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1、基于MODIS数据的淀山湖蓝藻“水华”监测(图文)论文导读：1研究区域淀山湖位于上海市和江苏省的交界处，湖区面积为62平方公里，上海境内为46平方公里，是上海的主要水源保护区，淀山湖水体质量的优劣，直接影响到上海市民的饮用水质量。近年来，淀山湖水体富营养化问题日益突出，营养盐浓度已达到富营养化水平，具备了暴发大规模、大面积蓝藻“水华”的水质营养条件，尤其是在夏秋季节，蓝藻“水华”暴发的可能性和危害性更加突出。2研究方法对于湖泊蓝藻“水华”遥感监测的研究从上个世纪70年代开始，研究人员围绕这个目标开展了大量研究，建立了一些基于特定地点和特定传感器的蓝藻遥感监测模型。本文针对淀山湖蓝藻“水华”监测
2、工作，采取直接分析实测叶绿素与淀山湖区域MODIS影像数据反射值之间的回归关系，建立叶绿素反演模型，实现淀山湖蓝藻“水华”的遥感监测。2.1水质参数提取与遥感数据获取2007年8月30日，在淀山湖进行了水质参数的采集工作，在淀山湖设立的12个采样点（淀峰、游泳场、西闸、湖心北区、赵田湖中心、千墩港、大朱厍、湖中心、急水港、白石矶、湖心南区、网箱渔场）进行水质采样，并使用GPS确定采样点的地理坐标，采样路线及点位如图2所示，通过实验室分析，使用分光光度法得到叶绿素a浓度。关键词：遥感监测，MODIS，淀山湖，叶绿素，蓝藻“水华”0 引言内陆湖泊富营养化导致的水体蓝藻“水华”暴发已经成为我国面临的
3、一个重要环境问题。遥感技术由于能够快速、宏观地获得区域数据，已成为湖泊蓝藻“水华”动态变化监测的重要技术手段123。在现有利用遥感数据对湖泊蓝藻“水华”的监测中，应用较多的有NOAA-AVHRR气象数据、Landsat-TM和SPOT影像数据。与以往常用的几种遥感数据相比较，MODIS数据在湖泊蓝藻“水华”监测应用中具有三个主要特点：其一，MODIS数据涉及的波段范围广(36个波段，0.414um) 、空间分辨率与NOAA-AVHRR相比有较大的优势(250m、500m 和1000m)；其二，Terra和Aqua都是太阳同步极轨卫星，可以得到每天最少2次白天和2次黑夜的更新数据，对实时观测蓝藻
4、有较大的实用价值；其三，NASA对MODIS数据实行全球免费接收的政策，对于目前我国蓝藻“水华”监测应用和科学家开展蓝藻“水华”研究来说是不可多得的、廉价并且实用的数据资源。以上特点决定了MODIS 在湖泊蓝藻“水华”监测中的可行性和适用性，从而对实时动态监测和应急处理有很大的实用价值456。1 研究区域淀山湖位于上海市和江苏省的交界处，湖区面积为62平方公里，上海境内为46平方公里，是上海的主要水源保护区，淀山湖水体质量的优劣，直接影响到上海市民的饮用水质量。近年来，淀山湖水体富营养化问题日益突出，营养盐浓度已达到富营养化水平，具备了暴发大规模、大面积蓝藻“水华”的水质营养条件，尤其是在夏秋
5、季节，蓝藻“水华”暴发的可能性和危害性更加突出。2007年夏季，淀山湖发生了大规模的蓝藻“水华”，如图1所示。图1 2007年8月31日太湖流域和淀山湖地区的MODIS影像2 研究方法对于湖泊蓝藻“水华”遥感监测的研究从上个世纪70年代开始，研究人员围绕这个目标开展了大量研究，建立了一些基于特定地点和特定传感器的蓝藻遥感监测模型。本文针对淀山湖蓝藻“水华”监测工作，采取直接分析实测叶绿素与淀山湖区域MODIS影像数据反射值之间的回归关系，建立叶绿素反演模型，实现淀山湖蓝藻“水华”的遥感监测。2.1水质参数提取与遥感数据获取2007年8月30日，在淀山湖进行了水质参数的采集工作，在淀山湖设立的1
6、2个采样点（淀峰、游泳场、西闸、湖心北区、赵田湖中心、千墩港、大朱厍、湖中心、急水港、白石矶、湖心南区、网箱渔场）进行水质采样，并使用GPS确定采样点的地理坐标，采样路线及点位如图2所示，通过实验室分析，使用分光光度法得到叶绿素a浓度。发表论文。图2 2007年8月30日淀山湖水质采样路线及点位分布遥感影像是2007年8月30日MODIS-Terra 1B数据产品。当天淀山湖地区天气晴朗，MODIS影像中全湖无云。使用ENVI 4.2软件对MODID影像数据进行几何纠正、辐射定标和水体提取等预处理工作。发表论文。2.2 模型方法大量研究表明，叶绿素a含量增加使水体反射光谱发生变化，叶绿素a在蓝
7、波段的440nm以及红波段的678nm附近都有显著的吸收，当藻类密度较高时水体光谱反射曲线在这两个波段附近出现吸收峰值7。在充分分析MODIS 影像数据的波段特征基础上8910，根据相关分析结果，选取250m数据的比值组合R2/R1作为分析因子，构建基于MODIS数据的叶绿素a浓度反演模型。将12个采样点处的水样实验室分析获得的叶绿素浓度和MODIS数据通过线性回归分析，建立模型如下：Cchl-a = 197.17(R2/R1) 33.945 （1）其中Cchl-a为叶绿素a浓度值；R1、R2为MODIS 250m分辨率波段1和波段2的反射率。图3 实测叶绿素浓度和MODIS数据之间的回归分析
8、模型3 结果将模型（1）应用于2007年8月30日的MODIS卫星影像，计算获得整个淀山湖水体叶绿素a浓度分布。发表论文。参照Carlson营养状态指数(TSI) 方法中的标准，将叶绿素浓度大于155g/l的区域判定为有大面积蓝藻“水华”出现，并完成蓝藻“水华”面积提取。从“水华”面积提取结果看，淀山湖北部、中部和西南部有大面积蓝藻“水华”暴发，如图4所示，“水华”覆盖面积达到28km2，约占全湖面45%。图4 2007年8月30日淀山湖“水华”分布图4 讨论从上个世纪70年代开始，关于湖泊蓝藻“水华”遥感监测的研究大量开展起来，建立的蓝藻遥感监测模型可以分为三种类型：经验模型、半经验模型和生
9、物光学模型，三种模型各有优缺点，而随着多时空分辨率、高光谱分辨率对地观测卫星的陆续发射，为湖泊蓝藻遥感监测的定量化发展提供了充分的数据来源。因而，针对特定传感器（如MODIS）开展基于生物光学模型的湖泊蓝藻信息提取方法研究、建立湖泊蓝藻水华预警系统，从而实现湖泊蓝藻大面积、快速遥感监测业务系统成为发展方向。参考文献：1蔡伟, 余俊清, 李红娟. 遥感技术在湖泊环境变化中的应用和展望J. 盐湖研究, 2005, 13(4): 15-20.2孟庆伟, 罗鹏, 余佳, 韩建恩等. 遥感技术在湖泊环境研究中的应用J. 地质力学学报, 2006, 12(3):287-294.3张博, 张柏, 洪梅, 段
10、洪涛等. 湖泊水质遥感研究进展J. 水环境进展, 2007, 18(2):301-310.4杨顶田, 潘德炉. 蓝藻的卫星遥感研究进展J. 国土资源遥感, 2006, 70(4): 1-5.5王得玉, 冯学智, 周立国, 郝景燕, 徐晓熊. 太湖蓝藻爆发与水温的关系的MODIS遥感J. 湖泊科学,2008, 20(2):173-178.6彭文祥, 王海银, 姜庆五. 基于多时相卫星数据的蓝藻水华播发的动态变化监测J.复旦学报, 2008,35(1): 63-66.7马荣华, 戴锦芳. 结合Landsat ETM与实测光谱估计太湖叶绿素及悬浮物含量J. 湖泊科学,2005,17(2): 97-103.8顾亮，张玉超,钱新，钱亮. 太湖水域叶绿素a浓度的遥感反演研究J. 环境科学与管理， 2007，32(6):25-29.9祝令亚，王世新，周艺，阎福礼，杨龙元. 应用MODIS 监测太湖水体叶绿素a 浓度的研究J. 遥感信息，2006.2：25-28.10 宋玲玲，仇雁翎，张洪恩，赵建夫. 淀山湖叶绿素a 的高光谱遥感监测研究J. 长江流域资源与环境, 2007，16(1):48-51.