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近岸二类海水与人类关系密切、受人类活动影响强烈。总悬浮物、叶绿素a是海水环境的重要参数。总悬浮物浓度对海岸带的地貌、生态、环境的研究以及工程、港口航道建设等都具有重要的意义。叶绿素a浓度是评价水质的重要环境参量,对海洋生态、全球碳循环研究及气候变化有重要意义近岸海水中总悬浮物与叶绿素浓度时空变化迅速且分布不均匀。常规的走航取样调查方法受到限制,难以长期快速监测。遥感技术以其快速、动态、大面积观测的特点,成为近岸海水水质参数获取的有效手段。高光谱遥感技术为水体遥感研究提供了连续的细分光谱数据。星载高光谱影像在提高水质遥感监测方法精度的同时提高了实用性。
本文以渤海辽东湾北部海域为实验区,获得海水实测光谱反射率以及同步的总悬浮物和叶绿素a浓度。通过对总悬浮物与叶绿素a浓度高光谱特征的分析,确定二者浓度的敏感波段与光谱特征参数,建立总悬浮物与叶绿素a浓度估算模式。将实测光谱数据与Hyperion影像相结合,以其波段进行重采样,对比重采样前后的总悬浮物与叶绿素a浓度的光谱特征参数及其相关性,建立二者浓度估算模式,并应用于Hyperion影像进行总悬浮物与叶绿素a浓度估算与成图。通过研究得到以下结论:
1.辽东湾实验区样本总悬浮物浓度与海水反射率不具有显著的直接相关性,通过近红外波段反射率差值、比值、特征吸收参数提取以及微分光谱的方法可以削弱海底地形以及其它因素对光谱的影响,有效提高与悬浮物浓度的相关性。敏感光谱特征参数包括820nm与810am反射率比值以及838nm特征吸收波深,幂指数与指数模式具有较高的估算精度。
2.辽东湾实验区样本叶绿素a浓度与海水反射率不具有显著的直接相关性,对于较低悬浮物浓度海水样本,利用叶绿素a的特征反射峰与吸收谷的差值以及比值运算可以有效地扩大了反射率差异,并抑制了其它因素的干扰作用,显著提高光谱与叶绿素a浓度的相关性;对于较高悬浮物浓度海水样本,利用可见光蓝绿光波段反射率比值、特征吸收参数以及反射率二阶微分可以削弱悬浮物及其它因素对光谱的影响,有效提高光谱与叶绿素a浓度的相关性。低悬浮物浓度海水中叶绿素a浓度的敏感光谱特征参数包括681nm与674nm反射率比值以及686nm与674nm反射率比值,幂指数模式具有较高的估算精度。高悬浮物浓度海水中叶绿素a浓度的敏感光谱特征参数包括462nm特征吸收波深以及445nm与425nm反射率比值,指数模式具有较高的估算精度。
3.实测光谱模拟Hyperion波段进行光谱重采样之后,可以反映海水中总悬浮物与叶绿素a的光谱特征。光谱重采样后,波深方法建立的光谱特征参数的敏感波段以及与总悬浮物浓度的相关性基本稳定,敏感光谱特征参数包括中心波长834nm波段的特征吸收波深以及中心波长834nm与824nm波段反射率比值,幂指数与指数模式具有较高的估算精度;低悬浮物浓度海水样本的叶绿素a浓度的敏感波段与光谱特征参数基本稳定,敏感光谱特征参数包括中心波长681nm与671nm波段反射率比值以及中心波长498nm波段反射率二阶微分,幂指数与指数模式具有较高的估算精度;波深方法建立的光谱特征参数的敏感波段以及与高悬浮物浓度海水中叶绿素a浓度的相关性基本稳定,敏感光谱特征参数包括中心波长457nm波段特征吸收波深以及中心波长569nm与468nm波段反射率比值,指数模式具有较高的估算精度。
4.选择敏感光谱特征参数进行总悬浮物浓度与叶绿素a浓度估算与Hyperion成图,研究区总悬浮物与叶绿素a浓度估算达到了良好的应用精度。将中心波长834nm波段的特征吸收波深建立的总悬浮物浓度指数估算模式应用于Hyperion影像,总悬浮物浓度分布主要集中在450-800 mgl-1,在该浓度范围内的平均相对误差为21％。将中心波长803nm与742nm波段反射率比值建立的叶绿素a浓度指数估算模式应用于Hyperion影像,叶绿素a浓度分布主要集中在4.5-10μg1-1,在该浓度范围的平均相对误差为31％5.将原始Hyperion影像通过有效处理转化为反射率影像,海水的影像光谱与实测光谱具有相似的光谱特征。通过Hyperion影像中心波长580nm与895nm波段反射率的差值运算的结果可以有效提取研究区海域。