興隆湖水生植物遙感信息提取和氮磷分布特征*

譚 詹，汪仁銀，任 玖，胡澄宇，馮文強

(1.四川水利職業(yè)技術學院，四川 崇州，611231；2.成都理工大學，成都，610059)

水環(huán)境是人類生存環(huán)境的重要組成部分，水環(huán)境污染程度加劇不僅影響人們用水需求，還影響人們生活環(huán)境，給社會生產(chǎn)生活帶來嚴重的影響，制約社會經(jīng)濟的發(fā)展。水體氮、磷營養(yǎng)鹽增加導致富營養(yǎng)化加劇，嚴重破壞水生生態(tài)系統(tǒng)，研究表明，富營養(yǎng)化現(xiàn)象受多種環(huán)境因子影響，其中最為重要的2個參數(shù)即是溶解性的氮和磷[1]。通過構建人工濕地、生態(tài)浮床等水生態(tài)修復技術在去除氮、磷的同時還能降解其他的有毒有害污染物，已經(jīng)被廣泛采用[1，2]。水生植物通過促進湖泊水體中含磷物質的沉降和抑制表層沉積物的再懸浮而起到促進磷的沉積，可降低水體中磷的含量，并將水體中的氮傳輸?shù)降啄嘀?，降低湖泊河流水體中的總氮、總磷含量。水生高等植物提高水體溶解氧，為其他物種提供或改善生存條件，提高水體透明度，改善水體的景觀效應，起到改善水質的作用。通過恢復及培育水生植物，可以增加系統(tǒng)的生物多樣性，提高了系統(tǒng)抗干擾能力，使水生生態(tài)系統(tǒng)結構更加穩(wěn)定[3，4]。

遙感技術是一門快速反映地表實際情況的間接接觸檢測技術，能夠快速的向用戶提供高分辨率、大區(qū)域覆蓋、高精度質量的遙感影像，對遙感影像進行處理、解譯等手段可得到感興趣區(qū)域信息[5]。近年，遙感技術在水環(huán)境監(jiān)測及治理方面得到廣泛應用[6-9]。本文利用高分遙感影像根據(jù)像斑灰度特征提取水生植物信息，對興隆湖特征位置平均采集水樣并檢測，獲取總氮、總磷等影響水質的參數(shù)，通過ArcMap空間分析中的反距離權重法(IDW)[10-12]得到與水生植物分布緊密相關的總氮、總磷特征分布信息。

1 研究方法

對GF-2-PMS2遙感數(shù)據(jù)預處理并基于像斑灰度特征提取水生植物信息，根據(jù)外業(yè)采樣點檢測相關水質參數(shù)，分析水生植物像斑信息及總氮、總磷特征信息分布情況。流程如圖1所示。

圖1 興隆湖水生植物遙感信息提取和總氮總磷分布特征

1.1 遙感數(shù)據(jù)及預處理

1.1.1 遙感數(shù)據(jù)來源

采用2019年8月獲取的GF-2-PMS2遙感數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含優(yōu)于1m分辨率的全色波段影像和優(yōu)于4m分辨率的多光譜波段影像。研究區(qū)內(nèi)影像無云覆蓋，影像質量較好。GF-2衛(wèi)星有效載荷技術指標如表1所示。

表1 GF-2衛(wèi)星有效載荷技術指標

1.1.2 數(shù)據(jù)預處理

實驗中對GF-2數(shù)據(jù)預處理包括輻射定標、大氣校正、正射校正、影像融合和圖像裁剪[5]，選用處理軟件為ENVI5.3。遙感影像預處理流程如圖2所示。

圖2 影像預處理流程

1.2 水生植物像斑提取

像斑是指圖像上具有灰度值接近的分布連續(xù)的像素的集合，基于像斑的水生植物提取方法，主要是構建像斑特征空間和像斑特征提取[5]，特征提取可以是光譜特征、紋理特征、形狀特征等，如圖3所示。

圖3 像斑特征的組織關系

像斑特征的提取釆用影像分割技術提取。影像分割是面向對象影像分析的基礎，其結果將對后續(xù)的分析處理產(chǎn)生重要的影響。

1.3 研究區(qū)水樣采集及檢測

對研究區(qū)采用平均取樣法，并通過鉬酸銨分光分度法、堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法等檢測方法對總氮、總磷等反應水質情況的參數(shù)進行檢測，如表2所示。

表2 樣本水質檢測方法

1.4 氮磷分布特征分析

通過插值分析中的反距離權重法(IDW)分析總氮總磷特征，反距離權重(IDW)插值使用一組采樣點的線性權重組合來確定像元值。權重是一種反距離函數(shù)。進行插值處理的表面應當是具有局部因變量的表面[10-12]，如圖4所示。

圖4 反距離權重法原理

2 實驗及結果分析

2.1 實驗區(qū)概況

興隆湖位于成都中心城區(qū)以南的天府新區(qū)，是該區(qū)最大的人工湖[13]，地理坐標為東經(jīng)約104°04′18″-104°06′00″，北緯約30°23′26″-30°24′28″。興隆湖通過鹿溪河泄洪道實現(xiàn)河湖分離，并利用現(xiàn)狀地形構建而成，湖泊設計水位為464.0m，水面面積為2.6km2，平均水深2.5m，湖岸線長約11.7km。興隆湖是天府新區(qū)的生態(tài)核心，在改善新區(qū)生態(tài)環(huán)境、調節(jié)局地小氣候、帶動旅游等相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展和提升天府新區(qū)綜合競爭力等方面都具有重要意義。興隆湖水域面積大、湖體容量大，水體理化指標監(jiān)測結果表明，興隆湖水質屬劣Ⅴ類，主要污染物為氨氮、總氮和總磷[13]。

2.2 興隆湖遙感影像預處理

2.2.1 輻射定標

輻射定標的目的是將記錄的原始DN值轉換為大氣外層表面輻射亮度值，本研究根據(jù)2015年中國資源衛(wèi)星應用中心發(fā)布的GF-2-PMS2外場絕對輻射定標系數(shù)進行輻射定標，轉換公式為：

Le(λe)=Gain·DN+Offset

式中：Le(λe)為轉換后輻射亮度值，單位為

W·m-2·sr-1·μm-1；

DN為衛(wèi)星載荷觀測值；

Gain為定標斜率，單位為W·m-2·sr-1·μm-1；

Offset為絕對定標系數(shù)偏移量，單位為W·m-2·sr-1·μm-1。

2.2.2 大氣校正

大氣校正的目的是將輻射亮度值或表面反射率轉換為地表實際反射率，消除大氣散射、吸收和反射引起的誤差。本研究采用FLAASH模型對影像數(shù)據(jù)進行大氣校正，F(xiàn)LAASH大氣校正需要影像的中心波長信息，ENVI暫不能自動識別GF-2數(shù)據(jù)的頭文件信息，因此，需要手動添加中心波長信息。這里取波譜響應值為1的波長為各波段對應中心波長，依次為514nm、546nm、656nm、822nm。

2.2.3 正射校正

正射校正的目的是消除地形的影響或是相機方位引起的變形等，生成平面正射影像，正射校正可以說是幾何校正的最高級別，正射校正除了進行常規(guī)的幾何校正的功能外，還要根據(jù)DEM來糾正影像因地形起伏而產(chǎn)生的畸變，會給圖像加上高程信息。全色波段影像和多光譜波段影像均自帶RPC(Rational Polynomial Coeffcient)信息，RPC的實質是有理函數(shù)糾正模型(Rational Function Model-RFM)，是將像點坐標(r，c)表示為以相應地面點空間(X，Y，Z)為自變量的多項式的比值。利用RPC信息分別對多光譜和全色數(shù)據(jù)進行正射校正。

2.2.4 影像融合

影像融合的目的是獲得既有全色影像的高分辨率，又有多光譜影像的彩色信息的影像。本研究采用NNDiffuse Pan Sharpening圖像融合算法，融合結果對于色彩、紋理和光譜信息得到很好的保留。如圖5所示。

(a)融合前 (b)融合后

2.2.5 影像裁剪

通過ArcMap軟件確定湖泊矢量邊界，矢量數(shù)據(jù)和融合后的柵格數(shù)據(jù)疊加裁剪獲取湖泊的柵格數(shù)據(jù)。如圖6所示。

(a)疊加矢量裁剪 (b)裁剪后影像

2.3 基于灰度特征的水生植物像斑提取

像斑是指圖像上具有灰度值接近的分布連續(xù)的像素的集合，獲取像斑最重要的是構建像斑特征空間和像斑特征提取，像斑特征的提取常常根據(jù)像素灰度直方圖釆用影像分割技術提取。對于參與運算像素的選擇有兩種方式，一種是選擇像斑內(nèi)部及其邊緣所有像素；另一種是去除像斑邊緣只選擇像斑內(nèi)部的像素。這兩種方式適用于兩種情況：當像斑內(nèi)像素的相似同質性較高，影像分割效果較好時，讓屬于該像斑的像素全部參與像斑特征計算，這種方式可以較為完整地保留紋理特征；當像斑邊緣像素與像斑內(nèi)部像素同質性較差時，在特征提取時除去像斑外部邊緣像素進行特征特區(qū)的方式更為適合[14]。由于興隆湖湖面綠色植物內(nèi)部同質性較高，選擇像斑內(nèi)部及其邊緣所有像素，分割效果較好，如圖7所示。

圖7 水生植物分布情況

2.4 水樣采集與檢測

用平均采樣法分別在鹿溪河入水口、出水口、城市排污口、湖心等位置均勻采集十個點，采樣位置如圖8所示。

圖8 采樣點分布

水樣采集后立即送檢，對pH、高錳酸鹽指數(shù)、氨氮、總氮和總磷檢測，得到采樣點的水質分析結果，如表3所示。

表3 檢測結果

2.5 興隆湖總氮總磷特征及分布

根據(jù)地表水環(huán)境質量標準標準限值(如表4所示)，興隆湖高錳酸鹽指數(shù)值均超過6mg/L，屬于Ⅳ類，氨氮除4號點位置屬Ⅲ類，其余均屬Ⅱ類，總磷除3號點位置屬Ⅳ類，其余均不超過Ⅲ類，總氮4、5號點位置屬Ⅳ類，其余均屬Ⅲ類。總氮總磷各采樣點特征如圖9所示。

(a)總磷(TP) (b)總氮(TN)

表4 地表水環(huán)境質量標準基本項目標準限值 單位：mg/L

通過插值分析中的反距離權重法(IDW)分析總氮總磷信息，此方法假定所映射的變量因受到與其采樣位置間的距離的影響而減小。因此，對其搜索半徑距離和點數(shù)進行反復調試，確定最佳閾值，表示總氮、總磷分布情況的參數(shù)，設置半徑為5km，點數(shù)12，得到興隆湖整體氮磷特征分布圖，如圖10所示。

(a)總磷(TP) (b)總氮(TN)

3 結論

根據(jù)遙感影像特征提取水生植物分布情況，水生植物主要分布在鹿溪河入水口、城市排水口等，根據(jù)氮磷特征分布圖直觀表達出興隆湖氮磷含量及分布信息：

(1)總磷含量在3號點城市排水口處最高，屬IV類，在1號出水口處最低；

(2)總氮含量在4、5號鹿溪河入水口最高，屬IV類，出水口1號點明顯降低。

綜述，鹿溪河入水口及城市排水口氮磷含量高，通過水生植物根部吸附等作用，出水口流入鹿溪河總氮和總磷含量均降低。水生植物分布情況結合氮磷特征分布圖分析得出，水生植物的分布和湖水氮磷含量有密切聯(lián)系，為后期平衡水生植物和氮磷的關系，合理種植水生植物有一定的指導作用，對防止興隆湖水體富營養(yǎng)化和黑臭水具有積極意義，也為下一步研究水生植物及氮磷量的遙感自動監(jiān)測及變化檢測奠定基礎。