基于HJ卫星的近岸Ⅱ类水体叶绿素a浓度定量遥感反演研究——以滦河口北部海域为例

罗建美，霍永伟，韩晓庆*

(1. 河北地质大学 土地资源与城乡规划学院，河北 石家庄 050031；2. 中国科学院遗传与发育生物学研究所 农业资源研究中心 中国科学院农业水资源重点实验室，河北 石家庄 050022； 3. 中国科学院大学，北京 100049；4. 河北省国土资源利用规划院，河北 石家庄 050051)

基于HJ卫星的近岸Ⅱ类水体叶绿素a浓度定量遥感反演研究
——以滦河口北部海域为例

罗建美1，2，3，霍永伟4，韩晓庆4*

(1. 河北地质大学 土地资源与城乡规划学院，河北 石家庄 050031；2. 中国科学院遗传与发育生物学研究所 农业资源研究中心 中国科学院农业水资源重点实验室，河北 石家庄 050022； 3. 中国科学院大学，北京 100049；4. 河北省国土资源利用规划院，河北 石家庄 050051)

为验证环境卫星影像在近岸Ⅱ类水体中叶绿素a浓度反演的适宜性，获得适合滦河口北部近岸海域的叶绿素a浓度的高精度反演算法，基于HJ-1A CCD2影像数据和现场同步实测数据，构建、验证并确立适合研究区叶绿素a浓度反演模型。结果表明：HJ-1A CCD2卫星可用于水文情况较复杂的近岸Ⅱ类水体叶绿素a浓度的反演研究；最佳波段组合(B3/B1)构建的倒数模型，可反演叶绿素a浓度。结果显示叶绿素a浓度整体由近岸向内海方向逐渐减小，自北向南逐渐降低，并在河口处形成向外海突出的高值区；叶绿素a浓度最大值出现在金山嘴南侧，为25.0 μg/L。离岸叶绿素a浓度最小值出现在滦河口以东约13.2 km处，仅4.6 μg/L；近岸叶绿素a浓度最小值出现在滦河口附近，约为11.0 μg/L。该研究可为相关研究提供技术参考，研究成果可为当地政府科学管理海洋环境、制定海洋政策提供决策依据，为该海域可持续发展提供数据支持。

HJ 卫星；滦河口北部；叶绿素a浓度；模型；反演

1 引言

叶绿素a是浮游植物、藻类植物中最丰富的色素，是浮游生物体的重要组成成分之一，其浓度的高低与该水体中藻类的种类和数量密切相关，是表征水体富营养化状况的主要指标，也是水体富营养化评价的重要参数，更是研究全球碳循环的主要手段之一。因此国内外学者对其进行了深入研究，目前叶绿素a浓度的计算方法主要有经验统计方法[1—8]、半分析半经验方法[9—13]和解析模型方法[14—20]3类。上述3种方法各有利弊，与后两种方法相比，经验统计方法针对某一特定区域具有较好的适用性，可较好的反演特定区域的叶绿素a浓度，便于建立业务化应用的叶绿素a浓度提取模型，在实际应用中具有较大优势。

与常规监测方法相比，基于遥感的叶绿素a浓度监测具有大尺度、实时、动态监测的优势，国内外学者利用CZCS、OCTS、OCM、SeaWiFS、MODIS、MERIS、Landsat TM、Hyperion等国外多光谱、高光谱卫星影像进行了大量研究，成果较为突出[21—41]。应用国产卫星进行叶绿素a浓度的研究起步较晚，但近几年随着我国卫星迅速发展，传感器观测波段及观测精度较以往有了很大幅度提高，国内学者利用国产卫星，如HY-1A/B、CBERS、GF-1、HJ-1A/B CCD、HJ-1A HIS等，针对叶绿素a的反演进行了大量研究，取得了诸多富有成效的研究成果[42—52]。其中，HJ系列卫星多光谱数据因其分辨率较高(30 m)、涵盖常用波段(可见光及近红外等4个波段)、对地刈幅宽(360 km)、重访周期短(4 d)、可免费获取等特点，在叶绿素a浓度反演中具有较强的优势。但在应用范围方面，HJ卫星应用于内陆封闭水体较多[41,52—60]，应用于开放海域的Ⅰ类水体较少，应用于水质条件复杂的近岸Ⅱ类水体则较少[61—64]。这是由于近岸Ⅱ类水体既受海水携带浮游植物、悬浮物、溶解有机物等影响，又受入海河流携带陆源悬浮泥沙、黄色物质等影响，各组分之间彼此混合、交互作用。利用遥感影像反演Ⅱ类水体叶绿素浓度，受海水中上述物质影响，使得适用于大洋Ⅰ类水体的经验公式基本不适用于近岸Ⅱ类水体。即使同为Ⅱ类水体，因水质组分及光谱特征差别较大，其反演算法也随时空不同存在较大区别，建立更大尺度的普适性反演算法具有一定困难，但针对较小尺度建立的反演模型，在特定区域其反演精度却比较精准，尤其是结合卫星过境时的水质同步实测数据，其反演结果的准确性和可信度则更高[16, 51, 58, 61]。

本研究以滦河口北部近岸Ⅱ类海域为研究区，选取2014年HJ卫星遥感影像的适当波段组合，基于SPSS软件构建叶绿素a浓度估算模型，结合现场同步实测数据，评价模型的准确性和适宜性，以期获得适合研究区叶绿素a浓度的高精度反演算法，为国产卫星在近岸海域水质遥感动态监测和预测等方面的应用提供案例支持。研究方法和过程可为同类研究提供技术参考，研究成果可为当地政府科学管理海洋环境、制定海洋政策提供决策依据，为该海域可持续发展提供数据支持。

2 研究区域

研究区位于河北省秦皇岛市昌黎县，滦河口以北、金山嘴以南近海海域，介于39.4°～39.8°N、119.3°～119.7°E之间，面积约800 km2，平均水深7 m。属半湿润大陆性气候，年均温11℃，年均降水量712 mm，入海水系主要有滦河、七里海、大蒲河及北侧的洋河、戴河等。大量悬浮泥沙、溶解物、生活污水及沿海养殖池塘排水随径流入海，成分复杂，其中，水体中溶解氧(DO)6.3～8.6 mg/L，pH(酸碱值)8.0～8.1，盐度28.9～31.1，油类52.7～127.0 μg/L，水温15.0～20.3℃，透明度0.8～1.8 m，化学需氧量(COD)1.0～1.6 mg/L，水质指标符合国家Ⅱ类水质标准。本研究实测采样点共24个，呈4列南北向分布(图1)。

3 研究数据及处理

本研究主要采用HJ卫星遥感影像及同步实测数据，基于ENVI、ArcGIS、SPSS等软件平台，将遥感影像进行几何校正、大气校正等预处理，通过分析不同波段与实测数据之间的相关性，选取适合研究区的波段组合构建数据模型，并检验其准确性，最后利用数据模型计算研究区叶绿素a浓度情况。研究技术路线见图2。

3.1 遥感影像数据及处理

3.1.1 影像数据

本研究采用HJ-1A CCD2的影像数据，景号为453-68，成像时间为2014年5月22日01时41分03秒(格林威治时间)，分辨率是30 m，研究区无云，数据来源于中国资源卫星应用中心网站。

参考影像为两景经过几何精校正的Landsat5-TM影像，景号分别为121-032、121-033，成像时间分别是2010年9月27日、2010年9月11日，分辨率均为30 m，研究区无云。为便于后期处理，已将这两景影像进行镶嵌处理。参考影像为西安80 坐标系，6 度分带20 N带，Gauss Kruger投影，IAG75 椭球体。

3.1.2 影像处理

(1)辐射定标

为实现定量研究，需建立遥感传感器的数字量化输出值DN与其所对应视场中辐射亮度值之间的定量关系，即对影像进行辐射定标。

L=DN/g+L0，

(1)

式中，L为辐射亮度值，单位是W/(m2·sr·μm)，DN为影像的数字量化值，g为绝对定标系数增益，单位是W-1·m2·sr·μm，L0为偏移值，单位是W/(m·sr·μm)。

在ENVI 5.1中，利用针对环境卫星影像使用IDL语言开发的Envi_hj1a1b_tools工具，通过读取头文件信息，进行辐射定标、图层叠加等操作。

(2)影像裁剪

由于环境星的成像幅面为360 km，远超出研究所需范围，为减小处理数据量，利用Subset Data from ROI模块裁剪出研究区范围，以便后期数据处理。在裁剪时保留一部分陆地，利于几何校正寻找同名地物点操作。

图1 研究区范围示意图和采样点位置Fig.1 The study area and the sampling positions

图2 研究技术路线图Fig.2 The technology roadmap of the study

(3)几何校正

利用ENVI的流程化模块进行几何校正，该模块通过设置自动控制点的匹配方法、过滤条件、校正波段、控制点个数等条件，通过选取具有相同波段信息的影像图层，软件可以自动寻找同名地物点，最后只需删除或修改自动生成的控制点即可。本研究设置匹配方法为Cross Correlation，最小匹配值0.6，匹配模型为Fitting Global Transform，最大允许误差数为1，搜索窗口为200，匹配窗口为61，匹配波段均为红色波段，重采样方法为最近邻法，以最大程度减少光谱信息损失，最终校正结果的总误差控制在0.3个像元内。

(4)大气校正

常用的大气校正模型有暗黑像元模型[41,65]、6S模型[19,28,33,59]、FLAASH模型[13,48,52,54,56,58,62-63,66]等，根据韩晓庆等[67]的研究，在海岸带地区FLAASH模型的校正精度要优于其他两种模型，杜挺等[53]的研究也证实了这一结果，因此本研究选用FLAASH模型进行大气校正，各输入参数见表1。

表1 FLAASH大气校正模型输入参数表

(5)海陆分离

采用ENVI的Feature Extraction(面向对象分类，简称FE)模块进行海陆分离操作，自动提取研究区海域[68]。该模块通过集合临近像元识别感兴趣的光谱要素，利用遥感影像数据的空间、纹理和光谱信息进行分割和分类的特点，设置分割及合并阈值生成一个分割图像，并输出矢量等多种格式。与手工提取、监督分类或NDWI等模型提取海域相比，该方法不但可以有效提高信息提取效率，避免人机交互提取时产生的人为误差、监督分类因样本不典型造成分类结果的偏差及NDWI等模型因地物复杂导致提取信息不准确等问题，而且可以随时预览处理效果，如果不符合要求，只需简单调整阈值重新预览，直至得到满意的结果，节省了数据处理时间和数据存储空间。该方法尤其适用于地物影像特征变化不大，地物边界相对明显的区域。本研究设置的分割阈值为45，合并阈值为95。

3.2 同步实测数据及处理

3.2.1 同步实测数据

研究区为海域，与内陆水体相比，海水的周期性运动使得海水中的物质交换更加频繁，随海水运移的速度更快，海域反演要求影像成像时间与数据采集时间间隔更短。为使研究结果真实可信，减少延时误差，本研究现场数据采集时间为2014 年5 月22 日9 时至12 时，与环境卫星过境时间基本保持一致。数据采集当天晴朗无云，风速2.1 m/s，风向ENE，波浪较小。

3.2.2 数据处理

同步采样点共24 个，使用5 L的卡盖式采水器采集表层海水水样，深度为0.5 m，每个采样点取3 个样品，在实验室中分别测定3个样品后，取其均值为该采样点的叶绿素浓度，并用GPS同步测量样点经纬度。

在实验室采用分光光度法测定海水中的叶绿素a浓度。使用玻璃纤维滤膜(Whatman GF/C，47 mm)过滤海水样品，然后放入贝赛离心管，加入浓度为90% 的丙酮溶液，摇匀后放置冰箱储存24 h，温度为4℃。此后，将该样品放入离心机，速度设定为4 000 r/min，离心时间为10 min。以浓度为90% 的丙酮溶液作参比，使用分光光度计分别在750 nm、664 nm、647 nm、630 nm波长处测定吸光值。按公式(2)计算得出样品中叶绿素a浓度：

ρChla=[11.85×(E664-E750)-1.54×

(2)

式中，ρChla为样品中叶绿素a浓度，单位为μg/L；E664、E750、E647、E630分别为664nm、750nm、647nm、630nm波长处测定吸光值；ν为样品中提取液体积，单位为mL；V为海水样品实际用量，单位为L；L为测定池光程，单位为cm。

研究样品测定叶绿素a浓度范围6.9～16.3 μg/L。

3.3 叶绿素反演

利用准同步HJ-1A CCD2和实测叶绿素a浓度数据，分析得出与实测数据相关性最大的波段组合，建立叶绿素a浓度反演模型，并对模型精度进行对比分析。根据前人经验[51]，将野外实测24 个样点分为两组，其中2/3(16 个)样点用于模型反演，1/3(8 个)样点用于验证模型。

3.3.1 相关分析

利用SPSS 20计算各波段与实测叶绿素a浓度的相关系数，结果表明B3(红色)波段与叶绿素a浓度的相关性最高，达到0.568，置信度为0.043，表明为在置信度(双侧)为0.05时，二者显著相关。B2(绿色)波段，相关系数为0.437，B1(蓝色)波段为0.347，B4(近红外)波段为0.311(表2)。

表2 各波段反射率与叶绿素a浓度实测值的相关关系

注：*为在置信度(双侧)为0.05时，相关性是显著的。

部分学者研究成果表明，波段比值在一定程度上能进一步消除大气对电磁波传输信号的影响[69]，因此，本研究进一步尝试采用不同波段比值与实测叶绿素a浓度进行相关分析，以便得出与研究区实测数据最吻合的波段组合。

在ENVI中，利用Band Math功能分别对影像的4 个波段进行比值运算，计算结果与实测叶绿素a浓度值进行相关分析，结果显示B3/B1波段比值与实测叶绿素a浓度相关性最高，为0.720，置信度为0.006，表明在置信度(双侧)为0.01时，二者显著相关(表3)，这虽与陈莉琼等[16]利用HJ卫星反演叶绿素时的结论相似，但与其他学者常用的蓝、绿波段比值及红、近红外波段组合反演水体叶绿素的算法有所不同[56,61—62]。为此，本研究进一步分析反射率影像的光谱曲线特征，发现除个别点外，大部分反演点B1(蓝波段)的反射率值最高，B2(绿波段)、B3(红波段)、B4(近红外波段)的反射率值依次降低(图3)，并非如一般海水中，B2(绿波段)反射率最高，B1(蓝波段)、B2(绿波段)、B4(近红外波段)反射率值较低。这可能由于研究区水体受石油污染(52.7～127.0 μg/L，平均85.1 μg/L)，水体的影像特征发生变化，导致研究区叶绿素反演波段与常规反演波段不同，但该波段组合的反演结果较之其他组合更能准确反应研究区叶绿素特征。

表3 各波段组合反射率比值与叶绿素a浓度实测值的相关关系

续表3

注：**为在置信度(双侧)为0.01时，相关性是显著的。

图3 反演点反射率光谱特征Fig.3 The spectral characteristics of reflectivity in inverse points

3.3.2 数据建模及精度评价

在SPSS中，以B3/B1为自变量，以实测叶绿素a浓度为因变量，选择线性模型等10种常用的曲线模型，构建波段与实测叶绿素a浓度之间的函数关系式(表4)。

表4 叶绿素a浓度反演模型及估值对比

续表4

为选取最佳模型，计算了各模型的相关系数(r2)、均方根误差(RMSE)及相对误差(RE)，对比结果下：二次曲线模型和三次曲线模型的Sig.值均大于0.01，表明上述两个模型的模拟结果在置信度(双侧)为0.01时，与实测叶绿素a浓度不显著相关，因此不采用上述两个模型；其余8个模型的Sig.值均小于0.01，表明在置信度(双侧)为0.01时，模型计算结果与实测叶绿素a浓度显著相关。其中，线性模型、复合模型、成长模型、指数模型的Sig.值与其余4个模型相比较大，且r2较小，表明相关度比其他4个模型低，故不采用上述4个模型；在剩余的4个模型中，幂指数模型与S曲线模型的RMSE值分别为2.877 μg/L、2.853 μg/L，RE比例分别为18.536%、18.517%，与对数模型、倒数模型相比，误差较大，不采用上述两种模型；与对数模型相比，倒数模型的模拟值与叶绿素a浓度实测值的相关系数更大，RMSE较小，且通过进一步对比验证点的模拟值与实测值，结果显示倒数模型的相关系数为0.939 5，对数模型为0.884 5(图4)，表明在10种曲线模型中，倒数模型能够较真实的模拟研究区叶绿素a浓度实际情况。因此，选择倒数模型作为研究区海域叶绿素a浓度反演模型。

图4 倒数(a)、对数(b)模型验证点实测值与模拟值比较Fig.4 Comparison in values between measured and estimated by reciprocal(a) and logarithmic(b) models

图5 叶绿素a浓度反演图Fig.5 The inversion map of Chl a concentration

4 研究结果

在ENVI中利用Band Math功能，根据构建的反演模型，计算得出叶绿素a浓度分布情况(图5)。

研究结果呈现以下特点：叶绿素a浓度由岸向海逐渐减小，自北向南逐渐降低；戴河口的叶绿素a浓度等值线较密，且与洋河共同形成突入海中的叶绿素a浓度高值区；大蒲河口叶绿素a浓度呈长条状突入海中；七里海入海口特征不明显；滦河口形成锥形叶绿素高值区。戴河、洋河、大蒲河由于入海水量较大，突入海中的叶绿素a浓度呈盾型，该特征以大蒲河口最为明显，呈长条状突入海中，这是由于河流冲淡水带来上游大量的营养盐，在河口外形成突出的高营养盐区域，便于藻类生长；滦河入海水量较少，突入海中的叶绿素a浓度呈锥型；七里海内水体随潮水涨落而进出河口，水体与中叶绿素a浓度与外侧海水差别不大，河口处叶绿素a浓度特征不明显。

叶绿素a浓度最大值出现在金山嘴南侧，高达25.0 μg/L，因为该区域自北向南的沿岸流，在金山嘴以南形成波影区，波速较缓，海水中的叶绿素不易扩散，形成富集，加之戴河的冲淡水带来部分营养成分，利于藻类稳定生长；离岸叶绿素a浓度最小值出现在滦河口以东约13.2 km处，仅4.6 μg/L。近岸叶绿素a浓度最小值出现在南侧滦河口附近，约11.0 μg/L左右。由于自21世纪初以来，滦河入海水量逐渐减少，入海营养盐含量降低，叶绿素a浓度随之减小。自北向南的沿岸流在此处达湾顶，流速较大，大量叶绿素a被冲刷到下游地区——滦河口西南侧富集，也部分造成了滦河口北侧叶绿素a较低；此外，研究区东侧海域有一条宽度约3 km、叶绿素a浓度明显高于左右两侧海域的纵向条带，这是由于HJ-1A CCD2卫星影像存在部分条带和噪声，在背景均一的地物如水体等位置，条带现象更加明显，导致反演结果出现部分异常。

5 结论

本文利用HJ-1A CCD2卫星的30 m空间分辨率多光谱影像，结合现场同步实测数据，在滦河口北部海域开展叶绿素a浓度反演研究，主要结论如下：

(1)通过与实测叶绿素a浓度进行相关分析，确定(B3/B1)为反演研究区最佳波段组合，并根据该波段组合构建倒数模型，可用于反演叶绿素a浓度。

(2)叶绿素a浓度整体呈由岸向海逐渐减小、自北向南逐渐降低的特征，且在河口处形成向外海突出的高值区。

(3)叶绿素a浓度最大值出现在金山嘴南侧，为25.0 μg/L。离岸叶绿素a浓度最小值出现在滦河口以东约13.2 km处，仅4.6 μg/L；近岸叶绿素a浓度最小值出现在滦河口附近，约11.0 μg/L左右。

(4)研究结果证明HJ-1A CCD2卫星可用于反演水文情况较复杂的沿海区域叶绿素a浓度反演研究，但影像本身的条带噪声导致反演结果出现部分异常。

(5)本研究虽取得一定成果，但由于Ⅱ类水体光学特性的复杂性，不仅受浮游植物影响，还受其他物质如悬浮物、黄色物质等有色溶解有机物的影响。在下一步工作中，还要充分考虑上述物质对叶绿素浓度反演的影响，进一步分析波段组合，并修正模型参数，以提高模型的普适性和反演精度。

致谢：本研究卫星影像由中国资源卫星应用中心提供，同步数据由国家海洋环境监测中心同志指导测定，各位审稿专家为本文提出诸多建设性的意见和建议，在此一并致谢!

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Inversion of chlorophyllaconcentration in offshore Ⅱ waters using HJ satellite data——Example in the north of the Luanhe Delta

Luo Jianmei1，2，3， Huo Yongwei4， Han Xiaoqing4

(1.CollegeofLandResourcesandRural-UrbanPlanning，HebeiGEOUniversity，Shijiazhuang050031，China; 2.KeyLaboratoryofAgriculturalWaterResources，CenterforAgriculturalResourcesResearch，InstituteofGeneticsandDevelopmentalBiology，ChineseAcademyofSciences，Shijiazhuang050022，China; 3.UniversityofChineseAcademyofSciences，Beijing100049，China；4.HebeiUtilizationandPlanningInstituteofLandResources，Shijiazhuang050051，China)

In order to verify the suitability of environmental satellite images being used to conduct concentration inversion of chlorophylla(Chla) in nearshore Ⅱ waters， and to obtain the inversion algorithm in the north nearshore water areas of Luanhe River， several inversion models of Chlaconcentration were established based on the HJ-1A CCD2 images and synchronous measurement data. By comparing the simulated results with the validation data， the most prosperity model to simulate Chlaconcentration for study area was selected. The results show that HJ-1A CCD2 images are effective enough to inverse the Chlaconcentration of nearshore Ⅱ waters under the complex hydrological situation. We therefore built the reciprocal model by B3/B1 which was the optimal band combination for the study area. Inversion results show that the Chlaconcentration gradually decreases from the nearshore to the inner sea， and the same is true from the north to the south， thus forming a high nutrient area to the sea outside the estuary. The maximum value of 25.0 μg/L occurs in the south of Jinshanzui， the minimum value of 4.6 μg/L in offshore areas occurs at about 13.2 km east of the Luanhe Delta， while the minimum value of 11.0 μg/L in nearshore areas occurs nearby the Luanhe Delta. The methods and processes analysis in this study can be used as references for the similar researches. In addition， this study can provide decision-making references for the local government to manage marine environment and formulate related policies， and the important supporting data for the sustainable development in this area．

HJ satellite；the north of the Luanhe Delta；chlorophyllaconcentration；model；inversion

10.3969/j.issn.0253-4193.2017.04.012

2016-06-02；

2016-08-06。

河北省科技计划项目(15273302D)。

罗建美(1978—)，女，山西省大同市人，副教授，主要从事资源环境与城乡规划管理研究。E-mail：jm3003@126.com

*通信作者：韩晓庆(1981—)，男，工程师，主要从事基于遥感的环境演变研究。E-mail：xqhan312@126.com

X87

A

0253-4193(2017)04-0117-13

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