基于高分二號(hào)的城市黑臭水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

胡國(guó)慶，陳冬花,，劉聰芳，謝以梅，劉賽賽，李虎

(1.安徽師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院，蕪湖 241000； 2.滁州學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，滁州 239000； 3.新疆師范大學(xué)地理科學(xué)與旅游學(xué)院，烏魯木齊 830001)

0 引言

隨著城市化的進(jìn)程不斷加快，居民人數(shù)的迅速增加，大量的工業(yè)廢水、生活污水等排入城市河道，導(dǎo)致水體黑臭現(xiàn)象頻發(fā)，不僅對(duì)城市生態(tài)環(huán)境造成惡劣影響，還影響著市容市貌以及居民的身體健康。2015年4月2日國(guó)務(wù)院頒發(fā)的《水污染防治行動(dòng)計(jì)劃》(“水十條”)[1]明確提出，到2020年，地級(jí)及以上城市建成區(qū)黑臭水體均控制在10%以內(nèi)，到2030年，城市建成區(qū)黑臭水體總體得到消除。衛(wèi)星遙感技術(shù)具有的效率高、成本低、可長(zhǎng)時(shí)間周期監(jiān)測(cè)等優(yōu)勢(shì)，為環(huán)境保護(hù)[2]和黑臭水體的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)提供了新思路和解決方案。需要注意的是，利用遙感手段監(jiān)測(cè)水體時(shí)，只能依靠光學(xué)信號(hào)監(jiān)測(cè)水體的“黑”而無(wú)法監(jiān)測(cè)水體的“臭”，對(duì)于只發(fā)出臭味而顏色正常的水體，光學(xué)遙感手段是無(wú)法監(jiān)測(cè)到的，而大多情況下，水體受到污染時(shí)，常常同時(shí)出現(xiàn)刺鼻氣味以及顏色異常等現(xiàn)象，因此，以下統(tǒng)稱為黑臭水體的遙感監(jiān)測(cè)。

早期的黑臭水體遙感識(shí)別研究集中在對(duì)類似的“黑水現(xiàn)象”或“黑水團(tuán)”的研究，Nichol[3]運(yùn)用Landsat TM影像成功識(shí)別了新加坡一個(gè)河口的黑水區(qū)域； Zhao等[4]利用MODIS和SeaWiFS數(shù)據(jù)，基于443 nm的離水輻射率和CDOM吸收系數(shù)提取了2002年和2012年2年的佛羅里達(dá)礁群黑水。隨著國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)水體光學(xué)特性和水質(zhì)分析的研究不斷深入，涌現(xiàn)了各種遙感識(shí)別算法，靳海霞等[5]利用高分二號(hào)(GF-2)衛(wèi)星融合影像對(duì)北京市城鎮(zhèn)水體進(jìn)行水體岸線提取和水質(zhì)參數(shù)反演，利用水質(zhì)參數(shù)濃度構(gòu)建綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)來(lái)判定河流黑臭情況； 溫爽等[6-7]根據(jù)黑臭水體光學(xué)特性提出了波段比值法，并驗(yàn)證了其在南京市黑臭水體識(shí)別中的可靠性； 姚月等[8-9]提出用瑞利散射校正反射率代替遙感反射率，在波段比值法的基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)后的歸一化比值模型(black and odorous water index，BOI)； 七珂珂等[10-11]提出了一種城市黑臭水體遙感分級(jí)指數(shù)(black and odorous water classification index，BOCI)，用于重度黑臭水體與輕度黑臭水體的分級(jí)識(shí)別，并在此基礎(chǔ)上得到了2015—2018年沈陽(yáng)市黑臭水體動(dòng)態(tài)變化過(guò)程。

以上學(xué)者的研究表明目前城市黑臭水體的遙感識(shí)別尚處于算法初探階段，并且集中在對(duì)城市主要干流黑臭水體的提取，而對(duì)黑臭現(xiàn)象經(jīng)常出現(xiàn)的細(xì)小河道溝渠的研究較少，不可避免出現(xiàn)漏判現(xiàn)象。此外，大多學(xué)者利用單一算法監(jiān)測(cè)黑臭水體動(dòng)態(tài)變化，由于容易受到影像質(zhì)量、拍攝時(shí)間等因素干擾，無(wú)法驗(yàn)證其在歷史影像中的精度，在實(shí)際應(yīng)用中可靠性較低。

針對(duì)當(dāng)前黑臭水體遙感識(shí)別及其動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的不足之處，本文結(jié)合黑臭水體的光學(xué)特征和表觀特征，利用GF-2衛(wèi)星的高空間分辨率特性，使得提取城市細(xì)小河道、黑臭水體的目視解譯更為準(zhǔn)確，并以長(zhǎng)江流域蕪湖段鳩江區(qū)為研究區(qū)，根據(jù)2016年2月5日政府公布的《全國(guó)地級(jí)及以上城市黑臭水體名單》[12](以下簡(jiǎn)稱《名單》)，獲取同時(shí)期GF-2影像，針對(duì)單波段閾值法、波段差值法、歸一化指數(shù)法和斜率指數(shù)法進(jìn)行閾值修正和精度評(píng)價(jià)得到最優(yōu)算法，并在此基礎(chǔ)上利用2014—2020年GF-2影像，綜合利用目視解譯標(biāo)志得到黑臭水體的分布及變化，探索基于光譜特征和表觀特征相結(jié)合的識(shí)別方法用于長(zhǎng)時(shí)間黑臭水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的可靠性。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于安徽省東南部的蕪湖市，地理坐標(biāo)介于E117°40′～118°44′，N30°19′～31°34′之間，流經(jīng)蕪湖市的河流及蕪湖市境內(nèi)河流，包括青弋江、漳河、水陽(yáng)江、裕溪河和扁擔(dān)河等，以長(zhǎng)江蕪湖段為主干構(gòu)成了一個(gè)較為完整的水系。蕪湖市下轄鳩江區(qū)跨長(zhǎng)江兩岸，水系發(fā)達(dá)、湖塘密布，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速。根據(jù)《名單》和《安徽省水污染防治工作方案》[13]公布的黑臭水體清單，蕪湖市黑臭河段79條，其中鳩江區(qū)有弋江站主溝，上、下新塘水系，火石埂東和西溝等25條黑臭河段，占全市的31.6%，是黑臭水體分布的典型區(qū)域。

1.2 高分影像數(shù)據(jù)及預(yù)處理

GF-2衛(wèi)星[14]是我國(guó)自主研制的首顆亞米級(jí)民用光學(xué)衛(wèi)星，回歸周期69 d，搭載2臺(tái)PMS(全色/多光譜)，左右相機(jī)幅寬為45 km，側(cè)擺能力±35°，可獲取的波譜范圍如表1所示。

表1 GF-2 載荷參數(shù)Tab.1 GF-2 load parameters

獲取2景2016年3月2日GF-2影像，用于算法閾值修正和精度評(píng)價(jià)； 獲取2014年12月14日、2016年11月3日、2018年1月1日、2020年3月19日各1景，用于鳩江區(qū)主城區(qū)黑臭水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，影像質(zhì)量較好。基于ENVI5.3軟件平臺(tái)完成影像數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作，主要包括正射校正、輻射定標(biāo)、大氣校正、影像融合、影像鑲嵌等。首先，利用天地圖無(wú)偏移影像，對(duì)全色和多光譜影像分別添加控制點(diǎn)進(jìn)行正射校正； 之后進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正，大氣校正采用ENVI軟件自帶的FLAASH大氣校正模塊； 然后，利用校正后的GF-2影像4 m多光譜和1 m全色數(shù)據(jù)，采用NNDiffuse Pan Sharpening方法進(jìn)行融合，融合后的影像空間分辨率為1 m，既具有多光譜特征，又有較高的空間分辨率，如圖1所示。并且校正后的影像可以真實(shí)反映地物信息及水體遙感反射率信息。采用歸一化水體指數(shù)(normalized difference water index，NDWI)提取水體，掩模得到水體分布，并剔除混合像元，對(duì)主要的細(xì)小河流進(jìn)行補(bǔ)全。

1.3 黑臭水體目視解譯標(biāo)志

在GF-2影像上黑臭水體的表觀特征與一般水體有明顯差別(圖2)，根據(jù)前人研究[15]，利用以下黑臭水體的目視解譯標(biāo)志作為輔助判別手段可以有效提高其遙感識(shí)別的精度。

(e) 垃圾堆放(大陽(yáng)垾濕地公園水系)

1)水體顏色。由于生活污水、工業(yè)廢水的大量排放，城市河道有機(jī)物增多，導(dǎo)致水中耗氧速率大于復(fù)氧速率，造成缺氧環(huán)境，厭氧微生物分解有機(jī)質(zhì)產(chǎn)生大量的惡臭水體，使水體發(fā)黑發(fā)臭。因此一般水體與黑臭的顏色差別是判別水體類型的首要依據(jù)。如圖2(a)和(b)所示，黑臭水體呈現(xiàn)黑色、墨綠色，而一般水體呈現(xiàn)綠色、淺綠色。

2)河道淤塞。河道狹窄、排水不暢，或河道封堵，水動(dòng)力不足形成斷頭浜，如圖2(c)所示，也是導(dǎo)致水體黑臭的重要原因，因此，河道淤塞也是黑臭水體的重要特征和判據(jù)。

3)次生環(huán)境。當(dāng)含有大量氮、磷元素的生活污水、農(nóng)業(yè)、工業(yè)廢水排入河道，會(huì)使水體富營(yíng)養(yǎng)化，導(dǎo)致水華、浮萍泛濫等現(xiàn)象出現(xiàn)，造成次生環(huán)境問(wèn)題，從而引發(fā)黑臭，并伴隨大量挺水植被的出現(xiàn)，如圖2(d)所示。

4)岸邊垃圾堆放。當(dāng)河道兩岸堆積大量生活垃圾和建筑垃圾時(shí)，若無(wú)法得到及時(shí)清理，經(jīng)發(fā)酵后散發(fā)異味并產(chǎn)生其他污染物，在雨水沖刷等外力作用下進(jìn)入河道，是造成河流黑臭的主要來(lái)源之一。如圖2(e)所示，方框內(nèi)為垃圾堆放處，灰黑色水體為黑臭水體。

1.4 樣點(diǎn)分布

由于缺少2016年鳩江區(qū)水系實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，本文根據(jù)官方公布的黑臭水體清單定位黑臭河段，結(jié)合目視解譯標(biāo)志判斷水體類別，在弋江站主溝，上、下新塘水系，火石埂東和西溝等地共判別并標(biāo)定了24個(gè)黑臭水體樣點(diǎn)。同時(shí)在青弋江、裕溪河、下壩支渠、青山河、清水河選取了24個(gè)一般水體樣點(diǎn)。樣點(diǎn)分布如圖3所示。

圖3 樣點(diǎn)分布Fig.3 Sample distribution

2 黑臭水體遙感識(shí)別模型修正與精度分析

2.1 模型修正

目前對(duì)于黑臭水體的遙感識(shí)別，主要是通過(guò)波段的線性組合凸顯黑臭水體與一般水體的光譜特征和顏色差異，進(jìn)而構(gòu)建黑臭水體遙感識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)黑臭水體的識(shí)別與監(jiān)測(cè)。本文嘗試?yán)脝尾ǘ伍撝捣?、波段差值法、歸一化指數(shù)法和斜率指數(shù)法分別構(gòu)建識(shí)別模型。通過(guò)1.4節(jié)選取的樣點(diǎn)，利用校正后GF-2影像水體的遙感反射率進(jìn)行建模和閾值修正，對(duì)比分析各算法精度，從而選擇最優(yōu)算法。不同算法建模結(jié)果如圖4所示，算法公式及修正前后閾值如表2。建模結(jié)果表明，4種算法均能夠區(qū)分黑臭水體與一般水體，但結(jié)果各有差異。從圖4(a)可以看出，對(duì)于校正后的GF-2綠光波段反射率，黑臭水體與一般水體均存在較高或較低的樣點(diǎn)，兩者值域重疊導(dǎo)致基于峰值反射率的單波段閾值法無(wú)法有效辨別水體類型； 從圖4(b)—(d)可以看出，基于光譜曲線變化趨勢(shì)的3種算法提升了對(duì)這2種水體的區(qū)分效果，使得識(shí)別精度進(jìn)一步提高。對(duì)比修正前后的閾值可以看出，由于各地區(qū)黑臭水體光譜特征和輕重程度不同，同一算法在不同地區(qū)的建模結(jié)果有明顯的差別，不同算法在不同地區(qū)的適用性不同，需要根據(jù)實(shí)際情況，綜合評(píng)價(jià)算法精度，以得到最優(yōu)算法。

表2 公式及閾值選取Tab.2 Formula and threshold selection

2.2 精度評(píng)價(jià)

統(tǒng)計(jì)樣點(diǎn)判別結(jié)果如表3所示，本文利用用戶精度、產(chǎn)品精度和總精度評(píng)價(jià)模型精度，并利用Kappa系數(shù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ妥R(shí)別一致性，公式如表4所示，計(jì)算結(jié)果如表5所示。從表5可以看出，波段差值法的用戶精度、產(chǎn)品精度以及總精度在4種算法中處于中上等，總精度最高表明其對(duì)一般水體和黑臭水體均有較好的識(shí)別效果，斜率指數(shù)法次之，歸一化指數(shù)法最差，單波段閾值法雖然對(duì)黑臭水體識(shí)別效果最好，但對(duì)一般水體識(shí)別效果較差。并且波段差值法的Kappa系數(shù)為0.75說(shuō)明其識(shí)別結(jié)果具有高度一致性，明顯高于其他算法。算法精度評(píng)價(jià)結(jié)果表明，波段差值法用于識(shí)別蕪湖鳩江區(qū)黑臭水體的精度最高，將其用于黑臭水體的識(shí)別與監(jiān)測(cè)可以更好地反映黑臭水體的動(dòng)態(tài)變化。

表3 樣點(diǎn)判別統(tǒng)計(jì)Tab.3 Sample discrimination statistics

表4 精度評(píng)價(jià)公式Tab.4 Accuracy evaluation formula

表5 精度統(tǒng)計(jì)Tab.5 Accuracy statistics

3 黑臭水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)

鳩江區(qū)黑臭水體主要分布在長(zhǎng)江以東，扁擔(dān)河以西的主城區(qū)，該區(qū)域人口密集，河道溝渠密布，全面掌握其黑臭水體的分布情況和消長(zhǎng)變化對(duì)于治理和監(jiān)測(cè)水體環(huán)境具有重要意義。

利用獲取的2014年12月14日、2016年11月3日、2018年1月1日以及2020年3月19日的GF-2影像，使用波段差值法初步提取黑臭水體，如圖5所示，并聯(lián)合目視解譯標(biāo)志判斷水體是否黑臭，驗(yàn)證該方法在動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)中的可靠性，并分析黑臭水體的變化情況和原因，為相關(guān)部門評(píng)價(jià)黑臭水體的治理效果提供參考。圖5表明，2014年鳩江區(qū)主城區(qū)水體黑臭情況已相當(dāng)嚴(yán)重，監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)不同河段、大小溝渠都出現(xiàn)了不同程度的黑臭現(xiàn)象，主要集中在保興垾、大陽(yáng)垾和弋江站主溝； 2016年末，大公溝黑臭現(xiàn)象消失，大陽(yáng)垾黑臭水體顯著減少，新增黑臭河段保興垾九華北路支溝； 到2018年初，水體環(huán)境整體有了明顯的改善，不過(guò)大陽(yáng)垾、大公溝出現(xiàn)了水體反黑現(xiàn)象； 截至2020年3月，鳩江區(qū)主城區(qū)水體除神山公園、保興垾鳩茲家苑支溝和上、下新塘水系仍有黑臭現(xiàn)象外，其他河段黑臭水體已全部消失。2014—2020年黑臭水體逐漸減少，這與政府的治理和監(jiān)管有直接的關(guān)系，并且從GF-2影像上可以得知，火石埂及東河是通過(guò)整改河道治理黑臭(圖6)，而大陽(yáng)垾等河道無(wú)明顯變化，是通過(guò)物化或生物等方法治理和修復(fù)的。

根據(jù)單一算法識(shí)別結(jié)果，新塘及其周邊河段自2014年一直被識(shí)別為黑臭水體，但通過(guò)GF-2目視解譯發(fā)現(xiàn)，新塘主體水域面積較大，水面平整無(wú)次生環(huán)境問(wèn)題，無(wú)明顯黑臭水體特征(圖7(a))，因此判斷為一般水體。查閱相關(guān)資料[9]獲知，新塘水質(zhì)較好，水體較深，在可見(jiàn)光波段表現(xiàn)為強(qiáng)吸收，因此在遙感影像呈現(xiàn)暗像元的特征，導(dǎo)致單一算法錯(cuò)判。此外，新塘周邊河段2014年和2016年水面浮萍較多、水體呈現(xiàn)黑色，確為黑臭水體，2018年之后，浮萍消失，水面整潔，已變?yōu)橐话闼w，但由于此處河道狹窄，兩岸高樓林立，和保興垾鳩茲家苑支溝相同，均是由于陰影的覆蓋，導(dǎo)致其被錯(cuò)判為黑臭水體(圖7(b))。

通過(guò)以上分析最終得到2014—2020年黑臭水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果如表6，2014年、2016年、2018年、2020年黑臭水體面積分別為0.313 km2，0.152 km2，0.069 km2和0.008 km2。

表6 黑臭水體動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)結(jié)果Tab.6 Dynamic monitoring results of black and odorous water

4 結(jié)論

根據(jù)2016年2月5日公布的蕪湖市鳩江區(qū)黑臭水體清單，利用單波段閾值法、波段差值法等構(gòu)建遙感識(shí)別模型，聯(lián)合目視解譯標(biāo)志用于城市黑臭水體長(zhǎng)時(shí)間動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，得到以下結(jié)論：

1)單一算法中，波段差值法用于識(shí)別鳩江區(qū)黑臭水體精度最高，總精度為87.5%，Kappa系數(shù)為0.75，說(shuō)明其識(shí)別結(jié)果具有高度一致性。

2)結(jié)合黑臭水體光譜特征和表觀特征，將目視解譯用于遙感識(shí)別算法的補(bǔ)充，可有效提高識(shí)別精度，消除水深、陰影的影響，進(jìn)一步提高解譯精度，并可獲知河段黑臭成因，有利于相關(guān)部門及時(shí)制定治理方案。

3)將本文發(fā)展的黑臭水體識(shí)別方法用于2014—2019年4期GF-2遙感影像，提取黑臭水體面積從0.313 km2減少為0.008 km2，表明鳩江區(qū)主城區(qū)黑臭水體逐年減少，相關(guān)部門整治效果顯著，但應(yīng)注意水體的反黑反臭等問(wèn)題，以達(dá)到城市水體長(zhǎng)治久清的目的。

4)由于本文選擇的樣點(diǎn)是典型的重度黑臭水體，其判定閾值較低，在識(shí)別重度黑臭水體上效果較好，不過(guò)對(duì)于輕度黑臭水體識(shí)別效果較差，未來(lái)的研究應(yīng)該考慮將黑臭水體分級(jí)研究，分別確定識(shí)別方法及閾值，進(jìn)一步提高識(shí)別精度。