国外水体水质遥感监测方法

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1、国外水体水质遥感监测方法自70年代初期开始，遥感技术逐渐应用到陆地水体的研究中，从单纯的水域识别逐渐发展到对水质参数进行遥感监测、制图和预测。随着遥感技术的不断发展和对水质参数光谱特征及算法研究的不断深入，监测方法经历了分析方法(80年代前，研究主要针对开阔海洋)—经验方法(80一90年代)—半经验方法(90年代后)的发展过程。多种遥感数据，包括LandsatMss，TM，sPoT、Mools，IRs一Ie、NOA刀AVHRR，和各种航空高光谱数据，如AVIRIS数据、CASI数据、AISA数据及CIS数据，广泛的应用于水质遥感监测研究。遥感监测水

2、质从定性逐渐发展到定量，通过遥感可监测的水质参数种类逐渐增加，包括叶绿素a、悬浮物、黄色物质等，反演精度也在不断提高。但是目前还没有形成精度很高，且具有较好通用性的模型和算法。我国在内陆水体水质参数遥感监测方面也做了不少工作。李京【’]提出反射率与悬浮固体含量之间的理论关系式为指数关系。黎夏f2]推导出了包含Gorden关系式和负指数关系式的悬浮泥沙遥感定量统一模型。内陆水体水质遥感监测，主要监测的污染物质主要有三类，分别为浮游植物，主要是藻类。由于藻类都含有叶绿素，所以在遥感水质监测以叶绿素a浓度;非色素悬浮物(简称悬浮物55，suspended

3、sediment)，由浮游植物死亡而产生的有机碎屑以及陆生或湖体底泥经再悬浮而产生的无机悬浮颗粒;黄色物质(ColouredDISSolVedOrganieMatter，CDOM)，由黄腐酸、腐殖酸组成的溶解性有机物。1、叶绿素a遥感监测的研究进展叶绿素a浓度是影响水体光谱特征的重要参数之一。叶绿素a浓度上升时，蓝波段的反射率下降，绿、红波段的反射率上升。计算叶绿素a浓度的最佳波段的选取依赖于叶绿素a的浓度[3]。国内外专家提出了多种反演水体叶绿素浓度的算法，这些算法有的在I类水体叶绿素反演中已经取得比较令人满意的结果，形成了诸多业务化的标准算法，

4、而在H类水体中的应用研究成果也有不少。Kondratyev等[4J利用物理模型方法对Ladoga湖的叶绿素、悬浮物和黄色物质的浓度进行了反演，取得了较理想的结果。Donald等【’味日用实测数据与实验分析结果建立了近表面水下遥感反射率的正向物理模型，并根据测得的水下遥感反射率，利用反向模型来反演叶绿素a的浓度。Kevin等[6]提出自适应的两个波段(672nm和704nLm)反射率比值算法来提取叶绿素a浓度，该模型的优点是可以省去对后向散射因子和入射光环境因子的估算。目前，叶绿素a浓度监测中采用的半经验、经验法主要有利用遥感数据辐射值的波段或波段组

5、合与实地测量值建立统计模型法，以及随着高光谱成像技术发展而发展起来的主成分分析法、人工神经网络法等。carpenter等[7]利用在澳大利亚三个湖泊所测的地面数据及同步的MSS数据进行多元线性回归来模拟并预测湖泊水质，其中叶绿素a浓度与Mss两个波段的数据成线性关系。Dekker[8]基于TM数据6个波段的定量分析，选择TM波段4对悬浮物及叶绿素a进行线性和指数回归分析，指出指数模式要优于线性模式，但TM的分辨率较低，不利于水质参数监测，且T的波段组合缺乏物理解释。Kallio等[9]分别用AlsA数据监测了芬兰的11种湖泊和兰南部四个湖泊的水质，

6、发现685一691nm的波段有利于贫营养和中营养湖的监测，建立了叶绿素a浓度的经验算法。Yuanzhizhang等[’0]提出利用TM和ERsZ一sAR数来估算水体悬浮物、叶绿素和透明度的经验神经网络算法，通过与线性回归算的结果对比，说明神经网络算法的精度较高。其他学者把AISA数据和MODIS、MERIS等数据结合，对湖泊水体进行了经验、半经验、半自动的水质分类研究，取得了很好的效果。Flink等【川利用主成分分析方法分析从瑞典两个湖泊得到CASI数据，绘制了叶绿素浓度图，并指出绘制叶绿素图的最佳波段位置和波段度。在国内，疏小舟[’“]等利用我国

7、自行研制的oIs一H成像光谱仪在太湖地区行地表水水质遥感实验，结果表明，OMIs一11能够提高藻类叶绿素定量遥感精度王建平等【’3]基于TM数据构造了包含一个隐含层的BP神经网络模型反演叶绿素a水质参数的浓度。马荣华等【‘4]通过对太湖反射光谱特性和藻类叶绿素a浓度之间系的研究，发现光谱反射比值706/682和700nLm附近反射峰的位置与叶绿素a浓度关性较好。段洪涛等【’5】利用查干湖实地测量的高光谱数据，分析得出700nm处反率与67Onln处的反射率比和690nm处的一阶微分与叶绿素a的浓度有较好相关性，并建立了定量估算模型。闻建光等[‘“]

8、采用高光谱反射率数据，从原始数据中提端元光谱，并利用原始数据以及对原始数据进行处理过的归一化数据和一阶微数据的特征波段及波