冯惠芬，章思敏
(k) 2015年8月2日氨氮分布图 (l) 2016年2月7日氨氮分布图
(m) 2015年8月2日DO分布图 (n) 2016年2月7日DO分布图
Figure 2. Distribution of water quality parameters in Qianmudang reservoir in winter and summer 图2. 千亩荡水质参数冬夏季分布图
由图2看出，使用WFV数据B4/B3波段组合反演的Chla结果受到河流岸边陆地像元的影响较大，冬夏季Chla范围相当，但夏季部分河段的Chla较冬季数值显著升高。TSS高值主要集中在通往北边大横港和西边百步亭港的河道上，而东南主体库区的水质则较为清澈，而水体透明度(SD)则呈现出相反的分布趋势。反映水体富营养化的TN和TP呈现出相同的变化规律，靠近自来水厂取水口的“口形”主体水库水质较好，而通往外港的河道中N、P浓度则较高，且夏季的N、P浓度显著高于冬季。冬季整个区域氨氮浓度均较高，而夏季部分区域氨氮值逐渐降低。除了通往外港的西北区河道外，全区溶解氧值均较高，水质较好，而夏冬两季水质较差区域的DO分布(溶解氧低值区)则有所不同。
资料表明，千亩荡北部的大横港是千亩荡水库的主要补给水源，该区工矿企业相对较少，生态环境较好，水系发达，湖荡众多，是海盐应急备用水源引水的首选。而本文的水质空间分布图表明，通往外港河道的水质明显低于主体水库，且西北部河道水质尤其较差。千亩荡位于城镇交汇地带，其水源与外围9条河道相通，属于典型的“过境河”，水体较容易受到上游来水和流经河道的污染影响。作为海盐县的饮用水源地，千亩荡目前已产生了藻类水华频发的现象，其水质情况仍不容乐观。因此，研究与分析千亩荡水质分布的变化规律，确定主要污染区域并进行针对性治理，对水库水源地的保护有重要意义。
针对图2中水质参数的遥感估算结果，有两点说明：1) 由于缺乏实测光谱进行大气校正结果比对，本文反演得出的水质参数浓度范围缺少数值上的精确可比性。虽然计算出的水质参数浓度量值缺乏实测数据的验证，但本研究首次绘制了千亩荡平原水库夏冬季各水质参数的空间分布变化图，有效地补充了地面监测的不足，具有一定的参考价值。2) 使用的免费高分影像数据仍存在应用上的不足，GF1/WFV
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数据虽具有16米的高空间分辨率和4个波段的有效信息，但对于面积只有4.83平方公里的千亩荡水库仍显得分辨率太低，较低的空间分辨率使得岸边陆地像元对反演结果影响较大，Chla反演结果存在偏差。DigitalGlobe/QuickBird数据具有极高的空间分辨率，但获取的真彩色谷歌影像缺少有效的光谱波段信息，导致反演结果不准确。因此，针对小尺度的平原水库水质遥感估算，仍需开发和寻找具有较高空间分辨率和有效多光谱信息的传感器。
4. 平原水库高分水质遥感的技术难点
基于千亩荡水库的高分水质遥感应用案例，本文总结分析了高分水质遥感在小尺度平原水库水质监测应用中面临的主要技术难点和未来研究趋势，以期为后续开展相关研究提供借鉴。
4.1. 高分影像的大气校正
目前针对水质遥感的大气校正研究对象多集于水体面积较大的海洋和湖泊，此类水体水质光学模型比较成熟，而内陆河流或水库由于面积较小，水质情况复杂，水质光学模型不成熟，针对性的高分影像大气校正研究还较少。一方面，高分影像一般光谱波段较少，且缺少短波红外数据，使得精确的地表反射率确定非常困难；另一方面，平原水库尺度较小，高分影像中低反射率的水体像元容易受到高反射率的沿岸地物影响，即邻近像元效应显著，使得精确大气校正困难。研究表明，传感器空间分辨越高，大气校正中的邻近像元效应越明显[10]。
目前针对高分遥感影像的大气校正已开展了较多的研究，如针对GF-1卫星数据的深蓝算法[11]、地表反射率数据支持的气溶胶算法[12]或基于辐射传输模型的大气校正方法[13]等，但这些研究均主要关注气溶胶影响。高空间分辨率遥感影像邻近像元效应影响明显，因此，未来将有更多的研究关注细小水体水质遥感的大气校正中的邻近像元效应及其影响程度。
4.2. 细小水体信息提取
传统的水体信息提取方法主要依据水体的光谱特性，基于影像像元的单个波段或多个波段组合运算进行，例如单波段法、多波段法(谱间关系法、归一化水体指数NDWI、改进的归一化差异水体指数MNDWI等)。由于高分影像光谱信息较少，常规的分类方法的信息提取结果经常会产生严重的“椒盐效应”和图斑破碎[14]，不能高精度地识别地物信息，因此很难满足高分辨率遥感影像中水体信息的提取要求。
为充分利用其高分辨率的特点，突破基于像元的水体信息提取方法的局限性，有研究将图像分割算法引入遥感影像分类当中，提出了面向对象分类方法的水体信息提取技术。针对中高空分辨率的遥感影像如ETM+ [15]和QuickBird [16]等，较多学者利用面向对象方法进行了水体信息提取实验，认为面向对象的方法提取精度明显高于传统方法。后续研究将进一步针对其它类型的高空间分辨率传感器数据，分析适宜的水体分割尺度、构建水体信息的特征规则集，从而有效提取中小尺度研究区的水体空间分布信息。
4.3. 水质参数的遥感反演
根据水质参数是否可以通过遥感手段进行判别，可以将其分为直接水质参数(也叫水色参数)和间接水质参数[17]。水色参数存在显著光谱特征，包括叶绿素、悬浮物和黄色物质等，可直接利用遥感影像光谱对其进行定量反演，反演研究较为成熟。间接水质参数没有明显的水体光谱响应特征，包括氮、磷、无机盐等，目前常用的反演方法包括直接建立光谱与同期水质参数间的关系模型，以及寻找其与水色参数间的相关关系，间接进行反演。未来研究将关注间接水质参数，深入分析其光谱响应特征，并建立可行的物理模型。
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在水色参数遥感反演模型方面，目前普遍存在反演模型通用性不足的问题。不同水体光学特性变化复杂，单一遥感反演算法难以适用于整个水域，基于某个区域采样数据建立的反演模型也较难推广应用于其它水域。因此，模型算法需要考虑不同类型水体的光学特性差异，进行针对性地反演，才能较好地提高监测模型的通用性。
5. 结论
本文基于GF-1/WFV和谷歌DigitalGlobe/QuickBird高分影像，对浙江海盐千亩荡7种典型水质参数进行了遥感估算，并绘制了春夏季分布变化图。结果表明，千亩荡水库主体库区水质较好，而通往外港的周围河道水质则相对较差，以通往北部大横港的河道最为明显，且夏季库区的富营养化现象较冬季更为明显。基于高分遥感的千亩荡水库不同季节水质参数的空间分布图，有效地补充了地面监测的不足，但已有高分数据在应用精度上仍存在不足，需要寻找其它更适宜的传感器数据。
对平原水库高分水质遥感的技术难点分析表明，高分影像的大气校正、细小水体信息提取和水质参数的遥感反演是平原水库高分水质遥感面临的主要问题，未来研究将集中在大气校正的邻近像元效应、面向对象的细小水体提取、间接水质参数的光谱响应和反演模型等几个方面。
基金项目
浙江省水利厅科技项目(RC1814)；浙江省大学生科技创新活动计划暨新苗人才计划项目(2019R423003)；大学生创新创业训练计划项目(S201911481011)。
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高分遥感在平原水库水质监测中的应用初探 - 图文
