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f l h 算法反演渤海时绿素浓度的能力评价研究 摘要 渤海是我国大陆的近封闭型浅海，是典型的二类水体，水色参数的反演具有较大难度， 渤海叶绿素浓度的反演一直是研究的焦点。荧光基线高度法f l h 算法与其他水色算法不同， 应用的是叶绿素荧光响应波段，有望获得更高的叶绿素浓度反演精度。 本文选定渤海为研究海区，在中欧合作项目d r a g o np r o j e c t 的支持下，以中等分辨率成像 光谱仪m e r i s 数据为例，开展了f l h 算法反演叶绿素浓度的能力评价研究。主要工作和结论 如下： 首先，应h y d r o l i g h t 软件模拟出渤海不i - a 环境条件( 即不同叶绿素浓度、不同悬浮物浓 度、不同黄色物质浓度、不同水深) 下水体的离水辐亮度，以m e r i s 的波段设置为例，分析 不同环境条件对f l h 算法的影响。发现；黄色物质浓度的变化对f l h 的影响微小；当水深较 浅( i r a ) 时，f l h 算法不适用：当悬浮物浓度大于8 m g h 时，f l h 算法不适用：当悬浮物浓 度小于等于8 m g l 时，可应用合适的f l h 算法来反演叶绿素浓度。 然后，依据模拟数据，回归得到适合于渤海环境条件的算法表达式 f l h 卸3 2 7 + 0 1 0 6 c ( 1 + 0 0 5 2 c ) ，其中f l h 为荧光基线高度、c 为叶绿素浓度，并应用1 8 组水色 数据作算法检验，得到反演值与真值的平均相对误差为3 4 ，这基本满足二类水体水色要素反 演的要求。 最后，选择一景2 0 0 5 年4 月i 3 日覆盖渤海的m e r i s 图像，开展f l h 算法在渤海海区的应用。 结果表明，该算法是可行的，适合于悬浮物浓度较低、水深较大的海域，但是其是否可以业 务应用，还需要开展更多的实验。 关键词：渤海，叶绿素浓度，f l h , h y d r o l i g h t e v a l u a t i o nr e s e a r c ho nc h l o r o p h y l lc o n c e n t r a t i o n r e t i u e 、c 久lb yf l ha l g o r i t h mi nb o h a is e a a b s t r a c t b o h a ls e ai sa l la p p r o x i m a t e l yc l o s es e aw i t hs h a l l o ww a t e rd e p t hi nc h i n a i ti st y p i c a lc a s e 1 1w a t e r , a n dt h e r er r em a n yd i f f i c u l t i e si nr e t r i e v i n go c e a nc o l o rp a r a m e t e r s c h l o r o p h y l l c o n c e n t r a t i o nr e t r i e v a li nb o h a is e ai sr e s e a r c hf o c u su n t i ln o w f l u o r e s c e n c eb a s e l i n eh e i g h t ( r e h 、 a l g o r i t h mi sd i f f e r e n tw i t ho t h e ro c e a nc o l o ra l g o r i t h m s ；i tm a yb eo b t a i n e dh i g h e rr e t r i e v a l p r e c i s i o nb e c a u s eo f u s i n gw a v eb a n dt h a ti sr e s p o n d e do n l yb yc h l o r o p h y l lf l u o r e s c e n c e s u p p o r t e db yc h i n a - e u r o p ec o o p e r a t i o np r o g r a mi e d r a g o np r o j e c t ，t h i sp a p e rc h o o s eb o h a l s e aa sr e s e a r c hs e aa r e a t a k i n gm e d i u mr e s o l u t i o ni m a g e rm e r i sa se x a m p l e ，t h ep a p e rs t u d y c h l o r o p h y l lc o n c e n t r a t i o nr e t r i e v a la b i l i v yo ff l ha l g o r i t h m t h em a i nw o r ka n dc o n c l u s i o n sa s f o l l o w s ： f i r s t l y , l e a v i n gw a t e rr a d i a n c eo fw a t e rb o d yi nd i f f e r e n te n v i r o n m e n t a lc o n d i t i o n s ( c h l o r o p h y l l c o n c e n t r a t i o n ，s u s p e n d e dm a t t e rc o n c e n t r a t i o n , y e l l o wm a t t e rc o n c e n t r a t i o na n dw a t e rd e p t h ) w a s s i m u l a t e db ys o f t w a r eh y d r o l i g h t t h ei n f l u e n c e so fe n v i r o n m e n t a lc o n d i t i o n so nf l ha l g o r i t h m w e r ea n a l y z e db yt h em e r i sd e s i g nb a n d s t h er e s u l t si n d i c a t et h a tt h ev a r i a t i o no ft h ey e l l o w m a t t e rc o n c e n t r a t i o nh a sl i t t l ei n f l u e n c eo nf u 阻a n df l hi su n s u i t a b l ew h e nw a t e rd e p t hi ss m a l l o m ) o rt h es u s p e n d e dm a t t e rc o n c e n t r a t i o ni sl a r g e rt h a n8 m g l w h e nt h es u s p e n d e dm a t t e r c o n c e n t r a t i o ni sl e s sa n de q u a lt h a n8 m g n 一，f l ha l g o r i t h mm a yb es u i t a b l ef o rt h ei n v e r s i o no f c h l o r o p h y l lc o n c e n t r a t i o n s e c o n d l y , t h ea l g o r i t h me x p r e s s i o nf l h 2 0 3 2 7 + 0 1 0 6 c ( 1 + 0 0 5 2 c ) w h i c hi ss u i t a b l ef o r b o h a ls e aw a so b t a i n e db yr e g r e s s i n gt h es i m u l a t i n gd a t a , w h e r ef l hi st h ef l u o r e s c e n c eb a s e l i n e h e i g h t , ci sc h l o r o p h y l lc o n c e n t r a t i o n 1 1 1 ea l g o r i t h mw a sv e r i f i e db y1 8g r o u p sd a t ao f o c e a nc o l o r , a n d m e a nr e l a t i v ee n o rb e t w e e ni n v e r s i o na n dr e a lv a l u ei s3 4 t h ep r e c i s i o ns a t i s f i e st h er e q u i r e m e n t o ft h ec a s e w a t o ro c e a nc o l o rr e m o t es e n s i n gb a s i c a l l y l a s t l y , f l ha l g o r i t h mw a su s e dw i t ho n eb o h a is e am e r i si m a g ea c q u i r e do n1 3 t ha p r i l ， 2 0 0 5 t h er e s a l t ss h o wt h a tt h ea l g o r i t h mi ss u i t a b l e ，a n di tc a nb eu s e di nt h ea r e aw i t hl o w s u s p e n d e dm a t t e rc o n c e n t r a t i o na n dm i d l a r g ew a t e rd e p t h b u tt h ea l g o r i t h mu s e do p e r a t i o n a l l y w h e t h e ro rn o t ，n e e dm o r ee x p e r i m e n t s k e yw o r d s ：b o h a i s e a , c h l o r o p h y l lc o n c e n t r a t i o n ，f l h ，h y d r o l i g h t 原创性声明 本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。除本文已经注明引用的内容外论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也 不包含为获得由鏊直太堂及其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同 志对本研究所傲的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名： 日期： 在学期间研究成果使用承诺书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：内蒙古大学有权将 学位论文的全部内容或部分保留并向国家有关机构、部门送交学位论文的复印件和磁盘，允 许编入有关数据库进行检索，也可以采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编学位论文。 为保护学院和导师的知识产权，作者在学期间取得的研究成果属于内蒙古大学。作者今后 使用涉及尹学期间主要研究内容或研究成果，须征得内蒙古大学就读期间导师的同意；若用 于发表论文版权单位必须署名为内蒙古大学方可投稿或公开发表。 学位论文作者签名： 日 期：迦z ：丝 指删币躲趣堑丝 日 期：丝乒上尹 1 1 叶绿素浓度遥感 第一章引言 叶绿素作为浮游植物的主要色素，可反映浮游植物现存量，是决定海洋初级生产力的主 要因子。同时，叶绿素作为主要的水质参数，是水体富营养化评价的重要指标。叶绿素浓度 估算是水色遥感的主要研究内容，也是水色遥感的难点和热点。 叶绿素遥感监测产品主要可应用于以下领域【l 】：( 1 ) 浮游植物的观测与研究：( 2 ) 海洋 碳通量的研究；( 3 ) 生物过程及物理海洋学的研究；( 4 ) 用于模型数据的同化输入，主要指 利用海洋卫星遥感数据验证某些数值模型所预测的浮游植物分布的真实性；( 5 ) 商业捕鱼活 动，叶绿素信息在渔业上的应用主要基于海洋生态系统中食物链理论，即浮游植物浓度高的 海域使得浮游植物为食的浮游动物资源丰度高，从而使以浮游动物为食的鱼类资源丰富。 1 2 水色卫星概述 1 2 1 国外的水色卫星及传感器 2 0 世纪7 0 年代末以来，随着空间地球观测技术的发展，海洋光学遥感应用潜力日益显示， 美国国家宇航局( n a s a ) 于1 9 7 8 年1 0 月发射了装载有海岸带水色扫描仪c z c s ( o 4 - 1 2 5 岫，6 波段，空间分辨率8 0 0 m ) 的雨云卫星n i m b u s 7 ，n i m b u s 7 c z c s 是第一个特意为评估海洋色 素浓度而设计的卫星探测仪，用来监测海洋水色。1 9 9 6 年日本发射了装有海洋水色水温扫描 仪o c t s ( o 4 1 2 5 p m ，1 0 波段，空间分辨率7 0 0 m ) 的a d e o s 1 号卫星，运行了l o 个月后失效。 1 9 9 7 年8 月美国紧接着又发射了配置有s e a w i f s ( o 4 0 9 p m , 8 波段，空间分辨率1 1 3 4 5 k m ) 的 海洋水色卫星s e a s t a r ，它具有低噪声、高灵敏度、波段配置合理和倾斜扫描等功能，是当时 国际上最先进的海洋水色卫星。1 9 9 9 年1 2 月美国发射了载有中分辨率成像光谱仪m o d l s 的 t e r r a 卫星，2 0 0 2 年5 月美国又发射了载有m o d i s 的a q l l a 卫星，其中t e m 和a q u a 都是极轨卫星， 轨道倾角9 8 0 ，每天绕地球1 4 次，运行周期1 0 0 分钟左右，能在一天内观测到地球的绝大部分 地区。中分辨率成像光谱仪m o d i s ( 4 0 0 1 4 0 0 n m ，3 6 波段，空间分辨率0 2 5 1 k m ) 谱段宽度 窄( 约1 0 r i m ) ，具有多视角观测能力，改善了辐射定标手段，遥感数据稳定。中等分辨率成 像光谱仪m e r i s ( 3 9 0 - 1 0 4 0 n m ，1 5 波段，全分辨率2 5 0 m , 降分辨率l k m ) 是由荷兰和法国共同 研制，安装于欧洲空间局的环境卫星( e n v i s a t ) 上的推帚式成像遥感器，它在白天测量地 球表面和云层的太阳光反射，能满足海洋、大气、陆地三大领域观测的需要。其数据可以生 成海洋色素浓度、云和水汽、植被状态的分布等专题图。此外，还有一些水色卫星如印度的 i r s p 3 ( o 4 1 6 5 p r n ，1 3 波段，空间分辨率1 1 k m ) 、中国台湾的r o c s a t i o c i ( 0 4 0 9 9 m ，6 波段， 空间分辨率8 0 0 m ) 等【2 ，3 1 。随着一系列国际或全球海洋计划的实施，除了部分已发射的海洋 水色卫星尚有后续计划外还将有多颗海洋水色卫星及海洋探测器计划发射。 1 2 2 我国的水色卫星及传感器 我国分别于1 9 8 7 年和1 9 8 9 年发射了f y - 1 a 和f y - 1 b 卫星，这是我国首次利用自己的卫 星获得了我国海区较高质量的叶绿素浓度和悬浮泥沙浓度分布图。接着又于2 0 0 0 年5 月成功 地发射了f y - 1 c 卫星，卫星上的高分辨率辐射计带有3 个专用于海洋探测的水色波段，卫星 2 年多的运行，己在海洋环境监测中发挥了很大作用。2 0 0 2 年3 月我国发射了“神舟3 号” ( s z - 3 ) 飞船，飞船的对地观测主载荷是中分辨率成像光谱仪c m o d i s ，它具有3 4 个光谱波 段，包含了可见光、近红外、短波红外和热红外波段的波谱信息。它是我国第一台上天的成 像光谱仪，具有测量海洋叶绿素、悬浮泥沙、黄色物质等要素浓度的能力。2 0 0 2 年5 月，我 国发射了第颗海洋探测卫星“海洋一号”卫星( h y 1 ) 。“海洋一号”卫星载有一台l o 波 段海洋水色扫描仪c o c t s 和一台4 波段c c d 成像仪。该卫星己在探测海洋水色环境、水温、 海冰、赤潮、污染物等方面开展了实验应用，在海洋环境监测与资源开发服务等方面展示了 其监测能力【2 ，那。 1 2 3e n v i s a tm e r j s 的特点 中分辨率成像光谱仪m e r i s 的一个主要设计目的是利用周围太阳光激发的叶绿素荧光 信号来探测浮游植物【2 j 。与同类水色卫星m o d i s 和s e a w i f s 具有l k m 的空间分辨率相比， m e r i s 图像可达3 0 0 m ，这对研究沿海水体非常有用。在波段设置与辐射灵敏度等方面m e r i s 都具有较大的优势。m e r i s 拥有6 6 5 n m , 6 8 1 n m ，7 0 9 n m 三个探测波段，它们设置的目的就是 利用叶绿素荧光信号来探测叶绿素浓度，其中中心波长为6 8 1 r i m 、波段范围为6 7 7 5 6 8 5 n m 的荧光波段是m e r l s 独有的探测波段，能够更好的用来探测叶绿素浓度。 如表1 1 所示：对s e a w i f s 、m o d i s 和m e r i s 的波段设置作了比较，其中斜体字所示 的波段均为叶绿素的探测波段，加粗斜体字表示的波段为本文中要采用的m e r i sf l h 算法 选取的三个基线波段，f l h 算法是基于荧光基线高度来反演叶绿素浓度的一种遥感方法。表 中中，t 3 波长4 4 0 r i m 是叶绿素和黄色物质共同作用引起的吸收峰所在的波段，而中心波长 6 8 1 n m 是叶绿素荧光特征波段，不受其他色素的干扰，所以m e r i s 设置的波段适合于f l h 算法反演叶绿素浓度。 2 综上所述，由于m e r i s 具有精细的光谱波段设置与可调节的两种空间分辨率，使其在水 色传感器探测水体性质中占有绝对优势，更适合于海洋水色的研究。 表1 1s e a w i f s ，m o d i s 和m e r i s 的波段设置 t a b l e1 1b a n ds e t t i n go fs e a w i f s ，m o d i sa n dm e r i s s e a w i f s 波段设置n mm o d i s 波段设置n mm e r i s 波段设置n m 4 0 2 - 4 2 2 ( d o m ) 4 0 s 4 2 毗叶绿素，4 0 7 5 卅1 7 5 ( 黄色物质与碎 屑) 4 3 3 4 5 3 f 时绿素4 3 8 - - 4 4 8 ( # - 镶) 4 3 7 5 - 4 4 7 5 ( u - 绿索吸收最 ，才葑 4 8 0 - 5 0 0 ( 色素k 4 9 0 ) 4 8 3 4 9 3 l 时绿素14 8 s 4 9 5 t 时绿素等1 5 0 0 5 2 0 ( a - 艨)5 2 “5 3 6 f 时绿蜀5 0 5 5 1 5 ( 悬浮泥沙、赤潮) 5 4 5 - 5 6 5t 色素，悬浮物磺)5 4 6 巧5 6 ( 沉积物) 5 5 5 5 6 5 ( 时绿素吸收与荧 光) 6 1 5 , , - 6 2 5 ( 悬浮泥沙敏感波 段) 6 6 0 - , 6 8 0t 时绿素) 6 6 2 4 5 7 2 ( 沉积物，大气层)6 6 0 - 6 7 0 ( 时绿素吸收s 荧 光) 6 7 3 , - 6 8 3t 时绿素荧光)6 7 7 5 - 6 8 5 ( 肺绿素荧光) 7 0 0 - 7 1 0 ( 时绿素荧光大气 校正) 7 4 5 7 8 5 ( 大气校正)7 4 3 - 7 5 3 ( 气溶胶性质)7 5 0 - 7 5 7 5 ( 植被指数与云) 7 5 8 7 5 - - 7 6 2 5 ( 氧气吸收) 7 7 1 2 5 7 8 6 2 5 ( 大气校正1 8 4 5 8 8 5 ( 大气校正)8 6 2 - - - 8 7 7 ( 气溶胶性质) 8 5 5 - 8 7 5 ( 植被、水汽) 8 8 5 - - 8 9 5 ( 大气校正) 8 9 5 - , 9 0 5 ( 含水量、陆地) 1 3 叶绿素浓度遥感反演算法概述 1 3 1 叶绿素浓度反演算法研究现状 由于海洋水色问题比较复杂，到目前为止并没有全球通用的叶绿素信息提取算法。已经 建立发展的遥感提取海水叶绿素浓度的算法是以生物光学理论为基础的反演算法，主要有经 验算法和分析算法i i , 2 , 4 】。其中包括可业务化应用的叶绿素浓度提取模型。 1 经验算法 经验算法是基于两个或多个波段遥感反射率与叶绿索浓度之间的回归分析为基础的算 法。实际应用中通常需要依据回归方程的形式进行对数转换，变换后模型的一般形式为：幂 函数，双曲函数，三次方函数或多元函数。经验算法应用简便，运算快，但本质上是区域性 算法，对不同海区需要应用不同的模型，对水中组分的时空变化较为敏感。 以“波段组合比值法”为基础的经验算法在一类水体中有较高的反演精度，成为业务化应 用的主要算法。典型的波段比值法有：g o r d o n 双通道法、c l a r k 三通道算法、k 算法。 2 分析算法 基于模型的分析算法主要特点是利用生物光学模式描述水体组分与离水辐亮度之间的关 系，依据辐射传输模型模拟光在大气和海洋中传播的光谱特征。这些模式在海水的不同组分、 大气的不同状态下计算水面或大气层顶的模拟光谱，然后建立反演算法，求解海水组分浓度。 因此利用辐射光谱与水体组分浓度之间的拟合曲线，可以反演水体的各种特征。其优点是有 可能同时给出几个要素较为精确的反演信息，能够对复杂的海水信息给出合理的解释。目前 正在发展或应用的模型算法有代数方法、非线性优化方法、主成分方法和神经网络方法。 ( 1 ) 代数方法：由于水体固有光学属性与光谱反射特征存在定的关系，遥感反射率主 要由光谱吸收系数和后向散射系数决定，据此可建立光谱特征与水中物质组分浓度之间的定 量关系，从而通过遥感反射率反演出叶绿素浓度。由于需要光谱测量来建立海洋水色理论光 学模型，因此该方法也称为半分析反演算法。其优点是将水色因子的已知光学特征与理论耦 合起来，对二类水体水色要素浓度来说，运算结果较精确，但求解的未知量( 即反演的水色 要素浓度) 个数有限。 、 、， ( 2 ) 非线性优化方法；该方法包含两种模式，一是正模式( f o r w a r dm o d e l ) ，即对特定 海区，根据水中组分浓度确定海水的固有光学特性；二是逆模式( i n v e r s em o d e l ) ，根据固有 光学特征和实测的光谱值，采用优化方法迭代求解水中组分的浓度。 ( 3 ) 主成分方法：根据海水组分浓度的变化范围、大气特征及卫星传感器的光谱特性， 用辐射传输模型模拟大气层顶( t o a ) 的光谱辐射。对于二类水体，不同波段数据间有较高 的相关性，为提高反演精度，采用主成分方法确定数据的光谱维数及权重，建立加权因子表。 由卫星传感器测量的t o a 辐射值反演水色要素浓度和大气气溶胶光学厚度等地球物理参数。 ( 4 ) 神经网络方法：神经网络方法作为一种有效的非线性逼近方法，可用于二类水体水 色因子反演和大气校正，可实现最复杂的辐射传输模型。 3 可业务化应用的叶绿素浓度提取模型 海水叶绿素信息提取虽然没有统一的模型和算法，但出于研究和实际应用的需要，有关 学者还是根据所研究海域建立了不同的区域模型或各自的经验模型，现有可业务化应用的叶 绿素浓度提取模型主要有：( 1 ) s e a w i f s o c 2 模型；( 2 ) s e a w i f s o c 4 v 4 模型；( 3 ) m o d i s o c 3 m 模型；( 4 ) m o r e l 模型；( 5 ) c z c s 模型；( 6 ) c l a r k 三波段模型；( 7 ) o c t s c 模型； 4 ( 8 ) p o l d e r 模型：( 9 ) a i k e n 模型：( 1 0 ) c a l c o f i 模型：( 1 1 ) c a r d e r 模型等。 1 - 3 2 荧光基线高度法( f l h ) 的特点 荧光基线高度法( f l h ) 【5 1 1 在反演叶绿素浓度方面具有良好的性能，与经验算法相比： f l h 算法选择只受叶绿素响应、受其他色素干扰小的波段作为基线波段，如6 8 5 n m ，选取的 基线波段更合理，而典型的经验算法如蓝绿比值法采用的4 4 0 n m 波段同时受黄色物质、叶绿 素、悬浮物等多种水色要素的共同影响，所以单纯反演叶绿素难度很大，且精度不高。因此， f l h 算法选择的是叶绿素荧光独自的响应波段，反演叶绿素浓度应该更准确。与分析算法相 比：分析法能够同时给出多个要素较为精确的反演结果，能够对复杂的海水信息给出合理解 释；而f l h 算法比分析法具有更明确的物理意义、简捷的代数公式、直观的几何表达等优点， 反演叶绿素浓度的计算速度更快，实际业务化工作的适用性更强。 1 4 本文的思路和工作 本文的题目是“f l h 算法反演渤海叶绿素浓度的能力评价研究”。具体工作思路如下：应 用h y d r o l i g h t 软件模拟出不同条件( 即不同叶绿素浓度、不同悬浮物浓度、不同黄色物质浓 度、不同水深) 下的水体离水辐亮度，以m e r i s 遥感数据为例，析出f l h 算法所需基线波 段( 6 6 5 n m , 6 8 1 r t m , 7 0 9 a m ) 的离水辐亮度值，寻找叶绿素浓度与荧光基线高度的关系，分析 不同环境条件对f l h 算法的影响，进而评价f l h 算法的应用能力；在此基础上，开展f l h 算法在渤海海区的实验应用。 2 1f l h 算法原理 第二章f l h 算法研究进展 2 1 1f l h 算法的物理原理 原子或分子可通过吸收光子而被激发到能量较高的能态，但处于激发态的原子是不稳定 的，它要通过辐射的或非辐射的方式释放出能量而返回到基态。原子或分子通过自发发射返 回基态所发射的光称为荧光。不同的物质能够发出特定波长的荧光。叶绿素荧光是依存于叶 绿素光合作用过程中产生的能量释放【m 。叶绿素体内包含两个光合作用反应中心：光系统i 和光系统i i 在环境温度( 2 5 ) 下，叶绿素的荧光主要来源于光系统i i ，光系统i 对荧光的 贡献可以忽略不计。光合作用所需要的光能首先被光系统i i 中的聚光复合体吸收后，其中一 部分能量参与化学反应( 光合作用) ，另外一部分被用于非光化学过程( 通常是以热能的形式 耗散掉) ，剩下的- - , j , 部分( 一般不足吸收光能的5 ) 以荧光的形式再发射出去。因此，可 以采用海水叶绿素发射的荧光信号来定量反演叶绿素浓度。 依据荧光基线高度( f l h ) 与叶绿素浓度的相关性建立的统计算法即为荧光基线高度法【】j 。 其通用算法依靠三个波长，其中中心波长( 靠近6 8 5r i m ) 为叶绿素荧光的极大值，其余两个用 来形成荧光峰基线，它们分别位于中心波长( 荧光峰) 的两侧。利用测量中心波长的荧光基 线高度。应用下式反演海面叶绿素浓度，f l h = k + a c ( 1 + b c ) t 9 , 1 1 , 1 2 1 ，式中c 为海面叶绿素浓 度( 单位：m g m 3 ) ；f l h 为荧光基线高度值( 单位：m w ( c m 2 s r 皿) ) ；a ，b ，k 为系数。 2 1 2f l h 算法的代数公式与几何表达 ( 1 ) f l h 算法的代数公式 荧光基线高度的计算公式 f l h 畸 措惦咖叫 ( 2 ) 其中 ，五，厶分别为f l h 算法应用的三个波段的波长( 单位：r i m ) ，如为中心波长，a ，乃 为选定的基线波长；l l ，l 2 ，l 3 为相应波段对应的辐亮度值( 单位：m w ( c m 2 s r r i m ) ) 1 3 1 。 叶绿素浓度的反演公式 f l h = k + a c o + b c )( 2 2 ) 式中：c 为海面叶绿素浓度( 单位：m e d m 3 ) ；f l h 为荧光基线高度值( 单位：m w ( c m 2 _ s r r i m ) ) ； 6 乱b ，k 为系数。 ( 2 ) 几何图形 图2 1f l h 算法几何示意困 f i g 2 1g e o m e t r ye x p r e s s i o no f f l ha l g o r i t h m 在图2 1 中，横坐标x 轴为波长，纵坐标l 轴为传感器探测的辐亮度值。l 为短波段波 长的辐亮度值，l f 是长波段波长的辐亮度值，l c 是中心波段波长的辐亮度值，b e - - x ，e f 可， 用一个简单的相似三角形计算，f l h = - c d = l c = ( l r + d e ) ，即f l h = l c ( l 一( ( l l f ) y ( x + y ) ) ) f l j j 2 2f l h 算法国内外研究进展 2 2 1 国内研究进展 赵冬至等采用归一化荧光高度法研究了藻类水体荧光峰高度与叶绿素a 浓度的关系，得出 以下结论：( 1 ) 不同藻类的r 。r 5 6 岫和r 。r 6 7 5 m 缸与叶绿素浓度的相关系数分别比r 郇5 r 5 6 0 和r 6 8 5 r 6 7 5 与叶绿素浓度的相关系数高，并且将前者定义为归一化荧光高度法，计算 结果表明，较未归一化的方法更适合于叶绿素浓度估算。i 由f l h = a + ( c h l a ) 6 回归方程得到的 相关系数优于其他方法，优化的波长选择会把大气效应的影响降到撮小。 ( 2 ) 建立了甲藻、 扁藻等8 种不同藻类荧光峰位置与叶绿素浓度之间的关系，并指出随叶绿素浓度的增加，浮游 植物反射光谱荧光峰的位置红移，而且随藻类不同，移动的幅度有所差异【1 4 1 5 1 。 赵冬至等利用6 6 5 n m ，6 8 0 n m , 8 6 5 n m t _ 个荧光波段，应用荧光基线高度法建立了九种藻类 荧光基线高度与叶绿素浓度的关系，回归分析后发现不同藻类结果不同。结果偏差主要来自 于两个方面：一是藻类荧光峰位置变化影响；二是浮游植物红光和近红外波段高反射率的影 响【1 6 1 。 赵冬至等从实际测定的高光谱反射率曲线中析取, m , m e r i s ，g l i ，m o d i s z 种卫星的荧光 波段数据，并按照荧光高度公式计算相应的f l h ，进而采用统计分析方法建立荧光高度与叶 绿素浓度的关系。结果表明，所选1 0 种藻类水体的荧光线高度与叶绿素浓度显示了良好的线 性关系，但部分藻种出现了负相关的结果。产生负相关可能的原因是：在高叶绿素浓度即赤 潮条件下，浮游植物在荧光波段( 6 8 5 n m 附近) 和近红外波段( 7 0 0 7 5 0 h m ) 复杂的光谱行为， 使得星载遥感器的叶绿素荧光波段探测某些藻类的赤潮时会出现偏差l l ”。 总之，赵冬至的工作是利用归一化荧光高度法和荧光基线高度法，研究了不同藻类水体 荧光峰高度与叶绿素a 浓度的关系，对藻类光谱曲线进行分析，评价了不同藻类荧光基线高度 反演叶绿素浓度的不同结果，获得了较为丰富的结论，为f l h 算法的进一步研究奠定了基础。 需要指出的是，上述研究工作都是围绕藻类开展的，藻类由实测和培养两种方式获得，研究 的范围带有局限性，并未针对叶绿素浓度遥感监测开展充分的研究和讨论。 2 _ 2 2 国外研究进展 a g i t e l s o n 在1 9 9 2 年研究得出，在水体的遥感反射率光谱中，荧光峰随着叶绿素浓度 的增长，峰的位置从6 8 0 n m 移动到7 1 5 姗，并且峰值的大小也相应增大；对浮物植物的浓度估 算来说，峰的位置和峰值大小可以作为精确的指示器和预报器【j 引。r i e a r d om l e m l i e r 和m a r k 1 la b b o t t 于1 9 9 6 年分析了有关荧光基线高度法( f l h ) 的灵敏度，对于m o d i s 卫星传感器， 发现f l h 算法允许l m g m 3 的叶绿素浓度变化，且波段位置的微小移动会影响f l h 算法的精度 6 1 。g o w e r 和b o r s t a d 在1 9 8 7 年对m o d i s 和m e r i s 探测叶绿素荧光的潜能作了论述，并且提出 为了应用f l h 法更精确的反演叶绿素浓度，建议将m e r i s 已有的部分波段优化，修改为5 个新 的m e r i s 探测波段( 6 5 0 - - 6 6 0 n m ，6 7 0 - 6 7 7 5 n m , 6 8 5 - - - 6 9 5 n m , 6 9 5 7 0 3 7 5 n m , 7 1 3 5 - 7 2 3 5 r i m ) i 。j f i 乙g 0 w e i l d o e r f f e r 和g a b o r s t a d 在1 9 9 9 年针对f l h 算法，分析了m e r i s 波 段位置和宽度的选择，结果是6 6 5 n m ，6 8 2 n m 和7 0 5 r i m 是荧光高度法选取的最佳波段；悬浮物 浓度的增大将导致模拟荧光信号的微小变低，荧光基线高度也会变低，说明了悬浮物对叶绿 素浓度的反演有影响：研究同时表明随着水深的增大，荧光峰的位置由7 1 5 n m 向7 0 3 r i m 转移， 即水深也对叶绿素浓度的反演有影响【5 】oj f r g o w e r , s k i n g 和l b r o w n 等在2 0 0 5 年 应用m e r i s 探测的f l h 数据、m e r i s8 ，9 和1 0 波段探测的辐亮度数据计算得到了m c i ( 最大叶 绿素指数) ，并得出如下结论：用m e r i s7 0 9 r i m 波段计算的m c i 影像，可以作为一个有效工 具来探测浮游植物【刀。j i mg o w e r 和s t e p h a n i ek i n g 在2 0 0 5 年给出了f l h 的新算法： f l h = a x c ( i + 0 2 c ) k ：并依据实测数据，将算法优化为f l h = ( o 1 8 c ( 1 + 0 2 c ) 0 2 6 5 ) c o s ( z ) ，z 为太阳天顶角2 1 。c h u a n m i n h u , f r a n ke m u l l e r - k a r g e r 等- ：2 0 0 5 年得出m o d i s 荧光高度数据 和现场叶绿素浓度有很高的相关性。对于叶绿素范围在0 4 - 4 m g m 3 m o d i sf l h ( c h l = 1 2 5 5 ( f l h 1 0 ) o 跖) 和现场叶绿素的比值约是0 1 相比之下。基于m o d i s 和s e a w i f s 数据，应用波段比值算法得到的叶绿素浓度比实测的高3 1 5 倍【l 们。 总之，国外学者研究了水体荧光峰高度与叶绿素a 浓度的关系，分析了m o d i s 和m e r i s 传感器波段位置和宽度对f l h 算法精度的影响，得出了有关荧光峰位置和大小随叶绿素浓度 的变化规律，给出了优化后的f l h 公式，获得了较丰富的结论，为f l h 算法的进一步研究奠 定了基础。但需要指出的是，上述研究工作都是针对国外些特定海区开展的，其模拟出的 参数一般不适合于中国海区，故研究的范围带有区域性。而且对于悬浮物浓度、黄色物质浓 度和水深等参数条件对f l h 算法精度的影响，并没有开展系统的分析。 9 第三章f l h 算法的敏感性分析 3 1 光谱模拟软件h y d r o l i g h t 及其参数设置 3 1 1 模拟软件h y d r o l i g h t 介绍 本文应用的光谱模拟软件是由美国s e q u i o a 科技公司提供的商业产品h y d r o l i g h t 4 2 如图3 1 ，3 2 分别是h y d r o l i g h t 软件运行的初始界面和运行界面。 图3 1h y d r o l i g h t 软件初始界面图3 2h y d r o l i g h t 软件运行界面 f i g 3 1i n i t i a li n t e r f a c eo f h y d r o l i g h tf i g 3 2r u n n i n gi n t e r f a c eo f h y d m l i g h t h y d r o l i g h t 是一个辐射传输数值计算软件，它可以模拟自然水体的辐亮度分布及其 导出参量。而水体中离水辐亮度及其分布，是解决海洋水色遥感、生物初级生产力、混和层 热力学以及水下能见度等许多问题的先决条件。简而言之，通过应用h y d r o l i g h t 软件求解辐 射传输方程可以得到任意离开水表面及水体中与时间无关的辐亮度分布，所计算出的光谱辐 亮度分布是水体深度、方向和波长的函数。而且，由于辐亮度是一个基本的辐射参量，一旦 辐亮度己知，辐照度、k 函数、反射率以及海洋研究者感兴趣的所有其他参量都可以计算出 来。 h y d r o l i g h t 软件中输入模型的量包括：水体的吸收和散射特性，海浪与水体底质的自然特 性，海面的太阳和天空光入射辐亮度。输出的参量包括文档和电子数据文件，利用电子数据 文件可以绘图、制作电子数据表或开展其他分析。 h y d r o l i g h t 软件采用数学上非常精密的不变嵌入技术来求解辐射传输方程。美国的 m o b l e y 博士于1 9 9 4 年出版了( l i g h ta n dw a t e r ) ) ，该书的第八章对不变嵌入技术有详细的论 1 0 述。若计算水体光场的辐亮度分布，不变嵌入技术比起其他解决方法，如离散纵坐标和蒙特 卡罗模拟，具有快速的优点，它的计算时间几乎与固有光学性质随高度的变化无关。即 h y d r o l i g h t 软件具有运行效率高、计算速度快等特点。 h y d r o l i g h t 软件可以解决光学海洋学和光学湖沼生物学中的大量问题。软件输入的水体吸 收、散射特性可以随深度和波长任意改变，而且在太阳光和漫射天空光的方向上，输入的天 空辐亮度分布数据可以是任意的，同时软件考虑了叶绿素荧光、有色溶解有机物荧光及水体 的喇曼散射等因素。 3 1 2h y d r o l i g l l t 参数设置的选取依据 本文选择渤海作为实验海区，应用h y d r o l i g h t 软件模拟水体光学特性，由于渤海是典型 的二类水体，所以根据渤海的实际情况，在应用h y d r o l i g h t 软件模拟水体离水辐亮度时，选 择a b c a s e 2 模块。该模块是针对二类水体光谱模拟的，需要输入叶绿素、黄色物质、无机 悬浮物质的浓度和吸收散射性质，同时需要输入纯水的吸收和散射。相关参量的选择及依据 如下： ( 1 ) 纯水的吸收和散射 ， 依据h y d r o l i g j a t 软件使用手册，本文中选取由p o p ea n d f r y ( 1 9 9 7 ) 给出的纯水吸收系数例； 纯水的散射相函数由软件默认的文件p u r e h 2 0 d p f 提供。 ( 2 ) 叶绿素、悬浮物和黄色物质浓度 本文输入的叶绿素浓度随海水深度为一个固定常数。选取依据是：渤海相对混浊，透明 度较低，对离水辐射有贡献的部分一般只是表层组分，表层之下的组分对离水辐射的贡献不 大；而遥感主要是针对表层水体，所以选择组分浓度为一常数，不随深度的变化而改变。 ( 3 ) 叶绿素吸收系数 对于叶绿素的单位吸收系数，h y d r o l i 曲t 软件默认选取的是d a t a k e x a m p l e s a s - t a r c h l t ) ( t 【2 ”， 而叶绿素吸收系数= 比例系数归一化的叶绿素单位吸收系数，软件给出的叶绿素吸收比例系 数在0 0 2 - 0 1 m 2 ( r a gc r y ) 。范围内，其中默认值为0 0 5m 2 ( n a gc h d 针对本文的研究海区，应给出一个符合渤海实际情况的比例系数。依据2 0 0 5 年6 - 9 月8 6 3 渤海生物光学观测实验的数据【4 】，渤海的比例系数平均值为0 0 2 6 8m 2 ( m gc 1 1 1 ) 一，所以，本文 制作了一个新的符合渤海叶绿素吸收特征的a s t a r e h l t x t 文件。 ( 4 ) 叶绿素散射系数 h y d r o l i g h t 软件在叶绿素散射选择上共给出了三个模型选项，分别是幂函数关系模型、线 性关系模型和用户提供的数据文件。本文选取的是线性关系模型，原因如下：依据h y d r o l i g h t 软件技术文档，幂函数关系模型适合一类水体，线性关系模型也己成功地应用到二类水体的 光谱模拟，因此本文选择线性关系模型，即g o u l d ，e l a l ( 1 9 9 9 ) 模型，相应参数软件默认为b o = o 5 ， 1 1 1 = 0 0 0 1 1 3 ， = 5 5 0 n m ，i = 1 6 2 5 1 7