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基于新型高光谱指数的水体叶绿素a监测
背景介绍
叶绿素 a 是浮游植物的主要光合色素，常被用作浮游植物生物量的指标。叶绿素 a 浓度（Chla）是评估水体富营养化程度和研究水生环境中碳循环的关键指标。与只能测量有限数量点的传统地表水采样方法相比，遥感技术能够提供更广泛的叶绿素 a 空间分布信息。
高光谱遥感在监测光学复杂水质中的叶绿素a（Chla）方面具有巨大潜力 。然而，现有的高光谱指数在处理高生产力水域时，容易受到其他水质参数干扰、大气校正不完善以及光谱波段离散的限制。为此，Yao等人提出了一种新型光谱指数—红边反射峰宽指数（REPWI）。该指数：
（1）充分利用高光谱数据的高光谱分辨率，降低光学复杂水体中 TSM 和 CDOM 的干扰，从而充分发挥红边反射峰的潜力
（2）对大气校正不完善过程中引入的不确定性不敏感
（3）最大限度地减少离散光谱采样间隔的影响
方法和原理
该案例中使用2025年6月18日西光壹号05星（天仙配号）拍摄的太湖地区高光谱影像，开展了指数计算，并根据指数对应的结果对太湖区域水质情况进行分析。
表1. 数据介绍
该案例中，指数计算使用经过大气校正的L2C级反射率数据，具体操作流程如下：
1. 数据预处理
（1） 光谱平滑：在ENVI中对地表反射率数据使用Savitzky-Golay（SG）算法进行平滑，光谱降噪的同时提高后续红边相关指数计算的可靠性，使用ENVI中的App Store拓展工具Savitzky-Golay Filter或自带的THOR Spectral Smoothing工具均可，使用Savitzky-Golay Filter时，参数设置如下：
（2） 影像配准（可选）：对处理完成的数据依据底图进行地理配准，配准可以在ENVI中也可以在qgis、arcgis中进行，参考地图推荐使用谷歌影像。
（3） 水体掩膜：通过对地表反射率数进行归一化水体指数计算，根据计算结果的直方图选择合适阈值，提取太湖区域。
（4） 指数计算：使用ENVI中的Band Math工具进行计算，计算后的指数为多波段或单波段栅格，可以使用ENVI中的New File Builder导出为tiff格式，后续在qgis或arcgis中分析。
（5） 叶绿素区域掩膜提取：使用计算后的部分指数，通过固定阈值法进行太湖叶绿素区域掩膜提取，
（6） 多指数综合分析：在统计矢量或栅被指数的基础上，参考不同指数代表的物理意义，对不同指数分布情况进行分析。
同样可以使用原始DN值影像直接进行指数计算，或经过辐射定标大气校正，获取反射率数据进行指数计算。
辐射定标：对原始DN值数据，使用辐提供的射定标系数进行辐射校正，得到表观辐亮度数据，可以使用ENVI中的Radiometric Calibration工具进行。
大气校正：使用基于6S或MODTRAN模型的大气校正工具进行大气校正，得到地表反射率数据，例如ENVI中的FLAASH大气校正工具。
2. 光谱指数计算
（1） NDWI：水体范围的提取采用光谱指数法。具体是基于FLAASH处理后的地表反射率图像进行归一化水体指数 NDWI （Normalized Difference Water Index） 计算，然后基于NDWI图像的直方图，设定阈值完成水体提取。计算公式如下：
（2） REPWI：根据生物光学模型，水体中叶绿素a含量越高，其在 670-680 nm 附近的吸收越强（反射谷越深），同时会导致红边区域（约 700 nm 处）的反射峰向长波方向偏移并变宽 。
REPWI物理定义：它被定义为从固定的红色反射谷波长（678 nm）开始，水平向右延伸，直到与红边反射峰曲线右侧相交的水平波长距离。计算公式如下：
其中，λ'v是通过线性内插法确定的右侧交叉点波长，满足Rrs(λ'v) = Rrs(678)。
结果展示
图1. 真彩色合成影像 西光壹号05星（天仙配号） 20250618
对西光壹号05星（天仙配号）数据进行上述水体提取、指数计算，得到以下结果：
图2. REPWI指数分布图 西光壹号05星（天仙配号） 20250618
为分析REPWI指数的适用性，与较为常用的归一化叶绿素指数（NDCI）指数结果进行对比分析，归一化叶绿素指数（NDCI）结果分布图如下图：
图3. 归一化叶绿素指数（NDCI）分布图 西光壹号05星（天仙配号） 20250618
通过对比可以发现，REPWI指数和NDCI指数结果在宏观趋势上具有一致性，均显示太湖西北部及沿岸区域的叶绿素a浓度显著高于湖中中部和东南部，呈现出明显的富营养化空间分异。整体看来西太湖区域藻华严重，靠近藻华的区域叶绿素a浓度比较高，这是由于太湖西部是入湖河流集中的地方，随河流汇入带来了大量营养盐，导致藻类生长旺盛，从而引发蓝藻水华和叶绿素 a 浓度升高； 湖心和东太湖区域受到的影响相对小一些，因此水质状况好于西太湖，东部有水草生长，且叶绿素a浓度较低，进一步验证了REPWI指数在捕捉水体叶绿素a空间分布特征上的有效性，为后续的水质监测和藻华预警提供了更为可靠的数据支持。