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      基于Landsat8遙感影像的青海湖BOD含量反演模型研究

      2022-08-12 13:59:36張怡然牛海林馮昶瑞謝朝陽宋玉庭
      安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年15期
      關(guān)鍵詞:青海湖實(shí)測值波段

      張怡然,牛海林,馮昶瑞,謝朝陽,宋玉庭

      (青海大學(xué)生態(tài)環(huán)境工程學(xué)院,青海西寧 810016)

      湖泊在人類繁衍生息過程中發(fā)揮著極其重要的作用。隨著人類活動加劇及經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展,全球范圍內(nèi)湖泊水質(zhì)受到極大威脅。面對日益嚴(yán)峻的生態(tài)環(huán)境問題,需要進(jìn)一步去探索更加高效且精準(zhǔn)的監(jiān)測方法。傳統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測方法局限于實(shí)驗(yàn)室分析,盡管該方法精度高,但因其工作量大、耗時(shí)長等弊端,難以實(shí)現(xiàn)對湖泊水質(zhì)的連續(xù)監(jiān)測及早期預(yù)警。而遙感技術(shù)則利用不同傳感器進(jìn)行電磁波信息的收集及處理,通過收集到的遙感影像進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測。較于傳統(tǒng)監(jiān)測手段,遙感監(jiān)測在應(yīng)用過程中體現(xiàn)出成本低、信息量大、高效、數(shù)據(jù)的強(qiáng)實(shí)時(shí)性、廣覆蓋面及可同步顯示地物特征等優(yōu)越性,可在一定程度上彌補(bǔ)傳統(tǒng)監(jiān)測方法的缺陷?;谝陨咸攸c(diǎn),遙感技術(shù)在生態(tài)環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用越來越廣泛。

      湖泊中葉綠素在一定程度上是表征湖泊富營養(yǎng)化的重要指標(biāo),同時(shí)也可以反映湖泊中某些生物的分布情況。利用遙感數(shù)據(jù)在可見光波段和近紅外波段對葉綠素a的高吸收率和高反射率的光學(xué)性質(zhì),構(gòu)建反演模型,預(yù)測水體葉綠素a濃度的分布情況,可以極大提升水質(zhì)監(jiān)測效率。Kuhn等分別利用Landsat8和santinel-2影像對亞馬孫河格盧比亞河、密西西比河水體葉綠a濃度進(jìn)行反演研究,結(jié)果表明,利用Landsat8影像對亞馬孫河流進(jìn)行反演時(shí)所得到的反演精度最高。綜合現(xiàn)有研究來看,考慮到葉綠素在一定程度上受季節(jié)變化影響,因此在進(jìn)行葉綠素反演時(shí)需考慮季節(jié)變化帶來的干擾及影響,必要時(shí)可分別建模分析。王麗艷利用MODIS遙感影像數(shù)據(jù)對呼倫湖流域水質(zhì)進(jìn)行了反演研究,且在時(shí)間序列上對呼倫湖流域富營養(yǎng)化狀態(tài)進(jìn)行了評價(jià)。吳歡歡等利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和統(tǒng)計(jì)回歸模型對天津市海河下游段總磷、總氮、氨氮和電導(dǎo)率進(jìn)行反演研究,結(jié)果表明,通過利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對總磷、總氮和氨氮反演時(shí)均可達(dá)到較好的反演精度。吳志杰等利用多光譜提出基于特征選擇以及機(jī)器學(xué)習(xí)的葉綠素a遙感反演方法,并將該方法運(yùn)用到陽澄湖水質(zhì)反演過程中,分別從時(shí)間和空間兩方面對葉綠素a含量進(jìn)行分析,初步對引起葉綠素a含量變化的原因進(jìn)行了研究。除此之外,遙感反演在大氣反演中的應(yīng)用也十分廣泛。目前大氣中PM已成為我國主要大氣污染物之一,利用衛(wèi)星遙感反演氣溶膠厚度已成為主要監(jiān)測手段之一。近年來為了提高反演精度,相關(guān)學(xué)者不斷對反演模型進(jìn)行優(yōu)化,胡占占等提出了時(shí)空XGBoost模型(STXGB)對我國區(qū)域內(nèi)PM進(jìn)行空間濃度反演研究,且將該模型與隨機(jī)森林(RF)、反距離加權(quán)XGBoost(XGBIDW)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BPNN)、XGBoost模型結(jié)果進(jìn)行對比,結(jié)果發(fā)現(xiàn),將該模型用于我國區(qū)域內(nèi)PM反演研究更具有優(yōu)越性。筆者根據(jù)Landsat8數(shù)據(jù)特點(diǎn)及反演技術(shù)要求,利用波段比值法對青海湖BOD含量進(jìn)行反演模型研究,以期為青海湖BOD含量反演提供參考依據(jù)。

      1 資料與方法

      青海湖位于青藏高原東北緣,是我國第一大內(nèi)陸高原咸水湖,屬典型的構(gòu)造斷陷湖(圖1)。湖區(qū)海拔高于青海東部河湟谷地和柴達(dá)木荒漠區(qū)。青海湖是以河流補(bǔ)給為主、輔以降水和冰川融水補(bǔ)給的封閉湖泊,入湖河流共計(jì)50條,多為季節(jié)性河流,主要有布哈河、沙柳河、泉吉河、哈爾蓋河、甘子河、黑馬河和倒淌河7條,流域河網(wǎng)特點(diǎn)表現(xiàn)為不對稱的空間分布、西北稠密、流量大、東南稀疏、流量小等。該流域氣候類型屬于高原大陸性氣候,植被以高寒草甸、高寒灌叢為主。青海湖獨(dú)特而豐富的自然景觀、地質(zhì)遺跡、湖沙風(fēng)貌、生態(tài)奇觀,是青海省國家公園自然保護(hù)地體系建設(shè)的重要載體,與此同時(shí)整個(gè)青海湖流域不僅是重要的生態(tài)功能區(qū),更是生態(tài)敏感性區(qū)域。

      圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Geographical location of the study area

      該研究采用2018年9月11日青海湖BOD含量,BOD含量數(shù)據(jù)來源于青海省水文資源測報(bào)中心。遙感影像采用的是Landsat8遙感影像,遙感影像數(shù)據(jù)均從地理空間數(shù)據(jù)云以及中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所下載所得。本著遙感影像云量小以及與水質(zhì)數(shù)據(jù)時(shí)間間隔盡量小等原則,所選取的遙感影像包括2019年2月26日、2018年9月29日、2018年10月7日、2018年9月28日四景遙感影像,四景影像分辨率均為30 m。

      由于Landsat8影像已經(jīng)過幾何校正和地形校正,Landsat8遙感影像預(yù)處理部分只需進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、鑲嵌和掩膜提取即可。將圖像的數(shù)字量化值(DN)轉(zhuǎn)化為輻射亮度值或者反射率或者表面溫度等物理量的處理過程。ENVI 5.3中的通用輻射定標(biāo)工具能自動從元數(shù)據(jù)文件中讀取參數(shù)從而完成輻射定標(biāo)。大氣校正目的是消除大氣中水蒸氣、氧氣、二氧化碳、甲烷和臭氧等物質(zhì)對地物反射的影響,消除大氣分子和氣溶膠散射的影響。大多數(shù)情況下,大氣校正同時(shí)也是反演地物真實(shí)反射率的過程。圖像鑲嵌是將有地理坐標(biāo)或者沒有地理坐標(biāo)的多景相鄰遙感圖像拼接合并成一幅大范圍、無縫的合成圖像的過程。由于青海湖流域面積較大,一景影像無法覆蓋整個(gè)研究區(qū),故需將多景影像通過鑲嵌拼接合并成一幅單一合成影像。另外由于鑲嵌拼接好的數(shù)據(jù)涵蓋范圍超過研究區(qū),故需要按照研究區(qū)矢量范圍對經(jīng)過鑲嵌處理的遙感影像進(jìn)行掩膜提取處理。掩膜處理以后得到一幅完整的青海湖流域Landsat8遙感影像。

      該研究首先利用Landsat8遙感影像的7個(gè)波段分別與BOD含量進(jìn)行反演,每次反演都會形成相應(yīng)的模型以及決定系數(shù)(),通過對決定系數(shù)的比較,對于BOD含量篩選出與之?dāng)M合度較高的3個(gè)波段進(jìn)行波段組合,波段組合按照B1+B2、B1+B3、B2+B3、B1×B2、B1×B3、B2×B3的策略進(jìn)行。

      各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)與單波段反演。在對青海湖流域各點(diǎn)BOD含量分別與Landsat8影像的7個(gè)波段各自建立模型的過程中,以各個(gè)單波段值作為自變量,以BOD含量作為因變量,分別建立各自變量與因變量之間的相關(guān)性關(guān)系,通過比較各個(gè)相關(guān)性結(jié)果,選擇與BOD含量擬合度較高的3個(gè)波段。

      各項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)與波段組合反演。將與BOD含量擬合度較高的波段按照反演波段組合策略進(jìn)行波段組合,對各個(gè)組合波段與BOD含量分別進(jìn)行對數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)、線性函數(shù)、指數(shù)函數(shù)4種形式的建模。

      2 結(jié)果與分析

      在青海湖流域BOD含量反演單波段回歸模型建立過程中,以Landsat8影像的7個(gè)波段分別作為自變量,以BOD含量實(shí)測值作為因變量,分別建立指數(shù)函數(shù)、線性函數(shù)、冪函數(shù)和對數(shù)函數(shù)4種類型的回歸模型。根據(jù)相關(guān)性分析可知(表1),與BOD含量擬合度較高的3個(gè)波段分別是B5、B6、B7。

      在青海湖流域水質(zhì)指標(biāo)BOD含量波段組合反演回歸模型建立過程中,利用單波段反演時(shí)BOD含量與Landsat8影像各個(gè)波段中擬合度較高的B5、B6、B7波段,按照B5+B6、B5+B7、B6+B7、B5+B6+B7、B5×B6、B5×B7、B6×B7、B5×B6×B7的反演策略進(jìn)行反演。在對青海湖流域各點(diǎn)BOD含量分別與各個(gè)波段組合建立模型時(shí),以各組合波段作為自變量,BOD實(shí)測值作為因變量,分別建立自變量與因變量之間的相關(guān)性關(guān)系。表2是建立的BOD含量組合波段反演回歸模型及其決定系數(shù)()。

      表1 BOD單波段反演回歸模型決定系數(shù)(R2)

      表2 BOD波段組合反演回歸模型相關(guān)分析

      將擬合度最高的模型運(yùn)用于經(jīng)過處理的遙感影像中即可獲得青海湖流域BOD含量預(yù)測值,由表2可知擬合度最高的模型是=0.743 3e0.000 2(=0.636 7)。隨后通過對各個(gè)點(diǎn)的實(shí)測值和預(yù)測值進(jìn)行相對誤差分析即可對模型進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果如表3所示。

      通常認(rèn)為反演結(jié)果和實(shí)測結(jié)果的代數(shù)差占實(shí)測值的百分比的±30%,即認(rèn)為反演的誤差在允許范圍之內(nèi)。通過對各個(gè)點(diǎn)的實(shí)測結(jié)果和預(yù)測值的相對誤差求平均值,相對誤差平均值為27.51%。此次反演誤差小于30%,在誤差允許范圍之內(nèi),故此次反演成立。

      從表3、圖2~3可以看出利用Landsat8波段組合建立的模型反演青海湖流域BOD含量預(yù)測值與實(shí)測值之間的誤差。整體來看相對誤差小于30%的驗(yàn)證點(diǎn)有6個(gè),占驗(yàn)證點(diǎn)總數(shù)的75%。其中,BOD含量預(yù)測值與實(shí)測值相對誤差最小的是7號點(diǎn),相對誤差為15.19%,而相對誤差最大的點(diǎn)是4號點(diǎn),其相對誤差是56.70%。另外,從圖2可以看出,通過反演得到的預(yù)測值與實(shí)測值的決定系數(shù)()為0.574 1。由此可以認(rèn)為= 0.743 3e0.000 2用于反演BOD含量是可行的。

      表3 波段組合反演模型精度分析

      圖2 BOD含量實(shí)測值與預(yù)測值相關(guān)關(guān)系Fig.2 The correlation between the measured value and the predicted value

      圖3 BOD含量實(shí)測值與預(yù)測值對比Fig.3 Comparison of measured value and predicted value of BOD content

      3 結(jié)論與討論

      利用Landsat8影像結(jié)合青海湖BOD含量實(shí)測值進(jìn)行了嘗試性反演模型研究。通過結(jié)果綜合來看,篩選出的模型的反演結(jié)果較為理想。利用試驗(yàn)分析篩選出最佳波段和最佳組合波段,發(fā)現(xiàn)青海湖BOD含量反演擬合度較高的3個(gè)波段是B5、B6、B7,而擬合度最高的模型則是由B5+B6進(jìn)行波段組合構(gòu)建的指數(shù)模型=0.743 3e0.000 2(=0.636 7)。

      梁永春等在Landsat8影像的基礎(chǔ)上運(yùn)用建模集數(shù)據(jù)構(gòu)建偏最小二乘回歸模型的方法,對生化需氧量含量進(jìn)行預(yù)測,并對生化需氧量的空間分布進(jìn)行了相關(guān)分析,結(jié)果表明反演效果較為理想,該研究僅對生化需氧量含量進(jìn)行了預(yù)測并進(jìn)行了驗(yàn)證,在之后的學(xué)習(xí)過程中也可嘗試對生化需氧量含量的空間分布進(jìn)行預(yù)測分析。另外,對于反演研究不僅局限于Landsat8,包括高分影像在內(nèi)的其他影像在反演過程中也都較為理想。馬方凱等利用高分遙感影像通過半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P头▽d湖化學(xué)需氧量、總磷和氨氮進(jìn)行反演分析時(shí)也得到了理想的反演結(jié)果。

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