無人機多光譜遙感在社瀆港污染溯源中的應用

呂學研， 張 甦， 張 詠， 尤佳藝， 向一銘， 郭仁慶， 董圓媛

(江蘇省環(huán)境監(jiān)測中心， 江蘇 南京 210019)

1 研究背景

遙感作為一種技術手段，可實現(xiàn)人類活動[1]、景觀格局[2]、河流物理生境[3]、水質(zhì)[4]、土地利用變化[5]以及其他生態(tài)要素[6-7]的同時段、大區(qū)域監(jiān)測，在流域污染演變、生態(tài)環(huán)境管理等方面已有較多應用[8-9]。隨著無人機技術應用范圍的不斷擴展，利用無人機搭載數(shù)碼相機、光譜儀等成像設備，在農(nóng)業(yè)活動中使用較多[10-13]，在水生態(tài)環(huán)境監(jiān)測方面也得到了長足的發(fā)展[14-15]。

入湖河流是影響太湖湖體水質(zhì)變化的重要因素[16-18]。太湖西部沿岸是入湖河流主要集中分布區(qū)，這些河流的水質(zhì)污染一般較為嚴重[19-20]，水質(zhì)改善壓力較大?！爸魏戎魏印笔翘h(huán)境治理實踐中總結出來的有效手段，而河道污染來源識別則是河流水質(zhì)改善策略制定的基礎。

社瀆港為江蘇省省政府確定的15條主要入湖河流之一，位于江蘇省無錫市宜興境內(nèi)，西起武宜運河，東入太湖。數(shù)據(jù)顯示，社瀆港主要水質(zhì)指標高錳酸指數(shù)(CODMn)、氨氮(NH3—N)、總磷(TP)和總氮(TN)年均值自2014年以來持續(xù)未能達到《江蘇省太湖流域水環(huán)境綜合治理實施方案(2013年修編)》中的控制目標。

為進一步厘清社瀆港河道周邊的潛在污染來源及河流水質(zhì)空間變化特征，本文以該河道為研究對象，采用無人機多光譜遙感監(jiān)測手段開展河道沿線潛在污染源調(diào)查分析，并建立TN、TP、NH3—N和CODMn等主要水質(zhì)指標的無人機多光譜遙感反演模型，分析河流水質(zhì)空間變化特征，以期為河流污染的溯源監(jiān)測與水質(zhì)管理措施的制定提供借鑒。

2 設備與方法

本文多光譜遙感監(jiān)測采用Finder系列多光譜相機。該相機主要工作波段在可見光至近紅外范圍，具有6通道多光譜圖像實時采集能力，光譜波段分別為490 nm(B1)、550 nm(B2)、620 nm(B3)、660 nm(B4)、820 nm(B5)和900 nm(B6)。其中，前4個通道(B1～B4)屬于可見光波段，后2個通道(B5～B6)屬于近紅外波段。

2019年11月18日至20日，對社瀆港開展低空無人機載多光譜影像采集工作，獲取6個光譜通道的多光譜影像。在執(zhí)行無人機載多光譜影像采集工作的同時，沿社瀆港布設38個采樣點(南岸采樣點按照1#～37#奇數(shù)順序編號，北岸采樣點按照2#～38#偶數(shù)順序編號)，在每個采樣點采集水質(zhì)樣品，并記錄各采樣點的坐標位置。采樣完畢后，將水質(zhì)樣品帶至實驗室開展水質(zhì)參數(shù)分析測試，測試結果如表1所列。

表1 社瀆港沿線各采樣點水質(zhì)參數(shù)測定結果 mg/L

3 結果與分析

3.1 污染源分布監(jiān)測結果

遙感影像解譯結果(圖1)顯示，社瀆港沿線疑似污染源集中分布特征明顯，主要分為4個類別，分別為堆場、工礦企業(yè)、水田和魚塘，具體數(shù)量分別為堆場6處、工礦企業(yè)6處、水田140個地塊和魚塘16個，總面積為102.681 hm2，約占整個監(jiān)測范圍面積的59%，污染源分布廣泛，充分反映了該區(qū)域的高開發(fā)強度。

圖1 社瀆港沿線疑似污染源遙感解譯分布圖

3.2 多光譜遙感水質(zhì)反演模型建立

半經(jīng)驗法是當前使用較多且反演精度較高的遙感水質(zhì)反演模型構建方法。該方法依據(jù)選定水質(zhì)參數(shù)的光譜特性分析以及遙感圖像的敏感性判定，并以敏感波段或波段組合為變量構建水質(zhì)反演模型。線性回歸模型、指數(shù)模型、冪函數(shù)模型、多項式模型是使用較多的備選模型。由于線性回歸模型結構簡單，變量關系簡單明了，一般情況下作為首選模型，本文也優(yōu)選線性回歸方法。在光譜特征上，水體TP、TN、NH3—N和CODMn濃度的不同最終體現(xiàn)在光譜反射率的數(shù)據(jù)差異上，利用各通道不同的校正系數(shù)，計算得到每個通道影像的反射率值。以現(xiàn)場實測水質(zhì)數(shù)據(jù)與對應監(jiān)測點位的光譜反射率數(shù)據(jù)建立一元或多元線性回歸模型，根據(jù)模型反演出監(jiān)測點的水質(zhì)參數(shù)值，并以相關系數(shù)來檢驗模型的精度。

模型構建的具體過程為：第1步，在各個采樣點位置附近多光譜遙感影像上選取一定區(qū)域，計算得到的該區(qū)域的平均反射率值作為該采樣點的反射率值；第2步，選取30個采樣點的數(shù)據(jù)作為建模樣本，基于一元或多元線性回歸方法構建水質(zhì)參數(shù)反演模型，并作相關性分析；第3步，將剩余7個采樣點的數(shù)據(jù)作為檢驗樣本代入反演模型計算得到檢驗樣本水質(zhì)參數(shù)的估算值，將其與水質(zhì)參數(shù)實測值作相關性分析，將相關性最高的模型選作最佳，用于后續(xù)水質(zhì)反演。

表2為社瀆港TN、TP、NH3—N和CODMn等4項水質(zhì)參數(shù)多光譜水質(zhì)模型擬合結果。由表2可看出，多元線性回歸模型對社瀆港TN與光譜反射率關系的反映效果最好，以B2、B5和B6波段反射率為因變量的多元線性回歸模型效果最佳；社瀆港TP與本次多光譜遙感監(jiān)測6個波段的反射率之間均存在線性關系，以6個波段反射率的多元線性回歸方程對社瀆港TP的擬合結果最好；社瀆港NH3—N對光譜的選擇性較高，但與B3和B6反射率的一次線性回歸方程的擬合結果最好，其建模及檢驗相關系數(shù)高達0.88、0.86，均高于其他3個模型模擬結果；社瀆港CODMn與本次多光譜遙感監(jiān)測的6個波段的反射率之間也均存在線性關系，以6個波段反射率的多元線性回歸方程對社瀆港CODMn的擬合結果最好。

表2 社瀆港及附近水域水體4項水質(zhì)參數(shù)多光譜水質(zhì)模型擬合結果

不同水質(zhì)指標多光譜反演模型構建結果顯示，指標不同，對光譜的響應關系也不同。以TN和NH3—N的差異最為明顯，TN的特征波段為B2、B5和B6，NH3—N的特征波段為B3和B6。從文獻資料來看，這種差異在應用遙感技術水質(zhì)監(jiān)測中普遍存在，造成這種差異的原因也較多。光譜源、水體特征，甚至同一水體的不同時間均可展現(xiàn)出一定的差異。在水質(zhì)反演模型上，目前尚缺少一個統(tǒng)一的通用模型，仍需要具體問題具體分析。這一缺陷，嚴重制約了遙感監(jiān)測在水質(zhì)監(jiān)測中的統(tǒng)一應用。

3.3 社瀆港水質(zhì)多光譜反演結果

圖2為社瀆港沿線不同特征河段水體TN多光譜反演結果。圖2顯示，在農(nóng)田區(qū)河段，社瀆港周邊魚塘水體的TN濃度顯著高于社瀆港水體(圖2(a))。沿河流方向，相對于農(nóng)田區(qū)來說，人類生產(chǎn)、生活比較活躍的工廠區(qū)(圖2(b))和居民區(qū)(圖2(c))水體TN的濃度要高一些，尤其是居民區(qū)的水體TN明顯高于農(nóng)業(yè)區(qū)，充分體現(xiàn)了人類生產(chǎn)、生活對社瀆港水體TN的影響。盧少勇等[21]2009年的調(diào)查也發(fā)現(xiàn)，人類生產(chǎn)、生活對社瀆港沉積物TN的影響顯著。由此可見，雖然經(jīng)過近10年的治理，人類生產(chǎn)、生活活動對社瀆港水體水質(zhì)的影響依然存在，但是已有顯著下降。

圖2 社瀆港不同河段正射影像及總氮(TN)反演結果

社瀆港沿線不同特征河段水體TP多光譜反演結果(圖3)顯示，在農(nóng)田區(qū)河段(圖3(a))，社瀆港周邊魚塘水體的TP濃度顯著高于社瀆港水體TP濃度。沿河流方向，相對于農(nóng)田區(qū)來說，人類生產(chǎn)、生活比較活躍的工廠區(qū)(圖3(b))和居民區(qū)(圖3(c))河段水體TP的濃度更高一些，充分體現(xiàn)了人類生產(chǎn)、生活對社瀆港水體TP的影響。

圖3 社瀆港不同河段正射影像及總磷(TP)反演結果

無人機多光譜遙感對水體NH3—N的反演結果(圖4)顯示，社瀆港沿線不同特征河段水體NH3—N的差異較為明顯。在農(nóng)田區(qū)河段，社瀆港周邊魚塘水體的NH3—N濃度顯著高于社瀆港水體。沿河流方向，相對于農(nóng)田區(qū)河段(圖4(a))來說，人類生產(chǎn)、生活比較活躍的工廠區(qū)(圖4(b))和居民區(qū)(圖4(c))河段水體NH3—N的濃度要高一些，尤其以工廠區(qū)河段水體的NH3—N濃度最高。

圖4 社瀆港不同河段正射影像及氨氮(NH3—N)反演結果

社瀆港不同特征河段水體高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)無人機多光譜遙感反演結果(圖5)顯示，在農(nóng)田區(qū)河段(圖5(a))，社瀆港周邊魚塘水體的CODMn濃度顯著高于社瀆港水體。沿河流方向上，相對于農(nóng)田區(qū)河段來說，人類生產(chǎn)、生活比較活躍的工廠區(qū)(圖5(b))和居民區(qū)(圖5(c))河段水體CODMn的濃度要高一些，尤其以居民區(qū)河段水體的CODMn濃度為最高。

圖5 社瀆港不同河段正射影像及高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)反演結果

3.4 太湖西部區(qū)域魚塘水體分布特征

多光譜遙感監(jiān)測結果顯示，在農(nóng)田區(qū)河段，河道岸邊魚塘水質(zhì)顯著劣于河道水體。包含社瀆港在內(nèi)的典型區(qū)域遙感解譯結果(圖6)顯示，區(qū)域內(nèi)共有農(nóng)田(水田)圖斑7 431個，總面積為124.021 km2，占解譯總面積的23.6%；魚塘圖斑4 260個，總面積為53.589 km2，占解譯總面積的10.2%?？臻g上，魚塘主要分布在滆湖南岸4 km范圍內(nèi)和沙塘港附近；農(nóng)田主要分布在區(qū)域的中部區(qū)域和S48滬宜高速沿線。與河流空間位置關系上，在河流100 m緩沖區(qū)內(nèi)共解譯出2 506個圖斑，總面積為43.765 km2，占解譯總面積的24.7%，其中農(nóng)田圖斑1 109個，面積為21.26 km2，占農(nóng)解譯總面積的17.1%，魚塘圖斑1 397個，面積為22.504 km2，占魚塘解譯總面積的42.0%。在河流500 m緩沖區(qū)內(nèi)共解譯出6 451個圖斑，總面積為99.67 km2，占解譯總面積的56.25%，其中農(nóng)田圖斑3 476個，面積為58.81 km2，占農(nóng)田解譯總面積的47.4%，魚塘圖斑2 975個，面積為40.86 km2，占魚塘解譯總面積的76.3%，表明大部分魚塘與入湖河流距離很近，容易對入湖河流造成水質(zhì)污染。

圖6 太湖西部包含社瀆港在內(nèi)的典型區(qū)域遙感解譯結果

受監(jiān)測時間限制，未發(fā)現(xiàn)魚塘向河道排水的情況。但是，根據(jù)魚塘養(yǎng)殖規(guī)律，魚塘換水期必然有大量魚塘廢水進入河道，從而造成河道水體水質(zhì)下降。

4 結 論

本文利用遙感監(jiān)測同步性較好的優(yōu)點，以社瀆港為典型河流，采用無人機多光譜數(shù)據(jù)開展入湖河流污染溯源監(jiān)測研究，并以遙感影像解譯太湖西部農(nóng)田、魚塘分布特征，得到以下初步結果：

(1)社瀆港沿線岸邊集中分布著不同類型的疑似污染源，主要包括堆場、魚塘、水田和工礦企業(yè)，面積占整個監(jiān)測范圍的59%，凸顯區(qū)域開發(fā)強度高。

(2)水質(zhì)多光譜遙感解譯證實，沿河流方向，人類活動較強的工廠區(qū)河段和居民區(qū)河段水體TN、TP、NH3—N和CODMn濃度較農(nóng)田區(qū)河段顯著增大，受人類活動影響明顯。在農(nóng)田區(qū)河段，河道岸邊魚塘水質(zhì)顯著劣于河道水體。

(3)包含社瀆港在內(nèi)的典型區(qū)共解譯到魚塘圖斑4 260個，總面積為53.589 km2，占解譯總面積的10.2%。在河流100 m緩沖區(qū)內(nèi)，共解譯出魚塘圖斑1 397個，面積為22.504 km2，占魚塘解譯總面積的42.0%；在河流500 m緩沖區(qū)內(nèi)，共解譯出魚塘圖斑2 975個，面積為40.86 km2，占魚塘解譯總面積的76.3%，表明大部分魚塘與入湖河流距離很近，容易對入湖河流造成水質(zhì)污染。

(4)受光譜源、水體特征等多種因素影響，在水質(zhì)遙感反演模型上，目前尚缺少一個統(tǒng)一的通用模型，仍需要具體問題具體分析。這一缺陷，嚴重制約了遙感監(jiān)測在水質(zhì)監(jiān)測中的統(tǒng)一應用。