0引? 言

對于內陸湖泊等二類水體，由于水體組成成分復雜，不同成分之間光譜特性的相互影響，使得單純的利用反射率光譜進行遙感監測出現了信息量不足的情況，導致所建立的葉綠素濃度反演模型出現精度不夠高及難以推廣等困難。偏振是反映光在傳輸過程中振動方向的獨立屬性，離水輻射的偏振狀態是光與水體介質相互作用的結果。有研究表明，光的偏振度變化模式與水體的水質組成狀況密切相關，離水輻射的偏振度光譜包含有水體水質成分的濃度信息。可以通過提取含有水體水質狀況信息的偏振光譜特性，建立水體成分濃度與偏振度之間的關系，從而為擴大遙感反演所能使用的信息維度提供依據。

本文利用離水輻射的偏振光譜特性在不同水體條件下建立了葉綠素濃度的反演模型，并與基于反射率光譜特性所建立模型的結果進行了比較，說明了利用偏振度光譜進行葉綠素濃度反演的有效性。

1 實驗數據的獲取

? ? ? ? 為研究水體葉綠素的偏振光譜特性并與相同水體狀態下的反射率光譜作比較，需要分別展開反射率、偏振度光譜的測量。實驗可采用萊森光學的iSpecField-WNIR-HRs地物光譜儀，對儀器進行偏振改造后，在保持原有光譜測量能力的基礎上，實現了對偏振光譜的測量。對于偏振度數據，通過地物光譜儀的探測頭上加裝可任意角度旋轉的偏振鏡頭，獲取０°、60°、120°等３個方向的偏振輻亮度計算得到。

對于反射率數據，參照唐軍武推薦的方法使用不加偏振測量單元的地物光譜儀進行測量。為保證偏振光譜數據的質量，同樣需要確定合適的觀測幾何條件。利用模擬分析的結果指出，偏振度隨水體成分濃度變化最明顯的觀測角出現在偏振度的極大值處，研究結果表明偏振度極大值存在于主平面內。因此，可以通過在主平面內分析偏振度隨觀測角的變化關系找到最佳的觀測角度。結合主平面內偏振度隨觀測角的變化情況，以及光反射半平面內太陽耀光對光譜數據的影響，本文最終選取太陽主平面內觀測角-50°（光入射半平面）時所測得的偏振光譜數據進行討論。

2 數據分析與討論

2.1?實驗室配置葉綠素水體的偏振特性定量分析

自然存在的水體組成相當復雜，其離水輻射的光譜特性是水體各組分共同作用的結果，這時將難以區分出其中由于葉綠素的存在而引起的光譜變化，為此，首先對實驗室配制的只含葉綠素的水體進行分析。圖1為4種典型濃度葉綠素水體（Chla）的偏振度光譜曲線。

圖1?不同濃度葉綠素水體偏振度光譜曲線

為直觀獲得偏振度光譜隨葉綠素濃度變化的特征波段以及對應的反射率光譜的分析結果相比較，將測得的葉綠素水體的偏振度、反射率光譜與濃度之間作相關性分析結果存在很好的對應關系，與吸收、散射特性相對應，在420nm~570nm的藍綠波段、675nm~715nm的紅光波段都出現了相關系數曲線的峰谷變化，表現出光譜與濃度之間的密切關系。以下將依據這些特征波段處的光譜特征，分析比較反射率光譜、偏振度、反射率光譜與葉綠素濃度之間的關系。

表1?基于偏振度比值P(530)/P(440)、反射率比值R(530)/R(440)的擬合結果分析

圖2?反射率、偏振度與濃度之間的相關系數曲線

3.1.1?實驗水體葉綠素藍綠特征波段處偏振度、反射率光譜特性分析比較

在航空遙感監測領域常利用葉綠素在藍綠特征波段的光譜特性建立這兩個波段處反射率比值與葉綠素濃度之間的關系，為進行反射率、偏振度光譜特性的比較，結合圖２的相關性分析結果，使用530nｍ、440nｍ?處偏振度比值P(530)/P(440)、反射率比值R(530)/R(440)分別與葉綠素濃度之間進行回歸擬合分析，表１為基于幾種典型關系式的擬合結果。

由表１?所示，基于偏振度比值P(530)/P(440)所建立的對數關系模型的相關系數達0.947，如圖３（a）所示模型具有很高的擬合精度。基于反射率比值R(530)/R(440)所建立的指數關系模型的精度最高，其擬合結果如圖３（b）所示。

圖3?偏振度比值P(530)/P(440)、

反射率比值R(530)/R(440)隨葉綠素濃度的變化關系

可見，對于實驗室配制的葉綠素水體，在葉綠素的藍綠特征波段處，基于反射率、偏振度光譜特性都能建立相關度很高的葉綠素濃度關系模型。

3.1.2?實驗水體葉綠素紅光特征波段處偏振度、反射率光譜特性分析比較

葉綠素水體在紅光波段的光譜曲線峰谷變化是含葉綠素水體最顯著的特征，眾多學者利用此特征波段范圍內反射率峰谷的比值來建立葉綠素濃度的反演模型。結合上文的相關性分析結果，本文選用705/675特征波段處偏振度比值P(705)/P(675)、反射率比值R(705)/R(675)與葉綠素濃度之間進行回歸擬合分析。表２為基于幾種典型關系式的擬合結果。

由表２，基于偏振度比值P(705)/P(675)的二次多項式模型的相關系數達0.981，模型具有很好的擬合精度，其擬合結果如圖４（a）所示；基于反射率比值R(705)/R(675)的冪函數模型的相關系數達0.947且模型具有很好的顯著性水平，其擬合結果如圖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)的擬合結果分析

圖4?偏振度比值P(705)/P(675)、

反射率比值R(705)/R(675)隨葉綠素濃度的變化關系

2.2?巢湖水體的偏振特性定量分析

本文選用安徽境內的巢湖作為代表來對典型內陸湖泊的偏振光譜特性進行分析。巢湖數據在不同的采樣點實測獲得，在各樣點進行反射與偏振光譜測量的同時對水質樣本進行同步采樣。水質分析結果顯示，葉綠素濃度隨采樣區域的不同變化明顯，各采樣點處的偏振度光譜如圖5所示。

比較上文實驗水體的偏振度光譜曲線，由于巢湖水體其他光學活性物質的影響，在葉綠素的藍綠特征波段處偏振度光譜的峰谷變化變得相對平緩，而在紅光波段范圍內出現的特征峰谷變化仍然得到了比較好的保留。與實驗水體的分析結果相對應，對復雜的巢湖水體采用相同的方法進行分析。

圖5?巢湖水體不同采樣點偏振度隨波長的變化關系

2.2.1?巢湖水體葉綠素藍綠特征波段處偏振度、反射率光譜特性分析比較

首先利用葉綠素530nｍ、440nｍ特征波段處偏振度比值P(530)/P(440)、反射率比值R(530)/R(440)與葉綠素濃度來進行回歸分析。圖6（b）為反射率比值R(530)/R(440)隨葉綠素濃度的變化關系，由圖6可知，兩者之間并不存在明顯的相互關系；而基于偏振度比值P(530)/P(440)幾種典型關系式的擬合結果如表3所示。

表3?基于偏振度比值P(530)/P(440)擬合結果分析

由表３?所示，基于偏振度比值P(530)/P(440)的冪函數關系模型的相關系數達0.874，如圖６（a）所示，模型具有較高的擬合精度。

圖6?偏振度比值P(530)/P(440)、反射率比值R(530)/R(440)隨葉綠素濃度的變化關系

通過比較發現，在組成復雜的巢湖水體條件下，基于葉綠素反射率光譜藍綠波段比值R(530)/R(440)進行濃度反演的方法失去了可適用性；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適用性。

2.2.2?巢湖水體葉綠素紅光特征波段處偏振度、反射率光譜特性分析比較

同樣的，在巢湖水體條件下利用葉綠素705nm、675nm特征波段處偏振度比值P(705)/P(675)、反射率比值R(705)/R(675)與葉綠素濃度之間進行回歸擬合分析，表4為基于幾類典型關系式的擬合結果。

表4?基于偏振度比值P(705)/P(675)、反射率比值R(705)/R(675)的擬合結果分析

圖4?偏振度比值P(705)/P(675)、

反射率比值R(705)/R(675)隨葉綠素濃度的變化關系

表4中，基于偏振度比值P(705)/P(675)的對數系數模型的相關系數達0.94，且模型具有很高的擬合精度，其擬合結果如圖7（a）所示。基于反射率比值R(705)/R(675)的指數關系函數模型的相關系數達0.964，模型具有高的擬合精度，其擬合結果如圖7（b）所示。

3 結??論

水體的反射率、偏振度光譜從強度與方向兩個側面描述了離水輻射所包含的水體水質信息，在不同的特征波段處，兩者攜帶葉綠素濃度信息的光譜特性抵制其他成分干擾的能力存在差異性。本文分析討論的結果表明，當所研究的水體環境由單一成分實驗水體變為復雜巢湖水體時，在葉綠素的紅光特征波段范圍內，離水輻射的反射率、偏振度光譜都能較好地抵制其他光學活性物質的干擾，對葉綠素的濃度反演效果保持了比較好的一致性；而在葉綠素的藍綠特征波段處，由于巢湖水體組分的復雜性，各類光學活性物質的反射率光譜相互重疊、相互影響，使得基于此特征波段處反射率光譜的反演方法失去了可適用性，而在相同的水體條件下，利用離水輻射的偏振度光譜仍能獲得具有相當精度的葉綠素濃度反演模型，可見，在此波段范圍內，偏振度光譜的抗干擾能力更強，能更好地保留葉綠素的濃度信息，在復雜的巢湖水體條件下仍保持了一定的可適用性。

本文通過分析比較簡單實驗水體及復雜巢湖水體條件下利用反射率、偏振度光譜特性進行葉綠素濃度反演的結果，論證了偏振度光譜用于水體水質反演的有效性，對偏振度光譜與反射率光譜攜帶水體水質信息能力的差異性進行了討論。如何利用反射率、偏振度光譜的這種差異性，將離水輻射的強度、方向特性結合起來，從而豐富遙感所獲得的信息量，提高水體水質的反演精度是需要進一步探討的問題。
?

審核編輯：湯梓紅