Radarsat-2全極化數(shù)據(jù)在湖泊水質(zhì)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用——以江蘇省蘇州市四大湖泊為例

曹 仕， 蔡 樂(lè)， 吳 盛， 黃 敏

(湖南省第二測(cè)繪院，湖南長(zhǎng)沙 410000)

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Radarsat-2全極化數(shù)據(jù)在湖泊水質(zhì)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用
——以江蘇省蘇州市四大湖泊為例

曹 仕， 蔡 樂(lè)， 吳 盛， 黃 敏

(湖南省第二測(cè)繪院，湖南長(zhǎng)沙 410000)

摘要[目的]探索一種優(yōu)良的大范圍監(jiān)測(cè)湖泊污染的方法。[方法]以江蘇省蘇州市周邊四大淡水湖泊(太湖(東岸水域)、陽(yáng)澄西湖、金雞湖以及獨(dú)墅湖)為試點(diǎn)，采用隨機(jī)采點(diǎn)的方法，利用Radarsat-2全極化數(shù)據(jù)對(duì)不同物理散射機(jī)制的反映，對(duì)湖泊水體散射情況及其所含懸浮顆粒物濃度進(jìn)行監(jiān)測(cè)。[結(jié)果]蘇州市四大湖泊基本類(lèi)屬于中熵區(qū)的3、4、5類(lèi)散射機(jī)制(即中熵多次散射、中熵偶極子散射以及中熵表面散射)，其中熵偶極子散射類(lèi)在各大湖泊區(qū)域內(nèi)所占比例高達(dá)65.0%以上，說(shuō)明四大湖泊水體主體較為渾濁，懸浮顆粒物較多，其中獨(dú)墅湖66.6%、陽(yáng)澄西湖66.7%、太湖68.3%、金雞湖73.3%。四大湖泊中水體水質(zhì)最優(yōu)的是獨(dú)墅湖，其次為陽(yáng)澄西湖、太湖，最劣為金雞湖。[結(jié)論]Radarsat-2全極化數(shù)據(jù)不僅可以應(yīng)用于湖泊水體污染研究，還可以進(jìn)一步反映水體中各要素的分布狀況，在水環(huán)境污染研究方面具有很大的潛力。

關(guān)鍵詞Radarsat-2；H_α分類(lèi)；水質(zhì)監(jiān)測(cè)；湖泊污染

Application of Radarsat-2 Full-polarization Data in Water Quality Monitoring of Lakes —A Case of Four Lakes in Suzhou City of Jiangsu Province

CAO Shi，CAI Le，WU Sheng et al (The Second Surveying and Mapping Institute of Hunan Province,Changsha,Hunan 410000 )

Abstract [Objective] To discuss a good method for large-scale monitoring of lake pollution.[Method] Four lakes around Suzhou City were used as the pilot sites,which were Tai Lake,Yangcheng West Lake,Jinji Lake,Dushu Lake.Sites were randomly selected.Physical scattering mechanism was used to monitor the scattering situation of water bodies and the concentration of suspended particles by Radarsat-2 full-polarization data.[Result] The four lakes in Suzhou City belonged to 3,4 and 5 scattering mechanisms in middle entropy region.Among them,entropy dipole scattering class accounted for more than 65.0%,indicating that the water bodies of four lakes were relatively turbid with many suspended particles.The entropy dipole scattering classes of Dushu Lake,Yangcheng West Lake,Tai Lake and Jinji Lake accounted for 66.6%,66.7%,68.3% and 73.3%,respectively. Dushu Lake had the optimal water quality,followed with Yangcheng West Lake and Tai Lake.And Jinji Lake had the poorest water quality.[Conclusion] Radarsat-2 full-polarization data can be applied in the research on water body pollution of lakes,and further reflect the distribution status of each element in water body.Radarsat-2 full-polarization data has great potential in the research of water environment pollution.

Key words Radarsat-2;H_αclassification; Water quality monitoring; Lake pollution

湖泊在陸地生態(tài)系統(tǒng)中具有不可替代的作用，可以蓄水抗旱、防澇保收、納污自?xún)簟⒄{(diào)節(jié)氣候、保持生物多樣性等，但湖泊水體水質(zhì)卻嚴(yán)重影響其功能的發(fā)揮[1]。近年來(lái)，受人類(lèi)活動(dòng)的影響，我國(guó)內(nèi)陸眾多湖泊的水質(zhì)逐年惡化，功能減弱，漁業(yè)生產(chǎn)衰退，周邊群眾生產(chǎn)生活用水受到影響，牲畜飲水困難并造成地區(qū)生態(tài)環(huán)境的危機(jī)[2]，因此對(duì)湖泊水質(zhì)監(jiān)測(cè)研究具有重要意義。湖泊水質(zhì)是評(píng)價(jià)水環(huán)境的重要標(biāo)準(zhǔn)，與湖泊浮游生物、顆粒懸浮物等密切相關(guān)，目前水質(zhì)評(píng)價(jià)方法有三大類(lèi)，即站點(diǎn)、數(shù)學(xué)模型和遙感信息水質(zhì)檢測(cè)[3]。然而，站點(diǎn)和數(shù)學(xué)模型的水質(zhì)檢測(cè)僅僅局限于單點(diǎn)或局部的水質(zhì)參數(shù)，不適用于對(duì)大范圍、全局的污染狀況，而遙感信息可以對(duì)這些水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行大范圍的空間探測(cè)，省時(shí)省力，從整體上對(duì)湖泊水質(zhì)進(jìn)行污染評(píng)價(jià)，提高水質(zhì)評(píng)價(jià)的效率與精度。

目前，發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)應(yīng)用了遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)水質(zhì)，如1996年在歐洲開(kāi)展的SLALMON項(xiàng)目支持下，空間光譜傳感器在監(jiān)測(cè)歐洲湖泊水質(zhì)的可行性方面已經(jīng)獲得了大量成果[4]，同期國(guó)內(nèi)學(xué)者應(yīng)用遙感技術(shù)在內(nèi)陸湖泊、水庫(kù)與近海的水質(zhì)監(jiān)測(cè)等方面也開(kāi)展了大量研究，如李旭文等[5]利用TM數(shù)據(jù)對(duì)太湖梅梁灣的藻華現(xiàn)象進(jìn)行了研究，建立了信息提取模型，形成了藻類(lèi)密度彩色分級(jí)圖，較好地反映了藻類(lèi)在湖面的分布情況。當(dāng)前廣泛用于湖泊水質(zhì)監(jiān)測(cè)的遙感數(shù)據(jù)源主要為航空遙感數(shù)據(jù)和光譜衛(wèi)星數(shù)據(jù)，但是該類(lèi)探測(cè)受限條件較多，如氣候環(huán)境和光學(xué)條件嚴(yán)重影響衛(wèi)星獲取數(shù)據(jù)的可用性。SAR衛(wèi)星完全可以忽略氣候環(huán)境的影響，全天候地對(duì)湖泊水質(zhì)進(jìn)行即時(shí)監(jiān)測(cè)，而現(xiàn)階段關(guān)于利用SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)湖泊水質(zhì)的研究較少報(bào)道。由于工業(yè)經(jīng)濟(jì)的快速擴(kuò)張，江蘇省蘇州市水域受到嚴(yán)重污染，尤其是太湖流域，富營(yíng)養(yǎng)化嚴(yán)重，曾暴發(fā)過(guò)嚴(yán)重的藻華現(xiàn)象，對(duì)蘇州市經(jīng)濟(jì)和社會(huì)造成了嚴(yán)重影響。鑒于此，筆者以江蘇省蘇州市周邊四大淡水湖泊為試點(diǎn)，利用全極化SAR衛(wèi)星Radarsat-2數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)湖泊水體水質(zhì)，旨在為水體水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)尋找新方向提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1材料與方法

1.1試驗(yàn)區(qū)域以江蘇省蘇州市周邊四大淡水湖泊為試點(diǎn)，分別為太湖、陽(yáng)澄西湖、金雞湖以及獨(dú)墅湖(由于太湖面積遠(yuǎn)大于其他3個(gè)湖泊，橫跨數(shù)個(gè)市區(qū)，太湖區(qū)域研究?jī)H以與蘇州市區(qū)相鄰的太湖東岸水域?yàn)樵圏c(diǎn))。采用隨機(jī)采點(diǎn)的方法，在每個(gè)湖泊均勻取60個(gè)樣點(diǎn)進(jìn)行研究分析，排除其他系統(tǒng)因子的干擾。

1.2SAR試驗(yàn)數(shù)據(jù)為加拿大高分辨率商用雷達(dá)衛(wèi)星Radarsat-2 獲得的蘇州地區(qū)極化雷達(dá)數(shù)據(jù)，采用C波段四極化精細(xì)波束模式成像，數(shù)據(jù)包括HH、HV、VH、VV 4種不同極化方式的單層數(shù)據(jù)，入射角20~41°，地面分辨率12×8 m；采集日期為2009年8月31日21:56，晴朗無(wú)風(fēng)。

1.3方法與原理SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù)較傳統(tǒng)光譜衛(wèi)星具有更多的地物目標(biāo)信息，其表達(dá)的信息也更為復(fù)雜，尤其是全極化SAR衛(wèi)星數(shù)據(jù)。一般極化SAR數(shù)據(jù)的目標(biāo)分解包括相干目標(biāo)分解和非相干目標(biāo)分解，湖泊由于其目標(biāo)散射特性復(fù)雜，流動(dòng)性較強(qiáng)，因此利用非相干目標(biāo)分解從極化SAR數(shù)據(jù)中提取到水質(zhì)狀況。

實(shí)際應(yīng)用中，目標(biāo)分解的方法很多，其中以Cloude-Pottier基于特征矢量和特征值分解方法對(duì)于自然分布目標(biāo)散射的分解最為有效[6]。該分解通常也稱(chēng)為H、A、α分解，它們分別為平均散射角(α)、散射熵(H)及反熵(A)。

α值與地物散射過(guò)程的物理機(jī)制相互聯(lián)系，當(dāng)α→0時(shí)，對(duì)應(yīng)粗糙面產(chǎn)生的單次散射；當(dāng)α→π/4時(shí)，對(duì)應(yīng)體散射；當(dāng)α→π/2時(shí)，對(duì)應(yīng)二面角散射。散射熵表示散射過(guò)程的隨機(jī)性，其中H→0表示散射過(guò)程對(duì)應(yīng)為各向同性的純目標(biāo)；H→1.0表示散射過(guò)程對(duì)應(yīng)為完全隨機(jī)散射；00.7時(shí)，反熵才能作為進(jìn)一步識(shí)別的來(lái)源。這是由于散射熵值更低時(shí)，第2、3特征值強(qiáng)烈地受噪聲的影響，以至于反熵也有很多噪聲。

圖1　H_α分類(lèi)機(jī)制解釋Fig.1　H_α classification mechanism

Cloude-Pottier根據(jù)散射熵與平均散射角的取值將所有目標(biāo)分為8類(lèi)(圖1)，分別對(duì)應(yīng)不同的物理散射機(jī)制。為了消除SAR圖像的相干斑噪聲影響，在進(jìn)行目標(biāo)分解之前先對(duì)整個(gè)極化相干矩陣進(jìn)行了精制極化Lee濾波[7]，然后將濾波后得到的極化相干矩陣進(jìn)行特征矢量和特征值的分解，提取出各種與目標(biāo)物理散射特性有關(guān)的特征量，即H、α和A，然后針對(duì)各研究區(qū)域采樣點(diǎn)的提取參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)分析。

2結(jié)果與分析

2.1參數(shù)統(tǒng)計(jì)由表1可知，四大湖泊的α取值范圍在15.59~71.96，其中以陽(yáng)澄西湖取值范圍最大，太湖取值范圍最小，而均值以金雞湖最大(46.38)，太湖其次(45.35)，獨(dú)墅湖最小(43.77)；H取值范圍為0.55~0.89，H均值以太湖最大(0.78)，金雞湖其次(0.77)，陽(yáng)澄西湖和獨(dú)墅湖均最小(0.76)；A取值范圍為0.02~0.99，均值最大值出現(xiàn)在獨(dú)墅湖(0.67)，最小均值在太湖(0.64)。

2.2水域H_α分類(lèi)根據(jù)Cloude-Pottier分解所得目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行H_α分類(lèi)，所得結(jié)果如下：四大湖泊基本類(lèi)屬于中熵區(qū)的3、4、5類(lèi)(即中熵多次散射、中熵偶極子散射以及中熵表面散射)。該三大類(lèi)具體對(duì)應(yīng)水體區(qū)域可解釋為：

中熵多次散射：可將該區(qū)域解釋為具有中等熵值的二面角散射，對(duì)應(yīng)水面覆蓋有較多浮游植物或水生植物，雷達(dá)波照射在水面后，受水面植被的影響，波束易發(fā)生多次散射且散射過(guò)程的隨機(jī)性隨之增強(qiáng)。

中熵偶極子散射：可將該區(qū)域解釋為具有中等熵值、偶極子占優(yōu)的散射機(jī)制，對(duì)應(yīng)水面多為含有較多懸浮顆粒物，具有各向異性散射特征的散射居多。

中熵表面散射：可將該區(qū)域解釋為隨機(jī)表面散射，對(duì)應(yīng)水面較為干凈，懸浮物質(zhì)較少，屬于內(nèi)陸湖泊較理想的水質(zhì)環(huán)境。

從圖2可以看出，四大湖泊中屬于中熵多次散射類(lèi)的區(qū)域所占比例為10.0%~18.0%，說(shuō)明湖泊水面浮游植物或水

表1　 四大湖泊分解目標(biāo)參數(shù)

生植物量略多，有富營(yíng)養(yǎng)化的趨勢(shì)；中熵偶極子散射類(lèi)在各大湖泊區(qū)域內(nèi)所占比例高達(dá)65.0%以上，其中，獨(dú)墅湖66.6%、陽(yáng)澄西湖66.7%、太湖68.3%、金雞湖73.3%，這說(shuō)明四大湖泊水體較為渾濁，懸浮顆粒物較多；而中熵表面散射所占比例在25.0%以下，最低的是金雞湖，不到8.0%，說(shuō)明該區(qū)域類(lèi)清潔水體極少，僅出現(xiàn)在湖水中心部位少數(shù)區(qū)域。綜合各大水域的分類(lèi)情況，可以推測(cè)出四大水域的水質(zhì)狀況較差，基本上屬于水域功能類(lèi)別的V類(lèi)水體[8]，其水質(zhì)由好到差依次為獨(dú)墅湖、陽(yáng)澄西湖、太湖、金雞湖，與2009年度《蘇州市環(huán)境狀況公報(bào)》公布數(shù)據(jù)基本一致[9]。

圖2　不同湖泊的水體H _α分類(lèi)比較Fig.2　Comparison of H _α classification of water bodies in different lakes

為進(jìn)一步了解懸浮顆粒物濃度差異，探索水質(zhì)微小區(qū)別，筆者利用反熵(A)來(lái)區(qū)分濃度差別。由于反熵大小反映了Cloude-Pottier分解中優(yōu)勢(shì)散射機(jī)制以外的2個(gè)相對(duì)較弱的散射分量之間的關(guān)系，所以其可以用來(lái)反映相應(yīng)物質(zhì)的濃度差異。在第4類(lèi)中熵偶極子散射機(jī)制占優(yōu)勢(shì)的情況下，水體中次要散射機(jī)制必然是表面散射機(jī)制。在2個(gè)相對(duì)較弱的散射機(jī)制中，若表面散射機(jī)制優(yōu)勢(shì)越明顯，即A值越大，則表明水體中純水體散射貢獻(xiàn)較多，顆粒懸浮物相對(duì)較少，濃度較低，即水體水質(zhì)相對(duì)較好；若表面散射機(jī)制在相對(duì)較弱的散射機(jī)制中不占優(yōu)勢(shì)，即A值越小，則表明懸浮物濃度越大。 在第5類(lèi)中熵表面散射機(jī)制占優(yōu)勢(shì)的情況下，水體中次要散射機(jī)制必然是代表顆粒懸浮物散射機(jī)制的偶極子散射(體散射)。同樣在2個(gè)相對(duì)較弱的散射機(jī)制比較中，若偶極子散射機(jī)制優(yōu)勢(shì)越明顯，即A值越大，則表明水體中顆粒懸浮物散射貢獻(xiàn)較多，其濃度相對(duì)較高，即水體水質(zhì)相對(duì)差一些；若偶極子散射機(jī)制在相對(duì)較弱的散射機(jī)制中不占優(yōu)勢(shì)，即A值越小，則表明懸浮物濃度越小，水體越純凈。

根據(jù)試驗(yàn)區(qū)的實(shí)際情況，研究使用0.6為A閥值對(duì)水體第4、5類(lèi)進(jìn)行細(xì)分類(lèi)，以進(jìn)一步了解各水體顆粒懸浮物濃度狀況。第4類(lèi)：VIa的A≤0.6，VIb的A>0.6；第5類(lèi)：Va的A≥0.6，Vb的A<0.6。由表2可知，太湖和陽(yáng)澄西湖的VIa水體所占比例比金雞湖和獨(dú)墅湖同類(lèi)水體所占比例高，而VIb水體所占比例明顯小于后者，這可能與湖泊的形狀有關(guān)。陽(yáng)澄西湖為南北向狹長(zhǎng)型湖泊，其湖岸線(xiàn)較長(zhǎng)，高濃度懸浮物水域較大；太湖由于僅取東岸臨近蘇州地區(qū)的水域?yàn)檠芯繀^(qū)域，其陸源顆粒物明顯較多，造成VIa水體比例較大；而金雞湖和獨(dú)墅湖成近似圓形，湖岸線(xiàn)相對(duì)較短，VIa水體明顯減少，獨(dú)墅湖僅占13.3%，而金雞湖由于污染較為嚴(yán)重，其VIa水體達(dá)到15.0%，其VIb水體達(dá)58.3%。在V類(lèi)水體分類(lèi)中，各湖泊Vb類(lèi)水體所占比例基本一致，均為湖泊中心區(qū)域較潔凈水體，唯獨(dú)金雞湖該類(lèi)水體最少；而Va類(lèi)水體在各湖泊中的比例與其水質(zhì)污染水平完全對(duì)應(yīng)，從大到小依次為獨(dú)墅湖、陽(yáng)澄西湖、太湖、金雞湖。

表2四大湖泊分解目標(biāo)參數(shù)H_A_α分類(lèi)情況

Table 2H_A_αclassification of decomposed target parameters of four lakes

區(qū)域Area級(jí)別GradeH_A_α分類(lèi)H_A_αclas-sification像元數(shù)Pixelelement比例Percentage%太湖VIVIa1220.0TaiLakeVIb2948.3VVa711.7Vb23.3陽(yáng)澄西湖VIVIa1016.7YangchengVIb3050.0WestLakeVVa1016.7Vb23.3金雞湖VIVIa915.0JinjiLakeVIb3558.3VVa46.7Vb11.7獨(dú)墅湖VIVIa813.3DushuLakeVIb3253.3VVa1220.0Vb23.3

注：VI、V分別表示第4、5類(lèi)水體，VIa、VIb分別表示4類(lèi)水體中A≤0.6和A>0.6的水體分類(lèi)。

Note:VI and V indicated the fourth and fifth water bodies; VIaand VIbindicated the anti-entropyA≤0.6 andA>0.6,respectively.

3結(jié)論與討論

由于水體對(duì)光線(xiàn)的強(qiáng)吸收性，導(dǎo)致其潛在特性在一般光譜圖像上難以識(shí)別；而極化SAR衛(wèi)星不受時(shí)間和氣候的限制，從不同極化方式探索水體中包含的復(fù)雜微弱的特征信息是進(jìn)行水體水質(zhì)分類(lèi)研究的有力工具。筆者利用Cloude-Pottier分解得到的目標(biāo)參數(shù)H、A、α對(duì)蘇州市四大湖泊水體進(jìn)行分類(lèi)，利用H_α特征空間所對(duì)應(yīng)的不同物理散射機(jī)制解釋不同類(lèi)型水體所包含的潛在物質(zhì)內(nèi)容，以此為根據(jù)評(píng)價(jià)各湖泊水體水質(zhì)狀況，結(jié)果表明：蘇州市四大湖泊水體水質(zhì)由好到差依次為獨(dú)墅湖、陽(yáng)澄西湖、太湖、金雞湖；針對(duì)顆粒懸浮物這一水質(zhì)影響因子，研究利用反熵(A)來(lái)進(jìn)一步對(duì)H_α空間分類(lèi)得到的第VI、V類(lèi)進(jìn)行細(xì)分類(lèi)，得出各湖泊的各微小類(lèi)別的特征信息，進(jìn)一步反映顆粒懸浮物濃度分布狀況。Radarsat-2全極化數(shù)據(jù)不僅能很好地應(yīng)用于湖泊水體污染監(jiān)測(cè)研究，還可以進(jìn)一步反映水體中各要素的分布狀況，在水環(huán)境污染監(jiān)測(cè)方面潛力巨大。

參考文獻(xiàn)

[1] 汪溪遠(yuǎn),師慶東,努爾巴衣·阿布都沙力克，等.遙感技術(shù)在西部干旱區(qū)湖泊水質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)科學(xué)研究,2005,26(1):71-75.

[2] 謝紅彬,陳雯.太湖流域制造業(yè)結(jié)構(gòu)變化對(duì)水環(huán)境演變的影響分析：以蘇錫常地區(qū)為例[J].湖泊科學(xué),2002,14(1):53-59.

[3] 傅國(guó)斌,劉昌明.遙感技術(shù)在水文學(xué)中的應(yīng)用與研究進(jìn)展[J].水科學(xué)進(jìn)展,2001,12(4):547-559.

[5] 李旭文,季善,楊靜.太湖藻類(lèi)的衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)[J].湖泊科學(xué),1996,7(1):65-68.

[6] 李曉瑋,種勁松.基于目標(biāo)相干散射特性的極化SAR圖像分解分類(lèi)方法[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2007,22(3):443-448.

[7] 江勇,張曉玲,師君.極化SAR改進(jìn)Lee濾波相干斑抑制研究[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào),2009,38(1):5-8.

[8] 喻歡,林波.遙感技術(shù)在湖泊水質(zhì)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)與管理,2007,32(7):152-155.

[9] 蘇州市環(huán)境保護(hù)局.2009年度《蘇州市環(huán)境狀況公報(bào)》[R].2009.

收稿日期2015-01-04

作者簡(jiǎn)介曹仕(1985- )，男，湖南華容人，工程師，碩士，從事遙感測(cè)繪研究。

中圖分類(lèi)號(hào)S 181

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

文章編號(hào)0517-6611(2016)03-194-04