引言

內陸湖泊由于有機污染物質的注入水體易趨于營養化。富營養化水體的一個重要特征是藻類物質大量繁殖。葉綠素在藻類物質中所占的比例比較穩定，并且易于在實驗室測量，因此葉綠素濃度常作為反映水體營養化程度的一個重要參數。常規的水質監測是通過采集水樣、過濾、萃取以及分光光度計分析，以確定葉綠素濃度。因而大區域的水環境監測是一項極費人力物力和時間的工作，采樣方法也不可能對大型湖泊內的藻類分布作全面的調查。遙感技術作為一種區域性水環境調查和監測手段，日益受到重視，北美和歐洲的一些國家早已開展了利用航空遙感數據監測湖泊群內葉綠素分布的研究。葉綠素遙感一般是通過實驗研究水體反射光譜特征與葉綠素濃度之間的關系建立葉綠素算法。對于內陸水體，其困難在于，水體中其它污染物質，如無機懸浮物質和有機溶解性物質（黃色物質）光學效應的干擾，以及藻類及其它污染物質特性的地域性、甚至季節性的差異。近年來，成像光譜儀技術發展迅速，利用高光譜分辨率有可能大大提高葉綠素遙感的精度。

本文目的是研究中國湖泊中含藻類水體的高光譜反射率特性及其與藻類葉綠素濃度之間的關系，在此基礎上建立適合中國湖泊特點的葉綠素高光譜定量遙感模型。

基本原理

純凈水體在可見光波段的反射率曲線是接近線性的，隨著波長增大，反射率逐漸減小。在近紅外波段，由于水的吸收系數很大，水面反射率非常小。自然水體中污染物質的吸收和散射作用使水體的光譜反射率曲線出現峰值和谷值，這些污染物質主要包括藻類、無機懸浮物質以及黃色物質等。

葉綠素存在于藻類物質中，在藍紫光波段（420—500nm）和675nm處都有吸收峰，因此在藻類濃度較度時，水體反射率曲線在這兩個波段出現谷值。含藻類水體最顯著的光譜特征是在700nm附近常出現反射峰，其存在與否通常被認為是判定水體是否含有藻類葉綠素的依據。關于葉綠素反射峰出現的原因并沒有定論，多數研究者認為應歸因于葉綠素的熒光效應。藻類濃度很低時，這些光譜特征變得不明顯，甚至消失。如果藻類物質濃度極高，出現大量漂浮甚至覆蓋水面的情況時，由于藻類細胞在近紅外波段的強反射，水面反射率急劇增大。除了葉綠素的影響外，藻類物質對反射率曲線的另一個比較顯著的影響是由于藻青蛋白在642nm處的較大吸收系數，該波長處出現反射率谷值或肩狀。

懸浮物質的散射作用使水體的反射率在全部可見光和近紅外波段都有所增大，影響最為顯著的是在可見光波段。在不同的濃度下，懸浮物質對水體反射光譜特征的影響程度有相當大的差異。黃色物質的吸收系數在短波長區較大，隨著波長的增大，吸收系數呈指數規律衰減，因此其對水體光譜特征的影響主要在短波長區。可以用如下的簡單模型近似描述各種污染物質對水體反射率的影響:

3、實驗

研究區域是藻類污染嚴重的太湖地區。太湖地區的氣候季節差異性顯著，水體中藻類葉綠素濃度在不同季節變化很大。為研究各種不同葉綠素濃度時的情況，分別于1997年11月和1998年8月兩個典型季節，在太湖水域選擇了近40個采樣點，進行了水面光譜反射率測量和水質采樣分析。水質采樣使用標準采樣器，從水面至水下約50cm處采集水樣。在夏季實驗中，為了防止高溫下水樣變質，采集的水樣立即用冰塊加以保存。實驗室分析的水質指標主要包括藻類葉綠素濃度、懸浮物質濃度和化學耗氧量（COD），后兩個參數只用參考。葉綠素濃度確定采用丙酮萃取和分光光度法，葉綠素-a是最主要的葉綠素，本文所提到的葉綠素濃度數據都是指葉綠素-a的濃度。采用烘干稱重法確定總懸浮固體物質濃度，化學耗氧量是指高錳酸鹽指數（CODMn），化學耗氧量反映了水體中有機質的濃度。兩次實驗所涵蓋的水面及水質特性變化范圍很大，葉綠素濃度從不能檢出變化到478μg/L懸浮物質濃度為0—198mg/L，CODMn為2.40—30.2mg/L。在葉綠素濃度高于120μg/L時，大多數情況下藍藻成片漂浮、不均勻分布，采樣分析的葉綠素濃度有較大的偶然性。

水體反射光譜測量在距離水面約1m處進行，測量方向基本垂直于水面。所使用的儀器為GER-1500型便攜式地物光譜儀，工作波長范圍為300—1100nm，有512個波段，波段寬度約為1.6nm。借助對標準余弦反射板的測量，可以將水面反射強度轉化為反射率。相對光譜反射強度曲線而言，水面的光譜反射率曲線能更清楚地反映藻類葉綠素的光譜特征。在所有采樣點，水體都比較渾濁，均不可見底，不必考慮水底反射的影響。在每個采樣點，至少進行3次反射光譜測量。圖1是在各采樣點測量的水面光譜反射率曲線。由于在湖面進行反射光譜測量時，環境遮擋、測量角度的變化都會影響反射率絕對數值的大小，為了便于對不同測量結果進行比較，每條反射率曲線都利用其在420—750nm波段的平均反射率進行歸一化，歸一化反射率計算式為:

其中Lw（λ）和LR（λ）分別為對應于某一波長λ的水面和標準板的反射強度。水體反射光譜曲線最顯著的特征是由于水在近紅外波段的吸收系數迅速增大，因而反射率迅速降低，圖1中的大多數反射率曲線符合這一規律。但在一些采樣點，由于漂浮性的藍藻濃度高，以至完全地覆蓋了水面，因此一些反射率曲線表現出類似于植被的光譜特征，在近紅外波段的反射率甚至高于在可見光波段的反射率。對于這樣的水域，葉綠素濃度極高，作為水質參數，并沒有實際的意義，但是足以說明藻類污染的嚴重程度。

圖1 用420—750nm波段平均反射率進行歸一化后的反射率曲線

4、結果

圖1中的反射率曲線顯著地反映了藻類葉綠素的吸收和反射特征，部分波段的相對反射率與葉綠素濃度密切相關。利用線性回歸分析得到各波段反射率（用420—750nm波段平均反射率歸一化）與葉綠素濃度的相關系數如圖2。在700nm、620nm及675nm等波長附近的相關系數都比較大，并且在700nm附近為正相關，在620nm和675nm附近為負相關。事實上，700nm附近為葉綠素的反射峰，675nm為葉綠素的吸收峰，620nm附近為藻青蛋白的吸收峰。由于藻青蛋白同樣是藻類的重要成分，其吸收系數與葉綠素濃度存在間接的相關性。

圖2 歸一化反射率與葉綠素濃度的相關性

采用反射比可以大大減小數據處理的難度，在葉綠素遙感中，通常是研究波段反射比與葉綠素濃度的相關性。本文采用葉綠素吸收峰和反射峰所在波段的反射比，其與葉綠素濃度的線性相關系數超過0.9。對采樣測量的葉綠素濃度與反射比數據進行二次多項式擬合。

葉綠素濃度與反射比的關系及其擬合曲線如圖3，在圖3中也顯示了藻類密集漂浮區的數據（實圓點），部分數據符合（3）式，但有些數據與擬合結果明顯相差比較大。進一步的分析發現，如果光譜分辨率有所降低（如波段寬度增大到20nm），但能分辨出葉綠素在675nm處的吸收特征和在700nm附近的反射峰特征，這兩個波段的反射比也同樣與葉綠素濃度有比較好的相關性，但擬合關系式與（3）式有一定的差異。采用反射比估算葉綠素濃度的優點還包括比較容易測量，以及在一定程度上減小其它污染物質的影響。在675nm和705nm這兩個相近的波長處，懸浮物質和黃色物質對水體反射光譜的影響也是相擬的。

圖3 反射比R705nm/R675nm與葉綠素濃度的關系

觀察到葉綠素在700nm附近的反射峰的位置是隨著藻類葉綠素濃度的增大向長波方向移動的，在本文實驗數據中，葉綠素濃度很低時，觀察不到明顯的反射峰;在藻類密集覆蓋水面時，近紅外波段的反射光譜曲線走平，沒有明顯的峰值出現。對于其它采樣點，葉綠素反射峰的位置從低葉綠素濃度時的約685nm變化到高濃度時的約720nm。圖4中是葉綠素在紅光波段反射峰的位置隨葉綠素濃度變化的情況，但變化關系不能采用（4）式中的線性擬合。對于大部分采樣點，測量的葉綠素大大低于利用（4）式估算的值，這可能是由于在不同地域藻類特性的差異，在太湖水域，漂浮性的藍藻為優勢種，常浮在表層水中，與沉水性的硅藻相比，能更顯著地影響水體光譜特征。

考慮到低葉綠素濃度時，葉綠素在700nm附近反射峰不明顯，或者不尖銳，其位置很難確定，本文利用葉綠素濃度超過5μg/L時的數據進行擬合（其中藻類密集覆蓋水面時的數據也被剔除），葉綠素濃度與該峰值的位置是一種非常好的指數關系。

圖4 葉綠素濃度與700nm附近反射峰位置的關系

在圖5中將由（3）式和（5）式得到的估算值與葉綠素濃度的實際測量值進行了比較。可以發現在葉綠素濃度較高時，（5）式的估算結果要優于（3）式，但當葉綠素濃度低于10μg／L時，兩種算法的估算精度都很差。

圖5 根據（3）式和（5）式估算的葉綠素濃度與測量值的比較

5、討論

對于本文的實驗數據，測量的葉綠素濃度與反射率之比R705nm/R675nm有很好的相關性。但在（5）式的模型中，未考慮懸浮物質及黃色物質的干擾效應。雖然采用反射比可以在一定程度上減小其影響，但由（2）式不難推導出，當懸浮物質的散射系數或者黃色物質的吸收系數很大時，也可能顯著減小反射比。對于內陸水體，懸浮物質或者黃色物質濃度很高是常見的水質情況，必須有進一步的實驗數據改善模型。葉綠素反射峰值的位置不受地表輻照度、光譜測量角度等變化的影響，受懸浮物質及黃色物質的影響也很小，有利于提高葉綠素遙感的精度。但由于反射峰位置隨葉綠素濃度變化緩慢，因此遙感器必須有很高的光譜分辨率以測定反射峰位置的移動。根據（5）式，如果在確定反射峰位置時誤差為1nm，則估算的葉綠素濃度偏差超過10%。

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審核編輯黃宇