基于無人機高光譜的長江口北港表層懸浮泥沙濃度潮周期監測研究

引言

懸浮泥沙濃度不僅直接影響河口水體的透明度、濁度等光學性質，同時對河口的沖淤變化、沿海地區的水土保持也產生影響，高懸浮泥沙濃度還會降低浮游植物生產力，從而影響整個生態系統。傳統的現場收集 SSC 樣本的方法耗時、 費力且空間連續性不足。隨著遙感技術的發展，利用遙感數據定量反演表層懸浮泥沙濃度成為懸浮泥沙監測的一種重要方法。

研究區概況

長江全長大約有6300km，是我國第一大長河，起源于青藏高原，自西向東流經的省、市、自治區共有19個，最終匯入東海。長江河口具有豐富的水沙來源， 據大通水文觀測站數據統計，每年由長江河口輸送到海洋的泥沙高達幾億噸。長江河口根據水動力環境和區域形態特點，可以劃分為上、中、下三段。江陰到徐六涇區域為上河口，主要受到徑流作用的控制，徐六涇到口門范圍內都屬于河口 中段，徑流和潮汐的混合作用使水動力環境復雜，口門至近海區域為河口下段， 海洋作用的影響占主導地位。長江河口自徐六涇以下分成南、北支。其中，南支流經長興島時又分為南、 北港，南港流經九段沙時形成南、北槽，最終呈現出“三級分汊，四口入?！钡?形態。長江口北港區域從崇明南堡鎮到佘山，全段長度大約 70km，屬于長江河口的第二級分汊口，也是長江口至關重要的水上運輸航道。北港是長江流域內水沙進入海洋的重要通道，長久以來的分流、分沙比重都超過 50%。北港河道的上半部分靠近青草沙水庫，下段河道在長江口最大渾濁帶的北面。本研究選取的實驗區域位于北港河道的中下段（圖 1 中紅色方框），該區域屬于河海交互的過渡地帶，不僅受到徑流作用的影響，也受到潮汐作用控制。因此，選擇此區域作為長江河口的典型區域，開展基于無人機高光譜的表層懸浮泥沙濃度反演研究實驗。

圖1 研究區域

2.1 數據獲取

2020 年 9 月 20 日（豐水期）、2021 年 4 月 21 日（枯水期）分別在長江口北港實驗區域內開展了基于無人機高光譜的 SSSC 變化監測實驗研究。采集了不同時期的高光譜影像以及 SSSC 同步觀測數據。

2.2數據采集

進行無人機高光譜數據獲取的同時，在無人機的飛行航線內，采用船只走航采樣的方式提取水體樣本，用于測定表層懸浮泥沙濃度參數。為了保證數據的準確性，水體樣本的采集時間與無人機高光譜影像數據的獲取時間間隔不超過 0.5 小時。二類水體水質樣本采集，要求取水面以下0.5m深處的水體，為了避免采集工具對樣品的干擾，實驗采用的取水器是不銹鋼材質的杯式定深水體樣本采集器。

實驗過程中，在每一個采樣點使用采樣器對水面至水下 50cm 的水柱進行表層取樣，并按采集的先后順序對采樣點進行逐一編號。水樣統一使用容量為1L的標準采樣瓶收集，并貼上標簽放置于陰涼處。在每次采集水樣的同時，使用GPS記錄采樣點的精確坐標。2020 年 9 月 20 日，共獲取了 75 個現場實測表層懸浮泥沙濃度數據。2021 年 4 月 21 日，共獲取 60 個同步采樣點數據。

長江口北港多時期不同潮情 SSSC 變化分析

3.1 豐水期不同潮情 SSSC 反演結果與分析

利用基于無人機高光譜數據建立的長江口北港河段豐水期表層懸浮泥沙濃度 PCA-BP 反演模型，對 2020 年 9 月 20 日 10:00、13:00、14:00 獲取的 3 個不同時 段的無人機高光譜影像進行反演，結果如圖 2所示?？梢钥闯?，隨著時間的變化，SSSC 的空間分布也在不斷變化。

圖2 豐水期SSSC反演結果

為了研究不同時段 SSSC 動態變化與潮汐作用之間的關系，從中國海事服務 網查詢了 2020 年 9 月 20 日距離實驗區域最近的崇明南堡鎮監測站的潮汐周期變 化表，如圖 3所示，其中陰影部分表示的是開展實驗的時間段。從圖3可知， 10:00 即圖中 A 點對應的是落憩狀態、13:00、14:00 即圖中 B、C 點，分別是漲潮、 漲憩狀。

圖32020年9月20日崇明南堡鎮潮汐變化曲線

對豐水期 SSSC 反演結果圖的像元值進行統計分析，表 1中列出了各時段反 演結果的最大、最小值及平均值。圖 4是每個時間點 SSSC 反演結果的像元頻數 統計曲線。結合表1和圖4發現，10:00落憩時刻 SSSC在 19.86~328.21mg/L范圍內， 多數處于 180.12mg/L 附近，平均值為 184.43mg/L。13:00 漲潮時刻的 SSSC 在 39.99~451.68mg/L 之間，濃度為 197.61mg/L 的像元數最多，計算得到平均 SSSC 為 230.81mg/L。14:00 漲憩時刻統計結果顯示，SSSC 范圍為 57.34~332.11mg/L， 像元數最多的 SSSC 值是 263.91mg/L，SSSC 平均值為 250.05mg/L。

表 1 豐水期 SSSC 反演結果統計

圖 4豐水期 SSSC 反演結果像元頻數統計曲線

為了進一步分析不同時段 SSSC 的分布情況，將 SSSC 反演結果劃分為 <100mg/L、100~200mg/L、200~300mg/L 以及>300mg/L 的 4 個不同濃度區間。分 別統計了不同時段 SSSC 在對應區間內的像元數占總像元數的百分比，結果如圖 5所示。10:00 落憩時刻 SSSC 多數處于 100~200mg/L 范圍內，占像元總數的 72.41%，SSSC在 200~300mg/L區間內占比為 27.23%，在<100mg/L以及>300mg/L 的濃度范圍內占比均小于 1%。13:00 漲潮的 SSSC 在 100~200mg/L、200~300mg/L 區間內分布比較均勻，像元數占總數的比例分別為 41.04% 、 41.56% ， SSSC>300mg/L 的像元數占比為 17.30%，<100mg/L 的像元不到 0.1%。14:00 漲憩 的 SSSC 集中在 200~300mg/L 范圍內，該區間內的像元數量為像元總數的 97.96%， 100~200mg/L區間內的像元值占 1.80%，<100mg/L以及>300mg/L的濃度范圍內的 像元占比均小于 1%。

圖 5豐水期不同時段SSSC區間統計

為了進一步研究不同潮情 SSSC 的變化趨勢，將反演結果以離岸距離為橫軸， SSSC為縱軸進行展開，得到的斷面圖如圖6所示。圖中藍色曲線對應的是10:00 落憩時刻，黃色曲線表示的是 13:00 漲潮時刻，紅色曲線是 14:00 漲憩狀態下的斷 面。從圖 6來看，隨著離岸距離的增加，落憩時刻的 SSSC 整體上呈現先增后減 的趨勢，漲憩時刻的 SSSC 曲線先下降再上升，最后穩定在 250mg/L 左右，且落 憩時刻的 SSSC 始終低于漲憩時刻。而漲潮時段的 SSSC 斷面則表現出較大的波 動，SSSC 最低在 120mg/L 左右，最高接近 400mg/L，這可能是由于漲潮時刻流速 大且變化迅速，攜帶大量泥沙倒灌，同時造成底部泥沙的再懸浮。

圖 6豐水期不同時段 SSSC 變化曲線

3.2枯水期不同潮情SSSC反演結果與分析

同樣地，利用基于 PCA-BP 神經網絡建立的枯水期 SSSC 反演模型，對 2021 年 4 月 21 日 14:30、15:30、16:30 獲取的 3 個不同時段的無人機高光譜影像進行反 演，結果如圖 7所示。

圖 7 枯水期 SSSC 反演結果

圖 8是從中國海事服務網獲取的 2021 年 4 月 21 日崇明南堡鎮監測站的潮汐 周期變化曲線，圖中陰影區域表示的是進行實驗數據采集的時間段。由圖 8可 知，14:30 即圖中 D 點處于落憩狀態，15:30、16:30 即 E、F 點均是漲潮狀態。

圖 82021 年 4 月 21 日崇明南堡鎮潮汐變化曲線

分別統計了枯水期 3 個時段 SSSC 反演結果的最大值、最小值及平均值，結 果見表 2。圖 9是每個時間點 SSSC 的像元頻數統計曲線。由表 2和圖 9可知，枯水期 14:30 落憩時刻 SSSC 在 17.02~69.79mg/L 之 間，多數處于 35.77mg/L 附近，平均值為 36.52mg/L。15:30 漲潮時刻的 SSSC 在 17.63~125.43mg/L 范圍內，濃度為 40.17mg/L 的像元數最多，計算得到平均 SSSC 為 44.58mg/L。15:30漲潮時刻統計結果顯示，SSSC范圍為 20.40~142.84mg/L，像 元數最多的 SSSC 值是 44.74mg/L，SSSC 反演平均值為 50.60mg/L。

表 2枯水期 SSSC 反演結果統計

圖 9枯水期 SSSC反演結果像元頻數統計曲線

為了進一步分析枯水期不同時段 SSSC 的分布情況，將 SSSC 反演結果劃分為 <30mg/L、30~50mg/L、50~80mg/L 以及>80mg/L 的 4 個不同濃度區間。統計了 3 個不同時段的 SSSC 在相應區間內的像元數占像元總數的概率，結果如圖 9所示。14:30 落憩時段的 SSSC 都集中在 30~50mg/L 濃度范圍內，所占比重達到 97.50%，<30mg/L 的 SSSC 占總數的 2.49%，50~80mg/L 區間內的 SSSC 不足 0.1%， 沒有>80mg/L 的反演值。15:30 漲潮的 SSSC 大多數都在 30~50mg/L 范圍內，占比 為 79.40%，在 50~80mg/L 范圍內占比為 17.49%，>80mg/L 的僅為 2.58%， <30mg/L 的 SSSC 小于 1%。16:30 漲潮的 SSSC 在 30~50mg/L 區間內的像元數占總 數的 59.46%，在 50~80mg/L 范圍內的占 38.47%，>80mg/L 的像元數占 1.96%， <30mg/L 的只有不到 1%。

圖 10 枯水期不同時段 SSSC 區間統計

圖 11是枯水期不同潮情下，隨著離岸距離的增加，SSSC 的變化曲線。藍 色曲線對應的是 14:30 的落憩狀態，黃色曲線是 15:30 漲潮初始階段，紅色曲線對 應的是 16:30 的漲潮時刻。從整體上來看，隨著離岸距離的增加，不同潮情下的 SSSC 均先降低，然后逐漸趨于平穩，在小范圍內上下波動。其中，落憩時刻潮 高為 140cm，SSSC 最低，基本穩定在 33mg/L，漲潮初始時段，潮高為 147cm 時， SSSC 略高于落憩時刻，離岸 1km 后在 45mg/L 上下浮動，當潮位上漲到 163cm 時， SSSC 也逐漸增加，最終在 50-60mg/L 之間波動。

圖 11 枯水期不同時段 SSSC 變化曲線

3.3不同時期 SSSC 反演結果對比分析

將豐水期、枯水期 SSSC 反演結果進行對比，圖 12和圖 13分別是落憩、 漲潮狀態下，2 個時期的 SSSC 對比圖，可以看出，在不同潮情下，豐水期的 SSSC 均高于枯水期。這可能是受到不同季節，長江徑流量之間差異的影響。根據大通站的數據統計，2020 年 9 月長江口徑流量為 1353 億立方米，2021 年 4 月 的徑流量為 686.9 億立方米（數據來源于長江泥沙公報）。豐水期徑流量約為枯 水期的 2 倍，攜帶的泥沙量也大量增加，使得豐水期 SSSC 遠高于枯水期。

圖 12不同時期落憩狀態 SSSC 對比

圖 13 不同時期漲潮狀態 SSSC 對比

3.4不同時期不同潮情實測斷面數據驗證分析

為了進一步驗證 SSSC 高光譜反演結果的可靠性，分析了實驗當天獲取的 SSSC 實測斷面點數據。將不同時刻采集的 SSSC 按照離岸距離進行展開，圖 14 是豐水期落憩、漲潮、漲憩時刻實測的數據點斷面圖，可以看到，落憩和漲憩時 刻的 SSSC 波動較小，且漲憩狀態的 SSSC 整體上高于落憩，而漲潮時段的 SSSC 在 50~350mg/L 范圍內有較大的波動。這與無人機高光譜數據的反演結果是一致的。

圖 14 豐水期實測 SSSC 斷面圖

圖 15是枯水期獲取的實測數據斷面圖，可以看出，隨著離岸距離的增加， SSSC 均呈現降低的趨勢。落憩時刻 SSSC 最低，隨著潮位的增加，SSSC 也隨之 增加。這與無人機高光譜反演結果得出的規律也是相符的。

圖15 枯水期實測 SSSC 斷面圖

從不同時期 SSSC 實測數據斷面對比圖（圖 16、圖 17）可以知道，豐水 期的 SSSC 在落憩、漲潮時刻都要高于枯水期，與反演結果具有一致性。

圖 16不同時期落憩狀態 SSSC 實測斷面圖

圖 17 不同時期漲潮狀態 SSSC 實測斷面圖

結論

選取長江口北港中下段為實驗區域，在豐水期、枯水期不同時間段內開 展了 2 次基于無人機高光譜的 SSSC 潮周期變化監測實驗。采集了高光譜影像數 據和現場同步觀測數據，并利用上一章中建立的 PCA-BP 模型對 SSSC 進行了反 演，分析了不同時期的 SSSC 變化。結果表明：（1）豐水期，落憩狀態下的 SSSC 低于漲潮和漲憩時刻，漲潮時的 SSSC 變化比較明顯，而落憩、漲憩時刻 SSSC比較平穩。（2）枯水期，隨著離岸距離的增加，SSSC逐漸降低，落憩時刻 的 SSSC 低于漲潮時刻。（3）在不同潮情下，豐水期的 SSSC 均高于枯水期。且 無人機高光譜數據的反演結果與實測數據具有一致性。

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審核編輯 黃宇