湖泊藻華與葉綠素濃度評估

監(jiān)測湖泊中的藻華和葉綠素a（Chl-a）濃度，對于富營養(yǎng)化治理、飲用水源保護及生態(tài)系統(tǒng)健康評估至關(guān)重要。藍藻大量繁殖時會產(chǎn)生有害毒素，進而對飲用水供應(yīng)和水生生物構(gòu)成威脅。因此，對作為藻類生物量替代指標的葉綠素a進行準確、空間連續(xù)的監(jiān)測，是環(huán)境管理和水質(zhì)建模的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的現(xiàn)場采樣方法能提供精確的點測量數(shù)據(jù)，但空間覆蓋稀疏且耗費人力。相比之下，遙感技術(shù)可實現(xiàn)大范圍、可重復(fù)且可擴展的評估。在各類遙感技術(shù)中，高光譜成像能提供最詳盡的光譜信息，即便在光學特性復(fù)雜的內(nèi)陸水域，也能可靠區(qū)分藻類色素并估算葉綠素濃度。

高光譜成像（HSI）能夠?qū)λ|(zhì)參數(shù)進行跨空間和時間的詳細光譜表征。

本文聚焦于地面高光譜成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)可對湖泊和水庫進行高分辨率、靈活且經(jīng)濟高效的監(jiān)測。通過在近水面的固定或移動平臺（如碼頭、監(jiān)測塔或船只）上運行，地面高光譜成像tian補了原位測量與航空/衛(wèi)星觀測之間的空白。

高光譜遙感原理

高光譜傳感器可獲取400–1000納米的可見光至近紅外波段范圍內(nèi)、數(shù)百個連續(xù)的窄光譜波段（通常帶寬為2–10納米）的反射率數(shù)據(jù)。這種精細的光譜分辨率能夠精確識別與色素、懸浮物及溶解性有機物質(zhì)相關(guān)的細微吸收和散射特征。

湖泊水體的上行離水反射光譜是一種復(fù)合信號，受多種因素影響，包括：

l                      葉綠素 a 及輔助色素（如藻藍蛋白、類胡蘿卜素）的吸收作用

l                      懸浮沉積物和浮游植物的后向散射作用

l                      有色溶解性有機物質(zhì)（CDOM）的吸收作用

l                      葉綠素在 681 納米附近的熒光發(fā)射

地面系統(tǒng)能夠以ji高的信噪比（SNR）解析這些精細尺度特征，使其成為校準與驗證研究的理想選擇。

地面高光譜成像的優(yōu)勢

l                      可控觀測幾何

地面系統(tǒng)（安裝在碼頭、船只或三腳架上）可對觀測角度和光照角度進行精確控制，最大限度減少鏡面反射和鄰域效應(yīng)。

l                      高時空分辨率

可捕捉厘米至米尺度的局部藻華斑塊或梯度變化。

重復(fù)采集（分鐘至小時級）能夠?qū)υ迦A演變進行時間序列分析。

l                      與原位測量直接對準

可輕松與水樣采集（葉綠素 a、藻藍蛋白、總懸浮固體（TSM）、有色溶解性有機物質(zhì)（CDOM）結(jié)合。

有助于衛(wèi)星或無人機應(yīng)用的算法驗證。

l                      成本效益與易獲取性

避免飛機成本、飛行后勤和空域許可問題。

適用于連續(xù)或半永jiu監(jiān)測站。

l                      光譜配置的靈活性

便攜式光譜儀或高光譜相機可根據(jù)目標色素調(diào)整至可見光或可見 - 近紅外（VNIR）波段范圍。

地面高光譜成像系統(tǒng)配置

2                      典型組件

l                      高光譜相機（推掃式）

l                      穩(wěn)定安裝平臺（三腳架、云臺或萬向節(jié)）

l                      校準附件（Spectralon 板、用于輻射定標的參考燈）

l                      帶 GPS / 時間標記的數(shù)據(jù)采集計算機

l                      可選的下行輻照度輻射傳感器（用于計算反射率）

2                      安裝選項

l                      固定站點：安裝在碼頭、監(jiān)測塔或橋梁上，用于重復(fù)測量

l                      移動平臺：搭載在船只或浮筏上，對湖泊斷面進行掃描

l                      掃描設(shè)置：水平掃描湖泊的部分區(qū)域，以生成高光譜鑲嵌圖

藻類和葉綠素檢測的關(guān)鍵光譜特征

高光譜成像在內(nèi)陸水域的優(yōu)勢

l                      增強色素鑒別能力

高光譜數(shù)據(jù)可解析窄吸收特征（例如藻藍蛋白的 620 納米吸收峰），從而實現(xiàn)藍藻與綠藻的區(qū)分。

l                      提升葉綠素定量精度

窄波段指數(shù)可捕捉細微的紅邊偏移，能夠在貧營養(yǎng)和富營養(yǎng)水體中均實現(xiàn)葉綠素估算。

l                      算法設(shè)計靈活性

用戶可調(diào)整自定義波段組合，或應(yīng)用半分析模型，不受限于固定的多光譜波段。

l                      跨傳感器可遷移性與機器學習訓(xùn)練

高光譜數(shù)據(jù)集支持機器學習模型（如隨機森林（RF）、ji端梯度提升（XGB）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN））的開發(fā)，這些模型可在不同湖泊和季節(jié)間泛化。

l                      前瞻性

新的衛(wèi)星任務(wù)（PRISMA、DESIS、EnMAP、CHIME）和航空傳感器確保了數(shù)據(jù)的連續(xù)性和全球覆蓋。

現(xiàn)場實施示例

實際部署可包括以下環(huán)節(jié)：

l                      一臺 ClydeHSI VNIR-S 相機（波段范圍 400–1000 納米，光譜分辨率 5 納米）安裝在俯瞰湖泊的碼頭

l                      白天時段每 30 分鐘進行一次周期性成像

l                      同步采集水樣，用于測定葉綠素 a（Chl-a）、藻藍蛋白（PC）和總懸浮固體（TSM）

l                      使用反射率 99% 的 Spectralon 板進行校準

l                      處理數(shù)據(jù)以繪制近岸區(qū)葉綠素 a 分布地圖，分辨率約為 10 厘米。

此類系統(tǒng)可探測藻華的早期發(fā)生、追蹤色素的日變化，并為衛(wèi)星算法驗證提供真實的地面數(shù)據(jù)。

高光譜數(shù)據(jù)使用流程

l                      數(shù)據(jù)采集

獲取高光譜影像（例如 PRISMA、DESIS、EnMAP 衛(wèi)星或航空影像）

確保采集時間與用于校準的野外采樣時間同步

l                      預(yù)處理

進行輻射定標和大氣校正，以推導(dǎo)離水反射率（ρw 或 Rrs）

執(zhí)行耀光和鄰近效應(yīng)校正（對小型湖泊至關(guān)重要）

l                      光譜分析

使用感興趣區(qū)域（ROI）掩膜或 shapefile 提取水體像素的光譜

計算光譜指數(shù)（例如 NDCI、MCI、藻藍蛋白（PC）比值）

可選步驟：進行導(dǎo)數(shù)分析或連續(xù)統(tǒng)去除，以增強光譜特征

l                      算法應(yīng)用

應(yīng)用基于本地野外數(shù)據(jù)訓(xùn)練的優(yōu)化經(jīng)驗?zāi)Ｐ突驒C器學習回歸模型

生成葉綠素和 / 或藻藍蛋白濃度分布圖

l                      驗證與校準

將衛(wèi)星反演的濃度與原位葉綠素 a 數(shù)據(jù)進行對比

使用均方根誤差（RMSE）、偏差和決定系數(shù)（R2）評估精度

l                      輸出

生成葉綠素 a 和藻藍蛋白（PC）濃度的地理參考地圖識別藻華區(qū)域及其時間變化，為管理應(yīng)對提供支持

示例：高光譜數(shù)據(jù)在湖泊葉綠素估算中的應(yīng)用

1. 從湖泊區(qū)域的高光譜影像中提取反射光譜

2. 為每個像素計算歸一化葉綠素指數(shù)（NDCI）或三波段紅邊指數(shù)

3. 利用基于野外數(shù)據(jù)得出的回歸系數(shù)，將指數(shù)值轉(zhuǎn)換為葉綠素 a 濃度

4. 可視化空間分布，以識別藻華強度區(qū)域

這yi流程可實現(xiàn)對藻華動態(tài)的近實時監(jiān)測，并有助于與水動力模型或水質(zhì)模型進行整合。

可選：基于無人機的高光譜成像系統(tǒng)

若需要覆蓋更大的湖泊區(qū)域，無人機（UAV）高光譜系統(tǒng)可提供一種靈活的中間解決方案

。搭載在無人機上的現(xiàn)代輕量化推掃式或快照式相機（例如 Headwall Nano-Hyperspec、

Cubert UHD）能夠：

l                      獲取厘米級分辨率的光譜數(shù)據(jù)

l                      在數(shù)分鐘內(nèi)覆蓋整個湖泊表面

l                      支持與地基系統(tǒng)相同的校準和處理流程

然而，無人機作業(yè)需要獲得空域許可、保證光照穩(wěn)定，并進行精確的輻射定標，以確保結(jié)果的定量性。

地基高光譜成像為湖泊水質(zhì)監(jiān)測提供了一種強大、靈活且經(jīng)濟高效的方法。高光譜成像為監(jiān)測湖泊中的藻華和葉綠素動態(tài)提供了一種定量、光譜信息豐富且可擴展的解決方案。其窄波段數(shù)據(jù)能夠捕捉到多光譜系統(tǒng)所遺漏的關(guān)鍵色素吸收和散射特征，從而實現(xiàn)對藻類生物量和藍藻活動的精準檢測。

主要優(yōu)勢包括：

l                      高時間分辨率和局部區(qū)域的準確性

l                      可直接驗證生物光學模型和機器學習模型

l                      適用于長期部署或自動化部署

l                      具有與無人機（UAV）和衛(wèi)星系統(tǒng)整合的潛力

通過聚焦地基地基高光譜觀測，研究人員和管理人員能夠建立連續(xù)、定量的色素監(jiān)測框架，為有害藻華預(yù)警系統(tǒng)提供支持，并為更廣泛的遙感網(wǎng)絡(luò)提供可靠的校準依據(jù)。