基于高分影像遙感的城市黑臭水體提取研究

吳 陽 易 達 李逢清

(昆明理工大學津橋學院，云南 昆明 650101)

我國水資源由于污廢水排放口直排、降水攜帶污染負荷、生物體污染、城鎮污水廠尾水超標等原因造成水體及其周邊生態環境污染嚴重，特別是城市的部分水體已成為黑臭水體。城市黑臭水體是百姓反應強烈的水環境問題，不僅損害了城市人居環境，也嚴重影響城市形象,水資源保護和水污染治理成為現代社會最關注的問題之一，城市黑臭水體的治理與保護更是重中之重。在對城市黑臭水體治理與保護之前，黑臭水體的識別與提取是基礎與關鍵[1-3]。《城市黑臭水體整治工作指南》中對于城市黑臭水體給出了明確定義：一是明確范圍為城市建成區內的水體；二是從“黑”和“臭”兩個方面界定，即呈現令人不悅的顏色和(或)散發令人不適氣味的水體，以百姓的感觀判斷為主要依據。黑臭水體的傳統判斷方法主要為開展水質檢測，通過人工采集水樣、實驗室化驗分析得到數據進行分析研判，遙感技術具有高效快速的優點，有效地彌補了傳統調查方法的不足。因此，利用遙感技術對城市黑臭水體進行提取研究具有一定的研究價值，能夠為城市黑臭水體的治理提供理論支撐。

1 研究區域與數據

1.1 研究區域概況

本次研究區域為江蘇省蘇州市相城區，研究區總面積為489.96km2，其中水域面積占總面積的40%左右，常住人口98.8萬、戶籍人口47.2萬，境內共有湖泊10個，大小河流1101條。

1.2 遙感數據源及其預處理

1.2.1 遙感數據源

本次實驗使用的遙感影像來自國產高分系列衛星的高分1號(GF-1)。影像共5個波段，包括1個全色波段和4個多光譜波段，其中GF-1 PMS相機全色波段的空間分辨率為2m，其余多波段的空間分辨率為8m，通過遙感影像的融合處理，可以獲得該區域的2m真彩影像。具體參數見表1。

表1 GF-1波譜范圍

1.2.2 遙感影像預處理

遙感影像預處理是城市黑水反演的第一步，主要包括輻射定標、大氣校正、正射校正等操作步驟，具體的操作流程見圖1。

圖1 數據與處理技術路線

a.輻射定標：使用絕對定標系數將衛星圖像DN值轉換為輻亮度圖像，在 Radiometric Calibration面板中，將自動選擇符合 FLAASH大氣校正要求的參數。

b.FLLAASH大氣校正:對于已經完成輻射定標的數據需進行FLLAASH大氣校正。在大氣校正過程中成像中心點經緯度FLAASH自動從影像中獲取；傳感器高度(Sensor Altitude)設置為645km；像元大小(pixel Size)設置為8m；成像區域平均高度(Ground Elevation)可以通過統計DEM數據獲取或忽略。校正結果見圖2。

圖2 FLLAASH大氣校正結果

c.正射校正:對于完成大氣校正的影像需進一步進行正射校正，正射校正所需的DEM數據選擇高分1號(GF-1)數據自帶的30m分辨率的DEM數據。

d.影像融合：由于本次使用的影像共5個波段，其中GF-1 PMS相機全色波段的空間分辨率為2m、其余多波段的空間分辨率為8m，為了提升影像的整體分辨率，本次實驗通過遙感影像的融合處理，可以獲得該區域的2m真彩影像。影像融合的方法較多，本次實驗選擇最為常用的Gram-Schmidt方法對遙感影像進行處理。

2 水體指標反演

2.1 水體指標反演模型

本次水體指標反演模型選擇的水體指標主要包括葉綠素濃度(CChl_a)、總懸浮物濃度(CTSS)、透明度(Zsd)[4-5]。水體指標參數反演一般需要結合實測數據進行建模，在缺少衛星過境時實測數據的情況下，可采用以下經驗模型[6-8]：

a.葉綠素濃度(CChl_a)反演模型：

式中:b3和b4分別為圖像經過輻射校正和大氣校正后的第3波段和第4波段圖像像元DN值。

b.懸浮物濃度(CTSS)的反演模型:

式中：b2和b3分別為圖像經過輻射校正和大氣校正后的第2波段和第3波段圖像像元DN值。

c.透明度(Zsd)的反演模型:

式中：Zsd為透明度，cm。

隨后統計像元值的分布，利用(b1 ge a)a+(b1 lt a)b1對3個反演結果去除異DN值大于a的異常值。

2.2 黑臭水體判別

本次實驗的黑臭水體判別基于葉綠素a和透明度的營養狀態指數來間接評估水體的黑臭程度[9-10]，其估算模型為

TLIchl_a=25+10.86lnCchl_a

式中：TLIchl_a為葉綠素a營養狀態指數；TLIsd為透明度營養狀態指數。

利用ENVI歸一化擴展工具Raster Normalization，對TLIchl_a和TLIsd進行歸一化處理。結合多個水體的TLImax值域范圍分析，采用自然斷裂點法設定水體黑臭程度閾值。TLImax<0.64表示水體無黑臭；0.64≤TLImax≤0.72表示水體輕度黑臭；TLImax>0.72表示水體重度黑臭。

2.3 水體指標反演流程(ENVI)

2.3.1 水體提取

水體提取采用NDWI歸一化水體指數，見圖3。對NDWI圖像進行閾值分割，識別水體覆蓋范圍，通常將NDWI閾值設定為0，大于0為水體，小于0為非水體，對于個別提取效果不理想的區域，根據目視提取效果，確定最終水體的閾值，提取效果見圖4。

圖3 蘇州市相城區城市水體提取效果

圖4 蘇州市相城區城市黑臭水體提取效果

歸一化水體指數公式為

式中：p(Green)為綠波段；p(NIR)為近紅外波段。

波段運算表達式為

式中：float為浮點解；b2和b4分別為圖像經過輻射校正和大氣校正后的第2波段和第4波段圖像像元DN值。

2.3.2 水體指標反演

按照確定的3種水體指標反演模型的計算公式進行波段運算，計算出葉綠素濃度(CChl_a)、懸浮物濃度(CTSS)和透明度(Zsd)3個指標，然后根據黑臭水體判別條件計算黑臭水體指數。黑臭水體指數波段，0值為正常水體區域，1值為黑臭水體。

2.4 水體指標歸一化

為直觀地表示多期數據間的變化，需要對反演結果進行歸一化處理，使所有DN值范圍統一到0～1之間，見圖5。歸一化的原理為

圖5 歸一化處理效果

式中：DN為原始像元值；DNmin、DNmax分別為波段的最小值、最大值。

3 實驗結果驗證與分析

3.1 實驗結果驗證

為了驗證本次實驗對于城市黑臭水體的提取效果，2020年1月，對研究區域內提取的黑臭水體進行了實地勘察調研。GF-1衛星影像彩紅外合成顯示時，可看出水體區域有一定的光譜反射。通過實地驗證，實際情況與上述實驗結果一致。

3.2 實驗結果統計分析

對蘇州市相城區的城市黑臭水體矢量數據進行提取與統計，統計結果見圖6。

圖6 蘇州市相城區黑臭水體統計結果

由圖6可知，蘇州市相城區城市黑臭水體有88個，其中城市黑臭水體水域面積最小的為1195m2，最大的為105729m2，平均水域面積為11084m2，黑臭水體水域總面積為975457m2。

蘇州市相城區境內共有湖泊10個，大小河流1101條，水域面積約為196km2。相城區黑臭水體數量占總河流數量的8.0%，黑臭水體水域面積僅占相城區總水域面積的0.5%。

4 結 語

本次實驗以國產高分系列衛星的高分1號(GF-1)遙感影像為數據源，采用定量遙感的技術手段，通過建立水體指標反演模型，對蘇州市相城區的城市黑臭水體進行了提取。結果表明，蘇州市相城區城市黑臭水體共有88個，占相城區總河流數量的8.0%；相城區黑臭水體總水域面積為0.975km2，僅占總水域面積的0.5%。在蘇州市相城區城市黑臭水體提取研究過程中發現，河流兩岸的植被對于黑臭水體反演影響較大，為了提高黑臭水體的提取精度，城市水體矢量數據提取尤為重要，提取時應盡量精準。高分1號(GF-1)影像數據光譜分辨率較低，后期研究可以嘗試利用高光譜影像進行進一步的研究。(云南省高校自然資源空間信息集成與應用科技創新團隊)