水是人类最不可或缺的资源，是资源、生态和环境系统中最活跃、影响最广泛的要素,也是生态安全研究的重点。人们对水资源的不合理开发，用水量远远超出了水资源及水环境的承载力，导致水资源及其所依赖的生态系统面临多种威胁：如湖泊污染及面积减少、湿地退化、河道断水、水体污染加剧、地下水位持续下降、入海水量减少等。水资源、水环境和水生态问题已经成为制约全球经济和社会发展的重要因素。其核心的问题就是生态。

　　湖泊是淡水生态系统的重要一员，也是全球生态系统的重要组成部分，其生态状况的优劣将不仅直接影响水生态系统本身，也将间接影响到整个生态系统。

　　当前，我国河流、湖泊和水库等水域的水生态问题日趋严重。因此，进行湖泊水生态遥感监测显得十分重要。

       水生态安全与湖泊水生态安全监测

     水生态  即水生态系统，水生态安全即水生态系统的安全。水生态系统由水生生物和水环境组成，故水生态安全应该涵盖水环境和水生生物的安全，其直接关乎到人类生产、生活的安全。

　　水生生态系统可以分为淡水生态系统和海洋生态系统两个子系统。淡水生态系统包括河流、湖泊、溪流、季节性水体、地下水，以及人工建造的储水体；而海洋生态系统则涉及海洋以及海水和淡水交汇的河口。水生生态学研究水中生物的自然种群，对自然变化和温度，以及盐度，水深，地点和季节的影响。

　　淡水生态系统是指一定淡水水域内所有生物（即生物群落）及其与水环境的相互作用，并通过物质和能量流共同构成的具有一定结构与功能的统一体。按照这一观点，小至一个水坑、小溪，大至湖泊、水库、江河等，都可以看作一个淡水生态系统。

　　水体中的水、溶解物质、悬浮物、底质和水生生物等作为完整的自然综合体构成了水生生态系统。水生生态系统由四个基本要素组成：

　　· 绿色植物(生产者)  以阳光为能源，将无机物(CO2、H2O等)合成为有机物，以构成本体并供给动物食用；

　　· 动物(消费者)   它们直接或间接地以植物为生；

　　· 微生物(分解者)   分解生产者和消费者的排泄物或尸体，把复杂的有机物转化为简单的无机物(CO2、NH3等)返回环境，再为绿色植物所利用；

　　· 非生命物质   包括阳光、空气、水和无机及有机物质，它们是水生生物活动的场所，也是生命体能量的最初来源。

　　显然，这里的绿色植物、动物和微生物都可以统称为“水生生物”，而非生命物质就是水生生物所处的“水环境”。

　　影响生态系统安全（或健康）的因素是各种因子（生态或环境因子），当一个或多个因子发生变化，并且这种变化超过生态系统自身调节能力，生态系统便失去平衡，也就是生态系统受到破坏，出现生态安全问题。水生态系统也是这样。

　　因此，湖泊水生态安全监测就是对湖泊的水环境、水生物相关的因子的监测，包括气候因子，如光、热、温、湿、降水、风等各种主要的气候参数；水因子，如水量、水质等水环境特征；大气因子，如空气质量、降尘等；土壤因子，如土壤结构、质地、有机物和无机物的营养状态、酸碱度等土壤的各种特性；生物因子，即同种或异种生物间的各种相互关系等；以及人为因子，即人类对生物和环境的各种作用。

遥感技术在湖泊水生态安全监测中的应用

早在20世纪70年代初期开始，遥感技术就逐渐应用来进行与水体有关的生态、环境的监测。

随着遥感技术的快速发展，已逐步成为水生态监测主力军的自动监测技术和无线传感技术，与常规监测技术一起共同组成了水生态安全监测的技术体系。

湖泊水生态安全遥感监测的内容和方法   作为内陆水体的一个重要组成部分，湖泊水生态安全一直是遥感学界关注的热点。随着遥感技术的发展以及水体光学特征研究的深入、反演算法的不断改进，湖泊水生态和环境的遥感分析从定性发展到了定量，定量算法不断成熟。目前可定量分析的参数主要包括悬浮物颗粒、叶绿素a、浊度以及溶解性有机物等。

湖泊水体受人类活动的影响更为强烈，物质陆源较多，不同的湖泊，水质、物质组成等差异较大，近红外波段散射特性的变化具有很大的不确定性；湖泊水体面积一般较小，受陆地的影响，气溶胶变化较为强烈，而水体在近红外波段的信号很弱，难以准确测量。另外，湖泊中存在大面积的光学浅水，离水辐射除包含来自水体的贡献外，也包含来自湖底底质的贡献。因此高精度地获取近红外波段水体离水辐射的迭代关系存在很大困难，基于精确近红外迭代关系的大气校正方法也受到很大挑战。

　　水体中的悬浮物、浮游植物、黄色物质（CDOM）以及水体本身是影响水体光谱特征的主要物质。其光谱特征共同决定了水体的遥感影像特征，任一物质含量的变化都会引起水体光谱曲线的变化。因此，通过了解以上物质的光谱特征，就可以间接地从遥感影像中获取水体中污染物时空分布的信息。

　　水生态遥感可监测的除了以上外，其他的生态指标也有相应的研究。如溶解性有机碳（DOC）、水温、透明度、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、五日生化需氧量（BOD5）、总磷（TP）、总氮（TN）等。但这些指标难以从光谱特征中直接得到，一般是利用不同物质之间的相关关系进行遥感分析，间接地推求这些物质的含量。

目前，常用的遥感分析方法有3种：

　　· 物理方法  利用遥感测量得到的水体发射率反演水体中各组分的特征吸收系数和后向散射系数，并通过水体中各组分浓度与其特征吸收系数、后向散射系数相关联，反演水体中各组分的浓度。

　　· 经验方法   这是一种伴随着多光谱遥感数据应用而发展起来的方法。该方法通过经验或遥感数据、地面实测数据的相关性统计分析，选择最优波段或波段组合数据与地面实测参数值，通过统计分析得到算法，进而反演生态参数。

　　· 半经验方法   这种方法是随着高光谱遥感技术在水生态、水环境中的应用而发展起来的。其根据非成像光谱仪或机载成像光谱仪测量水生态、水环境参数特征，选择估算水生态参数的最佳波段或波段组合，然后选用合适的数学方法建立遥感数据和水生态参数间的定量经验型算法。

　　其中，半经验方法以水色机理为基础, 正演和反演相结合，通过生物-光学模型解释或模拟遥感数据，能够通过独立于遥感影像的野外数据进行校正，大大降低了对地面实测数据的依赖度，比较适合于湖泊水生态遥感监测。

　　湖泊水生态安全遥感监测的研究  

　　随着湖泊生态环境问题的日益突出，利用卫星遥感对湖泊水体进行水质监测的需求越来越迫切。遥感具有快速、大范围、周期性的特点，具有常规水质监测不可比拟的优越性，且新发射的高分辨率卫星为满足湖泊等内陆水体水质遥感监测提供了技术支持。这些卫星传感器在保证较高空间分辨率的同时，大大提高了光谱分辨率（如Hyperion的空间分辨率30m，时间分辨率16d，波谱分辨率10nm），而一些新的水色遥感器在保证高辐射性能的前提下，大大提高了空间分辨率（如MERIS、HY-1BCZI等都有250m的波段设置），而传统的陆地卫星遥感器在保证高空间分辨率的情况下，普遍提高了信噪比，且加大了刈幅、缩短了重复周期（如Landsat TM设置了水体观测增益，我国的北京1号小卫星有约600km的刈幅），为湖泊水体水质参数遥感反演精度的提高打下了良好的技术基础和极有利的技术平台。

　　我国湖泊水生态环境遥感始于20世纪90年代，主要以经验/半经验算法为主，使用的卫星传感器以LANDSAT TM/ETM主。最近几年来，随着海洋和湖泊野外光学仪器的发展，湖泊生物光学模型的研究逐渐深入，为分析/半分析方法的应用和发展打下了坚实的基础。

　　国外在这方面作了大量工作，欧洲SALMON计划项目测量调查了欧洲几个典型湖泊（如瑞典的Erken，Vttern，Malaren湖）的固有光学特性（吸收和散射），建立了适合的生物光学模型。在俄罗斯的贝加尔湖、意大利的Albano湖、加拿大Chilko 湖以及美国的安大略湖都进行过固有光学特性测量。

　　国内针对不同湖泊（水库）水体，如江苏太湖、云南滇池、安徽巢湖、吉林查干湖、上海淀山湖、湖北三峡水库等，野外测试获取了大量反射光谱，掌握了湖泊水体光活性物质的基本光谱特征，水色参数反演的半经验算法同样占据主导地位。

　　使用半经验方法反演的水色参数除叶绿素和悬浮物外，还包括溶解性有机碳（DOC）或黄色物质（CDOM）和藻蓝素（Phycocyanin），其中叶绿素的遥感反演是关注的重点。不同的水体，同一水体在不同的季节，由于水中物质含量以及组成细胞的差异，光谱特征波段会有所偏移，因此，虽然特定区域特定时期水色参数反演的经验/半经验模型在形式上较为稳定，但模型参数还是存在一定的不确定性，需要实测数据参与下的不断率定和校准。基于实测光谱，关联水色参数浓度，可以寻找、发现、分析并掌握水色参数的光谱特征；基于卫星遥感影像，关联水色参数浓度，可以建立实用的水色参数遥感反演模型。方法主要包括基于单波段或波段组合（如比值、差值等）的经验统计回归法、神经网络法、主成分分析法以及遗传算法等,其中尤以统计回归方法最为常见。

　　但是，当前所用的传感器空间分辨率普遍不高，如最常用的MODIS的最高空间分辨率也仅有250m，极大地限制了这些传感器在湖泊水色遥感中的实际应用。目前还没有一个专门的湖泊水色遥感传感器，湖泊水色/水质遥感主要使用陆地卫星多光谱传感器，如LANDSAT TM/ETM、SPOT HRV、CBERS CCD、EO-1 ASTER、Beijing-1 CCD 等。这些卫星传感器具有较高的空间分辨率（20-30m左右），但时间分辨率较低（15-30d），实用性受到很大的限制。

另外，水质参数的定量反演需要较为精细的光谱分辨率（10nm左右），故高光谱遥感得到高度重视。如星载高光谱传感器EO-1Hyperion以及机载高光谱传感器AVIRIS、OMIS、CASI、AISA+等。但高光谱传感器信噪又比一般较低，很难满足水色遥感的要求。此外高光谱传感器刈幅较窄（如Hyperion 仅7.5km），也难满足湖泊水体污染监测的实际需求。

　　可喜的是，我国的环境与灾害监测预报小卫星（A、B星）已经成功发射升空，携带的光学传感器具有高空间分辨率（20-30m）、高时间分辨率（2d）、高光谱分辨率（0.45-0.95μm波谱范围内128个波段）以及宽观测幅宽（720km）的性能，将有效提高湖泊水体水色遥感反演的能力和水平。

　　目前湖泊水体CDOM、DOC或DOM卫星遥感反演的研究还较少。Kuster等利用芬兰南部和瑞典南部34个湖泊的实测数据，基于ALI卫星传感器的波段2（B2）和波段3（B3）的比值（B2/B3），建立了CDOM含量（用420nm处的吸收来表示）的半经验反演模型（幂指数函数），表明当420nm 处CDOM吸收在0.68-11.13m-1范围内时，ALI卫星遥感影像可以用来反演CDOM含量。