［摘要］利用衛星多傳感器數據研究福建篔簹湖的時空演變。將反演的葉綠素a濃度、透明度深度和地表水溫與2015－2018年的時間序列數據進行比較，提出大樣本MEＲIS和MO-DIS傳感器用於常規的大尺度水質監測。雖然在較短的時間跨度內，但MEＲIS得到的總懸浮物與現場數據吻合。MEＲIS水質檢測證實了閩湖中富營養化狀況(平均葉綠素a濃度=8.5mg/m3)和透明度深度(平均透明度深度=1m)。水位與葉綠素a濃度呈負相關，說明保持水位儘可能接近水文零點的重要性。總懸浮物的空間分析也揭示了小支流對湖泊南部懸浮物負荷的影響。利用更高空間解析度的衛星圖像描述1988－2018年的土地利用/覆蓋變化，評估最近大型植物殖民模式的變化。以期為當地水務部門重新制定篔簹湖的管理計劃提供參考與借鑑。
［關鍵詞］湖泊;遙感;水質監測;變更檢測分析
1概述
靜水生態系統是生物多樣性不可估量的可再生自然資源，人類活動和氣候變化都會對其產生影響。它們的生態狀況對其作為飲用水水庫、灌溉、漁業或娛樂的價值有著至關重要的影響，今後任何努力都有理由提高監測和保護或改善這些資源的能力［1－2］。主要目標是實現可持續管理;維持生態系統的功能(包括依賴性濕地和陸地生態系統);達到良好的生態狀態。衛星遙感是一個重要的信息來源:它使我們能夠以比點測量更大的時間覆蓋範圍來觀察更大的水域，而且它也非常具有成本效益。遙感技術的優勢在於能夠提供地表水質量參數的空間和時間視圖，而這些參數通常無法通過現場測量獲得。遙感使有效和高效地監測景觀成為可能，查明存在重大水質問題的水體，從而支持制定湖泊管理方案。近年來，隨著傳感器設計的不斷改進和數據分析技術的不斷進步，湖泊水質遙感成為一項新興技術。特別是水質算法的新發展主要是由中解析度成像光譜儀(MODIS)的出現推動的，以及中解析度成像光譜儀(MEＲIS)。除了水質參數外，遙感使我們能夠調查土地覆蓋動態和演變;根據目標區域的範圍，各種各樣的衛星儀器，主要來自空間介質解析度傳感器(如陸地衛星)，可用於在集水區尺度上描述土地覆蓋［3－4］。遙感成功地提取並提供了有關集水區特徵的相關信息。通過比較衛星獲得的水質數據和現場測量結果，評估了這些儀器描述篔簹湖水質的能力，為今後管理提供數據支撐。
2材料和方法
2.1研究區域
篔簹湖位於廈門島西部，毗鄰西海域，流域面積約為37km2，這是一個封閉的湖泊，有未分層和非常淺的水域(平均底部深度4.5m，最大深度6m)。湖泊生態系統因其豐富的動植物和物種多樣性而具有特殊價值。
2.2圖像處理
為了分析篔簹湖中的各種元素(即水質、土地利用/土地覆蓋)，使用不同的衛星傳感器(表1)。並根據所調查對象對圖像進行處理。
2.2.1MEＲIS水質參數選取118幅2015－2018年間的晴空MEＲIS圖像。除2018年外，每年包括大約20個場景。這些圖像用基本環境衛星/EＲSATSＲ和MEＲIS工具箱進行處理。利用改進的陸地和海洋對比度(ICOL)插件對一級數據進行鄰接效應校正，然後轉換為水質產品。為此，基於MEＲISCase－2核心模塊的3種插件算法可用:Case－2區域、北部湖泊和富營養化湖泊，所有這些算法都實現了專門的大氣校正。在本研究中，使用C2Ｒ處理器是因為它更適合於描述湖的光學特性。C2Ｒ的水成分反演提供了不同的產品，包括葉綠素a濃度和總懸浮物，以及假設與透明度深度相當的最小輻照度衰減係數和信號深度。
2.2.2土地利用/覆蓋和植物為了研究流域土地利用/覆蓋類型的近期變化，利用1979－2018年期間獲得的陸地衛星多光譜掃描儀(MSS)/專題製圖器(TM)、反射輻射計和可見光和近紅外輻射計(AVNIＲ－2)(表1)。在2014－2018年夏季採集了多光譜遙感圖像。基於偽不變特徵的選取和線性回歸變換，採用輻射歸一化方法對衛星數據進行預處理。整個數據集中只有同源光譜帶被考慮用於進一步分析，因此包括3個可見綠光波段(0.52～0.60μm)、可見紅光波段(0.63～0.69μm)和近紅外波段(0.76～0.89μm)。通過減去暗像素對歸一化數據進行大氣效應校正，最後在平面坐標系中進行地理參照和聯合登記。從多時相數據集中提取覆蓋6個土地覆蓋等級的樣本，這6個覆蓋類別是:水、山上的森林、平原上的森林、荒地(裸露的岩石和牧場)、裸露的土壤和有植被的田地。
3結果與討論
3.1水質監測
為了長期驗證葉綠素a濃度和透明度深度以及MODIS地表溫度，利用AＲPAUmbria在湖心收集的現場監測數據。總的來說，考慮到衛星數據是由這些現場數據獨立產生的，因此是兩個絕對獨立的數據集，因此觀察到現場數據和衛星遙感數據之間的良好一致性，見圖1。由圖1(a)可知，MEＲIS遙感數據符合葉綠素a濃度的原位趨勢，儘管MEＲIS在2015年夏季和2018年夏季都有低估葉綠素a濃度最高值的趨勢。現場和衛星測量之間的時間不匹配(通常是小時與秒)以及比例尺差異(點式站的樣本與面積為300m×300m的測量值之間的差異)，都阻礙了遙感測量和現場測量之間的比較。與葉綠素a濃度類似，MEＲ-IS描述透明度深度的能力是非常有前途的，因為MEＲIS可以描述水透明度的時間趨勢，見圖1(b)。儘管時間序列較短，但由於C2Ｒ估計值與現場數據相當，因此總懸浮物的結果也令人滿意，見圖1(c)。在最高和最低水溫下，MODIS和原位水面溫度測量之間的一致性幾乎是非常契合的，見圖1(d)。在論證遙感技術可以監測篔簹湖水質參數的基礎上，對其管理進行分析。由MEＲIS得到的葉綠素a濃度值與水位(圖2)進行對比，發現兩個量之間呈負相關，因此葉綠素a濃度隨水位下降而增加，反之亦然。兩個參數之間的回歸分析統計數據顯示，皮爾遜相關係數r的值為－0.48。儘管相關性很低，F檢驗(P值＜0.01)表明變量之間的關係不是偶然發生的。因此，水位降低可能有助於提高湖泊的營養水平。
3.2變化檢測
根據1989－2018年衛星數據的土地覆蓋分類得出的結果，顯示了過去30年間流域景觀和環境變化的動態，見表2。除了城市地區略有增加(僅從1990和2000年的COＲINE土地覆蓋圖中得出)和篔簹湖地區的微小變化(由於季節變化和衛星圖像採集日期的不均勻性)之外，這些數據的主要觀點是，從2000年開始，耕地(農業類)明顯減少，隨後由貧瘠土地和森林(丘陵和平原)組成的非生產性地形(裸地、牧場和天然林地覆蓋)增加。農業用地在1998年占集水區的35%，2018年下降至31%，而非生產性地形(荒地、牧場和天然林)則從1998年的23%增加至2018年的 27%。通過與地方政府提供的面積數據進行比較，對遙感衍生的土地覆蓋分類進行簡單驗證。結果表明，2009年整個流域的耕地面積估計為107km2;相比之下，根據2008年LandsatTM數據估算的農業用地覆蓋等級為102km2，雖然略為低估，但符合得很好。空間分析得到的地圖(圖3)顯示了沿著湖泊集水區的耕地上農業的空間分布。這些地圖是該地區農業利用的指標，可用於估算篔簹湖沿岸帶的農業壓力和水質。這些數據描述了農業地塊破碎的局部狀態，其中1km×1km單元中包含的大量多邊形指向高度破碎，這表示專用於同質作物的小地塊，而少量多邊形表示較低破碎和較大的農業地塊。碎片化在時間上的演變表明，碎片化的增加是農業分割和分化的症狀。這些數據顯示，沿該湖西南岸的碎片化程度略有增加，這也是農業相關活動最集中的地區。
4結論
本文論證了遙感數據輔助篔簹湖管理的能力。利用MEＲIS、MODIS等高回訪時間傳感器對水質(葉綠素a濃度、透明度深度)進行粗尺度定期監測。MEＲIS和MODIS的圖像處理方法與場景無關，可以為篔簹湖的水質監測提供一種替代方法。MEＲIS時間序列分析表明，葉綠素a濃度隨水位下降而升高。土地覆蓋變化檢測分析結果顯示，從20世億90年代初開始，耕地面積減少，隨後非生產性地形(裸地和牧場)和天然林增加，農業區的破碎化程度也隨著時間的推移而變化。2013－2018年，大型植物的數量也有所減少。
［參考文獻］
［1］佘萬明，葉彩華.MODIS資料遙感監測土壤水分與乾旱研究進展［J］．河南氣象，2006(1):44－46.
［2］丁志雄，李紀人.流域洪水汛情的遙感監測分析方法及其應用［J］．水利水電科學進展，2004(3):8－11.
［3］張文明，董增，錢蔚，等.遙感技術在水文水資源領域中的應用研究進展［J］．節水灌溉，2007(8):24－28.
［4］劉佳，於福亮，李傳哲，等.GIS在水文水資源領域中的應用進展［J］．水電能源科學，2007，25(2):20－24．
作者：王賽林 單位：四創科技有限公司
［關鍵詞］湖泊;遙感;水質監測;變更檢測分析
1概述
靜水生態系統是生物多樣性不可估量的可再生自然資源，人類活動和氣候變化都會對其產生影響。它們的生態狀況對其作為飲用水水庫、灌溉、漁業或娛樂的價值有著至關重要的影響，今後任何努力都有理由提高監測和保護或改善這些資源的能力［1－2］。主要目標是實現可持續管理;維持生態系統的功能(包括依賴性濕地和陸地生態系統);達到良好的生態狀態。衛星遙感是一個重要的信息來源:它使我們能夠以比點測量更大的時間覆蓋範圍來觀察更大的水域，而且它也非常具有成本效益。遙感技術的優勢在於能夠提供地表水質量參數的空間和時間視圖，而這些參數通常無法通過現場測量獲得。遙感使有效和高效地監測景觀成為可能，查明存在重大水質問題的水體，從而支持制定湖泊管理方案。近年來，隨著傳感器設計的不斷改進和數據分析技術的不斷進步，湖泊水質遙感成為一項新興技術。特別是水質算法的新發展主要是由中解析度成像光譜儀(MODIS)的出現推動的，以及中解析度成像光譜儀(MEＲIS)。除了水質參數外，遙感使我們能夠調查土地覆蓋動態和演變;根據目標區域的範圍，各種各樣的衛星儀器，主要來自空間介質解析度傳感器(如陸地衛星)，可用於在集水區尺度上描述土地覆蓋［3－4］。遙感成功地提取並提供了有關集水區特徵的相關信息。通過比較衛星獲得的水質數據和現場測量結果，評估了這些儀器描述篔簹湖水質的能力，為今後管理提供數據支撐。
2材料和方法
2.1研究區域
篔簹湖位於廈門島西部，毗鄰西海域，流域面積約為37km2，這是一個封閉的湖泊，有未分層和非常淺的水域(平均底部深度4.5m，最大深度6m)。湖泊生態系統因其豐富的動植物和物種多樣性而具有特殊價值。
2.2圖像處理
為了分析篔簹湖中的各種元素(即水質、土地利用/土地覆蓋)，使用不同的衛星傳感器(表1)。並根據所調查對象對圖像進行處理。
2.2.1MEＲIS水質參數選取118幅2015－2018年間的晴空MEＲIS圖像。除2018年外，每年包括大約20個場景。這些圖像用基本環境衛星/EＲSATSＲ和MEＲIS工具箱進行處理。利用改進的陸地和海洋對比度(ICOL)插件對一級數據進行鄰接效應校正，然後轉換為水質產品。為此，基於MEＲISCase－2核心模塊的3種插件算法可用:Case－2區域、北部湖泊和富營養化湖泊，所有這些算法都實現了專門的大氣校正。在本研究中，使用C2Ｒ處理器是因為它更適合於描述湖的光學特性。C2Ｒ的水成分反演提供了不同的產品，包括葉綠素a濃度和總懸浮物，以及假設與透明度深度相當的最小輻照度衰減係數和信號深度。
2.2.2土地利用/覆蓋和植物為了研究流域土地利用/覆蓋類型的近期變化，利用1979－2018年期間獲得的陸地衛星多光譜掃描儀(MSS)/專題製圖器(TM)、反射輻射計和可見光和近紅外輻射計(AVNIＲ－2)(表1)。在2014－2018年夏季採集了多光譜遙感圖像。基於偽不變特徵的選取和線性回歸變換，採用輻射歸一化方法對衛星數據進行預處理。整個數據集中只有同源光譜帶被考慮用於進一步分析，因此包括3個可見綠光波段(0.52～0.60μm)、可見紅光波段(0.63～0.69μm)和近紅外波段(0.76～0.89μm)。通過減去暗像素對歸一化數據進行大氣效應校正，最後在平面坐標系中進行地理參照和聯合登記。從多時相數據集中提取覆蓋6個土地覆蓋等級的樣本，這6個覆蓋類別是:水、山上的森林、平原上的森林、荒地(裸露的岩石和牧場)、裸露的土壤和有植被的田地。
3結果與討論
3.1水質監測
為了長期驗證葉綠素a濃度和透明度深度以及MODIS地表溫度，利用AＲPAUmbria在湖心收集的現場監測數據。總的來說，考慮到衛星數據是由這些現場數據獨立產生的，因此是兩個絕對獨立的數據集，因此觀察到現場數據和衛星遙感數據之間的良好一致性，見圖1。由圖1(a)可知，MEＲIS遙感數據符合葉綠素a濃度的原位趨勢，儘管MEＲIS在2015年夏季和2018年夏季都有低估葉綠素a濃度最高值的趨勢。現場和衛星測量之間的時間不匹配(通常是小時與秒)以及比例尺差異(點式站的樣本與面積為300m×300m的測量值之間的差異)，都阻礙了遙感測量和現場測量之間的比較。與葉綠素a濃度類似，MEＲ-IS描述透明度深度的能力是非常有前途的，因為MEＲIS可以描述水透明度的時間趨勢，見圖1(b)。儘管時間序列較短，但由於C2Ｒ估計值與現場數據相當，因此總懸浮物的結果也令人滿意，見圖1(c)。在最高和最低水溫下，MODIS和原位水面溫度測量之間的一致性幾乎是非常契合的，見圖1(d)。在論證遙感技術可以監測篔簹湖水質參數的基礎上，對其管理進行分析。由MEＲIS得到的葉綠素a濃度值與水位(圖2)進行對比，發現兩個量之間呈負相關，因此葉綠素a濃度隨水位下降而增加，反之亦然。兩個參數之間的回歸分析統計數據顯示，皮爾遜相關係數r的值為－0.48。儘管相關性很低，F檢驗(P值＜0.01)表明變量之間的關係不是偶然發生的。因此，水位降低可能有助於提高湖泊的營養水平。
3.2變化檢測
根據1989－2018年衛星數據的土地覆蓋分類得出的結果，顯示了過去30年間流域景觀和環境變化的動態，見表2。除了城市地區略有增加(僅從1990和2000年的COＲINE土地覆蓋圖中得出)和篔簹湖地區的微小變化(由於季節變化和衛星圖像採集日期的不均勻性)之外，這些數據的主要觀點是，從2000年開始，耕地(農業類)明顯減少，隨後由貧瘠土地和森林(丘陵和平原)組成的非生產性地形(裸地、牧場和天然林地覆蓋)增加。農業用地在1998年占集水區的35%，2018年下降至31%，而非生產性地形(荒地、牧場和天然林)則從1998年的23%增加至2018年的 27%。通過與地方政府提供的面積數據進行比較，對遙感衍生的土地覆蓋分類進行簡單驗證。結果表明，2009年整個流域的耕地面積估計為107km2;相比之下，根據2008年LandsatTM數據估算的農業用地覆蓋等級為102km2，雖然略為低估，但符合得很好。空間分析得到的地圖(圖3)顯示了沿著湖泊集水區的耕地上農業的空間分布。這些地圖是該地區農業利用的指標，可用於估算篔簹湖沿岸帶的農業壓力和水質。這些數據描述了農業地塊破碎的局部狀態，其中1km×1km單元中包含的大量多邊形指向高度破碎，這表示專用於同質作物的小地塊，而少量多邊形表示較低破碎和較大的農業地塊。碎片化在時間上的演變表明，碎片化的增加是農業分割和分化的症狀。這些數據顯示，沿該湖西南岸的碎片化程度略有增加，這也是農業相關活動最集中的地區。
4結論
本文論證了遙感數據輔助篔簹湖管理的能力。利用MEＲIS、MODIS等高回訪時間傳感器對水質(葉綠素a濃度、透明度深度)進行粗尺度定期監測。MEＲIS和MODIS的圖像處理方法與場景無關，可以為篔簹湖的水質監測提供一種替代方法。MEＲIS時間序列分析表明，葉綠素a濃度隨水位下降而升高。土地覆蓋變化檢測分析結果顯示，從20世億90年代初開始，耕地面積減少，隨後非生產性地形(裸地和牧場)和天然林增加，農業區的破碎化程度也隨著時間的推移而變化。2013－2018年，大型植物的數量也有所減少。
［參考文獻］
［1］佘萬明，葉彩華.MODIS資料遙感監測土壤水分與乾旱研究進展［J］．河南氣象，2006(1):44－46.
［2］丁志雄，李紀人.流域洪水汛情的遙感監測分析方法及其應用［J］．水利水電科學進展，2004(3):8－11.
［3］張文明，董增，錢蔚，等.遙感技術在水文水資源領域中的應用研究進展［J］．節水灌溉，2007(8):24－28.
［4］劉佳，於福亮，李傳哲，等.GIS在水文水資源領域中的應用進展［J］．水電能源科學，2007，25(2):20－24．
作者：王賽林 單位：四創科技有限公司
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