近年来，太湖由于富营养化问题导致蓝藻水华频繁暴发，对太湖生态系统造成了很大影响。利用中等-分辨率成像分光计(MODIS)等卫星遥感资料可以获取蓝藻水华范围等信息，有效地监测湖泊中大范围蓝藻水华的动态变化。目前已有国内外学者在蓝藻遥感监测方面做了大量的研究[1-3]，无锡市环境监测中心站(以下简称无锡站)的环境遥感综合处理系统在相关研究成果基础上，实现了基于地球观测系统-地球/水(EOS-Terra/Aqua)卫星MODIS遥感数据的蓝藻水华业务化监测[1]。由于MODIS传感器已经老化，作为地球观测系统(EOS)的延续，2011年美国国家航空与航天局(NASA)发射了新的卫星系统芬兰国家极轨伙伴卫星(Suomi NPP)，其搭载的可见光红外成像辐射仪(VIIRS)继续从太空中监测地球各类生态系统，提供全球宏观监测长时间序列数据。无锡站2017年新建成的环境遥感综合处理系统，实现了国家极轨伙伴卫星可见光红外成像辐射仪(NPP VIIRS)遥感数据实时接收，为太湖蓝藻提取与暴发强度分析提供了业务化监测支持。

风云三号(FY-3)是我国自主研制的极地轨道气象卫星，具有可达250 m空间分辨率的可见光和近红外5个波段的探测能力[4]。FY-3卫星的前2颗星，即FY-3A和FY-3B分别于2008年、2011年成功发射。FY-3A为上午轨道卫星，FY-3B为下午轨道卫星，双星组成极轨卫星观测系统，实现对地球的系统综合观测。目前，尚未有基于FY-3系列卫星在蓝藻水华监测中业务化运用的报道。现利用FY-3中分辨率光谱成像仪(MERSI)数据进行太湖蓝藻监测研究，提取蓝藻空间分布与暴发强度分级，并结合MODIS、VIIRS等数据综合分析MERSI数据在太湖蓝藻监测中的效果，为实现业务化运行提供技术支持。

(3)若G=Mp(n,m,1),n≥m ≥1.当G/=M2(1,1,1)时,P∗(G)连通分支个数k(P∗(G))=p2+p+1.当G=M2(1,1,1)时,k(P∗(G))=5.

1　研究方法

1.1　风云三号卫星中分辨率光谱成像仪(FY-3/MERSI)数据

MERSI和MODIS的设计性能有相似性，其轨道高度扫描宽度、光谱范围较为接近。表1是空间分辨率为250 m通道的参数，同时MERSI有4个可见光和1个热红外通道，较MODIS的2个通道更为丰富[5]。

太湖蓝藻监测对卫星数据在时间和空间分辨率上均有一定要求，即需每天获取稳定的数据源，且空间分辨率不能太低，由传感器技术参数对比可见，MERSI数据可满足太湖蓝藻预警监测的要求，尤其是具有可见光蓝、绿、红光中心波长的250 m星下点分辨率波段，可进行真彩色制图和水色分析，理论上具有比MODIS更好的应用价值[6]。

 

表1　MODIS和MERSI 250 m通道参数

  

传感器通道中心波长/μm分辨率/mMODIS通道10．650250通道20．865250MERSI通道10．470250通道20．550250通道30．650250通道40．865250通道511．25250

1.2　影像预处理

[1]　李旭文，季耿善，杨静．太湖藻类的卫星遥感监测[J].湖泊科学,1995，7(1)：65-68.

Sodium sulfate (NaS), 2,4-dinitrochlorobenzo,DNCB,acetone,starch,and liquid nitrogen were purchased from Shanghai Maclin biochemical technology Co.,Ltd.,(Shanghai,China).

1.3　基于归一化植被指数(NDVI)的蓝藻水华暴发面积计算及分级

蓝藻水华的光谱特征与植被较为相似，和水体有明显的差别。多光谱水华分布提取主要利用水华在近红外波段反射率较高[11]，水体在近红外波段反射率较低的原理构建 NDVI，计算公式为：

NDVI=(RNIR-RRED)/(RNIR+RRED)

式中：RNIR——近MERSI通道4(红外波段)反射率；

RRED——通道3(红波段)反射率。

(3) 基于FY-3B/MERSI的无锡站环境遥感综合处理系统实现了蓝藻暴发强度自动分级运算，划分了低聚集区、中聚集区、高聚集区3种分级，可直接反映蓝藻水华的暴发强度，为蓝藻水华评价和预警、以及环境管理带来了便利。根据文章蓝藻判识方法，可有效地获取蓝藻空间分布和强度信息，在时间和空间上更有效地获取蓝藻分布趋势，通过多源卫星时间序列的差异不仅可监测每天蓝藻的变化趋势，还能从纵向时间序列上观测蓝藻变化趋势，从而为蓝藻预警监测业务提供更全面基于时空维度比较的信息，有助于蓝藻预警工作的进一步开展。

亲朋邻里都静静地看着这一幕。已然有女人捂嘴啜泣。老巴看着阿里走出了悼念厅，突然放声大哭，说：“老婆，你醒醒呀，阿里再找你，我们怎么办？”

无锡站环境遥感综合处理系统基于MERSI影像的NDVI数据和波段合成预览方式，实现提取蓝藻面积以及蓝藻暴发强度分级，MERSI 250 m蓝藻监测算法流程见图1。

表1显示，MERSI影像的250 m分辨率的数据波段信息较为丰富，通过波段组合成真彩色与假彩色，更直观明了地显示蓝藻的空间分布情况(图2)。通过波段组合，图2中数据分别为9月17日真彩色(通道321)、假彩色(通道341)和假彩色(通道431)，其组合成的显示图像可较为清晰地看出蓝藻的分布情况。MODIS 250 m数据的波段信息只有2个波段，波段组合方式为假彩色(通道121)。可看出MERSI多波段组合的影像细节呈现、显示清晰度比MODIS明显，MERSI具有原生250 m分辨率和真彩色合成显示的独特优势。

  

图1　蓝藻监测流程

2　结果与讨论

(2) 利用归一化植被指数NDVI基本算法，实现对MERSI、MODIS、VIIRS 3种数据源的对比蓝藻监测，且3种数据源均能实现业务化蓝藻空间分布监测。由于3种数据源卫星过境时间有一定差异，可从时空上监测蓝藻一天中的动态变化。国产卫星MERSI数据业务化蓝藻监测在一定程度上与MODIS数据的监测能力相同，可有效实现国产卫星在蓝藻水华预警监测中的业务化，3种数据源的相辅相成的综合利用更是将蓝藻预警监测业务带上了新的高度。

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图2　9月17日MERSI影像真彩色、假彩色显示及与同日MODIS图像的对比

MERSI、MODIS、VIIRS蓝藻提取时空分布结果见图3(a)(b)(c)(d)(e)(f)。图3的9月12日3类影像数据蓝藻监测结果显示，成像时间顺序为10：21(MODIS)、13：05(VIIRS)、14：06(MERSI)，蓝藻分布范围按时间变化趋势是在减少，再结合9月13日蓝藻遥感监测结果可验证蓝藻的时空分布的确在减少。表明结合3种遥感数据源同一天蓝藻水华的监测数据提取结果进行水华随湖流漂移方向的对比，可更好地服务于太湖饮用水源地等重要区域的蓝藻监测预警。

 

  

图3　MERSI、MODIS、VIIRS蓝藻提取时空分布结果

MERSI、MODIS、VIIRS监测太湖蓝藻强度分级结果对比见图4(a)(b)(c)(d)(e)(f)。由图4可见，3种数据源在2017年9月17日与18日同日数据对比，蓝藻空间分布呈现小范围的增加，同数据源2 d的结果对比显示整体处于空间范围的扩张，但相较于MERSI数据的变化情况，可预测第2 d的蓝藻分布会出现减少趋势，因为从MERSI 2 d的数据情况看纵向是减少了；时间较早的MODIS与VIIRS 2 d的蓝藻分布结果显示是增加的，但变化不大。2 d的监测结果表明蓝藻在9月18日13:00左右面积出现最大值，之后有空间分布面积减小的趋势。

在归一化植被指数图像上水华分布区域成像亮色调，水体分布区域呈现暗色调，用特定的阈值对归一化植被指数图像进行分割，提取出来的区域即为水华分布区域。

此外还有基质金属蛋白酶、血管内皮生长因子C、抗胞质角蛋白、PTEN基因等作为宫颈癌微转移检测的标志物，但文献报道较少，而这些标志物均需要大样本的研究及探索去证实其有效性。

 

  

图4　MERSI、MODIS、VIIRS监测太湖蓝藻强度分级结果对比

3　结论

(1) FY-3/MERSI的设计性能与MODIS和VIIRS相近，可见光-近红外的波段数以及空间分辨率方面具备一定的优势，MERSI成像时间在MODIS、VIIRS之后，大约比VIIRS迟约1 h，是日间最后一景高质量遥感数据。因此，通过对这些数据的综合分析，可以有效地监测蓝藻水华在10：00—14:00的动态变化。

为评价MERSI数据在太湖蓝藻水华监测的应用效果，将与MERSI同日的MODIS和VIIRS数据进行协同比较。使用同一天卫星过境先后顺序分别为MODIS、VIIRS和MERSI的3种数据源，通过NDVI分别提取并计算2017年9月12、13日，9月17、18日的蓝藻水华面积，提取结果见图2(a)(b)(c)(d)。由图2可见，由于卫星过境时间的不同，3种数据源得到的蓝藻分布情况及面积差异较大。

对比实施前、实施后的满意度，后者98.0%显著高于前者的80.0%，组间数据比对；差异有统计学意义（P＜0.05）。见表2。

感谢无锡市环境监测中心站与中城泰信(苏州)科技发展股份有限公司合作开发的环境遥感综合处理系统对文章提供的技术支持!

[参考文献]

以无锡站环境遥感综合处理系统为应用平台，采用FY-3 MERSI 250m空间分辨率数据进行太湖蓝藻监测研究。该系统以接口描述(IDL)语言为基础，对MERSI数据预处理，包括几何校正、辐射定标、大气校正、波段组合、裁剪、投影转换、空间重采样等[7-10]。

[2]　黄君，宋挺，庄严，等．基于MODIS数据的太湖蓝藻水华时空分布规律研究[J]．四川环境，2014(5):31-37.

[3]　李亚春，王净，谢志清，等．多源遥感影像融合在太湖蓝藻监测中的应用[J]．遥感技术与应用，2013，28(4):569-575.

To give you a quotation I still need to know below information：

[4]　杨军，董超华，卢乃锰，等．中国新一代极轨气象卫星-风云三号[J]．气象学报,2009,67(4):501-509.

[5]　刘伟刚，郭铌，李耀辉，等．基于FLAASH模型的FY-3A/MERSI数据大气校正研究[J]．高原气象，2013，32(4)：1140-1147.

[6]　葛美香，赵军，仲波，等．FY-3/VIRR及MERSI与EOS/MODIS植被指数比较与差异原因分析[J].遥感技术与应用,2017,32(2):262-273.

（6）应用与指导性。不同利益方出于各种应用的目的，以及了解在油田开发的不同阶段的储量资产状况，都要求进行油气储量评估。利益方有油气开发与经营者、投资者、权益拥有者、买卖方、政府管理机构、金融机构及监管机构等。但各利益方因所属业务范围不同，在应用及指导方面的着重点不尽相同。

[7]　郝建亭，杨武年，李玉霞，等．基于FLAASH的多光谱影像大气校正应用研究[J]．遥感信息，2008(1)：78-81.

[8]　张杰，郭妮，王介民．NOAA/AVHRR与EOS/MODIS遥感产品NDVI序列的对比及其校正[J]．高原气象，2007，26(5)：1097-1104.

[9]　权文婷，赵青兰，王卫东，等．不同季节下FY-3B/MERSI数据大气校正前后对比[J]．干旱气象，2015，33(4)：666-674.

[10] 邓书斌，于强，骆知萌，等．ENVI下基于GLT的风云三号气象卫星几何校正研究[J]．遥感信息，2009，9(2)：98-99.

[11] 冯锐，纪瑞鹏，武晋雯，等．FY3/MERSI和EOS/MODIS归一化植被指数差异分析[J]．中国农学通报，2010，26(19)：359-362.