靳興浩　王超　袁占良

摘 要：隨著人民對水環(huán)境保護(hù)意識的提升以及對水安全的重視，水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)得到快速發(fā)展，遙感技術(shù)憑借范圍廣、實(shí)時性強(qiáng)、效率高等優(yōu)勢，在水庫水質(zhì)監(jiān)測方面得到廣泛應(yīng)用。本文介紹了遙感水質(zhì)監(jiān)測常用數(shù)據(jù)，探討了水庫水質(zhì)遙感監(jiān)測方法，包括經(jīng)驗(yàn)方法、半經(jīng)驗(yàn)方法、物理分析法等，并總結(jié)了水庫水質(zhì)遙感監(jiān)測主要參數(shù)，包括葉綠素濃度、透明度、懸浮物、溶解性有機(jī)物等，最后對未來研究方向進(jìn)行展望。

關(guān)鍵詞：水庫;水質(zhì)監(jiān)測;遙感監(jiān)測

中圖分類號：X87;X832文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1003-5168（2021）11-0043-04

Research on Reservoir Water Quality Monitoring

Method Based on Remote Sensing

JIN Xinghao1，2 WANG Chao2 YUAN Zhanliang1

（1. Henan Polytechnic University，Jiaozuo Henan 454150;2. Institute of Geography， Henan Academy of Sciences，Zhengzhou Henan 450052）

Abstract： With the improvement of people's awareness of water environment protection and the importance of water safety， water quality monitoring technology has been developed rapidly. With the advantages of wide range， strong real-time and high efficiency， remote sensing technology has been widely used in reservoir water quality monitoring. This paper introduced the common data of remote sensing water quality monitoring， discussed the remote sensing monitoring methods of reservoir water quality， including empirical method， semi empirical method， physical analysis method and so on， and summarized the main parameters of remote sensing monitoring of reservoir water quality， including chlorophyll concentration， transparency， suspended solids， dissolved organic matter， etc.， and finally prospected the future research direction.

Keywords： reservoir;water quality monitoring;remote sensing monitoring

水資源是人類賴以生存和社會發(fā)展必不可少的重要資源。隨著經(jīng)濟(jì)社會的高速發(fā)展，水污染問題日益嚴(yán)重，水體富營養(yǎng)化已經(jīng)成為人類需要解決的重要問題。全國85%的飲用水由湖泊與水庫供給，但研究表明，我國有1/3承擔(dān)供水作用的水庫處于富營養(yǎng)化狀態(tài)[1]。富營養(yǎng)化會破壞水體原本的生態(tài)結(jié)構(gòu)，使其喪失原有的功能，對人們的生活造成負(fù)面影響。為了防治水體富營養(yǎng)化，改善水質(zhì)，加強(qiáng)水質(zhì)監(jiān)測尤為重要。

傳統(tǒng)的水質(zhì)監(jiān)測方法需要重復(fù)勞動，耗時長，測量成本高，實(shí)時性差，受地形、天氣等因素影響，無法反映大面積水體水質(zhì)空間變化。衛(wèi)星遙感技術(shù)可以方便、快捷地提供各種時間和分辨率的遙感影像，能實(shí)現(xiàn)大面積、動態(tài)覆蓋，高效、實(shí)時獲取水體水質(zhì)的分布特征，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)監(jiān)測方法的缺陷，而且可以監(jiān)測測量人員無法到達(dá)的區(qū)域。因此，衛(wèi)星遙感技術(shù)在監(jiān)測水體水質(zhì)方面具有十分重要的作用，是監(jiān)測水質(zhì)情況的重要方法之一。

1 水質(zhì)遙感常用數(shù)據(jù)

水質(zhì)遙感常用數(shù)據(jù)可分為高（<10 m）、中（10～200 m）、低（>200 m）空間分辨率，可根據(jù)檢測水域大小選擇合適空間分辨率的數(shù)據(jù)[2]。常用的低空間分辨率包括MODIS數(shù)據(jù)、MERIS數(shù)據(jù)等;中等空間分辨率數(shù)據(jù)包括Landsat數(shù)據(jù)、Sentinel數(shù)據(jù)、SPOT數(shù)據(jù)等;高空間分辨率數(shù)據(jù)包括高分1號數(shù)據(jù)、高分2號數(shù)據(jù)、資源3號數(shù)據(jù)等。

低空間分辨率數(shù)據(jù)精度通常較低，但是回訪周期短，監(jiān)測范圍廣，數(shù)據(jù)獲取簡單，適合大面積水域監(jiān)測。對于小面積水域，需要精度高的數(shù)據(jù)，但此類數(shù)據(jù)時間分辨率低，較長的回訪周期使得對區(qū)域的連續(xù)監(jiān)測受到限制，且數(shù)據(jù)獲取成本較高，實(shí)際應(yīng)用同樣受到限制。中分辨率數(shù)據(jù)，如Landsat數(shù)據(jù)、Sentinel數(shù)據(jù)具有適中的分辨率，可滿足一般監(jiān)測要求，回訪周期尚可，并且可以免費(fèi)獲取數(shù)據(jù)，這使得衛(wèi)星數(shù)據(jù)在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，美國Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)是目前水質(zhì)遙感應(yīng)用最廣泛的多光譜衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)。

2 水庫水質(zhì)遙感監(jiān)測方法

基于遙感的水庫水質(zhì)監(jiān)測方法主要分為三類，即經(jīng)驗(yàn)方法、半經(jīng)驗(yàn)方法和物理分析法。此外，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，其在水質(zhì)遙感監(jiān)測領(lǐng)域也得到了較為廣泛的應(yīng)用。

2.1 經(jīng)驗(yàn)方法

經(jīng)驗(yàn)方法是指將遙感數(shù)據(jù)與現(xiàn)場實(shí)測水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，構(gòu)建遙感數(shù)據(jù)與研究區(qū)域監(jiān)測數(shù)據(jù)定量關(guān)系的方法，多用于Ⅰ類水體（大洋開闊水體）水質(zhì)監(jiān)測。常見的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀袉尾ǘ文Ｐ汀⒉ǘ伪戎的Ｐ偷取?/p>

McCullough等基于Landsat7 ETM+影像數(shù)據(jù)和Landsat5影像數(shù)據(jù)的TM1、TM3建立了1990—2010年緬因州湖泊透明度反演模型，分析了透明度的時空變化[3]。佘紅英等基于GF-1號衛(wèi)星多光譜數(shù)據(jù)，建立了分年份的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头囱菟|(zhì)參數(shù)，驗(yàn)證了GF-1號衛(wèi)星在水質(zhì)遙感監(jiān)測中的適宜性[4]。

經(jīng)驗(yàn)方法存在算法成熟、數(shù)據(jù)獲取簡單等優(yōu)勢，應(yīng)用十分廣泛。但是，其也存在一些局限性，如通用性較低，模型的精度取決于現(xiàn)場實(shí)測的水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)，若實(shí)測數(shù)據(jù)質(zhì)量低，將導(dǎo)致反演結(jié)果偏差大，直接影響水質(zhì)監(jiān)測的結(jié)果，且缺乏一定的物理依據(jù)。

2.2 半經(jīng)驗(yàn)方法

半經(jīng)驗(yàn)方法與經(jīng)驗(yàn)方法的不同在于半經(jīng)驗(yàn)方法加入現(xiàn)場實(shí)地測定的水體光譜特征，再通過分析水面光譜曲線，確定最佳反演波段或波段組合，之后與統(tǒng)計分析相結(jié)合，構(gòu)建水質(zhì)參數(shù)反演模型，多應(yīng)用于Ⅱ類水體（近岸水體和內(nèi)陸水體）水質(zhì)監(jiān)測。常見的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀腥ǘ畏?、四波段法等?/p>

段洪濤等分析了透明度與高光譜反射率的相關(guān)關(guān)系，采用不同半經(jīng)驗(yàn)算法建立反演模型，通過精度對比得到一階微分模型大于單波段模型、大于波段比值模型的結(jié)論[5]。徐京萍等基于水體葉綠素a、懸浮物、溶解有機(jī)物、純水的生物光學(xué)特性分析，建立了三波段葉綠素遙感反演模型[6]。

與經(jīng)驗(yàn)方法相比，半經(jīng)驗(yàn)方法由于加入了水體光譜實(shí)測與分析，達(dá)到增強(qiáng)或突出目標(biāo)光譜信息的目的，具有一定的物理依據(jù)，模型精度以及普適性均有所提升，但數(shù)據(jù)獲取與處理的過程相對復(fù)雜。

2.3 物理分析法

物理分析方法以輻射理論為基礎(chǔ)，模擬光在大氣中和水中的傳播過程，根據(jù)水體具有光學(xué)屬性物質(zhì)的吸收能力和散射能力，與遙感技術(shù)獲取的反射率數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，構(gòu)建反演模型，以達(dá)到反演水體中各個物質(zhì)含量的目的。

張春桂等基于海洋水體固有光學(xué)特性和MODIS衛(wèi)星數(shù)據(jù)建立了臺灣海峽海水透明度的遙感反演模型，利用2005—2012年福建省近岸海域同步獲取的海水透明度實(shí)測數(shù)據(jù)，對模型的反演精度進(jìn)行驗(yàn)證[7]。吳儀等研究水體的輻射傳輸機(jī)理，分析水中葉綠素、懸浮泥沙、耗氧性有機(jī)物對入射光的吸收和散射作用，探討遙感數(shù)據(jù)與水中物質(zhì)濃度的定量關(guān)系，據(jù)此推導(dǎo)出葉綠素濃度遙感反演模型[8]。

物理方法具有較強(qiáng)的物理機(jī)理，普適性較好。但是，該方法依賴于水體的表現(xiàn)光學(xué)特性和固有光學(xué)特性。表現(xiàn)光學(xué)特性是水體會受到外界環(huán)境影響，隨著光照等因素的改變，水體的一些屬性隨之發(fā)生改變，而固有光學(xué)特性則不受外界的影響。在具體工作過程中，物理分析方法很難全面獲得所有有關(guān)數(shù)據(jù)，而且現(xiàn)實(shí)中的水體組成成分復(fù)雜，同一研究區(qū)域在不同時間表現(xiàn)的特性會發(fā)生改變，在實(shí)際應(yīng)用上受到較大限制，導(dǎo)致反演結(jié)果不理想。

2.4 其他方法

除了上述三種主流方法外，越來越多的學(xué)者利用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)來監(jiān)測水質(zhì)。鄭炎輝等利用國產(chǎn)GF-1WFV影像和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了多光譜遙感影像透明度定量反演模型，可以進(jìn)行大范圍、連續(xù)空間的水庫監(jiān)測，探究了國產(chǎn)衛(wèi)星遙感反演的可行性[9]。周正等提出一種光譜指數(shù)NDWS，將機(jī)器學(xué)習(xí)方法作為對照，與傳統(tǒng)光譜指數(shù)進(jìn)行對比，得到不同的水質(zhì)參數(shù)反演模型，并且比較模型精度，實(shí)現(xiàn)水體全年水質(zhì)監(jiān)測[10]。但雨生等通過實(shí)測葉綠素a濃度與Sentinel-2衛(wèi)星數(shù)據(jù)確定最佳波段組，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對庫區(qū)葉綠素a濃度進(jìn)行反演[11]。

3 水庫水質(zhì)遙感監(jiān)測主要參數(shù)

隨著遙感技術(shù)與反演算法的不斷發(fā)展和完善，豐富了水質(zhì)監(jiān)測的手段，可監(jiān)測的水質(zhì)參數(shù)類別逐漸增多，水庫被監(jiān)測的水質(zhì)參數(shù)主要包括葉綠素a濃度、透明度、懸浮物、可溶性有機(jī)物等。

3.1 葉綠素濃度

水庫水體中葉綠素a含量的高低能反映水體初級生產(chǎn)力情況（水生植物生物量），同時也是水體富營養(yǎng)化的重要指標(biāo)之一。

Odermatt等利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合MERIS數(shù)據(jù)成功構(gòu)建模型，并以此分別估算營養(yǎng)水體和貧營養(yǎng)水體的葉綠素a濃度[12]。張麗華等以大伙房水庫為研究對象，利用環(huán)境衛(wèi)星數(shù)據(jù)并結(jié)合環(huán)境因子數(shù)據(jù)，采用相關(guān)分析和偏相關(guān)分析，研究環(huán)境因子和葉綠素a濃度的關(guān)聯(lián)程度，并預(yù)測其濃度變化[13]。孫昊等對石佛寺水庫的水體進(jìn)行光譜測量，分析光譜特征，研究光譜數(shù)據(jù)與葉綠素a濃度的相關(guān)性，得出葉綠素a濃度與反射比R702/R674和595 nm波長處反射率的一階微分值敏感性較強(qiáng)[14]。

3.2 透明度

水體透明度作為重要的水質(zhì)參數(shù)之一，能夠直接反映水體的營養(yǎng)狀態(tài)、清澈程度，并且可以間接反演出影響透明度的其他水質(zhì)參數(shù)含量。對水體透明度進(jìn)行研究，分析水體透明度的變化規(guī)律，對掌握水體水質(zhì)狀態(tài)具有重要意義。

DUAN等基于TM數(shù)據(jù)，嘗試將TM1到TM4波段值以及波段之間的不同組合值與水體透明度進(jìn)行相關(guān)性分析，最終確定最優(yōu)值來建立透明度反演模型，實(shí)現(xiàn)對查干湖和新廟湖的遙感監(jiān)測[15]。馬建行等基于HJ-CCD和MODIS數(shù)據(jù)，利用多元線性回歸方法以及灰色關(guān)聯(lián)度選取構(gòu)建模型的波段組合分別建立了水體透明度反演模型，通過精度分析說明HJ-CCD和MODIS各自的優(yōu)勢[16]。禹定峰等基于GF-1號衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)紅藍(lán)波段比值與實(shí)測透明度具有較高的相關(guān)性，并以此為基礎(chǔ)建立水體透明度的遙感反演模型[17]。

3.3 懸浮物

懸浮物是指分散在水體中的固體顆粒，主要來源是由于氣候、地理等因素和人類日?；顒佑绊懺斐伤亮魇А⒑恿髑治g帶來的泥沙。懸浮物包括不溶于水的無機(jī)物、有機(jī)物、泥沙、黏土等。懸浮物濃度是最先應(yīng)用遙感技術(shù)監(jiān)測的水質(zhì)參數(shù)。

殷子瑤等以于橋水庫為研究區(qū)，利用與衛(wèi)星同步的水面實(shí)測數(shù)據(jù)，使用經(jīng)驗(yàn)回歸的方法構(gòu)建了懸浮物反演模型，說明庫區(qū)懸浮物空間分布情況，并解釋原因[18]。蓋穎穎等利用機(jī)載海洋高光譜儀光譜數(shù)據(jù)，根據(jù)近岸Ⅱ類水體統(tǒng)計反演建模模式，建立了基于機(jī)載高光譜儀的總懸浮物的反演模型，以此獲得懸浮物空間分布[19]。

3.4 溶解性有機(jī)物

溶解性有機(jī)物即黃色物質(zhì)（CDOM），組成成分復(fù)雜，主要由腐爛物質(zhì)所釋放的單寧酸所引起。CDOM在藍(lán)色到紫外的短波波段有強(qiáng)烈的吸收光譜，而純水在紅色的長波波段有吸收，因此，不含或少含CDOM的水顯示出藍(lán)色。CDOM會影響水體中浮游植物光合作用，影響生長。

李愛民等將目光聚焦到城市水污染，以鄭州天德湖為研究對象，利用珠海一號高光譜數(shù)據(jù)和實(shí)測水樣數(shù)據(jù)構(gòu)建CDOM遙感反演模型，指出遙感反射率440 nm處相關(guān)系數(shù)最高[20]。郭旭陽等將Landsat8數(shù)據(jù)與實(shí)測CDOM數(shù)據(jù)做相關(guān)性分析，選取最佳波段組合，構(gòu)建線性反演模型，取得了較好反演結(jié)果[21]。

3.5 其他水質(zhì)參數(shù)

除了上述幾種經(jīng)常監(jiān)測的水質(zhì)參數(shù)外，也有學(xué)者研究水體的總氮（TN）、總磷（TP）、高錳酸鹽指數(shù)、溶解氧等。

解啟蒙等將Landsat8數(shù)據(jù)與實(shí)測高錳酸鹽指數(shù)數(shù)據(jù)做相關(guān)分析，分別建立了線性回歸模型與LS-SVM模型。結(jié)果表明：LS-SVM模型對反演精度有明顯提升[22]。劉靜等構(gòu)建了基于敏感波段的TP、TN直接反演模型和以懸浮泥沙作為因子的TP、TN間接反演模型，并對比分析了兩種模型的精度[23]。

4 結(jié)論與展望

近年來，隨著人民環(huán)保意識的提升和對水環(huán)境、水安全的重視，水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)發(fā)展迅速?；谶b感的水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)豐富了監(jiān)測手段，為水環(huán)境保護(hù)提供了新思路。該方法監(jiān)測面積廣、效率高、時效性強(qiáng)、成本低，有利于人民直觀地認(rèn)識水質(zhì)狀況以及輔助政府決策。目前，基于遙感的水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)仍然具有較大的進(jìn)步空間，針對現(xiàn)有不足之處，未來研究可從以下方面進(jìn)行。

第一，遙感數(shù)據(jù)方面。針對不同狀況的區(qū)域，單一的遙感數(shù)據(jù)并不能實(shí)現(xiàn)良好的監(jiān)測效果，應(yīng)融合多源的遙感數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)不同尺度下的水質(zhì)監(jiān)測。隨著各種衛(wèi)星技術(shù)發(fā)展，可用于水質(zhì)監(jiān)測的數(shù)據(jù)日漸豐富，但滿足回訪周期短、空間分辨率高、成本低的數(shù)據(jù)依然稀缺，仍需要不斷完善。

第二，模型適用性方面。內(nèi)陸水體組成成分復(fù)雜，即使是同一水體，在不同季節(jié)，其光譜特征也可能發(fā)生變化，反演模型的適用性受到挑戰(zhàn)，往往需要進(jìn)行驗(yàn)證，增加成本，并且影響模型的精度，急需開發(fā)適用性強(qiáng)、精度高的反演算法。

第三，監(jiān)測對象方面。水質(zhì)遙感監(jiān)測的對象大部分為大型湖泊和大型水庫，而對中、小型水庫研究較少。對于水質(zhì)監(jiān)測參數(shù)，葉綠素a濃度、懸浮物研究占大多數(shù)，模型算法相對成熟，針對影響水質(zhì)的其余參數(shù)，同樣需要建立精度高、通用性強(qiáng)的模型，實(shí)現(xiàn)動態(tài)監(jiān)測。

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