2020遥感应用组二等奖：基于多时相主被动遥感的漓江水体监测与叶绿素反演研究

作品简介

一、作品背景

桂林，是世界著名风景游览城市、万年智慧圣地，是国务院批复确定的中国对外开放国际旅游城市。漓江位于华南广西壮族自治区东部，属珠江水系。每临雨季，漓江进入汛期后，洪涝灾害也随之发生。洪涝灾害造成的经济损失巨大，给人民生命及财产带来极大的安全隐患。因此做好漓江洪涝灾灾害的预防工作是保障人民生命财产安全的重要举措。而现有的防害举措只有通过环境监测站、气象卫星进行模糊的统筹安排，而缺乏一个完整的可以探明漓江整体流域时间、空间尺度变化变化情况的监测手段。

除此之外漓江的水环境也面临极大挑战。国务院曾多次下达文件要求有关部门立即采取行动对漓江进行环境保护。漓江环境污染来源主要有水质富营养化、工业废水非法排放等，而传统环境监测手段难以监测整体水质的动态变化，当前的的气象卫星观测分辨率低，地面环境监测站的监测方法存在空间尺度转换的尺度效应问题，对整体流域环境变化的监测误差极大，种种问题都让漓江的监测方法往遥感手段走。而遥感尺度最高分辨率为亚米级，利用遥感手段对漓江全局流域监测精度高且不需要人工到达现场进行观测，其全局观测远优于地面点观测。

二、作品简介

漓江环境和径流变化对桂林生态影响巨大，对其进行有效的监测是预防洪涝灾害，保护漓江生态环境的重要手段。目前，遥感技术已被用于河流水文、水质信息的监测，相较于传统的地面监测方法，其在宏观性、时效性、便利性上具有较大优势。我们以2016-2020年Landsat 8 OLI、GF-1和Sentinel-2A多光谱数据和2018年逐月Sentinel-1A IW模式的SAR影像为主要数据源，利用构建的多种主被动遥感水体指数逐月提取漓江水体信息，反演漓江逐月的叶绿素与总悬浮物浓度，并利用了ArcGIS高级编辑工具等工具运用逻辑运算构建了漓江流域的278个基本评价单元，并此单元内基于河岸线发育率、水面变化区域差异值和水体信息变化动态度定量分析漓江水体、叶绿素及总悬浮物浓度的年内、枯水期和汛期、上、中和下游的时空演化特征，为漓江的水环境保护、流域合理开发与保护提供技术支撑和理论依据。

图1 基本评价单元在研究区域上的显示

三、应用目标

1、利用哨兵二号及Landsat OLI遥感数据及其指数产品进行漓江全局空间和时间尺度的分析，最终反演得到其水质变化情况，为漓江水文生态环境监测保护探明规律；

2、利用多源遥感数据及其指数产品进行漓江径流量及流域空间及时间尺度计算，得到其一年期水位变化情况，探明其年度变化规律，具有防洪防涝预防参考价值。

四、使用数据

光学遥感影像主要包括：①2016~2020年12个月的Sentinel-2A多光谱数据；②2016~2018年11个月Landsat 8 OLI和GF-1 WFV多光谱数据，因部分月份出现Landsat 8 OLI影像研究区覆盖不全、云覆盖率较高等问题，我们从中国资源卫星应用中心下载的对应月份的GF-1 WFV多光谱数据作为补充数据。

SAR影像：漓江流域2018年12个月IW模式SLC格式的Sentinel-1A影像。运用SNAP 软件处理Sentinel-1A 影像。

水体叶绿素浓度和悬浮物质浓度实测数据，来自广西壮族自治区桂林市水文水资源局提供2018年逐月数据。

图2 研究数据源

五、主要技术流程

图3 主要技术路线

1、获取影像及预处理操作

2、指数运算与后向散射系数获取

3、阈值分割与建立基本评价单元

4、代入实测数据检验

5、水文与水质信息定量分析

六、作品设计思路与关键技术

6.1 漓江水体提取指数的确认

NDWI水体指数对植被与水体有较好的区分能力，MNDWI水体指数适用于增强和提取背景为建成区的水域信息，EWI水体指数则结合了以上两种指数的优点，较好地对植被、土壤、建筑区进行反射抑制，增强了水体亮度，NDPI水体指数不仅可以提取小型池塘和低于0.01公顷的水体，还可以区分水体与周围环境中的植被信息。

我们分别基于NDWI、MNDWI、EWI、NDPI指数和后向散射系数（S）数据进行灰度分割，确定佳阈值分割提取漓江水体信息。

为了提高水体提取精度，融合了3种指数和后向散射系数（S）的水体提取优势，我们在对比NDWI、MNDWI、EWI指数与后向散射系数（S）提取漓江水体效果的基础上，根据水体提取精度确定加权系数，得出主被动遥感加权水体指数（JQ）影像，再对其灰度分割、确定最佳阈值提取漓江流域逐月水体信息，具体计算公式如下：

式中，a、b、c、d为权重系数，BNDWI为研究区NDWI指数数据，BMNDWI为研究区MNDWI指数数据，BEWI为研究区的 EWI指数数据，BS为研究区后向散射系数数据。

图4 基于Landsat 8、GF-1与Sentinel-1A的五种指数最佳阈值提取漓江水体结果对比分析

6.2 叶绿素值提取

叶绿素 a是水生植物的重要组成成分，悬浮颗粒物是水体中营养物质和污染物的重要载体，两者皆是反应水体质量优劣程度的重要参数。

利用基于神经网络技术的C2RCC算法可输出遥感反射率、固有光学量、叶绿素浓度、悬浮物浓度和黄色物质等多种产品数据，我们基于此算法反演漓江水体叶绿素a（chl-a）及总悬浮物浓度（TSM）。

运用Sentinel-2A影像红边波段的MCI与Double R两种模型可较好地检测内陆、沿海和海洋水域的表面水华和近地表植被信息；绿光中心波长处叶绿素 a 的光谱反射率，高于相邻两侧蓝光、红光波长的反射率，而形成典型的叶绿素反射峰，该反射峰强度（ρchl）与叶绿素浓度呈正相关。

因此，我们基于Sentinel-2A影像获取chl-a、TSM、MCI、Double R及ρchl 5种指数，以此来探究漓江年内水质状况，具体计算公式如下：

① 水体叶绿素 a浓度（chl-a）：

② 总悬浮物浓度（TSM）：

③ 最大叶绿素指数（MCI）：

④ 双波段比值指数（Double R）：

⑤ 叶绿素反射峰强度（ρchl）：

式中，IOPapig表示浮游植物色素吸收特性，IOPbp表示海水中一般颗粒物的后向散射，IOPbw表示海水钙质白色粒子的后向散射，BVRE表示光谱中的红边波段，PRed表示光谱中的红波波段，BBlue表示光谱中的蓝波波段。

6.3 叶绿素浓度和悬浮物质含量反演精度验证

利用叶绿素与总悬浮物质浓度站点监测数据，对比验证C2RCC、MCI、Double R及ρchl 4种反演模型精度。

图5 叶绿素浓度（chl-a）、悬浮物质浓度（TSM）的遥感反演数据与实测数据精度验证与趋势分析

6.4 基本评价单元制作：

以500m 为步长等分主航道中心线且生成覆盖整个研究区的 278个矩形缓冲区，格网化漓江水体建立278个基本评价单元。（如图1）

6.5 漓江流域水文与水质信息年内变化定量分析

利用从278个基本评价单元统计出的河流宽度、面积、chl-a与TSM，计算每月均值与标准差，并利用直方图进行趋势分析。其中，均值表示一组数据的平均水平，反映数据集的集中趋势；标准差反映了数据集的离散程度；误差棒反应所测数据的不确定度的大小。

图6 漓江水文与水质信息变化趋势

6.6 漓江水流域空间信息评价

SDI反映岸线的不规则程度，刻画水面宽度差异，以此来研究漓江水体信息演变特征；WDr可定量表征基本评价单元内水域变化区域差异；土地利用动态度则适用于分析一定时间范围内某种土地利用类型的数量变化情况，我们将土地利用动态度用于描述漓江水体动态变化分析，即计算水体信息变化动态度（K），研究汛期、枯水期内漓江水文与水质信息动态变化程度。因此，在278个基本评价单元内，采用SDI、WDr和K 3个指标来定量分析漓江水体水文和水质的年内演变特征，具体计算公式如下：

① 河岸线发育率（SDI）：

② 水面变化区域差异值（WDr）：

③ 水体信息变化动态度（K）：

式中，S为水面周长，A为水体面积；Ua、Ub分别为基期、现期的数值；T为研究时段长，当T的时段设定为月时，K值就是该研究区某种水文信息月变化率。

均方根误差可反映观测值的可信度、精确度，我们利用均方根误差进行精度验证，计算公式如下：

式中，xi表示观测值，xj表示真值，n表示观测次数。

图7 漓江水文与水质信息变化区域差异

图8 漓江河流周长、岸线发育系数变化趋势

6.7 漓江流域水文与水质信息汛期、枯水期变化定量分析

为探究漓江汛期和枯水期水体信息动态变化规律，我们以枯水期均值作为动态度公式的Ua，汛期均值作为Ub，来计算汛期相对于枯水期的变化情况。

图9 漓江汛期和枯水期水文与水质信息变化趋势

作品点评

本作品以漓江流域为研究区域，以2016-2020年Landsat 8 OLI 、GF-1、Sentinel-2A 及Sentinel-1A 逐月影像为数据源，选用归一化水指数（NDWI）、改进型归一化水指数（MNDWI）、增强型水体指数（EWI）、归一化差值池指数（NDPI）、后向散射系数（S）与主被动遥感加权指数（JQ）提取漓江水体信息，采用二类水体区域性近岸海域水色算法（C2RCC）、最大叶绿素指数（MCI）、双波段比值法（Double R）及叶绿素反射峰强度（ρchl）四种方式，反演漓江水体叶绿素浓度（chl-a）与悬浮物质浓度（TSM）。将漓江划分为278个基本评价单元，利用水面变化区域差异值（WDr）、河岸线发育系数（SDI）与水体信息变化动态度（K）等指标定量分析漓江上、中、下游，枯水期和汛期的水文和水质信息的年内时空动态变化。作品内容丰富，使用ENVI Modeler针对不同数据源的预处理工作流，提高了工作效率，SAR数据地理编码时建议使用DEM，进行地形校正。

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