隨著農業面源污染、城市生活污水排放和工業廢水入湖等問題的加劇，水體富營養化已經成為影響湖泊、水庫和河流生態健康的突出問題。傳統水質監測依賴人工采樣和實驗室分析，周期長、成本高，且無法實現連續和大范圍動態監測。而地物光譜儀的出現，為我們提供了一種高效、實時、非接觸式的水質評估工具，尤其在富營養化監測中展現出獨特優勢。

一、地物光譜儀能“看見”水質問題嗎？

答案是肯定的。地物光譜儀通過測量水體在不同波段的反射率，捕捉水中葉綠素、藍藻、懸浮物、有色可溶性有機物(CDOM)等的光譜特征變化，從而反演其濃度水平。這些成分正是水體富營養化過程中的關鍵指標。

富營養化導致水體中浮游植物快速繁殖(如藍藻、水華爆發)，葉綠素-a 和藻藍素濃度升高，水體顏色變化顯著，其反射光譜曲線也會出現典型特征。

二、水體富營養化的典型光譜特征

以下是富營養化水體在可見-近紅外區的一些主要光譜響應：

550–580 nm（綠光峰）

富營養化水體中浮游植物較多，在綠光波段通常表現為較強反射，形成“綠峰”。

620–630 nm（藻藍素吸收）

藍藻中藻藍素在這一波段有明顯的吸收峰，可作為藍藻爆發的特征標志。

665–680 nm（葉綠素-a 吸收）

這是葉綠素主要吸收區，反射率下降明顯，反映藻類濃度的上升。

700–750 nm（紅邊區域）

健康浮游植物產生的“紅邊效應”使反射率迅速上升，出現“紅邊陡升”，其位置與斜率常用于反演葉綠素濃度。

>750 nm（近紅外平臺）

富營養化水體中含有大量浮游生物、顆粒物和泡沫，導致近紅外反射率整體升高。

通過對上述波段的光譜曲線分析，研究人員可以構建多種植被/水質指數，用于定量反演：

水體葉綠素指數(CI、NDPI)

藻類指數(FAI、BGA指數)

渾濁度與懸浮物指數(TSM指數)

三、地物光譜儀在實際監測中的應用方式

1. 實地水面高光譜測量

將地物光譜儀架設在船舶或岸邊，垂直向下對水面進行測量，同時記錄環境參數(如太陽角度、風速、水面擾動等)，可獲取反射率曲線。配合現場采樣水樣并進行實驗室分析(如測定葉綠素-a、總氮、總磷)，可建立回歸模型進行波段-指標反演。

2. 與遙感影像協同反演

地物光譜儀數據常用作遙感影像的真值校準。例如，在利用 Sentinel-2、GF-6、MODIS 等遙感數據監測大范圍水質時，可通過地面光譜樣點進行模型校正和算法訓練，從而提升遙感監測的準確性。

3. 動態富營養化等級評估

基于時間序列的光譜數據，結合葉綠素濃度模型和國家《地表水環境質量標準》中的評價體系，可實時劃分富營養化等級(如中度、重度)，輔助流域生態治理和預警系統。

四、典型應用案例

在云南滇池，科研團隊通過地物光譜儀采集多時相水體反射率數據，并與藻類爆發期間的水質樣本結合，建立了基于紅邊指數和浮游植物濃度的動態反演模型，實現了藍藻預警提前5–7天的預判。

在江蘇太湖流域，地面光譜測量數據與無人機航拍影像融合，輔助構建面向全湖區的富營養化等級分布圖，用于水務管理部門開展分區治理和生態補水調控。

五、優勢

非接觸、快速、覆蓋廣；

可建立連續監測模型;

與遙感遙測結合潛力大;

可提前預警富營養化風險。

六、結語

地物光譜儀正逐步從科研平臺走向流域生態治理的前線。它讓我們不再依賴單點化學測量，而是借助光譜，讓水體的生態狀態“看得見”“測得準”“控得住”。未來，結合無人機平臺、人工智能算法和物聯網系統，地面光譜技術將在水生態監測與治理中發揮越來越重要的作用。

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審核編輯 黃宇