主题词
水体光学分类，二类水体，水环境参数，
遥感监测，遥感定量估算模型
团队实验现场照片
水体光学特性复杂多变，难以建立统一的水环境参数遥感定量估算模型。南京师范大学李云梅教授团队在《遥感学报》发表论文“基于水体光学分类的二类水体水环境参数遥感监测进展”，全面、系统地阐述了水体光学分类的原理和方法，分析了多种水体光学分类反演水环境参数算法的适用性，旨在为促进大区域、长时间的水环境遥感监测技术创新提供理论和方法支持。
??论文信息
题目：基于水体光学分类的二类水体水环境参数遥感监测进展
作者：李云梅,赵焕,毕顺,吕恒
第一作者单位：南京师范大学
引用格式：李云梅，赵焕，毕顺，吕恒..基于水体光学分类的二类水体水环境参数遥感监测进展.遥感学报，26（1）：19-31[DOI：10./jrs.1212]
研究背景
水环境遥感利用遥感传感器采集水体反射光谱数据，进而构建水环境参数遥感反演模型，定量提取叶绿素浓度、悬浮物浓度、透明度、水华等信息。内陆水体的物质来源丰富、组成复杂，水面遥感反射率受多种水体组分共同影响，呈现出富有差异的反射光谱特征（图1），与水环境参数的映射关系复杂多变，并且受到水域形态、地形、区位、环境等因素的影响，使得水环境参数遥感反演模型具有较强的区域特征，某时某地建立的模型难以推广到其它区域和时相，严重阻碍了模型的推广应用。根据水体的光学特征建立水体光学分类方法，进而针对不同水体光学类型分别构建水环境参数反演方法，不但能够提高同类型水体模型反演精度，而且便于在相似水体推广应用，是解决内陆水体环境时空差异显著，模型普适性不高的一种有效途径。
图1不同水体遥感反射率：巢湖、洞庭湖、千岛湖、青海湖、三峡库区和太湖
水体光学分类方法
水体光学分类的概念最早起源于大洋水体，年，Morel和Prieur将大洋水体划分为一类（CaseI）和二类（CaseII）水体，这一分类体系在海洋遥感中得到了广泛的应用。由于内陆及近岸水体的光学特征通常由多种水体光学物质决定，因此常被归类为二类水体。相比于一类水体，二类水体的光学特性和影响因素要复杂得多。二类水体中，水体光谱的主要影响因素包括浮游植物、悬浮物质和CDOM，由于这三种参数以及水体底部的反射彼此独立变化同时又相互影响，导致二类水体的组分与区域环境、季节气候等都有直接的关系，呈现出多样化的光学特征。根据研究目标的不同，内陆及近岸水体被划分出多种光学类型，其光学类型的分类方法主要包括以下三种（见表1）：基于固有光学特征的光学分类、基于遥感反射率波形特征的光学分类、以参数反演为目标的光学分类。
表1水体光学分类方法汇总表
基于水体光学分类的水环境
参数反演方法
水体光学分类在一定程度上实现了光谱纯化，有利于对同类型水体构建水环境参数反演模型，也有利于在同类水体中进行模型推广应用，是进行大范围、长时间水环境监测的必由之路。先分类、再反演的方法大体上可以划分为三种类型：分类与模型算法融合、基于水体光学类型优选算法，以及优选多模型混合计算方法。
（1）分类与模型算法融合的方法。该类方法将模型融合于分类之中，结合分类确定不同的参数取值或参数计算方法，实现水环境参数的分类反演。其本质是在水体光学分类的基础上，确定不同类型水体所采用的模型算法，将光学特征与模型方法融合在一起，实现水环境参数的遥感定量估算。
（2）基于水体光学类型优选算法。该类方法在水体光学分类的基础上，对每类水体构建或优选最佳模型，并将最优模型应用于每个水体光学类型中。针对每种水体类型，分别使用不同模型的方法，提高了同类模型的使用效率，但是这种算法存在两方面的问题，一方面，如果分类错误，则会直接导致模型算法错误，另一方面，相邻像元由于水体类型不同，模型估算的水质参数可能产生较大差异，使得影像估算结果在空间上存在类与类之间的明显边界。解决这一问题的一种有效方法，是将软分类引入模型计算中，软化类到类之间的过渡区域，生成更为平滑的影像产品。
（3）优选多模型混合计算的方法。该类方法一般以隶属度（或隶属度重分配后的权重系数）作为权值，将各类型最优算法的估算结果进行混合。该类方法的计算流程如图2所示。
图2优选多模型混合计算方法流程
该类算法基于如下假设：已有的算法模型，都适用于特定区域水体，但是，推广应用于其它区域时，往往存在一定误差，或者需要重新进行参数率定。因此，在模型应用中，需要反复进行“数据收集-模型构建（或重新参数化）-模型应用”的工作，在缺少地面实测数据或者观测数据较少的情况下，模型构建或者重新率定参数并不一定能取得理想的效果。因此，基于已有研究成果的模型，通过加权混合的方式进行计算，不失为一种提高模型适用性、在全局范围提高遥感估算精度的有效方法。
结论
内陆及近岸水体组分复杂，并且随着季节、区域的变化呈现出高度的动态性，与之相应的，由于受多种因素影响，水体光学特征从固有光学特性到表观光学特性都表现出显著的时空差异。为了更加准确地监测水环境状况，依据水体光学分类建模是提高内陆及近岸复杂水体水环境参数遥感反演精度的一种有效途径，在长时间序列、大区域范围水环境遥感监测中具有广泛的应用前景。
具体应用中：
（1）对于水体光学特征主导影响因素相对单一的水体，可以采用对该类水体建立最优模型的方式，进行水环境参数反演；
（2）对于水体光学特征主导影响因素时空异质性大的水体，需要在分类的基础上，采用多模型优选混合计算的方法，提高参数反演精度并平滑不同类型水环境参数的边界值；
（3）对于大区域范围的水环境遥感监测，需要在划分水体光学类型的基础上，再考虑对单个水体采用单一最优模型还是混合计算的方式进行参数反演；
（4）对于特定的水环境参数遥感监测，可根据其光学特性或与之密切相关的水体光学活性物质的光学特性，选取不同的光学分类方法，确定分类数量，以提高参数反演精度为目标构建遥感反演模型。
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