基于World View-2影像的西溪濕地懸浮泥沙遙感監測

華 康，肖 晗，于之鋒，黃祺宇，周 斌，方美紅，袁小紅

(1. 杭州師范大學遙感與地球科學研究院，浙江 杭州311121； 2. 湖州市技師學院，浙江 湖州 313200；3. 武漢大學遙感信息工程學院，湖北 武漢 430079； 4. 浙江省城市濕地與區域變化研究重點實驗室，浙江 杭州 311121)

水體中的懸浮泥沙一般由粘土礦物、細粒碎屑礦物、有機質和非晶體等成分組成[1].懸浮泥沙濃度(Suspended Sediment Concentration，SSC)直接影響水體的透明度和相關水色性質，是評定水質的主要參數，對河道、海道運輸及港口建設有巨大參考意義.其在平面分布和垂直分布上都有不同的特征，且受到流速、季節及潮汐的影響，運用傳統的定期野外實測取樣方法，不僅耗時耗力，而且受采樣點分布限制性的影響，只能反映特定時間有限區域內的泥沙濃度信息，難以實現同步、動態監測.根據水體中懸浮泥沙粒子對于水體的后向射特征[2]，可選用高分衛星遙感數據對其進行遙感監測.

Ronald[3]首次實現利用遙感技術獲取懸浮泥沙濃度，并提出懸浮泥沙遙感監測的初步構想，Han和Rundquist[4]將遙感反射率應用于懸浮物類型的預測.隨著我國遙感技術的發展，也構建了區域性的懸浮泥沙反演模型，例如采用Gordon模型應用于長江口區域大壩截流前后泥沙含量變化研究[5]、基于高光譜數據的遙感回歸模型[6]、應用于長江中游地區高斯模型[7]等.總結目前水環境遙感研究進展，懸浮泥沙濃度受多種因素影響，光學特性復雜，尤其針對小面積、斑塊化水體，需加強地面水文光譜研究[8]，探討建立基于高分辨率和高光譜數據的SSC定量反演模型.

西溪濕地水體呈現碎片狀，連續水域范圍小，且水體與陸地交叉出現，地形復雜，人為影響因素明顯，故之前學者所構建的數學模型并不適用西溪濕地的水體特征，此項研究可以填補西溪濕地懸浮泥沙遙感反演的空白，推動水質監測及旅游事業的發展.

1 研究區域

圖1 西溪濕地位置分布圖Fig.1 Location map of Xixi wetland

西溪濕地位于浙江省杭州市城區西部，地理坐標為120°2′22″～120°5′10″E，30°14′58″～30°16′59″N，總面積約為10.08 km2[9](見圖1).濕地地處杭州市區，與人類活動及杭州歷史文化都有密不可分的關系，動植物種類多，數量大，表現出極強的生物多樣性，同時該濕地主要由河港、池塘、湖漾、沼澤等水域組成，水網密度遠高于其他濕地.

2003年起，杭州市政府啟動了西溪濕地綜合保護工程，開展了多項濕地保護項目[10]，其中主打人與自然“空間互換”，不打擾濕地原始生態環境的一期工程見效明顯.濕地保護一期工程依據濕地生態特征主要劃分為生態恢復區、生態保護區及歷史遺存保護區.

西溪濕地自然環境雅致，生態資源豐富，文化底蘊深厚[11]，2009年，經國際濕地公約秘書處批準，西溪濕地被正式列入國際重要濕地名錄，標志濕地保護與利用的“西溪模式”獲得了世界的認可，成為國際關注的重要濕地.

2 數據獲取與處理

圖2 西溪濕地采樣點選址Fig.2 Location of sampling stations in Xixi wetland

在可見光波段范圍內，水體由于其組成成分的不同在遙感影像上會表現出不同的水色信息.傳感器所接收到的水體信息主要由水對太陽輻射的吸收和反射決定，而泥沙含量的不同會導致水體的反射率不同.一般情況下，隨著懸浮泥沙濃度增加，水體的反射率在550～600 nm、780～840 nm明顯增強，從而影響傳感器接收到的能量.對遙感影像進行預處理，并結合基于觀測數據建立的反演模型，可以實現水體中懸浮泥沙濃度的遙感反演.

2.1 數據獲取

研究小組于2013年7月23日、2013年9月17日及2015年3月29日在西溪濕地開展了水體光譜測量及水樣采集工作.為了提高數據測量的效率和準確性，在研究區域內共選取了24個均勻分布在西溪濕地河道主干線和零散池塘的站點(見圖2)，其中包含了連續水域的中心、近河岸、河道交叉口等多種形式的水體分布類型.在每個站位水面下約0.2 m處，用標準采樣器取水樣，并將水樣轉移至貼有序號標識的500 mL棕色瓶中，置于低溫避光的儲藏箱保存.利用HandHeld2手持式ASD便攜式地物光譜儀和標準反射板，依據水面以上光譜測量方法[12]分別測量水面、天空光和標準板的輻亮度，每站點循環3次，剔除無效數據后，取3次測量的平均值作為該站點相應的光譜數據.

測定懸浮泥沙濃度最常用的方法有過濾重量法、比重瓶法、光學法、電導法等[12]，本次研究采取的是過濾重量法，即讓水樣通過孔徑為0.45 μm的醋酸纖維濾膜，將其烘干、灼燒、稱量，比較前后重量差異，結合過濾水樣的體積計算出站點懸浮泥沙濃度.

2.2 World View-2影像介紹及預處理

WorldView-2衛星提供了空間分辨率為0.46 m的全色影像和1.85 m的多光譜影像，星載多光譜遙感器不僅具有4個標準譜段(紅、綠、藍、近紅外)，還包括4個額外多樣性譜段(海岸、黃、紅邊和近紅外2)(見表1).本研究區域內水體多為塊狀，分布無規律，森林及人工建筑物環繞其中，低分辨率遙感影像難以對地物進行清晰的識別，World View-2遙感影像具有高空間分辨率、高幾何精度的特點，對于地形復雜、地物分布雜亂區域具有較高的解譯能力.因此World View-2遙感衛星可以較好地表現小面積目標地物性質，在定量遙感中，具有巨大的應用前景.

表1 World View-2波長信息Tab.1 The wavelength information of World View-2

在獲取遙感影像的整個過程中，會受大氣中水汽和顆粒物吸收和散射的影響，傳感器所接收的并非全為目標地物的光譜信息，這對于影像的質量及應用效果都產生了不利影響，特別是在定量遙感中，消除或減少這些干擾信息是十分必要的.首先需要對遙感影像進行輻射定標，輻射定標是指建立遙感器每個探測器輸出值與該探測器對應的實際地物輻射亮度之間的定量關系[12].

太陽輻射通過大氣入射到地物表面然后再反射回傳感器，由于大氣氣溶膠、大氣中分子吸收和鄰近地物的影響，使得原始影像包含其他物體、大氣等無效信息，嚴重影響了遙感的參數化反演精度.大氣校正可以消除氣溶膠的干擾，提取目標物表面的光譜屬性.將遙感數據應用于生態監測時，需要慎重選擇大氣校正模型，對于能見度較高的影像，利用FLAASH大氣校正可以準確獲取地表反射率信息[8].

本研究利用歸一化差異水體指數(NDWI)剔除非水體信息，World View-2遙感影像擁有兩個近紅外波段，但兩個近紅外波段的功能及波長有明顯差異，分析及實驗結果表明，選擇波長為770～895 nm的近紅外波段，能提高河網提取的精度，歸一化水體指數公式表達為：

NDWI=(ρG-ρNIR)/(ρG+ρNIR)

其中ρG為綠波段反射率，ρNIR為近紅外波段反射率，分別對應World View-2影像的第3和7波段.

參考西溪濕地水體信息，并結合實地考察結果，設定恰當的閾值范圍對遙感影像進行掩膜，可以較好地提取出研究區域內的水體，獲取西溪濕地水系遙感影像圖.

2.3 World View-2影像大氣校正

大氣校正是水色遙感的重要環節，FLAASH大氣校正規避鄰近像元效應，有效減少臨近非水體像元的干擾.本文采用的是FLAASH絕對大氣校正方法，用于精細定量遙感研究.

輻射定標是大氣校正的準備工作，將影像像元值轉換成大氣頂部的光譜輻射亮度值[13].ENVI軟件通用輻射定標工具(Radiometric Calibration)即可實現World View-2影像輻亮度轉換工作.FLAASH模型主要參數包括影像的中心坐標、獲取時間、平均海拔高度及地面空間分辨率，依據西溪濕地區位因素及成像當日氣象狀況，大氣模式設定為中緯度夏季大氣模式，氣溶膠模式采用城市氣溶膠模式，能見度為27 km.為了更好地檢驗大氣校正的精度，對校正前后純像元反射率和實測地物反射率進行對比，在影像上選取典型水體樣本，分別讀取校正前后的反射率像元值，并與實測值比較.大氣校正后，像元遙感反射率值明顯接近于實測值，World View-2影像各個波段平均相對誤差為17.58%(見表2、圖3、圖4).

表2 World View-2影像大氣校正結果精度評價Tab.2 Accuracy evaluation of World View-2 imaging atmospheric correction

(A)大氣校正前的部分圖像 (B)大氣校正后的同一部分圖像

圖4 大氣校正前后的反射率Fig.4 The reflectance before and after the atmospheric correction

2.4 水體SSC反演模式

2013年實地水樣數據與衛星遙感成像時間、天氣條件近似同步，同時為了得到濃度差異較大的水樣數據，在研究濕地地理環境后采取截線抽樣法采樣[14]，保證了數據的準確性和代表性.因此本研究利用2013年實測數據進行建模，利用2015年實測數據進行模型驗證.

將各站點的輻亮度信息轉換為遙感反射率(Remote Sensing Reflectance，Rrs)數據，對光譜儀面向水體、天空和灰板測得的15條光譜曲線，進行異常數據剔除并各自取平均，按下式進行計算[15]：

其中，Lu、Lsky、Lp分別為光譜儀面向水體、天空和灰板時的測量輻亮度，ρp為經過嚴格定標的灰板反射率，ρf為菲涅爾反射率，取決于太陽位置、風速、風向等多種因素，樣品獲取當日，天氣晴朗，風速較低，因此ρ取0.022.

圖5 遙感反射率Fig.5 Remote sensing reflectance

從采樣點的遙感反射率曲線(圖5)可以看出，大約在580 nm、650 nm、700 nm和820 nm處各出現了一個反射峰，其中580 nm附近出現了最大反射率，稱其為主反射峰.此外反射率的分峰值所對應的波長不斷增加，這便是懸浮泥沙水體主反射峰的“紅移”現象.

設計反演算法時，需要利用水體遙感反射率和World View-2各波段的光譜響應函數進行波段的等效計算，得出等效遙感反射率，具體計算方法如下：

Rrsi為等效波段遙感反射率；Rrs(λ)為各站位實測的連續光譜遙感反射率；Si(λ)為World View-2各波段的光譜響應函數.

基于World View-2影像相應波段的等效遙感反射率，構建相應的反演模型，各類具體懸浮泥沙反演模型具體情況如表3所示.

表3 懸浮泥沙反演模型Tab.3 Inversion model of suspended sediment

懸浮泥沙濃度受到水體本身顏色、類型、顆粒大小及相關可溶性有機物含量的限制，使得反演精度較低[16].西溪濕地遙感影像中獲取的水體輻射信息較少，因此利用FLAASH大氣校正及比值線性模型，可以削弱大氣作用對反演精度的影響[17].依據表3分析可得，利用比值線性模型對西溪濕地懸浮泥沙進行反演，所得結果與實際情況擬合最佳，且該模型通過顯著性檢驗，符合反演要求(見圖6).

圖6 懸浮泥沙濃度反演模型Fig.6 The retrieval model of suspended sediment concentration

將同一站點2015年實測數值與遙感反演數值進行比較，懸浮泥沙濃度反演精度如表4所示，得其平均相對誤差為19.98%，低于20%，說明該模型具有穩定性和實用性，反演結果符合研究要求.

表4 懸浮泥沙濃度反演精度Tab.4 Inversion suspended sediment concentration precision figure

3 結果與分析

基于World View-2大氣校正結果，采用lnS=-0.22·(Rb3/Rb5)+1.735 2模型對研究區域內的懸浮泥沙進行反演.基于實測數據對遙感反演結果精度評估，顯示反演精度較高，且未出現反演濃度一致偏高或偏低情況，說明西溪濕地懸浮泥沙濃度年際變化小，處于相對穩定的狀態.

依據兩時相反演結果(圖7，圖8)可得2011年與2013年西溪濕地懸浮泥沙平均濃度分別為7.48 mg/L與9.35 mg/L.兩年間，西溪濕地懸浮泥沙平均濃度提高了1.87 mg/L，反演結果顯示差值來源主要為主河道.2011年，主河道懸浮泥沙平均濃度低于12 mg/L，2013年其平均值超過12 mg/L，兩年間依托于主干道水域開展的搖櫓船等旅游形式不斷增多，人文活動對西溪濕地懸浮泥沙濃度變化帶來了深遠的影響.

圖7 研究區懸浮泥沙濃度(2011年)Fig.7 Concentration of suspensions in the study area (2011)

圖8 研究區懸浮泥沙濃度(2013年)Fig.8 Concentration of suspensions in the study area (2013)

分析西溪濕地懸浮泥沙空間分布特點，濕地中央區域及離散水塘多為塊狀、水體環境較為封閉，受人為因素影響較小，且與其他水體的交換頻率低，交換量小，由此該區域水體清澈，泥沙濃度較小，集中在0～9 mg/L.主河道區域是一個逐漸開放的區域，為船只行駛提供航道，并與區域外的水體連通，易受到外界影響，故此區域水體泥沙濃度高于一般水體，集中在9～16 mg/L.慢生活街區、洪園區域及西溪黑根蠟像館區域屬于高度開放區域，集中分布著大量的建筑物，人口流動較為頻繁，受到人為因素影響更加明顯，濃度達到了20 mg/L以上.

4 結論

1)紅、綠波段，水體與植被的反射率相差較大，水體光譜響應較好，選用World View-2影像紅、綠波段作為遙感反演因子可以突出泥沙信息.采用比值模型可削弱地形、太陽高度角等和大氣條件有關輻射條件變化影響，本研究采用紅、綠波段比值線性模型，模型反演精度平均相對誤差為19.98%；

2)西溪濕地植被茂盛，常年四季如青，河網岸邊覆蓋植被，FLAASH大氣校正規避鄰近像元效應，有效減少臨近非水體像元的干擾，適用于小面積水體水質遙感監測.本研究采用FLAASH大氣校正方法，World View-2影像所有波段平均相對誤差為17.58%；

3) 2011年、2013年選用的單景影像反演結果顯示，西溪濕地懸浮泥沙平均濃度分別為7.48 mg/L、9.35 mg/L，懸浮泥沙濃度總體較為穩定，但區域內差異明顯，制定西溪濕地不同功能區針對性保護措施，可以進一步協調經濟開發與綜合保護之間的關系；

4)本研究采用0.5 m全色波段地面分辨率的遙感數據，主要考慮到水體懸浮泥沙反演及西溪濕地水體分布的復雜性.全面總結出適宜的尺度參數和遙感數據處理方法，高分影像才能廣泛應用于濕地懸浮泥沙反演.隨著濕地的不斷開發，懸浮泥沙濃度監測的快速性、準確性將為后期研究重點，遙感反演模型也需要抓住含沙水體光譜規律，突破反演精度和模型使用范圍這兩大難題.