遥感技术被认为是对大范围水体进行水质监测的最有效工具[6]。遥感技术能够测量大范围水体的表观光学量如水面反射率等。因此只要能够找出湿地水体中水面反射率与叶绿素浓度之间的关系就能为遥感技术提供重要的依据。反射率就是物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比。

    叶绿素浓度对遥感反射率贡献表现为在440nm周围有一个吸收峰，在550附近有一反射峰，以及在675nm又有一个较为明显的吸收峰和685nm附近的荧光峰[6]，通过这些特征波段的反射率值或者波段反射率比值与相应的叶绿素a浓度数据通过一些常用的拟合关系来建立拟合函数，通过拟合度来判断模型的适用性。

第二节 研究内容

一、叶绿素浓度的测量与分析

早在1818年，Berzelius就开始了对叶绿素方面的研究[7]。后来采用有机溶剂从植物中提取叶绿素[8]。而本研究主要用到叶绿度a的数据，目前国内测定水中藻类叶绿素a的方法有分光法、高效液相色谱法以及荧光法。其中分光光度法灵敏度不高，更适用于较高浓度的叶绿素a分析。高效液相色谱法（HPLC）虽然灵敏度高，但是作时间长，样品前处理繁琐，并且需要丰富的经验和专业仪器设备。而荧光光度法在测量低浓度叶绿素时精度相对较高，操作也比较简单。因此实验室一般选用荧光光度法对叶绿素浓度进行测量[9]。同时，TriOS叶绿素也是利用测量叶绿素荧光性的探头，从而实现对叶绿素浓度数据的获取。进而分析观测点叶绿素浓度随着时间的变化。

二、藻类颗粒吸收系数测量与分析

具体来说，对水体光吸收起主要作用的物质包括纯湖水、水中有色溶解有机物（黄色物质）、浮游植物藻类颗粒以及非藻类碎屑。其中藻类颗粒对光的吸收为其细胞内多种色素共同作用的结果，一般以叶绿素a为主；非藻类颗粒包括水体中的非生命颗粒有机物，细菌等生物颗粒以及无机矿物成分等[10]。将水样中的总颗粒物和非藻类颗粒物过滤到滤膜上，分别用分光光度计测量各自的吸收系数，用总颗粒物吸收系数减去非藻类颗粒物吸收系数，得到的就是藻类吸收系数。并且分析叶绿素或其他色素对藻类吸收系数的影响。

三、水体遥感反射率的测量与分析

一般有两种方法对观测点进行水体光谱的测量，分别是水面之上测量法与剖面测量法。对于一类水体而言，剖面法是国际水侧遥感界推荐的首选方法[11]。但是我们的研究目标西溪湿地和湘湖是典型的二类水体，水深较浅且比较浑浊，对此有效的方法是水面之上测量法[12]。因此我们利用ASD手持光谱仪获取灰板、水体、天空的ASD信号通过处理和计算得出观测点遥感反射率。

根据遥感反射利率反射峰谷形成的光学原理，分析观测点位在不同水域和不同时间之间的差异和变化原因。

四、水体遥感反射率与叶绿素a相关性分析

目前，水体叶绿素a遥感反演的方法主要由2类：（1）是统计回归方法，（2）是利用水体组分生物物理特性的反射率模型方法[13]。其中统计方法简单常用 [14] ,而基于水体组分生物光学特性的反射率模型分析的研究，也取得了良好的应用效果，如基于生物光学特性模拟光谱库的叶绿素a反演[15]，以及生物光学模型分析复杂因素的叶绿素a反演[16]等。本研究经综合考虑，采用统计方法进行遥感模型的建立。首先计算不同波段的遥感反射率与叶绿素a浓度之间的相关性并表示成曲线图，选择其中正相关与负相关较高的波段进行模型分析，根据其他学者研究成果分析得到的高相关性波段是否具有有效性。把选出波段处的遥感反射率设置成自变量，相应点的水体叶绿素a浓度设置成因变量建立线性回归模型。计算出拟合模型方程以及相关拟合度R2的值，其中R2的值在0-1之间，越接近1说明模型方程的拟合度越高。