【图像检测】基于高斯谱分解的高度浊度沿海水域叶绿素-a和悬浮物质总浓度的遥感估计附Matlab代码

原创于 2025-12-18 16:14:30 发布 · 520 阅读

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🔥 内容介绍

近海水域是海洋生态系统的重要组成部分，承载着渔业养殖、港口运输、旅游观光等多重功能，而叶绿素-a（Chl-a）浓度和悬浮物质总浓度（TSM）是评估近海水质状况、反映生态健康程度的核心指标。叶绿素-a作为浮游植物的特征标志物，其含量直接关联水体初级生产力和富营养化水平；悬浮物质则影响水体透明度、光照穿透性，进而干扰水生生物生存环境，同时也是港口淤积、水质污染的重要指示因子。

然而，我国众多近海水域因河流输入、沿岸工程建设、潮汐扰动等因素，普遍存在高度浊度特征——水体中大量悬浮泥沙、有机碎屑与浮游植物相互混合，使得传统水质监测方法面临严峻挑战。传统的现场采样监测方式，不仅耗时耗力、覆盖范围有限，难以实现大范围、实时性的水质动态监测，且在高度浊度水体中，采样点的代表性极易受水体不均一性影响，导致监测数据存在偏差。

遥感技术凭借大范围、快速、非接触式的优势，已成为水质监测的主流手段。但在高度浊度沿海水域，光谱信号的干扰问题尤为突出：悬浮物质与叶绿素-a的吸收、散射光谱存在严重重叠，形成复杂的混合光谱，传统的波段比值法、经验统计模型等难以有效分离二者的光谱贡献，常常导致叶绿素-a和悬浮物质总浓度的估算精度大幅下降，甚至出现明显偏差。因此，寻找一种能够精准解析混合光谱、抵抗浊度干扰的遥感估算方法，成为破解高度浊度近海水质监测难题的关键。

核心原理：高斯谱分解与遥感监测的融合逻辑

先搞懂：为什么是高斯谱分解？

光谱分解技术是解决混合光谱问题的核心思路，其核心逻辑是将复杂的混合光谱拆解为多个单一组分的“纯净光谱”（端元光谱）的线性或非线性组合。而高斯谱分解，是利用高斯函数（正态分布函数）的平滑性、对称性和可调节性，对复杂光谱曲线进行拟合分解的方法——每个高斯峰对应一种物质的特征光谱峰，通过调整高斯函数的中心位置、峰值、半高宽等参数，使多个高斯峰的叠加曲线与原始混合光谱完美匹配，从而精准分离出各组分的光谱贡献。

在高度浊度近海水体中，混合光谱主要由叶绿素-a、悬浮物质（无机泥沙、有机碎屑）以及水体本身（纯水）的光谱组成。这三种组分的光谱虽有重叠，但各自存在特征吸收或散射峰：例如，叶绿素-a在440nm（蓝紫光）和675nm（红光）处有特征吸收峰，悬浮物质则在整个可见光波段呈现较强的散射特性，且散射强度随波长增加而递减（瑞利散射或米氏散射）。高斯谱分解能够通过多峰拟合，将这些重叠的特征峰逐一分离，得到各组分的特征光谱参数，为后续浓度估算提供精准的光谱基础。

遥感监测的核心逻辑：从光谱信号到浓度估算

遥感卫星搭载的成像光谱仪，能够捕捉水体在不同波长下的反射率（或辐射亮度）数据，形成水体的遥感光谱曲线。该曲线包含了水体中各组分的光谱信息——组分浓度越高，其对应的特征光谱信号越强。因此，遥感水质估算的核心逻辑是：建立“光谱参数”与“组分浓度”之间的定量关系。

传统方法直接利用原始光谱或简单波段组合建立统计模型，但在高度浊度水体中，因光谱重叠导致模型鲁棒性差。而高斯谱分解的介入，相当于在“原始光谱”和“浓度”之间增加了一个“精准解析”环节：先通过高斯谱分解从混合光谱中提取出叶绿素-a和悬浮物质各自的特征光谱参数（如特征峰面积、峰值强度等），再基于这些纯化后的参数建立与浓度的定量模型，从而有效规避了混合光谱的干扰，大幅提升估算精度。

实战拆解：基于高斯谱分解的遥感估算步骤

数据准备：遥感影像预处理+现场实测数据收集第一步是基础数据准备，分为遥感数据预处理和现场实测数据收集两部分。遥感影像预处理是保障数据质量的关键，需完成以下操作：一是辐射定标，将影像的数字量化值（DN值）转换为真实的地表辐射亮度；二是大气校正，消除大气散射、吸收对水体光谱的干扰——这一步在近海水域尤为重要，因为近海大气湿度大、气溶胶含量高，大气干扰更严重；三是水体提取，利用NDWI（归一化水体指数）等方法，从影像中分离出近海水域范围，排除陆地、云、阴影等非水体区域的干扰。同时，需要收集同步的现场实测数据：在遥感影像过境的同一时间段，在监测区域内设置多个采样点，现场测定叶绿素-a浓度、悬浮物质总浓度，同时记录采样点的经纬度坐标（用于与遥感影像像素精准匹配）、采样时间、水文气象条件（如风速、潮汐、光照）等信息。这些实测数据将用于后续高斯谱分解的验证和浓度估算模型的构建。

混合光谱提取与预处理根据现场采样点的经纬度坐标，在预处理后的遥感影像中，提取对应像素的遥感光谱曲线——这条曲线就是该采样点水体的混合光谱（包含叶绿素-a、悬浮物质、纯水等组分）。为了提升高斯谱分解的精度，还需对提取的混合光谱进行预处理：一是剔除异常值，排除因仪器噪声、云影残留等导致的异常光谱点；二是基线校正，消除光谱基线漂移的影响；三是归一化处理，将光谱曲线的幅值调整到统一范围（如[0,1]），便于后续高斯函数的拟合优化。

高斯谱分解：分离各组分特征光谱这是整个方法的核心步骤，需基于预处理后的混合光谱，进行多组分高斯峰拟合。首先，根据水体各组分的光谱特性，确定需要拟合的高斯峰数量和初始参数：通常需设置3类高斯峰，分别对应叶绿素-a的特征吸收峰（440nm、675nm）、悬浮物质的散射特征峰（可见光波段连续峰）以及纯水的吸收峰（760nm附近）。然后，利用最小二乘法等优化算法，调整每个高斯峰的参数（中心波长λ、峰值A、半高宽σ），使得所有高斯峰的叠加曲线与原始混合光谱的拟合误差最小（常用均方根误差RMSE衡量）。拟合完成后，即可得到各组分对应的高斯峰曲线——这就是分离后的各组分纯净光谱。同时，提取各组分特征高斯峰的关键参数，如叶绿素-a在675nm处吸收峰的面积（S_chl）、悬浮物质散射峰的积分强度（I_tsm）等，这些参数将作为后续浓度估算的核心变量。其数学表达式可简化为：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Extract local peak height around specified center using a narrow window

idx = lambda >= (center_nm - window_nm) & lambda <= (center_nm + window_nm);

[peakH, ii] = max(S(idx));

lamLoc = lambda(idx);

peakLam = lamLoc(ii);

end

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