“珠海一号”卫星星座助力太湖水环境监测

       太湖位于长江三角洲的南缘，湖泊面积2427.8平方公里，水域面积为2338.1平方公里，是我国第三大淡水湖。太湖是上海、无锡、苏州等中大城市最重要的供水水源地，且集供水、蓄洪、灌溉、养殖、旅游等多功能于一体。因此，太湖水环境状况直接影响这一地区的经济发展。

       由于近20年来，这一地区工农业的高速发展，造成太湖流域的主要河道和湖区的水质日益恶化，引起湖体水质富营养化，成为太湖水环境的主要问题。

    本期案例是基于“珠海一号”高光谱卫星的影像数据，对2018年8月23日的太湖中的水华水草进行识别监测

　　水华一般是指当浮游植物的生物量明显高于水体中的平均值时， 在水体表面大量聚集， 形成肉眼可见的藻类聚积体的现象，水华的暴发说明此时水环境已经遭受到严重富营养化污染。

       水草主要包含了能够长期生活在水中的挺水、沉水和漂叶植物，作为初级生产力，水草是生物多样化的重要组成部分。水草对内陆水体的物理和化学环境有显著的改善作用, 水草密集的地方水质状况一般会比较好。因此，水草的分布状况对于分析内陆水质的分布情况具有重要意义。

　　近年来，太湖蓝藻水华频繁暴发，水草退化，因此对太湖的水华以及水草分布进行动态监测对于研究太湖水环境、生态特性以及水循环具有重要意义。

图1

　　区分普通水体与水华、水草

　　基于高光谱数据提取水华和水草，首先要确定可以区分水华、水草和普通水体的合适的光谱指数。由于普通水体在近红外有强烈的吸收，所以普通水体的反射率光谱在近红外的值明显低于红光波段。而水华和水草都属于植物，都含有色素叶绿素a，它在反射率光谱上面有2个明显的特征：一是红光(675nm附近)的反射谷，二是近红外(715~820nm)的高反射平台。

图2

　　因此，利用近红外与红光波段的反射率比值或归一化比值能够区分普通水体、水华与水草。

　　叶绿素a光谱指数:

　　CSI=ρ(715)-ρ(675)/ρ(715)+ρ(675)

　　其中： ρ ()为遥感反射率的值，下同。

　　区分水华与水草

　　我国长江中下游浅水湖泊水华主要是由蓝藻形成的，蓝藻中含有藻蓝蛋白色素，藻蓝蛋白色素在630nm左右存在反射谷，在655nm左右存在反射峰。水草中不含藻蓝蛋白，因此可以利用这个反射峰和反射谷构建光谱指数来区分水华和水草。

　　藻蓝蛋白指数:

　　PSI=ρ(655)-ρ(630)/ρ(655)+ρ(630)

　　为了进一步强化水华和水草的光谱差异，我们将在PSI的基础上引入555nm左右的反射峰，由555nm左右的反射峰和655nm左右的反射峰的连线，与630nm附近反射谷之间的垂直连线称之为藻蓝蛋白基线(PBL)：

　　藻蓝蛋白基线:

　　PBL=ρ(555)-ρ(630)+【(630-555)/(655-555)】×(ρ(655)-ρ(555))

　　经过统计分析确定CSI和PBL的阈值T1、T2。然后采用决策树模型(图3)提取水华和水草，先根据GSI阈值 分割将普通水体、非水体区域(水华和水草)进行区分;然后根据PBI阈值分割将水华和水草进行区分。

       结果分析

　　使用基于叶绿素a光谱指数CSI和藻蓝蛋白指数PBL的水华、水草高光谱遥感识别模型对太湖水域进行遥感反演，结果如图4。

　　从反演的结果来看水草主要分布于贡湖湾、东部沿岸区和西部沿岩区，水华主要分布于竺山湾和梅梁湾。分析太湖往年的水华水草分布规律发现，水草通常位于太湖东部湖区，水华通常位于西部和北部湖区，水草分布区域一般不易发生水华。从图4可以发现，反演结果与太湖水华水草分布规律是保持一致的。

图4

　　结语：一张高光谱影像即可将水域面积2338.1平方公里的太湖“尽收眼底”，并且能快速监测出水体污染源的类型、位置分布以及水体污染的分布范围等。相对于传统监测方法，利用“珠海一号”高光谱遥感卫星进行太湖水环境监测，具有范围广、速度快、长时间周期监测、以及低成本等优势。

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