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长安大学级大学生创新创业训练计划项目
结题报告
项目名称： 城市景体富营养化多光谱遥感监测的模型
及其应用研究
项目类别： □创新训练 □创业训练 □创业实践 项目编号： 8 项目负责人： 晨龙 专业班级：
所属学院： 环境科学与工程学院 执行年限：2012 年 4 月28日 至 2014 年4 月28
日
电 话:
E-mail: 2580937855@qq. 填表日期： 2013年12月6日
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长安大学教务处制
一、 基本情况
项目名称 城市景观水体富营养化多光谱遥感监测模型的研究 成果形式 论文 立项时间 鉴定时间 2012 年 4 月 28日 年 月 日 完成时间 2014年4 月 28日 序项 目 主 要 研 究 人 员 5 温婷婷 2 3 4 号 1 姓 名 晨龙 马凯 海昌 珊 学号 3 4 6 6 4 专业班级 化学工程与工艺2班 化学工程与工艺2班 化学工程与工艺2班 化学工程与工艺2班 建筑环境于设备工程 所在学院 环境科学与工程学院 环境科学与工程学院 环境科学与工程学院 环境科学与工程学院 环境科学与工程学院 项目分工 二、 研究过程简介
研究目的 本研究以城市景观水体为靶区，以多光谱数据遥感反演为主要法，通过尺度转换，水质分析，开展水质定量遥感监测和对水体富营养化状态评价识别的法和技术研究，探索城市景观水体富营养化多光谱遥感监测的便捷法，通过发展适合城市景观水体水质定量遥感监测的波段分析和构建模型，实现与遥感水质监测同步完成的城市景观水体营养状态的评价识别，搭建一个基层水利、环境及其它相关业务管理部门易于掌握的，具有可操作性的多光谱城市景观水质遥感监测平台。 z
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研究意义 城市景观水体是营造城市优美景观，为城市居民提供休闲游憩的场所，主要包括城市里的天然湖泊、人工湖泊、景观池塘、景观河道等。城市景观水体多为静止或流动性差的封闭缓流水体，水域面积小、水深较浅、水环境容量小、自净能力差、容易出现不同程度的富营养化现象。一旦发生，水体颜色泛绿，发出难闻的腥臭味，重影响边的自然环境和人居环境，丧失了水体的景观功能。由于地表水体存在富营养化问题，其中的氨氮、总磷、总氮、化学需氧量等有机物质会以水为介质，在下渗过程中，透过地层进入地下水中。虽然地表水在经过地层变为地下水的过程中或多或少得到一定净化，但是地下水的水质还会受到不小的影响。为了发挥城市景观水体功能，营造优美城市环境，有效防治地下水进一步污染，对城市景观水体水质做到快捷准确监测和及时治理就显得尤为重要。 传统的城市景观水体水质监测采用实地、点上采样和实验室分析等手段，这类监测法有一定的准确性，但容易受局部扰动的影响，不能反映整个水体生态环境的时空变化，且费时、费力、成本高，不能满足对水质实时、大尺度监测评价要求。 遥感技术的出现和发展，给水质的监测评价提供了新的机遇与选择。水质遥感监测是利用经验、半经验或者物理分析的法，选择合适的遥感波段数据，建立水质参数的遥感估测模型来反演水体中的水质参数浓度。水质遥感监测法可以反映水质在空间和时间上的分布和变化情况，发现其它一些法难以揭示的污染源和污染物迁移特征，具有监测围广、速度快、成本低和便于进行长期动态监测的优势，既可以满足大围水质监测的需要，也可以动态跟踪污染事件的发生、发展。如针对城市景观水体，通过多光谱遥感监测技术和地面准同步水质分析技术的科学组装，实现对水体富营养化的便快捷监测，及时地掌握城市景观水体的富营养化状态，是探索切实有效的修复法改善其水质,恢复并提高水体生态系统景观功能与价值,以提高其生态环境效益与社会经济效益的重要途径。因此，应用遥感技术进行水质变化机理研究，进而研究水资源的合理利用和保护，有效防治地下水进一步污染，维护地下水安全，成为当前国际、国z
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遥感界的研究热点之一。 本研究以位于市区的汉城湖、兴庆湖、护城河、曲江池、未央湖、莲湖公园、渭河段、丰庆公园及革命公园等景观水体为研究对象，主要应用多时相的多光谱卫星遥感数据，通过尺度转换等法，进行水质参数的遥感信息提取和定量反演研究，引入数据挖掘和知识发现机制，揭示城市景观水体富营养化过程中隐含的客观规律，利用一种新的机器学习法-支持向量机（SVM-Support Vector Machine）错误!未找到引用源。及模糊模式识别交叉迭代模型对遥感反演的水质数据进行水体富营养化状态的模糊模式识别，构建一个适合于城市景观水体水质实时监测与富营养化状态评价识别的计算准确、性能稳定的计算模型。通过以上研究，回答科学与生产中的几个实际问题：①城市景观水体富营养化多光谱遥感监测的机理模型是什么？②如进行城市景观水体水质参数敏感波段分析与选择及如建立基于定量遥感反演技术的城市景观水体富营养化快捷综合评价法与模型？从而全面及时地掌握城市景观水体的富营养化状态，揭示水体富营养化形成的机理和发生发展的规律，为制定具有时效性的控制水体富营养化的治理措施提供科学依据。 研究报告 见附件一 研究结论 富营养化状态识别和监测是治理水体富营养化危害的主要依据，随着城市景观水体富营养化问题的日益重，城市景观水体富营养化状态识别和监测成为社会经济可持续发展必须解决的重大问题。水质遥感监测法具有监测围广、速度快、成本低、便于进行长期动态监测的特殊优势，在城市景观水体富营养化状态识别和监测中具有巨大的应用潜力。 本文在总结分析国外水质遥感监测和湖泊富营养化评价识别研究领域已有的理论、技术和法的基础上，将市景观水体作为研究区，以富营养化状态识z
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别指标总氮(TN)、总磷(TP)、叶绿素 a(Chl-a)、和透明度(SD)为研究对象，系统研究了利用 Landsat5 ETM 遥感数据反演景观水体水质组分的法和技术。研究容涉及遥感数据的获取及与其同步(准同步)的地面数据采集、遥感数据的预处理、水质参数的光谱特征分析、波段数据分析和最佳波段和波段组合的选择、利用GA-SVM法构建水质浓度遥感定量反演模型及模型精度的分析和检验，并将识别结果与景观水体实际的富营养化状态进行对比分析验证其准确性。本文研究重点放在利用GA-SVM法构建水质浓度遥感定量反演模型和对水质浓度遥感反演数据进行富营养化状态的识别研究上。通过以上研究得到如下结论： （1）本研究以市景观水体为实验对象，发展适合水质浓度遥感监测的多光谱波段分析技术。采用实测水质数据与水质指标实测光谱数据和多光谱遥感数据统计分析相结合的法，选择水质参数的最佳反演波段和波段组合。研究结果显示 TM1～TM4 波段数据非常适合用来反演景观水体水质指标浓度，并且利用波段比值算法计算的TM1～TM4 波段组合数据明显增强了水质指标遥感反演的灵敏度。 （2）将GA-SVM法应用于水质遥感定量反演模型的建立过程中。通过大量的训练和测试构建了适合水质浓度遥感反演的SVM模型。并将该建模法应用于2000～2012年市不同时相的 ETM 遥感数据的水质指标浓度遥感定量反演研究，反演精度均在控制误差以，得到了市各景观水体各月不同水质指标浓度的分布状况图。实现了不受时间和地域限制对景观水体进行大围的监测和评价。 （3）利用实测水质浓度数据，将SVM模型应用于 2000～2012年市景z
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