基于机载高光谱的长江口北港悬沙浓度反演.pdf

第43卷第3期2023年5月引文格式：栾奎峰，林丹丹，李慧，等.基于机载高光谱的长江口北港悬沙浓度反演J.海洋测绘，2 0 2 3，43（3）：6 8-7 2.D01:10.3969/j.issn.1671-3044.2023.03.015海洋测绘HYDROGRAPHIC SURVEYING AND CHARTINGVol.43,No.3May.,2023基于机载高光谱的长江口北港悬沙浓度反演栾奎峰12,林丹丹,李慧,裘诚2 3,潘与佳2 3,高春梅4（1.上海海洋大学海洋科学学院，上海2 0 130 6；2.上海河口海洋测绘工程技术研究中心，上海2 0 130 6；3.上海市海洋监测预报中心，上海2 0 0 0 6 2；4.上海海洋大学海洋生态与环境学院，上海2 0 130 6)摘要：机载高光谱遥感是悬沙浓度反演的重要方法。针对高光谱悬沙浓度反演中敏感波段和反演方法的确定，以机载高光谱影像为数据源,采用相关性分析法确定单波段模型和双波段组合模型的敏感波段，并基于敏感波段构建单变量回归模型,确定最佳反演模型并获取长江口北港区域的悬沙浓度空间分布特征。结果发现，基于归一化差值指数（NDWI)构建的二次多项式模型为最佳反演模型,精度上优于其他5种常用的反演模型；且长江口北港区域的悬沙浓度与水下地形基本上呈倒数关系。相较于基于多光谱卫星影像进行遥感反演，本文的结果表明高光谱影像的精细化光谱能够更为准确地表达含沙水体的光谱信息变化，在复杂的水环境反演研究中具有重要的应用价值。关键词：机载高光谱；悬沙浓度；双波段组合模型；归一化差值指数；长江口北港中图分类号：P2371引言河口是河流、海洋与陆地交汇的过渡地带，该地区资源丰富，交通运输条件便利，是人类活动的重要区域 。悬浮泥沙浓度（suspended sedimentconcentration,SSC)是构成河口和近岸水体光谱特征的重要水色要素和水质参数之一,直接影响水体水质和水体的浑浊度、透明度等光学性质2 ,研究其空间分布特征是河口海岸研究的重要课题。近年来，高光谱遥感逐渐应用于悬沙浓度的反演研究，能够实现大范围的同步观测。高光谱影像的光谱通道数多达数十甚至数百个，凭借纳米级的光谱分辨率不仅可以区分不同水体类型，而且能够更好地捕捉水体的光谱特征以便进行悬沙浓度的精确反演3。但高光谱遥感存在数据量大、波段间共线性高等特点,直接使用全波段构建悬沙浓度反演模型会出现计算量大、模型结构复杂、稳定性差等问题4-5,有效选取敏感波段是构建稳健高光谱反演模型的关键问题。在悬沙浓度反演研究中，常用的选取敏感波段方法是相关性分析法，文献6 以Landsat TM为数据源,通过计算相关系数选择敏感波段,并基于敏感波段建立了曹妃甸地区 SSC 的反收稿日期：2 0 2 2-0 8-2 3；修回日期：2 0 2 3-0 2-16基金项目：上海市海洋局科研项目（沪海科2 0 19-0 5；沪海科2 0 2 0-0 5）。作者简介：栾奎峰（198 1-），男，上海人，副教授，博士，主要从事海洋遥感与海洋测绘研究。文献标志码：A文章编号：16 7 1-30 44(2 0 2 3)0 3-0 0 6 8-0 5演模型；文献7 根据在射阳河口实测的光谱悬浮泥沙数据进行相关性分析，选择与表层悬浮泥沙浓度相关性高且物理意义明显的因子,模型的拟合精度达到6 5%以上。基于有效的敏感波段构建稳健的高光谱反演模型是悬沙浓度定量反演中的另一关键问题。常用的悬沙浓度定量反演模型有经验模型、半经验半分析模型和分析模型,其中经验模型是最为常用的类型，它是利用实测数据集建立悬沙浓度与遥感反射率之间的关系，包括线性、对数、指数、二次多项式等，选用的遥感反射率波段也有单波段、双波段组合等不同形式8 本文基于相关性分析法确定敏感波段,基于敏感波段构建单波段和双波段组合模型，通过比较模型的R、R M SE和MAE确定最佳反演模型，并且分析多光谱卫星常用波段和本文选取的机载高光谱波段对悬沙浓度变化的敏感性，比较不同波段计算模式下的悬沙浓度反演经验模型。选取长江口北港区域开展基于机载高光谱的悬沙浓度同步观测实验，利用获取的机载高光谱影像和实测悬沙浓度数据，验证本文波段筛选和模型构建的方法，同时结合水下地形等影响因素，分析长江口北港区域的悬沙浓度空间分布特征。第3期2数据与方法2.1研究区域概况长江口为喇叭型，自徐六泾以下呈现“三级分汉、四口人海”的态势。徐六泾以下，长江分流至崇明岛的南北两侧,分别为南支和北支,南支在长兴岛和横沙岛分流为南港和北港，南港在九段沙处分流形成南槽和北槽8 ,其中北港是四口人海通道之一，全长约32 km。本文研究区域位于长江口北港上游，青草沙水库北部区域。2.2数据获取与处理高光谱遥感数据为搭载在有人机平台上的高光谱相机获取，获取时间是2 0 16 年3月2 6 日，飞行高度10 0 0 m,此时的空间分辨率为1.2 m。实测数据为同步采集的14个采样点表层悬沙浓度数据。其中采样点1 5是使用绳子在岸边取水,采样点6 14是在船上取水,每个点位在距水面约0.5m的位置采集水样1L,采样时间集中在10:0013:00左右，属于小潮涨潮期间,且天气状况良好，水面平静。水样采集的表层水样数据带回实验室，使用0.45m玻璃纤维滤膜对水样进行过滤，使用万分之一的电子天平称量滤膜自身重量，并按照实验室测定操作规范,对过滤后的滤膜进行称重9。SSC的计算方法为：M-M。SSC=V式中,M为称重后的滤膜质量；M。为称重前的滤膜质量；V为水样的体积。量测后的14个采样点的SSC数据中的最小值为0.197 6 kg/m,最大值为0.96 8 8 kg/m,平均值为 0.511 8 kg/m。在ENVI软件中对高光谱遥感数据进行了预处理，包括几何校正、图像拼接、条带去除、图像融合等，得到预处理后假彩色显示的高光谱遥感影像数据。在图像拼接时，为保证数据质量,将信噪比较低的8 9 个波段剔除，保留了18 1个波段，波段范围为420931 nm。波段小于40 0 nm和大于9 0 0 nm的信噪比较低10 ,故本文选择42 0 90 0 nm波段的高光谱数据开展研究。2.3模型及方法2.3.1敏感波段确定方法基于传统多光谱卫星影像的悬沙浓度定量反演是将各波段的反射率与悬沙浓度进行拟合分析，根据拟合系数R选择最佳的定量反演模型。高光谱栾奎峰，等：基于机载高光谱的长江口北港悬沙浓度反演2.3.2反演模型建立方法因单个波段的反射率难以全面反映出不同悬沙浓度的光谱信息12 ,选取高光谱数据中任意2 个波段的组合,分别通过差值(DWI）、归一化差值（NDWI)和比值(RWI)3种组合形式,构建高光谱水体指数13DWI=R,-R,R,-R,NDWI=R;+R;R;RWI=R式中，i、j 分别为原始光谱中任意选取的2 个波段；R,和R,分别为i和j波段的反射率。2.3.3精度评估方法采用决定系数（R）、均方根误差（root meansquared error，R M SE）和平均绝对误差（meanabsolute error,MAE)评价反演模型的精度14。3结果与分析3.1相关性分析法确定敏感波段(1)选择实测悬沙浓度中低、中、高3个不同的浓度绘制水体的反射光谱曲线,见图1。可以看出，随着SSC的增加,各波段的光谱反射率值呈现增大的趋势,且水体的反射光谱曲线具有相似的形态,在可见光和近红外波段分别呈现出2 个反射峰的现象，结果与已有的研究结论一致10 6X10-354$321图1部分不同悬沙浓度水体的反射光谱曲线示意图基于MatLab 平台计算光谱反射率与实测SSC 的相关系数,结果见图2（a）。波长在42 0 6 0 0 nm区间,光谱反射率与实测悬沙浓度的相关系数较小，在69影像的显著特征是光谱分辨率高，包含数百个波段，且相邻波段之间有较高的相关性,若采用传统方法将各波段的反射率分别与悬沙浓度进行拟合分析，数据量极大，易造成数据余，且忽略了波段间的相关性。基于高光谱影像进行悬沙浓度遥感反演研究的关键问题在于敏感波段的选择，相关系数法是目前常用的确定高光谱影像敏感波段的方法之一(2)(3)(4)sc(kg/ma)0.19760.96880.4515500600700800900波长/nm70-0.10.1之间。波段从6 0 0 nm开始,相关系数随着波长的增长呈现增大的趋势,且在7 0 0 9 0 0 nm之间相关系数趋于平稳,相关系数均大于0.8,最大值出现在中心波长7 48 nm位置,相关系数值达到0.92。将水体指数与实测 SSC进行相关性分析,计算相关系数矩阵,在3种双波段组合中,除RWI指数外（图2（c）,其余2 种指数与悬沙浓度的相关系数矩阵均为对称矩阵,所以对于DWI、ND WI 的相关系数矩阵，仅选取下三角矩阵表示，见图2（b）、（d）。可以看出,相关系数高的波段组合均包含近红外波段，所以对于像长江口及邻近海域这种悬沙浓度较高的区域,近红外波段为悬沙浓度变化的敏感波段，与已有研究的结论基本一致15-16 。对于 RWI,相关系数最大值为0.91,对应的波长为456 nm、8 8 7 mm;对于DWI,相关系数最大值为0.912,对应的波长为427nm、8 8 7 n m；对于NDWI,相关系数最大值为0.917,对应的波长为456 nm、8 8 7 n m。-0.5500600700800波长/nm（a）单波段相关系数曲线0.57000600500500 600 700 800（c）R WI 相关系数矩阵图2 相关性分析结果示意图3.2基于敏感波段构建反演模型为了构建最佳反演模型,实现悬沙浓度的精确反演,本文分别以相关系数最高的7 48 nm波段反射率RS(748）和以456 nm和8 8 7 nm波长组合的RWI（456,8 8 7）、以42 7 nm和8 8 7 nm波长组合的DWl（42 7,8 8 7）、以456 nm和8 8 7 nm波长组合的NDWI（456,8 8 7）为自变量与实测SSC建立线性模型、指数模型、对数模型、乘幂模型和二次多项式模型,并计算R、R M SE和MAE,见表1。可以看出,对于同一自变量，二次多项式模型的精度最高,指数模型和乘幂模型的精度最低；比较单波段和双波段组合模型中的二次多项式模型,发现以NDWI为自变量的二次多项式模型反演精度最高,R为0.8 511,RMSE仅有0.088 1 kg/m,MAE 仅为 0.0 7 8 3 kg/m。海洋测绘变量模型类型线性0.846 4指数0.815 1RS对数0.844 5(748)乘幕0.827 0多项式0.846 5线性0.8315DWI指数0.740 7对数0.8365(427,887)乘幂0.828 3多项式0.849 8线性0.847 6指数0.795 6RWI对数0.842.0(456,887)乘幕0.756 7多项式0.847 6线性0.8405指数0.749 2NDWI对数0.770 7(456,887)乘幕0.605 8多项式0.851 13.3长江口北港上游SSC反演结果与分析选择基于NDWI的二次多项式模型为本文的最佳反演模型,绘制实测值与预测值之间的1：1关系图，以直观地展示预测值与实测值的拟合度和可靠800700600500500600700800波长/nm（b）D WI 相关系数矩阵uu/800700600-0.5500500 600 700 800波长/nm（d）ND WI 相关系数矩阵第43卷表1反演模型及精度RMSER2(kg/m)0.089 50.100 70.090 20.108 20.089 40.093 70.122.70.092 30.095 30.088 50.089 10.106 30.090 70.118 60.089 10.091 20.120 90.109 30.160 40.088 1性,结果显示预测值与实测值间具有较好的拟合度，见图3,表明该模型具有较高的反演精度140.80.60.40.2波长/nm00图3长江口北港悬沙浓度实测值与预测值比较示意图基于最佳反演模型，对实验区域的光谱数据进行反演,得到了SSC的空间分布图,见图4。从反演结果可知，该研究区域悬沙浓度的平均值为0.2190kg/m,最大值为0.7 90 0 kg/m,最大值出现在北部沿岸附近，最小值为0.0 0 8 7 kg/m，最小值出现在研究区域的中部；呈现南北部靠近两岸附近SSC较高,中间区域较低的空间分布,浓度较低的区域呈现顺水流方向的条带状分布。12132ESsc(kg/m2)高：0.7 9低：00.0.75 1.5千米图42 0 16 年3月2 8 日长江口悬沙浓度反演结果示意图MAE(kg/m0.079 20.087 50.078 50.090 00.079 50.083 10.095 50.082 60.085 50.079 50.079 40.085 80.080 10.090 40.079 40.08020.091 20.085 50.106 00.078 3R2=0.851 00.20.4121360.6实测SSC/kg/m121400.81第3期4模型的比较与验证4.1比较高光谱敏感波段与多光谱常用波段本文选取机载高光谱影像中相关系数最高的波段和多光谱卫星常用的波段（6 55、6 6 0、8 40、860、8 7 0 n m），分别与实测SSC构建经验模型，包括线性模型、指数模型、对数模型、乘幂模型和二次多项式模型,并计算R、R M SE和MAE,对反演模型的精度进行评价。结果显示,基于7 48 nm波长构建的二次多项式悬沙浓度反演精度最高。因多光谱遥感的光谱分辨率较低，无法较为精细地表达光谱信息的变化，而高光谱影像中的精细化光谱分辨率可以有效解决这个问题。4.2基于高光谱悬沙浓度反演模型的比较与分析为了验证本文模型的有效性,将本文使用的模型与传统反演模型进行比较分析。分别采用单波段、RWI和NDWI的波段计算模式,对比本文方法与线性模型、二次多项式模型、对数模型、Gordon模型和负指数模型8 ,并通过比较R评价模型精度，见表2。基于单波段反射率构建的5种模型中,R均大于0.8;基于RWI指数构建的5种模型中,Gordon模型的精度较低，二次多项式模型的精度最高；基于NDWI构建的5种模型中,Gordon模型的精度最低，本文的二次多项式模型在所有模型中精度最高,R达到 0.8 51 1。表2 本文模型与常用模型比较遥感因子模型类型线性二次多项式RS(748)对数Gordon负指数线性二次多项式RWI(456,887)对数Gordon负指数线糕二次多项式NDWI(456,887)对数Gordon负指数4.3长江口北港上游SSC影响因素分析为了分析长江口北港上游区域的悬沙浓度空间分布特征及影响因素,在该区域选取两个断面,见图5,并以南岸为起始位置，获取断面水深数据和悬沙浓度的反演值数据，以距起始点的距离为横坐标,各点水深值和浓度反演值为纵坐标，绘制折线图。悬沙浓度较低的区域水深较浅，水深较深的区域悬沙浓度较高,即悬沙浓度与地形基本上存在倒数关系，这与已有研究结论基本一致17 。但河口地区悬沙浓度还受潮流、水动力等因素的影响18 ,对于其空栾奎峰，等：基于机载高光谱的长江口北港悬沙浓度反演间分布特征需要进一步研究。0.50.40.30.2000.50.450.420.350.30.250.20500100015002000250030003500400045005000离岸距离/m（b）断面2 的SSC与水深的关系图图5迷断面SSC与水深的对应关系示意图5结束语本文研究了机载高光谱影像在悬浮泥沙浓度反演的敏感波段筛选策略和反演模型构建的方法，分析了多光谱卫星常用波段和本文选取的机载高光谱波段对悬沙浓度变化的敏感性，比较不同波段计算模式下的悬沙浓度反演经验模型，选取长江口北港区域开展实验验证，并分析悬沙浓度的空间分布。本文研究表明：（1)相较于多光谱遥感的常用波段，基于高光谱遥感的敏感波段构建反演模型具有更高的反演精度,高光谱影像的精细化光谱能够更为准确地表达含沙水体的光谱信息变化，在复杂的水环境反演研R20.846 40.846 50.820 60.809 50.841 00.80120.847 60.755 40.046 20.799 30.840 50.851 10.799 30.641 90.839 6710-510-15500100015002000250030003500400045005000-20离岸距离/m（a）断面1的SSC与水深的关系图0-5U/-10-15-20究中具有重要的应用价值。(2)将本文最佳反演模型与较为常用的5种传统模型进行精度比较，分析发现本文模型有效提高了悬沙浓度反演的精度。基于最佳反演模型获取长江口北港区域的悬沙浓度空间分析特征,分析影响因素发现,悬沙浓度与水下地形基本上存在倒数关系。随着高光谱技术的不断发展，未来可以进一步探讨基于高光谱影像的水质参数反演,不断探索确定敏感波段的方法，不断优化反演模型,进一步提高水质参数反演的精度。同时,对于表层悬沙浓度,可以探索潮汐、流速、流向等因素对其时空分布的影响，以获得更加精细化的规律特征。参考文献：1 王敏人类活动对莱州湾海岸带生态系统的影响及预警研究D.济南：山东师范大学，2 0 2 1.2杜云霞东北地区湖库总悬浮物遥感反演及时空动态研究D长春：中国科学院大学（中国科学院东北地理与农业生态研究所），2 0 2 1.723OLMANSON L G,BREZONIL P L,BAUER M E.Airborne hyperspectral remote sensing to assess spatialdistribution of water quality characteristics in largerivers:The Mississippi River and its tributaries inMinnesota J.Remote sensing of environment,2013,130:254-265.4WANG S,CHEN Y,WANG M,et al.SPA-BasedMethods for the Quantitative Estimation of the Soil SaltContent in Saline-Alkali Land from Field SpectroscopyData:A Case Study from the Yellow River IrrigationRegionsJ.Remote sensing（Ba s e l,Sw i t z e r l a n d),2019,11(8):967.5WEI L,YUAN Z,ZHONG Y,et al.An ImprovedGradient Boosting Regression Tree Estimation Model forSoil Heavy Metal(Arsenic)Pollution Monitoring UsingHyperspectral Remote Sensing J.Applied sciences,2019,9(9):1943.6 KONG J,SUN X,WANG W,et al.An optimal modelfor estimating suspended sediment concentration fromLandsat TM images in the Caofeidian coastal waters J.International journal of remote sensing,2015,36(19-20):5257-5272.7许勇，张鹰,张东.基于Hyperion 影像的悬浮泥沙遥感监测研究J.光学技术,2 0 0 9,35（4)：6 2 2-6 2 5.8 陈晓东长江口悬浮泥沙量的遥感估算D上海：华东师范大学，2 0 16.9 乔立新分汉型河口悬沙浓度分布特征及影响机制研海洋测绘究D上海：华东师范大学，2 0 19.【10 栾奎峰，徐航，潘与佳，等基于高光谱传感器的长江口表层悬浮泥沙质量浓度光谱曲线特征研究J.海洋学研究，2 0 2 2,40(1):6 4-7 1.11沈蔚，纪茜，邱耀炜，等基于高光谱遥感的长江口叶绿素a浓度反演推算J水生态学杂志，2 0 2 1,42(3):1-6.12 王震，乔璐璐，王云飞东中国海表层悬浮体浓度卫星遥感反演研究进展J沉积学报，2 0 16,34（2）：292-307.13余哲修，徐沛，罗唯学，等基于HJ-1A高光谱数据的滇池悬浮物浓度估测研究J西南林业大学学报（自然科学），2 0 2 0,40(4):94-10 4.14潘洁，张鹰，谭子辉基于高光谱的射阳河口悬浮泥沙浓度定量反演研究J海洋科学，2 0 11,35（9)：85-90.15】曹引，冶运涛，赵红莉，等南四湖水体实测高光谱与悬浮物浓度及浊度关系分析J水电能源科学，2016,34(1):40-44.16 李建国，孙晓明，康慧，等曹妃甸近海类水体光谱反射率与悬浮泥沙浓度相关性研究J国土资源遥感,2 0 0 9(3):54-58.17张芸，张鹰，王晶晶悬沙水体光谱反射率与质量浓度、粒径的相关关系J海洋科学进展，2 0 0 8（3）：340-346.18姚俊长江口典型河段表层悬沙浓度影响因子定量分析D上海：华东师范大学，2 0 17.第43卷Airborne hyperspectral-based inversion of suspended sand concentrationin the Northern Port of the Yangtze River estuaryLUAN Kuifeng2,LIN Dandan,LI Hui,QIU Cheng,PAN Yuja3,GAO Chunmei(1.College of Marine Sciences,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China;2.Estuarine and Oceanographic Mapping Engineering Research Center of Shanghai,Shanghai 201306,China;3.Shanghai Marine Monitoring and Forecasting Center,Shanghai 200062,China;4.College of Marine Ecology and Environment,Shanghai Ocean University,Shanghai 201306,China)Abstract:Airborne hyperspectral remote sensing is an important method for the inversion of suspended sandconcentration.To determine the sensitive bands and inversion methods in hyperspectral suspended sandconcentration inversion,this paper uses airborne hyperspectral images as data sources,determines the sensitivebands of single-band model and dual-band combined model by correlation analysis,and constructs univariateregression model based on sensitive bands to determine the best inversion model and obtain the spatialdistribution characteristics of suspended sand concentration in the north port area of Yangtze River Estuary.It isfound that the quadratic polynomial model based on normalized difference index(NDWI)is the best inversionmodel,with better accuracy than the other five commonly used inversion models;and the suspended sandconcentration in the north port area of the Yangtze River estuary basically has an inverse relationship with theunderwater topography.Compared with remote sensing inversion based on multispectral satellite images,theresults of this paper show that the refined spectra of hyperspectral images can more accurately represent thechanges of spectral information of sand-bearing water bodies,which has important application value in the studyof complex water environment inversion.Key words:airborne hyperspectroscopy;suspended sand concentration;dual-band combination model;Normalized difference water index;North Port of Yangtze River estuary