利用反射率、偏振度光谱特性进行叶绿素浓度反演

0引  言

对于内陆湖泊等二类水体，由于水体组成成分复杂，不同成分之间光谱特性的相互影响，使得单纯的利用反射率光谱进行遥感监测出现了信息量不足的情况，导致所建立的叶绿素浓度反演模型出现精度不够高及难以推广等困难。偏振是反映光在传输过程中振动方向的独立属性，离水辐射的偏振状态是光与水体介质相互作用的结果。有研究表明，光的偏振度变化模式与水体的水质组成状况密切相关，离水辐射的偏振度光谱包含有水体水质成分的浓度信息。可以通过提取含有水体水质状况信息的偏振光谱特性，建立水体成分浓度与偏振度之间的关系，从而为扩大遥感反演所能使用的信息维度提供依据。

本文利用离水辐射的偏振光谱特性在不同水体条件下建立了叶绿素浓度的反演模型，并与基于反射率光谱特性所建立模型的结果进行了比较，说明了利用偏振度光谱进行叶绿素浓度反演的有效性。

1 实验数据的获取

        为研究水体叶绿素的偏振光谱特性并与相同水体状态下的反射率光谱作比较，需要分别展开反射率、偏振度光谱的测量。实验可采用莱森光学的iSpecField-WNIR-HRs地物光谱仪，对仪器进行偏振改造后，在保持原有光谱测量能力的基础上，实现了对偏振光谱的测量。对于偏振度数据，通过地物光谱仪的探测头上加装可任意角度旋转的偏振镜头，获取０°、60°、120°等３个方向的偏振辐亮度计算得到。

对于反射率数据，参照唐军武推荐的方法使用不加偏振测量单元的地物光谱仪进行测量。为保证偏振光谱数据的质量，同样需要确定合适的观测几何条件。利用模拟分析的结果指出，偏振度随水体成分浓度变化最明显的观测角出现在偏振度的极大值处，研究结果表明偏振度极大值存在于主平面内。因此，可以通过在主平面内分析偏振度随观测角的变化关系找到最佳的观测角度。结合主平面内偏振度随观测角的变化情况，以及光反射半平面内太阳耀光对光谱数据的影响，本文最终选取太阳主平面内观测角-50°（光入射半平面）时所测得的偏振光谱数据进行讨论。

2 数据分析与讨论

2.1 实验室配置叶绿素水体的偏振特性定量分析

自然存在的水体组成相当复杂，其离水辐射的光谱特性是水体各组分共同作用的结果，这时将难以区分出其中由于叶绿素的存在而引起的光谱变化，为此，首先对实验室配制的只含叶绿素的水体进行分析。图1为4种典型浓度叶绿素水体（Chla）的偏振度光谱曲线。

图1 不同浓度叶绿素水体偏振度光谱曲线

为直观获得偏振度光谱随叶绿素浓度变化的特征波段以及对应的反射率光谱的分析结果相比较，将测得的叶绿素水体的偏振度、反射率光谱与浓度之间作相关性分析结果存在很好的对应关系，与吸收、散射特性相对应，在420nm~570nm的蓝绿波段、675nm~715nm的红光波段都出现了相关系数曲线的峰谷变化，表现出光谱与浓度之间的密切关系。以下将依据这些特征波段处的光谱特征，分析比较反射率光谱、偏振度、反射率光谱与叶绿素浓度之间的关系。

表1 基于偏振度比值P(530)/P(440)、反射率比值R(530)/R(440)的拟合结果分析

图2 反射率、偏振度与浓度之间的相关系数曲线

3.1.1 实验水体叶绿素蓝绿特征波段处偏振度、反射率光谱特性分析比较

在航空遥感监测领域常利用叶绿素在蓝绿特征波段的光谱特性建立这两个波段处反射率比值与叶绿素浓度之间的关系，为进行反射率、偏振度光谱特性的比较，结合图２的相关性分析结果，使用530nｍ、440nｍ 处偏振度比值P(530)/P(440)、反射率比值R(530)/R(440)分别与叶绿素浓度之间进行回归拟合分析，表１为基于几种典型关系式的拟合结果。

由表１ 所示，基于偏振度比值P(530)/P(440)所建立的对数关系模型的相关系数达0.947，如图３（a）所示模型具有很高的拟合精度。基于反射率比值R(530)/R(440)所建立的指数关系模型的精度最高，其拟合结果如图３（b）所示。

图3 偏振度比值P(530)/P(440)、

反射率比值R(530)/R(440)随叶绿素浓度的变化关系

可见，对于实验室配制的叶绿素水体，在叶绿素的蓝绿特征波段处，基于反射率、偏振度光谱特性都能建立相关度很高的叶绿素浓度关系模型。

3.1.2 实验水体叶绿素红光特征波段处偏振度、反射率光谱特性分析比较

叶绿素水体在红光波段的光谱曲线峰谷变化是含叶绿素水体最显著的特征，众多学者利用此特征波段范围内反射率峰谷的比值来建立叶绿素浓度的反演模型。结合上文的相关性分析结果，本文选用705/675特征波段处偏振度比值P(705)/P(675)、反射率比值R(705)/R(675)与叶绿素浓度之间进行回归拟合分析。表２为基于几种典型关系式的拟合结果。

由表２，基于偏振度比值P(705)/P(675)的二次多项式模型的相关系数达0.981，模型具有很好的拟合精度，其拟合结果如图４（a）所示；基于反射率比值R(705)/R(675)的幂函数模型的相关系数达0.947且模型具有很好的显著性水平，其拟合结果如图4（b）所示。

表2 基于偏振度比值P(705)/P(675)、反射率比值R(705)/R(675)的拟合结果分析

图4 偏振度比值P(705)/P(675)、

反射率比值R(705)/R(675)随叶绿素浓度的变化关系

2.2 巢湖水体的偏振特性定量分析

本文选用安徽境内的巢湖作为代表来对典型内陆湖泊的偏振光谱特性进行分析。巢湖数据在不同的采样点实测获得，在各样点进行反射与偏振光谱测量的同时对水质样本进行同步采样。水质分析结果显示，叶绿素浓度随采样区域的不同变化明显，各采样点处的偏振度光谱如图5所示。

比较上文实验水体的偏振度光谱曲线，由于巢湖水体其他光学活性物质的影响，在叶绿素的蓝绿特征波段处偏振度光谱的峰谷变化变得相对平缓，而在红光波段范围内出现的特征峰谷变化仍然得到了比较好的保留。与实验水体的分析结果相对应，对复杂的巢湖水体采用相同的方法进行分析。

图5 巢湖水体不同采样点偏振度随波长的变化关系

2.2.1 巢湖水体叶绿素蓝绿特征波段处偏振度、反射率光谱特性分析比较

首先利用叶绿素530nｍ、440nｍ特征波段处偏振度比值P(530)/P(440)、反射率比值R(530)/R(440)与叶绿素浓度来进行回归分析。图6（b）为反射率比值R(530)/R(440)随叶绿素浓度的变化关系，由图6可知，两者之间并不存在明显的相互关系；而基于偏振度比值P(530)/P(440)几种典型关系式的拟合结果如表3所示。

表3 基于偏振度比值P(530)/P(440)拟合结果分析

由表３ 所示，基于偏振度比值P(530)/P(440)的幂函数关系模型的相关系数达0.874，如图６（a）所示，模型具有较高的拟合精度。

图6 偏振度比值P(530)/P(440)、反射率比值R(530)/R(440)随叶绿素浓度的变化关系

通过比较发现，在组成复杂的巢湖水体条件下，基于叶绿素反射率光谱蓝绿波段比值R(530)/R(440)进行浓度反演的方法失去了可适用性；然而，基于偏振度比值犘P(530)/P(440)的方法仍能保持很好的可适用性。

2.2.2 巢湖水体叶绿素红光特征波段处偏振度、反射率光谱特性分析比较

同样的，在巢湖水体条件下利用叶绿素705nm、675nm特征波段处偏振度比值P(705)/P(675)、反射率比值R(705)/R(675)与叶绿素浓度之间进行回归拟合分析，表4为基于几类典型关系式的拟合结果。

表4 基于偏振度比值P(705)/P(675)、反射率比值R(705)/R(675)的拟合结果分析

图4 偏振度比值P(705)/P(675)、

反射率比值R(705)/R(675)随叶绿素浓度的变化关系

表4中，基于偏振度比值P(705)/P(675)的对数系数模型的相关系数达0.94，且模型具有很高的拟合精度，其拟合结果如图7（a）所示。基于反射率比值R(705)/R(675)的指数关系函数模型的相关系数达0.964，模型具有高的拟合精度，其拟合结果如图7（b）所示。

3 结  论

水体的反射率、偏振度光谱从强度与方向两个侧面描述了离水辐射所包含的水体水质信息，在不同的特征波段处，两者携带叶绿素浓度信息的光谱特性抵制其他成分干扰的能力存在差异性。本文分析讨论的结果表明，当所研究的水体环境由单一成分实验水体变为复杂巢湖水体时，在叶绿素的红光特征波段范围内，离水辐射的反射率、偏振度光谱都能较好地抵制其他光学活性物质的干扰，对叶绿素的浓度反演效果保持了比较好的一致性；而在叶绿素的蓝绿特征波段处，由于巢湖水体组分的复杂性，各类光学活性物质的反射率光谱相互重叠、相互影响，使得基于此特征波段处反射率光谱的反演方法失去了可适用性，而在相同的水体条件下，利用离水辐射的偏振度光谱仍能获得具有相当精度的叶绿素浓度反演模型，可见，在此波段范围内，偏振度光谱的抗干扰能力更强，能更好地保留叶绿素的浓度信息，在复杂的巢湖水体条件下仍保持了一定的可适用性。

本文通过分析比较简单实验水体及复杂巢湖水体条件下利用反射率、偏振度光谱特性进行叶绿素浓度反演的结果，论证了偏振度光谱用于水体水质反演的有效性，对偏振度光谱与反射率光谱携带水体水质信息能力的差异性进行了讨论。如何利用反射率、偏振度光谱的这种差异性，将离水辐射的强度、方向特性结合起来，从而丰富遥感所获得的信息量，提高水体水质的反演精度是需要进一步探讨的问题。
 

审核编辑：汤梓红