我國城市水體數量與質量遙感調查應用現狀與建議

韓亞超，高子弘，楊達昌，陳潔

（中國自然資源航空物探遙感中心，北京 100083）

水資源缺乏、水質污染給一個城市帶來的影響是不可估計的，嚴重限制了區域經濟的發展和人民生活幸福指數的提高。趙勇等（2006）以國內365個城市為對象開展城市缺水研究并制定城市缺水標準，研究表明缺水城市高達75%，甚至有93座城市為重度缺水，且自1990年以來，我國城市缺水狀況一直處于惡化趨勢。我國南北方城市缺水情況還有所不同，南方水資源數量龐大，多為地表水，河流徑流變化對南方城市供水影響大，備用水源地和地下水缺乏，一旦發生污染事故或者受河道低流量影響，很可能中斷供水。實際上南方占有我國大部分污染企業和耗水工業，比如僅化工企業就有超過8 000家分布在長江主要干支流沿岸，潛在的水污染風險不容樂觀（陳進，2009）。我國多個北方城市水資源短缺現象也十分嚴重，主要原因：一是受氣候條件與地理位置影響，導致蒸發量大、降水量少；二是落后的工農業用水技術、不合理的用水結構、惡化的生態環境、嚴重的水資源浪費與水源污染等因素（付意成等，2017）。因此，打破城市發展的用水瓶頸，開展城市水體數量與質量的調查工作就尤其重要。

水資源調查是廣泛開展的基礎性工作，其中大量的水文站點測量是核心和基礎，發揮了決定性的作用，通過實地野外測量獲取水文地質、水文、水質監測和氣象等信息，再利用這些實測數據建立水文模型進行模擬完成調查（羅先超，2016），不足之處是水文站點分布有限、模型參數不確定，而遙感技術能夠彌補一些缺陷，并能更快地獲取廣域范圍上的相關動態信息，尤其是各類水體的面積及其動態變化等信息。利用遙感技術進行水資源調查則可解決地面監測方法中存在的問題，可以高效率、低成本、大范圍地分析水資源的空間分布和變化情況，還能實現時間維度上水環境長期、動態的監測。目前水資源遙感調查手段主要有衛星遙感和航空遙感2種：其中衛星遙感技術具有快速、宏觀的特點，調查的對象多為河流、湖泊和冰川等液態地表水、土壤含水量、冰川固態水等宏觀水體，目前對于水域面積、水域位置、水位和儲水量這4類參數的調查方法比較成熟（金建文等，2020）；航空遙感水資源調查方法則具有高空間分辨率、高光譜分辨率和機動靈活等優勢，具有更強的反映地物目標屬性信息的能力，可提高目標水體數量與質量的定量分析的精度和可信度（劉建霞等，2020）。與常規內陸湖泊或者大洋水體相比，城市水體具有較淺水深、更細小的水體目標、更復雜的含水地物、受人類生產活動干擾更多等特點，導致獲取的遙感信息更為復雜，加大了遙感技術調查的難度。目前城市水體遙感調查的研究還非常少，城市河網遙感調查也還處于主干河流水體的監測程度。

城市水體大多為靜止或流動性差的封閉型淺型水體，包含供水水源、景觀水體、灌溉水體、泄洪水體、淺層地下水（含土壤水）等，具有空間分布零散、水環境容量小、水體自凈能力弱、易污染等特點，往往面臨較高的局部水體數量突變和水質惡化的問題。本文從水資源數量和水資源質量2個方面梳理總結了我國目前主要的水資源調查的遙感技術與方法，針對城市水體的特點，討論了如何提高城市水體地表水數量4參數遙感測量精度，提出了提高城市地下水水量遙感估算的改進辦法，還對城市水體水質尤其是黑臭水體遙感反演等問題的遙感調查精度給出了具體建議。

1 水資源數量遙感調查

一定區域內的水資源數量指當地降水形成的地表和地下產水量，即地表徑流量與降水入滲補給量之和，不包括區外來水量（汪林等，2016）。水資源數量調查主要包括地表水量和地下水量的調查。查明一座城市的水體數量，是預測水體動向、規劃水網結構、保障飲用水安全等方面的基礎工作。獲取準確的城市地表水與地下水數量，對于全面理解該城市水資源循環過程有很大的幫助。

1.1 地表水資源數量遙感調查

一個地區的水資源總量可通過地表水數量直觀地反映出來。理論上已知地表水面積和水深，即可求算出地表水的數量；如需計算水體數量變化，還需測得水域面積變化、水位的變化。因此查明地表水資源數量及其變化需要得到水體面積、水域面積變化、水深和水位變化4個參數。

1）地表水水體面積遙感提取

遙感地表水體提取技術已經十分成熟，不僅可以得到水體面積，還可查明水體的空間分布，研究成果繁多。最為常用的遙感數據源為衛星數據，而航空遙感數據源較少。衛星遙感自1980年以來就應用于水體提取，常用的數據源主要有以MODIS為主的低空間分辨率系列，SPOT、Landsat、ASTER、ALOSE、國產的環境1號衛星（HJ-1A/1B）等中空間分辨率系列，World-View、QuickBird、Ikonos、國產高分衛星等高空間分辨率系列，此外還有SAR數據和高光譜數據（周鵬等，2020），這些數據源總體可分為光學遙感數據和雷達遙感數據兩類。基于光學遙感數據的水體信息提取方法主要是通過構建分類參數、制定分類規則，已經能夠實現水體的自動分類提取，應用最多的方法為基于目標分類的提取方法和基于像元分類的閾值提取法2種；基于雷達遙感數據的水體提取方法主要包括濾波方法、灰度值閾值分割方法、機器學習方法和結合輔助信息的提取方法等（李丹等，2020）。這些方法在應用的過程中還存在雷達數據分辨率低、最優分割閾值如何確定、細小水體如何精確提取、受云和陰影的干擾大等問題，可統一表述為遙感水體信息提取的精度問題。因此通過改進遙感數據源、加強水體邊界混合像元分析及細小水體精細提取方法等方面的研究來提高水體提取精度，是遙感水體提取技術的重要研究方向之一。

2）地表水水域面積遙感監測

在遙感水體提取技術的基礎上，通過多時相的遙感數據對比分析，可實現水域面積變化的監測，監測的主要方法有分類后比較法、多時相圖像疊加法、圖像代數運算檢測法、主成分分析法和時間序列分析法等（王海波等，2009）。近些年我國衛星技術發展非常迅速，衛星的重訪周期和衛星載荷的空間分辨率都有很大的提高，這為遙感水域面積變化的動態快速監測提供了可能，其時效性可響應救災應急與災害造成的損失評估，比如張磊（2018）根據國產高分四號衛星數據的特點，構建水體指數模型實現水體范圍的自動化提取，再通過基于相關分析的變化檢測算法對洪澤湖湖水范圍變化進行提取，分別完成了湖區水體范圍典型汛期的前、中、后不同階段的變化監測，有效指導了洪澤湖汛期抗洪減災工作。

3）地表水水深遙感調查

利用光學遙感技術可以實現水深的反演。較早出現的遙感水深反演算法是基于多光譜波段組合和波段比值的水深反演經驗算法，通過對水深實測數據和多光譜數據進行統計回歸實現淺海水深的反演（Lyzenga，1978）。但是這類算法受時間和地域的限制性較強，每次應用都需要重新實測水深數據。為擺脫對實測水深數據的依賴性，Lee等在1999年提出基于半解析水體輻射傳輸模型的HOPE（Hyperspectral Optimization Process Exemplar）算法，利用非線性優化的方法來估算水體光學屬性參數、水體底部反照率和水深，該算法常被用于高光譜遙感數據的水深反演。但該算法沒有將水體混合像元的缺點考慮在內，之后我國多位學者對該算法進行了一系列改進，但需要求解的模型參數太多且精度仍然不夠穩定（張源榆等，2020），因此基于多光譜/高光譜數據的光學遙感水深反演方法還須加強研究。水深還可以直接通過機載激光雷達測量得到，作為一種新興的技術手段，我國機載激光雷達測深自主研發水平還不夠成熟。2018年我國引進Optech公司的CZMIL Nova系統，開展了水深與水陸一體高精度地形測量試驗，該系統的水深測量原理是激光器向水中發射激光脈沖，激光脈沖傳輸時在經過水體表面和水體底部產生二次強反射，再返回到傳感器中，在回波的波形中記錄為波峰，通過解算二次強回波數值可得到水體表面高程以及水體底部高程，兩者做差值得到測量時的瞬時水深（李奇等，2020）。利用星載激光雷達反演水深的研究我國現階段還很少，還在探索中。

4）地表水水位遙感調查

水位的變化可通過搭載在衛星上的對地微波雷達高度計和激光測高儀進行測量，國內有關學者已經開展了研究。2016年我國首次在資源三號（02星）上搭載了一臺對地觀測的試驗性激光測高儀，用于激光測高試驗。由于激光測高儀的測距、指向、激光平面等系統參數受到發射衛星時的火箭推力力矩變化、平臺振動以及運行軌道內的空間環境變化等因素影響，與發射前地面測量值相比發生微小的變化，這會引起激光儀測量的高程和平面精度誤差。唐新明等（2017）根據該型激光測高儀的特點，參考地面探測器捕獲的激光光斑位置，構建了以激光測距值殘差最小為原則、以指向和測距為系統誤差的幾何檢校模型，完成了對激光儀系統誤差參數的軌道內幾何檢校。衛星在軌測試期間利用多個試驗場數據檢校后，在小于2°的地形坡度區域內激光點高程精度可由100～140 m提高至2～3 m。水位觀測還可以通過基于機載POS系統輔助的膠片航空攝影、框幅式數字航空攝影、推掃式數字航空攝影測量技術實現，尤其是近些年發展迅速的傾斜航空攝影技術，能夠進行三維場景下的定量量測，可實現水位的分米級甚至厘米級航空遙感調查監測（陳潔等，2020）。

5）城市地表水體數量遙感調查

由于城市內水體規模小，周邊影響環境大，成分復雜，無論是城市水網分布、水體面積、水深或者水位變化，給城市地表水資源數量遙感調查都增加了很大的難度。已有研究表明，利用AISA（airborne hyperspectral imaging systems）獲取的航空高光譜遙感影像對南方城市河網提取時，通過基于特征波段的決策樹算法、支持向量機（SVM，Support Vector Machine）、歸一化差異水體指數（NDWI，Normal Differential Water Index）和譜間關系法4種方法的水體提取精度進行對比分析，結果表明高光譜數據源的特征波段可以很好地抑制城市建筑造成的陰影信息；利用近紅外閉值判斷同特征波段構造的水體指數影像結合基于高光譜水體特征波段的決策樹方法，可有效提高水體提取的準確度和速度（張璇，2014）。因此城市地表水資源數量遙感調查可以從2個方面進行改進：一是水體提取遙感算法與方法的改進，比如在細小河流水體的提取中，利用研究對象的形態特征和光譜特征差異，提出了“先粗后細”的分級提取法，結合形態學開、閉運算，綜合面向對象分割和SVM監督分類，逐步逼近水體邊界（劉煒等，2014）；二是數據質量的改進，衛星遙感數據都因空間分辨率、光譜分辨率的不足影響了調查精度，尤其是在估算城市水體數量中衛星遙感無法精確反演/測量的水深和水位變化2個參數。通過數字航空攝影技術、航空高光譜遙感技術、機載激光雷達測量技術以及傾斜航空攝影技術的實施，可分別獲取城市高空間分辨率正射影像、高光譜分辨率影像、精細城市地形以及精細實景三維模型，綜合利用各種高精度遙感數據源可有效提高城市水體數量遙感調查的精度。

1.2 地下水資源數量遙感調查

地下水是水資源重要的組成部分，它是干旱、半干旱地區灌溉、工業用水和生活用水的主要來源。目前地下水資源數量遙感調查使用的數據源主要有：一是干涉雷達和衛星重力數據，能夠估算大區域地下水儲量的變化，其應用尺度只能是上百萬米范圍的小比例尺調查，具體到水資源數量上，并不成熟（葉叔華等，2007；周旭華等，2006）；二是利用光學遙感數據，具有成本低廉、調查范圍廣的優點，但在地下水資源評估調查中只能識別提取地下水的補給、徑流和排泄要素中相關的地形坡度、地貌類型、植被覆蓋等信息，作為模型輸入要素，而不能直接對地下水量進行評估。

1）地下水量遙感調查技術方法

地下水資源遙感調查的方法主要有水文地質信息法、環境因素遙感信息法和熱紅外遙感地表熱異常法（阿布都瓦斯提·吾拉木等，2004）。水文地質遙感信息法是以水文地質理論為基礎，對從遙感圖像中提取的水文、地質構造和地層巖性等水文地質信息進行分析，推斷利于蓄水的地質構造，圈定地下水富集區；環境遙感信息法是根據環境因子對地下水的制約、依存關系，對從遙感圖像中提取出與地下水有關的植被、湖泊和水系等環境因子信息進行分析（王飛躍等，1999），從而判斷出地下水的富集狀況與存在；熱紅外遙感地表熱異常法是利用10.4～12.5μm譜段范圍的熱紅外波段圖像資料反演地表溫度來推斷地下水資源的存在，尤其是在干旱、半干旱地區，地表的溫度和濕度由于地下水的毛細管作用和熱傳導作用而發生變化，在熱紅外遙感圖像上表現出溫度異常（王茂新等，1991）。上述各種地下水資源遙感調查方法的適用范圍及缺點詳見表1。

表1 地下水資源遙感調查方法的適用性及缺點Tab.1 Applicability and shortcomings of remote sensing survey methods for groundwater resources

我國遙感地下水資源調查技術始于20世紀80年代后期，國內學者最早使用氣象衛星數據和熱紅外航空相片資料開展地下水資源研究，但精度差、效率低。2000年左右，我國遙感地下水調查使用TM、ETM+、Landsat MSS等衛星數據在西部干旱、半干旱地區開展了大量的研究工作，但只是對含水層的分布和埋藏深度方面進行定性的描述（李廷祺等，1998）。之后隨著遙感技術的不斷進步，地下水資源遙感調查技術逐漸從定性描述向半定量、定量方向發展，一些學者建立了可間接或者直接提取含水層的遙感信息定量反演模型。其中土壤水分遙感監測方法理論比較成熟（陳懷亮等，1999），但因為熱紅外和可見光遙感數據只能反映地表特征，對于土壤水分遙感反演的有效深度存在很大的爭議。Yu等（2009）通過層次分析法加權綜合，對遙感技術提取與淺層地下水相關的8個指標進行分析，很好地預測了干旱區淺層地下水的富水靶區，但只考慮了平原孔隙水單一類型的地下水。鄧正棟等（2013）以ALOS、SPOT、TM和DEM為數據源，從水文地質的角度出發對地下水賦存空間、補給條件和地表指示3方面的7個指標進行遙感信息提取解譯，使用層次分析法分別對裂隙水和孔隙水各個指標的權重進行計算，采用模糊數學的方法構建地下水遙感模糊評估指數，能準確反映多種類型地下水的富集程度，也提高了地下水定量遙感的反演精度。

2）城市地下水量遙感調查

對于城市地下水量遙感調查，難點在于城市發展過程中人類參與建設和改造的活動多，改變了城市原有的城市熱源、土地利用類型及地質條件等環境面貌，從而使得城市地下水量遙感調查相關的植被、土壤、地表溫度和蒸散發等相關環境因素變得更加復雜。將這些因素的影響減小或者消除后再建立地下水遙感反演模型，調查精度會進一步提高。國內已有學者進行了該方面的研究：艾娜古麗·買買托蓮（2016）使用空間疊加分析功能得到了地表溫度與地形地貌及海拔、植被覆蓋度和土地利用類型空間上的關系，對各影響參數進行權重賦值計算，從而提高了伊犁察布查爾縣地下水“淺埋帶”的遙感反演精度；馬歡（2018）在干旱區地下水埋深所有影響因子中選取蒸散發和NDVI這2個相關系數最高的因子作為協同克里金插值方法的協變量，提高了基于GIS的磴口縣地下水埋深時空變化研究的計算精度。因此，在建立更加準確的地下水遙感反演模型的同時，使用更高精度的遙感數據，如分米級數字航空影像和高光譜數據，來解譯提取城市的精細地形、土利用類型和植被覆蓋等地下水遙感調查相關環境因素并加以消除，是提高城市地下水量遙感調查精度的重要研究內容。

2 水資源質量遙感調查

水資源質量遙感調查即為水體質量遙感調查。水體質量（以下簡稱“水質”）是指水體本身和其中所含的各種雜質綜合表現出來的特性，通常使用水中雜質的種類、成分和數量對水質參數進行描述（楊一鵬等，2004）。開展水質調查直接關系到人類生活用水安全、水資源的保護與管理，意義重大。

1）水質遙感調查技術方法

傳統的水質調查方法主要是取水樣帶回實驗室測定或野外實地測量，常用水質指標參數主要包括水溫、pH值、葉綠素a、懸浮物（SS，Suspended Solids）、溶解氧（DO，Dissolved Oxygen）、生物化學需氧量（BOD，Biochemical Oxygen Demand）、化 學 需 氧 量（COD，Chemical Oxygen Demand）和有毒物質等。盡管傳統的方法可以測試水體某一固定位置水質各項指標的精確數值，但耗時長且成本高，不能得到水質指標在區域上的空間和時間分布情況。遙感水質調查不僅可以彌補這些問題，可以更加直觀地揭示一些傳統方法不容易發現的水質問題遷移特征，還可以實現突發性水污染預警與風險評估（許靜等，2019）。水質遙感調查是通過研究水質參數濃度與水體反射光譜特征之間的關系，建立水質參數定量遙感反演模型，從而計算出不同物質的濃度在水體中的空間分布及變化情況（疏小舟等，2000；李素菊等，2002）。使用遙感技術方法主要調查兩類水質參數：一類是直接水質參數，主要包括懸浮物濃度、葉綠素a含量、可溶性有機質含量，這些參數能夠引起水體光譜特征（比如反射率、吸收率、透射率等）的變化，通過遙感數據中的光譜信息可以有效調查該類水質參數；另一類是間接水質參數，與水色參數密切相關，主要包括水體化學需氧量、總磷、總氮、營養鹽含量和營養化水平等，這些水質參數可以通過遙感數據間接獲取（張克等，2018）。

水質調查的遙感方法主要有物理模型分析方法、經驗方法和半經驗分析方法。物理分析方法的理論基礎是水體的輻射傳輸模型，根據懸浮物濃度、葉綠素a、可溶性有機質和純水等的光譜特性，使用遙感光譜數據得到的水體反射率對水體中各成分的后向散射系數和特征吸收系數進行反演，再將水體中各成分的后向散射系數、特征吸收系數與其濃度關聯起來，建立生物光學模型實現水體中各成分的濃度計算：Gordon等（1975）提出了用于遙感水質調查的蒙特卡洛模型，對平靜海面的固有光學量和表面光學量之間的關系進行了計算，為水質遙感調查的物理模型分析法奠定了基礎；Bukata等（2001）通過實驗對前人所建立的生物光學模型進行了可行性驗證；李云梅等（2006）使用TM數據，根據太湖水體固有的光學特性，結合Gordon模型建立了水體反射率的模擬分析模型，對水體懸浮物濃度進行了反演，研究結果與實測結果相比，有79%的樣點的精度高于70%；鄧孺孺等（2016）通過對水中懸浮物、水分子和污染物等的吸收和散射物理機制的研究，利用水體透射光測量裝置建立了基于一次散射和二次散射的水體鐵離子濃度的遙感反演模型，并求算了模型所需的基礎參數。經驗方法主要通過地面實測水質參數值與遙感數據之間的相關統計分析，選擇光譜數據的最優波段或者波段組合，再結合地面實測水質參數，運用不同的統計回歸模型反演水質參數：王學軍等（2000）利用實測數據和遙感數據，使用主成分分析、單波段以及多波段因子組合等方法建立了預測太湖水質參數的數學模型；汪小欽等（2002）通過對遙感數據中不同水質水體的視反射率特征進行分析，采用波段反射率比值方法識別出水體有機污染區及較高懸浮泥沙區；周亞東等（2018）基于高分1號遙感影像和多個站點實測數據分別建立多元線性回歸和RBF神經網絡模型，實現了對湖泊綜合營養狀態進行反演，研究表明在內陸湖泊水質變化監測中RBF神經網絡模型具有更高的精度。半經驗分析方法根據多光譜或者高光譜遙感數據測量的水質參數光譜特征與統計分析相結合，優選出最佳波段或波段組合用于水質參數估算，建立水質參數與遙感數據間的定量經驗性數學模型，完成水質參數的反演：崔文君等（2017）結合珠江口實測光譜數據的一階微分值，基于Landsat 8衛星數據的紅波段和綠波段建立了珠江口近岸水域溶解氧的遙感反演模型，完成了對珠江口溶解氧含量的反演；姜宗辰等（2019）使用機載PHI光譜儀獲取的高光譜遙感數據開展了遼東灣赤潮分類研究，發現基于DBN（Deep Belief Network）模型方法與SVM監督分類和ISODATA非監督分類2種方法相比，分類精度可提高3%～11%。上述各種水質遙感調查方法需要輸入的數據源與優缺點詳見表2。

表2 主要水質遙感調查方法的數據源及優缺點Tab.2 Data sources and advantages and disadvantages of main water quality remote sensing survey methods

2）城市水體水質遙感調查

城市水體除了自然河流，有很大比例的人工水體，這些水體（河流）水質狀況分布更加復雜。現有文獻資料表明，利用遙感技術反演大型江河、大型湖泊的水質參數的研究非常普遍，而反演城市細小河網水質參數的情況比較少。主要有2個原因：一是由于城市污染物種類繁雜，生活、生產污水排放量急劇增加，城市基礎設施處理能力不夠，導致城市“黑臭水體”愈發嚴重（王旭等，2016），但目前利用遙感技術對城市黑臭水體監測的研究不多，調查監測手段主要基于物理化學過程方面，如吳世紅（2019）通過對黑臭水體的實測光學性質和影像表觀特征分析，梳理了光學閾值法、色度法和基于典型遙感水質指標的識別法等黑臭水體遙感識別模型的原理及評價指標，展望了黑臭水體遙感的研究趨勢；二是城市河網進行水質參數遙感反演時，要想精細地反映出各污染物間細微的差別，對遙感傳感器的要求較高，如林劍遠等（2019）選用芬蘭的AISI（airborne hyperspectral imaging systems）成像光譜儀獲取的航空高光譜遙感數據，選取與水質參數濃度相關性最高的波段組合建立反演模型，對城市河網的化學需氧量、生化需氧量、總磷、總氮4項水質參數進行定量反演研究，為城市河網水質參數遙感反演提供了借鑒，研究表明機載高光譜遙感數據應用于城市水體水質監測具有明顯的優勢。

3 建議與展望

水資源問題對一個城市的影響是難以估量的，而且城市用水污染、水資源缺乏的問題越來越嚴重，查明城市水體數量與質量迫在眉睫。遙感技術手段能夠對水資源進行宏觀、高效、低成本、長期、多頻次的動態監測，具有不可替代的優勢。與常規內陸湖泊或者大洋水體相比，城市水體具有較淺水深、更細小的水體目標、更復雜的含水地物、受人類生產活動干擾更多等特點，導致獲取的遙感信息更為復雜，加大了遙感技術調查的難度，對遙感調查的技術方法和數據源提出了更高的要求。本文通過對現有研究成果的梳理，針對城市水體調查的特點，從以下3方面對城市水體數量和質量的遙感調查工作提出建議和展望：

1）鑒于城市水體的復雜性，應使用更高精度的遙感數據源進行調查。航空遙感作為一種可靠的技術手段，可獲取高時間、高空間、高光譜分辨率的數據。通過數據質量的改進，實現城市水體遙感的高精度、高動態調查。

2）加強多源遙感數據融合。SAR遙感全天時、全天候，在淺水和陰影區域可以提供有價值的信息，高光譜使遙感反演定量分析成為可能，航空真正射數字影像具有分米級甚至厘米級空間分辨率，機載激光雷達可獲取精細地形與水深、水位信息。因此有必要充分挖掘多源、高精度遙感數據所包含的水體信息，利用融合數據的優勢開展城市水體遙感調查。

3）加強城市水體水質遙感調查機理的研究。結合主動遙感和高光譜遙感的數據優勢，針對城市水體的特殊性，深入分析城市水體內在的光學特性、水質參數及各組分與光譜特征之間關系，從物理機理層面而非統計學層面來提高城市水體水質反演模型的可信度。