城市水质遥感监测

16．1．2　城市水质遥感监测

水环境监测是水资源管理必不可少的组成部分，特别是在水资源越来越紧张的今天，城市用水环境的恶化，包括水面减少、水域污染等问题已经成为人们关注的焦点，图16-9为太湖蓝藻的人工打捞情景。目前水环境的监测方法主要以物理化学监测技术为主，这类方法需要专门的仪器和实地的数据、样本采集，耗费的成本比较高。随着遥感技术的进一步成熟，利用新兴的遥感技术开展城市水环境的监测已经成为可能。通过对水环境中污染物及污染因素进行遥感监测，评价污染物产生的原因及污染途径，对水污染问题进行鉴别和评估，可为防治城市水资源污染提供技术支持。

目前在水体监测中所使用的遥感影像主要包括多光谱遥感数据和高光谱遥感数据。

图16-9　环保部门人工打捞太湖蓝藻

1．多光谱遥感数据

在内陆水体监测中所用的多光谱数据包括Landsat MS(multispectral scanner)、TM(thematic mapper)、SPOT HRV(high resolution visible)、IRS-1C(indian remote sensing satellite 1C)、NOAA/ AVHRR(advanced very high resolution radiometer)等数据。例如，基于TM影像，研究针对水质叶绿素、悬浮物、透明度和黄色物质的监测都取得了较理想的结果。

2．高光谱遥感数据

现有的高光谱传感器主要有成像光谱仪和非成像光谱仪两种，成像光谱仪可以为每个像元提供数百个窄波段光谱信息，能产生一条完整而连续的光谱曲线，用此类数据可以进行水体水质参数的反演。地面非成像光谱仪在内陆水体水质监测中主要用来在野外或实验室测量水体的光谱反射曲线，同时也用于机载成像光谱仪量测水质参数的表面校准。

水质反演的方法有多种，一些研究根据水体色调的不同对水质状况进行定性分类、分级。更为常见的水质反演方法为经验统计法，即直接建立水质指标同遥感信息之间的统计关系，对水质指标进行估算，根据水体及其组分的光谱特征，采用统计学方法分析遥感信息和与实测信息的相关关系。图16-10是其流程图。

图16-10　水质监测流程图

利用这个框架模型，对不同的水质参数建立不同的遥感模型，比如说水体的泥沙含量、叶绿素浓度、含氮量等指标，都可以采取此类方法。

水体及其污染物质的光谱特性是利用遥感信息进行水质监测与评价的依据。遥感技术在城市水质监测中的应用主要包括以下几个方面。

1．水体富营养化监测

当水体出现富营养化时，由于浮游植物中的叶绿素对近红外光具有明显的“陡坡效应”，因此这种水体兼有水体和植物的光谱特征。在彩色红外图像上，呈现红褐色或紫红色。通过3月份至5月份对武汉地区部分水体的观察和采样得到的波谱曲线，如图16-11所示，反映出富营养化对水体的波谱的影响。

图16-11　湖泊水的波谱曲线

2．泥沙污染监测

水体中泥沙含量增加使水反射率提高。随着水中悬浮泥沙浓度的增加及悬粒径的增加，水体反射量逐渐增加，反射峰亦随之向长波方向移动，即红移。又由于水体在0．93～1．13μm附近对红外辐射吸收强烈，所以反射通量降低和受水分瑞利散射效应干扰，不适宜作为悬浮泥沙浓度监测的判定波段。定量判读悬浮泥沙浓度的最佳波段应在0．65～0．85μm之间。图16-12为三峡坝区冲沙时含有大量泥沙的QuickBird卫星影像。

3．废水污染和水体热污染监测

废水污染一般用多光谱合成图像进行监测。水体热污染大多是由从工厂中排出的热水造成的。它不仅危及水体中的生物，也影响农作物的生长。热污染用热红外传感器很容易探测到。其图像可显示出热污染排放、流向和温度分布的情形。对图像进行伪彩色密度分割可绘制等温线，测出水中温度分布。

图16-12　三峡坝区冲沙时含有大量泥沙的QuickBird卫星影像

与常规方法相比，利用遥感技术进行水资源监测的优点是多方面的:

首先它可以快速进行大范围、立体性的环境监测，可以从整体上进行研究，从而克服了地面单点采集的局限性及视野的阻隔。其次，由于遥感技术应用了现代的飞行工具，它可以高速地获得图像和数据资料，具有信息量广、效率高的优点。第三，遥感适用于人们无法进行常规监测、地面工作难以进行的地区。第四，利用遥感技术对一个地区反复成像，可取得最新的、精确的环境动态变化资料，周期性地对大范围的环境动态进行监测，从而实现对水污染的分布、扩散情况的跟踪监测。来自中国七大流域监测站的数据显示，44%的河流已受到污染。中国石油吉林石化公司爆炸事故发生后，监测发现苯类污染物流入第二松花江，造成水质污染。图16-13为2005年11月航摄的受污染的松花江。

图16-13　2005年11月航摄的受污染的松花江

马跃良(2003)等运用遥感技术对珠江广州河段水环境质量中的水质污染进行了监测应用研究，并建立了水质污染预测遥感模型，研究结果表明:TM数据图像的灰度值与水质污染参数有密切的相关关系，尤其TM可见光波段能正确地反映出水质的污染状况。何隆华(2005)等通过NOAA/AVHRR气象卫星测定绿度、温度和透明度三类数据，可完整地识别不同水体的水质变化，采用气象卫星的复合比值合成图像和色调—饱和度—明度变换技术，能有效地反映长江三角洲主要水体的水质污染情况，其研究结果反映了长江三角洲全区主要水体水质的宏观分布，为水质污染的宏观监测提供了依据，表明气象卫星在以水质研究为主的环境遥感中的优越性。

水体及其污染物的光谱特性是利用遥感信息进行水质监测与评价的理论依据，随着遥感技术的不断提高，遥感监测水质从定性发展到定量，许多学者开展了用遥感的方法估算水体污染的各种水质参数，从而监测水质的变化情况。在水污染监测方面，我国先后对海河、渤海湾、蓟运河、大连河、长春南湖、于桥水库、珠江、苏南大运河等大型水体进行了遥感监测，研究了有机物污染、油污染、富营养化等。朱小鸽等对最近25年珠江口水环境的遥感监测进行了研究，根据Landsat卫星在最近25年间的图像信息，显示出珠江口与香港周围海域混浊水域不断扩大的趋势，揭示出多种因素叠加带来的海洋恶化的深层原因。王学军等利用遥感信息和有限的实地监测数据建立了太湖水质参数预测模型，用于太湖水质污染的预测、分析和评价，能较好地反映水质的空间分布特征，尤其适合于大范围水域的快速监测。在水库水体富营养化研究方面，台湾大学陈克胜等曾利用陆地卫星的TM数据进行水库的营养状态评价。

在实际的应用中，对水体的监测取得较好的效果。图16-14是雷坤等人利用中巴资源卫星数据对太湖水质监测的结果图。

图16-14　2002-9-16太湖表层水体叶绿素a浓度估算值(雷坤，2002)

根据其结果分析，监测结果与实地考察有一点出入，有将水质较好而水生植物茂盛的水域误判为严重污染的水域的误判情况发生，究其原因是建立模型时没有考虑该区域的特殊情况。

利用回归分析的方法建立的关于遥感信息和水质参数之间的回归模型对特定的水域才适用，同一套参数移植到其他的水域中可能就得不到理想的效果，这是需要改进的地方，目前对这方面的研究是建立一套可以普遍适用的模型，这样便可以省去实地数据采集等耗时耗财的步骤，对遥感应用的推广大有裨益。在技术没达到这一步的情况下，应同时注重地面监测、现场考察和遥感影像的分析及多源信息的综合分析，才能得到可靠的结论。

遥感技术在水体水质监测中的应用展示了水质遥感监测方法巨大的应用潜力和常规监测方法所不具有的优势，随着传感器技术的迅速发展，高分辨率、高光谱和多极化遥感数据将成为主流遥感信息源，为遥感走向微观定量水质监测提供了数据保证。水质遥感监测今后的研究将主要集中在水安全定量遥感监测体系的建立、提高水质遥感监测精度、水质遥感监测模型研究、改进统计分析技术等方面。通过水质遥感监测综合应用，建立水质遥感监测和评价系统，实现水环境质量信息的准确、动态、快速发布，推动国家水安全预警系统建设。