归一化反射率与叶绿素a浓度的相关性,对采样测量的水体叶绿素a浓度与反射比R705nm/R675nm数据进行二次多项式拟合,多项式拟合度约0.192。另有研究[12]在分析巢湖水体反射光谱特征的基础上,利用反射率比值法和一阶微分法分别建立了叶绿素a的遥感定量模型,结果表明反射率比值R705nm/R680nm和690nm反射率的一阶微分均与叶绿素a浓度有较显著的相关性,且用反射率比值法估算叶绿素a效果相对较好。目前,国内研究主要集中在东南沿海和南方的一些大型湖泊,而对北方的湖泊、水库、饮用水源地等水体的研究相对较少。林飞娜[14]以白洋淀水体为研究对象,开展内陆水体光谱特征分析,并对不同波段或波段组合与地面实测叶绿素a浓度的相关性进行分析,建立适合白洋淀地区的叶绿素a浓度反演模型。竞霞等[15]探讨了利用IRS-P6遥感数据定量反演密云水库叶绿素浓度的方法。但水库型水源地叶绿素a含量的研究还鲜有报道。本试验选取石家庄市饮用水源地黄壁庄水库为研究对象,通过进行水体反射光谱现场测量和同步水质采样,得出水体反射光谱特征及水体叶绿素a浓度,进而分析两者之间的相关关系,寻找基于野外实测水体光谱估测黄壁庄水库表层水体叶绿素a浓度的最佳方法,为北方典型水库型水源地水