高分卫星在淀山湖蓝藻水华监测中的应用

上海航天空间技术有限公司

上海水环境模拟与水生态修复工程技术研究中心 邓成晨 郑顺安 杭 君 王 婧

淀山湖又称薛淀湖，属吞吐性浅水湖泊，位于上海市青浦区与江苏省苏州市昆山市交界处，纬度范围为31°04′N 至31°12′N，经度范围为120°53′E 至121°01′E，总面积约62km2。其中，属于上海境内的淀山湖湖区面积约46.7km2（约占75.3%），是上海最大的淡水湖泊。淀山湖平均水深2.1m，最大水深3.6m，湖泊容积1.3×108m3，年均水温20.6℃，主要承泄太湖来水。太湖水由西北向东南经急水港、大朱厍等河港进入湖体，然后经拦路港、淀浦河等河流泄入黄浦江，停留时间约29 天，约占黄浦江水量的17%。淀山湖是黄浦江上游重要的水源保护地，其水质状况对上海市饮用水源地的饮用水安全起着重要的作用。

近年来，由于环湖农药化肥及乡镇工业废水等排入，湖水局部呈现富营养化现象。2017年急水港桥的数据表明，淀山湖水质处于劣V 类水平，主要污染物是总氮。总氮是影响藻类繁殖的主要营养盐之一，总氮含量上升，导致湖泊富营养化，进而使藻类等浮游生物过度繁殖，使得近些年淀山湖蓝藻水华暴发现象频发，水质恶化，对居民生活造成严重影响。因此，快速、全面掌握蓝藻水华暴发情况，对于蓝藻水华治理和预警有着非常重要的作用。

随着卫星遥感技术的快速发展，通过卫星遥感技术实现对蓝藻水华的大范围监测成为可能，而卫星遥感技术具有宏观性、综合性和实效性等优势，已被广泛应用于水体蓝藻水华监测中。

一、数据来源

据上海水务局报道称，2018年7月14日中午，萤火虫环境保育志愿者小组在金泽镇巡视期间路过环淀山湖生态带（蔡浜村段）湖滨时，记录到近岸水域长约1.7km，宽约5～20m 的明显蓝藻水华污染带（如图1所示）。这与青浦区水务局2017年8月15日印发的《青浦区淀山湖蓝藻水华应急处置预案》（以下简称“预案”）中提到的淀山湖水华暴发时间和区域一致。预案指出，“淀山湖水华的发生期集中在6月−10月，其中暴发期集中在7月−9月。蓝藻受风向作用向下风口移动而堆积。根据淀山湖岸线地形和夏季风向特点，一般在东南风作用下，蓝藻会在金泽镇蔡浜村淀山湖防洪大堤处形成堆积。”且该污染带位于上海市引用水源二级保护区内。

图1 志愿者拍摄的环淀山湖生态带（蔡浜村段）湖滨蓝藻水华暴发情况

通过查询事发时段的高分卫星数据发现，2018年7月15日，“高分”五号卫星（GF-5）的可见光短波红外高光谱相机（AHSI）有效载荷对上海市西部进行了拍摄，影像覆盖整个淀山湖区域范围（如图2所示）；7月16日，“高分”一号卫星（GF-1）的宽幅相机（WFV4）对淀山湖区域进行拍摄；7月19日、20日、21日分别有“高分”卫星对淀山湖区域进行了拍摄，但因天气问题，大部分湖面被云层覆盖，数据质量欠佳，故笔者选取7月15日的GF-5 卫星数据和7月16日的GF-1 卫星数据进行淀山湖区域蓝藻水华反演。

图2 GF-5卫星2018年7月15日拍摄淀山湖及志愿者发现蓝藻水华位置情况

GF-1 卫星是我国第一颗自主研制的对地观测高分辨率卫星，于2013年4月26日发射升空，是中国“高分”系列的第一颗卫星，该星配有2 台2m 全色/8m 多光谱相机和4 台16m 多光谱宽幅相机（WFV），设计寿命为5～8年。宽幅相机幅宽为800km，可实现大视野观测。

GF-5 卫星是我国重要的民用高光谱观测卫星，于2018年5月9日发射升空并于2019年4月10日因故失效，“高分”五号02 星已于2021年9月7日发射升空。GF-5 卫星搭载的可见光短波红外高光谱相机是世界上首台兼顾宽覆盖与宽谱段的高光谱相机，相机空间分辨率为30m，幅宽为60km，波谱范围从可见光到短波红外（400～2500nm），波谱通道数为330 个，可见光谱段的光谱分辨率为5nm，可对内陆水体、生态环境、岩矿种类等进行有效探测，为环境监测、农业资源、防灾减灾等行业提供高质量、高可靠性的高光谱数据。

二、数据预处理和分析

湖泊水体中蓝藻水华的生长受多种环境因子的影响和制约，而叶绿素a 的浓度则在很大程度上反应蓝藻水华的生长情况。因此，笔者基于GF-1/WFV4 和GF-5/AHSI 卫星载荷数据，通过反演叶绿素a 浓度来反映蓝藻水华生长及空间分布情况，采用的反演研究技术路线如图3所示。

图3 叶绿素a反演研究技术路线

首先对获取的两景高分影像进行数据预处理，主要包括辐射定标、大气校正和几何校正等。

辐射定标是将遥感传感器的数字量化值（DN）转换为大气外层表面发射率（或称为表观辐射亮度值）以消除传感器误差的过程，是定量化的基础，其计算公式如式（1）所示。

式中，DNλ是指不同波段中地物的灰度值，Gain和Offset分别为定标斜率（Wm-2sr-1mm-1）和绝对定标系数偏移量（Wm-2sr-1μm-1），Lλ为表观辐射亮度。

大气校正的目的是消除由吸收和散射作用造成的辐射量误差，反演出地物真实的反射率。笔者使用了2 种大气校正方法，GF-1/WFV4 传感器数据使用了基于辐射传输模型的FLAASH 大气校正；GF-5/AHSI 传感器数据利用了6S 辐射传输模型根据输入的参数动态构建大气校正查找表的方式来进行校正。

使用卫星遥感技术监测水体主要是利用水的光谱反射辐射特征（如反射率）与各种水体参数（如叶绿素a 浓度）的关系，建立一系列相关模型来提取或反演水体参数。

叶绿素a 对可见光和近红外光波段具有特殊的“陡坡效应”。在420～500nm 的波段范围，叶绿素a 有一个比较平坦的吸收峰，水体的光谱反射率较低，在540～580nm 的波段范围存在一个反射峰，在670nm 波长附近存在又一个吸收峰，当叶绿素a 浓度较高时，水体的光谱反射率在该处出现谷值，在700nm 波长附近存在又一个反射峰，该反射峰是含藻类水体最显著特征，用于判定水体中是否含有藻类叶绿素a。

目前，多光谱卫星数据反演叶绿素a 浓度主要有经验法、半经验/半分析法以及分析法。经验法主要以叶绿素a 浓度和遥感参数之间的统计关系为基础来实现对水体叶绿素a 浓度的遥感反演。主要包括单波段模型、波段比值模型、多波段组合模型等。半经验/半分析法是结合经验法和辐射传输模型，采用理论分析与经验统计相结合的方法描述模型的过程。主要包括三波段模型、四波段模型等。分析法是从水色遥感机理出发，构建水体光谱模型，用以表示水体参数与光谱反射率之间的相应关系，通过辐射传输模型模拟光在大气中的传输，建立水体固有光学量和表观光学量的关系方程，计算得到水体参数。

单波段模型法是反演叶绿素a 浓度最简单的经验模型算法，通过分析水体及叶绿素a 的光谱信息，寻找叶绿素a 反射的敏感波段。但由于在单波段经验模型中，各谱段的光谱反射率与叶绿素a 浓度相关性都不大，因此，难以构建理想的叶绿素a 浓度单波段反演模型。

波段比值模型法是将水体参数和光谱反射率在两个波段上的比值之间建立相应关系。对于叶绿素a 浓度而言，近红外波段与红波段比值与之具有一定的相关性，其表达方式如式（2）所示。

式中，λ1和λ2分别为高分卫星遥感影像的近红外波段和红波段，波段比值法在一类水体中进行叶绿素a 浓度反演的精度尚可。

针对叶绿素a 浓度对比了多种单波段和波段比值算法，对相关波段进行组合分析，得出高分卫星数据红波段反射率与绿波段和近红外反射率之和的比值与淀山湖水体叶绿素a 浓度具有较好的相关性，构建基于高分卫星数据的淀山湖叶绿素a 浓度反演模型如式（3）所示。

式中，ρChla 为叶绿素a 浓度，b4 为高分卫星的近红外波段；b3 为高分卫星的红波段；b2 为高分卫星的绿波段；a、b、c 分别为相关系数。经过模型修正后的反演结果如图4所示。

图4 2018年7月15日GF-5和16日GF-1数据反演叶绿素a浓度成果图

分析结果显示，在志愿者巡视的金泽镇蔡浜村淀山湖防洪大堤处附近的水域叶绿素a 浓度约为30mg/m³，与志愿者拍摄照片的蓝藻水华情况基本吻合。

三、结论

湖泊富营养化是现阶段我国主要的水环境问题，湖泊蓝藻水华的发生规律、内在机制以及预警研究已经成为重要的研究课题。近年来，淀山湖蓝藻水华频发，开展相关的基础研究，可以为富营养化防治及蓝藻水华预警提供科学数据及决策依据。

笔者基于GF-5 高光谱数据和GF-1 的宽幅相机多光谱数据的叶绿素a 浓度的建模分析，得到了2018年7月15日和16日淀山湖叶绿素a 浓度分布，从建模得到的结果来看，2 天叶绿素a 的空间分布及浓度变化不大，同时印证了志愿者的巡视结果。

今后可从以下4 个方面深入研究。一是本文所使用的算法模型尚不成熟，特别是在高浓度叶绿素a 水体中，精度误差较大，需要多方面的优化和提高。二是高分卫星因各种原因，目前尚无法做到对同一地域进行高频次监测，同时，上海属亚热带季风气候，在蓝藻水华暴发的5月−9月，上海阴雨天较多，若要进行长时间跨度密集监测，研究淀山湖蓝藻水华暴发整个流程，最终对防治和预警提供决策依据，需要获取多源卫星和载荷数据以及更多的样本。三是蓝藻水华在不同的气候环境下，如光照、氮、溶解氧、水温等，蓝藻水华的上浮率不同，因此，在叶绿素a 浓度建模反演时，需要考虑以上因素。四是卫星遥感反演水体中的叶绿素a 浓度主要是通过获取含叶绿素a 水体的反射辐射特性进行，因此，应该考虑可能影响叶绿素a 浓度反演的因素，主要包括水体中的其他绿色植物、气象环境、水面油污及其他漂浮物、总悬浮物、水体透明度、浊度，甚至浪花等。