毕业论文基于hj数据的东平湖总磷浓度反演模型研究

聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 本科生本科生毕业论毕业论文（文（设计设计） ） 题题 目：目：基于基于 HJ 数据的数据的东东平湖平湖总总 磷磷浓浓度反演模型研究度反演模型研究 专业专业代代码码： ： 070703 作者姓名：作者姓名： 毛玉娜毛玉娜 学学 号：号： 2007201971 单单 位：位： 环环境与境与规规划学院划学院 指指导导教教师师： ： 马马雪梅雪梅 2011 年年 5 月月 31 日日 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） I 原创性声明 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师指导下， 独立进行研究取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，论 文中不含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为 获得聊城大学或其他教育机构的学位证书而使用过的材料。 对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明 确方式标明。本人承担本声明的相应责任。 学位论文作者签名： 日期 . 指 导 教 师 签 名 ： 日期 . 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） II 目录 1 1 前言前言-1 1 1.1 研究背景及意义-2 1.2 研究现状-2 1.3 研究区概况-3 1.4 数据简介-4 1.5 技术路线-4 2 2 影像预处理影像预处理-5 5 2.1 辐射校正-5 2.2 几何校正-6 2.3 噪声处理-7 3 3 反演模型反演模型-8 8 3.1 水体光谱反射特性-8 3.2 相关性分析-8 3.2.1 实测点灰度值提取-8 3.2.2 单波段相关性分析-8 3.2.3 波段组合相关性分析-10 3.3 反演模型及精度评价-13 3.3.1 反演模型-13 3.3.2 精度评价-14 4 4 结论结论-1414 参考文献参考文献-1616 致谢致谢-1717 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） III 摘 要 本文以东平湖为例，研究利用 2010 年 12 月 17 日中巴资源卫星遥感数据反演 湖水总磷浓度的方法，旨在监测东平湖冬季富营养化程度。通过对总磷的回归分 析，得到总磷的反演模型，首先用同步实测总磷浓度与每个波段遥感值的关系进 行了定量分析，然后通过波段比值法建立了总磷的遥感定量模型。研究结果表明 B1、B2、B3、B4 四个单波段与总磷浓度相关性相对较小。波段比值运算模型中， NDVI 与总磷相关性较强，而 B3/B4 和 B4/B3 与总磷相关系数小，据此选择 NDVI 作为遥感定量指标，建立了总磷浓度的遥感定量模型，并利用该模型对东平湖水 域 2010 年 12 月 17 日的进行反演，反演结果可以作为湖区水质监测的参考资料。 关键词关键词：总磷浓度；东平湖；遥感；反演模型；NDVI 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） IV Abstract Taking the DongPing lake for example, this paper made a research of the way to inverse total phosphorus concentration from sino- pakistani resources satellite remote sensing data of December 17,2010 and aimed at monitoring eutrophication level. According to the regressi analysis, the paper get total phosphorus inversion model.Firstly,it analyzed quantitatively relationship between synchronous measurement phosphorus concentration andremote sensing value of each band. Then it established total phosphorus quantitative model of remote sensing through the band ratio method .The results of the study indicate that: B1, B2, B3, B4 four single band and total phosphorus concentration correlation is relatively minor.In the band ratio computational model,NDVI had a strong correlation with total phosphorus , while B3 / B4 and B4 / B3 had a small correlation with total phosphorus .According to these ethsis, the paper chose NDVI as remote sensing quantitative indices and established a quantitative remote sensing model of the concentration of total phosphorus . At last using this model for the concentration of total phosphorus DongPing Lake inversion, the inversion results can be used as reference material lake water quality monitoring. Key words: total phosphorus concentration; DongPing Lake; remote sensing; quantitative remote sensing model ;NDVI 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 1 基于基于 HJHJ 数据的东平湖总磷浓度反演模型数据的东平湖总磷浓度反演模型 研究研究 1 1 前言前言 1.11.1研究背景及意义研究背景及意义 这种方法获得的数据无论从空间上还是时间上看，都是离散的，往往无法 捕捉到蓝藻水华短时间尺度上的变化，而蓝藻水华的形成、漂移和堆积有时往 往就发生在数小时或12天的时间尺度上。2007年发生在无锡的蓝藻水华引发 的饮用水危机事件，就是由于人工监测的低频和小范围，从而无法事先观测到 水华在自来水取水口堆积腐烂。而遥感技术的出现为水体污染监测和研究开辟 了新的途径1，遥感具有监测范围广、速度快、成本低和便于长期动态监测的 优势，随着传感器空间分辨率和光谱分辨率进一步地提高，利用遥感技术监测 水体总磷浓度具有常规方法无法比拟的优势，可以实现湖泊水质和蓝藻水华的 高频、大范围、准实时监测。目前，利用遥感技术监测水质参数通常有三种方 法，即经验法、半经验法和分析法。 东平湖是山东省内第二大淡水湖泊和重要的淡水渔业生产基地，该湖自然资 源丰富，渔业产量较高。由于养殖面积较大、密度过高，养殖方式不科学，大 量外源营养物质输入，水体自净能力减弱，再加之湖区上游流域的面源性污染、 大汶河流域水质的严重污染， 造成湖水水质恶化较为严重2。根据实地调查和 勘测，获取了足以反映湖泊水生物状况的数据资料，并据此对东平湖水体的污 染程度和营养状况进行了综合判定分析，其结果不容乐观，即东平湖水质已受 到污染，水体趋于富营养化。然而东平湖既是黄河下游的重要滞洪区，又是南 水北调东线工程的最后一级蓄水水库，具有防洪、调蓄、灌溉、供水、养殖等 多种功能因此，必须结合调水工程的实施，及早采取有效措施加以控制和治理， 尤其是对东平湖及其流域的生态环境进行全面治理，确保南水北调东线工程建 设的顺利实施和工程建设完成后其效益的正常发挥，实现区域经济社会的可持 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 2 续发展战略目标。 水体总磷浓度是水质监测的重要参数，也是影响湖泊真光层深度和初级生 产力的重要因子3。采用测量水体中总磷浓度的方法来获得水体中浮游植物的 浓度，是环保部门监测水质状况的重要指标之一4。本文以东平湖为研究对象， 建立了东平湖总磷浓度的定量检测模型，能够快速反映水体的富营养化程度。 定量提取东平湖水体总磷浓度主要有如下两个方面的意义： （1）富营养化水体的一个重要特征是藻类物质大量繁殖。总磷在藻类 物质中所占的比例比较稳定，并且易于在实验室测量，因此总磷浓度的高低是 海藻生物量大小的重要标志，常作为反映水体营养化程度的一个重要参数。定 量提取东平湖水体总磷浓度，能够对东平湖水体的富营养化程度起客观反映作 用，有利于东平湖水污染的治理。 （2）水体总磷含量的多少是影响海洋初级生产力变化的一个主要因素，水 体总磷浓度的测定对海洋生态系统中初级生产力的研究至关重要。因而，通过 对东平湖水体总磷含量的定量计算，提取水体总磷的浓度，对估算东平湖水体 初级生产力具有重要的意义，并能以此估算其渔业产量。 1.21.2 研究现状研究现状 近十几年来，国内外已经积累了很多有关水体总磷浓度反演的研究成果， 提出了各种模型，主要有经验模型、半经验模型和分析模型。 经验方法是直接通过建立遥感数据与地面监测的水质参数值之间统计关系， 外推待求的水质参数值；半经验方法是将已知的水质参数的光谱特征与统计分 析相结合，选择最佳波段或波段组合作为相关变量来估算待求水质参数值的方 法；分析方法具有较好的通用性，不需要大量的地面实测数据的支持，通过遥 感反射率或辐亮度就可以计算出水中总磷的浓度，但使用前提是必须已知水体 的表观光学特性和固有光学特性，而内陆水体的光学特性复杂，参数的精确测 量非常困难。 通过遥感提取内陆水体总磷浓度的研究取得了很大的进展，但由于受一些 理论和方法的限制，目前仍存在一些问题，具体表现在（1）信息提取的精度不 高，以经验、半经验的方法为主，缺乏物理依据。 （2）信息提取模型受空间和 时间的限制大，可移植性差。具体表现在：同一个模型换一个水体不再适用， 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 3 即使是对同一水体，换了季节，模型也不能直接应用。 由于经验模型具有简单易用的特点，本文利用此优势，建立经验模型，来 反演东平湖总磷浓度，分级标准采用贺俊华等6给出的水体中总磷浓度和水质 的关系（表 1） 。 表 1 总磷与水质状况关系表 1.3研究区概况研究区概况 东平湖（3530-3620N,11600-11630E）位于黄河下游南岸， 鲁西南东平、梁山、汶上、平阴 4 县交界处，处在黄河下游河道由宽变窄、鲁 中山区西部向平原过渡的边缘地带，为山前平原型内陆湖泊，总面积 62700 hm2 。湖区分为一级湖(老湖区面积 20900hm2 )、二级湖(新湖区 41800hm2)， 一级湖常年有水，平均水深一般在 12m，平均水面面积 12400hm2 ，是典型 的内陆浅水型湖泊。东北部为低山丘陵，一般高程为 250350m，北部和西部 分布着一系列孤山残丘，高度多在 200m 以下。湖区西南为黄河冲积平原，东部 是汶河冲积平原，形成了本区域由山地、丘陵、平原、湖洼交错的地貌，构成 微弱切割沉积盖层丘陵型地貌形态7。 该流域位于温带季风区，属大陆性气候，四季分明，降水有显著的季节性。 东平湖区域多年平均降雨量 601mm，折合降水总量 7.62 亿 m3。 ，且年际、年内 降水分布不均，汛期降水占全年的 70以上，其中 78 月份降水量占汛期降 水量的 70多。东平湖是汶河水系的客水汇集中心，是黄河的滞洪水库，是 “南水北调”及“西水东送”的枢纽工程。近年来，由于人口和经济的急剧增 长，大汶河流域水体污染较为严重。据泰安水环境监测中心监测统计资料表明， 流域内排污量较大，污染物质严重超标。受流域内各种污染源的排污影响，大 汶河流域及东平湖水体质量状况较差。1995-2004 年，大汶河流域大部分排污口 总磷浓度湖泊营养化程度 155大面积水华，几乎没有大型水生植物 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 4 断面属劣 V 类水质标准，2002 年以后趋势向好。2003-2004 年是连续丰水年， 东平湖水质综合评价为类类水。 1.41.4 数据简介数据简介 1999 年 10 月 14 日我国和巴西共同研制的中巴地球资源 1 号卫星(CBERS-1)发 射。中巴地球资源一号卫星采用太阳同步回归轨道，轨道平均高度 778km ，倾 斜角 98.5，轨道回归周期 26 天， 降交点地方时 10:30a.m ，卫星重量 1540kg。CBERS-1 搭载有高分辨率 CCD 相机，空间分辨率为 19.5m，共分 5 个谱段，主要用于资源与环境遥感。CBERS-1 的 CCD 相机在谱段设置上 1、2、3、4 波段同 Landsat7 TM 的前 4 个波段相当，但地面分辨率高于 Landsat7 的 TM8。 本文所用数据来源于中国资源卫星应用中心，时相为 2010-12，轨道/像幅 为 373/59，CCD 相机，投影采用 UTM，WGS-84 坐标系。校正级别为 L2，是经过 辐射校正、系统几何校正的二级光盘产品，数据包括 B1、B2 、B3、B4 共 4 个谱段。 1.41.4 技术路线技术路线 东平湖 12 月份图像数 据 数据预处理 实测点灰度 值提取 总磷浓度定 量提取模型 各模型比较，确 定最终模型 几何校正 噪声处理 实测点总磷 浓度 东平湖总磷 浓度分布 辐射校正 结果分析 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 5 图 1 技术路线图 2 2 影像预处理影像预处理 图像的预处理过程是利用传感器观测目标的反射或辐射能量时，传感器的 测量值与目标的光谱反射率或光谱辐亮度等物理量是不一致的，这是因为测量 值中包括了大气条件或传感器性能不完备等条件引起的失真。为了正确评价目 标的反射或辐射特性，必须清除这些失真。影像的预处理是进行水体信息提取 的前提，为了提高精度保证分析的科学性，在进行水体总磷信息提取之前，需 对原始影像进行必要的预处理，结合中巴资源卫星的影像特点，本文对图像主 要进行了辐射校正和几何校正。 2.12.1 辐射校正辐射校正 辐射校正指在光学遥感数据获取过程中，产生的一切与辐射有关的误差的 校正（包括辐射定标和大气校正） ， 三者关系如图 2 所示： 辐 射 校 正 辐 射 定 标 大 气 校 正 图 2 三者关系图 大气散射是引起辐射畸变的重要因素，可以利用辐射传递方程、地面实况数 据、辅助数据进行大气校正。由于影响数据在遥感所已做过一定的辐射校正处 理，若要对图像进行精确校正，需要知道数据拍摄当时的天气状况、空气湿度、 太阳高度角等一系列数据9，而回归分析法、直方图法这些相对辐射校正方法 仅利用图像像元灰度值的统计特征，不需要其它参数，操作简便，尤其适合用 于历史遥感数据。 2.1.1 辐射定标 定标是将传感器所得的测量值变换为绝对亮度或变换为与地表反射率、表面 温度等物理量有关的相对值的处理过程。 辐射定标就是将记录的原始 DN 值转换为大气外层表面反射率，目的是消除 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 6 传感器本身产生的误差，有多种方法：实验室定标、星上定标、场地定标。公 式一是将初始的 DN 值转换为辐射亮度。公式二是将辐射亮度值转换为大气表观 反射率。本文采用星上定标的方法，读取元数据中的定标系数和截距，进行波 段运算得到定标后的数据。 2.1.2 大气校正 由于空中遥感器在获取信息过程中不可避免的受到大气分子、气溶胶和云粒 子等大气成分的吸收与散射的影响，遥感器的测量值与地物实际的光谱辐射率 不一样。地表参数的遥感定量反演必须纠正目标辐射的不确定信息。大气校正 就是将辐射亮度或者表观反射率转换为地表实际反射率，目的是消除大气散射、 吸收、反射引起的误差。主要分为两种类型：统计型和物理型。统计型是基于 陆地表面变量和遥感数据的相关关系，优点在于容易建立并且可以有效的概括 从局部区域获取的数据，例如经验线性定标法，内部平场域法等。物理型遵循 遥感系统的物理规律，它们也可以建立因果关系。如果初始的模型不好，通过 加入新的知识和信息就可以知道应该在哪部分改进模型。但是建立和学习这些 物理模型的过程漫长而曲折。例如 6S 模型，Mortran 等。 大气校正的目的是消除大气和光照等因素对地物反射的影响，获得地物反射 率和辐射率、地表温度等真实物理模型参数。FLAASH 模块可以处理任何高光谱 数据、卫星数据和航空数据，还可以校正垂直成像数据和侧视成像数据。它能 够进行快速大气校正分析，有效消除大气和光照等因素对地物反射的影响。本 文采用 FLAASH 模块进行大气校正。 2.22.2 几何校正几何校正 当遥感图像在几何位置上发生了变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与 地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等畸变时，即说明遥感影像发生了 几何畸变。 采用的几何位置变换方法有多项式变换、共线变换和随机场插值变换等方 法。本文采用基于二次多项式的坐标拟合9。其表达式为 X0A+BX+CY+DX +EXY+FY 22 Y0 = G+HX+IY+JX +KXY+LY 22 根据控制点的坐标，可以计算 A、BL 的值，构建几何校正表达式，对 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 7 影像进行配准。 ，本文配准中总共选取 12 个控制点进行校正。 几何配准的另外一个问题是重采样，经过空间变换后，其输出图像的像元 亮度值，尚需利用原来输入的图像的像元亮度值重新采样给定。重新采样有 3 种方法，常用的有最邻近法和双线性内插法和三次卷积法。三次卷积法的内插 精度高且带有边缘增强的效果，但是运算量大；双线形内插法的精度和计算量 适中，并带有低通滤波效果，边缘受到一定的平滑作用：最近邻法计算量小， 内插精度在几何变形不太严重时可以得到保证。本文选择最邻近法。它取与内 插点距离最近的相邻像元的灰度值作为内插点的灰度值。 2.32.3 噪声处理噪声处理 噪声9是各种影响人的视觉器官对图像信息理解或分析的因素。一般噪声 是不可预测的随机信号，它只能用概率统计的方法去认识。由于噪声影响图像 的输入、采集、处理的各个环节以及输出的全过程，尤其是图像输入、采集的 噪声必然影响处理全过程以及最终结果，因此抑制噪声已成为图像处理中极重 要的步骤。图像噪声按其产生的原因可分为外部噪声和内部噪声，按统计理论 观点分为平稳噪声和非平稳噪声，按噪声幅度分布形态可分为高斯噪声和瑞利 噪声，还有按频谱分布形状进行分类的，如均匀分布的噪声称为白噪声，按产 生过程进行分类噪声可分为量化噪声和椒盐噪声等。 观察本文中图像可知，图像有条带状噪声，属系统噪声，是线阵 CCD 成像 过程中最常见的系统噪声，其存在掩盖了图像的有用信息，给图像判读造成不 利影响。经过多种噪声处理方法的对比，选择效果最好的高斯低通滤波来除噪， 窗口为 7*7 窗口。噪声处理前后如图 3 所示。 处理前 处理后 图 3 噪声处理前后对比图 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 8 3 反演模型反演模型 3.13.1 水体光谱反射特性水体光谱反射特性 东平湖属于内陆水体，必然呈现出内陆水体的一半特征，在 B1（蓝光波段） 范围内，由于总磷在蓝紫光波段的吸收峰及黄色物质在该范围的强烈吸收作用， 水体反射率较低；B3(红光波段)是总磷的又一吸收峰，因此当藻类密度较高时， 水体光谱反射率曲线在该处出现谷值；B2(绿光波段)呈现反射峰是由于总磷和 胡萝卜素弱吸收和细胞的散射作用形成的，该反射峰与色素组成有关，可作为 总磷定量标志；B4(近红外波段）反射峰的出现是含藻类水体最显著的光谱特征， 其存在与否通常被认为是判定水体是否含有藻类总磷的依据之一，反射峰的位 置和高度是总磷浓度的指示。 3.23.2 相关性分析相关性分析 3.2.1 实测点灰度值提取 实测点灰度值提取的方法有两种，方法一可以利用 envi 软件中 image 图像 框中 tools 菜单下的 pixel locator，通过输入实测点经纬度，即可得到实测 点的灰度值，也可以从 ARCGIS 软件得到。方法二可以利用 ARCGIS 软件，首先 建立点图层，输入实测点的经纬度，得到实测点图层，再利用空间分析工具下 的 extraction 下的 extraction pixel to value，得到实测点灰度值。 3.2.2 单波段相关性分析 利用湖区总磷浓度实测数据，分别对研究区中巴资源卫星影像各波段进行回 归分析（如图 1 所示） 。 4-a 总磷浓度与 B1 波段得关系拟合曲线 y = 101217x3 - 12822x2 + 517.13x + 0.6795 R2 = 0.1634 0 2 4 6 8 10 12 0.0000.0200.0400.0600.080 总磷浓度 B1灰度值 b1 多项式 (b1) 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 9 y = 86058x 3 - 10897x2 + 489.51x + 2.9272 R2 = 0.3272 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0.0000.0200.0400.0600.080 总磷浓度 b2 多项式 (b2) 4-b 总磷浓度与 B2 波段得关系拟合曲线 y = 39397x 3 - 5071.3x2 + 250.68x + 4.9634 R2 = 0.3284 0 2 4 6 8 10 12 14 0.0000.0200.0400.0600.080 总磷浓度 灰度值 b3 多项式 (b3) 4- c 总磷浓度与 B3 波段得关系拟合曲线 3 - 2713.4x2 + 132.93x + 7.4075 R2 = 0.2829 0 2 4 6 8 10 12 0.0000.0200.0400.0600.0800.1000.120 总磷浓度 灰度值 b4 多项式 (b4) 4-d 总磷浓度与 B4 波段得关系拟合曲线 图 4 总磷浓度与各波段遥感值的关系拟合曲线 B3B2B4灰度值 Y=19668x 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 10 由图 4 可以看到，总磷浓度与各波段实测点灰度值的相关系数如表 2 所示。 表 2 总磷浓度与各波段实测点灰度值的相关系数表 波段相关系数 B10.1634 B20.3272 B30.3284 B40.2829 从表 2 可分析知， 各波段与总磷浓度相关性均不大，由单波段估算总磷浓 度不是一个好的办法，所以考虑由波段比值估算总磷浓度。 3.2.3 波段组合相关性分析 采用反射比可以部分消除水表面光滑度和微波随时间和空间变化的干扰11， 并在一定程度上减小其他污染物的影响，在总磷遥感中，通常通过研究波段的 反射比与总磷之间的相关性来定量估算总磷浓度。本文在分析东平湖反射光谱 特征的基础上，选择 B3(红光波段)和 B4（近红外波段）所在波段作为自变量， 进行多种比值方式回归分析（表 1），方法如 3.1.2 所示。 y = 28.707x 2 - 7.1484x + 0.264 R2 = 0.6916 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 NDVI NDVI 多项式 (NDVI) 5-a 总磷浓度与 NDVI 波段得关系拟合曲线 0.0000.0100.0200.030 0.040 0.050 0.060 0.070 0.080 总磷浓度 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 11 y = 6.4966x + 0.737 R2 = 0.3786 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 0.0000.0200.0400.0600.080 总磷浓度 B3/B4 b3/b4 线性 (b3/b4) 5-b 总磷浓度与 b3/b4 波段得关系拟合曲线 y = -7792.7x 3 + 1001.6x2 - 46.111x + 1.7663 R2 = 0.3767 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 0.0000.0200.0400.0600.080 总磷浓度 B4/B3 b4/b3 多项式 (b4/b3) 5-c 总磷浓度与 b4/b3 波段得关系拟合曲线 5-d 总磷浓度与 b3-b4 波段得关系拟合曲线 y = 19026x3 - 3761.8x2 + 240.69x - 4.8346 R2 = 0.1749 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 总磷浓度 b3-b4 b3-b4 多项式 (b3-b4) 0.000 0.020 0.040 0.060 0.080 0.100 0.120 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 12 5-e 总磷浓度与 b4-b3 波段得关系拟合曲线 5-f 总磷浓度与 b3+b4 波段得关系拟合曲线 图 5 总磷浓度与波段组合的关系拟合曲线 从图 5 可知，总磷浓度与各波段组合的相关系数如表 3 所示。 表 3 总磷浓度与各波段组合实测点灰度值的相关系数表 波段相关系数 NDVI0.6916 b3/b40.3786 b4/b30.3767 b3-b40.1749 b4-b30.1749 b3+b40.0337 y = -19026x3 + 3761.8x2 - 240.69x + 4.8346 R2 = 0.1749 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 总磷浓度 b4-b3 b4-b3 多项式 (b4-b3) y = 6019.8x3 - 1009.3x2 + 72.8x + 17.377 R2 = 0.0337 0 5 10 15 20 25 30 0.0000.0500.1000.150 总磷浓度 b3+b4 b3+b4 多项式 (b3+b4) 0.000 0.050 0.100 0.150 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 13 3.33.3 反演模型及精度评价反演模型及精度评价 3.3.1 反演模型 由表 3 可以看出，当归一化植被指数 NDVI 作为自变量，总磷作为因变量进行 多项式回归分析时，相关系数最大，得到反演模型： Y=28.7078X-7.1484X+0.264 式中：Y 为总磷浓度（ug/L）;X 为 NDVI（归一化植被指数）的灰度值。 总磷浓度与 NDVI 的关系及拟合曲线如图 5 所示，结果表明总磷浓度与 NDVI 显著相关，决定系数 R达到了 0.6916。利用得到的反演模型计算整个东 平湖区域的总磷浓度，根据标准总磷浓度与水质状况关系（表 1）对东平湖区 域总磷浓度进行分级（图 6） 图 6 东平湖总磷浓度分布图 由等级图（图 6）并且结合表 1，可知冬季东平湖水体绝大部分处于贫营养 状态，仅有一小部分处于中营养状态，这与图像拍摄日期为 12 月份是密不可分 的，冬季气候寒冷，藻类植物不能大量繁殖，所以造成冬季湖泊处于污染程度 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 14 很小的状态，这与夏季东平湖绝大部分处于中富营养状态形成鲜明的对比，为 衡量东平湖水质状况提供了重要依据。 在湖泊右边界的总磷浓度也较高，水体处于中营养状态：这是由于湖边 居民丢弃的生活垃圾，污染了湖水。湖边绿色植物较多，在进行图像拍摄时 会形成阴影，同时植被附近水体中绿色植物也较多。 3.3.2 精度评价 利用这一定量模型和遥感图像灰度值计算得到该日东平湖水域的总磷浓度， 与几个采样点的实测值比较（图6） ，可见两者量级相当，趋势相同相关系数达 0.6182。总磷遥感定量分析模型较好地拟合了实测情况。但由图中也可见，计 算值偏高呈系统误差，这可能是由于湖体泥沙等悬浮值的变化、气象状况的变 化或水样分析时的系统偏差所致。 图6 总磷浓度实测值与模型估算值比较 图7 总磷浓度实测值与模型估算值比较 4 4 结论结论 根据该定量分析模型可以精确计算水体中的总磷浓度并知道水体的富营养化 程度，为实现对东平湖进行实时全域水质监测分析提供了科学依据。随着治理 湖泊水体富营养化工作的迫切需要,使用遥感方法进行水体总磷浓度监测已成为 水体富营养化监测的必然趋势。实验选取东平湖水体样本,对水体光谱反射率与 总磷浓度进行相关性分析。结果表明:水体总磷浓度与各波长点处反射率相关性 -100% -80% -60% -40% -20% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 1357911 13 15 17 19 21 估算值 实测值 聊城大学本科毕业论文聊城大学本科毕业论文（设计）（设计） 15 不大,而与 B3 与 B4 波段组合后具有较好的相关性，文中建立的估算模型与实测 值的相关性可达到 0.6182,为东平湖水体总磷浓度反演监测提供了一定的理论 基础与参考，为东平湖水质监测提供了依据。 本文的工作仅仅是对总磷浓度进行反演，进一步的工作是将进行其他的水质