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    基于吉林一號(hào)衛(wèi)星河道水質(zhì)綜合監(jiān)測(cè)方法

    2020-11-06 05:50:45朱熹劉黎明葉張林
    中國(guó)水運(yùn) 2020年9期

    朱熹 劉黎明 葉張林

    摘 要:面對(duì)上海市的水環(huán)境監(jiān)測(cè)需求,針對(duì)國(guó)產(chǎn)“吉林一號(hào)”衛(wèi)星的多光譜遙感數(shù)據(jù),及水文水資源管理署提供的河道斷面采樣點(diǎn)數(shù)據(jù),提出了一種水質(zhì)參數(shù)反演方法。以上海市浦東新區(qū)為研究區(qū),總磷、氨氮、高錳酸鹽、溶解氧為待反演水質(zhì)參數(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法為反演模型,基于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)得到水質(zhì)類別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,浦東新區(qū)內(nèi)總磷為主要污染指數(shù),遙感反演算法精度良好,能夠應(yīng)用于城市河道水質(zhì)監(jiān)測(cè),為政府決策提供依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:吉林一號(hào);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);水質(zhì)反演

    中圖分類號(hào):U61? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1006—7973(2020)09-0043-03

    1 引言

    清潔安全的水環(huán)境與人民的健康生活息息相關(guān),也是社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)。城市區(qū)域人口密度大,經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,水環(huán)境的維護(hù)是重點(diǎn)也是難點(diǎn),城市河流的監(jiān)管任務(wù)充滿了挑戰(zhàn)。上海為了整治水體污染,按照分級(jí)管理屬地負(fù)責(zé)原則,建立了市、區(qū)、街鎮(zhèn)三級(jí)河長(zhǎng)體系,力爭(zhēng)在2020年完全消滅劣V類河道。因此為了保障人民群眾的健康生活,維護(hù)城市的生態(tài)環(huán)境,水污染的及時(shí)發(fā)現(xiàn)就顯得尤為重要,也對(duì)監(jiān)管部門的發(fā)現(xiàn)及響應(yīng)能力提出了更高的要求。遙感手段相較于傳統(tǒng)的化學(xué)采樣分析法,具有以下優(yōu)勢(shì)[1]:①響應(yīng)速度快,遙感衛(wèi)星可以實(shí)時(shí)傳輸影像數(shù)據(jù),不需等待樣本檢測(cè),即可為相關(guān)部門快速定位污染河道提供依據(jù);②覆蓋范圍廣,對(duì)于上海市各區(qū)鎮(zhèn)可以完整覆蓋;③實(shí)際成本低,相較于采樣送檢,遙感手段極大降低了污染定位的各類成本。

    隨著國(guó)家對(duì)于衛(wèi)星遙感能力的重視,更多高時(shí)空分辨率的衛(wèi)星升空,為建立完整的遙感監(jiān)測(cè)網(wǎng)提供了可能性。而遙感水質(zhì)反演技術(shù)依附于遙感硬件力量的成長(zhǎng),也獲得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,可反演的各類參數(shù)也擴(kuò)充至葉綠素a、懸浮物、氨氮、總磷等。目前的水質(zhì)反演方式主要分為分析方法、經(jīng)驗(yàn)方法及半經(jīng)驗(yàn)方法[5-7],其中,分析方法基于光譜的反射、散射及水體的吸收等方面考慮,建立在光學(xué)傳輸?shù)奈锢砘A(chǔ)上,具有嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐蒲葸壿嫞撬钄?shù)據(jù)較多,模型構(gòu)建困難,且也有一定的區(qū)域局限性。經(jīng)驗(yàn)方法則是對(duì)采樣數(shù)據(jù)與光譜數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)關(guān)系建立模型[8],方法相對(duì)簡(jiǎn)便,但是局限性明顯樣本與衛(wèi)星影像同步困難,且沒(méi)有物理依據(jù)。Dekker[2]基于Landsat衛(wèi)星的TM數(shù)據(jù),對(duì)懸浮物和葉綠素a進(jìn)行了線性和指數(shù)回歸。半經(jīng)驗(yàn)方法將已知的光譜特征與統(tǒng)計(jì)模型結(jié)合,分析相關(guān)性較優(yōu)的譜段或譜段組合,多應(yīng)用于高光譜遙感影像。Buckton[3,4]使用Meris數(shù)據(jù)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模型,反演了葉綠素a、黃色物質(zhì)、懸浮物等水質(zhì)參數(shù),驗(yàn)證精度高于一般經(jīng)驗(yàn)?zāi)P汀?/p>

    本文以長(zhǎng)光衛(wèi)星技術(shù)有限公司自主研發(fā)的“吉林一號(hào)”多光譜遙感影像及浦東新區(qū)水文水資源管理署提供的水質(zhì)樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對(duì)四項(xiàng)指標(biāo)總磷、氨氮、高錳酸鹽、溶解氧建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法模型,在此基礎(chǔ)上得到遙感水質(zhì)參數(shù)的反演模型,并對(duì)其精度進(jìn)行驗(yàn)證。

    2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及預(yù)處理

    2.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    本文遙感衛(wèi)星采用“吉林一號(hào)”,該衛(wèi)星一箭四星包括一顆光學(xué)A星、兩個(gè)靈巧視頻星及一顆靈巧驗(yàn)證星。本次實(shí)驗(yàn)使用光學(xué)A星的浦東區(qū)四景多光譜數(shù)據(jù),其包括B0-B19共20個(gè)譜段,其中,B0-B6空間分辨率為5m,B7-B12分辨率為10m,B13-B19分辨率為20m,重返周期為3.3天,幅寬有11.6公里,考慮到分辨河道的空間分辨率要求,選用B0-B6進(jìn)行遙感水質(zhì)反演,見下表。

    水質(zhì)參數(shù)采樣數(shù)據(jù)獲取的是衛(wèi)星成像同一天的上海市河流斷面實(shí)地采樣分析數(shù)據(jù),按照《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB3838-2002)》由水文水資源管理署提供737個(gè)斷面采樣點(diǎn)溶解氧(DO)、高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)、氨氮(NH3-N)、總磷(TP)共四項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

    2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

    在進(jìn)行水質(zhì)反演之前,需要對(duì)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行鑲嵌拼接、輻射定標(biāo)、大氣校正以及幾何校正,利用定標(biāo)參數(shù)將遙感衛(wèi)星獲取的傳感器記錄的數(shù)字量化DN值轉(zhuǎn)化為地表反射率。除此之外,利用NDWI對(duì)水體進(jìn)行提取,一般閾值設(shè)為0,大于0的像元視為水體,整體提取效果良好,但是在細(xì)小河道由于混合像元現(xiàn)象嚴(yán)重,漏檢明顯,由于本實(shí)驗(yàn)主要針對(duì)市區(qū)鎮(zhèn)管河道,所以NDWI可以較好達(dá)到目的。

    針對(duì)水質(zhì)樣本點(diǎn)的預(yù)處理工作包含兩個(gè)部分,一是剔除狹窄河道樣本點(diǎn),該區(qū)域混合像元現(xiàn)象嚴(yán)重,嚴(yán)重誤導(dǎo)反演結(jié)果,二是通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)閾值法剔除樣本數(shù)據(jù)中的異常點(diǎn)。經(jīng)過(guò)上述兩步篩選,共計(jì)保留641個(gè)樣本點(diǎn)數(shù)據(jù)參與之后的模型構(gòu)建。

    上圖為篩選之后樣本點(diǎn)各水質(zhì)參數(shù)指標(biāo)分布,總體上四水質(zhì)指標(biāo)展示整體水質(zhì)良好,但仍然存在少量劣V類水樣,及大量V類水樣。由圖可知,高錳酸鹽指數(shù)表現(xiàn)最良好,主要集中為II-IV類水,總磷表現(xiàn)最差,V及劣V類水樣占比最高,且不存在I類水樣,超標(biāo)通常源于生活污水和化工廢水,主要是由人類活動(dòng)造成。

    3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法遙感水質(zhì)反演方法

    3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為一種半經(jīng)驗(yàn)?zāi)P停陙?lái)被廣泛應(yīng)用于衛(wèi)星遙感反演。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度,通過(guò)調(diào)整內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間相互連接關(guān)系,從而達(dá)到處理信息的目的。其中,誤差反向傳播(BP)算法(圖3)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基礎(chǔ),學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。正向傳播時(shí),輸入樣本從輸入層傳入,經(jīng)各隱層逐層處理后,傳向輸出層。若輸出層的實(shí)際輸出與期望的輸出不符,則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段。誤差反傳是將輸出誤差以某種形式通過(guò)隱層向輸入層逐層反傳,并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元,從而獲得各層單元的誤差信號(hào),此誤差信號(hào)即作為修正各單元權(quán)值的依據(jù)。這種信號(hào)正向傳播與誤差反向傳播的各層權(quán)值調(diào)整過(guò)程,是周而復(fù)始地進(jìn)行的。權(quán)值不斷調(diào)整的過(guò)程,也就是網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程。此過(guò)程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可接受的程度,或進(jìn)行到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止。

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