基于World View-2影像的西溪湿地悬浮泥沙遥感监测

华 康，肖 晗，于之锋，黄祺宇，周 斌，方美红，袁小红

(1. 杭州师范大学遥感与地球科学研究院，浙江 杭州311121； 2. 湖州市技师学院，浙江 湖州 313200；3. 武汉大学遥感信息工程学院，湖北 武汉 430079； 4. 浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室，浙江 杭州 311121)

水体中的悬浮泥沙一般由粘土矿物、细粒碎屑矿物、有机质和非晶体等成分组成[1].悬浮泥沙浓度(Suspended Sediment Concentration，SSC)直接影响水体的透明度和相关水色性质，是评定水质的主要参数，对河道、海道运输及港口建设有巨大参考意义.其在平面分布和垂直分布上都有不同的特征，且受到流速、季节及潮汐的影响，运用传统的定期野外实测取样方法，不仅耗时耗力，而且受采样点分布限制性的影响，只能反映特定时间有限区域内的泥沙浓度信息，难以实现同步、动态监测.根据水体中悬浮泥沙粒子对于水体的后向射特征[2]，可选用高分卫星遥感数据对其进行遥感监测.

Ronald[3]首次实现利用遥感技术获取悬浮泥沙浓度，并提出悬浮泥沙遥感监测的初步构想，Han和Rundquist[4]将遥感反射率应用于悬浮物类型的预测.随着我国遥感技术的发展，也构建了区域性的悬浮泥沙反演模型，例如采用Gordon模型应用于长江口区域大坝截流前后泥沙含量变化研究[5]、基于高光谱数据的遥感回归模型[6]、应用于长江中游地区高斯模型[7]等.总结目前水环境遥感研究进展，悬浮泥沙浓度受多种因素影响，光学特性复杂，尤其针对小面积、斑块化水体，需加强地面水文光谱研究[8]，探讨建立基于高分辨率和高光谱数据的SSC定量反演模型.

西溪湿地水体呈现碎片状，连续水域范围小，且水体与陆地交叉出现，地形复杂，人为影响因素明显，故之前学者所构建的数学模型并不适用西溪湿地的水体特征，此项研究可以填补西溪湿地悬浮泥沙遥感反演的空白，推动水质监测及旅游事业的发展.

1 研究区域

图1 西溪湿地位置分布图Fig.1 Location map of Xixi wetland

西溪湿地位于浙江省杭州市城区西部，地理坐标为120°2′22″～120°5′10″E，30°14′58″～30°16′59″N，总面积约为10.08 km2[9](见图1).湿地地处杭州市区，与人类活动及杭州历史文化都有密不可分的关系，动植物种类多，数量大，表现出极强的生物多样性，同时该湿地主要由河港、池塘、湖漾、沼泽等水域组成，水网密度远高于其他湿地.

2003年起，杭州市政府启动了西溪湿地综合保护工程，开展了多项湿地保护项目[10]，其中主打人与自然“空间互换”，不打扰湿地原始生态环境的一期工程见效明显.湿地保护一期工程依据湿地生态特征主要划分为生态恢复区、生态保护区及历史遗存保护区.

西溪湿地自然环境雅致，生态资源丰富，文化底蕴深厚[11]，2009年，经国际湿地公约秘书处批准，西溪湿地被正式列入国际重要湿地名录，标志湿地保护与利用的“西溪模式”获得了世界的认可，成为国际关注的重要湿地.

2 数据获取与处理

图2 西溪湿地采样点选址Fig.2 Location of sampling stations in Xixi wetland

在可见光波段范围内，水体由于其组成成分的不同在遥感影像上会表现出不同的水色信息.传感器所接收到的水体信息主要由水对太阳辐射的吸收和反射决定，而泥沙含量的不同会导致水体的反射率不同.一般情况下，随着悬浮泥沙浓度增加，水体的反射率在550～600 nm、780～840 nm明显增强，从而影响传感器接收到的能量.对遥感影像进行预处理，并结合基于观测数据建立的反演模型，可以实现水体中悬浮泥沙浓度的遥感反演.

2.1 数据获取

研究小组于2013年7月23日、2013年9月17日及2015年3月29日在西溪湿地开展了水体光谱测量及水样采集工作.为了提高数据测量的效率和准确性，在研究区域内共选取了24个均匀分布在西溪湿地河道主干线和零散池塘的站点(见图2)，其中包含了连续水域的中心、近河岸、河道交叉口等多种形式的水体分布类型.在每个站位水面下约0.2 m处，用标准采样器取水样，并将水样转移至贴有序号标识的500 mL棕色瓶中，置于低温避光的储藏箱保存.利用HandHeld2手持式ASD便携式地物光谱仪和标准反射板，依据水面以上光谱测量方法[12]分别测量水面、天空光和标准板的辐亮度，每站点循环3次，剔除无效数据后，取3次测量的平均值作为该站点相应的光谱数据.

测定悬浮泥沙浓度最常用的方法有过滤重量法、比重瓶法、光学法、电导法等[12]，本次研究采取的是过滤重量法，即让水样通过孔径为0.45 μm的醋酸纤维滤膜，将其烘干、灼烧、称量，比较前后重量差异，结合过滤水样的体积计算出站点悬浮泥沙浓度.

2.2 World View-2影像介绍及预处理

WorldView-2卫星提供了空间分辨率为0.46 m的全色影像和1.85 m的多光谱影像，星载多光谱遥感器不仅具有4个标准谱段(红、绿、蓝、近红外)，还包括4个额外多样性谱段(海岸、黄、红边和近红外2)(见表1).本研究区域内水体多为块状，分布无规律，森林及人工建筑物环绕其中，低分辨率遥感影像难以对地物进行清晰的识别，World View-2遥感影像具有高空间分辨率、高几何精度的特点，对于地形复杂、地物分布杂乱区域具有较高的解译能力.因此World View-2遥感卫星可以较好地表现小面积目标地物性质，在定量遥感中，具有巨大的应用前景.

表1 World View-2波长信息Tab.1 The wavelength information of World View-2

在获取遥感影像的整个过程中，会受大气中水汽和颗粒物吸收和散射的影响，传感器所接收的并非全为目标地物的光谱信息，这对于影像的质量及应用效果都产生了不利影响，特别是在定量遥感中，消除或减少这些干扰信息是十分必要的.首先需要对遥感影像进行辐射定标，辐射定标是指建立遥感器每个探测器输出值与该探测器对应的实际地物辐射亮度之间的定量关系[12].

太阳辐射通过大气入射到地物表面然后再反射回传感器，由于大气气溶胶、大气中分子吸收和邻近地物的影响，使得原始影像包含其他物体、大气等无效信息，严重影响了遥感的参数化反演精度.大气校正可以消除气溶胶的干扰，提取目标物表面的光谱属性.将遥感数据应用于生态监测时，需要慎重选择大气校正模型，对于能见度较高的影像，利用FLAASH大气校正可以准确获取地表反射率信息[8].

本研究利用归一化差异水体指数(NDWI)剔除非水体信息，World View-2遥感影像拥有两个近红外波段，但两个近红外波段的功能及波长有明显差异，分析及实验结果表明，选择波长为770～895 nm的近红外波段，能提高河网提取的精度，归一化水体指数公式表达为：

NDWI=(ρG-ρNIR)/(ρG+ρNIR)

其中ρG为绿波段反射率，ρNIR为近红外波段反射率，分别对应World View-2影像的第3和7波段.

参考西溪湿地水体信息，并结合实地考察结果，设定恰当的阈值范围对遥感影像进行掩膜，可以较好地提取出研究区域内的水体，获取西溪湿地水系遥感影像图.

2.3 World View-2影像大气校正

大气校正是水色遥感的重要环节，FLAASH大气校正规避邻近像元效应，有效减少临近非水体像元的干扰.本文采用的是FLAASH绝对大气校正方法，用于精细定量遥感研究.

辐射定标是大气校正的准备工作，将影像像元值转换成大气顶部的光谱辐射亮度值[13].ENVI软件通用辐射定标工具(Radiometric Calibration)即可实现World View-2影像辐亮度转换工作.FLAASH模型主要参数包括影像的中心坐标、获取时间、平均海拔高度及地面空间分辨率，依据西溪湿地区位因素及成像当日气象状况，大气模式设定为中纬度夏季大气模式，气溶胶模式采用城市气溶胶模式，能见度为27 km.为了更好地检验大气校正的精度，对校正前后纯像元反射率和实测地物反射率进行对比，在影像上选取典型水体样本，分别读取校正前后的反射率像元值，并与实测值比较.大气校正后，像元遥感反射率值明显接近于实测值，World View-2影像各个波段平均相对误差为17.58%(见表2、图3、图4).

表2 World View-2影像大气校正结果精度评价Tab.2 Accuracy evaluation of World View-2 imaging atmospheric correction

(A)大气校正前的部分图像 (B)大气校正后的同一部分图像

图4 大气校正前后的反射率Fig.4 The reflectance before and after the atmospheric correction

2.4 水体SSC反演模式

2013年实地水样数据与卫星遥感成像时间、天气条件近似同步，同时为了得到浓度差异较大的水样数据，在研究湿地地理环境后采取截线抽样法采样[14]，保证了数据的准确性和代表性.因此本研究利用2013年实测数据进行建模，利用2015年实测数据进行模型验证.

将各站点的辐亮度信息转换为遥感反射率(Remote Sensing Reflectance，Rrs)数据，对光谱仪面向水体、天空和灰板测得的15条光谱曲线，进行异常数据剔除并各自取平均，按下式进行计算[15]：

其中，Lu、Lsky、Lp分别为光谱仪面向水体、天空和灰板时的测量辐亮度，ρp为经过严格定标的灰板反射率，ρf为菲涅尔反射率，取决于太阳位置、风速、风向等多种因素，样品获取当日，天气晴朗，风速较低，因此ρ取0.022.

图5 遥感反射率Fig.5 Remote sensing reflectance

从采样点的遥感反射率曲线(图5)可以看出，大约在580 nm、650 nm、700 nm和820 nm处各出现了一个反射峰，其中580 nm附近出现了最大反射率，称其为主反射峰.此外反射率的分峰值所对应的波长不断增加，这便是悬浮泥沙水体主反射峰的“红移”现象.

设计反演算法时，需要利用水体遥感反射率和World View-2各波段的光谱响应函数进行波段的等效计算，得出等效遥感反射率，具体计算方法如下：

Rrsi为等效波段遥感反射率；Rrs(λ)为各站位实测的连续光谱遥感反射率；Si(λ)为World View-2各波段的光谱响应函数.

基于World View-2影像相应波段的等效遥感反射率，构建相应的反演模型，各类具体悬浮泥沙反演模型具体情况如表3所示.

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

悬浮泥沙浓度受到水体本身颜色、类型、颗粒大小及相关可溶性有机物含量的限制，使得反演精度较低[16].西溪湿地遥感影像中获取的水体辐射信息较少，因此利用FLAASH大气校正及比值线性模型，可以削弱大气作用对反演精度的影响[17].依据表3分析可得，利用比值线性模型对西溪湿地悬浮泥沙进行反演，所得结果与实际情况拟合最佳，且该模型通过显著性检验，符合反演要求(见图6).

图6 悬浮泥沙浓度反演模型Fig.6 The retrieval model of suspended sediment concentration

将同一站点2015年实测数值与遥感反演数值进行比较，悬浮泥沙浓度反演精度如表4所示，得其平均相对误差为19.98%，低于20%，说明该模型具有稳定性和实用性，反演结果符合研究要求.

表4 悬浮泥沙浓度反演精度Tab.4 Inversion suspended sediment concentration precision figure

3 结果与分析

基于World View-2大气校正结果，采用lnS=-0.22·(Rb3/Rb5)+1.735 2模型对研究区域内的悬浮泥沙进行反演.基于实测数据对遥感反演结果精度评估，显示反演精度较高，且未出现反演浓度一致偏高或偏低情况，说明西溪湿地悬浮泥沙浓度年际变化小，处于相对稳定的状态.

依据两时相反演结果(图7，图8)可得2011年与2013年西溪湿地悬浮泥沙平均浓度分别为7.48 mg/L与9.35 mg/L.两年间，西溪湿地悬浮泥沙平均浓度提高了1.87 mg/L，反演结果显示差值来源主要为主河道.2011年，主河道悬浮泥沙平均浓度低于12 mg/L，2013年其平均值超过12 mg/L，两年间依托于主干道水域开展的摇橹船等旅游形式不断增多，人文活动对西溪湿地悬浮泥沙浓度变化带来了深远的影响.

图7 研究区悬浮泥沙浓度(2011年)Fig.7 Concentration of suspensions in the study area (2011)

图8 研究区悬浮泥沙浓度(2013年)Fig.8 Concentration of suspensions in the study area (2013)

分析西溪湿地悬浮泥沙空间分布特点，湿地中央区域及离散水塘多为块状、水体环境较为封闭，受人为因素影响较小，且与其他水体的交换频率低，交换量小，由此该区域水体清澈，泥沙浓度较小，集中在0～9 mg/L.主河道区域是一个逐渐开放的区域，为船只行驶提供航道，并与区域外的水体连通，易受到外界影响，故此区域水体泥沙浓度高于一般水体，集中在9～16 mg/L.慢生活街区、洪园区域及西溪黑根蜡像馆区域属于高度开放区域，集中分布着大量的建筑物，人口流动较为频繁，受到人为因素影响更加明显，浓度达到了20 mg/L以上.

4 结论

1)红、绿波段，水体与植被的反射率相差较大，水体光谱响应较好，选用World View-2影像红、绿波段作为遥感反演因子可以突出泥沙信息.采用比值模型可削弱地形、太阳高度角等和大气条件有关辐射条件变化影响，本研究采用红、绿波段比值线性模型，模型反演精度平均相对误差为19.98%；

2)西溪湿地植被茂盛，常年四季如青，河网岸边覆盖植被，FLAASH大气校正规避邻近像元效应，有效减少临近非水体像元的干扰，适用于小面积水体水质遥感监测.本研究采用FLAASH大气校正方法，World View-2影像所有波段平均相对误差为17.58%；

3) 2011年、2013年选用的单景影像反演结果显示，西溪湿地悬浮泥沙平均浓度分别为7.48 mg/L、9.35 mg/L，悬浮泥沙浓度总体较为稳定，但区域内差异明显，制定西溪湿地不同功能区针对性保护措施，可以进一步协调经济开发与综合保护之间的关系；

4)本研究采用0.5 m全色波段地面分辨率的遥感数据，主要考虑到水体悬浮泥沙反演及西溪湿地水体分布的复杂性.全面总结出适宜的尺度参数和遥感数据处理方法，高分影像才能广泛应用于湿地悬浮泥沙反演.随着湿地的不断开发，悬浮泥沙浓度监测的快速性、准确性将为后期研究重点，遥感反演模型也需要抓住含沙水体光谱规律，突破反演精度和模型使用范围这两大难题.