专业科普：看卫星影像如何进行水体质量监测

转载自世景之图

一、背景分析

      水是地球上最珍贵的资源之一，是孕育生命万物的源泉。地球上水资源总量多，但是，可供人类利用的水资源却十分有限。一方面，在地球表面的开放水体中，海洋约占水体面积的95%，体积的97%。以目前的科技发展水平，人类对海洋水资源的开发利用程度十分有限，海洋对于人类来说，几乎是一块未动过的处女地。而在淡水资源中，约有77%以固体形式分布在南北两极冰盖和山区冰川。另一方面，随着经济社会的发展，粗放型经济以破坏水资源为代价谋取金钱利益、剧增的人口对水资源的消耗量增大，与之而来的是工农业生产和生活污水的排放。

      可利用的淡水资源短缺，加之水体污染严重，导致人类可以利用的主要水资源仅包括地下水在内的部分河流和湖泊等，仅占地球水体面积的0.4%，体积的0.7%。在这样的背景下，对可利用的水资源进行水质监测，及时掌握水体质量，为水资源保护提供重要参考依据就显得尤为重要。

      传统的水体质量监测是在水面设定监测站点采集水体样本，通过化学分析得到点状水体质量参数。这种方法只具有局部代表意义，不能达到获取任意一点水质参数的要求。而遥感作为一种新兴技术，具有时空尺度大等特点。

      今天，就为大家揭秘卫星影像如何在水体质量监测方面大显身手，将点状水质参数数据扩展成面状数据，为水资源保护提供更全面的数据支持。

二、案例分析

      本次案例中，世景公司选取安徽省某市部分区域为研究区，利用具有0.5米高分辨率、8波段（红、绿、蓝、近红外、海岸、黄、红边、近红外2）的WorldView-2影像对水体的富营养化程度、黑臭程度进行监测评估，因叶绿素a浓度、悬浮物浓度分别为两者的指示参数，且两个指示参数值越高表明两者程度越严重，故叶绿素a浓度、悬浮物浓度为本次案例的两大待反演的水质参数。

      注：富营养化主要由含有大量氮、磷的废污水进入水体后，淡水水体中藻类大量繁殖的现象。黑臭水体即呈现令人不悦的颜色(黑色或泛黑色)，和（或）散发出令人不适气味(臭或恶臭)的水体统称。

▲富营养化水体 （图片来源于网络）

▲黑臭水体  （图片来源于网络）

      为揭开卫星影像如何实现水质监测的神秘面纱，让我们从卫星影像的光谱层面入手，看一看解锁这一问题的钥匙究竟是什么？

      叶绿素a是存在于所有浮游植物和藻类中最主要的色素，其光谱曲线有两个明显的吸收峰，分别位于450nm和670nm附近。而在500nm-600nm绿光波段范围内，叶绿素a的吸收值很低，反射值很高，这也解释了叶绿素a呈现绿色的原因。

      水中悬浮物在蓝光波段范围内吸收值最高，随波长增大而迅速下降。到红光波段，吸收系数又随波长增大而增大最后达到一个平稳水平。

      通过以上分析对比可知，叶绿素a与悬浮物作为两种不同的物质，其光谱特征各异，这就好比两种物种基因构造不同一样；而就叶绿素a或悬浮物而言，如果浓度不同，其光谱特征也会出现差别，就像同一物种虽基因构造相同，但个体之间会有形体等差异一样。这就是光谱背后的隐藏信息，也正是将这一隐藏信息通过科学的方法挖掘出来，建立光谱与水质参数的关系模型，应用到卫星影像中得到面状水质参数数据，才是解锁这一问题的钥匙。而拿到这把钥匙，其实只需要以下4步：

▲研究区域水质监测结果

      通过对安徽省某市部分区域影像的处理分析，共提取出2750个水体矢量，将光谱进行计算分析，结合经验值，共发现90处受污染区域，其中70处为富营养化水体，20处为黑臭水体。

▲某水库高清卫星影像图

▲富营养化反演效果图

      选取疑似是富营养化的某水库做进一步分析，从光学影像上看，该水库水体质量不佳，但无法确定污染类别及污染程度。为此，将光谱进行分析得出叶绿素a浓度超标，将分析结果分级设色进行渲染，红色代表富营养化程度最高，蓝色代表富营养化程度最低。

▲某污水厂高清卫星图

▲水体黑臭污染监测结果

      再选取某黑臭水体做进一步分析，结合高分辨率影像图，分析可知上图中包含一个污水处理厂，城市污水经过处理厂后由排污口排入附近河流，造成了河段下游发生黑臭，污染水体与未污染水体分段的情况。

      以上案例将卫星影像的高分辨率与光谱信息相结合，进行科学合理分析后应用于水体质量监测，将传统方法获取的水质参数点数据转变成卫星影像覆盖区域的面数据，为水利、环保等相关部门提供更加全面的水质参数数据，为水资源保护事业保驾护航！

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     图片：世景之图、网络