system: [SYSTEM]

user: 3. 研究结果与讨论 3.1. 叶绿素a浓度测定结果与波段敏感性分析 从现场实测数据来看(表1)，10月份监测数据叶绿素a浓度较高，到了11月份，叶绿素a浓度有所降低，从图1呈粉红色的区域分布也可以看出10月19日星云湖南北湖区的蓝藻水华分布比较集中，颜色较深，与实地监测叶绿素浓度的分布情况较为一致。2018年11月19日的叶绿素a浓度高值区域位于星云湖北部湖区，并且颜色要比10月18日的浅，推测11月的富营养化程度没有10月份的严重。 波段敏感性分析表明在使用建模数据中的全部数据集的时候，红光波段(Red)反射率值与实测叶绿素a浓度呈现显著的负相关，而4个红边波段(VRE)和近红外波段(NIR)反射率与实测叶绿素a浓度呈现显著正相关。而高浓度和低浓度数据集与红光波段都是负相关，但是显著性不强。在红边和近红外波段，除了低浓度数据集与B8a红边波段反射率相关系数很高，但是显著性不强以外，其余波段均与相应数据集有显著正相关，见表2。本研究将选择B4作为λ 1 ，B5，B6，B7，B8，B8a波段作为λ 2 代入上述5个模型中分析。 Table 2 Pearson correlation analysis resul 数据集 B4(Red) B5 (VRE) B6 (VRE) B7 (VRE) B8 (NIR) B8a (VRE) ALL −0.741 * 0.979 ** 0.973 ** 0.967 ** 0.974 ** 0.963 ** HIGH −0.305 0.997 ** 0.995 ** 0.996 ** 0.997 ** 0.985 * LOW −0.915 0.981 * 0.994 ** 0.978 * 0.995 ** 0.933 表2. 皮尔逊相关性分析结果 * At level 0.05 (double tail)， ** At level 0.01 (double tail)，the correlation was significant. * 在0.05级别(双尾)， ** 在0.01级别(双尾)，相关性显著。 3.2. 模型的构建和验证 本研究采用2018年11月18日的星地同步监测数据进行建模，然后用2018年10月18日采样，第二天卫星观测的准同步数据进行验证。本研究中模型的命名规则如下，例如：MCI1H，其中的MCI为自变量x的算法名称，数字1为编号，H为高浓度数据集，建模分别采用2018年11月18日的A，H，L数据集，验证数据也对应采用同年10月18日的A，H，L数据集。建模和验证结果如表3所示。 建模结果表明，全部数据集建模误差均较大(见表3)，误差最小的模型是DVI1A，其rRMSE为32.77%，NMAE为28.44%，MNB为2.94%。高浓度数据集建模误差最小的模型是RVI1H (见表4)，其rRMSE和NMAE分别为4.01%和3.95%。表现较好的模型有MCI2H，DVI1H以及所有的NDVI各波段组合，其NMAE均小于10%，rRMSE均小于11%。低浓度数据集表现最好的模型是NDVI1L和DVI2L (见表5)，前者rRMSE为25.95%，NMAE为19.32%，MNB为−13.3%，后者的rRMSE为25.71%，NMAE为24.86%，MNB为−17.32%。低浓度数据集MNB最低的模型是TBM1L，为−0.57%。MNB较低的模型模拟值与实测值之间正负偏离抵消较多，比较适用于计算全湖的平均值。 本研究还发现，三个数据集建模最佳的模型选择的λ 2 除了低浓度数据集的DVI2L选择红边波段B6 (中心波长740 nm)以外，其余都是红边波段B5 (705 nm)，与近红外波段B8的842 nm相距较远，与红光波段的中心波长665 nm距离较近。因此，全部数据集建模，用差值植被指数作为自变量，误差最小，如果估算全湖平均值可能得到更低的误差。高浓度数据集则用RVI指数作为自变量最适合，无论是估算单个点的还是全湖平均值，误差均是最低的。此外，高浓度数据集建模，自变量可以选用的指数很多，包括NDVI，DVI，MCI都表现不错。而低浓度数据集建模，可以选用NDVI或者DVI作为自变量，它的单点估算误差最低，如果要做全湖平均值的估算，选用TBM作为自变量是最适合的。 Table 3 Estimation and Verification results of chlorophyll-a model (All dataset 模型名称 λ 1 λ 2 λ 3 斜率 截距 R 2 RMSE rRMSE (%) NRMS (%) MNB (%) NMAE (%) MCI1A B4 B5 B6 12.618 −0.2925 0.847 0.0862 83.69 89.50 −11.72 70.65 MCI2A B4 B5 B7 8.059 −0.164 0.915 0.0506 49.18 53.01 −3.12 36.93 MCI1L B4 B5 B6 1.428 −0.008483 0.983 0.0242 52.05 33.80 −43.04 43.04 MCI2L B4 B5 B7 1.064 0.002668 0.958 0.0261 56.04 29.11 −50.05 50.05 TBM1A B4 B5 B6 0.1563 −0.01611 0.963 0.0614 59.62 61.29 18.29 45.33 TBM2A B4 B7 B6 0.1269 0.06769 0.946 0.0624 60.58 61.93 19.56 45.75 TBM3A B4 B8 B6 0.132 0.0802 0.961 0.0711 69.06 71.94 18.25 52.98 TBM4A B4 B8a B6 0.1321 0.164 0.933 0.0712 69.13 64.52 34.80 53.62 RVI1A B4 B5 0.1341 −0.2015 0.944 0.0435 42.26 44.42 9.71 33.48 RVI2A B4 B6 0.1218 −0.05622 0.964 0.0589 57.20 58.36 18.76 43.36 RVI3A B4 B7 0.1242 −0.0568 0.958 0.0640 62.16 63.13 21.18 46.07 RVI4A B4 B8 0.1513 −0.06809 0.966 0.0740 71.85 73.82 22.17 53.45 RVI5A B4 B8a 0.2322 −0.06655 0.958 0.0708 68.80 66.20 31.26 50.65 NDVI1A B4 B5 0.6619 −0.1441 0.901 0.0484 46.98 50.68 2.35 35.33 NDVI2A B4 B6 0.2998 0.08199 0.932 0.0450 43.74 45.53 11.70 31.86 NDVI3A B4 B7 0.3084 0.0836 0.942 0.0507 49.28 51.29 13.18 33.34 NDVI4A B4 B8 0.3342 0.09956 0.963 0.0583 56.62 59.84 11.67 38.15 NDVI5A B4 B8a 0.3378 0.1694 0.941 0.0531 51.62 49.87 23.09 36.03 DVI1A B4 B5 5.055 −0.07714 0.954 0.0337 32.77 35.25 2.94 28.44 DVI2A B4 B6 4.278 0.06789 0.964 0.0500 48.60 51.01 11.46 38.70 DVI3A B4 B7 4.35 0.06965 0.956 0.0504 48.97 51.47 11.28 39.56 DVI4A B4 B8 5.27 0.08582 0.966 0.0583 56.60 60.25 9.60 47.24 DVI5A B4 B8a 7.953 0.1681 0.946 0.0703 68.30 69.88 21.88 53.23 表3. 叶绿素a遥感估算模型建立和验证结果(全部数据集) Table 4 Estimation and Verification results of chlorophyll-a model (High dataset 模型名称 λ 1 λ 2 λ 3 斜率 截距 R 2 RMSE rRMSE (%) NRMS (%) MNB (%) NMAE (%) MCI1H B4 B5 B6 9.643 −0.1733 0.675 0.0563 31.60 36.85 9.67 31.55 MCI2H B4 B5 B7 8.086 −0.1623 0.919 0.0182 10.18 7.46 8.16 8.16 TBM1H B4 B5 B6 0.1133 0.03592 0.977 0.0416 23.33 27.89 5.06 19.78 TBM2H B4 B7 B6 0.08882 0.09726 0.991 0.0373 20.92 25.25 3.52 18.25 TBM3H B4 B8 B6 0.09377 0.1078 0.991 0.0431 24.19 29.51 2.15 22.00 TBM4H B4 B8a B6 0.09973 0.1683 0.984 0.0478 26.79 30.82 9.19 20.63 RVI1H B4 B5 0.09619 −0.09147 0.806 0.0071 4.01 4.41 1.77 3.95 RVI2H B4 B6 0.08953 0.004734 0.983 0.0385 21.59 26.22 2.80 19.25 RVI3H B4 B7 0.09011 0.00768 0.997 0.0365 20.47 24.69 3.53 17.82 RVI4H B4 B8 0.111 −0.003111 0.994 0.0421 23.59 28.81 1.81 21.57 RVI5H B4 B8a 0.1755 −0.006778 0.991 0.0470 26.34 30.67 8.19 20.87 NDVI1H B4 B5 0.6836 −0.149 0.866 0.0150 8.44 7.42 −5.88 7.17 NDVI2H B4 B6 0.2828 0.09277 0.92 0.0151 8.47 4.18 −7.75 7.75 NDVI3H B4 B7 0.2814 0.09631 0.952 0.0129 7.21 3.35 −6.67 6.67 NDVI4H B4 B8 0.2908 0.1129 0.941 0.0195 10.92 7.84 −8.85 8.85 NDVI5H B4 B8a 0.3078 0.1719 0.984 0.0157 8.81 10.00 −3.31 8.72 DVI1H B4 B5 4.405 −0.04396 0.973 0.0178 10.00 9.50 6.31 7.58 DVI2H B4 B6 3.208 0.09494 0.991 0.0375 21.06 25.53 3.05 18.63 DVI3H B4 B7 3.249 0.09849 0.999 0.0362 20.34 24.39 4.10 17.40 DVI4H B4 B8 3.964 0.1099 0.994 0.0416 23.35 28.49 2.05 21.23 DVI5H B4 B8a 6.128 0.1687 0.994 0.0453 25.42 30.39 5.53 21.50 表4. 叶绿素a遥感估算模型建立和验证结果(高浓度数据集) Table 5 Estimation and Verification results of chlorophyll-a model (Low dataset 模型名称 λ 1 λ 2 λ 3 斜率 截距 R 2 RMSE rRMSE (%) NRMS (%) MNB (%) NMAE (%) MCI1L B4 B5 B6 1.428 −0.008483 0.983 0.0242 52.05 33.80 −43.04 43.04 MCI2L B4 B5 B7 1.064 0.002668 0.958 0.0261 56.04 29.11 −50.05 50.05 TBM1L B4 B5 B6 0.09088 0.00304 0.989 0.0211 45.34 52.35 −0.57 39.44 TBM2L B4 B7 B6 0.06677 0.04338 0.947 0.0239 51.30 59.17 2.34 42.96 TBM3L B4 B8 B6 0.1057 0.0632 0.971 0.0439 94.41 104.78 26.08 64.90 TBM4L B4 B8a B6 0.04402 0.06858 0.232 0.0174 37.44 43.11 −2.87 33.52 RVI1L B4 B5 0.0358 −0.03484 0.96 0.0158 33.94 29.05 −22.78 31.19 RVI2L B4 B6 0.06501 −0.02218 0.994 0.0193 41.44 47.81 1.80 34.48 RVI3L B4 B7 0.06557 −0.02251 0.977 0.0256 55.08 63.36 4.78 44.73 RVI4L B4 B8 0.09272 −0.03642 0.997 0.0383 82.45 92.32 20.14 59.06 RVI5L B4 B8a 0.09941 −0.01754 0.909 0.0211 45.34 52.05 4.88 35.16 NDVI1L B4 B5 0.1024 0.008346 0.927 0.0121 25.95 25.71 −13.33 19.32 NDVI2L B4 B6 0.09206 0.0404 0.992 0.0142 30.49 32.07 −12.58 28.14 NDVI3L B4 B7 0.0948 0.0409 0.989 0.0168 36.09 39.30 −12.00 33.91 NDVI4L B4 B8 0.1243 0.05079 0.999 0.0220 47.30 54.48 −3.36 42.21 NDVI5L B4 B8a 0.1008 0.06598 0.923 0.0156 33.47 37.96 −6.25 28.21 DVI1L B4 B5 1.349 −0.002367 0.975 0.0185 39.80 18.39 −36.48 36.48 DVI2L B4 B6 1.963 0.04154 0.999 0.0120 25.71 21.95 −17.32 24.86 DVI3L B4 B7 2.078 0.04231 0.988 0.0147 31.61 29.96 −18.06 31.43 DVI4L B4 B8 2.832 0.05378 0.998 0.0205 44.15 48.84 −12.66 42.72 DVI5L B4 B8a 2.942 0.07549 0.961 0.0211 45.43 50.60 −12.00 43.80 表5. 叶绿素a遥感估算模型建立和验证结果(低浓度数据集) 3.3. 模型应用 根据前述建模和验证的效果优选出来的模型，在实际应用中，本研究提出基于浓度分区的星云湖叶绿素a遥感估算方法，既首先选用DVI1A模型进行估算，将估算结果按照叶绿素a浓度0.1 mg/L作为阈值，将湖区分为高浓度区域和低浓度区域，然后分别针对高浓度和低浓度区域使用对应的最适用模型再次估算，高浓度湖区采用RVI1H模型，低浓度湖区采用NDVI1L模型进行估算，该方法由ENVI/IDL代码实现，计算机逐像元判断第一次估算的结果，并选择合适的模型进行第二次估算计算，最终得到星云湖叶绿素a浓度模拟结果，如图2和表6所示。 图2. Sentinel-2A卫星估算星云湖叶绿素a分布图 Table 6 The results of remote estimation chlorophyll-a concentration at Xingyun Lake (mg/L 日期 最大值 平均值 平均值 + 2 × 标准差 2018/10/19 7.5112 0.1453 0.3411 2018/11/18 0.4342 0.1146 0.2467 表6. 星云湖叶绿素a浓度遥感估算结果(mg/L) 两次遥感估算应用结果表明，叶绿素a高浓度分布区域与卫星影像上的藻类水华大量爆发区域一致。其中11月18日的藻类水华主要分布在北部湖区，而10月19日在南北两边都有大量藻类覆盖湖面，但是南边部分区域因为有云，而云团被误识别为低浓度的叶绿素a，范围在0~0.05 mg/L之间，见图2。 基于浓度分区估算星云湖叶绿素a的结果最大值分别达到0.4342 mg/L (11月18日)和7.5112 mg/L (10月19日)，估算结果最小值均小于0，计算机自动调整为0，平均值为0.1146 mg/L (11月18日)，0.1453 mg/L (10月19日)。2018年10月19日估算的结果大于0.47 mg/L的像元仅有8个，可以认为是异常值，其主要的叶绿素a浓度分布区间可以用平均值加减2倍标准差来表达，其中平均值减去2倍标准差均小于0，可调整为0，平均值加上两倍标准差的结果如表6所示，10月19日的结果为0.3411 mg/L，11月18日估算的结果为0.2467 mg/L，10月份的估算结果明显高于11月份，这与假彩色影像上的主观感受类似。