一种浑浊水体颗粒有机碳浓度的遥感反演方法与流程

本发明涉及一种浑浊水体颗粒有机碳浓度的遥感反演方法，适用于二类浑浊水体表层颗粒有机碳(particulateorganiccarbon,poc)遥感反演，属于水质参数遥感反演技术领域。

背景技术：

基于遥感技术来获取水质参数是根据遥感信号与水体光学活性物质之间的关系模型，通过遥感影像的形式反演出某一区域的水质参数的过程。它已广泛应用到水资源管理与水环境保护等诸多领域，并为相关部门提供科学决策的依据。

当前，基于遥感技术获取水质参数已经成为一个非常活跃的研究方向，世界海洋环流实验woce、海洋通量联合研究计划jgofs、南大西洋通风实验save、我国的国家重点基础研究发展计划(973计划)和其他项目试验研究均取得了诸多成果。目前基于遥感技术获取水质参数的方法主要有经验模型，半分析模型，理论分析模型。

其中，经验模型灵活方便易于实现，在遥感反演中广泛应用。目前能够直接通过水色遥感获取的水质参数主要有叶绿素(chlorophyll-a,chl-a)、悬浮物(totalsuspendedmatter,tsm)、有色可溶性有机物(coloreddissolvedorganicmatter,cdom)，而poc本身不具有光学活性，不能直接获取，许多研究直接利用遥感反射率和poc浓度建立经验关系模型，不具有明确的物理意义。另外，poc主要吸附于悬浮物上，悬浮物的粒径分布(particlesizedistribution,psd)变化影响poc的吸附能力，也是影响水体遥感信号变化的主要因素，然而现有水色算法几乎不考虑粒径及分布模式对遥感反射率的影响,忽略了水体悬浮颗粒物粒径分布的体积浓度对poc浓度反演的影响。

为了克服这个缺点，邢建伟等研究者发现poc与tsm实测数据呈现极显著的线性正相关关系，水体tsm浓度是poc浓度水平和垂向输运的主要载体，因此可以通过光学活性物质tsm间接得到poc遥感反演。研究者王芳、王繁等试图将粒径分布加入到tsm模型中以提高模型精度。但只考虑中值粒径d50，而d10和d90没有参与其中，针对poc浓度的遥感反演，其粒径分布的参与更是少。

传统的颗粒有机碳浓度遥感反演方法直接通过遥感反射率和水体poc浓度来建立关系模型来反演poc浓度，但是这种方法没有明确的物理意义，精度较低。

技术实现要素：

针对以上问题，本发明提供一种浑浊水体颗粒有机碳浓度的遥感反演方法，该方法具有明确的物理意义，包括水体poc遥感反演的两个影响因素：一个是tsm浓度变化引起的poc质量浓度的变化，另一个是由于悬浮物psd的变化引起的poc体积浓度的变化，该方法能直接反映遥感反演模型的物理基础，提高遥感反演的精度。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种浑浊水体颗粒有机碳浓度的遥感反演方法，其包括以下步骤：

(1)数据准备，研究区采集表层水体并且现场获取水体光谱，在实验室获取水体tsm浓度、poc浓度以及悬浮物psd的数据，获取现场遥感反射率以及下载研究区遥感影像并对遥感影像进行预处理；

(2)处理现场测量水面的光谱数据，根据水面光谱双峰特征以及遥感反射率和tsm、poc的相关性确定遥感反演的敏感波段，将其应用于poc遥感反演模型中；

(3)建立poc浓度和tsm浓度、悬浮物psd之间的统计关系，对遥感敏感波段以及其波段组合建立经验统计关系，将poc浓度和tsm浓度、悬浮物psd进行回归拟合，比较分析确定poc浓度和tsm浓度、悬浮物psd最佳拟合式(1)；

(4)建立tsm浓度的遥感反演模型，将敏感单波段以及波段组合和tsm浓度进行回归拟合，建立遥感反射率和tsm浓度的统计回归曲线拟合式(2)；

(5)建立悬浮物psd的遥感反演模型，将敏感单波段以及波段组合和悬浮物psd进行回归拟合，建立遥感反射率和悬浮物psd的统计回归曲线拟合式(3)；

(6)建立基于tsm浓度和悬浮物psd的poc浓度遥感模型，通过(1)(2)(3)的联立最终得到建立基于tsm浓度和悬浮物psd的poc浓度遥感模型。

(7)遥感影像的应用，通过对遥感影像预处理，envi软件的bandmath计算及处理、arcgis软件的图像输出获得颗粒有机碳浓度图。

所述步骤(5)粒径分布包括了d10、d50和d90，统计回归曲线拟合式(3)包括d10、d50和d90的统计回归曲线拟合式，将粒径与遥感反射率以及两者的组合变换进行回归拟合最终确立d10、d50、d90的关系式。

所述步骤(7)的遥感影像为modis遥感影像，从nasa获取与采样时间同步的mod09q1数据，经过modland提供的mrt(modisreprojectiontool)工具对数据进行影像拼接、坐标投影转换的预处理，在envi中进行水陆分离去云掩膜之后envi-bandmath进行粒径分布加入的poc模型计算，最后通过arcgis进行图像输出得到poc浓度图。

本发明的有益效果是：该方法具有明确的物理意义，包括水体poc遥感反演的两个影响因素：一个是tsm浓度变化引起的poc质量浓度的变化，另一个是由于悬浮psd的变化引起的poc体积浓度的变化，该方法能直接反映遥感反演模型的物理基础，提高遥感反演的精度。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1为本发明技术路线图；

图2为本发明表层水体反射率光谱图；

图3为本发明modis中心波段和tsm、poc的相关性；

图4为本发明poc和tsm以及psd的回归统计关系；

图5为本发明tsm和modis波段的统计关系；

图6为本发明杭州湾小潮poc浓度图；

图7为本发明杭州湾大潮poc浓度图。

具体实施方式

现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。

如图1所述，一种浑浊水体颗粒有机碳浓度的遥感反演方法，其包括以下步骤：

(1)数据准备，研究区采集表层水体并且现场获取水体光谱，在实验室获取水体tsm浓度、poc浓度以及悬浮物psd的数据，nasa官网下载研究区遥感影像并对研究区遥感影像进行预处理；

(2)处理现场测量水面的光谱数据，根据水面光谱双峰特征以及遥感反射率和tsm、poc的相关性确定遥感反演的敏感波段，将其应用于poc遥感反演模型中；

(3)建立poc浓度和tsm浓度、悬浮物psd之间的统计关系，对遥感敏感波段以及其波段组合建立经验统计关系，将poc浓度和tsm浓度、悬浮物psd进行回归拟合，比较分析确定poc浓度和tsm浓度、悬浮物psd最佳拟合式(1)；

(4)建立tsm浓度的遥感反演模型，将敏感单波段以及波段组合和tsm浓度进行回归拟合，建立遥感反射率和tsm浓度的统计回归曲线拟合式(2)；

(5)建立悬浮物psd的遥感反演模型，将敏感单波段以及波段组合和悬浮物psd进行回归拟合，建立遥感反射率和悬浮物psd的统计回归曲线拟合式(3)；

(6)建立基于tsm浓度和悬浮物psd的poc浓度遥感模型，通过(1)(2)(3)的联立最终得到建立基于tsm浓度和悬浮物psd的poc浓度遥感模型。

(7)遥感影像的应用，通过对遥感影像预处理，envi软件的bandmath计算及处理、arcgis软件的图像输出获得颗粒有机碳浓度图。

所述步骤(5)粒径分布包括了d10、d50和d90，统计回归曲线拟合式(3)包括d10、d50和d90的统计回归曲线拟合式，将粒径与遥感反射率以及两者的组合变换进行回归拟合最终确立d10、d50、d90的关系式。

所述步骤(7)的遥感影像为modis遥感影像，从nasa获取与采样时间同步的mod09q1数据，经过modland提供的mrt(modisreprojectiontool)工具对数据进行影像拼接、坐标投影转换的预处理，在envi中进行水陆分离去云掩膜之后envi-bandmath进行粒径分布加入的poc浓度计算，最后通过arcgis进行图像输出得到颗粒有机碳浓度图。

本发明结合在杭州湾的实际测量过程和数据来说明。

步骤1数据准备

杭州湾采集表层水体并且现场用光谱仪获取水体光谱，在实验室获取tsm、poc以及悬浮物psd的数据；获取研究区遥感影像。

步骤2遥感光谱数据处理

如图2所示，从表层水体反射率光谱图可以看出杭州湾水体反射率有明显双峰特征，第一个宽峰位于600-700nm之间，第二个波峰出现在820nm附近，波谷则出现在750nm附近。当水中悬浮物浓度低时，第一个反射峰比较敏感且高于第二个反射峰，随着悬浮物浓度的增大，第二个反射峰逐渐升高并且超过第一个反射峰。此光谱为高浓度悬浮物浑浊水体的光谱响应曲线图，最高悬浮物浓度为1799.6mg/l，第二个反射峰明显高于第一个反射峰。

图3为modis中心波段遥感反射率和tsm以及poc的相关系数，从图中可以看出tsm和遥感反射率的相关性比poc的相关性要强，结合水体的两个波峰的光谱范围(650-700nm、820nm)、modis中心波段与tsm和poc的相关性以及modis一二通道的空间分辨率相比其他通道高的特征，最终得出对tsm和poc变化敏感的遥感波段modis的第一二通道645nm、858nm来参与模型的建立，645nm、858nm在两个反射峰附近并且相关系数是0.438和0.78。

步骤3建立poc和tsm、悬浮物psd的统计关系

poc的浓度受悬浮物质量浓度和体积浓度的相互影响，质量浓度表现在tsm的浓度上，体积浓度则表现在粒径分布的影响上，因此通过tsm以及悬浮物psd来建立poc的多元统计可以更加准确的估算poc的浓度。从图4中可以看出:不加粒径的poc模型精度最低，模型中分别加入d10、d50、d90都会提高模型的精度，但是d10的加入精度提高最明显，三种粒径都加入的模型精度最高(r2＝0.8412)，这与杭州湾水体组分有关，杭州湾小粒径的颗粒较多，而大粒径的颗粒较少，总体而言，粒径的加入使得模型的决定系数从0.752提高到0.841，最终选取的poc模型是：

poc＝0.032tsm+447.474d10-25.091d50+0.651d90-192.817(r²＝0.841,n＝13)(1)

步骤4tsm的遥感反演模型

选取40组数据参与模型建立，5组数据进行检验，其中

r1＝rrs645,r2＝rrs858,r3＝rrs645/rrs858,

r4＝(rrs645+rrs858)/(rrs645/rrs858)。从图5可以看出单波段的

rrs858明显高于rrs645的拟合精度，波段组合rrs645/rrs858乘幂模型曲线拟合精度明显高于其他波段拟合精度，而线性模型拟合最差。最终选取的悬浮物浓度遥感反演模型是:

tsm＝1104.5r3^-2.392(r²＝0.876,n＝40)(2)

步骤5悬浮物psd的遥感反演模型

将粒径与遥感反射率rrs645、rrs858以及两者的组合变换进行回归拟合最终确立d10、d50、d90的关系式如下：

d10＝0.115r3²-0.219r3+0.668(r²＝0.758,n＝13)(3)

d50＝1.995r3²-3.969r3+4.1744(r²＝0.838,n＝13)(4)

d90＝-726.08r1²+83.357r1+7.4424(r²＝0.026,n＝13)(5)

步骤6建立基于tsm和悬浮物psd的poc遥感模型

综合poc和tsm以及悬浮物psd的直接关系公式(1)、tsm和遥感反射率直接的关系公式(2)以及d10公式(3)、d50公式(4)以及d90公式(5)确定poc和遥感反射率的关系：

poc＝35.344r3^-2.392+1.403r3²+1.589r3-472.678r1²+54.265r1+6.201(6)

用5组未参与模型建立的数据来检验模型的精度，得到均方根误差为4.629mg/l，平均绝对误差13.727％。

通过tsm以及悬浮颗粒物的粒径分布d10、d50、d90以及只加入d50建立遥感反射率和poc之间的poc遥感模型结果与未加入粒径的poc遥感模型结果对比表明：d10、d50、d90粒径的加入使得poc遥感模型的均方根误差从5.882mg/l降低到4.629mg/l，平均绝对误差从17.358％降低到13.727％，而加入d50的poc遥感模型的精度则处于两者之间，均方根误差为5.7mg/l，平均绝对误差14.698％。说明仅有d50无法完整表达水体悬浮颗粒物的粒径组成，d10、d50、d90都参与模型可以相对完整的表达粒径分布，更全面的把握水下信息。因此在模型中综合考虑d10、d50、d90粒径因子的贡献是非常必要的。

步骤7modis遥感影像的应用

从nasa获取与采样时间同步的mod09q1数据，经过modland提供的mrt(modisreprojectiontool)工具对数据进行影像拼接、坐标投影转换的预处理，在envi中进行海陆分离去云掩膜之后envi-bandmath进行杭州湾粒径加入的poc计算，最后通过arcgis进行图像输出得到小潮poc浓度图以及大潮poc浓度图，如图6和图7所示。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。