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  • ISSN 1007-6336
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贻贝养殖区悬浮颗粒物浓度的卫星遥感反演研究

刘彬宇 孟家羽 王胜强 成洺萱 孙德勇 张秀梅 许永久

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贻贝养殖区悬浮颗粒物浓度的卫星遥感反演研究

    作者简介: 刘彬宇(2001-),男,江苏苏州人,本科生,主要从事海洋遥感方面的研究,E-mail:by_liu1231@163.com;
    通讯作者: 王胜强(1986-),男,博士,教授,硕士生导师,主要从事海洋光学和水环境遥感方面的研究,E-mail:shengqiang.wang@nuist.edu.cn
  • 基金项目: 国家自然科学基金项目(42176181,42176179,42106176);江苏省基础研究计划(自然科学基金)项目(BK20211289,BK20210667);遥感科学国家重点实验室开放基金项目(OFSLRSS202103);自然资源部海岸带开发与保护重点实验室开放基金项目(2021CZEPK02);浙江省自然科学基金资助项目(LY20C030004);大学生创新创业训练计划项目(202210300021Z)
  • 中图分类号: P76

Remote sensing estimation of total suspended matter concentration in the mussel culture area

  • 摘要: 悬浮颗粒物(Total suspended matter, TSM)是重要的水环境参数,影响着海水的透明度和初级生产力,因此总悬浮颗粒物的监测对于海洋牧场环境的评价具有重要意义。卫星遥感技术具有显著的时空观测优势,但目前尚无专门针对海洋牧场小尺度海域的TSM遥感产品。本研究以浙江嵊泗枸杞岛贻贝养殖区为研究对象,基于春、夏、秋、冬4个季节的调查实测数据,建立了面向Landsat-8卫星遥感影像的TSM浓度定量反演模型。验证结果表明,反演模型具有良好的估算精度,决定系数R2为0.72,均方根误差为6.59 g/m3,绝对偏差为0.72 g/m3,平均绝对百分误差为29.8%;进一步将其用于2021-2022年春、夏、秋、冬4个季节的Landsat-8影像,反演了贻贝养殖区及毗邻海域的TSM浓度遥感产品,分析了其时空变化特征。
  • 图 1  研究区域及航次调查站点分布

    Figure 1.  Study region and sampling locations of each cruise

    图 2  研究区域的Landsat-8真彩色影像

    Figure 2.  True color Landsat-8 images of the study region

    图 3  现场实测Rrs(λ)光谱曲线

    Figure 3.  In situ measured Rrs(λ) spectra

    图 4  Rrs(λ)与TSM浓度(CTSM)以及对数转换后的TSM浓度[log10(CTSM)]之间的相关性

    Figure 4.  Correlation coefficient of Rrs(λ) with CTSM and log10(CTSM)

    图 5  TSM浓度反演模型拟合与验证

    Figure 5.  Model fitting and validation for estimation of TSM concentration

    图 6  利用Landsat-8 OLI 影像反演的贻贝养殖区及毗邻海域TSM浓度分布

    Figure 6.  Distributions of TSM concentrations in the mussel culture area and adjacent areas derived from Landsat-8 OLI satellite images

    图 7  贻贝养殖区TSM浓度平均反演值的季节变化

    Figure 7.  Seasonal variation of the average values of Landsat-8 OLI derived TSM concentrations in the mussel culture area

    表 1  实测总悬浮颗粒物浓度的分布特征

    Table 1.  Variations of measured total suspended matter concentration

    时间最大值 / g·m−3最小值/ g·m−3平均值/ g·m−3标准差/ g·m−3变异系数 / (%)
    2021-1118.72.26.33.860.5
    2022-0143.013.727.78.631.2
    2022-0645.42.987.59.4124.4
    2022-088.33.35.01.529.2
    总量45.42.210.911.0100.9
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    表 2  用于估算TSM浓度的 8 个光谱指数及其与悬浮颗粒物浓度的相关性

    Table 2.  Eight spectral indexes for deriving TSM concentrations and their correlations with TSM concentrations

    X光谱指数最佳波段组合相关系数
    X1 ${R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)$ ${\lambda _1}$ = 655 nm 0.76
    X2 $\lg \left[ {{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)} \right]$ ${\lambda _1}$ = 655 nm 0.71
    X3 ${R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right) - {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _{\text{2}}}} \right)$ ${\lambda _1}$ = 865nm and ${\lambda _2}$=655 nm 0.77
    X4 $\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}$ ${\lambda _1}$ = 655 nm and ${\lambda _2}$=443 nm 0.85
    X5 $\lg \left[ {\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}} \right]$ ${\lambda _1}$ = 655 nm and ${\lambda _2}$=443 nm 0.82
    X6 $\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right) - {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)/{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}$ ${\lambda _1}$ = 561 nm and ${\lambda _2}$=482 nm 0.71
    X7 $\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right) + {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)/{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}$ ${\lambda _1}$ = 443 nm and ${\lambda _2}$=655 nm 0.79
    X8 $\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right) - {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right) + {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}$ ${\lambda _1}$ = 655 nm and ${\lambda _2}$=443 nm 0.83
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    表 3  悬浮颗粒物浓度反演模型对比

    Table 3.  Comparisons of the performance of different estimation models of total suspended matter concentration

    光谱指数模型形式模型方程R2MAPE/(%)Bias/
    g·m−3
    RMSE/
    g·m−3
    ${X_4}{\text{ = }}\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{655}}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{443}}} \right)}}$幂函数模型y = 1.17x0.810.7134.50.946.25
    指数模型y = 0.43exp(0.92x)0.4533.90.588.13
    线性模型y = 0.99x+0.200.7234.00.916.33
    二次模型y = 704.51x2-24.16x+0.650.6339.61.238.24
    ${X_5}{\text{ = }}\lg \left[ {\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{655}}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{443}}} \right)}}} \right]$幂函数模型y = 0.54x−0.280.6153.91.8511.71
    指数模型y = 1.17exp(1.87x)0.7134.50.946.25
    线性模型y = 1.72x+1.190.4539.01.416.44
    二次模型y = 2.91x2-2.47x+1.150.7332.30.716.62
    ${X_8}{\text{ = }}\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{655}}} \right) - {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{443}}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{655}}} \right) + {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{443}}} \right)}}$幂函数模型y = 0.56x−0.280.6254.11.8511.76
    指数模型y = 1.16(1.68x)0.7333.90.906.26
    线性模型y = 1.58x+1.190.4937.71.326.33
    二次模型y = 2.18x2-2.16x+1.150.7329.00.716.28
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-06-04
  • 录用日期:  2023-08-03
  • 网络出版日期:  2023-08-22

贻贝养殖区悬浮颗粒物浓度的卫星遥感反演研究

    作者简介:刘彬宇(2001-),男,江苏苏州人,本科生,主要从事海洋遥感方面的研究,E-mail:by_liu1231@163.com
    通讯作者: 王胜强(1986-),男,博士,教授,硕士生导师,主要从事海洋光学和水环境遥感方面的研究,E-mail:shengqiang.wang@nuist.edu.cn
  • 1. 南京信息工程大学 海洋科学学院, 江苏 南京 210044
  • 2. 自然资源部海岸带开发与保护重点实验室,江苏 南京 210024
  • 3. 浙江海洋大学 水产学院, 浙江 舟山 316022
基金项目: 国家自然科学基金项目(42176181,42176179,42106176);江苏省基础研究计划(自然科学基金)项目(BK20211289,BK20210667);遥感科学国家重点实验室开放基金项目(OFSLRSS202103);自然资源部海岸带开发与保护重点实验室开放基金项目(2021CZEPK02);浙江省自然科学基金资助项目(LY20C030004);大学生创新创业训练计划项目(202210300021Z)

摘要: 悬浮颗粒物(Total suspended matter, TSM)是重要的水环境参数,影响着海水的透明度和初级生产力,因此总悬浮颗粒物的监测对于海洋牧场环境的评价具有重要意义。卫星遥感技术具有显著的时空观测优势,但目前尚无专门针对海洋牧场小尺度海域的TSM遥感产品。本研究以浙江嵊泗枸杞岛贻贝养殖区为研究对象,基于春、夏、秋、冬4个季节的调查实测数据,建立了面向Landsat-8卫星遥感影像的TSM浓度定量反演模型。验证结果表明,反演模型具有良好的估算精度,决定系数R2为0.72,均方根误差为6.59 g/m3,绝对偏差为0.72 g/m3,平均绝对百分误差为29.8%;进一步将其用于2021-2022年春、夏、秋、冬4个季节的Landsat-8影像,反演了贻贝养殖区及毗邻海域的TSM浓度遥感产品,分析了其时空变化特征。

English Abstract

  • 海水养殖业是我国粮食安全保障体系中的重要组成部分[1],为了解决渔业资源与生态环境问题,“海洋牧场”这一新型的模式近年来快速发展起来。“海洋牧场”是指利用自然海洋生态环境,对鱼、虾、贝、藻等海洋资源进行有计划和有目的的海上放养[2]。海洋牧场既能养护生物资源,又能修复生态环境,是实现我国近海渔业资源恢复、生态系统和谐发展与“蓝色碳汇”的重要途径[3]。海洋牧场的发展依赖于健康的海洋生态系统[4],因此对牧场生态环境的有效监测是极为重要的工作。

    总悬浮颗粒物(total suspended matter, TSM)、叶绿素a、浊度等环境因子对海洋牧场中的生物生长有着重要影响,其中TSM是指悬浮在水中的超过一定大小的物质,包括不溶于水的无机物、有机物(藻类等)以及泥沙、黏土、微生物等。TSM浓度是衡量水体清澈程度和水污染程度的重要指标,是重要的水色和水环境遥感参数[5-7],影响着海水的透明度和初级生产力,进而影响水生生物的生存和繁殖,因此,总悬浮颗粒物的有效监测对海洋牧场环境评估管理具有重要意义。

    针对海水TSM浓度的监测,通常采用离散的水样调查法,该方法不但耗时耗力,而且只能获得时空不连续的数据。相比之下卫星遥感技术具有高时空观测优势,能够实时或准实时对海域进行连续观测,及时、客观地掌握海域的TSM实际状况。因此,卫星遥感技术目前已成为了监测海洋TSM的重要手段。随着海洋水色遥感技术的不断发展,诸多水色卫星传感器发射成功并用于反演监测TSM浓度,如宽视场海洋观测传感器(sea-viewing wide field-of-view sensor, SeaWiFS)、中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer, MODIS)、中等分辨率成像频谱仪(medium resolution imaging spectrometer, MERIS)、地球静止海洋水色成像仪(geo-stationary ocean color imager, GOCI)等。同时,研究学者们也针对不同传感器、不同海域提出了多种TSM遥感反演算法[8-11]。例如,1994 年 Tassan[8]利用SeaWiFS辐射计490 nm、555 nm和670 nm波段遥感反射率反演了TSM浓度;Zhang等[9]针对黄东海海域,提出了利用MODIS数据的TSM浓度反演算法。何贤强[10]等利用GOCI数据开发了区域TSM浓度算法,并分析了沿海悬浮颗粒物的日内变化。

    需要指出的是,现有常用海洋水色传感器空间分辨率多为1 km左右,其TSM遥感产品主要针对大尺度海域。但是,海洋牧场贻贝养殖区的空间尺度通常较小(多为几公里),而且受水动力环境和人为扰动等因素综合影响,海洋牧场水体光学特性复杂多变。这使得现有海洋水色传感器的TSM产品,难以满足对海洋牧场小尺度海域的空间精细化监测需求。因此,亟需针对海洋牧场小尺度区域,开发基于高空间分辨率卫星影像的TSM浓度反演技术,进而构建TSM浓度的高质量遥感产品。事实上,国内外已有研究学者尝试利用Landsat、高分系列等的陆地卫星开展近海区域的TSM研究[12-14]。例如,Zhang等[12]利用Landsat TM / ETM +数据反演了黄河口悬浮颗粒物浓度;Qiu[13]等利用Landsat-8 OLI数据分析了黄河口的总悬浮颗粒物分布变化特征;邵宇杰[14]等针对高分4号卫星(GF-4),构建了杭州湾悬浮泥沙反演模型。这些研究表明利用陆地卫星开展海洋水体TSM浓度遥感反演是可行的。

    本文以浙江嵊泗枸杞岛海洋牧场(贻贝养殖区)为研究对象,基于多个航次的现场实测数据,面向高空间分辨率(30 m)的Landsat-8卫星影像,研发TSM浓度遥感反演模型,构建不同季节的TSM卫星遥感产品,并分析其时空分布特征,为海洋牧场环境监测评估提供科学支撑。

    • 本文研究区域为浙江嵊泗枸杞岛贻贝养殖区及毗邻海域,具体范围为:30.695°N-30.760°N,122.717°E-122.800°E(图1)。枸杞岛是浙江省嵊泗列岛最东边的海岛之一,位于浙江省舟山市东北方向,处于长江与东海交汇的入海口。贻贝养殖区位于枸杞岛西北部近岸海域,面积约1020 hm2,一年可孕育贻贝近10万吨,因此素有“海上牧场”之称,是“中国贻贝”的主产地。

      图  1  研究区域及航次调查站点分布

      Figure 1.  Study region and sampling locations of each cruise

    • 本研究分别于2021年11月(秋)和2022年1月(冬)、6月初(晚春)、8月(夏)不同季节在贻贝养殖区及毗邻海域进行了4个航次调查实验。每个现场航次调查在贻贝养殖区及毗邻海域布设20个站点,站点位置如图1所示。调查参数包括水体的遥感反射率(Rrs)和TSM浓度等。参数调查及测量过程严格按照NASA海洋光学规范进行[15]

      TSM浓度采用称重法测量获取[16],主要步骤包括烘干、冷却、称重、过滤、烘干、冷却、再称重。具体过程:在航次开展之前,先在实验室内利用烘箱在110 ℃条件下对空白GF/F滤膜进行烘干,待在干燥皿中冷却后,利用十万分之一精度的天平进行称重,计为w1;在开展航次调查时,利用事先称重过的空白滤膜过滤0.5~1 L的水样,过滤后将滤膜保存在−20 ℃冰箱中,待调查结束后,将滤膜带回实验室进行再次烘干、冷却及称重,此时重量计为w2。TSM浓度使用以下公式计算:

      式中:CTSM表示TSM的浓度(g/m3);V为过滤水样体积(m3)。

      遥感反射率Rrs利用ASD便携式野外光谱仪FieldSpec® Pro FR(波长范围:350~2500 nm)现场测得,测量方法为水面以上测量法[15,17-18]。主要流程如下:在天空晴朗无云时,根据调查船停靠方位和太阳光情况,确定测量方位角和天顶角分别为135°和40°[17];然后利用ASD便携式野外光谱仪测量参考灰板、水体和天空光的辐亮度光谱,对于每个目标物分别测量10次光谱,然后去除异常光谱后计算剩余光谱平均值;最后,计算得到遥感反射率Rrs(λ):

      式中:Lt(λ)、Lsky(λ)和Lp(λ)分别为水体、天空光和参考灰板的辐亮度;ρp为参考灰板的漫反射率,由参考灰板生产商提供;ρ为水—气界面对天空光的反射率,与风速、风向、观测几何角度以及太阳位置有关,当水面平静时,ρ一般取值0.022[18]。将Rrs(λ)数据与现场实测TSM浓度数据匹配,共得到76组样本。

      为了构建面向Landsat-8卫星影像的TSM浓度遥感反演模型,本研究利用美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)官网(https://earthexplorer.usgs.gov/)给出的Landsat-8 OLI传感器光谱响应函数,将所有站点的实测Rrs(λ)重采样到Landsat-8 OLI波段,计算公式[9]为:

      式中:λk为Landsat-8 OLI波段的中心波长;λiλj分别为中心波长λk的下限和上限;S(λ)为光谱响应函数;Rrs(λ)为所有站点现场实测的遥感反射率。

    • 本研究使用的卫星数据来自Landsat-8卫星的L1级产品。Landsat-8携带有OLI和TIRS传感器,OLI成像仪包括9个波段,时间分辨率为16 d,空间分辨率为30 m,其中包括一个空间分辨率15 m的全色波段。本文选取前5个波段(中心波长为:443 nm、482 nm、561 nm、655 nm和865 nm)进行TSM浓度的反演。针对研究区域,本文从USGS官网(https://earthexplorer.usgs.gov/)下载获得了2021年11月16日(秋季)、2022年1月3日(冬季)、2022年3月24日(春季)和2022年8月15日(夏季)4景晴空无云的影像,并将遥感图像裁切至本文所需的研究区域,真彩色合成影像如图2所示。

      图  2  研究区域的Landsat-8真彩色影像

      Figure 2.  True color Landsat-8 images of the study region

      大气校正是海洋水色遥感反演海洋光学和生物参数的关键过程[19]。本文利用ACOLITE (Atmospheric Correction for OLI lite) 20220222.0版本(下载网址:http://odnature.naturalsciences.be/remsem/software-and-data/acolite/)对Landsat-8/OLI卫星影像数据进行大气校正。ACOLITE是一种专门针对高浊度近岸水体的大气校正方法,被广泛用于近岸及内陆湖泊水色遥感研究领域[20-22]。ACOLITE包含默认的“暗光谱拟合”(dark spectrum fitting, DSF)和“指数外推”(exponential extrapolation, EXP)两种大气校正算法。DSF算法是针对米级分辨率传感器开发的,对于高分辨率卫星传感器其算法性能优于EXP算法,基于现场实测数据的验证表明,在大多数情况下DSF算法的误差小于EXP算法,其均方根误差小于0.01,而EXP算法的误差较大,均方根误差有时超过0.02[22]。因此,本研究采用了DSF算法进行大气校正。

    • 本文利用留一交叉检验法对模型精度进行验证,精度评价指标包括:决定系数(determination coefficient, R2)、平均偏差(Bias)、均方根误差(root-mean-square error, RMSE)及平均绝对百分误差(mean absolute percentage error, MAPE),计算公式分别为:

      式中:$ {y_i} $i=1,2,…,N)表示现场实测TSM浓度;$ \bar y $为现场实测TSM浓度平均值;$ {\hat y_i} $表示TSM浓度反演值;N为样本数量。

    • 不同季节4个航次调查实测的TSM浓度数据呈现出明显的变化特征(表1),可以看出:贻贝养殖区及毗邻海域所有季节的实测TSM浓度范围为 2.2 ~ 45.4 g/m3,其平均值、方差和变异系数分别为10.9 g/m3、11.0 g/m3和100.9%;4个季度的TSM浓度分布也呈现出明显的差异,整体上冬季TSM浓度最高,均值(Mean)高达27.7 g/m3,变异系数(coefficient of variation,CV)也最大(124.4%),而秋季、晚春和夏季3个季节的TSM浓度值则相当。在冬季现场航次调查前3 d,研究区域遭遇强风天气,这可能引起了海水上下强烈混合,导致底层悬浮颗粒物再悬浮,进而使得表层海水TSM浓度升高。这些结果表明研究区域的TSM浓度具有显著的变异性。

      时间最大值 / g·m−3最小值/ g·m−3平均值/ g·m−3标准差/ g·m−3变异系数 / (%)
      2021-1118.72.26.33.860.5
      2022-0143.013.727.78.631.2
      2022-0645.42.987.59.4124.4
      2022-088.33.35.01.529.2
      总量45.42.210.911.0100.9

      表 1  实测总悬浮颗粒物浓度的分布特征

      Table 1.  Variations of measured total suspended matter concentration

      相应地,受TSM浓度的高度变化影响,遥感反射率Rrs(λ)光谱也呈现出了明显的变化(图3)。由图可以看出: Rrs(λ)光谱值在蓝绿波段随波长的增加而增大,在550~580 nm波长范围达到峰值,这主要是由于该波长处TSM有着较高的后向散射[23]。此外,部分样本的Rrs(λ)光谱在600~700 nm波长范围有着明显的“肩状”特征,同时在810 nm波长附近出现第二反射峰,这些特征均为典型的浑浊水体Rrs(λ)光谱特征[23]

      图  3  现场实测Rrs(λ)光谱曲线

      Figure 3.  In situ measured Rrs(λ) spectra

      进一步,为了探究Rrs(λ)光谱对TSM浓度变化的响应特征,本文分析了TSM浓度与光谱之间的关系。图4展示了Landsat-8 OLI各个波段Rrs(λ)与TSM浓度(CTSM)以及对数转换后的TSM浓度[log10(CTSM)]之间的相关性,可以看出:Rrs(λ)与CTSM以及log10(CTSM)均呈现显著相关性,相关系数均大于0.5;同时,Rrs(λ)与log10(CTSM)之间的相关性均强于与CTSM的相关性;Rrs(λ)与log10(CTSM)之间的相关系数最大值为0.77(最大值出现在650 nm附近)。以上显著相关性结果表明Rrs(λ)具有很大的潜力用于TSM浓度反演,而且在建立TSM反演模型时,相比 CTSM,log10(CTSM)作为模型因变量可能会有更好的建模精度。

      图  4  Rrs(λ)与TSM浓度(CTSM)以及对数转换后的TSM浓度[log10(CTSM)]之间的相关性

      Figure 4.  Correlation coefficient of Rrs(λ) with CTSM and log10(CTSM)

    • 为了建立最优的TSM浓度遥感反演模型,本文尝试构建了不同光谱指数形式以充分利用Rrs(λ)信息。如表2所示,本文共建立了8个不同的Rrs(λ)光谱指数。针对每种光谱指数,考虑了所有可能的Landsat-8 OLI波段组合,并分析了不同波段组合下的光谱指数和log10(CTSM)的相关性,在表2表中展示了最佳的(即相关系数最大的)波段组合及其相关系数。可以发现:最优波段组合下的每种光谱指数与log10(CTSM)相关系数均大于0.7,其中X4X5X8与log10(CTSM)的相关系数最高,均大于0.8。因此,本研究将选取X4X5X8这3个光谱指数进行后续的TSM浓度反演模型构建。

      X光谱指数最佳波段组合相关系数
      X1 ${R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)$ ${\lambda _1}$ = 655 nm 0.76
      X2 $\lg \left[ {{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)} \right]$ ${\lambda _1}$ = 655 nm 0.71
      X3 ${R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right) - {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _{\text{2}}}} \right)$ ${\lambda _1}$ = 865nm and ${\lambda _2}$=655 nm 0.77
      X4 $\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}$ ${\lambda _1}$ = 655 nm and ${\lambda _2}$=443 nm 0.85
      X5 $\lg \left[ {\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}} \right]$ ${\lambda _1}$ = 655 nm and ${\lambda _2}$=443 nm 0.82
      X6 $\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right) - {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)/{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}$ ${\lambda _1}$ = 561 nm and ${\lambda _2}$=482 nm 0.71
      X7 $\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right) + {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right)/{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}$ ${\lambda _1}$ = 443 nm and ${\lambda _2}$=655 nm 0.79
      X8 $\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right) - {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _1}} \right) + {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\lambda _2}} \right)}}$ ${\lambda _1}$ = 655 nm and ${\lambda _2}$=443 nm 0.83

      表 2  用于估算TSM浓度的 8 个光谱指数及其与悬浮颗粒物浓度的相关性

      Table 2.  Eight spectral indexes for deriving TSM concentrations and their correlations with TSM concentrations

      进一步,针对光谱指数X4X5X8,分别建立与 log10(CTSM)的线性模型、指数模型、二次模型以及幂函数模型,并计算各反演模型的R2MAPERMSEBias,结果列于表3。从表3可以看出:光谱指数X4对应的线性模型和幂函数模型、光谱指数X4对应的指数模型和二次函数模型、X8对应的指数模型和二次函数模型均表现出良好的反演效果。相比之下,X8对应的二次函数模型反演效果最优,同时具有较高的R2(0.73)以及较低的RMSE(6.28 g/m3)、Bias(0.71 g/m3)和MAPE(29.0%),其模型拟合效果如图5a所示,多数样本点能够较好地分布在拟合曲线附近。因此,该模型被最终确定为 TSM 浓度的最优反演模型,其表达式如下:

      光谱指数模型形式模型方程R2MAPE/(%)Bias/
      g·m−3
      RMSE/
      g·m−3
      ${X_4}{\text{ = }}\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{655}}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{443}}} \right)}}$幂函数模型y = 1.17x0.810.7134.50.946.25
      指数模型y = 0.43exp(0.92x)0.4533.90.588.13
      线性模型y = 0.99x+0.200.7234.00.916.33
      二次模型y = 704.51x2-24.16x+0.650.6339.61.238.24
      ${X_5}{\text{ = }}\lg \left[ {\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{655}}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{443}}} \right)}}} \right]$幂函数模型y = 0.54x−0.280.6153.91.8511.71
      指数模型y = 1.17exp(1.87x)0.7134.50.946.25
      线性模型y = 1.72x+1.190.4539.01.416.44
      二次模型y = 2.91x2-2.47x+1.150.7332.30.716.62
      ${X_8}{\text{ = }}\dfrac{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{655}}} \right) - {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{443}}} \right)}}{{{R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{655}}} \right) + {R_{{\text{rs}}}}\left( {{\text{443}}} \right)}}$幂函数模型y = 0.56x−0.280.6254.11.8511.76
      指数模型y = 1.16(1.68x)0.7333.90.906.26
      线性模型y = 1.58x+1.190.4937.71.326.33
      二次模型y = 2.18x2-2.16x+1.150.7329.00.716.28

      表 3  悬浮颗粒物浓度反演模型对比

      Table 3.  Comparisons of the performance of different estimation models of total suspended matter concentration

      图  5  TSM浓度反演模型拟合与验证

      Figure 5.  Model fitting and validation for estimation of TSM concentration

      为了进一步验证所建立的 TSM 浓度反演模型的精度,对其进行了留一法交叉检验,结果如图5b所示:整体上TSM浓度的反演值和实测值具有较好的一致性,绝大多数样本均匀分布在1∶1线附近,交叉检验的R2RMSEBiasMAPE分别为0.72、6.59 g/m3、0.72 g/m3和29.8%。这些结果表明本研究针对贻贝养殖区小尺度区域所建立的TSM浓度反演模型具有良好的估算精度。

      需要指出的是,本研究区的贻贝养殖方式主要为浮筏吊养,虽然网箱等布放在水面以下,但漂浮在水面以上的浮标(分布稀疏)可能会对水体遥感反射率产生一定的影响。为此,分别统计分析了养殖区内、外大量的遥感反射率光谱,发现浮标潜在的影响主要存在于近红外和短波红外波段,而在可见光波段的影响较小,这使得本文所构建的TSM反演模型受其影响也较小。而要想获得更精确的TSM遥感产品,需考虑贻贝养殖区内浮标的潜在影响,并对其进行相应的校正。此外,本文开发的反演模型主要针对枸杞岛贻贝养殖区及毗邻海域,模型在其他海洋牧场区的适用性还有待进一步检验。本文利用了Landsat-8 OLI影像对贻贝养殖区TSM浓度进行了反演,对于其他高分辨率卫星传感器(如Sentinel-2、环境卫星等),也需要根据其传感器波段设置,进一步研究开发相应的TSM浓度遥感反演模型,以实现利用多源卫星传感器数据的海洋牧场水环境要素监测,这些问题将在下一步工作中深入研究。

    • 将本文开发的TSM浓度遥感反演模型应用于2021年11月16日(秋季)、2022年1月3日(冬季)、2022年3月24日(春季)和2022年8月15日(夏季)大气校正后的Landsat-8 OLI卫星影像,反演得到了4个季节的TSM浓度遥感产品(图6),同时,也根据图1所示的贻贝养殖区范围,统计分析了养殖区的TSM浓度平均值(图7)。可以看出:2021年秋季(图6a),贻贝养殖区及毗邻海域的TSM浓度较低,贻贝养殖区的TSM浓度平均值为5.3 g/m3;类似地,2022年夏季(图6d),除少部分区域TSM浓度出现高值外,贻贝养殖区及毗邻海域绝大部分区域TSM浓度较低,浓度为5 ~ 10 g/m3,平均值为9.1 g/m3;春季(2022年3月)(图6c),贻贝养殖区及毗邻海域大部分海域的TSM浓度有所升高,海域牧场大部分区域TSM浓度在12 g/m3左右,这可能和春季常发生的浮游植物藻华有关,浮游植物藻华增加了有机悬浮颗粒物,进而使得TSM浓度升高;冬季(2022年1月),贻贝养殖区及毗邻海域的TSM浓度最高,大多数区域的TSM浓度大于45 g/m3。正如2.1节所述,2022年1月初(航次调查前3 d),贻贝养殖区经历了一次强风天气,强风触发的海水上下混合可能引起了底层悬浮颗粒物再悬浮,进而导致TSM浓度升高。

      图  6  利用Landsat-8 OLI 影像反演的贻贝养殖区及毗邻海域TSM浓度分布

      Figure 6.  Distributions of TSM concentrations in the mussel culture area and adjacent areas derived from Landsat-8 OLI satellite images

      图  7  贻贝养殖区TSM浓度平均反演值的季节变化

      Figure 7.  Seasonal variation of the average values of Landsat-8 OLI derived TSM concentrations in the mussel culture area

      此外,值得注意的是,在冬季贻贝养殖区内部部分区域的TSM浓度明显低于毗邻海域浓度(大于45 g/m3),TSM浓度为20~30 g/m3,这可能和贻贝养殖有关。贻贝养殖采用的养殖方式为浮筏吊养方式,由于浮筏的存在,将养殖区分隔成一个个小区域,在一定程度上减弱了水体的上下混合,抑制了底层悬浮颗粒物再悬浮。同时,仔细观察也可发现,2021秋季和2022夏季,贻贝养殖区内部区域的TSM浓度也略低于毗邻海域浓度值,这也可能和养殖区的贻贝摄食方式有关,贻贝属于滤食性贝类,主要以小型的浮游生物、有机碎屑以及一些微生物为食,这可能在一定程度上降低了TSM的浓度[24-26]

    • (1)针对海洋牧场(贻贝养殖区)小尺度区域,基于多个海洋牧场航次调查数据,本文建立了面向Landsat-8 OLI影像的TSM浓度遥感反演模型,模型表现出良好的估算精度(R2 = 0.72,RMSE = 6.59 g/m3Bias = 0.72 g/m3MAPE = 29.8%);进而利用该模型得到了贻贝养殖区小尺度区域的TSM浓度空间和季节分布特征。

      (2)贻贝养殖区TSM浓度在2021年秋季和2022年夏季最低,在2022年春季有所升高,在2021年冬季达到最高;冬季TSM浓度高可能与海水上下混合引起的底层悬浮颗粒物再悬浮有关。贻贝养殖区内部部分区域TSM浓度明显低于毗邻海域,这可能与贻贝养殖筏架抑制水体上下混合有关。

      (3)本研究构建的TSM浓度遥感反演模型为枸杞岛贻贝养殖牧场区TSM浓度快速监测提供了科学支持,进而可服务于贻贝养殖区养殖环境的评估和管理。

参考文献 (26)

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