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半分析法估计Landsat-8测量值的透明度
Zhongping Lee, Shaoling Shang, Lin Qi，JingYan，GongLin
关键词：水透明度；透明度盘深度；Landsat-8；半分析算法；固有光学性质
摘要：
新开发的用于透明度遥感的半分析方案（李等人，2015）被修改并应用于Landsat-8数据以获得水透明度的高空间分辨率图。为了实现准解析算法（QAA）推导吸收和来自Landsat-8数据的反向散射系数，用来估计ZSD的关键光学特性，Landsat-8波段的代表波长在可见光域已经被验证；这些波段的纯水吸收和反向散射系数也是如此。该半分析方案随后被应用于同时具有ZSD（~0.1-30m）的原位测量和遥感反射比的数据集，并且发现从遥感测量得到的ZSD估计得非常好（R2=0.96，平均绝对百分比差异~17%，N=197）。该方案进一步应用于在河口收集的Landsat-8图像，以获得高空间分辨率ZSD图，并且获得的ZSD的空间分布在原位测量和视觉观察中是相当一致的。这些结果表明了Landsat数据的重要应用 ——通过统一的机械系统为海湾，河口和湖泊提供可靠的高分辨率水体透明度产品。
1、介绍
沿海和内陆水域是地球上所有生命的重要生态系统。它们为浮游植物和水生动物提供重
要的保护区，为娱乐活动提供资源，为各行业和城市居民提供淡水。近几十年来，由于人类活动对气候变化的影响，这些水体的质量受到重大压力；在这些生态系统中，越来越多的危险事件发生，如有害的藻类水华。足够，准确并且连续地观察这些水体是地方和联合政府机构应当优先考虑的事。
常规测量的水质参数之一是使用海水透明度盘（Arnone, Tucker, amp;Hilder, 1984; Binding, Jerome, Bukata, amp; Booty, 2007; Bukata, Jerome,amp; Bruton, 1988; Fleming-Lehtinen amp; Laamanen, 2012; Stumpf, Frayer,Durako, amp; Brock, 1999）——直径约30厘米白色或黑白色圆盘的水透明度（或水透明度）。当度盘到达肉眼恰好看不到的深度时，这个深度被称为透明度（ZSD，m）。ZSD的价值提供了一个直接且直观的水体透明度表现；水清晰度是对水生环境质量状况的一级描述，在过去100多年，在海洋和内陆水体中已经有数百万次ZSD的测量(Boyce, Lewis, amp; Worm, 2012)。然而，由于船舶调查的固有限制，对大面积地区进行充分重复的观测是不可行的，船载调查多个湖泊，尽管提供了几个孤立位置的详细描述是非常好的。空中传感器或太空传感器的测量是实现大规模和长期观测水环境清澈度的唯一可行手段。
针对水生物地球化学性质的卫星系统是海洋水色卫星传感器，如上世纪70年代的CZCS和90年代，00年代的SeaWiFS / MODIS / MERIS (IOCCG, 1999)。这些传感器在可见光域有几个狭窄（〜20 nm带宽）的光谱带，在这些波带的辐射测量分析可以提供水分成分（如叶绿素或悬浮颗粒物浓度）(IOCCG,2000)和水透明度(Doron, Babin, Hembise, Mangin, amp; Garnesson,2011; Shang, Lee, amp; Wei, 2010)的定量信息。这些系统的空间分辨率约为300米或更粗，虽然在沿海地区或大型湖泊中已经显示出很大的应用(Miller amp; McKee, 2004; Petus et al.,2010)，但是难以为海湾，河口和许多湖泊提供足够的测量，生态系统需要更高的空间分辨率来观测。
Landsat系列（主题映射器和增强型主题映射器）在可见域中(Roy等人，2014)具有2或3宽（带宽为50nm或更多）的光谱带，这些频谱带可用于遥感一些水分成分，包括水透明
度(Brezonik,Menken,amp;Bauer,2005;Giardino,Pepe,Brivio,Ghezzi,amp;Zilioli,2001;Olmanson,Bauer,amp;Brezonik,2008)。特别是由于Landsat数据的30米空间分辨率，它对于海湾和湖泊的天气观测是“理想的”，文献中可以找到广泛的出版物和应用(Clark, Fay, amp; Walker,1987; Dekker, Brando, amp; Anstee, 2005; Zhang, Pulliainen, Koponen,amp; Hallikaine, 2003; Zhou, Wang, Zhou, amp; Troy, 2006)。关于这个应用值得注意的例子是，20多年的Landsat数据(Olmanson等人，2008)对大量明尼苏达湖泊的ZSD进行大规模和长期监测，这显示了许多湖泊的水体透明度及变化在二十年间的明显对比。然而，用于这种努力和许多其他研究的方法(Binding等人，2007；Brezonik等，2005)纯粹是经验性的。这种方案有两个固有的局限性：1）它需要许多和广泛的原位测量匹配来推导算法系数，以及；2）经验系数是数据或位置/区域相关的，因此该算法不可移植以应用于其他湖泊或海湾。
为了克服从遥感中经验检索ZSD的这种限制，长期以来一直希望有一种从海洋水色测量推导ZSD的机械算法。早期的尝试是Doron等人的尝试，其中ZSD的推导是基于从经典水下能见性理论开发的理论ZSD模型(Duntley，1952；Preisendorfer，1986)。然而，发现与海洋水色卫星数据相比，估计的ZSD显示出较大的差异(Doron等，2011)。这个糟糕的表现最近被详细地检查(Lee等，2015a)，并得出结论，这种令人沮丧的结果最有可能的原因是ZSD的经典模型与肉眼观察水中赛氏盘的物理过程不符。随后提出了一种新的水下能见度理论，并建立了新的ZSD机械模型(Lee等，2015a)。随后，在宽范围环境下，采用同步测量（约300个站，约0.1-30 m的ZSD范围）和遥感反射率进行评估，得到模型估计值之间的plusmn;18％的无偏差绝对百分比差异并原位测量ZSD (Lee 等，2015a)，而MODIS原位匹配数据集的差异仅为〜23％（MODIS和原位测量之间的时差为plusmn;6 h）(Shang, Lee，Shi, Lin, amp; Wei,付梓)。这些结果表明，用于从海洋水色测量中估计ZSD的模型和算法的强大性能，这进一步激励我们将该机制方案扩展到Landsat-8数据，以观察小水体的水清晰度。本文介绍了从Landsat-8数据估计ZSD的细节，使用Acolite生成Landsat-8的遥感反射率（ZSD估计的输入）(Vanhellemont amp; Ruddick, 2015a, 2015b)。总体目标是通过统一的机械数据处理系统生成海湾，河口和湖泊的ZSD产品。
2、研究方法
2.1、赛氏盘深度模型
历史上，ZSD已被建模为光束衰减系数（c）和下消光辐照度的漫反射衰减系数（Kd）的反函数(Duntley, 1952; Preisendorfer, 1986)。最近，通过对人眼观察赛氏盘的物理学进行仔细和彻底的回顾，发现ZSD的经典模型(Aas, Hoslash;kedal, amp; Soslash;rensen, 2014; Preisendorfer, 1986; Zaneveld amp;Pegau, 2004)不代表我们眼睛的观察(Lee等，2015a)。遵循新的水下能见度理论，
赛氏盘深度与漫反射衰减系数成反比，可以表示为(Lee等，2015a)：
（1）
这里是可见域内的水体的漫反射衰减系数透明窗（410-665nm），其中对应于该波长的遥感反射。因此，ZSD的估计需要的是来自Landsat-8测量的的信息。
2.2、从遥感反射率分析检索IOP的总体方案
通过辐射传递方程的分析推导，已经发现Kd是上层水体的太阳天顶角和固有光学特性（IOP）（Preisendorfer，1976）的函数，特别是吸收（a）和反向散射（bb）系数(Gordon, 1989; Lee et al., 2013)。因此，从L8测量获得的关键是从L8数据导出a和bb。尽管在过去几十年中已经开发了各种分析或半分析算法，用于从海洋水色测量中检索IOP（IOCCG，2006），还没有开发这种算法来处理Landsat数据。由于数学上的简单性和物理透明性，我们采用准分析算法（QAA）(Lee, Carder, amp;Arnone, 2002)来检测L8的遥感反射率（表示为Rrs，sr-1），下面简要描述处理步骤。
一般来说，对于最低层方向，可以将其转换为其下表面对应物（rrs，sr-1）(Lee等,2002)。
（2）
通过辐射传递函数的建模，可以得到bb /（a bb）的比值的函数，并且可以表示为（Gordon等，1988）：
（3）
这里g0（= 0.089 sr-1）和g1（= 0.125 sr-1）是模型常数（Lee等，2002）。 从这个二次函数，有：
（4）
其中u = bb /（a bb）。 因此，对于存在测量的任何波长，知道一个将使得bb的分析推导得以实现；反之亦然。遵循该逻辑，QAA从参考波长（lambda;0）处的a的估计开始：
（5）
其中，aw是纯水的吸收系数，并假设为常数，Delta;a（lambda;0）是非水分成分的贡献，经验来自于光谱(Lee等， 2002)。在知道a（lambda;0）之后，从等式（1）求解bb（lambda;0）。得到：
（6）
其中bbw和bbp分别是纯海水和颗粒的反向散射系数。此外，在幂律函数之后估计其他波长的bbp值(Gordon amp; Morel, 1983)。
（7）
其中从rrs频谱经验估计的指数eta;。由于u（lambda;）可从rrs（lambda;）获得，所以在bbp（lambda;）已知之后容易地导出a（lambda;）。
（8）
在辐射传递方程之后，Kd（lambda;）是（lambda;）和bb（lambda;）的函数，可以被建模为：
（9）
这里m0-3和gamma;是模型参数，它们的值分别为0.005,4.26,0.52,10.8和0.265。theta;s（以度为单位）是空气中的太阳天顶角。
2.3、用于实现具有L8频带设置的QAA的算法参数
用于处理高光谱或MODIS或SeaWiFS遥感测量，lambda;0被指定为55times;或670nm，而aw（lambda;0）和bbw（lambda;0）的所需值基于文献中报道的aw和bbw光谱来确定(Morel, 1974; Pope amp; Fry, 1997; Zhang, Hu, amp;He, 2009)。然而，对于L8，由于一些带（特别是带2和带3）具有〜60nm的带宽，因此为了适当地将光学特性从一个频带传播到另一个频带，必须为每个频带指定代表性波长（例如，式（7））。此外，为了实现L8数据的准解析算法，需要为每个频带确定相应的aw和bbw值。
前四个L8频带列出的中心波长分别为443,483,561和655nm(Franz, Bailey, Kuring, amp; Werdell, 2015;Vanhellemont amp; Ruddick, 2015
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