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水體參數高光譜反演模型對比研究

1、引言

經濟的發展提升了人們的生活水平，但有時會對環境造成嚴重而不可逆的影響，其中水污染尤其嚴重。對水體而言，最嚴重的問題就是氮磷的超標導致水體富營養化，導致水中營養元素過剩，引起水質惡化。因此，對河流中氮磷污染物進行實時監測是控制河流的氮磷污染的關鍵環節。傳統的河流、湖泊水質監測主要采用實地采樣和實驗室分析等方法，這種監測方法精確度較高，但涵蓋的區域有限，無法實時監測。

遙感技術可以彌補傳統水質監測方法的不足，進而可以實現實時監測。其中高光譜遙感數據波段維度多，波長范圍廣，可以精確地采集到由于水體組分變化導致水體反射光線發生的差異，實現對水質精確監測。目前，國內外學者利用高光譜遙感技術，構建了針對特定水域的總磷、總氮的模型，并取得了一定的成果。楊振等利用無人機高光譜建立最優水質參數反演模型，以500、670nｍ和540、625ｎｍ波長計算的歸一化差值指數與水質參數構建線性水質參數反演模型，實現水質參數可視化，為小型地表水污染防治提供技術支撐。

黃宇等以云南星云湖和深圳茅洲河為研究區域，利用無人機高光譜成像儀獲取研究區高光譜影像的同時對地面水質參數進行采樣，構建水質參數的最佳雙波段監測模型，結果得到總氮（Ｒ^２＝０．８８，ＲＰＤ＝２．０４）和 總磷（Ｒ^２＝０．８６，ＲＰＤ＝１．９３），證實該方法可行可靠。Cao等以海河為研究對象，使用高光譜遙感設備和BP神經網絡反演包括總磷總氮等八個水質參數，訓練模型的決定系數在80%以上，驗證了將高光譜遙感技術應用于海河水質檢測是一種可行的方法。基于以上研究發現，水質參數反演精度會根據測試水樣不同而改變。為避免因待測水體特異性而引起的差異，本工 作通過實驗室配置氮磷標準溶液，建立氮磷高光譜水質反演數據集，構建實驗室高光譜氮磷反演模型，并將該模型應用于江蘇宜興城市內河道加以驗證，與傳統高光譜水質反演方法建立數據集構建的室外水質反演模型反演得到的結果進行比較，以期為不同水體的水質監測提供更具有適用性的技術手段。

2、實驗部分

2.1 水體樣品

2.1.1 實驗室水樣配置

根據GB8978-1996國家污水綜合排放標準中總磷、總氮的含量標準，分別配制0~2.5ｍｇ·Ｌ^－１共4０個不同濃度梯度的磷酸鈉溶液和０～20ｍｇ·Ｌ^－１共４０個不同濃度梯度的氯化銨溶液模擬室外水體中的總磷（ＴＰ）和 總 氮（ＴＮ），配制溶液選擇的濃度范圍參考了已有文獻的研究。具體溶液配制方法以２０ｍｇ·Ｌ^－１的氯化銨標準溶液為例，使用分析天平稱取１０ｍｇ的氯化銨粉末溶于蒸餾水中，稀釋至500ｍＬ 并搖晃均勻，得到20ｍｇ·Ｌ^－１的氯化銨標準溶液。以同樣的方式配置其余的０～２０ｍｇ·Ｌ^－１的氯化銨溶液和０～2.5ｍｇ·Ｌ^－１的磷酸鈉溶液。

2.1.2 室外實測水樣

江蘇宜興市地處太湖上游、長江流域下游，境內水網 縱橫交錯，由于宜興市有著特殊的地理條件和自然環境，因此對該市內河道的水質進行實時監測有著重要意義。在待測河道內上游至下游分散選取五個觀測點采集水樣并保存，水樣的采集和保存應符合GB17378.3，HJ493 和HJ494的要求，并及時送往水質檢測中心測得水樣中總磷、總 氮的平均濃度分別為0.16和3.3ｍｇ·Ｌ^－１；同時利用高光譜設備采集該五個觀測點水樣的光譜曲線。

2.2 數據采集

2.2.1 數據采集

實驗室模擬環境中分別采集不同濃度的磷酸鈉標準溶液 和氯化銨標準溶液的高光譜數據，高光譜數據采集設備如圖１所示。光譜采集設備是高光譜相機，波段范圍為400~1100nm，光譜分辨率為2.3ｎｍ，波 段 數 為 540，鏡頭焦距為35ｎｍ，選用積分時間為14ｍｓ，掃描方式為推掃式。為了可以更好地模擬室外太陽光照的均勻性，光源選用四個鹵素燈，燈的位置和高度可以自由調節。標準溶液透明澄清，為避免拍攝背景的影 響，且不發生化學反應， 選取300ｍＬ燒杯作為拍攝容器，分別加入100ｍＬ氯化銨標準溶液和１００ｍＬ磷酸鈉標準溶液，并分別在氯化銨標準溶液中加入200ｍＬ濃度為26.7ｇ·Ｌ^－１的硫酸銅溶液，在磷酸鈉標準溶液中加入200ｍＬ成分已知的橙汁溶液（橙汁溶 液中含量排在前位的主要成分基本為碳水化合物），將 燒杯放置于傳送帶上，燒杯傳送到高光譜相機正下方，水面與相機鏡頭的距離約為40ｃｍ。選用反射率為98％的標準反射率板進行定標，并在測量前對儀器進行暗電流校正去除暗噪聲。 

圖１ 實驗室高光譜圖像采集設備

2.2.2 室外數據采集

室外高光譜圖像采集設備高光譜相機,室外實驗選擇天氣晴朗、測量時間為10:00-15:00進行高光譜圖像采集，在地面鋪設反射率為30%的標準反射率板，圖像采集區域如圖2所示。

圖2 圖像采集區域

3、結果與討論

3.1 實驗室水質反演模型構建

3.1.1 高光譜圖像預處理

實驗室獲取的氯化銨標準溶液與磷酸鈉標準溶液分別如 圖3和圖4所示，其光譜反射率可根據式（１）計算得到

式（１）中，Ref_(n)為不同濃度標準溶液的水體反射率,ＤＮ_（ｎ）表示不同濃度標準溶液的像元亮度值，Ｒ_board為反射率為98％的標準反射率板的反射率，ＤＮ_board表示標準反射率板的像元亮度值。

圖3 氯化銨硫酸銅混合溶液

圖4 磷酸鈉橙汁混合溶液

對得到的圖像進行Ｓａｖｉｔｚｋｙ－Ｇｏｌａｙ（ＳＧ）濾 波，基于最小二乘原理ＳＧ濾波算法是一種多項式平滑算法，設置窗口寬度為５，多項式次數為３，根據多項式(2)對窗口內數據進行擬合。

經過如上預處理后，以濃度為0.2ｍｇ·Ｌ^－１的磷酸鈉標準溶液的高光譜圖像和濃度為20ｍｇ·Ｌ^－１的氯化銨標準溶液的高光譜圖像為例，其光譜反射率曲線分別如圖5和圖6所示，由圖可明顯看出，總磷、總氮分別 在420,720和410ｎｍ 附近具有明顯反射峰。

圖5 總磷光譜反射率曲線圖

圖6 總氮光譜反射率曲線圖

3.1.2 水質反演模型構建及反演結果

利用主成分分析法保留包含信息量最多的前八個主成 分，對獲取的高光譜數據進行降維處理并建立總磷、總 氮標準溶液數據集，并利用BP神經網絡訓練擬合得到總磷的決定系數（Ｒ^２）為0.9802，總氮的決定系數（Ｒ^２）為0.8602，根據擬合結果可以看出，總 磷、總氮的決定系數大小均大于0.85且與1接近，整體上總磷的擬合效果要優于總氮，見圖 7和圖8。

圖7 總磷模型擬合結果

圖8 總氮模型擬合結果

3.2 室外實驗水質反演

為了驗證實驗室構建的水質反演模型的反演精度和適用 性，以江蘇宜興市內某河道為驗證對象，由無人機高光譜相機獲取的河道高光譜圖像如圖9所示。

圖9 室外水體高光譜圖像

與相關文獻選用的水質反演思路、方法相同，對該高 光譜圖像預處理后，利用NDWI（歸一化水體指數）的方法提取水體部分，根據河道內五個觀測點水樣的光譜曲線和水質參數濃度建立數據集，利用BP神經網絡對該數據集進行模型訓練并構建室外水質反演模型，得 到總磷、總氮的光譜數據反演結果如表１所示。

表１ 室外水質反演模型反演結果

利用上述實驗室實驗構建的總磷、總氮標準溶液數據集 和水質反演模型對獲得的江蘇宜興城市河道高光譜圖像進行水質反演，得到光譜數據反演結果和反演誤差如表２所示。根據表１結果顯示，根據待測水體得到的光譜數據建立數據集，五個觀測點整體反演效果最好的點為第四點，其總磷、總氮的預測濃度分別為0.147和3.63ｍｇ·Ｌ^－１。五個點計算均值得到總磷、 總氮反演誤差分別為86.87%和86.48%，兩種水質參數的反演精度均在85%以上。

表２ 實驗室水質反演模型反演結果

根據表２結果顯示，利用實驗室配置標準溶液建立數據 集反演得到五個觀測點中第二點的整體反演效果最好，總磷、總氮的光譜反演結果分別為0.171和3.54ｍｇ·Ｌ^－１，反演精度達到93.13％和92.72％，五個觀測點的反演結果分別取平均值，得到總磷、總氮光譜反演數據結果的平均值分 別為0.168和3.514 ｍｇ·Ｌ^－１，反演精度為95.00%和93.52％，且總磷的反演效果略優于總氮，與實驗室模型訓練結果吻合。通過表１和表２每個點的每個水質參數一一對比可以得出，實驗室水質反演模型得到的光譜反演結果中90%的反演精度高于室外水質反演模型的反演精度。從實驗結果來看，由于待測河道內水體情況復雜，并非只存在單一水質參數，尤其總磷在700ｎｍ 左右有一特征峰， 造成濁度的懸浮顆粒物會對此波長的光強有一定程度的吸 收，且吸收會隨著濁度的增大而增大，進而對監測結果產生較大的影響。本研究中配置透明的標準溶液可以避免濁度的影響，同時將總磷、總氮分開獲得光譜曲線，可以更直接地得到總磷、總氮的特征波段,從而使數據集訓練結果更好、預測結果的精度更高。

4、結論

采用高光譜技術，在實驗室環境下測量了不同濃度梯度 磷酸鈉標準溶液和氯化銨標準溶液的光譜響應，并利用人工神經網絡的方法構建高光譜氮磷水質反演模型，將該模型應用到室外實驗進行驗證并與傳統的在待測河道內取水建立數據集反演的結果比較，可以得到如下結論：（１）從配制的標準溶液實驗得到總磷、總氮分 別在420、720和410ｎｍ 附近有明顯反射峰，利用 BP神經網絡訓練擬合得到總磷的決定系數（Ｒ^２）為 0.9802，總氮的決定系數（Ｒ^２）為0.8602，兩個水質參數的擬合效果好，反演精度高， 且總磷的反演效果優于總氮的反演效果。（２）根據傳統方法對待測河道特定觀測點的光譜數據集反演得到總磷平均濃度的反演精度為86.87%，總氮平均濃度的反演精度為86.48％，而據于實驗室配置標準溶液的數據集對河道觀測點樣品數據反演得到的總磷、總氮平均濃度的反演精度分別為95.00%，93.52%，本反演模型得到的反 演精度90%以上的值優于傳統反演模型得到的反演精度，在一定程度上減小了因待測水體差異性帶來的影響。（３）本研究可為長度長、面積大的室外水體中總磷、總氮含量的反演提供技術支撐。由于室外天氣的不確定性、水體的復雜性，因此在今后的研究中可以多加考慮天氣因素的影響，以實現更高精度更快速度的實時室外水體水質反演。

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