一种基于VIIRS传感器的浑浊湖泊水体悬浮物浓度估算方法与流程

本发明涉及基于VIIRS传感器数据源的内陆浑浊湖泊水体悬浮物浓度的估算方法。

背景技术：

获取长时间序列地表观测数据，生成相关参数产品，是地球观测卫星发射的主要目标之一(Hu and Le,2014)；但由于卫星寿命有限，保持卫星之间的交替和延续性尤为重要。自1978年CZCS传感器开始，历经SeaWiFS、MODIS、MERIS等十数个传感器，初步形成了全球海洋和湖泊生物地球参数观测网络(IOCCG,2012)。目前MODIS是全球海洋和内陆水体水色遥感的主要传感器，但从Terra(1999年)和Aqua(2002年)相继升空以来，MODIS已超期服役6年多，远超设计寿命，服务面临着随时终止的可能。2011年美国NASA等部门发射了NPP卫星，其搭载的可见光红外成像辐射仪(VIIRS，Visible/Infrared Imager Radiometer Suite)拥有和MODIS相似的7个水色波段(412-862nm)，但拥有更高的性能，比如双增益动态观测，更高的波宽，有助于更好地接收水体信号，同时信号不易饱和。另外，VIIRS比MODIS扫描宽幅更大(3060km)，部分波段空间分辨率相对提高(750m)，可以使用的水色波段更多(Cao,2013)。这些都为全球水体，特别是饱受MODIS多数波段饱和之苦的内陆水体遥感提供了更好的卫星数据源。

事实上，VIIRS设计初衷就是接替MODIS服役，保持地球(陆地、海洋和大气)观测数据的连贯性和一致性(Turpie et al.,2011)。VIIRS数据接收以来，国内外以NASA OBPG和NOAA STAR团队为首的许多学者展开了大量VIIRS的定标和真实性检验工作(Hlaing et al.,2013；Wang et al.,2013,2014；Arnone et al.,2012)，其结果表明VIIRS数据具有较高的信噪比和精度，在海洋水色参数观测方面达到应用水平；而且有研究显示VIIRS水色产品质量比MODIS更好(Ladner et al.,2014)。但是，当前VIIRS的研究多集中在大洋开阔水体和近海岸水体，内陆湖泊还鲜有涉及。

内陆湖泊水体与人类生活紧密相关，大部分都是所属流域人口的重要水源地，水质好坏直接影响人类的健康和社会经济的发展。另外，与大洋水体不同，内陆水体光学特性复杂，水中物质组成和来源复杂，时空差异大。悬浮物(Suspended Particular Matter,SPM)作为水色参数三要素之一，影响着水体的光学特性和物质交换(张运林等，2004)，对湖泊水质和生物地球化学循环具有重要作用。实际上，悬浮物在水体中信号较强，是最为容易遥感的水色要素。当前，已有大量的研究利用Landsat、SPOT、MERIS和MODIS等卫星数据构建悬浮物浓度模型(Doxaran et al.,2002；Miller et al.,2004；Feng et al.,2012；Cui et al.,2013；Wu et al., 2013；Shi et al.,2015；黄昌春等，2012；)，用于水质监测。但已有模型多基于遥感反射率R_rs进行估算，而由于内陆水体中气溶胶复杂，水体较为浑浊，目前没有通用的浑浊水体精确大气校正算法可用，特别是在长时间序列卫星数据大规模反演时更为困难。前期研究尝试利用SeaDAS 7.2提供的近红外标准大气校正算法、短波红外大气校正算法对VIIRS进行大气校正，但最终无法有效去除气溶胶影响，难以得到R_rs产品。

参考文献：

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技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种针对新型卫星传感器VIIRS的浑浊湖泊水体悬浮物浓度估算方法，可精确获取内陆浑浊水体的悬浮物浓度的时空分布，科学评估湖泊生态环境，为水利、环保等部门的水资源管理、水环境保护的科学决策提供科技支撑。

本发明的上述目的通过独立权利要求的技术特征实现，从属权利要求以另选或有利的方式发展独立权利要求的技术特征。

为达成上述目的，本发明所采用的技术方案如下：

一种基于VIIRS传感器的浑浊湖泊水体悬浮物浓度估算方法，包括如下步骤：

1)结合湖泊野外实测光谱与物质浓度数据，分析其水体光学特性与水质主导因子；

2)筛选浑浊湖泊水体中对悬浮物浓度变化敏感的波段，使用曲线拟合确定悬浮物浓度与地面实测光谱(R_rs)的最优模型；

3)利用去除水汽、臭氧吸收和瑞利散射校正后的R_rc数据建立适用于VIIRS的悬浮物浓度定量模型；最后将建立后的模型运用到VIIRS影像上，准确获取浑浊湖泊水体的悬浮物浓 度的年际、月际变化规律及其空间分布。

作为进一步的示例，前述方法的具体实现包括：

1)基于湖泊野外实测光谱与物质浓度数据，分析其水体光学特性与水质主导因子；

水体光学特性与主导因子分析是指基于实测遥感反射率(R_rs)、吸收系数(包括：浮游植物色素吸收系数a_ph，非色素颗粒吸收系数a_d和有色可溶性有机物吸收系数a_g)、悬浮物浓度(包括无机悬浮物、有机悬浮物)、叶绿素a浓度等数据分析湖泊光学特性变化的主导因素；

2)筛选悬浮物浓度变化敏感波段，确定悬浮物浓度与实测遥感反射率(R_rs)的最优模型；

根据VIIRS的波段设置，将实测遥感反射率(R_rs)与对应悬浮物浓度做相关性，分析每个波段与悬浮物浓度的相关性，以发现悬浮物浓度变化的敏感波段；之后将这些波段与实测悬浮物浓度拟合，确定实测遥感反射率(R_rs)与悬浮物浓度的定量模型；

3)获取基于VIIRS卫星影像的悬浮物浓度反演模型；

基于SeaDAS软件，使用R2014.0替代定标系数与查找表对VIIRS进行替代定标、水汽、臭氧吸收去除和瑞利散射校正处理得到R_rc数据；将上述步骤2)得到的敏感波段的R_rc数据与同步的实测悬浮物浓度之间建立定量表达式，并应用至卫星影像上；基于前述的反演模型，在对多幅时间序列的卫星影像处理后获取浑浊湖泊悬浮物浓度的年际、月际变化规律及其空间分布。

本发明利用去除瑞利散射后的R_rc数据(Hu et al.,2004)，结合湖泊的星地同步实测数据，通过简单大气校正方法，构建湖泊水体悬浮物浓度遥感估算模型，并应用到长时间序列VIIRS数据上，为VIIRS在内陆水体遥感研究提供参考。

由以上本发明的技术方案可知，本发明的针对新型卫星传感器VIIRS在浑浊湖泊水体估算悬浮物浓度的方法，基于实测遥感反射率R_rs与悬浮物浓度的相关分析，探寻悬浮物变化的敏感波段为理论基础；借助水体辐射传输方程，基于短波红外气溶胶贡献近似为0这一假设，对经水汽、臭氧吸收去除和瑞利散射校正后的R_rc数据，将敏感波段的R_rc数据减去短波红外的R_rc(1238)以获取更接近遥感反射率R_rs的数据，从而建立可用于新型卫星传感器VIIRS的悬浮物浓度定量估算模型。悬浮物浓度的时空分布可以有效的实现对湖泊生态环境以及饮用水源地进行有效评估；湖泊悬浮物浓度的长期高精度监测，有助于科学评估年际间悬浮物浓度的变化及其发展趋势，有效评估湖泊水体生态环境变化，为水利、环保等部门的水资源管理、水环境保护的科学决策提供科技支撑。

应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题 的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。

结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。

附图说明

附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：

图1是不同SPM浓度下水体遥感反射率光谱及其在VIIRS和MODIS波段上的响应图。

图2a-c是洪泽湖水体水质光学特性分析图。

图2a是洪泽湖水体无机悬浮物、有机悬浮物浓度和总悬浮物浓度示意图。

图2b是洪泽湖水体吸收系数、波长关系图。

图2c是洪泽湖水体不同时间波长443nm和671nm处吸收系数a_ph、a_d和a_g示意图。

图3是去除瑞利散射后的反射率R_rc与悬浮物浓度的敏感性分析和模型拟合图。

图4是洪泽湖悬浮物浓度的VIIRS卫星反演空间分布结果(2014年09月12日)。

图5是某一段时期的(2012-2015年)洪泽湖悬浮物浓度的VIIRS卫星反演汇总图。

图6是VIIRS在太湖的悬浮物反演实施案例(2016年3月1日)。

图7是VIIRS在鄱阳湖的悬浮物反演实施案例(2015年7月31日)。

前述图示1-5中，作为英文形式表达的各坐标、标识或其他表示，均为本领域所公知的，并不在本例中再做赘述。

具体实施方式

为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。

在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定意在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是应为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。

实施例1

本实施例以洪泽湖水体为例，对本发明的技术方案作进一步描述。

本发明基于VIIRS传感器卫星数据进行浑浊湖泊水体悬浮物浓度估算，上述目的是这样实现的：结合2014-2015年洪泽湖野外实测光谱与物质浓度数据，分析其水体光学特性与水 质主导因子；之后，筛选浑浊湖泊水体中对悬浮物浓度变化敏感的波段(671nm、745nm、862nm)，并使用曲线拟合(指数、乘幂、线性)确定悬浮物浓度与地面实测光谱(R_rs)的最优模型；结合实测光谱估算模型，利用去除水汽、臭氧吸收和瑞利散射校正后的R_rc数据建立适用于VIIRS的悬浮物浓度定量模型；最后将建立后的模型运用到2012-2015年的VIIRS影像上，准确获取浑浊湖泊水体的悬浮物浓度的年际、月际变化规律及其空间分布。

作为示例性的描述，下面结合附图所示，对前述方法的实施进行具体说明。

步骤1、洪泽湖水体光学特性与水质主导因子分析；

洪泽湖水体光学特性与主导因子分析是指基于实测遥感反射率(R_rs)、吸收系数(包括：浮游植物色素吸收系数a_ph，非色素颗粒吸收系数a_d和有色可溶性有机物吸收系数a_g)、悬浮物浓度(包括无机悬浮物、有机悬浮物)、叶绿素a浓度等数据分析洪泽湖光学特性变化的主导因素。洪泽湖水体水质光学特性分析图如图2a-c所示，无机悬浮物浓度大大高于有机悬浮物浓度；而且，无机悬浮物浓度与总悬浮浓度的相关性高达0.94(p<0.001)，表明：洪泽湖水体为典型悬浮物(无机悬浮物)主导水体，是悬浮物浓度估算的典型湖泊；

其中，采用美国ASD公司的双通道地面光谱监测仪获取湖泊野外实测的遥感反射率R_rs数据；悬浮物浓度采用“称量法”测量，叶绿素a浓度采用“丙酮萃取法”利用分光光度计测量。

步骤2、悬浮物浓度变化敏感波段及与实测遥感反射率(R_rs)的最优模型的确定；

图1是不同SPM浓度下水体遥感反射率光谱及其在VIIRS和MODIS波段上的响应图。首先，参考VIIRS的波段设置，选择4次实测采样光谱数据R_rs(486)、R_rs(551)、R_rs(671)、R_rs(745)、R_rs(862)，结合实测悬浮物浓度数据，计算5个波段的R_rs与悬浮物浓度Pearson系数，671、745、862nm的结果皆大于0.8，呈现显著正相关；然后，将这三个波段内的R_rs数据分别按照指数、乘幂、线性方式与悬浮物浓度进行拟合，R²分别是0.74、0.87、0.81。结果表明，671nm、745nm和862nm适合用于建立悬浮物浓度估算模型；

步骤3、获取基于VIIRS卫星影像的悬浮物浓度反演模型；

首先,利用SeaDAS进行VIIRS L1A级产品的替代定标(替代定标系数为R2014.0)并进行几何校正得到L1B级数据，基于同步气象数据和Ahmad辐射传输模型产生的查找表进行水汽、臭氧吸收和瑞利散射的校正，得到R_rc产品；

其次，针对VIIRS R_rc数据，遴选与卫星过境时间不超过±3小时的实测样点；每个点经过云判定(R_rc(1238)>0.1)和3*3窗口检验(变异系数<0.1)，获取模型训练和验证数据集；

根据水体辐射传输方程，忽略白帽反射和太阳耀斑的前提下，经过瑞利校正后得到的R_rc 可以近似表示为气溶胶散射和遥感反射率之和(如公式1和公式2所示)；假设短波红外处信号为气溶胶贡献，分别使用R_rc(671)、R_rc(745)、R_rc(862)减去R_rc(1238)，可去除部分气溶胶信号。

ρ_t(λ)＝ρ_r(λ)+ρ_a(λ)+t(λ)ρ_wc(λ)+T(λ)ρ_g(λ)+πt(λ)t₀(λ)R_rs(λ) (公式1)

R_rc(λ)＝ρ_t(λ)-ρ_r(λ)＝ρ_a(λ)+πt(λ)t₀(λ)R_rs(λ) (公式2)

其中，λ为波长，ρ_t(λ)为大气顶层反射率，ρ_r(λ)为大气分子散射，ρ_a(λ)为气溶胶散射，ρ_wc(λ)为白帽反射，ρ_g(λ)为太阳耀斑，T(λ)为大气直射透过率，t和t₀分别是入射和观测时的大气散射透过率。

于是，将671nm、745nm、862nm处的R_rc数据以及使用R_rc(671)、R_rc(745)、R_rc(862)减去R_rc(1238)的结果分别与实测悬浮物进行拟合(图3)，R_rc(671)-R_rc(1238)和悬浮物浓度具有较好的指数关系，精度较高，最后得到应用于VIIRS影像的悬浮物浓度估算模型为：

最后，将公式(3)应用到所有464景VIIRS影像上，得到洪泽湖水体悬浮物月均、季节和年际平均时空分布图(图5)。

通过上述方法即可建立VIIRS的适用于洪泽湖等内陆浑浊湖泊水体悬浮物浓度估算模型，并且空间分布合理。总体上，VIIRS数据对于洪泽湖而言，750m的空间分辨率能够体现水体水质变化；据此，VIIRS将在大型内陆湖泊水体环境研究中具有较好的前景。将VIIRS数据和MODIS历史影像通过真实性检验后，建立卫星监测参数之间的关系，即可实现浑浊湖泊水体的悬浮物浓度的的长期监测，形成长时间序列的地球环境观测数据集；有助于科学评估年际间悬浮物浓度的变化及其发展趋势，有效评估湖泊生态环境的状况，为水利、环保等部门的水资源管理、水环境保护的科学决策提供科技支撑。

此外，我们将公式(3)直接应用到鄱阳湖、太湖，得到了与RGB一致的空间分布特征，如图6、图7所示。但是由于缺少实测数据，悬浮物浓度的精度有待考证，若使用实测数据对模型参数重新调整，将得到更好的反演结果。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。