基于遙感影像的礦區(qū)水環(huán)境狀態(tài)識別與檢測
——以珠江流域部分河段為例

徐志文，王思遠(yuǎn)

(長沙礦冶研究院有限責(zé)任公司，湖南 長沙 410000)

1 研究背景

礦山資源的利用推動了社會經(jīng)濟的發(fā)展，同時也不可避免地對周邊的生態(tài)環(huán)境帶來諸多的污染問題[1-2]，礦山水污染就是其中之一。一方面，在礦山開采過程中，出現(xiàn)大量礦山廢渣，遇水后易形成礦山廢水,礦山廢水中的污染物以有機污染物或重金屬污染物為主，同時伴有油類污染物或酸類污染物，經(jīng)處理后仍會有殘留物排入河流中;另一方面，多年開采的礦區(qū)產(chǎn)生尾礦堆積物后，尾礦中重金屬的流失可能會增加下游河流中重金屬的含量[3-4]。因此，礦山水污染問題涉及范圍廣，影響嚴(yán)重，需要引起關(guān)注[5]。

傳統(tǒng)的礦山水環(huán)境調(diào)查主要通過水準(zhǔn)測量、靜態(tài)或動態(tài)GPS測量等手段進行實地調(diào)查與分析，耗費人力物力，并且難以滿足對地質(zhì)環(huán)境大面積、快速、長期、連續(xù)監(jiān)測的要求[6-7]。近年來，遙感技術(shù)由于其具備實時性、觀測范圍廣等優(yōu)勢在國內(nèi)外水體環(huán)境研究領(lǐng)域得到應(yīng)用。雷利卿[8]、汪子義[9]等通過對山東肥城礦區(qū)進行調(diào)查，探究了礦區(qū)環(huán)境監(jiān)測的遙感方法；萬余慶[10]、安志宏[11]等以靖邊縣城的蘆河為研究區(qū), 嘗試?yán)酶吖庾V遙感數(shù)據(jù)分析水體環(huán)境，發(fā)現(xiàn)水體污染物含量與不同波段的反射率之間存在著一定的相關(guān)性；徐金鴻[12]、王海慶[13]等通過將遙感方法應(yīng)用在水污染監(jiān)測方面，探究了利用光譜特征實現(xiàn)水質(zhì)監(jiān)測的方法；LIU Jing[14]、楊長保[15]等進一步基于數(shù)學(xué)模型研究了尾礦水污染動態(tài)擴散規(guī)律，完成了河流污染風(fēng)險分布圖的制作，實現(xiàn)了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的突發(fā)性水污染礦井尾礦庫風(fēng)險動態(tài)模擬。

筆者結(jié)合礦山開發(fā)區(qū)域特點，根據(jù)遙感影像光譜特征，選取流經(jīng)韶關(guān)市某縣的珠江流域部分河段為研究區(qū)，利用Landsat-8衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，在水體信息提取的基礎(chǔ)上，結(jié)合不同污染程度水體光譜曲線的差異，對比分析礦區(qū)水污染的空間分布特征，從而為礦區(qū)水體環(huán)境識別與監(jiān)測提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐。

2 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)處理

2.1 研究區(qū)概況

以流經(jīng)韶關(guān)市的珠江流域部分河段為研究區(qū)，如圖1所示。通過對遙感獲取的真彩色影像進行簡單的目視解譯發(fā)現(xiàn)，該區(qū)域上下游存在露天采礦場、選礦場、廢石堆等礦業(yè)活動用地，且礦山上下游水體的色差較大，推測該區(qū)域水體環(huán)境受到一定程度的污染。

圖1 礦山水環(huán)境研究范圍

2.2 數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理

Landsat-8衛(wèi)星發(fā)射于2013年，搭載有OLI陸地成像儀(Operational Land Imager)和TIRS熱紅外傳感器(Thermal Infrared Sensor)[16-17]。其中，Landsat-8數(shù)據(jù)的成像參數(shù)與分辨率等與Landsat 系列衛(wèi)星區(qū)別不大，其中多光譜波段的空間分辨率為 30 m，全色波段空間分辨率為15 m。

本文使用行列號122-43的Landsat-8衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，影像的成像時間為2018年8月2日，云量少于5%。為了提高水體識別的精度，首先對原始遙感影像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，消除由成像系統(tǒng)或外界環(huán)境因素引起的幾何、輻射誤差。主要步驟如下：

1)讀入數(shù)據(jù)：利用ENVI5.3軟件讀入_MTL.txt標(biāo)識的元文件，該文件中主要包含成像的時間、波段、坐標(biāo)等信息。

2)輻射定標(biāo)：輻射定標(biāo)是將傳感器獲取的DN值轉(zhuǎn)換成具有一定物理價值的反射率或大氣頂層輻射亮度。從地理空間數(shù)據(jù)云中得到的原始影像已經(jīng)經(jīng)過了初步的定標(biāo)，在進行大氣校正過程中，本實驗將定標(biāo)類型設(shè)為輻射亮度值。

3)大氣校正：大氣校正是一個消除大氣和光照等因素的影響，獲得真實地表反射的實驗過程。本實驗應(yīng)用了ENVI5.3中的FLAASH模塊來校正成像數(shù)據(jù)。

預(yù)處理前后的影像對比如圖2所示。

(a)處理前 (b)處理后

3 研究方法

3.1 遙感監(jiān)測原理

礦山水污染的種類主要分為酸性廢水污染、重金屬污染及營養(yǎng)富集作用,常見的有礦坑水、選礦廢水、堆浸廢水、洗煤水及尾礦廢渣的淋濾水污染[18-20]。遙感技術(shù)監(jiān)測礦山水體環(huán)境的根據(jù)是不同污染程度水體的光譜特征差異[21-23]。水體的光譜反射特征與其自身的污染程度相關(guān)性較大[24]，當(dāng)水中污染物的成分和濃度不同時，水體的顏色、密度、透明度和溫度也不同，從而導(dǎo)致其特征曲線上反射峰的位置、高度和影像上的特征也出現(xiàn)相應(yīng)的不同。根據(jù)上述原理，結(jié)合Landsat-8多光譜波段的影像資料，從色調(diào)、形態(tài)、紋理等特征進行水污染程度的初步識別。

3.2 水體信息提取

針對上述的礦山水污染，本實驗采用光譜反射值對比的方法，對不同河段光譜值(DN值)進行采樣，確定研究區(qū)域水體污染的程度與空間分布。其中，DN值是遙感影像像元亮度值，記錄的是地物在各個波段上的灰度表現(xiàn)，為整數(shù)值，無物理單位。因不同傳感器的量化級不同，導(dǎo)致不同遙感數(shù)據(jù)DN值范圍不同。

3.2.1 利用改進的歸一化水體指數(shù)提取水體

針對水體污染，應(yīng)提取出研究區(qū)中的所有水體樣本。利用不同類型的地物在波段上的光譜差異，對幾個波段進行組合、差值、比值等運算可以突出水體信息，盡可能多地抑制非水體信息的表達。為了能夠更好地表達水體信息, 如水質(zhì)的變化、懸浮沉積物的分布等，降低暗色地物及山體的陰影對礦區(qū)水體識別的影響[25],筆者利用改進的歸一化水體指數(shù)MNDWI[26]提取方法：

MNDWI=(Green-MIR)/(Green+MIR)

(1)

其中Green為地物在綠波段上的DN值，MIR為中紅外波段上的DN值。

3.2.2 基于光譜特征的水體污染狀況分析

水的光譜特征主要是由水本身的物質(zhì)組成決定的。越純凈的水體光譜反射率越低。相比而言，不同污染程度的非自然水體在影像上呈現(xiàn)的光譜特征明顯不同，影像上與純凈水體呈現(xiàn)的色差也比較大，為水體污染的遙感監(jiān)測提供了理論基礎(chǔ)[27-30]。

筆者以采集的非污染水體和污染水體的光譜曲線為參考，將提取的研究區(qū)域的水體光譜數(shù)據(jù)與參考數(shù)據(jù)進行對比分析，通過光譜曲線相似性定性分析研究區(qū)水體污染狀況，并通過分層設(shè)色法將研究區(qū)域水體污染程度在水體監(jiān)測圖上標(biāo)注出來。

4 結(jié)果分析

4.1 ENVI提取的不同水體光譜曲線對比

物質(zhì)的含量不同對水體的反射率有很大的影響?；诖?，不同污染程度水體對光譜能量的反射和散射不同，通過水體光譜反射率的差異即可區(qū)分出水體污染的程度。

實驗采用Landsat-8數(shù)據(jù)進行光譜反射信息的提取，以韶關(guān)市南水水庫健康水體的光譜曲線特征為參考(見圖3)，在MNDWI水體提取的基礎(chǔ)上，結(jié)合目視解譯對上下游水體色差的判斷結(jié)果，將研究區(qū)域分河段依次編號，并提取光譜曲線，如圖4和圖5所示。

圖3 健康水體的光譜特征

圖4 上游某河段的光譜特征

圖5 東部某河段的光譜特征

由圖3～5可以看出，可見光范圍內(nèi)，反射率隨著波長的增大逐漸降低，水體的反射率也遵循上述規(guī)律。對比發(fā)現(xiàn)，污染水體的光譜值整體在非污染水體之上，隨著污染物質(zhì)含量的升高，水體對于可見光的穿透阻力增大，可見光的光譜反射率增強，所以與非污染的水體相比，污染水體的反射光譜曲線整體較高。

4.2 污染水體分析

在上述分析的基礎(chǔ)上，采用landsat-8 OLI數(shù)據(jù)對所有河段進行光譜反射信息提取，提取的礦山區(qū)域附近各個河段反射光譜曲線如圖6所示。

圖6 不同河段光譜數(shù)據(jù)采樣對比曲線(以不同顏色線條表示不同河段)

由圖6并結(jié)合圖3分析發(fā)現(xiàn)，礦區(qū)附近水體整體的光譜值偏高，取其在各個波段上光譜值的平均值，并與污染水體和健康水體作相應(yīng)對比，結(jié)果如表1 所示。

表1 污染水體、健康水體和礦山水體的各波段光譜值(DN值)

根據(jù)水體光譜差異，以表1中健康水體光譜值為閾值，將各個河段污染水體分層設(shè)色劃分為輕度、中度和重度3個污染程度表示，監(jiān)測結(jié)果如圖7所示。可以看出，礦山的開發(fā)給周邊區(qū)域水體帶來了一定的污染，相較而言，南部礦區(qū)水污染更加嚴(yán)重，且由南到東河段水體污染程度呈現(xiàn)逐漸加重的趨勢。

圖7 韶關(guān)市某縣礦山污染水體監(jiān)測圖

5 結(jié)語

采用光譜特征比較的方法，在礦區(qū)水環(huán)境狀態(tài)識別與檢測上取得較好的結(jié)果，提高了水體污染程度的可分性。實驗結(jié)果表明，本文采用的方法對于礦區(qū)水環(huán)境監(jiān)測具有一定的指導(dǎo)意義，同時也存在部分問題需要作進一步探究：

1)在采用多光譜遙感數(shù)據(jù)探究不同污染程度水體的光譜特征前，可以采用合適的圖像增強技術(shù)，突出不同水質(zhì)水體之間的光譜差異。

2)在評價水體污染程度時，除光譜值外，還需加入水體各處的污染數(shù)據(jù)作相關(guān)性分析，采用定量的方法會更準(zhǔn)確地評判水體污染程度。

3)除光譜特征外，建議進一步通過多源遙感數(shù)據(jù)的多特征融合來提高對水體污染程度的識別。