我國(guó)城市水體數(shù)量與質(zhì)量遙感調(diào)查應(yīng)用現(xiàn)狀與建議

韓亞超，高子弘，楊達(dá)昌，陳潔

（中國(guó)自然資源航空物探遙感中心，北京 100083）

水資源缺乏、水質(zhì)污染給一個(gè)城市帶來的影響是不可估計(jì)的，嚴(yán)重限制了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民生活幸福指數(shù)的提高。趙勇等（2006）以國(guó)內(nèi)365個(gè)城市為對(duì)象開展城市缺水研究并制定城市缺水標(biāo)準(zhǔn)，研究表明缺水城市高達(dá)75%，甚至有93座城市為重度缺水，且自1990年以來，我國(guó)城市缺水狀況一直處于惡化趨勢(shì)。我國(guó)南北方城市缺水情況還有所不同，南方水資源數(shù)量龐大，多為地表水，河流徑流變化對(duì)南方城市供水影響大，備用水源地和地下水缺乏，一旦發(fā)生污染事故或者受河道低流量影響，很可能中斷供水。實(shí)際上南方占有我國(guó)大部分污染企業(yè)和耗水工業(yè)，比如僅化工企業(yè)就有超過8 000家分布在長(zhǎng)江主要干支流沿岸，潛在的水污染風(fēng)險(xiǎn)不容樂觀（陳進(jìn)，2009）。我國(guó)多個(gè)北方城市水資源短缺現(xiàn)象也十分嚴(yán)重，主要原因：一是受氣候條件與地理位置影響，導(dǎo)致蒸發(fā)量大、降水量少；二是落后的工農(nóng)業(yè)用水技術(shù)、不合理的用水結(jié)構(gòu)、惡化的生態(tài)環(huán)境、嚴(yán)重的水資源浪費(fèi)與水源污染等因素（付意成等，2017）。因此，打破城市發(fā)展的用水瓶頸，開展城市水體數(shù)量與質(zhì)量的調(diào)查工作就尤其重要。

水資源調(diào)查是廣泛開展的基礎(chǔ)性工作，其中大量的水文站點(diǎn)測(cè)量是核心和基礎(chǔ)，發(fā)揮了決定性的作用，通過實(shí)地野外測(cè)量獲取水文地質(zhì)、水文、水質(zhì)監(jiān)測(cè)和氣象等信息，再利用這些實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)建立水文模型進(jìn)行模擬完成調(diào)查（羅先超，2016），不足之處是水文站點(diǎn)分布有限、模型參數(shù)不確定，而遙感技術(shù)能夠彌補(bǔ)一些缺陷，并能更快地獲取廣域范圍上的相關(guān)動(dòng)態(tài)信息，尤其是各類水體的面積及其動(dòng)態(tài)變化等信息。利用遙感技術(shù)進(jìn)行水資源調(diào)查則可解決地面監(jiān)測(cè)方法中存在的問題，可以高效率、低成本、大范圍地分析水資源的空間分布和變化情況，還能實(shí)現(xiàn)時(shí)間維度上水環(huán)境長(zhǎng)期、動(dòng)態(tài)的監(jiān)測(cè)。目前水資源遙感調(diào)查手段主要有衛(wèi)星遙感和航空遙感2種：其中衛(wèi)星遙感技術(shù)具有快速、宏觀的特點(diǎn)，調(diào)查的對(duì)象多為河流、湖泊和冰川等液態(tài)地表水、土壤含水量、冰川固態(tài)水等宏觀水體，目前對(duì)于水域面積、水域位置、水位和儲(chǔ)水量這4類參數(shù)的調(diào)查方法比較成熟（金建文等，2020）；航空遙感水資源調(diào)查方法則具有高空間分辨率、高光譜分辨率和機(jī)動(dòng)靈活等優(yōu)勢(shì)，具有更強(qiáng)的反映地物目標(biāo)屬性信息的能力，可提高目標(biāo)水體數(shù)量與質(zhì)量的定量分析的精度和可信度（劉建霞等，2020）。與常規(guī)內(nèi)陸湖泊或者大洋水體相比，城市水體具有較淺水深、更細(xì)小的水體目標(biāo)、更復(fù)雜的含水地物、受人類生產(chǎn)活動(dòng)干擾更多等特點(diǎn)，導(dǎo)致獲取的遙感信息更為復(fù)雜，加大了遙感技術(shù)調(diào)查的難度。目前城市水體遙感調(diào)查的研究還非常少，城市河網(wǎng)遙感調(diào)查也還處于主干河流水體的監(jiān)測(cè)程度。

城市水體大多為靜止或流動(dòng)性差的封閉型淺型水體，包含供水水源、景觀水體、灌溉水體、泄洪水體、淺層地下水（含土壤水）等，具有空間分布零散、水環(huán)境容量小、水體自凈能力弱、易污染等特點(diǎn)，往往面臨較高的局部水體數(shù)量突變和水質(zhì)惡化的問題。本文從水資源數(shù)量和水資源質(zhì)量2個(gè)方面梳理總結(jié)了我國(guó)目前主要的水資源調(diào)查的遙感技術(shù)與方法，針對(duì)城市水體的特點(diǎn)，討論了如何提高城市水體地表水?dāng)?shù)量4參數(shù)遙感測(cè)量精度，提出了提高城市地下水水量遙感估算的改進(jìn)辦法，還對(duì)城市水體水質(zhì)尤其是黑臭水體遙感反演等問題的遙感調(diào)查精度給出了具體建議。

1 水資源數(shù)量遙感調(diào)查

一定區(qū)域內(nèi)的水資源數(shù)量指當(dāng)?shù)亟邓纬傻牡乇砗偷叵庐a(chǎn)水量，即地表徑流量與降水入滲補(bǔ)給量之和，不包括區(qū)外來水量（汪林等，2016）。水資源數(shù)量調(diào)查主要包括地表水量和地下水量的調(diào)查。查明一座城市的水體數(shù)量，是預(yù)測(cè)水體動(dòng)向、規(guī)劃水網(wǎng)結(jié)構(gòu)、保障飲用水安全等方面的基礎(chǔ)工作。獲取準(zhǔn)確的城市地表水與地下水?dāng)?shù)量，對(duì)于全面理解該城市水資源循環(huán)過程有很大的幫助。

1.1 地表水資源數(shù)量遙感調(diào)查

一個(gè)地區(qū)的水資源總量可通過地表水?dāng)?shù)量直觀地反映出來。理論上已知地表水面積和水深，即可求算出地表水的數(shù)量；如需計(jì)算水體數(shù)量變化，還需測(cè)得水域面積變化、水位的變化。因此查明地表水資源數(shù)量及其變化需要得到水體面積、水域面積變化、水深和水位變化4個(gè)參數(shù)。

1）地表水水體面積遙感提取

遙感地表水體提取技術(shù)已經(jīng)十分成熟，不僅可以得到水體面積，還可查明水體的空間分布，研究成果繁多。最為常用的遙感數(shù)據(jù)源為衛(wèi)星數(shù)據(jù)，而航空遙感數(shù)據(jù)源較少。衛(wèi)星遙感自1980年以來就應(yīng)用于水體提取，常用的數(shù)據(jù)源主要有以MODIS為主的低空間分辨率系列，SPOT、Landsat、ASTER、ALOSE、國(guó)產(chǎn)的環(huán)境1號(hào)衛(wèi)星（HJ-1A/1B）等中空間分辨率系列，World-View、QuickBird、Ikonos、國(guó)產(chǎn)高分衛(wèi)星等高空間分辨率系列，此外還有SAR數(shù)據(jù)和高光譜數(shù)據(jù)（周鵬等，2020），這些數(shù)據(jù)源總體可分為光學(xué)遙感數(shù)據(jù)和雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)兩類?；诠鈱W(xué)遙感數(shù)據(jù)的水體信息提取方法主要是通過構(gòu)建分類參數(shù)、制定分類規(guī)則，已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)水體的自動(dòng)分類提取，應(yīng)用最多的方法為基于目標(biāo)分類的提取方法和基于像元分類的閾值提取法2種；基于雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)的水體提取方法主要包括濾波方法、灰度值閾值分割方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和結(jié)合輔助信息的提取方法等（李丹等，2020）。這些方法在應(yīng)用的過程中還存在雷達(dá)數(shù)據(jù)分辨率低、最優(yōu)分割閾值如何確定、細(xì)小水體如何精確提取、受云和陰影的干擾大等問題，可統(tǒng)一表述為遙感水體信息提取的精度問題。因此通過改進(jìn)遙感數(shù)據(jù)源、加強(qiáng)水體邊界混合像元分析及細(xì)小水體精細(xì)提取方法等方面的研究來提高水體提取精度，是遙感水體提取技術(shù)的重要研究方向之一。

2）地表水水域面積遙感監(jiān)測(cè)

在遙感水體提取技術(shù)的基礎(chǔ)上，通過多時(shí)相的遙感數(shù)據(jù)對(duì)比分析，可實(shí)現(xiàn)水域面積變化的監(jiān)測(cè)，監(jiān)測(cè)的主要方法有分類后比較法、多時(shí)相圖像疊加法、圖像代數(shù)運(yùn)算檢測(cè)法、主成分分析法和時(shí)間序列分析法等（王海波等，2009）。近些年我國(guó)衛(wèi)星技術(shù)發(fā)展非常迅速，衛(wèi)星的重訪周期和衛(wèi)星載荷的空間分辨率都有很大的提高，這為遙感水域面積變化的動(dòng)態(tài)快速監(jiān)測(cè)提供了可能，其時(shí)效性可響應(yīng)救災(zāi)應(yīng)急與災(zāi)害造成的損失評(píng)估，比如張磊（2018）根據(jù)國(guó)產(chǎn)高分四號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，構(gòu)建水體指數(shù)模型實(shí)現(xiàn)水體范圍的自動(dòng)化提取，再通過基于相關(guān)分析的變化檢測(cè)算法對(duì)洪澤湖湖水范圍變化進(jìn)行提取，分別完成了湖區(qū)水體范圍典型汛期的前、中、后不同階段的變化監(jiān)測(cè)，有效指導(dǎo)了洪澤湖汛期抗洪減災(zāi)工作。

3）地表水水深遙感調(diào)查

利用光學(xué)遙感技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)水深的反演。較早出現(xiàn)的遙感水深反演算法是基于多光譜波段組合和波段比值的水深反演經(jīng)驗(yàn)算法，通過對(duì)水深實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)回歸實(shí)現(xiàn)淺海水深的反演（Lyzenga，1978）。但是這類算法受時(shí)間和地域的限制性較強(qiáng)，每次應(yīng)用都需要重新實(shí)測(cè)水深數(shù)據(jù)。為擺脫對(duì)實(shí)測(cè)水深數(shù)據(jù)的依賴性，Lee等在1999年提出基于半解析水體輻射傳輸模型的HOPE（Hyperspectral Optimization Process Exemplar）算法，利用非線性優(yōu)化的方法來估算水體光學(xué)屬性參數(shù)、水體底部反照率和水深，該算法常被用于高光譜遙感數(shù)據(jù)的水深反演。但該算法沒有將水體混合像元的缺點(diǎn)考慮在內(nèi)，之后我國(guó)多位學(xué)者對(duì)該算法進(jìn)行了一系列改進(jìn)，但需要求解的模型參數(shù)太多且精度仍然不夠穩(wěn)定（張?jiān)从艿龋?020），因此基于多光譜/高光譜數(shù)據(jù)的光學(xué)遙感水深反演方法還須加強(qiáng)研究。水深還可以直接通過機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)量得到，作為一種新興的技術(shù)手段，我國(guó)機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)深自主研發(fā)水平還不夠成熟。2018年我國(guó)引進(jìn)Optech公司的CZMIL Nova系統(tǒng)，開展了水深與水陸一體高精度地形測(cè)量試驗(yàn)，該系統(tǒng)的水深測(cè)量原理是激光器向水中發(fā)射激光脈沖，激光脈沖傳輸時(shí)在經(jīng)過水體表面和水體底部產(chǎn)生二次強(qiáng)反射，再返回到傳感器中，在回波的波形中記錄為波峰，通過解算二次強(qiáng)回波數(shù)值可得到水體表面高程以及水體底部高程，兩者做差值得到測(cè)量時(shí)的瞬時(shí)水深（李奇等，2020）。利用星載激光雷達(dá)反演水深的研究我國(guó)現(xiàn)階段還很少，還在探索中。

4）地表水水位遙感調(diào)查

水位的變化可通過搭載在衛(wèi)星上的對(duì)地微波雷達(dá)高度計(jì)和激光測(cè)高儀進(jìn)行測(cè)量，國(guó)內(nèi)有關(guān)學(xué)者已經(jīng)開展了研究。2016年我國(guó)首次在資源三號(hào)（02星）上搭載了一臺(tái)對(duì)地觀測(cè)的試驗(yàn)性激光測(cè)高儀，用于激光測(cè)高試驗(yàn)。由于激光測(cè)高儀的測(cè)距、指向、激光平面等系統(tǒng)參數(shù)受到發(fā)射衛(wèi)星時(shí)的火箭推力力矩變化、平臺(tái)振動(dòng)以及運(yùn)行軌道內(nèi)的空間環(huán)境變化等因素影響，與發(fā)射前地面測(cè)量值相比發(fā)生微小的變化，這會(huì)引起激光儀測(cè)量的高程和平面精度誤差。唐新明等（2017）根據(jù)該型激光測(cè)高儀的特點(diǎn)，參考地面探測(cè)器捕獲的激光光斑位置，構(gòu)建了以激光測(cè)距值殘差最小為原則、以指向和測(cè)距為系統(tǒng)誤差的幾何檢校模型，完成了對(duì)激光儀系統(tǒng)誤差參數(shù)的軌道內(nèi)幾何檢校。衛(wèi)星在軌測(cè)試期間利用多個(gè)試驗(yàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)檢校后，在小于2°的地形坡度區(qū)域內(nèi)激光點(diǎn)高程精度可由100～140 m提高至2～3 m。水位觀測(cè)還可以通過基于機(jī)載POS系統(tǒng)輔助的膠片航空攝影、框幅式數(shù)字航空攝影、推掃式數(shù)字航空攝影測(cè)量技術(shù)實(shí)現(xiàn)，尤其是近些年發(fā)展迅速的傾斜航空攝影技術(shù)，能夠進(jìn)行三維場(chǎng)景下的定量量測(cè)，可實(shí)現(xiàn)水位的分米級(jí)甚至厘米級(jí)航空遙感調(diào)查監(jiān)測(cè)（陳潔等，2020）。

5）城市地表水體數(shù)量遙感調(diào)查

由于城市內(nèi)水體規(guī)模小，周邊影響環(huán)境大，成分復(fù)雜，無論是城市水網(wǎng)分布、水體面積、水深或者水位變化，給城市地表水資源數(shù)量遙感調(diào)查都增加了很大的難度。已有研究表明，利用AISA（airborne hyperspectral imaging systems）獲取的航空高光譜遙感影像對(duì)南方城市河網(wǎng)提取時(shí)，通過基于特征波段的決策樹算法、支持向量機(jī)（SVM，Support Vector Machine）、歸一化差異水體指數(shù)（NDWI，Normal Differential Water Index）和譜間關(guān)系法4種方法的水體提取精度進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明高光譜數(shù)據(jù)源的特征波段可以很好地抑制城市建筑造成的陰影信息；利用近紅外閉值判斷同特征波段構(gòu)造的水體指數(shù)影像結(jié)合基于高光譜水體特征波段的決策樹方法，可有效提高水體提取的準(zhǔn)確度和速度（張璇，2014）。因此城市地表水資源數(shù)量遙感調(diào)查可以從2個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)：一是水體提取遙感算法與方法的改進(jìn)，比如在細(xì)小河流水體的提取中，利用研究對(duì)象的形態(tài)特征和光譜特征差異，提出了“先粗后細(xì)”的分級(jí)提取法，結(jié)合形態(tài)學(xué)開、閉運(yùn)算，綜合面向?qū)ο蠓指詈蚐VM監(jiān)督分類，逐步逼近水體邊界（劉煒等，2014）；二是數(shù)據(jù)質(zhì)量的改進(jìn)，衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)都因空間分辨率、光譜分辨率的不足影響了調(diào)查精度，尤其是在估算城市水體數(shù)量中衛(wèi)星遙感無法精確反演/測(cè)量的水深和水位變化2個(gè)參數(shù)。通過數(shù)字航空攝影技術(shù)、航空高光譜遙感技術(shù)、機(jī)載激光雷達(dá)測(cè)量技術(shù)以及傾斜航空攝影技術(shù)的實(shí)施，可分別獲取城市高空間分辨率正射影像、高光譜分辨率影像、精細(xì)城市地形以及精細(xì)實(shí)景三維模型，綜合利用各種高精度遙感數(shù)據(jù)源可有效提高城市水體數(shù)量遙感調(diào)查的精度。

1.2 地下水資源數(shù)量遙感調(diào)查

地下水是水資源重要的組成部分，它是干旱、半干旱地區(qū)灌溉、工業(yè)用水和生活用水的主要來源。目前地下水資源數(shù)量遙感調(diào)查使用的數(shù)據(jù)源主要有：一是干涉雷達(dá)和衛(wèi)星重力數(shù)據(jù)，能夠估算大區(qū)域地下水儲(chǔ)量的變化，其應(yīng)用尺度只能是上百萬米范圍的小比例尺調(diào)查，具體到水資源數(shù)量上，并不成熟（葉叔華等，2007；周旭華等，2006）；二是利用光學(xué)遙感數(shù)據(jù)，具有成本低廉、調(diào)查范圍廣的優(yōu)點(diǎn)，但在地下水資源評(píng)估調(diào)查中只能識(shí)別提取地下水的補(bǔ)給、徑流和排泄要素中相關(guān)的地形坡度、地貌類型、植被覆蓋等信息，作為模型輸入要素，而不能直接對(duì)地下水量進(jìn)行評(píng)估。

1）地下水量遙感調(diào)查技術(shù)方法

地下水資源遙感調(diào)查的方法主要有水文地質(zhì)信息法、環(huán)境因素遙感信息法和熱紅外遙感地表熱異常法（阿布都瓦斯提·吾拉木等，2004）。水文地質(zhì)遙感信息法是以水文地質(zhì)理論為基礎(chǔ)，對(duì)從遙感圖像中提取的水文、地質(zhì)構(gòu)造和地層巖性等水文地質(zhì)信息進(jìn)行分析，推斷利于蓄水的地質(zhì)構(gòu)造，圈定地下水富集區(qū)；環(huán)境遙感信息法是根據(jù)環(huán)境因子對(duì)地下水的制約、依存關(guān)系，對(duì)從遙感圖像中提取出與地下水有關(guān)的植被、湖泊和水系等環(huán)境因子信息進(jìn)行分析（王飛躍等，1999），從而判斷出地下水的富集狀況與存在；熱紅外遙感地表熱異常法是利用10.4～12.5μm譜段范圍的熱紅外波段圖像資料反演地表溫度來推斷地下水資源的存在，尤其是在干旱、半干旱地區(qū)，地表的溫度和濕度由于地下水的毛細(xì)管作用和熱傳導(dǎo)作用而發(fā)生變化，在熱紅外遙感圖像上表現(xiàn)出溫度異常（王茂新等，1991）。上述各種地下水資源遙感調(diào)查方法的適用范圍及缺點(diǎn)詳見表1。

表1 地下水資源遙感調(diào)查方法的適用性及缺點(diǎn)Tab.1 Applicability and shortcomings of remote sensing survey methods for groundwater resources

我國(guó)遙感地下水資源調(diào)查技術(shù)始于20世紀(jì)80年代后期，國(guó)內(nèi)學(xué)者最早使用氣象衛(wèi)星數(shù)據(jù)和熱紅外航空相片資料開展地下水資源研究，但精度差、效率低。2000年左右，我國(guó)遙感地下水調(diào)查使用TM、ETM+、Landsat MSS等衛(wèi)星數(shù)據(jù)在西部干旱、半干旱地區(qū)開展了大量的研究工作，但只是對(duì)含水層的分布和埋藏深度方面進(jìn)行定性的描述（李廷祺等，1998）。之后隨著遙感技術(shù)的不斷進(jìn)步，地下水資源遙感調(diào)查技術(shù)逐漸從定性描述向半定量、定量方向發(fā)展，一些學(xué)者建立了可間接或者直接提取含水層的遙感信息定量反演模型。其中土壤水分遙感監(jiān)測(cè)方法理論比較成熟（陳懷亮等，1999），但因?yàn)闊峒t外和可見光遙感數(shù)據(jù)只能反映地表特征，對(duì)于土壤水分遙感反演的有效深度存在很大的爭(zhēng)議。Yu等（2009）通過層次分析法加權(quán)綜合，對(duì)遙感技術(shù)提取與淺層地下水相關(guān)的8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，很好地預(yù)測(cè)了干旱區(qū)淺層地下水的富水靶區(qū)，但只考慮了平原孔隙水單一類型的地下水。鄧正棟等（2013）以ALOS、SPOT、TM和DEM為數(shù)據(jù)源，從水文地質(zhì)的角度出發(fā)對(duì)地下水賦存空間、補(bǔ)給條件和地表指示3方面的7個(gè)指標(biāo)進(jìn)行遙感信息提取解譯，使用層次分析法分別對(duì)裂隙水和孔隙水各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，采用模糊數(shù)學(xué)的方法構(gòu)建地下水遙感模糊評(píng)估指數(shù)，能準(zhǔn)確反映多種類型地下水的富集程度，也提高了地下水定量遙感的反演精度。

2）城市地下水量遙感調(diào)查

對(duì)于城市地下水量遙感調(diào)查，難點(diǎn)在于城市發(fā)展過程中人類參與建設(shè)和改造的活動(dòng)多，改變了城市原有的城市熱源、土地利用類型及地質(zhì)條件等環(huán)境面貌，從而使得城市地下水量遙感調(diào)查相關(guān)的植被、土壤、地表溫度和蒸散發(fā)等相關(guān)環(huán)境因素變得更加復(fù)雜。將這些因素的影響減小或者消除后再建立地下水遙感反演模型，調(diào)查精度會(huì)進(jìn)一步提高。國(guó)內(nèi)已有學(xué)者進(jìn)行了該方面的研究：艾娜古麗·買買托蓮（2016）使用空間疊加分析功能得到了地表溫度與地形地貌及海拔、植被覆蓋度和土地利用類型空間上的關(guān)系，對(duì)各影響參數(shù)進(jìn)行權(quán)重賦值計(jì)算，從而提高了伊犁察布查爾縣地下水“淺埋帶”的遙感反演精度；馬歡（2018）在干旱區(qū)地下水埋深所有影響因子中選取蒸散發(fā)和NDVI這2個(gè)相關(guān)系數(shù)最高的因子作為協(xié)同克里金插值方法的協(xié)變量，提高了基于GIS的磴口縣地下水埋深時(shí)空變化研究的計(jì)算精度。因此，在建立更加準(zhǔn)確的地下水遙感反演模型的同時(shí)，使用更高精度的遙感數(shù)據(jù)，如分米級(jí)數(shù)字航空影像和高光譜數(shù)據(jù)，來解譯提取城市的精細(xì)地形、土利用類型和植被覆蓋等地下水遙感調(diào)查相關(guān)環(huán)境因素并加以消除，是提高城市地下水量遙感調(diào)查精度的重要研究?jī)?nèi)容。

2 水資源質(zhì)量遙感調(diào)查

水資源質(zhì)量遙感調(diào)查即為水體質(zhì)量遙感調(diào)查。水體質(zhì)量（以下簡(jiǎn)稱“水質(zhì)”）是指水體本身和其中所含的各種雜質(zhì)綜合表現(xiàn)出來的特性，通常使用水中雜質(zhì)的種類、成分和數(shù)量對(duì)水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行描述（楊一鵬等，2004）。開展水質(zhì)調(diào)查直接關(guān)系到人類生活用水安全、水資源的保護(hù)與管理，意義重大。

1）水質(zhì)遙感調(diào)查技術(shù)方法

傳統(tǒng)的水質(zhì)調(diào)查方法主要是取水樣帶回實(shí)驗(yàn)室測(cè)定或野外實(shí)地測(cè)量，常用水質(zhì)指標(biāo)參數(shù)主要包括水溫、pH值、葉綠素a、懸浮物（SS，Suspended Solids）、溶解氧（DO，Dissolved Oxygen）、生物化學(xué)需氧量（BOD，Biochemical Oxygen Demand）、化 學(xué) 需 氧 量（COD，Chemical Oxygen Demand）和有毒物質(zhì)等。盡管傳統(tǒng)的方法可以測(cè)試水體某一固定位置水質(zhì)各項(xiàng)指標(biāo)的精確數(shù)值，但耗時(shí)長(zhǎng)且成本高，不能得到水質(zhì)指標(biāo)在區(qū)域上的空間和時(shí)間分布情況。遙感水質(zhì)調(diào)查不僅可以彌補(bǔ)這些問題，可以更加直觀地揭示一些傳統(tǒng)方法不容易發(fā)現(xiàn)的水質(zhì)問題遷移特征，還可以實(shí)現(xiàn)突發(fā)性水污染預(yù)警與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（許靜等，2019）。水質(zhì)遙感調(diào)查是通過研究水質(zhì)參數(shù)濃度與水體反射光譜特征之間的關(guān)系，建立水質(zhì)參數(shù)定量遙感反演模型，從而計(jì)算出不同物質(zhì)的濃度在水體中的空間分布及變化情況（疏小舟等，2000；李素菊等，2002）。使用遙感技術(shù)方法主要調(diào)查兩類水質(zhì)參數(shù)：一類是直接水質(zhì)參數(shù)，主要包括懸浮物濃度、葉綠素a含量、可溶性有機(jī)質(zhì)含量，這些參數(shù)能夠引起水體光譜特征（比如反射率、吸收率、透射率等）的變化，通過遙感數(shù)據(jù)中的光譜信息可以有效調(diào)查該類水質(zhì)參數(shù)；另一類是間接水質(zhì)參數(shù)，與水色參數(shù)密切相關(guān)，主要包括水體化學(xué)需氧量、總磷、總氮、營(yíng)養(yǎng)鹽含量和營(yíng)養(yǎng)化水平等，這些水質(zhì)參數(shù)可以通過遙感數(shù)據(jù)間接獲?。◤埧说?，2018）。

水質(zhì)調(diào)查的遙感方法主要有物理模型分析方法、經(jīng)驗(yàn)方法和半經(jīng)驗(yàn)分析方法。物理分析方法的理論基礎(chǔ)是水體的輻射傳輸模型，根據(jù)懸浮物濃度、葉綠素a、可溶性有機(jī)質(zhì)和純水等的光譜特性，使用遙感光譜數(shù)據(jù)得到的水體反射率對(duì)水體中各成分的后向散射系數(shù)和特征吸收系數(shù)進(jìn)行反演，再將水體中各成分的后向散射系數(shù)、特征吸收系數(shù)與其濃度關(guān)聯(lián)起來，建立生物光學(xué)模型實(shí)現(xiàn)水體中各成分的濃度計(jì)算：Gordon等（1975）提出了用于遙感水質(zhì)調(diào)查的蒙特卡洛模型，對(duì)平靜海面的固有光學(xué)量和表面光學(xué)量之間的關(guān)系進(jìn)行了計(jì)算，為水質(zhì)遙感調(diào)查的物理模型分析法奠定了基礎(chǔ)；Bukata等（2001）通過實(shí)驗(yàn)對(duì)前人所建立的生物光學(xué)模型進(jìn)行了可行性驗(yàn)證；李云梅等（2006）使用TM數(shù)據(jù)，根據(jù)太湖水體固有的光學(xué)特性，結(jié)合Gordon模型建立了水體反射率的模擬分析模型，對(duì)水體懸浮物濃度進(jìn)行了反演，研究結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果相比，有79%的樣點(diǎn)的精度高于70%；鄧孺孺等（2016）通過對(duì)水中懸浮物、水分子和污染物等的吸收和散射物理機(jī)制的研究，利用水體透射光測(cè)量裝置建立了基于一次散射和二次散射的水體鐵離子濃度的遙感反演模型，并求算了模型所需的基礎(chǔ)參數(shù)。經(jīng)驗(yàn)方法主要通過地面實(shí)測(cè)水質(zhì)參數(shù)值與遙感數(shù)據(jù)之間的相關(guān)統(tǒng)計(jì)分析，選擇光譜數(shù)據(jù)的最優(yōu)波段或者波段組合，再結(jié)合地面實(shí)測(cè)水質(zhì)參數(shù)，運(yùn)用不同的統(tǒng)計(jì)回歸模型反演水質(zhì)參數(shù)：王學(xué)軍等（2000）利用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，使用主成分分析、單波段以及多波段因子組合等方法建立了預(yù)測(cè)太湖水質(zhì)參數(shù)的數(shù)學(xué)模型；汪小欽等（2002）通過對(duì)遙感數(shù)據(jù)中不同水質(zhì)水體的視反射率特征進(jìn)行分析，采用波段反射率比值方法識(shí)別出水體有機(jī)污染區(qū)及較高懸浮泥沙區(qū)；周亞東等（2018）基于高分1號(hào)遙感影像和多個(gè)站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分別建立多元線性回歸和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)湖泊綜合營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)進(jìn)行反演，研究表明在內(nèi)陸湖泊水質(zhì)變化監(jiān)測(cè)中RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更高的精度。半經(jīng)驗(yàn)分析方法根據(jù)多光譜或者高光譜遙感數(shù)據(jù)測(cè)量的水質(zhì)參數(shù)光譜特征與統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合，優(yōu)選出最佳波段或波段組合用于水質(zhì)參數(shù)估算，建立水質(zhì)參數(shù)與遙感數(shù)據(jù)間的定量經(jīng)驗(yàn)性數(shù)學(xué)模型，完成水質(zhì)參數(shù)的反演：崔文君等（2017）結(jié)合珠江口實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)的一階微分值，基于Landsat 8衛(wèi)星數(shù)據(jù)的紅波段和綠波段建立了珠江口近岸水域溶解氧的遙感反演模型，完成了對(duì)珠江口溶解氧含量的反演；姜宗辰等（2019）使用機(jī)載PHI光譜儀獲取的高光譜遙感數(shù)據(jù)開展了遼東灣赤潮分類研究，發(fā)現(xiàn)基于DBN（Deep Belief Network）模型方法與SVM監(jiān)督分類和ISODATA非監(jiān)督分類2種方法相比，分類精度可提高3%～11%。上述各種水質(zhì)遙感調(diào)查方法需要輸入的數(shù)據(jù)源與優(yōu)缺點(diǎn)詳見表2。

表2 主要水質(zhì)遙感調(diào)查方法的數(shù)據(jù)源及優(yōu)缺點(diǎn)Tab.2 Data sources and advantages and disadvantages of main water quality remote sensing survey methods

2）城市水體水質(zhì)遙感調(diào)查

城市水體除了自然河流，有很大比例的人工水體，這些水體（河流）水質(zhì)狀況分布更加復(fù)雜?，F(xiàn)有文獻(xiàn)資料表明，利用遙感技術(shù)反演大型江河、大型湖泊的水質(zhì)參數(shù)的研究非常普遍，而反演城市細(xì)小河網(wǎng)水質(zhì)參數(shù)的情況比較少。主要有2個(gè)原因：一是由于城市污染物種類繁雜，生活、生產(chǎn)污水排放量急劇增加，城市基礎(chǔ)設(shè)施處理能力不夠，導(dǎo)致城市“黑臭水體”愈發(fā)嚴(yán)重（王旭等，2016），但目前利用遙感技術(shù)對(duì)城市黑臭水體監(jiān)測(cè)的研究不多，調(diào)查監(jiān)測(cè)手段主要基于物理化學(xué)過程方面，如吳世紅（2019）通過對(duì)黑臭水體的實(shí)測(cè)光學(xué)性質(zhì)和影像表觀特征分析，梳理了光學(xué)閾值法、色度法和基于典型遙感水質(zhì)指標(biāo)的識(shí)別法等黑臭水體遙感識(shí)別模型的原理及評(píng)價(jià)指標(biāo)，展望了黑臭水體遙感的研究趨勢(shì)；二是城市河網(wǎng)進(jìn)行水質(zhì)參數(shù)遙感反演時(shí)，要想精細(xì)地反映出各污染物間細(xì)微的差別，對(duì)遙感傳感器的要求較高，如林劍遠(yuǎn)等（2019）選用芬蘭的AISI（airborne hyperspectral imaging systems）成像光譜儀獲取的航空高光譜遙感數(shù)據(jù)，選取與水質(zhì)參數(shù)濃度相關(guān)性最高的波段組合建立反演模型，對(duì)城市河網(wǎng)的化學(xué)需氧量、生化需氧量、總磷、總氮4項(xiàng)水質(zhì)參數(shù)進(jìn)行定量反演研究，為城市河網(wǎng)水質(zhì)參數(shù)遙感反演提供了借鑒，研究表明機(jī)載高光譜遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于城市水體水質(zhì)監(jiān)測(cè)具有明顯的優(yōu)勢(shì)。

3 建議與展望

水資源問題對(duì)一個(gè)城市的影響是難以估量的，而且城市用水污染、水資源缺乏的問題越來越嚴(yán)重，查明城市水體數(shù)量與質(zhì)量迫在眉睫。遙感技術(shù)手段能夠?qū)λY源進(jìn)行宏觀、高效、低成本、長(zhǎng)期、多頻次的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，具有不可替代的優(yōu)勢(shì)。與常規(guī)內(nèi)陸湖泊或者大洋水體相比，城市水體具有較淺水深、更細(xì)小的水體目標(biāo)、更復(fù)雜的含水地物、受人類生產(chǎn)活動(dòng)干擾更多等特點(diǎn)，導(dǎo)致獲取的遙感信息更為復(fù)雜，加大了遙感技術(shù)調(diào)查的難度，對(duì)遙感調(diào)查的技術(shù)方法和數(shù)據(jù)源提出了更高的要求。本文通過對(duì)現(xiàn)有研究成果的梳理，針對(duì)城市水體調(diào)查的特點(diǎn)，從以下3方面對(duì)城市水體數(shù)量和質(zhì)量的遙感調(diào)查工作提出建議和展望：

1）鑒于城市水體的復(fù)雜性，應(yīng)使用更高精度的遙感數(shù)據(jù)源進(jìn)行調(diào)查。航空遙感作為一種可靠的技術(shù)手段，可獲取高時(shí)間、高空間、高光譜分辨率的數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)質(zhì)量的改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)城市水體遙感的高精度、高動(dòng)態(tài)調(diào)查。

2）加強(qiáng)多源遙感數(shù)據(jù)融合。SAR遙感全天時(shí)、全天候，在淺水和陰影區(qū)域可以提供有價(jià)值的信息，高光譜使遙感反演定量分析成為可能，航空真正射數(shù)字影像具有分米級(jí)甚至厘米級(jí)空間分辨率，機(jī)載激光雷達(dá)可獲取精細(xì)地形與水深、水位信息。因此有必要充分挖掘多源、高精度遙感數(shù)據(jù)所包含的水體信息，利用融合數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)開展城市水體遙感調(diào)查。

3）加強(qiáng)城市水體水質(zhì)遙感調(diào)查機(jī)理的研究。結(jié)合主動(dòng)遙感和高光譜遙感的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，針對(duì)城市水體的特殊性，深入分析城市水體內(nèi)在的光學(xué)特性、水質(zhì)參數(shù)及各組分與光譜特征之間關(guān)系，從物理機(jī)理層面而非統(tǒng)計(jì)學(xué)層面來提高城市水體水質(zhì)反演模型的可信度。