新一代国产高光谱ZY1-02E卫星在内陆水体水质参数反演中的应用

2021年12月26日,我国成功发射资源一号02E(ZY1-02E)卫星,其搭载了新一代高光谱相机(Advanced Hyperspectral Imager,AHSI),拥有30 m空间分辨率的可见光到短波红外范围内的166个波段,在内陆水体水质参数反演方面具有重要潜力。本研究以北京市沙河水库和金海湖为研究区,开展基于ZY1-02E AHSI影像数据的叶绿素a浓度和透明度反演研究,以评价其实际应用效果。基于京津冀地区12个湖库的遥感反射率和叶绿素a浓度实测数据,构建叶绿素a反演半经验模型。将该模型和基于准解析算法(Quasi-Analytical Algorithm,QAA)的透明度半分析模型应用于ZY1-02E AHSI影像,并利用在沙河水库和金海湖两个研究区获取的星地同步实测水质数据对反演结果进行精度评价。结果表明,基于670 nm和705 nm波长的归一化指数的叶绿素a反演半经验模型的精度最高,拟合度和平均相对误差分别为0.79和21.70%;基于QAA-V6的透明度半分析模型的精度最高,拟合度和平均相对误差分别为0.93和13.90%。该研究结果初步证明了ZY1-02E高光谱数据在内陆水体水质参数反演中的潜力。

大比例尺航片正射影像中的树冠提取

为使森林航片的分类精度达到单株林木提取水平,以凉水国家级自然保护区1:8000正射影像、DEM及红松(Pinus koraiensis)生境、立地条件特征为基础,对航片进行了传统的非监督分类、监督分类和专家分类,并对其分类机理进行了分析,提取了红松树冠光谱特征、纹理特征。在构建的红松树冠识别模型基础上,执行分类,并运用混淆矩阵分析法对分类结果进行了精度检验。结果表明:将纹理信息、DEM信息、红松生境及立地条件特征信息作为专家知识,构建红松树冠识别模型进行分类的方法,能有效地降低地物分类中"同物异谱"和"同谱异物"现象,使分类的总体精度达到96%,比监督分类提高了10%,从而使大比例尺森林航片分类精度达到了单株林木提取水平。

基于大比例尺航片的单株立木坐标提取

以凉水林场1:8 000大比例尺航片上的树冠影像为基础,通过栅格矢量转换、转换算法调整及图层矢量编辑生成了红松(Pinus koraiensis)树冠多边形图层。在ArcGIS中对该图层通过VBA(Visual Basic For Applica-tions)编程调用多边形属性算法,提取红松树冠多边形的重心作为红松立木的坐标,并与实地实时动态差分法RTK(Real-Time Kinematic)精确定位面积为9 hm2的阔叶红松林样地内红松立木坐标数据进行了检验与分析。结果表明,对于胸径(HDB)达到30 cm以上的红松,其坐标提取精度达到90%以上,且径阶越高,提取精度越高。

基于MODIS数据的全国144个重点湖库营养状态监测:以2018年夏季为例

随着经济社会的快速发展和进步,我国湖库水体富营养化情况越来越严重.卫星遥感在水体营养状态监测方面具有重要潜力,但基于卫星遥感的全国范围内湖库水体营养状态监测和分析方面还鲜有研究.本文基于2018夏季的MODIS卫星遥感数据生产FUI指数产品,构建基于FUI水色指数的湖库营养状态评价方法,监测全国范围内144个重点湖库水体的营养状态等级.结果表明:贫营养、中营养、富营养的湖库比例分别为16%、24%、60%;营养状态在空间上分布不均匀,总体上呈现东高西低的现象;东北山地与平原和东部平原湖区以富营养状态水体为主;西部湖库水体以贫到中营养状态为主,尤其是青藏高原湖区贫营养比例比较高;海拔和地表温度等自然因素与工业点源和农业面源污染等人为因素是湖库营养状态的重要影响因素.

地表水环境遥感监测关键技术与系统

介绍了地表水环境遥感监测的关键技术与系统及其典型应用,其代表性机理模型和应用示范成果主要来自于中国科学院遥感与数字地球研究所的高光谱遥感团队在最近几年中取得的一些研究进展,主要包括建立了基于改进双峰法的水体分布自动化遥感提取方法,实现了简单、高效和高精度的水体提取;提出了大型湖泊长时序水量估算方法,并以青藏高原湖区为例,重建了典型湖泊面积、水位和水量序列;发展了基于“软分类”的典型内陆水体叶绿素a浓度反演方法,构建了基于生物光学模型的高度浑浊水体悬浮物浓度遥感反演半解析方法,提高了反演方法的区域和季节适用性;构建了基于水色指数的大范围湖库营养状态和透明度遥感监测方法,实现了全球大型湖库营养状态遥感监测,以及全国大型湖库透明度遥感监测;在此基础上,开发了地表水环境遥感监测系统,提高了水环境遥感监测效率,促进了卫星遥感在水环境监测中的高精度业务化应用。

智能手机影像支持的水质监测算法与应用

智能手机为基于公众科学的水质监测提供了新的手段,但是目前还缺乏基于智能手机拍摄的水体影像的水质参数反演的系统性研究。针对这种情况,本文首先构建了基于水面数码照片的典型水质参数反演和水体污染识别模型,包括水色指数、透明度、营养状态等级、蓝藻水华、黑臭水体;然后,基于这些模型开发了基于智能手机安卓系统的“观水色”app,并在一些典型研究区对“观水色”app进行了应用及评价,获得了较好的水质监测精度;最后,分析了白平衡、不同数码相机设备、照片存储格式对于基于智能手机的水质监测的影响及其应对策略。本文的研究成果将有利于推动智能手机在水质监测中的广泛应用。

基于哨兵2数据的2019-2021年三亚河水体透明度数据集

水体透明度是环保部门最关心的重要水质参数之一,反映水体浑浊程度,对水体初级生产力与水生态系统具有重要影响。作为典型海岛独立水系,海南省总体地表内陆水体水资源较丰富,河流径流充沛,但受干湿季风和地形影响具有时空分布不均的特点,目前针对海南岛内陆水体水质研究相对较少。本文以海南省三亚市三亚河为研究区,基于GEE云计算平台和Google云存储的哨兵2地表反射率数据,采用基于QAAv6的透明度半解析模型反演2019-2021年三亚河时间序列透明度。对于三亚河水体动态提取,采用归一化水体指数NDWI与OTUS自动化阈值分割相结合的算法提取细小河流水体。数据以GeoTiff栅格格式存储,同时保存了像元透明度值和坐标信息,便于相关的地理信息系统软件读取和分析。基于GEE云数据库反演水体长时序透明度,具有高效快速的优势。本数据集可以为三亚河水质监测、水体污染治理及水生态保护等提供重要科学依据。

基于GF6-WFV数据的中国东部典型湖库叶绿素a浓度反演

高分六号中分辨率宽幅相机(GF6-WFV)设计了两个红边波段,具有水体叶绿素a浓度监测的潜力。实验选取官厅水库、陆浑水库和白洋淀等6个中国东部典型湖库为研究区,获取141个采样点实测光谱和叶绿素a浓度数据。基于实测数据对4种常用的叶绿素a浓度反演半经验模型进行参数优化和模型精度验证,选取最优反演模型。结果表明,GF6-WFV数据新增红边Ⅰ波段(B5:710 nm)和红波段(B3:660 nm)构建的两波段比值模型反演精度较高,相关系数平方(R^(2))为0.89,平均相对误差(MRE)为34.71%,均方根误差(RMSE)为13.29 mg/m^(3)。研究表明:利用GF6-WFV影像数据能有效反演水体叶绿素a浓度,研究基于多湖库、多时相数据建立的GF6-WFV影像水体叶绿素a浓度反演模型,在中国东部典型湖库具有较好的适用性。

基于波段定制高像素无人机多光谱相机的陆浑水库水质参数反演研究

无人机载多光谱遥感在小型水体水环境监测中具有成本低、时间灵活等优势,但是常见的多光谱相机具有像素数量低、缺少内陆水体特征波段等问题,限制了无人机多光谱遥感在水环境监测中优势的发挥。针对这些问题,研究定制了面向内陆水体水质监测的高像素航天数维KP-8多光谱相机,相机包括面向内陆水体叶绿素a反演的670和700 nm波段;利用无人机飞行实验获取了浑浊富营养化的陆浑水库的多光谱影像,并利用同步水面实验获取的水质参数构建了典型水质参数透明度、浊度、悬浮物和叶绿素a浓度反演模型;将反演模型应用于多光谱影像,反演并分析了陆浑水库典型水质参数空间分布规律。结果表明:这种波段定制的高像素无人机多光谱相机在内陆水体水环境业务化监测方面具有重要潜力。

中国卫星遥感地表水资源监测能力分析与展望

在中国自然资源部水资源调查与确权登记的职能需求之下,面向中国“十四五”及二零三五年远景卫星发展规划,亟需厘清水资源属性卫星遥感监测国内外发展现状,并进一步剖析中国卫星地表水资源监测能力。本文在对国内外多种类型卫星(包括光学、激光、雷达、重力、GNSS-R等)水资源监测能力及属性反演前沿技术(以地表固液态水的范围、水位、体积变化等为主)进行总结分析的基础上,针对中国地表水资源卫星遥感监测的现状和不足,从观测体系、技术体系、产品体系和服务体系4个方面提出未来卫星遥感地表水资源监测规划设计建议。

高分一号卫星浑浊水体水质参数软分类反演

高分一号卫星宽幅盖相机(GF-1 WFV)拥有高空间和高时间分辨率,在水环境遥感应用方面有较大潜力,现有研究以特定区域算法为主,缺少可用于大范围的水质参数反演算法。基于以上问题,本研究在全国开展了28次共计68个航次的水面测量与采样实验,获取了具有较好典型性和代表性的647个采样点数据用于水质参数反演建模和验证。为了满足光学特性复杂的浑浊水体大范围水质参数反演的需求,发展了基于软分类的GF-1 WFV水质参数反演算法。算法首先将水体分为4类,并计算各类型水体的质心光谱;然后为各类型水体优选和优化适用的叶绿素a浓度、总悬浮物浓度和透明度反演模型,并用距离权重进行加权融合获取最终的水质参数反演结果。经星地同步实验数据验证,水体叶绿素a浓度、总悬浮物浓度和透明度反演的相对误差分别为33.1%、28.6%和17.6%,且类别边界过渡平滑,避免了不同模型导致的数值跳变问题。结果表明,本算法具有大范围水质参数反演产品生产的能力。

基于HY-1C卫星CZI影像的多类型内陆水体大气校正及水质参数反演

海洋一号C星(HY-1C)上搭载的海岸带成像仪(CZI)在内陆水体水色遥感应用方面具有较大潜力。目前,HY-1C CZI影像在内陆水体的大气校正和水质反演研究较少,仍然需要解决适用于不同类型内陆水体的大气校正和水质参数建模等问题。因此,本研究在华北平原的小浪底水库、官厅水库、丹江口水库、白龟山水库、白洋淀5个不同浑浊程度的湖泊和水库开展了星地同步实验,获取了85个采样点的水面遥感反射率光谱和水质参数实测数据。发展了基于Sentinel-2 MSI影像均匀不变地物的HY-1C CZI影像相对大气校正算法和系统定标模型。HY-1C CZI的蓝、绿、红、近红外波段遥感反射率反演平均无偏相对误差(AURE)分别为14.7%、11.2%、28.9%、41.7%,蓝、绿、红波段的大气校正精度相对较高;此外,大气校正与实测光谱的相关系数r的平均值为0.978,光谱角度距离(SAD)的平均值为0.109,说明大气校正遥感反射率光谱形状与实测光谱一致性较高。基于实测数据构建了叶绿素a浓度和透明度反演模型,经独立数据验证,HY-1C CZI影像叶绿素a浓度反演的AURE为33.8%,均方根误差(RMSE)为4.8μg/L;透明度反演的AURE为25.0%,RMSE为34.9 cm。结果表明,HY-1C CZI影像可以应用于华北平原多个类型内陆水体的水质参数反演。

长时序大范围内陆水体光学遥感研究进展

地球表面的江河、湖泊和水库等内陆水体是水资源的主要组成部分,由气候变化和人类活动所引起的内陆水体分布和水质时空变化等问题已成为各国科学家和政府关注的热点。相比常规实地采样监测手段,卫星遥感在长时序、大范围内陆水体监测方面具有重要优势。受到海洋水色遥感理论和方法的推动,同时也得益于内陆水体光学特性数据的不断积累,近年来内陆水体光学遥感研究取得了很大的进展,已经从典型研究区的典型算法实验性研究,拓展到长时序、大范围水体产品生产;从水色遥感算法的科学研究,发展到内陆水体参量时空变化分析和水环境监管决策支持方面。尤其是在水体分布提取、水体遥感数据大气校正、叶绿素a浓度反演、水体颜色监测、浑浊程度监测、营养状态评价、黑臭水体监测、湖冰监测等方面都已经取得了重要进展,形成了一些面向长时序、大范围内陆水体的光学遥感产品。未来,为了进一步提高内陆水体光学遥感的应用效果,需要进一步加强不同类型内陆水体光学特性数据获取和分析工作,完善面向长时序、大范围内陆水体的水色遥感算法。此外,有必要发射面向内陆水体监测的卫星星座,或者在通用陆地卫星星座遥感器设计中兼顾内陆水体的应用需求,从数据源上解决内陆水体光学遥感面临的问题。

资源一号02D高光谱影像内陆水体叶绿素a浓度反演

2019-09-12成功发射的资源一号02D卫星(ZY-102D)搭载了新一代可见短波红外高光谱相机AHSI(Advanced Hyperspectral Imager),其丰富的细分波段和较高的空间分辨率在内陆湖库水质监测方面具有较大潜力,但数据可用性有待分析和验证。本研究以中国华东和华北平原的典型富营养湖库(太湖、于桥水库)和中营养湖库(小浪底水库)为研究区,开展基于ZY-102D高光谱影像的叶绿素a浓度反演研究。以3个研究区在46个采样点地面测量的叶绿素a浓度和同步获取影像的遥感反射率作为数据源,基于5种典型的叶绿素a半经验模型进行了模型参数优化和叶绿素a反演精度验证。结果表明,基于中心波长为705 nm和671 nm的波段比值模型叶绿素a反演精度最高,模型R^(2)为0.78,平均无偏相对误差(AURE)和均方根误差(RMSE)分别为13.5%和4.5 mg/m^(3)。研究表明,ZY-102D高光谱数据在内陆水体叶绿素a浓度高精度反演方面具有重要潜力,但未来需要通过多星组网提升监测能力,以及发展针对于ZY-102D水体图像的降噪和大气校正方法。