利用重力活塞取样管在极浅水域采取柱状样的一种简单方法

利用准分析算法由遥感反射比反演黄海水体吸收系数胡连波,刘智深中国海洋大学海洋遥感教育部重点实验室,海洋遥感研究所,山东青岛266003摘要利用2006年4月份在黄海现场测量的海洋光学数据集测试准分析算法QAA在黄海的适用性。QAA从实测的遥感反射比数据反演水体总吸收系数、黄色物质和碎屑、浮游植物的吸收系数,反演的平均误差分别为144,261,442。结果表明QAA可以很好的反演黄海海域包括沿岸水体的总吸收系数与黄色物质和碎屑的吸收系数,但反演浮游植物的吸收系数有较大的误差。根据实测数据分析发现,在黄海海域浮游植物的吸收对总吸收去掉纯水体吸收在蓝绿波段的平均相对贡献为20,远低于黄色物质和碎屑的贡献。因此文中对QAA进行了修正,用浮游植物的光谱模型代替QAA算法中黄色物质和碎屑的吸收光谱模型。修正后的QAA反演的黄色物质和碎屑、浮游植物的平均误差分别为234和281,可以有效改善原来算法反演浮游植物吸收系数的能力。关键词准分析算法吸收系数遥感反射比文章编号1672251742007062154207中图法分类号P7157文献标识码A随着遥感定量化的进一步发展,越来越多的人需要知道海水各组分的吸收系数。一般认为海水的吸收由4部分组成,纯海水AW、浮游植物色素APH、黄色物质AG和碎屑AD。黄色物质又被称为有色可溶有机物CDOM。0引言海色遥感一个十分重要的应用就是从海色遥感数据反演得到海水固有光学性质,然后从固有光学性质提取海水叶绿素、溶解有机物及悬浮泥沙等水体组分浓度,进而用来估计浮游植物生物量、初级生产力和热通量等1。海水的总吸收系数是影响水体光场分布的主要参数之一,是水体基本固有光学量之一。黄海是典型的二类水体区域,水体光学特性复杂。特别是在近岸水体中,黄色物质与碎屑的吸收占了很重要的地位,甚至决定了水体光学性质。因此准确的反演黄海海域的总吸收系数和各组分的吸收系数具有重要的意义。早期的海水吸收系数反演方法采用叶绿素或者色素浓度作为中间量,首先通过海色遥感反演叶绿素或色素浓度223,然后根据叶绿素或色素的光学性质转化为吸收系数4。这种反演只适用于光学特性与叶绿素浓度胁变的一类水体,用于二类水体时会产生很大的误差。水体光学性质可以从离水辐亮度或者遥感反射比的波段比值的经验算法直接得到5。LEEETAL1根据大量的实测数据,数据覆盖了大洋水和沿岸水,建立了在440NM波段的总吸收系数和遥感反射比的经验关系。HEETAL6根据HYDROLIGHT数值模拟建立了适合东中国海的海水总吸收系数和遥感反射比之间的经验关系。王晓梅7通过分析实测的黄、东海数据的建立了海水总吸收系数和遥感反射比之间的统计模式。AAWAPHAGAD1纯水的吸收系数很多海洋光学专家很早进行了测量829。根据大量对浮游植物、黄色物质和碎屑吸收光谱的实测数据分析,发现浮游植物吸收光谱可以用1个或者几个参数进行表示10213,而黄色物质和碎屑的吸收系数可以用指数形式表达14215。朱建华16根据对2002年和2003年黄、东海的现场测量分别得到黄色物质和碎屑物吸收系数经验值。目前的海色卫星传感器和现场的测量仪器大都是多光谱或者高光谱,因此可以利用线性矩阵或者优化算法17从总吸收系数中分离出各组分的吸收系数。LEEETAL17建立了半分析模型,通过非线性光谱优化算法反演水体的总吸收系数和各组分的吸收系数。刘雪峰和张亭禄18通过人工神经网络技术对COASTLOOC等现场测量粒子的吸收光谱中分离浮游植物的吸收光谱。2002年LEEETAL19提出了准分析算法QAA,是1种有广泛应用前景的海水固有光学特性反演算法,目前已被SEAWIFS数据处理软件包SEADAS48采纳并作为其业务化算法之一。LEEETAL19比较了在CARIFOR2NIABAJA海域QAA算法的反演的总吸收系数平均误差为125,在410NM总吸收系数的范围为003基金项目国家自然科学基金项目60178017国家自然科学重点基金项目60638020资助收稿日期2006212219修订日期2007204210作者简介胡连波19802,男,硕士生,助理工程师。E2MAILHULBORSIOUCEDUCN05M1。LEE2AC2S散射校正误差3QAA算法本身的误差以及估计的各种经验参数带来的误差。以上各种误差都会通过QAA算法传递到反演的结果上,由此看来144的误差已经吻合很好了。3结果和讨论17个站位的遥感反射比光谱见图2,由光谱的形状和强度可以看出黄海水体属于典型的二类水体。光谱在蓝波段有强烈的吸收,说明黄海含有较多的黄色图3实测总吸收系数和QAA反演结果在4个波段的比较FIG3QAADERIVEDTOTALABSORPTIONCOEFFICIENTSCOMPAREDWITHMEASUREMENTSATFOURSELECTEDWAVELENGTHS图217个站位的遥感反射比光谱FIG2SPECTRAOFTHEMEASUREDREMOTE2SENSINGREFLECTANCEATTHE17STATIONS物质或者碎屑。其中4个站位G6,G7,G15,G32的遥感反射比光谱的峰值001,峰值位置550NM,说明黄海含有较多的悬浮物质,比如泥沙。G6、G7站位海水很浑浊,透明度盘深度2M,水色号为13。G19、A2站位透明度盘深度为5M左右,水色号为10,海水中等浑浊。G23,G40等站位海水较清洁,透明度盘深度为10M,水色号为7。由此说明该数据集涵盖了较清洁,浑浊以及十分浑浊水域。为了能进一步的量化QAA图4QAA反演的总吸收光谱FIG4SPECTRAOFTOTALABSORPTIONDERIVEDFROMQAA图4给出了QAA算法反演的总吸收光谱,类似图2遥感反射比光谱,吸收光谱的强度和光谱性质变化都很大。在沿岸水域黄色物质和碎屑在蓝光波段有强烈的吸收,在红光波段水体的吸收占主导地位。由于测量的遥感反射比包含了叶绿素荧光在685NM附近,而QAA算法中并没有考虑荧光的影响,因此在叶绿素浓度较大的站位QAA反演的总吸收系数在685NM波段要偏小。由于黄色物质和碎屑的吸收光谱十分类似都是随波长指数衰减14215,所以从遥感的角度很难区分黄色物质和碎屑的吸收光谱。因此QAA算法反演的是黄色物质和碎屑的吸收系数的和。图5和图6分别给出了QAA算法反演的黄色物质和碎屑、浮游植物387,291,368,722,平均误差442R2071,N68。可见QAA算法反演的浮游植物的吸收系数的误差远高于黄色物质和碎屑的反演误差。图717个站位的海水3种组分对总吸收系数除去水体吸收的相对贡献FIG7RELATIVECONTRIBUTIONSOFTHREECOMPONENTSTOTHETOTALABSORPTIONABSORPTIONBYWATEREXCLUDEDFOR17STATIONS图5实测黄色物质和碎屑吸收系数与QAA反演结果在4个波段的比较FIG5QAADERIVEDAGANDADCOMPAREDWITHMEASUREMENTSATFOURSELECTEDWAVELENGTHS图8所有38个站位的海水3种组分对总吸收系数除去水体吸收的相对贡献FIG8THERELATIVECONTRIBUTIONSOFTHREECOMPONENTSTOTHETOTALABSORPTIONABSORPTIONBYWATEREXCLUDEDFORALL38STATIONS图7给出了17个站位的浮游植物、黄色物质和碎屑在各个波段对吸收系数除去水体吸收的平均相对贡献。由图7可以看出浮游植物的吸收系数在蓝绿波段平均贡献为20,而碎屑和黄色物质远大于浮游植物的吸收贡献,这就可以解释为什么QAA反演的浮游植物吸收系数的误差较大。图8是本次实验所有测量的站位38个站位的浮游植物、黄色物质和碎屑在各个波段对吸收系数去掉水体吸收的平均相对贡献,和图7略有不同的是黄色物质在蓝绿波段的吸收贡献略大于碎屑贡献,但浮游植物的吸收依然较小占20左右。因此从遥感反射比反演黄海的浮游植物的吸收系数会有较大的误差,而反演黄色物质和碎屑时误差图6实测浮游植物吸收系数与QAA反演结果在4个波段的比较FIG6QAADERIVEDAPHCOMPAREDWITHMEASUREMENTSATFOURSELECTEDWAVELENGTHS吸收系数与分光光度计实测的比较。其中,黄色物质与碎屑的吸收系数在410,440,490和530NM波段的相对误差分别为124,135,246,541,平均误差261R2092,N68。浮游植物吸收系数在410,440,490和530NM波段的相对误差分别为较小。在QAA算法中,LEE19根据经验关系首先计算了浮游植物在440NM的吸收系数、黄色物质和碎屑在440NM的吸收系数。然后利用黄色物质和碎屑的指数衰减光谱模型,分离它们和浮游植物的吸收光谱。但黄色物质和碎屑的指数衰减斜率是无法从遥感数据精确的获得15,在各种水体中实测的吸收斜率在001002之间,一般取其平均值为0014或0015。图9和图10给出黄色物质和碎屑在黄海海域的吸收斜率谱模型APHA0A1LNAPH440APH4405其中,A0,A1分别是常数,APH440是浮游植物在440NM波段的吸收系数。图1138个站位测量的浮游植物吸收光谱APH/APH440FIG11MEASUREDSPECTRALCURVATURESAPH/APH440OFPHYTOPLANKTONFOR38STATIONS图9所有站位黄色物质吸收斜率分布FIG9DISTRIBUTIONOFYELLOWSUBSTANCEABSORPTIONSLOPEFORALL38STATIONS图12根据浮游植物的光谱模型5计算的和实测结果在4个波段的比较FIG12CALCULATEDAPHACCORDINGTOEQUATION5COMPAREDWITHMEASUREMENTSATFOURSELECTEDWAVELENGTHS图10所有站位碎屑的吸收斜率分布FIG10DISTRIBUTIONOFDETRITUSABSORPTIONSLOPEFORALL38STATIONS分布。其中黄色物质的吸收斜率为00080016之间平均值为00128,碎屑的吸收斜率为00080011之间平均值为0097。由图7和图8可以看出黄色物质和碎屑的吸收在黄海海域占主导地位,所以吸收斜率较小的变化就会给反演浮游植物的吸收时带来较大的误差。图11给出了所有38个站位测量的浮游植物的吸收光谱,由图可以看出浮游植物的吸收光谱也不能用1个光谱模型来代表。但由于浮游植物的吸收对总吸收的贡献较小,因此它的吸收光谱模型误差对反演结果影响也较小。根据LEE12建立的浮游植物吸收光图12给出了用公式5计算的浮游植物吸收系数在410,450,490和530NM波段的吸收系数和实测值的比较,平均误差为124R2098,N152。因此可以用浮游植物的光谱模型代替QAA算法中黄色物质和碎屑的吸收光谱模型。图13和图14给修正后QAA反演的黄色物质和碎屑、浮游植物的吸收系数的结果。其中,反演的黄色物质和碎屑的吸收系数在410,440,490和530NM波段的相对误差分别为126,159,195,455,平均误差234R2092,N68。反演的浮游植物吸收系数在410,460,490和530NM波段的相对误差分别为293,217,248,266,平均误差281R2083,N68。由此可见修正后的QAA算法提高了从总吸收系数中反演浮游植物吸收系数的能力。致谢感谢高会旺教授提供SOLAS航次海洋遥感研究所实验人员为采集现场数据所付出的辛苦劳动。参考文献1LEEZP,CARDERKL,PEACOCKTG,ETALMETHODTODERIVEOCEANABSORPTIONCOEFFICIENTSFROMREMOTE2SENSINGREFLECTANCEJAPPLIEDOPTICS,1996,3534532462MORELA,PRIEURLANALYSISOFVARIATIONSINOCEANCOLORJLIMNOL2OGYANDOCEANOGRAPHY,1977,2247092722GORDONHR,MORELAREMOTEASSESSMENTOFOCEANCOLORFORINTER2PRETATIONOFSATELLITEVISIBLE/EIMAGERYAREVIEWMNEWYORKSPRINGER2VERLAG,1983BRICAUDA,BABINM,MORELA,ETALVARIABILITYINTHECHLOROPHYLLSPECIFICABSORPTIONCOEFFICIENTSOFNATURALPHYTOPLANKTONANALYSISANDPARAMETERIZATIONJJGEOPHYSRES,1995,100C713321213332CARDERKL,LEEZP,PEACOCKTG,ETALAIRCRAFTALGORITHMSFORWATERABSORPTIONCOEFFICIENTSRAINORSHINEABSTRACTJEOSTRANS,FALLMEETSUPPL,1992,7343265HEMX,LIUZS,DUKP,ETALRETRIALCHLOROPHYLLFROMREMOTE2SENSINGREFLECTANCEINTHECHINASEASJAPPLIEDOPTICS,2000,3915246722474王晓梅,唐军武,宋庆君,等黄海、东海水体总吸收系数光谱特性及其统计反演模式研究J海洋与湖沼,2006,3732562263SMITHRC,BAKERKSOPTICALPROPERTIESOFTHECLEARESTNATURALWA2TERSJAPPLIEDOPTICS,1981,2021772184POPER,FRYEABSORPTIONSPECTRUM3802700DMOFPUREWATERS,INTEGRATINGCAVITYMEASUREMENTSJAPPLIEDOPTICS1997,3633871028723PRIEURL,SATHYENDRANATHSANOPTICALCLASSIFICATIONOFCOASTALANDOCEANICWATERSBASEDONTHESPECIFICSPECTRALABSORPTIONCURVESOFPHY2TOPLANKTONPIGMENTS,DISSOLVEDORGANICMATTER,ANDOTHERPARTICULATEMATERIALSJLIMNOLOGYANDOCEANOGRAPHY,1981,2646712689HOEPFFERH,SATHYENDRANATHSDETERMINATIONOFTHEMAJORGROUPSOFPHYTOPLANKTONPIGMENTSFROMTHEABSORPTIONSPECTRALOFTOTALPAR2TICULATEMATTERJJGEOPHYSRES,1993,98C1222789222803LEEZPVISIBLE2INFRAREDREMOTE2SENSINGMODELANDAPPLICATIONSFOROCEANWATERSDUSADEPOFMARSCI,UNIVOFSFL,STPETERS2BURG,1994CARDERKL,CHENFR,LEEZP,ETALSEMIANYALYTICMODERATE2RESOLUTIONIMAGINGSPECTROMETERALGORITHMSFORCHLOROPHYLLAANDAB2SORPTIONWITHBIO2OPTICALDOMAINSBASEDONNITRATE2DEPLETIONTEMPERA2TURESJJGEOPHYSRES,1999,104C3540325421BRICAUDA,MORELA,PRIEURLABSORPTIONBYDISSOLVEDORGANICMAT2TEROFTHESEAYELLOWSUBSTANCEINTHEUVANDVISIBLEDOMAINSJLIMNOLOGYANDOCEANOGRAPHY,1981,26143253CARDERKL,STEWARDRG,HARVEYGR,ETALMARINEHUMICANDFULVICACIDSTHEIREFFECTSONREMOTESENSINGOFOCEANCHLOROPHYLLJLIMNOLOGYANDOCEANOGRAPHY,1989,34168281朱建华,李铜基黄东海非色素颗粒与黄色物质的吸收系数光谱234图13修正后QAA算法反演黄色物质和碎屑吸收系数与实测结果在4个波段的比较FIG13MODIFIEDQAADERIVEDAGANDADCOMPAREDWITHMEASUREMENTSATFOURSELECTEDWAVELENGTHS5678910图14修正后QAA算法反演浮游植物吸收系数与实测结果在4个波段的比较FIG14MODIFIEDQAADERIVEDAPHCOMPAREDWITHMEASUREMENTSATFOURSELECTEDWAVELENGTHS114结语本文利用2006年4月份在黄海测量的数据集测试QAA在黄海的适用性。QAA从实测的遥感反射比数据反演了水体总吸收系数,浮游植物、黄色物质和碎屑的吸收系数。其中在所匹配的17个站位中,总吸收系数在410,440,490和530NM波段的反演平均误差144,说明QAA适合反演黄海水体总吸收系数。但QAA反演浮游植物误差较大为442。通过对实测数据分析修正了QAA算法,修正后浮游植物的反演误差减小为281,提高了从总吸收系数中分离浮游植物吸收系数的能力。如果有更好的算法可以较精确的反演浮游植物在440NM的吸收系数,则可以更好的反演浮游植物的吸收光谱。1213141516模型研究J海洋技术,2004,2327213LEEZP,CARDERKL,MOBLEYCD,ETALHYPERSPECTRALREMOTESENSINGFORSHALLOWWATERS1ASEMI2ANALYTICALMODELJAPPLIEDOPTIC,1998,3727632926338刘雪锋,张亭禄由粒子吸收光谱提取浮游植物吸收光谱的人工神经网络方法J海洋技术,2006,25345250LEEZP,CARDERKLDERIVINGINHERENTOPTICALPROPERTIESFROMWA2TERCOLORAMUTIBANDQUASI2ANALYTICALALGORITHMFOROPTICALLYDEEPWA2TERSJAPPLIEDOPTICS,2002,4127575525772LEEZP,CARDERKLABSORPTIONSPECTRUMOFPHYTOPLANKTONPIG2MENTSDERIVEDFROMHYPERSPECTRALREMOTE2SENSINGREFLECTANCEJREMOTESENSINGENVIRONMENT,2004,8933612368AUSTINRJ,PRTZOLDTJSPECTRALDEPENDANCEOFTHEDIFFUSEATTENUA2GORDONHR,SMITHRCZANEVELDJRVINTRODUCTIONTOOCEANOP2TICSCUSAPROCSPIE6,19801243SULLIVANJM,TWARDOWSKIMS,ZANEVELDJR,ETALHYPERSPECTRALTEMPERATUREANDSALTDEPENDENCIESOFABSORPTIONBYWATERANDHEAVYWATERINTHE4002750NMSPECTRALRANGEJAPPLIEDOPTICS,2006,4521529425309ZANEVELDJRV,KITCHENJC,MOORECCTHESCATTERINGERRORCOR2RECTIONOFREFLECTINGTUBEABSORPTIONMETERSCUSAPROCSPIE2258,199444255GORDONHRREMOTESENSINGOFOPTICALPROPERTIESINCONTINUOUSLYSTRATIFIEDWATERSJAPPLIEDOPTICS,1978,1712189321897MUELLERJL,FARGIONGS,MCCLAINCROCEANOPTICSPROTOCOLSFORSATELLITEOCEANCOLORSENSORVALIDATIONMUSANASA/TM2003GORDONHR,BROWNOB,EVANSR,ETALASEMI2ANALYTICRADIANCEMODELOFOCEANCOLORJJGEOPHYSRES,1988,93D91090921092423172418192520262721TIONCOEFFICIENTOFLIGHTINOCEANWATERSCUSAPROCSPIEOCEANOPTICSVII,19841682178MORELA,PRIEURLANALYSISOFVARIATIONSINOCEANCOLORJLIMNOLOGYANDOCEANOGRAPHY,1977,2247092722228222DERIVINGABSORPTIONCOEFFICIENTSFROMREMOTESENSINGREFLECTANCEUSINGTHEQUASI2ANALYTICALALGORITHMQAAINTHEYELLOWSEAHULIAN2BO,LIUZHI2SHENTHEKEYOFOCEANREMOTESENSINGMINISTRYOFEDUCATION,OCEANREMOTESENSINGINSTITUTE,OCEANUNIVERSITYOFCHINA,QINGDAO266003,CHINATHEOCEANOPTICSINSITUDATACOLLECTEDFROMTHEYELLOWSEAINAPRIL2006WEREUSEDTOTESTTHEPER2ABSTRACTFORMANCEOFTHEQUASI2ANALYTICALA