文献总结 | ISPRS：基于Landsat的 Simcoe湖水质监测深度学习方法性能研究

文摘 2024-05-10 16:40 北京

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研究背景

RESEARCH BACKGROUND

水质监测是保障水资源安全、维护生态系统健康的关键措施。传统的水质监测方法主要依赖于现场采样和实验室分析，这些方法不仅耗时、费力，而且难以全面反映水体的时空变化特性。随着遥感技术的发展，人们逐渐认识到遥感监测在水质管理中的潜力，尤其是在实现大范围、高效率及经济性方面的优势。

本研究采用了多模态深度学习（MDL）模型，结合大量Landsat遥感反射率数据和同步水质测量数据，对加拿大西姆科湖进行了长期的叶绿素a、总磷和总氮含量估算。这种方法的创新之处在于能够有效捕捉目标变量与图像数据之间的潜在关系，尤其是在处理非光学活性成分时展现出其独特的优势。

本研究希望为水质遥感领域提供一个高效、准确的监测工具，特别是在长期和大范围的水质监控项目中，展示深度学习技术在环境监测领域的应用潜力和实用价值。此外，本研究还探讨了深度学习模型在解释性和物理机制上的表现，为未来的算法开发和改进提供了有价值的参考。

研究方法

本研究选定加拿大南安大略省的西姆科湖作为研究区域，该湖泊因其具有长期系统的水质监测数据而被选中。西姆科湖面积约为722平方公里，是多个重要河流的汇流点。

图1 Simcoe湖(a)和水质监测站(b)的位置。(b)中使用的底图来自Sentinel-2于2020年8月14日获取的真彩色合成图像

为了构建和验证多模态深度学习（MDL）模型，本研究使用了1982年至2020年间的Landsat始影像数据。影像筛选的标准包括云量不超过70%，湖区云覆盖面积小于30%，并排除了冬季的影像以避免冰覆盖的影响。筛选后共得到225幅符合要求的Level-1影像，这些影像通过美国地质调查局的Earth Explorer平台下载获得。所有选用的卫星影像都进行了大气校正，处理后的数据包括四个可见光和近红外波段，及从这些波段衍生的20个遥感指数。这些指数被用于作为模型的输入特征，以提高水质参数估算的准确性和鲁棒性。本研究对输入特征进行了详细的筛选。通过计算特征与目标变量（叶绿素a、总磷和总氮）之间的皮尔逊相关系数，本研究确定了影响最大的特征。模型训练后，特征筛选结果表明，部分特征与水质参数具有较强的正相关或负相关，这些特征被用于后续的模型训练和验证。

表1 输入特征的索引、公式和引用列表

图2 每个特征对Chl-a (a)、TP (b)和TN (c)估计的贡献分数

水质测量数据来自三个不同的数据集：西姆科湖湖泊监测项目（LSLMP）、西姆科湖清洁基金（LSCUF）和西姆科区域保护机构（LSRCA）。这些数据提供了叶绿素a、总磷和总氮的现场测量值，用于训练和验证MDL模型。

MDL模型包括多个子神经网络（SNN），分别负责学习不同类型的输入特征（如单波段、波段比和波段差）。每个SNN首先对其输入特征进行非线性映射，然后输出的特征被合并，并输入到一个新的SNN中进行最终的水质参数预测。

图3 简单神经网络的结构(A)说明了输入特征与WQPS、MDL模型(B)和DNN模型(C)之间的关系。在(B - C)中，绿色、蓝色、橙色和黄色分别表示MDL模型的SNN1、SNN2、SNN3和SNN4

模型的训练使用了PyTorch框架，采用均方误差（MSE）作为损失函数，并通过随机梯度下降（SGD）方法进行参数优化。此外，本研究还应用了dropout技术来减少过拟合，并通过交叉验证确保模型具有良好的泛化能力。此外，本研究还比较了MDL模型与其他几种深度学习和机器学习模型的性能，以验证MDL模型在水质参数估算中的优越性。

在多个独立的测试集上，MDL模型表现出了优越的性能。与传统的机器学习模型相比，MDL模型在各项性能指标上均有显著提高。对于叶绿素a的估算，MDL模型的平均绝对误差（MAE）和偏差分别为32.57%和10.61%，显示出较低的误差和偏差。对于总磷和总氮，尽管它们不是光学活性物质，MDL模型也能有效估算，其MAE分别为42.58%和35.05%，偏差为-2.82%和13.66%，这证明了模型在处理复杂水质数据方面的强大能力。

本研究进一步将MDL模型与其他几种算法进行了比较，包括递减深度神经网络（PDNN）、XGBoost和支持向量回归（SVR）。结果显示，MDL模型在估算叶绿素a、总磷和总氮的准确度上均优于这些算法。特别是在处理总磷和总氮的非光学活性估算时，MDL模型的性能明显优于传统方法，这归功于其能够捕捉复杂数据中的深层次关联性。

图4 LSLMP测试集中pDNN (a–c), sDNN (d–f), XGBoost (g–i), SVR (j–l), OC2 (m), OC3 (n), MLR (o)模型性能展示

总结讨论

本研究探讨了MDL模型物理机制的可解释性。通过分析模型对各个特征的权重和贡献，本研究能够更好地理解哪些光谱特征与水质参数之间存在更强的关联性，从而为未来的遥感监测提供指导。此外，模型对于各种环境条件下的适应性，能够准确反映长期水质变化趋势及其对环境政策变化的响应。这一点在分析政府实施的水质改善计划效果时表现得尤为明显，MDL模型能够捕捉到这些政策变动对水质的具体影响。

尽管MDL模型在本研究中表现出色，但在处理极端气候变化和人类活动影响强烈的区域时，模型的预测精度仍有待提高。未来的研究可以探索结合更多类型的遥感数据和环境监测数据，如使用更高分辨率的卫星数据或引入额外的环境因子，以提高模型对复杂水体系统的适应性和预测能力。

本研究开发并验证了一个基于多模态深度学习的水质估算模型，对加拿大西姆科湖的叶绿素a、总磷和总氮进行长期监测。MDL模型显示了优于传统机器学习方法的性能，特别是在处理非光学活性水质参数的估算上表现突出。研究结果不仅证实了遥感技术和深度学习在水质监测中的应用潜力，也为政府和环境管理机构提供了一种有效的工具，以支持他们在制定和评估水质保护政策时做出更科学的决策。

✎ 编者注

以上总结仅代表个人对论文的理解，仅供研究参考所用，不用于商业用途。若上述理解内容有误，请以论文原文为主。未经同意，禁止转载。

原文链接 ↓

https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.11.023

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团队介绍

湖泊遥感与智慧流域创新团队，主要围绕湖泊开展历史重构、现状观测和未来变化模拟等模型研制和应用实践工作，并在流域尺度开展大数据智慧管理平台研究，保障湖泊水质安全。团队拥有博士和硕士导师4人（段洪涛，罗菊花，刘东，谭振宇），可分别在中国科学院南京地理与湖泊研究所、西北大学以及南京信息工程大学（国科大南京学院联合培养）等招收博、硕士研究生，欢迎报考！同时，长期招收联合培养研究生，欢迎咨询！

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