林劍遠，張長興

(1. 中國科學院大學 工程科學學院，北京 100049；2. 中國城市科學研究會，北京 100835；3. 中國地質(zhì)大學(武漢) 信息工程學院，武漢 430074)

0 引言

傳統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測一般采取實地取樣分析，消耗大量人力、物力、財力，獲取的數(shù)據(jù)在時空尺度上不連續(xù)，難以達到大范圍、實時性水質(zhì)監(jiān)測要求。而利用遙感進行水質(zhì)監(jiān)測，具有實時、高效、連續(xù)性強、監(jiān)測范圍廣、相對成本低等優(yōu)點，衛(wèi)星多光譜遙感技術(shù)已較為普遍應用內(nèi)陸水質(zhì)監(jiān)測，但多光譜遙感數(shù)據(jù)的光譜分辨率較低，難以分辨部分水質(zhì)參數(shù)的診斷性光譜吸收特征，高光譜遙感數(shù)據(jù)其光譜譜段豐富，在水質(zhì)參數(shù)定量化研究中潛力較大。由于城市河網(wǎng)一般較窄，使用高空間分辨率的高光譜遙感數(shù)據(jù)進行監(jiān)測工作就顯得非常重要。

水質(zhì)參數(shù)反演方法主要包括經(jīng)驗法、半經(jīng)驗法、分析法等，基于高光譜遙感數(shù)據(jù)進行水質(zhì)參數(shù)反演主要采用半經(jīng)驗法和分析法。分析法[1-4]以水體輻射傳輸機理作為水色遙感的理論基礎(chǔ)，有嚴謹?shù)奈锢硗茖н^程，適合對葉綠素a、懸浮物、黃色物質(zhì)等水色水質(zhì)參數(shù)進行反演，由于化學需氧量(chemical oxygen demand，CODcr)、生化需氧量(biochemical oxygen demand，BOD5)、總磷(total phosphorus，TP)、總氮(total nitrogen，TN)等非水色水質(zhì)參數(shù)不適用生物光學模型，非水色遙感中半經(jīng)驗法得到了較廣泛的應用，利用已知的水質(zhì)光譜指數(shù)或敏感波段進行分析，選擇最佳波段或波段組合作為自變量，以水質(zhì)參數(shù)為因變量估算水質(zhì)，采用統(tǒng)計回歸或神經(jīng)網(wǎng)絡的方法構(gòu)建水質(zhì)反演模型。王翔宇等[5]建立了一種結(jié)合灰色擴充的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，對渭河水質(zhì)中的主要污染指標高錳酸鹽指數(shù)、化學需氧量、氨氮等進行了遙感反演建模；何同弟等[6]提出一種基于遺傳算法優(yōu)選參數(shù)的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡水質(zhì)評價方法；呂航等[7]利用HJ-1A HSI衛(wèi)星高光譜遙感數(shù)據(jù)，建立了總磷、總氮、高錳酸鹽指數(shù)、溶解氧、硝氮、硝酸鹽氮、亞硝酸鹽氮、氨氮等9個水質(zhì)參數(shù)與水體光譜反射率之間的估算模型；王麗艷等[8]采用回歸分析方法對呼倫湖進行了水體化學需氧量濃度遙感反演；楊國范等[9]基于Landsat OLI衛(wèi)星數(shù)據(jù)，提出比值線性回歸模型與最小二乘支持向量機2種楊反演模型，對鐵嶺市清河水庫葉綠素a濃度進行了反演；王代堃等[10]基于Landsat-8衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，對濱海新區(qū)海河水體的懸浮物濃度，分別建立基于統(tǒng)計回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡的2種經(jīng)驗算法反演模型；Essam等[11]利用Landsat-8波段比值與逐步回歸以估計光學與非光學地表水質(zhì)量參數(shù)濃度；王云霞[12]在清河水庫建立了反演清河水庫總氮、總磷含量的最適模型；趙文宇等[13]基于Landsat-8 OLI衛(wèi)星數(shù)據(jù)，研究葉綠素a的光譜特征并確定遙感定量監(jiān)測最佳波段，結(jié)合東道海子地面實測數(shù)據(jù)建立葉綠素a的遙感估測模型；種丹等[14]基于云南九大高原湖泊的MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和葉綠素a濃度實測數(shù)據(jù)，對波段的地表輻射率進行了組合試驗，優(yōu)選出九湖葉綠素a濃度的統(tǒng)計模型；夏曉蕓等[15]建立線性回歸模型等對大伙房水庫葉綠素a濃度進行定量反演；周媛等[16]分析黃河口及其附近海域不同懸浮物質(zhì)量濃度的水體光譜特征，利用多種波段組合建立懸浮物質(zhì)量濃度遙感反演算法；周亞東等[17]基于GF-1號遙感數(shù)據(jù)，對武漢市及周邊湖泊82個站點實測數(shù)據(jù)建立多元線性回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡模型，進行了綜合營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)反演。

上述學者利用實測水質(zhì)濃度和遙感數(shù)據(jù)對相關(guān)水質(zhì)參數(shù)進行了反演，還有學者在實驗室中對COD、BOD、TP、TN水質(zhì)參數(shù)的光譜特征進行了分析，研究表明水質(zhì)參數(shù)的反射光譜數(shù)據(jù)與濃度有很好的相關(guān)性。龔紹琦等[18]采用ASD 公司的FieldSpec? Pro FR光譜儀，在純水中進行氮磷試驗，測定氮磷的反射光譜，分析氮磷反射光譜數(shù)據(jù)，表明與濃度有很好的相關(guān)性，并以這些特征值建立了總氮、總磷濃度的反演模型；劉洪英等[19]提出基于高光譜成像技術(shù)的污水BOD檢測方法，通過便攜式高光譜成像系統(tǒng)獲取BOD濃度較高水體，建立水質(zhì)濃度與光譜反射率最優(yōu)相關(guān)波段，建立BOD與光譜反射率之間回歸模型；劉飛等[20]用近紅外光譜儀等在實驗室對COD濃度較高的水體進行光譜分析，研究表明光譜傳感技術(shù)可用于環(huán)境實際水體COD。國內(nèi)外利用遙感手段進行內(nèi)陸II類水體水質(zhì)監(jiān)測和評估研究的對象以湖泊和主干河流為主，利用高光譜遙感數(shù)據(jù)對城市細小河網(wǎng)進行水質(zhì)遙感反演研究具有重要的意義。本文以浙江省嘉興市為研究區(qū)，利用航空高光譜遙感數(shù)據(jù)對城市河網(wǎng)的CODcr、BOD5、TP、TN這4項水質(zhì)參數(shù)進行定量反演研究，分析波段組合與水質(zhì)參數(shù)濃度的相關(guān)性，選取相關(guān)性最高組合建立反演模型，并對水質(zhì)參數(shù)反演結(jié)果進行分析，為嘉興市河網(wǎng)的水質(zhì)參數(shù)定量反演提供理論基礎(chǔ)。

1 數(shù)據(jù)獲取與預處理

浙江省嘉興市地處長江三角洲南翼的杭嘉湖平原，河道總長1.38×104km，水域面積418 km2，占全市總面積的10.7%，是一個典型的河網(wǎng)城市，水系呈“二環(huán)、三湖、八放射”的水網(wǎng)結(jié)構(gòu)，素有魚米之鄉(xiāng)之稱。選取嘉興市主城區(qū)作為研究區(qū)，主城區(qū)河網(wǎng)呈現(xiàn)外圍為主航道的半環(huán)狀的包圍，具備典型河網(wǎng)要素，包括東段的東外環(huán)河和北段西段的北郊河，內(nèi)部有環(huán)形的環(huán)城河，大片水域包括主城區(qū)南部的南湖風景區(qū)，東北部的湘家蕩濕地和西部區(qū)域的石臼漾濕地，城市內(nèi)部河網(wǎng)交錯縱橫，主要以南北走向的穆河溪、京杭大運河、六里長涇和東西走向的新塍塘、京杭大運河、平湖塘、嘉善塘、長纖塘組成。

基于半經(jīng)驗法的城市河網(wǎng)水質(zhì)參數(shù)航空高光譜反演技術(shù)路線，如圖1所示。在數(shù)據(jù)獲取與預處理階段，采集研究區(qū)范圍內(nèi)的航空高光譜遙感數(shù)據(jù)，同步獲取水質(zhì)采樣化驗數(shù)據(jù)和水面以上光譜數(shù)據(jù)，并進行預處理；基于水質(zhì)化驗數(shù)據(jù)和水面以上光譜數(shù)據(jù)，構(gòu)建水質(zhì)化驗濃度與水體反射率光譜關(guān)系模型和水質(zhì)參數(shù)高光譜反演模型；進而基于航空高光譜遙感數(shù)據(jù)反演水質(zhì)參數(shù)，并對定量反演結(jié)果進行驗證分析。

圖1 基于半經(jīng)驗法的城市河網(wǎng)水質(zhì)參數(shù)航空高光譜反演技術(shù)路線圖

航空高光譜遙感數(shù)據(jù)獲取與預處理。采用運5飛機搭載芬蘭機載高光譜成像系統(tǒng)(airborne hyperspectral imaging systems，AISA)載荷，于2012年11月5—7日和11月19日分4架次獲取航空高光譜數(shù)據(jù)，航空高光譜遙感數(shù)據(jù)的光譜范圍為400～970 nm，波段數(shù)為126個，數(shù)據(jù)采集航高為1 000 m，空間分辨率為1.2 m，航測區(qū)域范圍約80 km2，共獲取航線14條，如圖2(a)所示，左上角坐標為120°41′E、30°48′N，右下角坐標為120°48′E、30°44′N。高光譜遙感數(shù)據(jù)預處理包括輻射校正、幾何校正、大氣校正及水體提取。大氣校正實現(xiàn)圖像像元從表觀輻亮度到地表反射率的轉(zhuǎn)換，水體提取實現(xiàn)水陸分離，如圖2(b)所示。

圖2 研究區(qū)城市河網(wǎng)遙感數(shù)據(jù)與水體分布

2012年10月26日、11月1日、11月5—6日期間，在晴空無云、水體較穩(wěn)定的情況下選取10時至15時時間區(qū)段，進行河網(wǎng)地面水質(zhì)采樣和水面以上光譜數(shù)據(jù)等實驗數(shù)據(jù)獲取。

地面水質(zhì)采樣包括75個樣點，送水質(zhì)監(jiān)測站對4項水質(zhì)參數(shù)濃度進行化驗，水質(zhì)濃度化驗方法分別為：用重鉻酸鹽法測量CODcr濃度，用稀釋與接種法測量BOD5濃度，用鉬酸銨分光光度法測量TP濃度，用過硫酸鉀消解-紫外分光光度法測量TN濃度。

水面以上光譜測量采用ASD 便攜式野外光譜儀FieldSpec? Pro FR，波長范圍為350～2 500 nm，采用“水面以上法”測量水面光譜；水面光譜數(shù)據(jù)在完成異常數(shù)據(jù)剔除處理后獲取離水輻亮度，最終轉(zhuǎn)換成水表反射率光譜。

2 水質(zhì)參數(shù)反演模型構(gòu)建

數(shù)據(jù)預處理后，對水質(zhì)濃度采樣化驗結(jié)果和水表光譜反射率進行相關(guān)性分析，獲取水質(zhì)參數(shù)相關(guān)系數(shù)最佳的波段或波段組合反射率值，再采用統(tǒng)計回歸的方法構(gòu)建相應水質(zhì)參數(shù)定量反演模型。

2.1 水表反射率與水質(zhì)參數(shù)相關(guān)性分析

對水質(zhì)采樣濃度化驗數(shù)據(jù)、水面以上光譜數(shù)據(jù)和采樣點GPS點位數(shù)據(jù)等進行標準化、格式化處理，并將水質(zhì)參數(shù)化驗指標與水表光譜反射率進行單波段和雙波段比值相關(guān)性分析。

1)單波段相關(guān)性分析。水質(zhì)參數(shù)化驗指標與單波段反射率相關(guān)系數(shù)曲線如圖3所示，所有波長的水表光譜反射率與CODcr、BOD5濃度相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)負相關(guān)，與TP、TN濃度相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)正相關(guān)，統(tǒng)計結(jié)果見表1。

圖3 地面水質(zhì)參數(shù)化驗指標與單波段反射率相關(guān)系數(shù)曲線

水質(zhì)指標單波段相關(guān)系數(shù)雙波段比值相關(guān)系數(shù)最大絕對值對應波段/nm最大絕對值對應波段/nmCODcr0.538050.86650/683BOD50.445650.84689/667TP0.597930.84692/649TN0.448120.84787/678

2)雙波段比值相關(guān)性分析。相比單純分析單波段水表反射率與水質(zhì)參數(shù)化驗指標之間的相關(guān)性，雙波段水表反射率比值可以在一定程度上消除儀器

測量時所帶入的噪聲、測量環(huán)境變化所帶來的誤差和大氣的影響，達到信息增強與信息壓縮的目的，以利于更好地建立水表反射率與水質(zhì)參數(shù)化驗指標之間的關(guān)系。

不同的水質(zhì)參數(shù)指標對不同的波段組合敏感性不同，為了確定不同水質(zhì)指標的最佳波段組合，計算了波段組合與水質(zhì)參數(shù)的相關(guān)系數(shù)如圖4所示，統(tǒng)計結(jié)果見表1。

3)相關(guān)性分析結(jié)果。從表1中可以發(fā)現(xiàn)單波段相關(guān)性分析結(jié)果，CODcr、TN、TP的敏感波段為近紅外范圍，BOD5的敏感波段位于綠波段范圍，相關(guān)系數(shù)最大絕對值在0.5左右，相關(guān)系數(shù)較低。相比單波段水表反射率，雙波段水表反射率比值與水質(zhì)參數(shù)化驗指標的相關(guān)性更強，每個水質(zhì)參數(shù)化驗指標與雙波段水表反射率比值相關(guān)系數(shù)的最大絕對值，都要遠大于其與單波段水表反射率相關(guān)系數(shù)的最大絕對值，雙波段水表反射率比值相關(guān)系數(shù)均位于0.8以上，呈現(xiàn)顯著相關(guān)，而且水質(zhì)參數(shù)化驗指標與波段反射率比值的相關(guān)系數(shù)不再保持非負或非正的特征，而是既有正值，也有負值，雙波段的波段組合算法與水質(zhì)參數(shù)化驗指標的相關(guān)性有明顯的提高。因此，CODcr、BOD5、TP、TN這4項水質(zhì)參數(shù)指標，選擇與波段比值相關(guān)系數(shù)最佳的波段分別為650 nm/683 nm、689 nm/667 nm、692 nm/649 nm、787 nm/683 nm。

圖4 地面水質(zhì)參數(shù)化驗指標與雙波段水表反射率相關(guān)性分析

2.2 反演模型建立

利用前述CODcr、BOD5、TP、TN這4項水質(zhì)參數(shù)指標選取的反射率特征波段，與所對應的最佳波段組合比值進行回歸分析和擬合，分別采用了線性擬合、二次多項式擬合、指數(shù)擬合、冪函數(shù)等4個擬合模型，并計算了擬合結(jié)果的決定系數(shù)(R2)和均方根誤差(RMSE)，結(jié)果見表2。

根據(jù)R2和RMSE兩項指標綜合衡量建立的模型，選擇最優(yōu)擬合模型作為該水質(zhì)參數(shù)的定量反演模型。其中，CODcr最優(yōu)擬合模型為二次多項式模型見式(1)。

y=70.467x2-94.034x+36.319

(1)

BOD5最優(yōu)擬合模型為二次多項式模型見式(2)。

y=-5.177 7x2+48.635x-36.152

(2)

TP最優(yōu)擬合模型為指數(shù)模型見式(3)。

y=0.000 6e6.466 9x

(3)

TN最優(yōu)擬合模型為二次多項式模型見式(4)。

y=-1.370 4x2+ 3.804x+1.208 6

(4)

上述擬合曲線決定系數(shù)R2都在0.69以上，擬合效果較好；其中CODcr的擬合效果最好，決定系數(shù)為0.74，總磷的擬合效果較差，決定系數(shù)為0.69，擬合效果的次序為CODcr> TN >BOD5> TP。

表2 水質(zhì)參數(shù)高光譜遙感反演模型擬合結(jié)果比較

3 水質(zhì)參數(shù)反演結(jié)果與分析

3.1 水質(zhì)參數(shù)反演

將4項水質(zhì)參數(shù)高光譜遙感反演最佳擬合模型的特征波段作為參考波段，對應找到經(jīng)過預處理的航空高光譜遙感數(shù)據(jù)的波段號及中心波長，如表3所示，測得4項水質(zhì)參數(shù)所選特征波段的反射率。

利用前述構(gòu)建的4項水質(zhì)參數(shù)定量遙感反演模型，獲得基于航空高光譜遙感數(shù)據(jù)的4項水質(zhì)參數(shù)

濃度反演結(jié)果，如圖5所示。

表3 水質(zhì)參數(shù)反演參考波段與AISA光譜波段對應關(guān)系

圖5 航空高光譜遙感水質(zhì)參數(shù)反演濃度分布圖

3.2 結(jié)果分析

針對4項水質(zhì)參數(shù)濃度遙感定量反演實驗結(jié)果，利用未用于建模，且與獲取遙感數(shù)據(jù)飛機近同時通過區(qū)域的地面水質(zhì)樣點化驗數(shù)據(jù)進行對比驗證分析，3個驗證樣點位于穆河溪，反演結(jié)果取驗證樣點位置半徑5 m反演結(jié)果的平均值。結(jié)合圖5，對水質(zhì)參數(shù)高光譜數(shù)據(jù)反演的結(jié)果進行分析。

圖5(a)中CODcr濃度分布結(jié)果，外圍航道的北郊河和東外環(huán)河段濃度較高，北郊河北部的部分河段出現(xiàn)了最高值；石臼漾濕地蘆葦凈化帶、南段京杭大運河以及中段京杭帶運河、長纖塘以及北部的魚塘等水域也相對略高；石臼漾濕地深度凈化單元、新塍塘水系、南湖、西南湖、穆河溪以及少部分城市河網(wǎng)CODcr濃度相對較低；CODcr在河道上的空間變化較大，在河道的交叉口，有時相差也較大，湖泊的CODcr濃度普遍小于河流水體的CODcr濃度，湖泊的CODcr濃度隨著離岸距離增大而減小。表4中對CODcr水質(zhì)濃度反演值與實測值進行分析，3個驗證樣點的平均相對誤差為12.9%。

表4 CODCr水質(zhì)參數(shù)反演實驗結(jié)果分析

圖5(b)中BOD5濃度分布結(jié)果，除了東外環(huán)河段、東部和北部池塘水體濃度最高，其他水系濃度都呈現(xiàn)較為平緩的狀態(tài)。表5中對BOD5水質(zhì)濃度反演值與實測值進行分析，3個驗證樣點的平均相對誤差為16.7%。

表5 BOD5水質(zhì)參數(shù)反演實驗結(jié)果驗證

圖5(c)中TP濃度分布結(jié)果，在北郊河北部主航道水系有較多的高值，外圍航道的北郊河和東外環(huán)河TP濃度較高，相家蕩、石臼漾濕地、長纖塘、六里長涇水系、穆河溪以及京杭運河河段濃度較低，城市中心南湖水系、西南湖濃度最低。表6中對TP水質(zhì)濃度反演值與實測值進行分析，3個驗證樣點的平均相對誤差為22.0%。

表6 TP水質(zhì)參數(shù)反演實驗結(jié)果驗證

圖5(d)中TN濃度分布結(jié)果，在東部的種植區(qū)域池塘水體出現(xiàn)了較多的極高值，同時北部的漁業(yè)飼養(yǎng)區(qū)域濃度也較高，這與農(nóng)業(yè)種植以及飼養(yǎng)存在一定的關(guān)系，其余水系呈現(xiàn)由環(huán)城河南湖區(qū)域向四周逐漸增加的趨勢，外圍航道的TN濃度高于內(nèi)部水系水體濃度。表7中對TN水質(zhì)濃度反演值與實測值進行分析，3個驗證樣點的平均相對誤差為2.6%。

表7 TN水質(zhì)參數(shù)反演實驗結(jié)果驗證

通過上述水質(zhì)參數(shù)濃度反演結(jié)果整體分析可以看出，嘉興市河網(wǎng)水體的4項水質(zhì)參數(shù)濃度整體較低，但在東部和北部的河流的參數(shù)濃度較高；嘉興市南湖、西南湖這兩個主要湖泊的各項水質(zhì)監(jiān)測指標濃度較低，而且水質(zhì)指標濃度由湖心向四周濃度逐漸遞增，符合湖泊水質(zhì)的分布特點。從反演的濃度分布結(jié)果來看，較好體現(xiàn)嘉興市河網(wǎng)CODcr、BOD5、TP和TN的整體分布和趨勢。從驗證結(jié)果來看，TN反演結(jié)果較好，其次為CODCr、BOD5反演結(jié)果，較差的為TP反演結(jié)果。由于地面采樣時間與航空高光譜遙感數(shù)據(jù)獲取的時間不完全同步，用于驗證的地面水樣水質(zhì)化驗數(shù)據(jù)也較少，航空高光譜遙感數(shù)據(jù)坐標和地面采樣坐標存在誤差等因素，對水質(zhì)參數(shù)濃度定量反演精度會造成一定誤差。

4 結(jié)束語

分析多年文獻資料可知，在研究與工程應用中，較為普遍的是利用多光譜遙感技術(shù)反演大江、大型湖泊以及河網(wǎng)城市的水質(zhì)參數(shù)，而利用航空高光譜遙感手段反演城市細小河網(wǎng)水質(zhì)參數(shù)的情況比較少。

針對研究區(qū)域具體數(shù)據(jù)，采用半經(jīng)驗法建立了城市河網(wǎng)航空高光譜水質(zhì)參數(shù)反演模型，實現(xiàn)了研究區(qū)城市河網(wǎng)水體CODcr、BOD5、TP和TN等水質(zhì)參數(shù)的濃度反演。通過對準同步采樣的水質(zhì)化驗數(shù)據(jù)和水面以上光譜數(shù)據(jù)的分析，得到相關(guān)關(guān)系的最佳波段比，分別為650 nm/683 nm、689 nm/667 nm、692 nm/649 nm、787 nm/678 nm。進一步結(jié)合地面同步水質(zhì)采樣化驗數(shù)據(jù)，構(gòu)建了上述4項水質(zhì)參數(shù)定量反演模型；水質(zhì)參數(shù)決定系數(shù)R2分別為0.74、0.70、0.69、0.71，均方根誤差RMSE分別為2.79、1.92、0.02、0.16，擬合R2>0.69，擬合效果次序為CODcr>TN> BOD5>TP；最后利用航空高光譜遙感數(shù)據(jù)進行CODcr、BOD5、TP和TN的水質(zhì)參數(shù)定量反演，從水質(zhì)參數(shù)反演結(jié)果的濃度分布情況來看，整體情況較好，其中東部和北部的河流的反演參數(shù)濃度較高，這與農(nóng)業(yè)種植以及飼養(yǎng)存在一定的關(guān)系；湖泊水質(zhì)指標濃度由湖心向四周濃度逐漸遞增，符合湖泊水質(zhì)的分布特點，反應了反演結(jié)果與實際情況的符合程度。從驗證情況來看，驗證效果次序為TN>CODcr>BOD5>TP，平均相對誤差為2.6%、12.9%、16.7%、22%，基本與模型擬合效果次序一致。

航空高光譜遙感數(shù)據(jù)反演城市河網(wǎng)水質(zhì)參數(shù)，實現(xiàn)了高光譜遙感在流動性大、水質(zhì)狀況分布錯綜復雜的城市河網(wǎng)水質(zhì)參數(shù)反演?；诎虢?jīng)驗法的城市河網(wǎng)水質(zhì)參數(shù)航空高光譜遙感反演模型簡單易用，有一定精度并方便連續(xù)監(jiān)測固定區(qū)域的水質(zhì)參數(shù)，可對其他城市河網(wǎng)水質(zhì)參數(shù)遙感反演理論研究、業(yè)務應用，以及高光譜衛(wèi)星和航空載荷等方面研究提供借鑒。