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更新時間:2025-11-24
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湖泊藻華與葉綠素濃度評估
監(jiān)測湖泊中的藻華和葉綠素a(Chl-a)濃度,對于富營養(yǎng)化治理、飲用水源保護及生態(tài)系統(tǒng)健康評估至關(guān)重要。藍藻大量繁殖時會產(chǎn)生有害毒素,進而對飲用水供應和水生生物構(gòu)成威脅。因此,對作為藻類生物量替代指標的葉綠素a進行準確、空間連續(xù)的監(jiān)測,是環(huán)境管理和水質(zhì)建模的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的現(xiàn)場采樣方法能提供精確的點測量數(shù)據(jù),但空間覆蓋稀疏且耗費人力。相比之下,遙感技術(shù)可實現(xiàn)大范圍、可重復且可擴展的評估。在各類遙感技術(shù)中,高光譜成像能提供最詳盡的光譜信息,即便在光學特性復雜的內(nèi)陸水域,也能可靠區(qū)分藻類色素并估算葉綠素濃度。
高光譜成像(HSI)能夠?qū)λ|(zhì)參數(shù)進行跨空間和時間的詳細光譜表征。
本文聚焦于地面高光譜成像系統(tǒng),該系統(tǒng)可對湖泊和水庫進行高分辨率、靈活且經(jīng)濟高效的監(jiān)測。通過在近水面的固定或移動平臺(如碼頭、監(jiān)測塔或船只)上運行,地面高光譜成像tian補了原位測量與航空/衛(wèi)星觀測之間的空白。
高光譜遙感原理
高光譜傳感器可獲取400–1000納米的可見光至近紅外波段范圍內(nèi)、數(shù)百個連續(xù)的窄光譜波段(通常帶寬為2–10納米)的反射率數(shù)據(jù)。這種精細的光譜分辨率能夠精確識別與色素、懸浮物及溶解性有機物質(zhì)相關(guān)的細微吸收和散射特征。
湖泊水體的上行離水反射光譜是一種復合信號,受多種因素影響,包括:
l 葉綠素 a 及輔助色素(如藻藍蛋白、類胡蘿卜素)的吸收作用
l 懸浮沉積物和浮游植物的后向散射作用
l 有色溶解性有機物質(zhì)(CDOM)的吸收作用
l 葉綠素在 681 納米附近的熒光發(fā)射
地面系統(tǒng)能夠以ji高的信噪比(SNR)解析這些精細尺度特征,使其成為校準與驗證研究的理想選擇。
地面高光譜成像的優(yōu)勢
l 可控觀測幾何
地面系統(tǒng)(安裝在碼頭、船只或三腳架上)可對觀測角度和光照角度進行精確控制,最大限度減少鏡面反射和鄰域效應。
l 高時空分辨率
可捕捉厘米至米尺度的局部藻華斑塊或梯度變化。
重復采集(分鐘至小時級)能夠?qū)υ迦A演變進行時間序列分析。
l 與原位測量直接對準
可輕松與水樣采集(葉綠素 a、藻藍蛋白、總懸浮固體(TSM)、有色溶解性有機物質(zhì)(CDOM)結(jié)合。
有助于衛(wèi)星或無人機應用的算法驗證。
l 成本效益與易獲取性
避免飛機成本、飛行后勤和空域許可問題。
適用于連續(xù)或半永jiu監(jiān)測站。
l 光譜配置的靈活性
便攜式光譜儀或高光譜相機可根據(jù)目標色素調(diào)整至可見光或可見 - 近紅外(VNIR)波段范圍。
地面高光譜成像系統(tǒng)配置
2 典型組件
l 高光譜相機(推掃式)
l 穩(wěn)定安裝平臺(三腳架、云臺或萬向節(jié))
l 校準附件(Spectralon 板、用于輻射定標的參考燈)
l 帶 GPS / 時間標記的數(shù)據(jù)采集計算機
l 可選的下行輻照度輻射傳感器(用于計算反射率)
2 安裝選項
l 固定站點:安裝在碼頭、監(jiān)測塔或橋梁上,用于重復測量
l 移動平臺:搭載在船只或浮筏上,對湖泊斷面進行掃描
l 掃描設(shè)置:水平掃描湖泊的部分區(qū)域,以生成高光譜鑲嵌圖
藻類和葉綠素檢測的關(guān)鍵光譜特征
光譜特征 | 近似波長(nm) | 解釋/用途 |
葉綠素a吸收谷 | 665–674 | 強色素吸收:谷的深度與濃度相關(guān) |
葉綠素熒光峰 | ~681 | 葉綠素 a 的熒光發(fā)射; 用于熒光線高度(FLH)分析 |
紅邊反射峰 | 700–710 | 隨色素濃度偏移;用于紅邊指數(shù) |
近紅外平臺 / 散射 | 720–750 | 對細胞密度和后向散射敏感 |
藻藍蛋白吸收(藍藻) | 620–625 | 藍藻鑒別診斷特征 |
有色溶解性 有機物質(zhì)吸收 | <500 | 影響藍色區(qū)域反射率;需進行校正 |
高光譜成像在內(nèi)陸水域的優(yōu)勢
l 增強色素鑒別能力
高光譜數(shù)據(jù)可解析窄吸收特征(例如藻藍蛋白的 620 納米吸收峰),從而實現(xiàn)藍藻與綠藻的區(qū)分。
l 提升葉綠素定量精度
窄波段指數(shù)可捕捉細微的紅邊偏移,能夠在貧營養(yǎng)和富營養(yǎng)水體中均實現(xiàn)葉綠素估算。
l 算法設(shè)計靈活性
用戶可調(diào)整自定義波段組合,或應用半分析模型,不受限于固定的多光譜波段。
l 跨傳感器可遷移性與機器學習訓練
高光譜數(shù)據(jù)集支持機器學習模型(如隨機森林(RF)、ji端梯度提升(XGB)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN))的開發(fā),這些模型可在不同湖泊和季節(jié)間泛化。
l 前瞻性
新的衛(wèi)星任務(wù)(PRISMA、DESIS、EnMAP、CHIME)和航空傳感器確保了數(shù)據(jù)的連續(xù)性和全球覆蓋。
現(xiàn)場實施示例
實際部署可包括以下環(huán)節(jié):
l 一臺 ClydeHSI VNIR-S 相機(波段范圍 400–1000 納米,光譜分辨率 5 納米)安裝在俯瞰湖泊的碼頭
l 白天時段每 30 分鐘進行一次周期性成像
l 同步采集水樣,用于測定葉綠素 a(Chl-a)、藻藍蛋白(PC)和總懸浮固體(TSM)
l 使用反射率 99% 的 Spectralon 板進行校準
l 處理數(shù)據(jù)以繪制近岸區(qū)葉綠素 a 分布地圖,分辨率約為 10 厘米。
此類系統(tǒng)可探測藻華的早期發(fā)生、追蹤色素的日變化,并為衛(wèi)星算法驗證提供真實的地面數(shù)據(jù)。
高光譜數(shù)據(jù)使用流程
l 數(shù)據(jù)采集
獲取高光譜影像(例如 PRISMA、DESIS、EnMAP 衛(wèi)星或航空影像)
確保采集時間與用于校準的野外采樣時間同步
l 預處理
進行輻射定標和大氣校正,以推導離水反射率(ρw 或 Rrs)
執(zhí)行耀光和鄰近效應校正(對小型湖泊至關(guān)重要)
l 光譜分析
使用感興趣區(qū)域(ROI)掩膜或 shapefile 提取水體像素的光譜
計算光譜指數(shù)(例如 NDCI、MCI、藻藍蛋白(PC)比值)
可選步驟:進行導數(shù)分析或連續(xù)統(tǒng)去除,以增強光譜特征
l 算法應用
應用基于本地野外數(shù)據(jù)訓練的優(yōu)化經(jīng)驗模型或機器學習回歸模型
生成葉綠素和 / 或藻藍蛋白濃度分布圖
l 驗證與校準
將衛(wèi)星反演的濃度與原位葉綠素 a 數(shù)據(jù)進行對比
使用均方根誤差(RMSE)、偏差和決定系數(shù)(R2)評估精度
l 輸出
生成葉綠素 a 和藻藍蛋白(PC)濃度的地理參考地圖識別藻華區(qū)域及其時間變化,為管理應對提供支持
示例:高光譜數(shù)據(jù)在湖泊葉綠素估算中的應用
1. 從湖泊區(qū)域的高光譜影像中提取反射光譜
2. 為每個像素計算歸一化葉綠素指數(shù)(NDCI)或三波段紅邊指數(shù)
3. 利用基于野外數(shù)據(jù)得出的回歸系數(shù),將指數(shù)值轉(zhuǎn)換為葉綠素 a 濃度
4. 可視化空間分布,以識別藻華強度區(qū)域
這yi流程可實現(xiàn)對藻華動態(tài)的近實時監(jiān)測,并有助于與水動力模型或水質(zhì)模型進行整合。
可選:基于無人機的高光譜成像系統(tǒng)
若需要覆蓋更大的湖泊區(qū)域,無人機(UAV)高光譜系統(tǒng)可提供一種靈活的中間解決方案
。搭載在無人機上的現(xiàn)代輕量化推掃式或快照式相機(例如 Headwall Nano-Hyperspec、
Cubert UHD)能夠:
l 獲取厘米級分辨率的光譜數(shù)據(jù)
l 在數(shù)分鐘內(nèi)覆蓋整個湖泊表面
l 支持與地基系統(tǒng)相同的校準和處理流程
然而,無人機作業(yè)需要獲得空域許可、保證光照穩(wěn)定,并進行精確的輻射定標,以確保結(jié)果的定量性。
地基高光譜成像為湖泊水質(zhì)監(jiān)測提供了一種強大、靈活且經(jīng)濟高效的方法。高光譜成像為監(jiān)測湖泊中的藻華和葉綠素動態(tài)提供了一種定量、光譜信息豐富且可擴展的解決方案。其窄波段數(shù)據(jù)能夠捕捉到多光譜系統(tǒng)所遺漏的關(guān)鍵色素吸收和散射特征,從而實現(xiàn)對藻類生物量和藍藻活動的精準檢測。
主要優(yōu)勢包括:
l 高時間分辨率和局部區(qū)域的準確性
l 可直接驗證生物光學模型和機器學習模型
l 適用于長期部署或自動化部署
l 具有與無人機(UAV)和衛(wèi)星系統(tǒng)整合的潛力
通過聚焦地基地基高光譜觀測,研究人員和管理人員能夠建立連續(xù)、定量的色素監(jiān)測框架,為有害藻華預警系統(tǒng)提供支持,并為更廣泛的遙感網(wǎng)絡(luò)提供可靠的校準依據(jù)。
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