生化需氧量(BOD)是监测水体有机污染的重要水质参数,运用遥感技术进行水体BOD监测具有快速、便捷的优势.利用2016年7月27日和2016年8月28日Landsat 8/OLI影像数据与2016年8月1—4日和2016年9月1—8日40个样点实测BOD浓度数据,对BOD浓度与Landsat 8像元光谱反射率进行相关分析并选取敏感波段,运用建模集数据构建偏最小二乘回归模型(模型决定系数为0.61,预测均方根误差为0.69 mg·L?1,预测偏差比为1.61)进行数据验证,实测值和预测值的相关系数达到0.85,预测均方根误差为0.74 mg·L?1,预测模型效果较好,说明应用Landsat 8/OLI数据进行太湖BOD浓度监测具有可行性.将得到的偏最小二乘回归模型运用至2016年7月27日和2016年8月28日Landsat 8影像得到BOD遥感反演图,遥感反演图中BOD空间分布特征与2016年8月1—4日和2016年9月1—8日样点BOD空间插值结果吻合较好.遥感反演图能更清楚地表征太湖BOD的分布情况,BOD浓度从太湖南部向北部逐渐增加,中南部区域BOD浓度低,西北部、边缘地区以及东南部区域BOD浓度较高.运用太湖其他时段Landsat 8影像与实测BOD浓度构建偏最小二乘回归模型,2016年4月和2017年3月建模效果均比较好,说明偏最小二乘回归方法具有较强的适用性.分析多时段反演结果,2016年中期太湖有机污染状况较初期严重,说明水体有机物质受季节和温度等因素的影响.综上,偏最小二乘回归模型能够较准确估算水体BOD浓度及其空间分布,可为太湖有机污染的评价和治理提供依据.
太湖 有机污染 生化需氧量 Landsat 8 OLI遥感影像 偏最小二乘法 遥感反演 空间分布