基于HJ-CCD和MODIS的吉林省中西部湖泊透明度反演對比*

馬建行，宋開山，邵田田，趙　瑩，溫志丹

(1:中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所,中國科學院濕地生態(tài)與環(huán)境重點實驗室,長春 130102)(2:中國科學院大學，北京 100049)

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基于HJ-CCD和MODIS的吉林省中西部湖泊透明度反演對比*

馬建行1,2，宋開山1**，邵田田1,2，趙瑩1，溫志丹1

(1:中國科學院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所,中國科學院濕地生態(tài)與環(huán)境重點實驗室,長春 130102)(2:中國科學院大學，北京 100049)

水體透明度能夠反映光在水體中的穿透程度，影響水生植被及以光為依賴條件的水生生物的分布，獲取透明度的傳統(tǒng)方法是采用透明度盤進行測量，但也可以通過遙感方法獲得. 環(huán)境減災衛(wèi)星是專門用于環(huán)境與災害監(jiān)測預報的小衛(wèi)星星座，影像覆蓋范圍廣，空間、時相分辨率較高，可以為水環(huán)境遙感提供較好的數(shù)據(jù)源. MODIS數(shù)據(jù)在近岸水體和內(nèi)陸大型湖泊水環(huán)境監(jiān)測中也有廣泛應用，它的時相分辨率也很高，但空間分辨率低. 利用HJ-1A衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)和MODIS日反射率產(chǎn)品(MOD09GA)，以2012年9月吉林省石頭口門水庫、二龍湖、查干湖、月亮泡等地的實測透明度為基礎(實測點數(shù)74個，最小值為0.134 m，最大值為1.410 m，平均值為0.488 m)，根據(jù)灰色關聯(lián)度選取構建模型的波段組合，建立水體透明度反演模型. HJ1A-CCD數(shù)據(jù)與MOD09GA數(shù)據(jù)建立的模型R2分別為0.639和0.894，均方根誤差(RMSE)分別為0.248和0.135，模型驗證的平均相對誤差(MRE)分別為17.1%和9.5%，RMSE分別為0.207和0.089. MODIS數(shù)據(jù)以其較高的輻射分辨率使模型精度較高，但是HJ數(shù)據(jù)在應用于透明度小于1 m的水體時精度也較高(MRE=13.5%，RMSE=0.066). HJ-CCD數(shù)據(jù)在空間分辨率上的優(yōu)勢使其能夠獲得透明度空間分布的細節(jié)信息. 比較兩者反演得到的湖泊平均透明度，結果較為一致.

水體透明度； 遙感； HJ-CCD； MODIS;湖泊

湖泊在經(jīng)濟、旅游、娛樂以及生物多樣性保護等方面承擔著多種非常重要的功能[1]，但是這些功能的實現(xiàn)很大程度上受到湖泊水質、營養(yǎng)化程度的影響. 水體透明度作為反映內(nèi)陸湖泊營養(yǎng)化程度常用的指標之一，因其測量方法簡單而被廣泛使用，同時，水體透明度與真光層深度之間有很好的相關關系，因此其在湖泊生態(tài)中也有重要意義. 但是大區(qū)域的透明度實地重復性測量較難實現(xiàn)，因而在制定區(qū)域監(jiān)測計劃時通常會犧牲空間覆蓋，只進行少量監(jiān)測點的監(jiān)測以實現(xiàn)時間上的重復性[2]. 國內(nèi)很多湖泊在進行透明度測量時也通常設定數(shù)個監(jiān)測點以連續(xù)性觀測[3-4].

遙感技術的發(fā)展為區(qū)域環(huán)境監(jiān)測提供了新的手段，利用遙感方法可以實現(xiàn)大區(qū)域的湖泊水體透明度監(jiān)測，且能實現(xiàn)時間上的連續(xù)性. 國內(nèi)外有很多利用遙感進行透明度反演的研究，使用的反演方法多為經(jīng)驗方法[2,5-9]和半解析方法[10-11]. Kloiber等[2]利用皮爾遜相關系數(shù)矩陣和多元逐步回歸等統(tǒng)計分析方法，將Landsat TM1、TM1/TM3作為構建透明度反演模型的參數(shù)，建立透明度與影像像元值的經(jīng)驗模型，Olmanson等[6]利用該模型構建方法，采用Landsat MSS、TM、ETM+的影像及實測透明度數(shù)據(jù)對明尼蘇達州10000多個面積大于8 hm2的湖泊水體透明度進行了反演，分析了其20年的時空變化情況；由于他們使用的實測透明度數(shù)據(jù)大多沒有GPS點位信息，因而取湖泊中心處的像元值與透明度進行回歸分析，這樣容易造成匹配上的誤差. 韓留生等[10]根據(jù)透明度與水體漫衰減系數(shù)之間的關系建立了透明度反演的半分析方法，將其應用到了近岸水體透明度反演中；Doron等[11]利用MERIS、MODIS和SeaWiFS數(shù)據(jù)，對比了半分析方法和經(jīng)驗方法的反演結果，發(fā)現(xiàn)經(jīng)驗方法對大氣校正不敏感，具有更強的魯棒性. 由此可見，雖然半分析方法考慮了透明度與水體固有光學特性和表觀光學特性之間的關系，能夠取得較好的反演結果，但是經(jīng)驗方法同樣能取得較好的反演效果，且計算更簡單.

在水體透明度反演中，利用國內(nèi)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進行研究的較少. HJ衛(wèi)星星座系統(tǒng)是世界上第一個專門用于環(huán)境與災害監(jiān)測預報的小衛(wèi)星星座. HJ-1A/1B衛(wèi)星分別搭載了相同的CCD相機，可見光與近紅外范圍內(nèi)的波段設置與TM傳感器前4個波段相近，空間分辨率也相同，但是HJ衛(wèi)星的掃描幅寬卻遠大于Landsat衛(wèi)星，達到700 km. HJ-1A/1B衛(wèi)星組網(wǎng)后重訪周期僅為2 d，時相分辨率高. HJ衛(wèi)星在中小型內(nèi)陸湖泊水體的遙感監(jiān)測中有很大的應用潛力[12]. 利用環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行水體透明度反演的研究比較少，本文擬利用HJ-CCD數(shù)據(jù)建立透明度反演的經(jīng)驗模型，分析HJ-CCD數(shù)據(jù)在透明度反演中的適用性；同時利用MODIS 500 m日反射率產(chǎn)品MOD09GA構建反演模型，對比兩者反演結果，分析不同分辨率下透明度反演結果的差異. 由于HJ-CCD數(shù)據(jù)和MODIS數(shù)據(jù)均有很高的時相分辨率，本文的研究方法可以為區(qū)域水體透明度的快速監(jiān)測提供借鑒.

1　數(shù)據(jù)與方法

1.1數(shù)據(jù)

2012年9月15-26日分別對吉林省中西部地區(qū)水體石頭口門水庫(STKM)、二龍湖(ELH)、新立城水庫(XLC)、月亮泡(YLP)、他拉紅泡(TLH)、查干湖及其北湖(CGH)、大庫里泡(DKL)進行了水樣采集，采樣點共74個. 采集過程中使用GPS進行定位，使用塞氏盤測量透明度. 按湖泊空間位置分為長春周邊和吉林西部兩組，長春周邊包括上述前3個地區(qū)，吉林西部包括后4個地區(qū). 由于石頭口門水庫在本文所用HJ衛(wèi)星影像中未完全顯示，4個采樣點無法使用，所以與HJ-CCD數(shù)據(jù)對應的采樣點數(shù)共70個. MOD09GA數(shù)據(jù)受空間分辨率限制，一些采樣點所在像元受陸地影響較大，采用目視的方法進行了剔除，因而與MOD09GA數(shù)據(jù)對應的采樣點數(shù)共63個. 各湖泊實測透明度數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息見表1，采樣點分布見圖1.

表1　各湖泊實測透明度統(tǒng)計結果

圖1 吉林省中西部湖泊采樣點的空間分布Fig.1　Distribution of sampling sites of lakes in the mid-east part of Jilin Province

遙感影像選取時要考慮成像時間與采樣時間比較接近且受云的影響較小. 選取的HJ衛(wèi)星影像成像時間是2012年9月20日，為HJ-1A衛(wèi)星CCD1傳感器數(shù)據(jù). MOD09GA選擇了與采樣時間同步的數(shù)據(jù)，但受云的影響吉林西部僅選取9月24日的數(shù)據(jù). HJ-1A數(shù)據(jù)來源于中國資源衛(wèi)星應用中心(http://www.cresda.com)，MODIS數(shù)據(jù)來源于NASA LAADS Web(http://ladsweb.nascom.nasa.gov). 從中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn)獲得研究區(qū)附近氣象站點的降雨量數(shù)據(jù)，查到長春周邊在9月15-20日之間沒有明顯降雨，吉林西部在9月20-26日之間沒有明顯降雨，且考慮到湖泊在9月富營養(yǎng)化程度相對較高，水體透明度相對穩(wěn)定，可以認為在該時間段內(nèi)水體透明度沒有發(fā)生巨大變化. Kloiber等[13]指出采樣時間與影像成像時間同步或相差1 d時建立經(jīng)驗模型精度會較高，但是這種情況在實際中較難實現(xiàn)，因此水體透明度相對穩(wěn)定時可以將時間窗口擴大到7 d，其結果精度不會有很大改變，因而可以認為本文所用HJ數(shù)據(jù)能夠滿足建立模型的要求.

1.2方法

本研究首先將遙感數(shù)據(jù)和實測透明度數(shù)據(jù)進行灰色關聯(lián)度分析，對HJ數(shù)據(jù)和MOD09GA數(shù)據(jù)分別選取與透明度關聯(lián)度較高的波段組合，然后利用選取的波段與透明度進行多元線性回歸分析，建立反演模型，最后對比兩者的反演結果.

1.2.1遙感數(shù)據(jù)處理利用同區(qū)域的Landsat8 OLI影像對HJ數(shù)據(jù)進行幾何校正，幾何校正精度高于1個像元. HJ數(shù)據(jù)未進行大氣校正. 提取采樣點對應的HJ數(shù)據(jù)像元值時，將采樣點所在像元及其周圍相鄰8個像元的值取平均. 利用MRT對MOD09GA數(shù)據(jù)進行處理. HJ數(shù)據(jù)只有4個波段，因而MOD09GA也選取了與之對應的4個波段. 用b1、b2、b3、b4分別代表藍、綠、紅、近紅外波段.

(1)

1.2.3反演模型建立在SPSS中進行多元線性回歸，建立透明度的反演模型. 對于HJ數(shù)據(jù)，選取50個點建立模型，20個點用于精度驗證，對于MOD09GA數(shù)據(jù)，選取45個點建立模型，18個點用于精度驗證. 驗證時采用相對誤差(RE)、平均相對誤差(MRE)、均方根誤差(RMSE)來評價模型精度，如式(2)～(4)，式中Y為真值，Y*為估計值. HJ數(shù)據(jù)和MOD09GA數(shù)據(jù)建立的模型分別記為HJ模型和MOD模型.

(2)

(3)

(4)

對研究中選取的9月20日的HJ衛(wèi)星影像做3*3窗口的均值平滑處理，然后將HJ模型應用于該影像，將MOD模型應用于9月20日的MOD09GA數(shù)據(jù)，反演研究區(qū)的水體透明度. 由于二龍湖在9月20日MOD09GA數(shù)據(jù)中受到云的影響，因而針對其單獨使用了9月19日的數(shù)據(jù). 選取一部分湖泊對HJ模型和MOD模型的反演結果進行對比，對比時首先依據(jù)HJ數(shù)據(jù)利用NDWI指數(shù)[20]提取水體邊界，然后將水體邊界向內(nèi)緩沖500 m，計算緩沖后邊界內(nèi)部水體像元的透明度反演結果的平均值，利用該平均值比較兩個模型的反演結果.

2　結果與討論

2.1灰色關聯(lián)度分析結果

透明度與各因素間的關聯(lián)度如表2. 選擇各關聯(lián)度中與透明度關聯(lián)性最大的前5個因素(表3). 對于HJ數(shù)據(jù)，b1/b3與透明度的3種關聯(lián)度都最大，且相關系數(shù)也最大，b1/b2與透明度的鄧氏關聯(lián)度和梅振國絕對關聯(lián)度位于第2位，b2/b3與透明度的曹明霞改進的廣義絕對關聯(lián)度和梅振國絕對關聯(lián)度位于第3位，綜合考慮3種關聯(lián)度，使用b1/b3、b1/b2、b2/b3 3個波段組合構建HJ模型.

對于MOD09GA數(shù)據(jù)，1/b3與透明度的鄧氏關聯(lián)度和曹明霞改進的廣義絕對關聯(lián)度最大，b2/b3與透明度的梅振國絕對關聯(lián)度最大. 3個關聯(lián)度第2位至第5位中，每一位的因素各不相同，但是b2/b3、1/b2出現(xiàn)的次數(shù)最多，1/b1、b1/b3出現(xiàn)的次數(shù)次之，但是1/b1比b1/b3的鄧氏關聯(lián)度大. 綜上所述，可以從1/b3、b2/b3、1/b2、1/b1選擇組合用于模型構建. 文中擬選取b2/b3、1/b2、1/b1用于模型構建，同時因為b1、b2與透明度的相關系數(shù)大于它們的倒數(shù)1/b1、1/b2. 因而最終使用b2/b3、b2、b1構建MOD模型.

表2　灰色關聯(lián)度分析結果

表3　關聯(lián)度前5位排序*

*表2、3中鄧氏關聯(lián)度表示鄧聚龍?zhí)岢龅年P聯(lián)度，改進的廣義絕對關聯(lián)度表示曹明霞提出的改進的廣義絕對關聯(lián)度，絕對關聯(lián)度表示梅振國提出的絕對關聯(lián)度，相關系數(shù)表示皮爾遜相關系數(shù).

2.2反演模型構建結果及影響因素

通過上述分析，根據(jù)所選的波段組合利用SPSS軟件進行多元線性回歸，構建的HJ模型和MOD模型分別為:

透明度HJ=-12.247 b1/b2+14.287 b1/b3-15.162 b2/b3+13.154(R2=0.639,RMSE=0.248)

透明度MOD=23.503 b1-17.410 b2+1.653 b2/b3-1.373(R2=0.894,RMSE=0.135)

MOD模型的R2明顯高于HJ模型，RMSE低于HJ模型，這是因為所用MOD 09GA數(shù)據(jù)成像時間與采樣時間同步，時間變化因素影響小. MOD模型的精度較高，MRE為9.5%，RMSE為0.089. HJ模型的MRE為17.1%，RMSE為0.207(圖2).

圖2 實測與反演透明度對比(a: HJ模型；b: MOD模型)Fig.2　Comparison of retrieved transparency with in-situ transparency (a: HJ-Model；b: MOD-Model)

HJ模型在透明度小于1 m時精度較高，但是透明度大于1 m時模型會低估. 去除透明度大于1 m的點后其MRE為13.5%，RMSE為0.066. HJ模型在透明度大于1 m時出現(xiàn)低估的現(xiàn)象一方面可能與其輻射分辨率較低有關，另一方面可能與其未做大氣校正有關. 透明度高時，水體的離水輻射信號較弱，受大氣影響較大，如果傳感器輻射分辨率低，則不容易探測到該信號. 我們利用ENVI中的快速大氣校正(QUAC)模塊對HJ衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行簡單的大氣校正，但是使用大氣校正后的數(shù)據(jù)建立的HJ模型仍出現(xiàn)該現(xiàn)象，因此認為HJ模型出現(xiàn)該現(xiàn)象與其輻射分辨率低的關系比較大. MODIS的輻射分辨率為12 bit，而HJ-CCD的輻射分辨率只有8 bit，因而MODIS更能捕捉到微弱的離水輻射信號.

2.3HJ模型與MOD模型反演結果對比

將構建的模型應用于影像，可以進行區(qū)域水體透明度的反演. 本文選取了10個面積較大的水體(除了前述7個湖泊，還有新廟泡(XMP)、卡倫湖(KLH)和太平池水庫(TPC))，對比HJ模型和MOD模型的反演結果(圖3). 考慮到HJ數(shù)據(jù)和MOD09GA數(shù)據(jù)的空間分辨率相差較大，從圖中可以看出多數(shù)水體的透明度反演結果比較一致，僅查干湖主湖(CGH)、二龍湖(ELH)、石頭口門水庫(STKM)相差較大. MOD模型反演的查干湖主湖透明度高于HJ模型，與實測透明度相比HJ模型的反演結果比較接近實測值. 二龍湖的反演結果差別較大，MOD模型反演結果明顯大于HJ模型的反演結果，由于實測的二龍湖透明度平均值大于1 m，而HJ模型在透明度大于1 m時會低估，因而MOD模型的反演結果更接近于實際情況，且MOD模型的反演結果與實測透明度也比較接近. 石頭口門水庫的HJ模型反演結果比較接近實測值，因為石頭口門水庫形狀狹長且彎曲，造成水體像元值容易受到陸地的影響，導致反演的透明度偏低.

圖3 HJ模型和MOD模型反演結果對比(X1: HJ模型; X2: MOD模型，X=a、b、…、g)Fig.3　Comparison of transparency retrieved from HJ-Model and MOD-Model(X1: HJ-Model; X2: MOD-Model， X=a, b, …, g)

按照1.2.3部分所述計算每個湖泊反演的透明度取平均值(二龍湖除外)，對比HJ模型和MOD模型的反演結果，可以看出HJ模型和MOD模型的結果比較一致(圖4). 按照平均相對誤差的計算方法計算兩者差異，得到其平均相對偏差為23.3%.

圖4 HJ模型和MOD模型反演湖泊平均透明度結果對比Fig.4　Comparison of the mean transparency of each lake retrieved from HJ-Model and MOD-Model

雖然HJ模型對于透明度大于1 m的湖泊不太適用，但是由于HJ-CCD數(shù)據(jù)空間分辨率遠高于MODIS數(shù)據(jù)，因而可以獲得湖泊透明度空間分布的細節(jié)信息(圖3). 從月亮泡反演結果(圖3a)可以看出，其西部河流入口處透明度發(fā)生了較大的變化，從HJ模型的反演結果中可以得到透明度詳細的空間分布情況，但是MODIS數(shù)據(jù)受空間分辨率的限制只能得到透明度的空間變化趨勢，在需要透明度空間分布的細節(jié)信息或者湖泊面積較小時，MODIS數(shù)據(jù)不能滿足應用需求.

2.4吉林省水體透明度的空間分析

從圖3可以看出，吉林省西部的水體透明度較低(圖3a、b)，特別是查干湖、大庫里泡透明度較低，而月亮泡透明度較高，但是其西部即洮兒河入口處透明度較低，可能是由于河流攜帶泥沙等懸浮物造成的；長春市周邊的水體透明度較高(圖3c～g)，二龍湖透明度整體最高. 這一方面與兩個地區(qū)水體性質不同有一定關系，吉林省西部的查干湖、新甸泡集水區(qū)內(nèi)均為鹽堿化農(nóng)田和牧場，湖泊水質為蘇打型鹽堿水，葉綠素濃度較低，多泥沙懸浮[21]，而長春市周邊的水庫多為淡水，水體光學特性受到非色素顆粒物和浮游植物色素的共同作用[22]，從前人的研究中可以發(fā)現(xiàn)查干湖水體透明度要低于長春市周邊的一些水庫[23-24]；另一方面長春市周邊的水庫如石頭口門水庫、新立城水庫均向長春市進行供水，因而在管理方面要比吉林西部地區(qū)有更多的投入，水質也相應較好.

3　結論

本文以吉林省部分湖泊實測的透明度為基礎，利用HJ衛(wèi)星CCD和MODIS的500 m日反射率產(chǎn)品遙感數(shù)據(jù)，采用灰色關聯(lián)度分析方法，選取與透明度關聯(lián)度較高的波段組合，建立透明度反演模型，得出如下結論：

(1)HJ-CCD和MODIS數(shù)據(jù)均可應用于內(nèi)陸湖泊水體透明度的反演，且兩者建立的模型精度均較高，反演結果一致性較好.

(2)受輻射分辨率的限制，HJ-CCD數(shù)據(jù)在反演透明度較高的水體時會產(chǎn)生較大的誤差.

考慮到HJ-CCD大空間覆蓋范圍、較高空間分辨率和短重訪周期的特點，利用該傳感器監(jiān)測內(nèi)陸湖泊水體透明度的時空分布與變化具有較大優(yōu)勢. 但本文僅是初步的研究結果，在后期的研究中還需補充觀測，針對內(nèi)陸水體復雜的光學特性，綜合考慮水體透明度與其他水體光學特性之間的關系，探討建立解析、半解析反演模型，以發(fā)揮HJ衛(wèi)星CCD 傳感器在內(nèi)陸湖泊水體中的遙感監(jiān)測潛力.

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Comparison of water transparency retrieving of lakes in the mid-east part of Jilin Province based on HJ-CCD and MODIS imagery

MA Jianhang1,2, SONG Kaishan1**, SHAO Tiantian1,2, ZHAO Ying1& WEN Zhidan1

(1:KeyLaboratoryofWetlandEcologyandEnvironment,NortheastInstituteofGeographyandAgroecology,ChineseAcademyofSciences,Changchun130102,P.R.China)(2:UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,P.R.China)

Water transparency is widely used as an indicator for lake eutrophication assessment. It reflects the transmition of light in water, and has significant effects not only on light transmitting for the submerged vegetation but also on hydrobioses that live on the existence of light. Water transparency is measured by a Secchi disk (SD) traditionally. It could also be derived remotely by satellite imaging. The Environment and Disaster Monitoring Satellite Constellation (Huan Jing-1A or HJ-1A) series are used for environment monitoring and disaster prediction. With a wide swath, relative high spatial resolution and short revisit period, the image can provide valuable data for aquatic environment monitoring. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) is another dataset widely used which is suitable for environment monitoring in coastal and large inland water. It has high temporal resolution but low spatial resolution. Combining withinsitumeasured SDs over the Reservoirs Shitoukoumen and Xinlicheng, Lakes Erlong, Chagan, Yueliang, Dakuli and Talahong sampled in September 2012, we developed and validated two models for estimating SD based on the data of HJ-1A and MODIS daily surface reflectance (MOD09GA, spatial resolution is 500 m), respectively. The appropriate band combinations for the model development were determined by gray relative analysis. The results indicate that the models performed well with both HJ-CCD and MODIS reflectance product (R2=0.639,RMSE=0.248 andMRE=17.1% for HJ-CCD; andR2=0.894,RMSE=0.135 andMRE=9.5% for MOD09GA). Due to its high radiometric resolution, MODIS data performed better than HJ-CCD data. However, when applied the models to lakes that the water transparency is lower than 1 m, the accuracy of HJ-CCD data is acceptable (MRE=13.5%,RMSE=0.066). The advantage in the spatial resolution of HJ-CCD data makes it possible to obtain detailed information on the spatial distribution of the transparency. Compared with the average lake transparencies derived from the two types of data, the results were consistent. This result provided a guideline for the SD monitoring in the lakes at a region-space scale.

Water transparency; remote sensing; HJ-CCD; MODIS; lake

J.LakeSci.(湖泊科學)， 2016， 28(3)： 661-668

10.18307/2016.0323

?2016 byJournalofLakeSciences

*國家自然科學基金面上項目(41171293)資助. 2015-08-08收稿；2015-09-29收修改稿. 馬建行(1990～)，男，碩士研究生; E-mail: 1113773859@qq.com.

**通信作者；E-mail: songks@iga.ac.cn.