引言

悬浮泥沙浓度不仅直接影响河口水体的透明度、浊度等光学性质，同时对河口的冲淤变化、沿海地区的水土保持也产生影响，高悬浮泥沙浓度还会降低浮游植物生产力，从而影响整个生态系统。传统的现场收集 SSC 样本的方法耗时、 费力且空间连续性不足。随着遥感技术的发展，利用遥感数据定量反演表层悬浮泥沙浓度成为悬浮泥沙监测的一种重要方法。

研究区概况

长江全长大约有6300km，是我国第一大长河，起源于青藏高原，自西向东流经的省、市、自治区共有19个，最终汇入东海。长江河口具有丰富的水沙来源， 据大通水文观测站数据统计，每年由长江河口输送到海洋的泥沙高达几亿吨。长江河口根据水动力环境和区域形态特点，可以划分为上、中、下三段。江阴到徐六泾区域为上河口，主要受到径流作用的控制，徐六泾到口门范围内都属于河口 中段，径流和潮汐的混合作用使水动力环境复杂，口门至近海区域为河口下段， 海洋作用的影响占主导地位。长江河口自徐六泾以下分成南、北支。其中，南支流经长兴岛时又分为南、 北港，南港流经九段沙时形成南、北槽，最终呈现出“三级分汊，四口入海”的 形态。长江口北港区域从崇明南堡镇到佘山，全段长度大约 70km，属于长江河口的第二级分汊口，也是长江口至关重要的水上运输航道。北港是长江流域内水沙进入海洋的重要通道，长久以来的分流、分沙比重都超过 50%。北港河道的上半部分靠近青草沙水库，下段河道在长江口最大浑浊带的北面。本研究选取的实验区域位于北港河道的中下段（图 1 中红色方框），该区域属于河海交互的过渡地带，不仅受到径流作用的影响，也受到潮汐作用控制。因此，选择此区域作为长江河口的典型区域，开展基于无人机高光谱的表层悬浮泥沙浓度反演研究实验。

图1  研究区域

2.1 数据获取

2020 年 9 月 20 日（丰水期）、2021 年 4 月 21 日（枯水期）分别在长江口北港实验区域内开展了基于无人机高光谱的 SSSC 变化监测实验研究。采集了不同时期的高光谱影像以及 SSSC 同步观测数据。

2.2数据采集

进行无人机高光谱数据获取的同时，在无人机的飞行航线内，采用船只走航采样的方式提取水体样本，用于测定表层悬浮泥沙浓度参数。为了保证数据的准确性，水体样本的采集时间与无人机高光谱影像数据的获取时间间隔不超过 0.5 小时。二类水体水质样本采集，要求取水面以下0.5m深处的水体，为了避免采集工具对样品的干扰，实验采用的取水器是不锈钢材质的杯式定深水体样本采集器。

实验过程中，在每一个采样点使用采样器对水面至水下 50cm 的水柱进行表层取样，并按采集的先后顺序对采样点进行逐一编号。水样统一使用容量为1L的标准采样瓶收集，并贴上标签放置于阴凉处。在每次采集水样的同时，使用GPS记录采样点的精确坐标。2020 年 9 月 20 日，共获取了 75 个现场实测表层悬浮泥沙浓度数据。2021 年 4 月 21 日，共获取 60 个同步采样点数据。 

长江口北港多时期不同潮情 SSSC 变化分析

3.1 丰水期不同潮情 SSSC 反演结果与分析

利用基于无人机高光谱数据建立的长江口北港河段丰水期表层悬浮泥沙浓度 PCA-BP 反演模型，对 2020 年 9 月 20 日 10:00、13:00、14:00 获取的 3 个不同时 段的无人机高光谱影像进行反演，结果如图 2所示。可以看出，随着时间的变化，SSSC 的空间分布也在不断变化。

图2 丰水期 SSSC 反演结果

为了研究不同时段 SSSC 动态变化与潮汐作用之间的关系，从中国海事服务 网查询了 2020 年 9 月 20 日距离实验区域最近的崇明南堡镇监测站的潮汐周期变 化表，如图 3所示，其中阴影部分表示的是开展实验的时间段。从图3可知， 10:00 即图中 A 点对应的是落憩状态、13:00、14:00 即图中 B、C 点，分别是涨潮、 涨憩状。

图3 2020 年 9 月 20 日崇明南堡镇潮汐变化曲线

对丰水期 SSSC 反演结果图的像元值进行统计分析，表 1中列出了各时段反 演结果的最大、最小值及平均值。图 4是每个时间点 SSSC 反演结果的像元频数 统计曲线。结合表1和图4发现，10:00落憩时刻 SSSC在 19.86~328.21mg/L范围内， 多数处于 180.12mg/L 附近，平均值为 184.43mg/L。13:00 涨潮时刻的 SSSC 在 39.99~451.68mg/L 之间，浓度为 197.61mg/L 的像元数最多，计算得到平均 SSSC 为 230.81mg/L。14:00 涨憩时刻统计结果显示，SSSC 范围为 57.34~332.11mg/L， 像元数最多的 SSSC 值是 263.91mg/L，SSSC 平均值为 250.05mg/L。

表 1 丰水期 SSSC 反演结果统计

图 4 丰水期 SSSC 反演结果像元频数统计曲线

为了进一步分析不同时段 SSSC 的分布情况，将 SSSC 反演结果划分为 <100mg/L、100~200mg/L、200~300mg/L 以及>300mg/L 的 4 个不同浓度区间。分 别统计了不同时段 SSSC 在对应区间内的像元数占总像元数的百分比，结果如图 5所示。10:00 落憩时刻 SSSC 多数处于 100~200mg/L 范围内，占像元总数的 72.41%，SSSC在 200~300mg/L区间内占比为 27.23%，在<100mg/L以及>300mg/L 的浓度范围内占比均小于 1%。13:00 涨潮的 SSSC 在 100~200mg/L、200~300mg/L 区间内分布比较均匀，像元数占总数的比例分别为 41.04% 、 41.56% ， SSSC>300mg/L 的像元数占比为 17.30%，<100mg/L 的像元不到 0.1%。14:00 涨憩 的 SSSC 集中在 200~300mg/L 范围内，该区间内的像元数量为像元总数的 97.96%， 100~200mg/L区间内的像元值占 1.80%，<100mg/L以及>300mg/L的浓度范围内的 像元占比均小于 1%。

图 5 丰水期不同时段 SSSC 区间统计

为了进一步研究不同潮情 SSSC 的变化趋势，将反演结果以离岸距离为横轴， SSSC为纵轴进行展开，得到的断面图如图6所示。图中蓝色曲线对应的是10:00 落憩时刻，黄色曲线表示的是 13:00 涨潮时刻，红色曲线是 14:00 涨憩状态下的断 面。从图 6来看，随着离岸距离的增加，落憩时刻的 SSSC 整体上呈现先增后减 的趋势，涨憩时刻的 SSSC 曲线先下降再上升，最后稳定在 250mg/L 左右，且落 憩时刻的 SSSC 始终低于涨憩时刻。而涨潮时段的 SSSC 断面则表现出较大的波 动，SSSC 最低在 120mg/L 左右，最高接近 400mg/L，这可能是由于涨潮时刻流速 大且变化迅速，携带大量泥沙倒灌，同时造成底部泥沙的再悬浮。

图 6丰水期不同时段 SSSC 变化曲线

3.2枯水期不同潮情SSSC反演结果与分析

同样地，利用基于 PCA-BP 神经网络建立的枯水期 SSSC 反演模型，对 2021 年 4 月 21 日 14:30、15:30、16:30 获取的 3 个不同时段的无人机高光谱影像进行反 演，结果如图 7所示。

图 7 枯水期 SSSC 反演结果

图 8是从中国海事服务网获取的 2021 年 4 月 21 日崇明南堡镇监测站的潮汐 周期变化曲线，图中阴影区域表示的是进行实验数据采集的时间段。由图 8可 知，14:30 即图中 D 点处于落憩状态，15:30、16:30 即 E、F 点均是涨潮状态。

图 8 2021 年 4 月 21 日崇明南堡镇潮汐变化曲线

分别统计了枯水期 3 个时段 SSSC 反演结果的最大值、最小值及平均值，结 果见表 2。图 9是每个时间点 SSSC 的像元频数统计曲线。由表 2和图 9可知，枯水期 14:30 落憩时刻 SSSC 在 17.02~69.79mg/L 之 间，多数处于 35.77mg/L 附近，平均值为 36.52mg/L。15:30 涨潮时刻的 SSSC 在 17.63~125.43mg/L 范围内，浓度为 40.17mg/L 的像元数最多，计算得到平均 SSSC 为 44.58mg/L。15:30涨潮时刻统计结果显示，SSSC范围为 20.40~142.84mg/L，像 元数最多的 SSSC 值是 44.74mg/L，SSSC 反演平均值为 50.60mg/L。

表 2枯水期 SSSC 反演结果统计

图 9 枯水期 SSSC 反演结果像元频数统计曲线

为了进一步分析枯水期不同时段 SSSC 的分布情况，将 SSSC 反演结果划分为 <30mg/L、30~50mg/L、50~80mg/L 以及>80mg/L 的 4 个不同浓度区间。统计了 3 个不同时段的 SSSC 在相应区间内的像元数占像元总数的概率，结果如图 9所示。14:30 落憩时段的 SSSC 都集中在 30~50mg/L 浓度范围内，所占比重达到 97.50%，<30mg/L 的 SSSC 占总数的 2.49%，50~80mg/L 区间内的 SSSC 不足 0.1%， 没有>80mg/L 的反演值。15:30 涨潮的 SSSC 大多数都在 30~50mg/L 范围内，占比 为 79.40%，在 50~80mg/L 范围内占比为 17.49%，>80mg/L 的仅为 2.58%， <30mg/L 的 SSSC 小于 1%。16:30 涨潮的 SSSC 在 30~50mg/L 区间内的像元数占总 数的 59.46%，在 50~80mg/L 范围内的占 38.47%，>80mg/L 的像元数占 1.96%， <30mg/L 的只有不到 1%。

图 10 枯水期不同时段 SSSC 区间统计

图 11是枯水期不同潮情下，随着离岸距离的增加，SSSC 的变化曲线。蓝 色曲线对应的是 14:30 的落憩状态，黄色曲线是 15:30 涨潮初始阶段，红色曲线对 应的是 16:30 的涨潮时刻。从整体上来看，随着离岸距离的增加，不同潮情下的 SSSC 均先降低，然后逐渐趋于平稳，在小范围内上下波动。其中，落憩时刻潮 高为 140cm，SSSC 最低，基本稳定在 33mg/L，涨潮初始时段，潮高为 147cm 时， SSSC 略高于落憩时刻，离岸 1km 后在 45mg/L 上下浮动，当潮位上涨到 163cm 时， SSSC 也逐渐增加，最终在 50-60mg/L 之间波动。

图 11 枯水期不同时段 SSSC 变化曲线

3.3不同时期 SSSC 反演结果对比分析

将丰水期、枯水期 SSSC 反演结果进行对比，图 12和图 13分别是落憩、 涨潮状态下，2 个时期的 SSSC 对比图，可以看出，在不同潮情下，丰水期的 SSSC 均高于枯水期。这可能是受到不同季节，长江径流量之间差异的影响。根据大通站的数据统计，2020 年 9 月长江口径流量为 1353 亿立方米，2021 年 4 月 的径流量为 686.9 亿立方米（数据来源于长江泥沙公报）。丰水期径流量约为枯 水期的 2 倍，携带的泥沙量也大量增加，使得丰水期 SSSC 远高于枯水期。

图 12 不同时期落憩状态 SSSC 对比

图 13 不同时期涨潮状态 SSSC 对比

3.4 不同时期不同潮情实测断面数据验证分析

为了进一步验证 SSSC 高光谱反演结果的可靠性，分析了实验当天获取的 SSSC 实测断面点数据。将不同时刻采集的 SSSC 按照离岸距离进行展开，图 14 是丰水期落憩、涨潮、涨憩时刻实测的数据点断面图，可以看到，落憩和涨憩时 刻的 SSSC 波动较小，且涨憩状态的 SSSC 整体上高于落憩，而涨潮时段的 SSSC 在 50~350mg/L 范围内有较大的波动。这与无人机高光谱数据的反演结果是一致的。

图 14 丰水期实测 SSSC 断面图

图 15是枯水期获取的实测数据断面图，可以看出，随着离岸距离的增加， SSSC 均呈现降低的趋势。落憩时刻 SSSC 最低，随着潮位的增加，SSSC 也随之 增加。这与无人机高光谱反演结果得出的规律也是相符的。

图 15 枯水期实测 SSSC 断面图

从不同时期 SSSC 实测数据断面对比图（图 16、图 17）可以知道，丰水 期的 SSSC 在落憩、涨潮时刻都要高于枯水期，与反演结果具有一致性。

图 16 不同时期落憩状态 SSSC 实测断面图

图 17 不同时期涨潮状态 SSSC 实测断面图

结论

选取长江口北港中下段为实验区域，在丰水期、枯水期不同时间段内开 展了 2 次基于无人机高光谱的 SSSC 潮周期变化监测实验。采集了高光谱影像数 据和现场同步观测数据，并利用上一章中建立的 PCA-BP 模型对 SSSC 进行了反 演，分析了不同时期的 SSSC 变化。结果表明：（1）丰水期，落憩状态下的 SSSC 低于涨潮和涨憩时刻，涨潮时的 SSSC 变化比较明显，而落憩、涨憩时刻 SSSC比较平稳。（2）枯水期，随着离岸距离的增加，SSSC逐渐降低，落憩时刻 的 SSSC 低于涨潮时刻。（3）在不同潮情下，丰水期的 SSSC 均高于枯水期。且 无人机高光谱数据的反演结果与实测数据具有一致性。

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