航空高光谱遥感由于其高光谱、高地面分辨率和机动灵活等特点，在河口海岸带、内陆河流湖库水体实时监测^[1-5]、突发事件的应急监控^[6-7]、以及灾后评估等方面具有强大的优势. 海岸带地区水流情况复杂多变，悬浮泥沙质量浓度变化大而且迅速，传统的船体走航测量以及航天卫星遥感观测不能完全满足要求. 自1983年世界第一台机载可见/红外光谱仪（airborne visible infrared imaging spectrometer，AVIRIS）问世以来，机载光谱仪技术快速发展，目前国内外主要的机载成像光谱系统主要有芬兰AISA（airborne hyper –spectral sensor）成像光谱测量系统、加拿大集成机载光谱成像仪（compact airborne spectrographic imager, CASI）、SASI（shortwave infrared airborne spectrographic imager）、TASI（thermal airborne spectrographic imager）成像光谱系统、美国DAIS（digital airborne imaging spectromter）成像光谱系统以及中国的推帚式成像光谱仪（pushbroom hyperspectral imager，PHI）、实用型模块化成像光谱仪（operational modular imaging spectrometer，OMIS）. 随着航空高光谱遥感技术的日渐成熟，已经逐步形成以卫星遥感提供大面积的背景信息，由航空遥感开展针对特定区域精细化观测的多平台联合观测态势^[8]. 我国海岸带水体生态环境业务化实时监控的全方位立体观测网络模式正逐渐形成.

本研究基于中国自然资源航空物探遥感中心提供的大襟岛海域的CASI高光谱试验飞行数据，开展研究区域的悬浮泥沙定量反演算法及分布特征研究，同时结合中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer, MODIS）影像提供的珠江口大面积悬浮泥沙分布特征，为大襟岛周边海域悬浮泥沙分布特征的形成提供宏观背景信息.

大襟岛位于珠江口西部的黄茅海海域，黄茅海北起崖门，南至南水岛、大杧岛、大襟岛，从湾口至湾顶呈喇叭型，属潮流作用优势型河口. 虎跳门水道和潭江是黄茅海海域悬沙主要来源，由虎跳门和崖门口输入黄茅海的多年平均输沙量分别为499、363万吨^[9]，以细颗粒泥沙的悬移搬运方式为主^[10]，口门泥沙主要通过波浪掀沙和潮流输送的方式进入河口湾^[11]. 黄茅海水产丰富，近海养殖业发达，蚝排遍布；大襟岛中华白海豚自然保护区位于黄茅海大襟岛近海，区内共有10余种珍稀濒危物种. 随着珠江三角洲社会经济和海洋工程的发展，大量工业废水和生活污水排入珠江河口，使得珠江口的水体环境质量日趋恶化，可能对大襟岛栖居的中华白海豚造成较大威胁^[12]，也对近海渔业养殖区造成潜在影响，因此，在研究区域内开展精细的航空高光谱遥感监测，对于该区域的水生态环境保护、水资源利用、水体灾害监测、养殖区水质监控以及蚝排选址布设都具有十分重要的意义.

本研究使用的CASI遥感数据是由加拿大Itres公司生产的CASI-1500 VNIRh机载成像传感器获取的图像. 它能提供1 500个空间像元，单程即可对辽阔的地区成像. 聚焦性能突出，即使在弱光照条件下仍然能得到清晰图像，具体参数如表1所示.

中国自然资源航空物探遥感中心于2018 年7 月 11 日下午15:00−17:00在珠江口黄茅海大襟岛海域开展航空飞行实验，飞行高度为400 m. 影像宽为5.27 km，长为13.64 km，该数据的真彩色合成图（R636.791，G536.666，B436.583）如图1所示.

在航空遥感测量过程中，水体不是静止的而且水面没有任何明显标志性地物，无法进行控制点测量，导致传统的空中三角测量方法无法使用. 随着全球定位系统（global positioning system，GPS）/惯性测量单元（inertial measurement unit，IMU）辅助的航空线阵推扫式成像技术的迅速发展，利用少量地面控制点甚至无控制点即可保证测图精度. 本研究基于GPS/IMU辅助的航空线阵推扫式成像技术，在航空遥感作业前对CASI1500h型高光谱仪进行陆地几何检校，从而确保数据的几何精度.

实验通过布设高光谱陆地检校场来消除机载POS直接测量值与高光谱相机曝光时的实际位置、姿态值之间的系统几何误差. 高光谱相机检校场（见图2）位于北海市东南角，区内地物类型丰富，角点特征明显，布设地面控制点11个. 检校场飞行1个架次，共设计17条航线，飞行高度为400 m，飞行速度为220 km/h. 实际选取图2中南北向3条，东西向3条进行检校. 检校场全部地面控制点的平面均方根误差及高程均方根误差均优于0.5 m，全部像素点均方根误差均优于1个像元，检校结果可以满足航空遥感数据精度的改正，从而得到传感器成像中心曝光瞬间准确的外方位元素. 使用ENVI5.3版本进行原始数据的辐射校正、几何校正、大气校正，得到其遥感反射率信息，其中大气校正采用的是ENVI自带的FLAASH校正.

采用水体归一化指数（normalized difference water index，NDWI）、阈值分割和人工判别的方法进行水体信息提取，NDWI的表达式为

(1) ${\rm{NDWI = }}\frac{{{\rm{Green - NIR}}}}{{{\rm{Green + NIR}}}}. $

式中：Green为绿光波段反射率；NIR为近红外波段反射率.

不同水质的水体在绿光波段的发射峰值对应波段和在近红外波段吸收谷值对应的波段不一致，因此，可以通过分析波段的相关系数来确定最佳选择波段^[13-14]. 本研究比较发现，水体在550.968 nm处反射峰波段与其他绿光波段的相关系数较高，在994.250 nm处吸收谷波段与其他近红外波段相关系数较高，因此采用B13（550.968 nm）和B44（994.250 nm）进行水体信息提取. NDWI>0表示水域，NDWI<0表示陆地.

研究区域内水体中信息复杂，既有黄茅海西岸陆源输入物质扩散造成的不同质量浓度悬浮泥沙水体分布，又有养殖渔业区（见图3（a））分布. 受海浪的影响，近岛基岩附近有明显的白帽现象（见图3（b））. 同时受山体阴影的影响（见图3（c）），大襟岛背光一侧水体呈现出与周边海水截然不同的光谱特征，因此，在进行水色参数反演之前，在开展水体信息提取的同时，也须剔除这部分干扰信息.

海洋环境瞬息万变，须对环境参数进行定量化反演，因此，对卫星传感器的要求是高时相、多光谱、覆盖范围广. 鉴于已有大量基于MODIS数据的珠江口悬浮泥沙质量浓度和分布特征的研究^[15-17]，本研究拟采用MODIS用于珠江口悬浮泥沙分布的背景特征研究. 为了配合航空遥感数据，根据空间分辨率、光谱匹配度以及潮位和时相相近原则，选用2018-07-25 02:50:00成像的MODIS 1B数据MOD02HKM.A2018206.0250.061.2018206133950（见图4）来对西江口海域的悬浮泥沙质量浓度进行反演. 利用ENVI软件对影像进行几何校正、辐射定标和大气校正，并利用NDWI对影像进行水陆分离.

本研究受到实际飞行条件的限制，未能开展同步观测，采用准同步的实测方式进行. 在大面积海洋遥感中，准同步尤其重要. 实测设计重点基于以下2个方面开展. 1）根据不同季节、潮汐条件下珠江口水动力条件以及悬浮泥沙的质量浓度和运移分布特征，重点参考Zhan等^[16]采用MODIS数据对珠江口悬浮泥沙进行月度变化规律的研究成果，其研究结果表明，从悬浮泥沙的运移以及分布趋势来看，不同月份之间存在着一致性. 须指出的是，本研究海域所处的西江口的悬浮泥沙质量浓度及其分布变化相对稳定，季节性变化不显著.

2）为了进一步减小非同步采样带来的影响，本研究选取与航空飞行同潮时的时间段进行海上实测，MODIS遥感影像也筛选与航空飞行同潮时的影像，从而最大程度地减少由河口水动力条件变化所引起的悬浮泥沙分布特征的变化. 通过对研究海域水动力背景和悬浮泥沙分布的深入调研，本研究所设计的海上实测方案、采用的卫星遥感影像尽量实现与航空遥感的准同步.

本研究于2018年10月中旬在大襟岛海域进行为期3 d的水样采集和光谱实测. 根据海域水动力特点以及悬浮泥沙扩散途径由陆至海布设37个站位. 站位分为2组：1）一组围绕大襟岛，用于CASI高光谱数据的悬浮泥沙模型构建和精度校验，一共24个；2）另一组布设在西江口海域，用于对MODIS数据反演悬浮泥沙的补充精度校验，一共13个，2组站位通过2个站位（T8、T11）承接. 具体站位布设如图5所示. 由于船只无法进入养殖区，在养殖区未布设站位.

在采样时研究海域处于落潮，以尽可能满足采样时刻与CASI和MODIS成像时期潮位接近的原则. 采用重量法^[18]（GB 17378.4−2007）对水体中悬浮泥沙质量浓度进行测量，具体数据如表2所示. 表中，ρ_B为悬浮泥沙质量浓度.

共有24个站位位于CASI数据覆盖范围内，分别从大襟岛东北部、防波堤外、南湾村南部取16个站点：T₁₃、T₁₅、T₁₆、T₁₈、T₂₂、T₂₀、T₂₅、T₂₆、T₂₈、T₂₉、T₃₂、T₃₃、T₃₄、T₃₅、T₃₆、T₃₇进行模型构建，确保用于构建模型的站位尽可能地反映研究海域内悬浮泥沙质量浓度范围，同时，将剩下的8个站点：T₁₄、T₁₇、T₂₁、T₂₃、T₂₄、T₂₇、T₃₀、T₃₁用于精度校验. 为了更好地对MODIS数据进行精度校验，同时设计站点T₁、T₂、T₃、T₄、T₅、T₆，T₇、T₈、T₉、T₁₀、T₁₁、T₁₂、T₁₉等13个站位用于MODIS数据反演悬浮泥沙精度校验，这13个站位位于CASI数据覆盖范围外，在西江口入海水流的主轴上.

水体光谱测量采用水表面测量法^[19]，采用设备为荷兰Avantes公司的AvaField-2便携式高光谱地物波谱仪,波长范围为300~1 700 nm，光谱分辨率为1.4 nm. 每个采样点至少进行3次测量，每次检测至少10条光谱曲线，同时观测天空光和白板的辐射值，遥感反射率的表达式为

(2) $ {{R}_{\rm{rs}}} = {{\left( {{L}_{\rm{u}} - {{L}_{\rm{s}}}{{\rho}_{\rm{f}}}} \right){{R}_{\rm{p}}}}}/({{\text{π} {{L}_{\rm{p}}}}}). $

式中：R_rs为遥感反射率；L_u为水面上行辐亮度；L_s为天空光的辐亮度；ρ_f为水面菲涅尔系数，取经验值0.02；R_p为标准板的反射率；L_p为标准板的上行辐亮度. 须对获得的光谱进行重采样，使其分辨率为1 nm.

海上实测采集的光谱往往含有较大的噪声，因此，还须对实测获得光谱曲线进行去噪处理. 本研究采用小波变换方法进行去噪^[20-21]. 小波变换的原理是将信号分解为低频和高频2个部分，其中信号的主要特征在低频部分，而信号的细节在高频部分，通过阈值的方式选出有用的信息同时剔除噪声. 最后将信号重构，从而获得去噪后的信号. 假设含噪信号为

(3) $ f\left( i \right) = y\left( i \right) + n\left( i \right). $

式中：f (i)为原始信号；y(i)为有用信号；n(i)为噪声.

在小波变换过程中，阈值的选取对降噪效果的影响较大，本研究基于matlab软件，利用ddencmp函数生成信号的默认阈值，然后利用wdencmp函数进行去噪处理. 以T₂₂站点的实测光谱为例，去噪前、后的水体光谱曲线如图6所示，其中图6（a）为去噪前水体光谱曲线，图6（b）为去噪后水体光谱曲线. 图中，W为波长.

本研究利用原始信号f_i和降噪之后的信号 $f^*_i $的信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）以及原始信号和降噪后信号之间的均方根误差（root mean squared error，RMSE）2个参数对去噪效果进行评价，信号的信噪比SNR越高,原始信号与去噪后信号的均方根误差RMSE越小,则去噪信号就越接近原始信号，降噪效果越好. SNR、RMSE表达式分别为

(4) $ {\rm{SNR}} = 10\times\lg \ \left( {{{\sum\nolimits_{i = 1}^n {f_i^2} }}\Big/{{\sum\nolimits_{i = 1}^n {{{\left( {{f_i} - f_i^*} \right)}^2}} }}} \right), $

(5) ${\rm{RMSE}} = \left[ {\frac{1}{n}\sum\limits_{i = 1}^n {{{( {{f_i} - f_i^*} )}^2}} } \right]^{1/2}. $

如图6所示，以其中一条光谱曲线为例，进行去噪效果对比和评价. 经计算，SNR最大值为33.80，最小值为8.72，平均值为21.82；RMSE最大值为3.35×10⁻⁴，最小值为7.34×10⁻⁶，平均值为6.59×10⁻⁵，去噪效果较好. 去噪后的光谱曲线如图7所示. 由大襟岛海域水体遥感反射率曲线可以看出：1）在300~500 nm内，随着波段的增加，遥感反射率呈现快速增加的趋势，并在500~650 nm形成反射峰；2）在650~950 nm内，遥感反射率随着波段的增加逐渐递减至最低值，但是在1 000 nm附近再次增加并形成次反射峰，从而在整个波谱范围内形成双峰现象；3）随着悬浮泥沙质量浓度的增加，遥感反射率逐渐增大，并且反射峰逐渐由短波向长波方向移动，表现出典型的“红移”现象.

为了进一步找出对悬浮泥沙敏感的波段，进行悬浮泥沙质量浓度与实测光谱的相关性分析，如图8所示. 图中，P为相关系数. 结果表明，在387.85~1 077.98 nm波长之间遥感反射率和实测悬浮泥沙的质量浓度达到0.01极显著相关，而且均为正相关关系，最大相关系数为0.872 9，位于622.62 nm，在929.95 nm后相关系数有所降低. 在1 077.98 nm波长后，遥感反射率和实测悬浮泥沙质量浓度相关性明显降低. 总的来说，在实验海域内悬浮泥沙质量浓度与红光波段和近红外波段遥感反射率的相关系数较高，而与其他波段的相关系数相对较低. 考虑到622.62 nm同时也位于水体光谱曲线波峰处，因此本研究采用该波段的遥感反射率进行悬浮泥沙质量浓度定量反演模型的构建.

1）单波段模型. 基于CASI数据的波段设置，B18波段的中心波长为622.486 nm，因此可以通过构建B18处的遥感反射率与实测悬浮泥沙之间的线性、指数型、对数型、二次型关系模型，来对实验区域的悬浮泥沙质量浓度进行反演，如图9所示. 图中，R₁₈为18波段遥感反射率. 其中单波段指数模型具有最高的拟合度，R²=0.88.

2）波段比值模型. 一般认为，通过波段比值进行泥沙质量浓度反演，可以有效消除部分大气的影响，以及太阳高度角不同造成的误差. 为了使反演取得更好的效果，分子一般使用位于波峰波段的遥感反射率，分母一般使用位于波谷波段的遥感反射率. 根据实测水体光谱图，622.620 nm位于波峰而且与悬浮泥沙质量浓度具有较高的相关系数；935.490 nm位于波谷且具有较高的相关系数，因此利用这2个波段的比值来进行模型构建，如图10所示. 图中，R₁₈/R₄₀为波段比值. 结果表明，通过波段比值构建的多项式模型具有最高的R²，R²=0.70.

为了进一步比较单波段模型和波段比值模型在本试验海域的适用性，对2种模型的CASI数据反演结果进行校验比较，悬浮泥沙反演值跟实测数据的相对误差如表3、4所示. 表中，e为实测值与反演值相对误差.

总的来说，单波段模型和波段比值模型的反演结果和实测数据均具有显著相关性（P<0.01）. 其中单波段模型反演值与实测值的平均相对误差为11.16%，波段比值模型反演值与实测值的平均相对误差为16.89%，显然单波段模型反演结果的平均相对误差更低. 单波段和实测值的R²（0.96）高于比值模型的R²（0.91），表明其拟合度也优于比值模型. 因此，综合考虑最终采用单波段指数反演模型，表达式为

(6) $ {\rm{SS}}{{\rm{C}}_{({\rm{CASI}})}} = 4.829 \exp \ (19.619 {\mathop{R_{\rm{18}}}} ). $

反演结果如图11所示.

从大襟岛附近海悬浮泥沙分布的整体情况来看，有以下几个特征：1）悬浮泥沙质量浓度在0.45~12.15 mg/L波动；2）总体分布趋势为大襟岛东北方向海域呈现出最高值，然后向东南方向呈现出明显的递减梯度，总体来说大襟岛海域东北方向海域悬浮泥沙质量浓度高于西南方向海域；3）在大襟岛西北侧，近岛侧悬浮泥沙由南向北部逐渐降低，在西部海域表现出由北向南逐渐降低的趋势；西部防波堤内部的海域悬浮泥沙质量浓度略高于防波堤外部，可能是由于防波堤内部的海域水比防波堤外的浅，底部扰动；4）岛的北部出现一块低值区，可能与局部的水动力环境密切相关；5）蚝排养殖区的悬浮泥沙质量浓度高于周围水体. 为了理解大襟岛周边海域悬浮泥沙分布特征的影响因素，同时采用MODIS数据从更宏观范围来进行观测分析.

MODIS数据设置的红光波段B1波长为620.000~670.000 nm，中心波段为645.000 nm，为了保持和航空遥感反演模型的一致性，本研究MODIS数据也采用单波段模型进行悬浮泥沙反演：

(7) $ {\rm{SS}}{{\rm{C}}_{({\rm{MODIS}})}} = 4.829 \exp \ (19.619 {\mathop{R_{\rm {1}}}}). $

式中：R₁为MODIS数据红光波段（中心波长为645 nm）的反射率. 反演结果如图12所示.

实验利用对CASI数据进行精度校验的8个站位和位于CASI数据外的13个站位，一共21个站位对MODIS数据反演结果进行精度校验，结果如表5所示. 所有站位的相对误差均小于30.00%，最大误差为28.12%，最小误差为2.45%，平均误差为15.18%. 总的来说，反演结果和实测数据具有显著相关性（P<0.01），而且反演精度在合理误差范围内，表明本研究构建的单波段指数模型可以较好地对珠江口黄茅海大襟岛海域的悬浮泥沙进行反演，并且MODIS数据具有相对较好的可移植性.

对MODIS反演的SSC数据分析表明：1）整个珠江口悬浮泥沙质量浓度范围为0.03~20.45 mg/L，和栾红^[15]对珠江口悬浮泥沙的反演值相近. 一般认为到了秋季，珠江口已经开始向枯水期过渡，径体积流量逐渐减小，冲淡水强度减弱，而且广东沿岸的季节性上升流也逐步消失，导致悬浮泥沙质量浓度总体较低. 2)整体呈现出东北-西南走向的带状分布特点，高值区平行于西海岸分布，该分布特征与栾红^[15]和Zhan等^[16]的反演结果一致：伶仃洋和黄茅海的西岸的悬浮泥沙质量浓度均显著高于东岸. 珠江口内伶仃洋和黄茅海位于北半球，在地转偏向力的作用下，北半球正在运动的物体如流水等因受到和它运动方向相垂直的柯氏力而向右偏转. 因此经过入海口后河水多向珠江口西岸偏转，使得河水携带的泥沙悬浮物多数聚集于西岸，珠江口内伶仃洋和黄茅海水域的悬浮物质量浓度分布符合该海域水力学特征. 伶仃洋和黄茅海的西岸陆源输入相对比东岸要强，是西岸的悬浮泥沙质量浓度显著高于东岸的原因之一. 3)大襟岛整体的悬浮泥沙分布特征受到珠江口悬浮泥沙扩散输送影响，悬浮泥沙在由黄茅海向口外输送的时候，存在明显的分支现象，径流主轴在河口海域自西北向东南向海运输，沿岸流则沿着大襟岛自东北向西南向海运输，由此，在大襟岛的北部出现悬浮泥沙低值区域. 4)大襟岛局部海域的悬浮泥沙分布受岛周边沙滩底质再悬浮的影响，在西北和北部防波堤表现出局部高值区.

以珠江口黄茂海大襟岛海域为实验区，基于CASI高光谱数据，配合海上实测以及MODIS卫星遥感数据的大面积背景观测，对实验区域的悬浮泥沙质量浓度进行算法研究、精度校验、悬浮泥沙分布特征，结论如下.

（1）采用单波段指数模型可以较好地对研究区域的悬浮泥沙质量浓度进行反演，其中CASI数据反演的平均相对误差为11.16%，MODIS数据的平均相对误差为15.18%，总体反演效果较好.

（2）反演所得研究区域悬浮泥沙质量浓度为0.45~12.15 mg/L，高质量浓度的悬浮泥沙主要位于大襟岛东北方向的海域，以及大襟岛北部的海岸及其附近海域；低质量浓度的悬浮泥沙主要位于大襟岛西南方向的海域以及大襟岛北部的养殖区. 养殖区蚝排周围和大襟岛西部防波堤内部海域的悬浮泥沙质量浓度均高于周围海域. 此外，研究海域悬浮泥沙主要输入来源为黄茅海西岸的陆源输入，对海豚栖息区的生态环境未构成明显影响.

（3）根据MODIS大面积观测数据，黄茅海西岸陆域输入泥沙在由黄茅海向口外输送的时候，存在明显的分支现象，并在大襟岛的北部出现悬浮泥沙低值区域，适宜于白海豚的栖息.

（4）采用航空高光谱遥感进行局部海域的精细化观测，同时配合卫星遥感数据进行影像水体环境质量的因素分析，对于大襟岛周围海域的水环境质量评估及其影响因素和物质来源研究具有一定的参考价值. 为了更加全面地对大襟岛海域的水环境质量进行评估，在下一步研究中将结合更多的水色参数，进一步分析水环境质量的影响因素.