基于高分一号影像的沙河集水库水质遥感反演.pdf

郭坤，李虎，陈冬花，等：基于高分一号影像的沙河集水库水质遥感反演收稿日期：2022-01-13基金项目：安徽省科技重大专项（202003a06020002）；芜湖市重点研发项目（2020ms1-3）.作者简介：郭坤（1995），男，安徽淮北市人，硕士研究生，研究方向为资源环境遥感；通讯作者：李虎（1962），男，山东德州市人，博士，二级教授，博士生导师，研究方向为定量遥感、国产陆地卫星应用理论与技术、资源环境遥感，E-mail:.引用格式：郭坤，李虎，陈冬花，等.基于高分一号影像的沙河集水库水质遥感反演 J.安徽师范大学学报（自然科学版），2023，46（3）：250-258.DOI:10.14182/J.cnki.1001-2443.2023.03.008基于高分一号影像的沙河集水库水质遥感反演郭坤1，李虎1，陈冬花2，谢以梅1，冯武涛2（1.安徽师范大学地理与旅游学院，安徽芜湖241003；2.安徽省高分辨对地观测系统数据产品与应用软件研发中心，安徽滁州239000）摘要：沙河集水库是滁州市重要的水源供应地，关系着市民的饮水安全问题，水质的变化监测受到了政府的高度重视。通过遥感影像实现水质参数反演，对水库水质监测和保护工作具有非常重要的理论意义。因此，利用2021年6月和7月高分一号影像和同步的实测水质数据，建立了基于多元回归和BP神经网络的叶绿素a浓度和浊度模型，并进行精度评价，对研究区定量反演，以探求水库水质分布情况。结论如下：从模型精度来看，叶绿素和浊度进行多元回归模拟的RMSE分别为0.745、0.216，R2为0.694、0.844，平均相对误差为13.19%、7.09%，；BP神经网络模拟的RMSE分别为0.103、0.19，R2为0.865、0.958，平均相对误差为2.5%、7.11%，两者对沙河集水库水质反演都具有可行性，但BP神经网络要优于多元回归；从水质遥感反演来看，2021年6月沙河集水库的叶绿素a浓度在2.25.6ug/l之间，7月叶绿素a浓度在1.86.7ug/l之间，均处于中营养状态，为类水质，6月浊度在04NTU之间，均值为1.16NTU，7月浊度值集中0.54.6NTU之间，库区均值为2.46NTU，总体达到了饮用水源标准。关键词：沙河集水库;高分一号；叶绿素a浓度；浊度；遥感反演中图分类号：X824文献标志码:A文章编号：1001-2443（2023）03-0250-09引言近年来，社会经济的迅猛发展和城市化建设的不断扩大，内陆水环境所承受的压力日益加剧，生活和工业废水的大量排放使水体富营养化日趋严重。沙河集水库作为滁州市重要水源供应地，其水质关乎周边20多万市民的饮水安全，与人民的生命健康密切相关1。因此，研究水库水质参数变化，增强对水库水质的监测与保护，实现对水体水质参数的快速反演尤为关键。传统的人工监测一般以实地采样分析为主，虽可以较为准确地测得多种水质参数，但每期都要测量不仅费时、费力，且只能获得点状数据，所得数据在时间和空间上都不连续，无法满足大范围、实时的水质监测要求2。随着遥感技术的快速发展及应用，给科研者提供了一种新的方法用以进行水质质量的监测研究。遥感方法反演水质参数是通过研究水体反射光谱特征以及水体指标浓度，选择最佳光谱波段/波段组合与指标浓度进行最大程度的拟合。比起传统的人工监测，遥感监测具备动态性、周期性和实时性等特性，十分适合光学特性复杂的内陆水体3。常规的遥感水质参数反演方法主要有经验方法、半经验法和半分析法4。侯佳妮5等基于 Landsat-5 TM影像数据和实测数据，采用经验方法对二龙湖水质参数和敏感波段进行了拟合，建立了多元回归模型。林剑远6等基于航空和水表高光谱遥感数据，利用半经验法对浙江省嘉兴市主城区河网水质进行了监测。Hoogenboom 等7基于生物光学模型，运用矩阵反演的方法，对叶绿素和悬浮物浓度进行了反演。第46卷第3期2023 年 5 月Vol.46 No.3M a y.2 0 2 3安徽师范大学学报（自然科学版）Journal of Anhui Normal University（Natural Science）郭坤，李虎，陈冬花，等：基于高分一号影像的沙河集水库水质遥感反演46卷第3期从目前研究的内容、方法以及深度等方面来看，遥感技术应用于水质监测研究较为丰富，但大多数都为大型水库湖泊或者海洋单因子监测，且多为国外的卫星遥感影像（美国 Landsat-8、美国 Modis、欧洲 Sential-2等）8。与国外几种卫星影像相比，高分一号卫星是国产高分辨率卫星，搭载了2 台 2m 分辨率全色/8m 分辨率多光谱的高分辨率相机，突破高空间分辨率、多光谱与高时间分辨率结合的光学遥感技术，多载荷图像拼接融合技术。其较高的空间分辨率在同步影像水体反射率提取时，使影像与实地位置匹配时会产生更小的误差。此外，国家高分专项实施以来，高分一系列卫星陆续升空，形成了联合组网，像GF-1BCD、GF-2、GF-6等与GF-1都有相似的光谱响应函数，在遥感反演模型应用时可以替换，这也使得联合组网后的数据周期大大缩短，在光学条件允许的条件下，平均2天就重访一次。目前，高分一号遥感影像应用于水库多参数水质反演研究较少，而且是我国拥有的自主性数据，对我国科研和国土资源监测具有重大意义。因此，本文以滁州市沙河集水库为研究对象，利用高分一号影像数据和实测水质数据，进行波段/波段组合与水质指标的相关性分析，建立基于多元回归和BP神经网络的叶绿素a浓度和浊度模型，从而对研究区定量反演，得到叶绿素 a浓度和浊度分布图用做水质分析，以期为滁州市沙河集水库的水质监测和保护工作提供技术借鉴和决策依据9。1研究区概况及数据源1.1研究区域概况沙河集水库（图1），位于安徽省滁州市沙河镇，处在清流河的支流大沙河，属长江流域滁河水系。水库以上流域面积 300km2，占清流河面积的四分之一。沙河集水库年均降水量为 976mm，年均来水量 0.78 亿 m3，最大库存 2.11 亿 m3，与周边地区民众的生活用水息息相关。1.2野外数据采集1.2.1 主要仪器简介EXO2是一台用于监测水质数据的多参数仪器。主机有7个传感器接口（当中心接口被清洁刷占用时有6个接口可供使用）来获取水质参数数据。每个传感器通过多种的电化学、光学或物理检测手段来测量各自的参数。使用 EXO2仪器前，已经进行一次精度校准。利用手机GPS软件对采样点经纬度坐标进行记录。表 1EXO2 传感器主要参数Table 1Main parameters of EXO2 sensor传感器Chl-a测量范围0-400ug/L Chl0-100RFU准确度线性：R20.999，与罗丹明 WT连续稀释相关（0-400ug/L）检出限：0.1ug/L响应时间T63160表 8基于叶绿素 a 的富营养化分级标准Table 8Eutrophication grading standard based on chl-a2572023 年安 徽 师 范 大 学 学 报（自 然 科 学 版）bio-optical domains based on nitrate-depletion temperatures J.Journal of Geophysical esearch-Oceans，1999，104（C3）:5403-54215侯佳妮.二龙湖水质参数特性与遥感反演研究 D.长春：东北师范大学，2013:40-45.6林剑远，张长兴，航空高光谱遥感反演城市河网水质参数 J.遥感信息，2019，34（2）:23-29.7HOOGENBOOM H J，DEKKER A G，DEHAAN J F.Retrieval of chlorophyll and suspended matter from imaging spectrome try data by matrixInversion J.Canadian Journal of Remote Sensing，1998，24（2）：144-152.8郑炎辉，张园波，何艳虎.基于GF-1 WFV影像与神经网络模型的水库水质多参数反演研究 J.人民珠江，2020，41（7）:57-62+84.9刘静.鄱阳湖水质参数遥感反演及富营养化评价 D.赣州：江西理工大学，2020:1-9.10张克，张凯，牛鹏涛，等.遥感水质监测技术研究进展 J.现代矿业，2018，34（11）:171-174+202.11种丹，李浩杰，范硕，等.基于MODIS数据的云南九大高原湖泊叶绿素a浓度反演 J.生态学杂志，2017，36（1）:277-286.12GORDON H R，BROWN O B，JACOBS M M.Computed relation ships between the inherent and apparent optical properties of a flat homoge-neous ocean J.Applied Optics，1975，14（2）：417-427.13肖青，闻建光，柳钦火，等.混合光谱分解模型提取水体叶绿素含量的研究 J.遥感学报，2006（4）:559-567.14曹引，冶运涛，赵红莉，等.内陆水体水质参数遥感反演集合建模方法 J.中国环境科学，2017，37（10）:3940-3951.15胡辉辉.基于多源遥感数据的白洋淀水质参数估算研究 D.郑州：郑州大学，2020:1-54.16顾清.浙江省饮用水水库水质演变及风险评价研究 D.杭州：浙江大学，2014:33-35.17李大千.鄱阳湖叶绿素a浓度遥感反演研究 D.赣州：江西理工大学，2016:36-40.18张宏建，王冰，周健，等.基于BP神经网络的内陆河流水质遥感反演 J.华中师范大学学报（自然科学版），2022，56（2）:333-341.19高阳俊，曹勇，赵振，等.基于叶绿素a分级的东部湖区富营养化标准研究 J.环境科学与技术，2011（S2）:3.20梁伟林，白金平，李玉霞，等.基于高分卫星数据的龙泉湖水质富营养化分析与评价 J.地质灾害与环境保护，2016，27（2）:57-62.Remote Sensing Inversion of Water Quality in ShahejiReservoir Based on GF-1 ImageGUO Kun1，LI Hu1，CHEN Dong-hua2，XIE Yi-mei1，FENG Wu-tao2（1.School of Geography and Tourism，Anhui Normal University，Wuhu 241002，China;2.Anhui Province High-Resolution Earth Observation SystemData Products andApplication Software R&D Center，Chuzhou 239000，China）Abstract：Shaheji Reservoir is an important source of water supply in Chuzhou City，and it is related to the safetyof drinking water for citizens.The monitoring of water quality changes has received great attention from the gov-ernment.The inversion of water quality parameters through remote sensing images has very important theoreticalsignificance for the monitoring and protection of reservoir water quality.Therefore，the chl-a conc