一种富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量遥感估算方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量遥感估算方法。
【背景技术】
[0002] 藻类大量繁殖引起的水华现象是湖泊水体富营养化的重要特征（孔繁翔和高 光，2005)，我国已经成为世界上蓝藻水华暴发最严重、分布最广的国家之一（吴庆龙 等，2008)。卫星遥感具有快速、大范围、周期性的特点，已成为湖泊蓝藻水华监测和预测预 警不可或缺的技术手段（潘德炉和马荣华，2008)。目前，我国长江中下游富营养化湖泊（太 湖、巢湖等）蓝藻水华面积的卫星遥感监测均已基本实现了业务化运行（马荣华等，2010; 朱利等，2013)，为政府及水环境管理部门提供了重要的决策依据。
[0003] 事实上，由于蓝藻具有伪空胞（Vacuole)的特殊细胞结构，其自身具有浮力和根 据环境变化（光照、水动力）调节浮力的能力（Walsby，1994 ;孔繁翔和宋立荣，2011)，导致 水体表层藻华面积经常会在数小时内发生剧烈变化，甚至出现短时间内大面积蓝藻水华聚 集或消失的现象。因此，单独监测覆盖水华面积很难真实表征水体中藻类分布状况，只有获 得水体内藻类总存量，才能准确把握蓝藻变化情势。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量遥感估算方 法，可精确获取湖泊藻类总存量的时空分布，准确分析湖泊内藻总量发生、发展状况及趋 势，科学评估湖泊污染治理与生态修复效果，为水利、环保等部门的水资源管理、水环境保 护的科学决策提供科技支撑。
[0005] 本发明的上述目的通过独立权利要求的技术特征实现，从属权利要求以另选或有 利的方式发展独立权利要求的技术特征。
[0006] 为达成上述目的，本发明所采用的技术方案如下：
[0007] -种富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量（表征量：叶绿素a总量，量纲：t)的 遥感估算方法，包括：筛选判断湖泊非藻华条件的NDBI阈值；在生物光学模型模拟及实测 数据的基础上，获取非藻华条件下NDBI与水体表层叶绿素a浓度间的定量关系，并推广至 经过瑞利散射矫正的M0DIS卫星（MODerate-resolution Imaging spectroradiometer)影 像数据；基于实测剖面数据，获取藻类表层总生物量与不同水深范围藻类总存量间的查找 表；基于巢湖中庙及巢湖闸的同日水位及巢湖水下DEM，确定巢湖的水深空间分布情况；基 于M0DIS卫星影像的每个像元内藻类总存量的估算方法。基于该方法，可准确获取富营养 化湖泊非藻华条件下藻类总存量的年际、月际变化规律及其空间分布。
[0008] 作为进一步的示例，前述方法的具体实现包括：
[0009] 1)筛选判断湖泊非藻华条件的NDBI阈值
[0010] 其中所述判断湖泊非藻华条件的评价指数NDBI是指基于藻华以及悬浮物光谱响 应特征，选择红、绿波段以及类似于NDVI表达形式，可避免高悬浮物对藻华监测的不利影 响，并以该藻类指数作为判断藻华和非藻华的基本指数；基于野外实测数据，利用CART决 策树，获取到NDBIfcs= 0. 24为非藻华和藻华条件的区分阈值；
[0011] 2)在生物光学模型模拟及实测数据的基础上，获取非藻华条件下NDBI与水体表 层叶绿素a浓度间的定量关系
[0012] 在生物光学模型的基础上，结合巢湖的实测数据，进行不同情景下的数值模拟，确 定NDBI与叶绿素a浓度的定量关系，利用野外实测数据构建基于数据的NDBI与表层叶 绿素a浓度的定量关系；模拟巢湖地区在不同气溶胶类型及厚度、不同太阳高度角、卫星观 测角以及方位角情况下，地面监测的遥感反射比！与模拟的瑞利散射矫正后的之间的 定量关系；将基于地面实测光谱数据的表层叶绿素a浓度反演算法应用至经过瑞利散射矫 正的M0DIS卫星影像数据，从而获取到湖泊全水域表层叶绿素a浓度空间分布；
[0013] 3)基于实测剖面数据，获取藻类表层总生物量与不同水深范围藻类总存量间的查 找表
[0014] 基于巢湖地区的野外剖面监测数据，获取水体表层（40cm)内藻总量与不同水深 范围单元水柱内的藻总量间的查找表；
[0015] 4)基于巢湖中庙及巢湖闸的同日水位及巢湖水下DEM，确定巢湖的水深空间分布 情况
[0016] 通过巢湖闸与忠庙站的水位数据，计算得到全湖的水位数据；由湖底DEM得到湖 底高程数据，通过水位数据减去高程数据全湖水深空间分布数据；
[0017] 5)基于M0DIS卫星影像的每个像元内藻类总存量的估算方法
[0018] 利用水体表层叶绿素a浓度与NDBI间的定量关系、水体表层藻总量与水柱内藻总 量查找表，基于M0DIS卫星影像再结合巢湖同日的水深数据，即可获取卫星影像每个非藻 华像元水柱内的藻类总存量。
[0019] 基于前述步骤和方法，在对多幅时间序列的卫星影像处理后获取富营养化湖泊全 湖的藻类总存量的年际、月际变化规律及其空间分布。
[0020] 由以上本发明的技术方案可知，本发明的富营养化湖泊非藻华条件下藻类总存量 卫星遥感估算方法，基于湖泊蓝藻水华遥感监测基本原理，确定对水体中无机悬浮物以及 黄色物质不敏感的叶绿素a监测指数NDBI，基于野外实测数据通过CART决策树确定NDBI 判断藻华与非藻华条件的阈值，继而利用非藻华条件下叶绿素a浓度与地面实测光谱的 NDBI及经过瑞利散射矫正后的NDBI数据的定量关系这一核心，来实现对M0DIS影像中对水 体表层叶绿素a的遥感估算，再基于藻类表层总生物量与不同水深内藻类总存量见的查找 表，以及富营养化湖泊的水深数据，获取非藻华条件下全湖藻类总存量的时空分布，可以更 加客观真实地反映湖泊富营养化状况的时空分布。湖泊藻类总存量遥感监测可以有效的实 现对湖泊藻华风险以及对水源区进行有效评估；湖泊藻类总存量的长期高精度监测，有助 于科学评估年际间藻类总量的变化及其发展趋势，有效评估湖泊污染治理和生态修复的绩 效，为水利、环保等部门的水资源管理、水环境保护的科学决策提供科技支撑。
[0021] 应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这 样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保 护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。
[0022] 结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实 施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面 的描述中显见，或通过根据本发明教导的【具体实施方式】的实践中得知。
【附图说明】
[0023] 附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组 成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。 现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：
[0024] 图1是NDBI指数监测藻华的基本原理示意图。
[0025] 图2是NDBI判断藻华与非藻华条件的CART决策树。
[0026] 图3是理论模拟下NDBI与叶绿素a浓度间定量关系。
[0027] 图4是不同气溶胶类型及其厚度，不同太阳高度角、卫星观测角以及方位角时，R" 与RJ司的定量关系。
[0028] 图5是巢湖表层水体藻类总量与单元水柱内不同水深内藻总量的关系参量图。
[0029] 图6是巢湖叶绿素a的M0DIS卫星高精度监测空间分布结果（2010年12月4日）。
[0030] 图7是某一段时期的（2003-2013年）非藻华条件下巢湖藻类总存量的时空分布 结果汇总图。
[0031] 图8是某一段时期的（2003-2013年）非藻华条件下巢湖藻类总存量的变化统计 图。
[0032] 前述图示1-8中，作为英文形式表达的各坐标、标识或其他表示，均为本领域所公 知的，并不在本例中再做赘述。
【具体实施方式】
[0033] 为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如