Gabes湾浑浊度和总悬浮物的光学遥感外文翻译资料

 2022-12-29 11:59:38

本科毕业设计（论文）

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Gabes湾浑浊度和总悬浮物的光学遥感

作者：里克·卡特兰，布查拉·内查德，凯文·鲁迪克，福阿德·扎尔古尼。

国籍：突尼斯

出处：阿拉伯地球科学杂志

中文译文：（小四，宋体）

摘要：利用光学遥感技术，为突尼斯东南沿海Gabes湾的环境管理提供科学依据。该地区是受半日潮影响的浅大陆架。自20世纪70年代初以来，该地区的工业活动可能导致生态系统的生物多样性退化，出现富营养化问题，导致底栖和浮游物种消失。为了评估人为和自然排放对加布湾的长期影响，通过对总悬浮物浓度（TSM）、Secchi深度和浑浊度（TU）的现场测量来评估沿海水域的光学环境。这种监测需要定期的海上测量（每月），这是非常昂贵和难以获得的。本研究的目的是评估中等分辨率成像光谱仪（modis）aqua数据，并与在研究区域实现的两个采样活动进行比较。在667nm波段，采用半经验算法对MODIS图像的浑浊度数据进行了映射。这种生物光学算法已经在比利时海岸进行了校准和验证。利用MODIS图像获得的浑浊度和遥感浑浊度的现场测量结果，验证了该算法在辉石湾的适用性，相关系数为68.9%。然后，利用modis图像计算了Gabes湾TSM和TU的季节和年度平均地图。从遥感数据中得到的TSM和TU结果与现场测量分析的结果是一致的。因此，遥感技术为整个区域的浑浊度测绘和监测提供了一种更好、有效的手段。

关键词：遥感；浑浊度；总悬浮物；Gabes湾

1、引言

本研究的目的是利用光学遥感资料，结合一些有助于现场测量的资料，来估计Gabes湾的水质和工业排放的影响。光学遥感可以用来探测水体表层的悬浮物（Althius 1998），从而监测这方面的水质。几位作者（Curran等人1987年；Novo等人1989年；Ritchie等人1990年；Tassan 1994年；Doxaran等人2002年）利用卫星遥感对地表水进行了分析，论证了反射率与总悬浮物（TSM）浓度之间的经验关系。悬浮颗粒的光学性质可以直接或间接地假设颗粒质量与颗粒散射或吸收之间的常数关系来估算TSM。众所周知，粒子质量与光学性质之间的关系随粒子大小和成分变化（折射率；Babin等人2003）。除了自然和人为废物外，密集的捕鱼活动还导致海湾生态系统的生物多样性退化（Ben Mustapha等人1999）。甘努什地区的工业活动始于20世纪70年代，涉及到非常显著的环境恶化。磷石膏的污染源于磷酸的生产，在该地区蔓延超过60平方公里（Bjoui等人2004）。Morel和Prieur（1977）根据对1号和2号水域光学性质的变化对海洋水域进行了分类。在案例1中，光特性仅由浮游植物决定。而在第2种情况下，光特性不仅受浮游植物和相关颗粒的影响，还受其他物质的影响，如有色溶解有机物和悬浮沉积物，这些物质可以独立于浮游植物。由于这些沿海水域的光学特性受河流羽流沉积物、工业排放物和底部悬浮物的影响，因此本研究区域与案例2中的水域相对应。Nechad等人描述了一系列TSM检索算法。（2010）基于理论模型的反演，将单一波长的反射率作为TSM的增加函数。（内查德等人2010）使用并校准了中等分辨率成像光谱仪（modis）的红色波段（600–700 nm）、海景宽视野传感器和中等光谱分辨率、成像光谱仪传感器的算法，并使用它们检索北海的TSM地图。Miller和McKee（1977）利用Modis Terra 250 m波段1（620-670纳米）绘制了墨西哥湾北部沿海地区的TSM地图。（尤隆等2008）提出了一种基于一个或三个波段的热带沿海水域的全局算法，其中，对浑浊度（TU）的初步猜测是根据遥感反射比Rrs 681nm计算的，然后，如果浑浊度小于1个散射浑浊度单位（NTU），则使用Rrs 620 nmtimes;Rrs 681nm/rrs 412 nm重新计算。进一步的研究仅使用近红外反射来评估浑浊度或沉积物悬浮沉积物的变化（Wass等人1997和Stercxx等人2007）。近红外波段的反射比与红色光谱范围（Doxaran等人2002年）还调查了高浑浊水中的TSM。这些研究结果表明，将现场测量结果与从卫星遥感数据中提取的产品进行比较，取得了令人满意的结果。

2、研究区域

Gabes湾是远洋的一部分（Burollet等人1979）。它位于突尼斯东南部。它有一个浅大陆架，缓坡延伸至离岸250公里，深度从0.7到50米（图1）。该地区的水动力学受半日潮影响，最大振幅为1.8 m，最小振幅为0.3 m（Sammari等人2006）。研究区域的气候学受来自东部的温带、湿润和炎热的地中海空气的影响，也受来自西南部的亚热带、干燥、炎热和沙质撒哈拉空气的影响（Sogreah，2002年）。

3、数据集

3.1MODIS数据

本研究使用了由美国国家航空航天局（NASA）海洋生物处理小组提供的MODIS Aqua于2009年获取的每日卫星图像。然而，这些图像中的许多被移除，因为它们受到阳光的影响，而阳光在夏季更为频繁。可从http://oceancolor.gsfc.nasa.gov/获取的2级（l2）卫星数据产品包含每个像素的地球物理值，该值来自辐射定标、几何校正、大气校正和生物光学算法后的1b级（l1b）辐射。在1公里分辨率（mydo21公里）下的L1B校准辐射度可从1级和大气存档和分发系统网站下载：http://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/。此L1B数据用于支持L2数据，以主观检查NASA实施的大气校正质量。

3.2现场数据

从2009年7月5日至2009年7月7日以及2009年10月6日、8日和19日（图1）与卫星天桥同时进行了现场测量。这些海上测量包括tu（ntu）、水透明度（m）、TSM（m g/l）、叶绿素a（mu;g/l）和温度（°C）。现场测量总结如表1所示。使用便携式HACH2100P等浊度仪测量浑浊度。该仪器记录的混浊度范围为0至1000 NTU，分辨率为0.01 NTU，并可自动调节。在悬浮物和叶绿素a浓度过滤前后，对每个水样记录三次重复的浑浊度测量，以检测可能的处理错误。7月份抽样活动的6个值的标准差约为19%，10月份抽样活动的标准差约为29%。水的透明度是用塞奇圆盘（一个直径30厘米的圆板，分为黑白相间的四分之一）测量的，它附着在一根长的测量带上。磁盘安装在一条线上，然后慢慢降低在船的阴影面的水里。将圆盘上的图案不再可见的深度作为水透明度的一个度量。

图 1 采样站位置图：左侧为2009年7月，右侧为2009年10月。绿色圆圈表示现场测量，紫色三角形表示12个匹配点

用重力法测量TSM：在表面附近取样3000–4000 ml水，并用预先称重的GF/F过滤器在船上过滤，该过滤器先前在450°C下加热1小时，以去除过滤器中的有机物，并用Milli-Q水（包括过滤器边缘）冲洗。巡航结束后，在绿色实验室（突尼斯）对过滤器进行干燥和称重，以测定干重。在Tilstone和Moore（2002）的revamp协议中可以找到该方法的全部细节。

3.3研究方法

分别使用算法1（Nechad等人2009）和2（Nechad等人2010），适用于667nm波段的modis遥感反射率（用Rrs 667表示）。Rrs是遥感反射率，定义如下：

生物光学算法（1）和（2）在比利时沿海水域表现良好。在这里，他们在Gabes湾进行了测试。TSM和TU的算法分别为：

TSM=62.86（rho;/（0.1736-rho;））

TU=50.46（rho;/（0.1736-rho;））

其中，rho;是由rho;=pi;Rrs 667定义的离开水辐射反射率。

使用envi 4.1（idl）软件建立modis l1b和l2图像的处理，以执行以下步骤（图2）：

图 2modis l2数据处理解释方法流程图及浑浊度图生成

amp;所有波段的地理参考。

amp;标准产品的提取，包括869 nm处的气溶胶光学厚度（AOT 869），以及气溶胶epsilon因子，748和869 nm处的气溶胶反射比（eps78）。

amp;应用L2标志，去除受云/冰污染和大气校正不良的数据（同时使用警告和故障标志）。

amp;为解释绘制TSM和TU图。TU和TSM为2009年所有日常图像绘制，并计算和绘制季节和年度平均值。

表 1测量范围概述：TU浑浊度（NTU）、TSM总悬浮物（mg/l）、Chl叶绿素浓度（mu;g/l；位置见图1）

4、结果

图 3

2009年7月5日的案例

图3a-g为2009年7月5日的单幅图像，详细结果如图3a-g所示，该图像是在良好的天气条件、晴朗的天空和低风条件下获得的：

amp; 841nm（图3a）：灰色区域表示气溶胶随风向从陆地向海洋扩散。黑色区域表示卫星观测到的水面，其气溶胶浓度较低。915nm（图3b）：包含类似信息，但也可能受到大气水蒸气的影响。

amp; 1230nm（图3c）：显示海岸线附近最高气溶胶浓度的区域。

amp; L1B RGB图像（图3d）显示了两种类型的水域：蓝色和绿色水域中的清澈水域，表示海岸附近的高浑浊度，主要围绕Kerkennah岛、Skhira镇和沿海岸的Gannouch港。

amp; 869nm处的气溶胶光学厚度（图3e）AOT不超过0.142，具有很高的空间变异性。在甘努什港附近达到最大AOT。气溶胶的方向与卫星天桥期间记录的风向相同。667nm（Rrs667）地图上的遥感反射率（图3f）显示了与上述大气模式不耦合的模式。这些与来自地下水层的信号有关。云/冰和陆地的modis 2级标志分别用于设置云和陆地遮罩。由于沙子的高反射率，这些旗帜将陆地上的一些像素视为被冰覆盖的区域。从2009年7月5日获得的时间单位地图（图3g）以及2009年处理的其他图像显示，在克尼西、克肯纳和杰巴群岛周围，最大值约为10 NTU。这可能是由潮汐再悬浮造成的，但也可能受到非常浅和透明水域海底反射的污染。甘努什地区和海湾中心显示的数值不超过7 NTU。

4.1初步验证数据集

通过海路测量得到的石笼湾浑浊度TU和总悬浮物TSM的散点图与线性函数具有良好的相关性：TSM（mg/l）=1.000 TU（NTU） 0.807，相关系数r2=0.952（图4）。这与在南部北海发现的坡度和这些参数之间的相关性非常相似（Nechad等人2009年），其中TSM（mg/l）=0.9tu（fnu） 0.7，r2=0.986。北海和Gabes湾TSM/TU获得的斜坡相似性表明，两个区域之间的海洋颗粒质量和侧散射之间存在相似关系，为在Gabes湾使用算法提供了基础，尽管缺乏区域重新校准的反射测量。

图 4现场测量之间的关系：根据2009年7月和10月获得的数据Gabes湾的浑浊度（NTU）和总悬浮物浓度（mg/l）

TSM产品验证的主要方法是通过“匹配”验证，将卫星像素的数据值与该像素内位置的现场测量值进行比较。为了测试关系（1）和（2），只使用了12个匹配像素。图4显示了使用Nechad等人的MODIS TU算法的散点图。（2009）与原位图对比。仅考虑在卫星立交桥（plusmn;30分钟）时进行原位测量的像素，以避免潮汐影响的不确定性（海底沉积物再悬浮）。

回归说明了原位测量和卫星数据之间的正关系，TUMODIS=0.588 TU原位minus;0.339，在覆盖范围（0.5–4NTU；图5）的范围内具有相当好的相关性（68.9%）。

图 5 在线性回归曲线上叠加的12个位置上，modis衍生TU（NTU）与海上TU（NTU）测量的散射图

4.2浊度图

对2009年的MODIS图像进行了处理，由于高亮度、云层条件或大气校正问题，大部分图像已被消除。2009年的平均年浑浊度图仅使用了58幅图像；秋季（9月、10月和11月）使用了20幅图像；冬季（12月、1月和2月）使用了10幅图像；春季（3月、4月和5月）使用了14幅图像；夏季（6月、7月和8月）使用了14幅图像。2009年的月平均浑浊度图分析（图6）显示，整个研究区域的浑浊度在空间和时间上相对恒定。年平均值显示研究区域有四个高浑浊度区域：Kerkennah、Kneiss和Jerba岛周围，特别是海湾中心。2009年，在所有TU地图上都观察到了最大值的分布（图7a-f）。

图 6左侧为2009年全年平均浑浊度图，右侧为同年全年标准差浑浊度图

图 7 A 是modis派生的TU图，时间为：2009年1月7日12:30 UTC，B是 modis派生的TU 图，时间为：2009年2月4日12:55 UTC，C 是modis派生的TU 图，时间为：2009年5月9日13:05 UTC，D 是modis派生的TU图，时间为： 2009年6月19日13:00 UTC，E 是modis派生的TU图，时间为：2009年9月18日12:40 UTC，F是 modis派生的TU图，时间

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本科毕业设计（论文）

外文翻译

Optical remote sensing of turbidity and total suspended

matter in the Gulf of Gabes

作者： Rim Katlane amp; Bouchra Nechad amp; Kevin Ruddick amp;Fouad Zargouni

国籍：The Republic of Tunisia

出处：Arabian Journal of Geosciences

原文正文：

Abstract：Optical remote sensing was used to provide scientific information to support environmental management in the Gulf of Gabes that is located in the southeastern coast of Tunisia. This region is characterized by shallow continental shelf subjected to semi-diurnal tides. Industrial activities in this area since the early 1970s may have contributed to the degradation of the biodiversity of the ecosystem with eutrophication problems and disappearance of benthic and planktonic species. To assess the long-term effect of anthropogenic and natural discharges on the Gulf of Gabes, the optical environment of the coastal waters is assessed from in situ measurements of total suspended matter concentration (TSM), Secchi depth and turbidity (TU). This monitoring requires regular seaborne measurements (monthly), which is very expensive and difficult to obtain. The objective of the present study is the evaluation of the Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS) AQUA data compared with two sampling campaigns realized at the study area. To map turbidity data from MODIS images, a semi-empirical algorithm was applied at band 667 nm. This bio-optical algorithm has already been calibrated and validated on the Belgian coast. The validation of this algorithm on the Gulf of Gabes using in situ measurements of turbidity and remotely sensed turbidity obtained from MODIS imagery shows a correlation coefficient of 68.9%. Seasonal and annual average maps for TSM and TU were then computed over the Gulf of Gabes using MODIS imagery. The obtained results of TSM and TU from remotely sensed data are conformable with those obtained through the analysis of in situ measurements. Therefore,remote sensing techniques offer a better and efficient tool for mapping and monitoring turbidity over the whole region.

Keywords ：Remote sensing；Turbidity；Total suspended matter； Gulf of Gabes

Introduction

The objective of this study is to use optical remote sensing data with some supporting in situ measurements to estimate water quality and the impact of industrial discharges in the Gulf of Gabes. Optical remote sensing can be used to detect suspended matter in the surface layer of water (Althuis 1998) and hence monitor this aspect of water quality. Several authors (Curran et al. 1987; Novo et al. 1989; Ritchie et al. 1990; Tassan 1994; Doxaran et al. 2002) have analyzed surface waters by means of satellite remote sensing and demonstrated empirical relationships between reflectance and the concentration of total suspended matter (TSM). TSM is estimated via the optical properties of suspended particles assuming, either directly or indirectly, a constant relationship between particle mass and particulate scattering or absorption. It is well-known that the relationship between particle mass and the optical properties in reality varies as a function of particle size and composition (refractive index; Babin et al. 2003). Intensive fishing activity in addition to the natural and anthropogenic wastes has contributed to the degradation of the biodiversity of the ecosystem in the Gulf (Ben Mustapha et al. 1999). The industrial activities in the region of Gannouch began in the 1970s involving very notable environmental deterioration. The pollution by phosphogypsum, derived from production of phosphoric acid, spreads over 60 km2 in the area (Bjaoui et al. 2004). Morel and Prieur (1977) classified marine waters in terms of variability of optical properties to, cases 1 and 2 waters. In case 1 waters, the optical properties are determined by phytoplankton alone. While in case 2 waters, the optical properties are influenced not only by phytoplankton and related particles but also by other substances such as colored dissolved organic matter and suspended sediments that can vary independently from phytoplankton. This study area corresponds to case 2 waters since the optical properties of these coastal waters are influenced by sediments from river plumes, industrial discharge and from bottom resuspension. A family of TSM retrieval algorithms is described by Nechad et al. (2010) based on inversion of a theoretical model giving reflectance at a single wavelength as an increasing function of TSM. Nechad et al. (2010) used and calibrated such algorithms for the red bands (600–700 nm) of the Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS), Seaviewing Wide Field-of-view Sensor and Medium-Spectral Resolution, Imaging Spectrometer sensors and used them to retrieve TSM maps of the North Sea. Miller and McKee (1977) used MODIS terra 250 m band 1 (620–670 nm) to map TSM in the coastal regions of the North Gulf of Mexico. Ouillon et al. (2008) proposed a global algorithm for tropical coastal waters based on one or three bands, where a first guess for turbidity (TU) is calculated from remote sensing reflectance Rrs 681 nm and then if turbidity is less than 1 nephelometric turbidity units (NTU) it is recalculated using Rrs 620 nmtimes;Rrs 681 nm/Rrs 412 nm. Further studies have used near-infrared reflectance alone to assess variations in turbidity or sediment suspended sediments (Wass et al. 1997 and Sterckx et al. 2007). Band ratio of reflectances in the near infrared to the red spectral ranges (Doxaran et al. 2002) has also been investigated to retrieve TSM in highly turbid waters. These studies have sh

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