1、引言

内陆湖泊由于有机污染物质的注入水体易趋于营养化。富营养化水体的一个重要特征是藻类物质大量繁殖。叶绿素在藻类物质中所占的比例比较稳定，并且易于在实验室测量，因此叶绿素浓度常作为反映水体营养化程度的一个重要参数。常规的水质监测是通过采集水样、过滤、萃取以及分光光度计分析，以确定叶绿素浓度。因而大区域的水环境监测是一项极费人力物力和时间的工作，采样方法也不可能对大型湖泊内的藻类分布作全面的调查。遥感技术作为一种区域性水环境调查和监测手段，日益受到重视，北美和欧洲的一些国家早已开展了利用航空遥感数据监测湖泊群内叶绿素分布的研究。叶绿素遥感一般是通过实验研究水体反射光谱特征与叶绿素浓度之间的关系建立叶绿素算法。对于内陆水体，其困难在于，水体中其它污染物质，如无机悬浮物质和有机溶解性物质（黄色物质）光学效应的干扰，以及藻类及其它污染物质特性的地域性、甚至季节性的差异。近年来，成像光谱仪技术发展迅速，利用高光谱分辨率有可能大大提高叶绿素遥感的精度。

本文目的是研究中国湖泊中含藻类水体的高光谱反射率特性及其与藻类叶绿素浓度之间的关系，在此基础上建立适合中国湖泊特点的叶绿素高光谱定量遥感模型。

2、基本原理

纯净水体在可见光波段的反射率曲线是接近线性的，随着波长增大，反射率逐渐减小。在近红外波段，由于水的吸收系数很大，水面反射率非常小。自然水体中污染物质的吸收和散射作用使水体的光谱反射率曲线出现峰值和谷值，这些污染物质主要包括藻类、无机悬浮物质以及黄色物质等。

叶绿素存在于藻类物质中，在蓝紫光波段（420—500nm）和675nm处都有吸收峰，因此在藻类浓度较度时，水体反射率曲线在这两个波段出现谷值。含藻类水体最显著的光谱特征是在700nm附近常出现反射峰，其存在与否通常被认为是判定水体是否含有藻类叶绿素的依据。关于叶绿素反射峰出现的原因并没有定论，多数研究者认为应归因于叶绿素的荧光效应。藻类浓度很低时，这些光谱特征变得不明显，甚至消失。如果藻类物质浓度极高，出现大量漂浮甚至覆盖水面的情况时，由于藻类细胞在近红外波段的强反射，水面反射率急剧增大。除了叶绿素的影响外，藻类物质对反射率曲线的另一个比较显著的影响是由于藻青蛋白在642nm处的较大吸收系数，该波长处出现反射率谷值或肩状。

悬浮物质的散射作用使水体的反射率在全部可见光和近红外波段都有所增大，影响最为显著的是在可见光波段。在不同的浓度下，悬浮物质对水体反射光谱特征的影响程度有相当大的差异。黄色物质的吸收系数在短波长区较大，随着波长的增大，吸收系数呈指数规律衰减，因此其对水体光谱特征的影响主要在短波长区。可以用如下的简单模型近似描述各种污染物质对水体反射率的影响:

3、实验

研究区域是藻类污染严重的太湖地区。太湖地区的气候季节差异性显著，水体中藻类叶绿素浓度在不同季节变化很大。为研究各种不同叶绿素浓度时的情况，分别于1997年11月和1998年8月两个典型季节，在太湖水域选择了近40个采样点，进行了水面光谱反射率测量和水质采样分析。水质采样使用标准采样器，从水面至水下约50cm处采集水样。在夏季实验中，为了防止高温下水样变质，采集的水样立即用冰块加以保存。实验室分析的水质指标主要包括藻类叶绿素浓度、悬浮物质浓度和化学耗氧量（COD），后两个参数只用参考。叶绿素浓度确定采用丙酮萃取和分光光度法，叶绿素-a是最主要的叶绿素，本文所提到的叶绿素浓度数据都是指叶绿素-a的浓度。采用烘干称重法确定总悬浮固体物质浓度，化学耗氧量是指高锰酸盐指数（CODMn），化学耗氧量反映了水体中有机质的浓度。两次实验所涵盖的水面及水质特性变化范围很大，叶绿素浓度从不能检出变化到478μg/L悬浮物质浓度为0—198mg/L，CODMn为2.40—30.2mg/L。在叶绿素浓度高于120μg/L时，大多数情况下蓝藻成片漂浮、不均匀分布，采样分析的叶绿素浓度有较大的偶然性。

水体反射光谱测量在距离水面约1m处进行，测量方向基本垂直于水面。所使用的仪器为GER-1500型便携式地物光谱仪，工作波长范围为300—1100nm，有512个波段，波段宽度约为1.6nm。借助对标准余弦反射板的测量，可以将水面反射强度转化为反射率。相对光谱反射强度曲线而言，水面的光谱反射率曲线能更清楚地反映藻类叶绿素的光谱特征。在所有采样点，水体都比较浑浊，均不可见底，不必考虑水底反射的影响。在每个采样点，至少进行3次反射光谱测量。图1是在各采样点测量的水面光谱反射率曲线。由于在湖面进行反射光谱测量时，环境遮挡、测量角度的变化都会影响反射率绝对数值的大小，为了便于对不同测量结果进行比较，每条反射率曲线都利用其在420—750nm波段的平均反射率进行归一化，归一化反射率计算式为:

其中Lw（λ）和LR（λ）分别为对应于某一波长λ的水面和标准板的反射强度。水体反射光谱曲线最显著的特征是由于水在近红外波段的吸收系数迅速增大，因而反射率迅速降低，图1中的大多数反射率曲线符合这一规律。但在一些采样点，由于漂浮性的蓝藻浓度高，以至完全地覆盖了水面，因此一些反射率曲线表现出类似于植被的光谱特征，在近红外波段的反射率甚至高于在可见光波段的反射率。对于这样的水域，叶绿素浓度极高，作为水质参数，并没有实际的意义，但是足以说明藻类污染的严重程度。

图1 用420—750nm波段平均反射率进行归一化后的反射率曲线

4、结果

图1中的反射率曲线显著地反映了藻类叶绿素的吸收和反射特征，部分波段的相对反射率与叶绿素浓度密切相关。利用线性回归分析得到各波段反射率（用420—750nm波段平均反射率归一化）与叶绿素浓度的相关系数如图2。在700nm、620nm及675nm等波长附近的相关系数都比较大，并且在700nm附近为正相关，在620nm和675nm附近为负相关。事实上，700nm附近为叶绿素的反射峰，675nm为叶绿素的吸收峰，620nm附近为藻青蛋白的吸收峰。由于藻青蛋白同样是藻类的重要成分，其吸收系数与叶绿素浓度存在间接的相关性。

图2 归一化反射率与叶绿素浓度的相关性

采用反射比可以大大减小数据处理的难度，在叶绿素遥感中，通常是研究波段反射比与叶绿素浓度的相关性。本文采用叶绿素吸收峰和反射峰所在波段的反射比，其与叶绿素浓度的线性相关系数超过0.9。对采样测量的叶绿素浓度与反射比数据进行二次多项式拟合。

叶绿素浓度与反射比的关系及其拟合曲线如图3，在图3中也显示了藻类密集漂浮区的数据（实圆点），部分数据符合（3）式，但有些数据与拟合结果明显相差比较大。进一步的分析发现，如果光谱分辨率有所降低（如波段宽度增大到20nm），但能分辨出叶绿素在675nm处的吸收特征和在700nm附近的反射峰特征，这两个波段的反射比也同样与叶绿素浓度有比较好的相关性，但拟合关系式与（3）式有一定的差异。采用反射比估算叶绿素浓度的优点还包括比较容易测量，以及在一定程度上减小其它污染物质的影响。在675nm和705nm这两个相近的波长处，悬浮物质和黄色物质对水体反射光谱的影响也是相拟的。

图3 反射比R705nm/R675nm与叶绿素浓度的关系

观察到叶绿素在700nm附近的反射峰的位置是随着藻类叶绿素浓度的增大向长波方向移动的，在本文实验数据中，叶绿素浓度很低时，观察不到明显的反射峰;在藻类密集覆盖水面时，近红外波段的反射光谱曲线走平，没有明显的峰值出现。对于其它采样点，叶绿素反射峰的位置从低叶绿素浓度时的约685nm变化到高浓度时的约720nm。图4中是叶绿素在红光波段反射峰的位置随叶绿素浓度变化的情况，但变化关系不能采用（4）式中的线性拟合。对于大部分采样点，测量的叶绿素大大低于利用（4）式估算的值，这可能是由于在不同地域藻类特性的差异，在太湖水域，漂浮性的蓝藻为优势种，常浮在表层水中，与沉水性的硅藻相比，能更显著地影响水体光谱特征。

考虑到低叶绿素浓度时，叶绿素在700nm附近反射峰不明显，或者不尖锐，其位置很难确定，本文利用叶绿素浓度超过5μg/L时的数据进行拟合（其中藻类密集覆盖水面时的数据也被剔除），叶绿素浓度与该峰值的位置是一种非常好的指数关系。

图4 叶绿素浓度与700nm附近反射峰位置的关系

在图5中将由（3）式和（5）式得到的估算值与叶绿素浓度的实际测量值进行了比较。可以发现在叶绿素浓度较高时，（5）式的估算结果要优于（3）式，但当叶绿素浓度低于10μg／L时，两种算法的估算精度都很差。

图5 根据（3）式和（5）式估算的叶绿素浓度与测量值的比较

5、讨论

对于本文的实验数据，测量的叶绿素浓度与反射率之比R705nm/R675nm有很好的相关性。但在（5）式的模型中，未考虑悬浮物质及黄色物质的干扰效应。虽然采用反射比可以在一定程度上减小其影响，但由（2）式不难推导出，当悬浮物质的散射系数或者黄色物质的吸收系数很大时，也可能显著减小反射比。对于内陆水体，悬浮物质或者黄色物质浓度很高是常见的水质情况，必须有进一步的实验数据改善模型。叶绿素反射峰值的位置不受地表辐照度、光谱测量角度等变化的影响，受悬浮物质及黄色物质的影响也很小，有利于提高叶绿素遥感的精度。但由于反射峰位置随叶绿素浓度变化缓慢，因此遥感器必须有很高的光谱分辨率以测定反射峰位置的移动。根据（5）式，如果在确定反射峰位置时误差为1nm，则估算的叶绿素浓度偏差超过10%。

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