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Überwachung des Chlorophyll-a-Gehalts in Gewässern auf Basis eines neuartigen hyperspektralen Index
Hintergrund Einführung
Chlorophyll a ist das wichtigste Photosynthesepigment im Phytoplankton und wird häufig als Indikator für die Phytoplanktonbiomasse verwendet. Die Chlorophyll-a-Konzentration (Chla) ist ein wichtiger Indikator zur Beurteilung des Eutrophierungsgrades und zur Untersuchung des Kohlenstoffkreislaufs in aquatischen Ökosystemen. Im Vergleich zu herkömmlichen Oberflächenwasserprobenahmemethoden, die nur eine begrenzte Anzahl von Messpunkten erfassen können, liefert die Fernerkundungstechnologie umfassendere Informationen zur räumlichen Verteilung von Chlorophyll a.
Hyperspektrale Fernerkundung birgt großes Potenzial für die Überwachung von Chlorophyll a (Chl a) in optisch komplexen Gewässern. Bestehende hyperspektrale Indizes stoßen jedoch bei der Untersuchung produktiver Gewässer leicht an ihre Grenzen, da sie durch andere Wasserqualitätsparameter, unvollkommene atmosphärische Korrekturen und die Dispersion der Spektralbänder beeinträchtigt werden. Um diesem Problem zu begegnen, schlugen Yao et al. einen neuen Spektralindex vor – den Red Edge Reflectance Peak Width Index (REPWI). Dieser Index:
(1) Die hohe spektrale Auflösung von Hyperspektraldaten wird voll ausgeschöpft, um die Interferenzen von TSM und CDOM in optisch komplexen Gewässern zu reduzieren und so das Potenzial des Reflexionspeaks am roten Rand voll auszuschöpfen.
(2) Unempfindlich gegenüber Unsicherheiten, die während des unvollkommenen atmosphärischen Korrekturprozesses eingeführt werden
(3) Minimierung des Einflusses des diskreten spektralen Abtastintervalls
Methoden und Prinzipien
In dieser Fallstudie wurden hyperspektrale Bilder der Taihu-See-Region verwendet, die am 18. Juni 2025 vom Satelliten Xiguang-1 05 (Tianxianpei) aufgenommen wurden, um Indexberechnungen durchzuführen und die Wasserqualität der Taihu-See-Region auf der Grundlage der Indexergebnisse zu analysieren.
Tabelle 1. Dateneinführung
In diesem Fall werden für die Indexberechnung atmosphärisch korrigierte L2C-Reflexionsdaten verwendet. Die genaue Vorgehensweise ist wie folgt:
1. Datenvorverarbeitung
(1) Spektrale Glättung: In ENVI werden die Oberflächenreflexionsdaten mithilfe des Savitzky-Golay-Algorithmus (SG) geglättet. Dies reduziert das spektrale Rauschen und verbessert die Zuverlässigkeit der nachfolgenden Berechnungen des Rotkanten-Korrelationsindex. Sie können entweder den Savitzky-Golay-Filter aus dem App Store in ENVI oder das integrierte THOR-Werkzeug zur spektralen Glättung verwenden. Bei Verwendung des Savitzky-Golay-Filters gelten folgende Parametereinstellungen:
(2) Bildregistrierung (optional): Die verarbeiteten Daten werden anhand der Basiskarte geografisch registriert. Die Registrierung kann in ENVI, QGIS oder ArcGIS erfolgen. Google Images wird als Referenzkarte empfohlen.
(3) Wasserkörpermaske: Das Gebiet des Taihu-Sees wird extrahiert, indem der Wasserkörperindex durch die Oberflächenreflexionszahl normalisiert und ein geeigneter Schwellenwert auf der Grundlage des Histogramms der Berechnungsergebnisse ausgewählt wird.
(4) Indexberechnung: Der Index wird mit dem Werkzeug „Bandmathematik“ in ENVI berechnet. Der berechnete Index ist ein Mehrband- oder Einband-Raster. Er kann mit dem Dateigenerator in ENVI im TIFF-Format exportiert und anschließend in QGIS oder ArcGIS analysiert werden.
(5) Extraktion der Chlorophyllregionsmaske: Mithilfe des berechneten Teilindex wurde im Taihu-See die Extraktion der Chlorophyllregionsmaske mit einer Methode mit festem Schwellenwert durchgeführt.
(6) Umfassende Multi-Index-Analyse: Auf Basis des statistischen Vektor- oder Rasterindex wird die Verteilung der verschiedenen Indizes analysiert, indem auf die physikalische Bedeutung der verschiedenen Indizes Bezug genommen wird.
Der Index kann auch direkt aus den ursprünglichen DN-Wert-Bildern berechnet werden oder indem Reflexionsdaten nach radiometrischer Kalibrierung und atmosphärischer Korrektur für die Indexberechnung gewonnen werden.
Radiometrische Kalibrierung: Die Rohdaten der DN-Werte werden mithilfe der von Radiance bereitgestellten radiometrischen Kalibrierungskoeffizienten radiometrisch korrigiert, um die scheinbaren Strahlungsdaten zu erhalten. Dies kann mit dem Werkzeug „Radiometrische Kalibrierung“ in ENVI durchgeführt werden.
Atmosphärische Korrektur: Die atmosphärische Korrektur wird mithilfe von atmosphärischen Korrekturwerkzeugen durchgeführt, die auf 6S- oder MODTRAN-Modellen basieren, um Oberflächenreflexionsdaten zu erhalten, wie beispielsweise das atmosphärische Korrekturwerkzeug FLAASH in ENVI.
2. Berechnung des Spektralindex
(1) ICH BIN:Die Ausdehnung der Wasserflächen wurde mithilfe der Spektralindexmethode extrahiert. Konkret wurde der Normalized Difference Water Index (NDWI) auf Basis des mit FLASH verarbeiteten Oberflächenreflexionsbildes berechnet. Anschließend wurde anhand des Histogramms des NDWI-Bildes ein Schwellenwert festgelegt, um die Wasserflächenextraktion abzuschließen. Die Berechnungsformel lautet wie folgt:
(2) ANTWORT:Nach dem bio-optischen Modell ist die Absorption im Wasser umso stärker (das Reflexionstal ist umso tiefer) im Bereich von 670-680 nm, je höher der Chlorophyll-a-Gehalt ist. Dies führt dazu, dass sich der Reflexionspeak im Rotrandbereich (um die 700 nm) zu längeren Wellenlängen verschiebt und breiter wird.
Physikalische Definition von REPWI: REPWI ist definiert als die horizontale Wellenlängendistanz, die sich von einer festen Wellenlänge des roten Reflexionstals (678 nm) nach rechts erstreckt, bis sie die rechte Seite der Kurve des roten Reflexionsmaximums schneidet. Die Berechnungsformel lautet wie folgt:
In，l'InDie Wellenlänge am rechten Kreuzungspunkt wird durch lineare Interpolation bestimmt, wobei die Bedingung R erfüllt ist.rs(l'In) = Rrs(678).
Ergebnisdarstellung
Abbildung 1. Echtfarben-Kompositbild Xiguang Nr. 1 05 (Eine perfekte Übereinstimmung) 20250618
Die folgenden Ergebnisse wurden durch die Durchführung der oben beschriebenen Gewässerextraktion und Indexberechnung auf Basis der Daten des Satelliten Xiguang-1 05 (Tianxianpei) erzielt:
Abbildung 2. REPWI-IndexverteilungskarteXiguang Nr. 1 05 (Eine perfekte Übereinstimmung) 20250618
Um die Anwendbarkeit des REPWI-Index zu analysieren, wurde eine vergleichende Analyse mit dem häufiger verwendeten Normalisierten Chlorophyllindex (NDCI) durchgeführt. Die Verteilung der Ergebnisse des Normalisierten Chlorophyllindex (NDCI) ist in der folgenden Abbildung dargestellt:
Abbildung 3. Verteilung des normalisierten Chlorophyllindex (NDCI)Xiguang Nr. 1 05 (Eine perfekte Übereinstimmung) 20250618
Der Vergleich zeigt eine Übereinstimmung der makroskopischen Trends zwischen den REPWI- und NDCI-Indizes. Beide weisen signifikant höhere Chlorophyll-a-Konzentrationen in den nordwestlichen und küstennahen Bereichen des Taihu-Sees im Vergleich zu den zentralen und südöstlichen Bereichen auf, was auf eine deutliche räumliche Differenzierung der Eutrophierung hinweist. Insgesamt ist die Algenblüte im westlichen Teil des Taihu-Sees stark ausgeprägt, wobei die Chlorophyll-a-Konzentrationen in der Nähe der Blütenstände höher sind. Dies liegt daran, dass im westlichen Teil des Taihu-Sees Flüsse in den See münden und große Mengen an Nährstoffen einbringen, die ein starkes Algenwachstum fördern, was zu Cyanobakterienblüten und erhöhten Chlorophyll-a-Konzentrationen führt. Die zentralen und östlichen Bereiche des Taihu-Sees sind weniger betroffen, was zu einer besseren Wasserqualität als im westlichen Teil führt. Im östlichen Teil des Sees wachsen Wasserpflanzen, und die Chlorophyll-a-Konzentrationen sind niedriger, was die Effektivität des REPWI-Index bei der Erfassung der räumlichen Verteilung von Chlorophyll a in Gewässern weiter bestätigt. Dies liefert eine zuverlässigere Datengrundlage für die nachfolgende Überwachung der Wasserqualität und die Frühwarnung vor Algenblüten.