關于遙感水質監測技術的研究

楊 燕

（山東省臨沂生態環境監測中心，山東 臨沂 276000）

內陸水體水質的遙感監測是通過對大量數據進行分析來判斷測量的。例如對遙感波水質數據進行數學分析和實地實測。以當前的科技發展情況來看，遙感水質監測的常用方法主要包括模型監測法、經驗監測法和半經驗監測法。這些方法可以為構建出科學有效的估測模型[1]。

1 遙感水質監測機理

透射到地球大氣層的太陽輻射會直接到達水氣界面，其中一部分光譜會通過水面被重新反射到空氣中，另一部分光譜則會發生折射進入水體內部，而進入水體內部的這部分光譜有一部分會被吸收，剩下一部分發生散射現象（如圖1 所示）。因此，監測人員可以根據光譜進入水體后發生的折射或者散射量，對水體的質量以及組成成分進行分析。這些植物、有機物和無機物都能吸收特定范圍波長的光譜，另外它們還能讓攝入水體的光發生散射現象，從而影響光的照射方向，使一部分光折回水面重新射入大氣層中，這部分光譜就能夠成功利用遙感監測技術進行監測分析。

圖1 遙感水質監測機理示意圖

模型監測方法主要以輻射傳輸理論為基礎，能夠對水體中的光學活性物質特征進行辨別，最后根據水體組分的濃度與特征吸收系數對水體水質進行監測分析。但是這種監測方法的主要缺點就是監測精確度不高，監測成本相對較大。而經驗監測方法可以隨著多光譜遙感數據的應用來對水體水質實測數據相關性進行統計分析，這種監測方法對于某一特定區域的水體來說具有較好的監測效果，這種監測方法的不足是水體水質的各項參數與遙感監測數據之間的事實相關性無法得到保證，因此這種檢測方法也存在精確度不高的問題。半經驗法主要是基于高光譜遙感技術來對水體水質進行監測，利用特定的儀器來測量水質參數以獲得其最佳波段組合，并利用一定的數學計算方法總結出遙感數據體系與水質參數之間的定量經驗算式[2]。

2 水質監測中遙感指標及遙感數據分析

2.1 水質監測中的遙感指標分析

水質監測工作中監測指標項目種類繁多，按照指標用途的不同主要可以分為物理指標、化學指標和生物指標。其中物理指標主要指的是水體的溫度、顏色、氣味、透明度、導電率以及水中的固體雜質含量等。化學指標主要指的是水體的一般性化學指標（例如水體的pH 值、水體的酸堿度、水體中陰陽離子含量和水體中的有機物含量）、有毒性化學指標（例如水中重金屬含量、水中氰化物含量、水中農藥等化學物質的含量等）、營養元素指標（例如水中氨氮含量、可溶性磷含量以及硅的含量等）。生物指標則指的是水體中含有的活性生物及細菌總數，包括各種病原細菌、大腸桿菌以及各種微生物病毒等。

2.2 水質監測中的遙感數據分析

2.2.1 常規遙感數據分析

對于常規遙感波段來說，其長度通常在100 nm 以上，且波譜呈現非連續狀態，無法全部覆蓋整個可見光至紅外光光譜范圍（400 nm ～2 400 nm），這種常規性的遙感器大多數都以衛星平臺為搭建載體。在實際應用中，常見的常規遙感數據包括美國Landsat 衛星的MSS/TM/ETM 數據，印度的IRS-1 數據和法國SPOT 衛星的HRV 數據等，其中美國衛星的遙感數據無論是從時間分布、空間分布還是從數據獲取程度上來說，都是最適合我國進行內陸水質遙感監測的數據。同時這種遙感數據也存在一定的局限性，它的監測分辨率較低，無法精確地為監測工作提供信息，因此，常規遙感數據通常只適用于在特定時間對特定水域進行檢測。

2.2.2 高光譜遙感數據

高光譜遙感數據的主要特征是波段多、分辨率高，這樣在進行監測時能夠將傳統監測方式中的圖像與高光譜信息融合起來，一方面能夠獲得某一地區地表空間圖像，另一方面還能獲得該地區地物的連續光譜信息。這樣能夠在一定程度上解決遙感定量分析中光譜分辨率不足的問題，為水質監測提供更準確有效的數據來源。

3 遙感水質監測的常用方法

遙感水質監測的常用方法（如圖2 所示）。主要可以分為以下4 個步驟。1）尋找并確定待監測水域，對水體進行水樣采集并進行遙感影像獲取準備工作。2）根據監測需要，對取樣水體進行參數化驗。3）對遙感影響數據進行預處理，選擇適當的反演波段數據組合。4） 根據實際情況選擇適合的水質監測方法，并生成反演圖。最后根據結果對水體質量進行分析和總結并撰寫水體監測報告。

圖2 遙感水質監測常用方法示意圖

3.1 模型分析法

光輻射在射入水體表面后，水中含有的懸浮物、化學物質以及微生物會對光譜的折射和散射造成一定的影響，研究人員可以利用遙感影響技術對水中光束吸收量、折射量以及散射量進行收集和分析，根據收集的數據建立關系模型，從而獲得水質參數信息。水質遙感模型分析法于1975 年被首次提出，經過幾十年的研究和發展已經成功建立出一套水體反射率的分析模型，為遙感水質監測奠定了基礎。

3.2 經驗分析法

將遙感數據與地面的水質實測的數據進行統計分析，建立相應的統計回歸模型，反演出整個監測區域的水質參數。在實際測量中，監測人員曾以某湖泊為監測研究區域，分別于春季和夏季對水體進行采樣，檢測懸浮物的濃度，結合二期FY-3A/MERSI 衛星遙感影像構建出了湖中總懸浮物的遙感反演模型。同時借助地面實測數據與高分1 號遙感影響數據，構建出了徑向基神經網絡模型，進而分析水體的營養狀態指數。總體來說，經驗分析法的優點是能夠快速的建立起遙感影像與實測數據之間的模型關系，快速取得反演結果。但是其存在的缺點也不可忽視，例如對不同地區和不同季節的水質進行監測時，實測數據與遙感數據之間的聯系缺乏一定的理論基礎，無法建立統一的標準。

3.3 半經驗分析法

在考慮水體中雜質的光學特性時，結合實測水質參數值之間的統計關系對監測區域的水質情況進行分析和估測。在實際監測工作中，監測人員對實測光譜數據進行一階微分處理，將一階微分值與Landsat 遙感影像中的紅綠波段相結合，建立了水域中水體中氧含量的反演模型，實現了對水體氧含量的監測。另外，結合GOCI 遙感影影像與實測數據，建立了水中葉綠素的濃度估算模型。半經驗分析法不但考慮了數據模型統計特征還兼顧了水體中物質的光學特征，能夠根據不同區域和不同季節對建立的數據模型進行適當的修正，因此，半經驗分析法是當前監測機構最常用的水質監測方法。

4 遙感水質監測的發展趨勢

由于遙感監測精度主要受到遙感波段的影響，因此，可以利用星載高光譜數據進行水質參數反演，進而提升水質監測的精度。改進數據統計分析技術，充分挖掘水體信息，提高遙感定量監測精度，綜合利用3S 技術，建立水質遙感監測評價系統，進而更好地推動我國水體安全體系的發展。