張 兵，李俊生，申 茜，吳艷紅，張方方，王勝蕾

中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100094

隨著中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的高速發(fā)展，一些地表水體(湖泊、水庫和河流)受到了嚴(yán)重的污染，全國的水環(huán)境污染形勢十分嚴(yán)峻?！?017中國生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)》顯示：1 617個(gè)流域水質(zhì)斷面中28.2%為Ⅳ到劣Ⅴ類污染水體；112個(gè)重要湖庫中37.4%為Ⅳ到劣Ⅴ類污染水體；109個(gè)監(jiān)測湖庫中30.3%為富營養(yǎng)化水體[1]。

國家高度重視水環(huán)境保護(hù)和污染治理工作，并制定了相關(guān)政策和法規(guī)。2015年4月16日，國務(wù)院發(fā)布了《水污染防治行動(dòng)計(jì)劃》，制定了水環(huán)境污染治理的時(shí)間表。2018年6月16日，中共中央、國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于全面加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù) 堅(jiān)決打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)的意見》，進(jìn)一步明確指出要“著力打好碧水保衛(wèi)戰(zhàn)”。

污染治理，監(jiān)測先行。常規(guī)水質(zhì)監(jiān)測方法主要是現(xiàn)場采集水樣，再送到實(shí)驗(yàn)室測量各種水質(zhì)參數(shù)。常規(guī)采樣監(jiān)測方法的優(yōu)點(diǎn)是能夠測量的水質(zhì)參數(shù)種類比較多，而且測量精度相對(duì)較高；缺點(diǎn)是只能測量有限點(diǎn)位的數(shù)據(jù)，而且采樣時(shí)間間隔也比較長，測量所需人力和物力投入較大，耗時(shí)較長，不適宜開展大范圍快速監(jiān)測。

近年來，在線水質(zhì)監(jiān)測站發(fā)展比較快，優(yōu)點(diǎn)是可以較短的時(shí)間間隔測量水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)；缺點(diǎn)是硬件投入較大，需要經(jīng)常維護(hù)，而且點(diǎn)位分布有限，同樣不適宜開展大范圍監(jiān)測，不易捕捉污染物的空間分布特征。

與常規(guī)采樣監(jiān)測和在線監(jiān)測不同，衛(wèi)星遙感可以低成本、快速、大范圍監(jiān)測地表水體水質(zhì)，便于發(fā)現(xiàn)污染物的時(shí)空分布特征和遷移規(guī)律，是地表水體水質(zhì)監(jiān)測的重要補(bǔ)充。隨著國內(nèi)外遙感衛(wèi)星技術(shù)的不斷發(fā)展，基于衛(wèi)星遙感的水質(zhì)監(jiān)測發(fā)揮了越來越大的作用。

根據(jù)使用的電磁波的波長不同，衛(wèi)星遙感主要分為光學(xué)遙感、紅外遙感、微波遙感。其中，紅外和微波遙感不能穿透水體，只能測量水體表面的信息；光學(xué)遙感可以穿透水體，與水中的物質(zhì)相互作用，再反射回水面以上，經(jīng)大氣衰減后被遙感器接收。因此，光學(xué)遙感能夠監(jiān)測水中的水質(zhì)參數(shù)信息，作為地表水環(huán)境監(jiān)測中作用最大的遙感數(shù)據(jù)源發(fā)揮著不可缺少的作用。

面對(duì)地表水環(huán)境遙感監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)難題，中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所的高光譜遙感團(tuán)隊(duì)通過技術(shù)攻關(guān)，在最近幾年取得了一些新成果，主要包括地表水體水文要素自動(dòng)化監(jiān)測、典型湖庫水質(zhì)參數(shù)高精度監(jiān)測、大范圍湖庫水質(zhì)監(jiān)測、地表水環(huán)境遙感監(jiān)測系統(tǒng)等，筆者將分別介紹其主要研究進(jìn)展。

1 地表水體水文要素遙感監(jiān)測

1.1 水體分布遙感自動(dòng)提取

水體分布提取是地表水環(huán)境遙感監(jiān)測的首要工作，為后續(xù)提取水體污染信息提供必須的水體邊界。根據(jù)水體在近紅外和短波紅外波段反射率較低的特點(diǎn)[2]，通常利用近紅外或短波紅外波段構(gòu)建水體特征光譜指數(shù)，包括歸一化植被指數(shù)(NDVI)、歸一化水體指數(shù)(NDWI)、改進(jìn)的歸一化水體指數(shù)(MNDWI)、自動(dòng)化水體指數(shù)(AWEI)等，進(jìn)行閾值分割提取水體[3]。這些基于閾值分割的方法往往需要人工確定最佳分割閾值，由于光照條件、大氣條件、觀測角度、下墊面性質(zhì)等存在差異，不同數(shù)據(jù)的最佳閾值變化較大，為每一景圖像或者每一個(gè)水體自動(dòng)確定合適的閾值十分困難[4]。有一些計(jì)算機(jī)圖像及圖形學(xué)分類算法實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化水體分布提取，但也存在算法復(fù)雜性較高、提取效果不穩(wěn)定等問題，給大范圍使用帶來較大困難。

基于以上問題，研究發(fā)展了基于水體光譜指數(shù)的改進(jìn)雙峰法水體分布自動(dòng)化提取的簡化方法(MHBM)[5]。該方法通過以下改進(jìn)實(shí)現(xiàn)了面向?qū)ο蟮乃w分布自動(dòng)化提取并有效地降低了算法復(fù)雜度：①首先根據(jù)水體光譜指數(shù)進(jìn)行水體分布粗提取(或用經(jīng)驗(yàn)邊界代替)，并將粗提取區(qū)域放大2倍作為感興趣區(qū)域，通過限定研究區(qū)的方法提高閾值穩(wěn)定性；②根據(jù)大量經(jīng)驗(yàn)閾值限定合理閾值區(qū)間，并在閾值區(qū)間內(nèi)搜索水體光譜指數(shù)圖像直方圖的最小值作為最優(yōu)閾值精確提取水體，避免雙峰法谷值難以自動(dòng)搜索的問題，如圖1(a)所示。

改進(jìn)雙峰法在簡化算法復(fù)雜度、減少輔助數(shù)據(jù)使用的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了較高的精度，可以較好地用于長時(shí)間序列大批量數(shù)據(jù)的大型水體分布的自動(dòng)化提取。

利用MHBM方法自動(dòng)化提取了1984—2015年官廳水庫水體分布，疊加在一起后，得到水體分布頻率圖，如圖1(b)所示。圖中可以看到，官廳水庫北部四周和南部北側(cè)水體分布變化較大，這些區(qū)域主要是濕地，漲水時(shí)會(huì)淹沒較多區(qū)域。

MHBM法的基礎(chǔ)是水體指數(shù)，只要遙感數(shù)據(jù)存在計(jì)算水體指數(shù)的波段就可以用這種方法提取水體分布，不受空間分辨率的影響。

圖1 改進(jìn)雙峰法原理示意圖和1984—2015年官廳水庫水體分布頻率圖Fig.1 Diagram of MHBM and the frequency of water distribution in Guanting Reservoir from 1984 to 2015

1.2 水體面積、水位和水量遙感監(jiān)測

水位和面積是湖泊水文分析中的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之一，在傳統(tǒng)分析中主要是由實(shí)地觀測獲取。但是受限于經(jīng)濟(jì)或地理因素，很多區(qū)域因缺乏觀測站至今無法獲得實(shí)測水位數(shù)據(jù)[6]。近年來測高衛(wèi)星的發(fā)展為湖庫和河流水位的獲取帶來更多的可能性[7-8]，并產(chǎn)生了一些被廣泛應(yīng)用的衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)集，如二級(jí)全球陸面高度測量數(shù)據(jù)(ICESat-GLAS)[9]，由法國的LEGOS/GOHS開發(fā)的Hydroweb數(shù)據(jù)集[10]，以及對(duì)全球228個(gè)湖泊和水庫水位進(jìn)行近實(shí)時(shí)監(jiān)測的GRLM (Global Reservoir and Lake Monitor)數(shù)據(jù)集[11]。

湖泊水量變化是分析水量平衡的重要參量[12]，目前針對(duì)全球湖泊高精度的水量及其變化估算尚不夠充分[6]。NASA提供的基于GRACE重力衛(wèi)星的陸地水儲(chǔ)量變化數(shù)據(jù)(ESMDATA)的空間分辨率只有1°。

研究利用Landsat和MODIS數(shù)據(jù)對(duì)青藏高原72個(gè)湖泊進(jìn)行了長時(shí)間序列面積變化監(jiān)測，結(jié)果表明，青藏高原湖泊以擴(kuò)張為主，且這一趨勢自2001年后更加明顯。進(jìn)而，結(jié)合ICESat數(shù)據(jù)，利用遙感水文模型模擬了青藏高原典型湖泊納木錯(cuò)的水量平衡過程，重建了納木錯(cuò)近30年的水位、水量變化序列，結(jié)果表明，納木錯(cuò)湖泊1976—2009年水量自786.06×108m3增加至870.30×108m3，水位上升了5.93 m[13]。

湖泊水量可以看作是湖表面積(S)和湖泊深度(H)的函數(shù)：

W=f(S,H)

以青藏高原湖區(qū)為例，基于遙感獲取的湖泊面積、水位數(shù)據(jù)集，構(gòu)建了湖泊面積-水位二次關(guān)系模型，利用推導(dǎo)的湖泊蓄水量公式，估算了青藏高原22個(gè)湖泊近20年的水量變化情況，詳見圖2。結(jié)果表明，青藏高原大部分湖泊水量呈明顯增加趨勢，且與氣候因子的變化關(guān)系十分密切[14]。

圖2 青藏高原22個(gè)湖泊水量變化趨勢Fig.2 Trend of water volume change of 22 lakes in the Qinghai-Tibet Plateau

2 典型湖庫水質(zhì)參數(shù)遙感監(jiān)測

2.1 典型湖庫葉綠素a濃度遙感監(jiān)測

葉綠素a濃度是反映水體中總的浮游植物和藻類生物量的最佳參量，也是評(píng)價(jià)水體營養(yǎng)狀態(tài)的最佳色素[15]。內(nèi)陸水體光學(xué)特性復(fù)雜，而且隨區(qū)域和季節(jié)變化很大[16]，甚至同一個(gè)水體的不同區(qū)域和不同季節(jié)光學(xué)特性也不相同[17]。在光學(xué)特性復(fù)雜的水體很難構(gòu)建統(tǒng)一的模型反演水體組分濃度，尤其是葉綠素a濃度。為解決這一問題，發(fā)展了一些基于分類的反演模型，對(duì)不同類型的水體采用不同的反演算法，可以在一定程度上提高反演模型的區(qū)域和季節(jié)適用性，進(jìn)而提高反演精度[18-19]。但是，由于不同類型水體采用了不同的反演模型，導(dǎo)致類別邊界出現(xiàn)反演結(jié)果的跳躍，不符合水體組分空間分布漸變的特征。另外，水體類別無法覆蓋所有類型的水體，且同一類型水體之間也存在光學(xué)特性的差異，進(jìn)一步限制了分類反演方法的應(yīng)用效果。

為解決“硬分類”反演的問題，“軟分類”(模糊分類)反演方法被應(yīng)用于水體葉綠素a濃度反演[20-22]?！败浄诸悺狈囱莘椒ㄊ窃凇坝卜诸悺狈囱莘椒ǖ幕A(chǔ)上進(jìn)行的，首先也需要對(duì)水體進(jìn)行光學(xué)分類，并計(jì)算每一類水體的質(zhì)心光譜，然后標(biāo)定每一類水體的最優(yōu)反演算法，最后計(jì)算其他(像元)光譜到所有質(zhì)心光譜的距離權(quán)重，距離越近，權(quán)重越大，將所有最優(yōu)算法的反演結(jié)果乘以距離權(quán)重進(jìn)行加權(quán)融合，得到最終的反演結(jié)果。通過優(yōu)化不同類型水體的反演算法提高了反演的精度，通過最優(yōu)算法的加權(quán)融合避免了類別邊界兩側(cè)由于采用了不同的算法導(dǎo)致的數(shù)值跳躍(如圖3中的A和B)。將“軟分類”反演方法應(yīng)用于中分辨率成像光譜儀(MERIS)圖像反演了太湖2003—2011年的長時(shí)間序列水體葉綠素a濃度，進(jìn)一步證明了“軟分類”反演方法的高精度、穩(wěn)定性和類別邊界的平滑性[23]。

圖3 “軟分類”反演算法中加權(quán)融合效果Fig.3 Weighted fusion of the soft classification inversion algorithm

2.2 典型湖庫懸浮物濃度遙感監(jiān)測

懸浮物是指水體中呈固體狀的不溶解的物質(zhì)，懸浮物濃度是地表水體質(zhì)量評(píng)價(jià)中的一個(gè)重要參數(shù)，它決定了水體的透明度和水體顏色等光學(xué)性質(zhì)，進(jìn)而影響了水體的初級(jí)生產(chǎn)力[24]。反演內(nèi)陸水體懸浮物濃度的方法主要有基于經(jīng)驗(yàn)方法[25-26]和半解析方法[27]。

以高度渾濁的太湖為研究區(qū)，獲取并分析了太湖四季水體光學(xué)特性數(shù)據(jù)，得出近紅外波段的懸浮物、葉綠素a和黃色物質(zhì)的吸收系數(shù)可以近似為0的結(jié)論，進(jìn)而通過生物光學(xué)模型的變形推導(dǎo)得出基于近紅外單波段的懸浮物濃度反演方法，屬于半解析方法[28]。該方法只需要以一個(gè)近紅外波段為輸入?yún)?shù)，HJ-1 CCD剛好有一個(gè)近紅外波段。將該方法應(yīng)用于一景經(jīng)過大氣校正的HJ-1 CCD圖像，得到的懸浮物分布圖如圖4所示。

圖4 2009年3月14日獲取的HJ-1 CCD圖像反演的太湖懸浮物濃度分布Fig.4 Suspended particulate matter of the Taihu Lake retried by HJ-1 CCD acquired on March 14,2009

這種基于近紅外單波段的懸浮物濃度反演方法以事先建立好的研究區(qū)水體單位固有光學(xué)量數(shù)據(jù)庫為輸入?yún)?shù)，不需要同步數(shù)據(jù)支持，因而具有很好的實(shí)用性和推廣價(jià)值。除了HJ-1 CCD，該方法也適用于包含近紅外波段的其他遙感數(shù)據(jù)(如MODIS、VIIRS、MERIS、OLCI等)。這種方法的局限性是只適用于高度渾濁的水體。

3 大范圍湖庫水質(zhì)參數(shù)遙感監(jiān)測

3.1 大范圍湖庫營養(yǎng)狀態(tài)遙感監(jiān)測

水體富營養(yǎng)化是指水中營養(yǎng)物質(zhì)增多，促使水中藻類及其他水生生物快速生長和繁殖，進(jìn)而破壞水體生態(tài)和功能的現(xiàn)象[29]。湖庫水體富營養(yǎng)化已成為一個(gè)全球性水環(huán)境問題[30]。傳統(tǒng)的富營養(yǎng)化遙感評(píng)價(jià)主要通過遙感反演水體葉綠素a濃度、透明度等水質(zhì)參數(shù)，構(gòu)建營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)模型，對(duì)水體進(jìn)行營養(yǎng)狀態(tài)評(píng)價(jià)。但是，遙感反演湖庫水質(zhì)參數(shù)算法具有很強(qiáng)的時(shí)間和空間限制性，難以對(duì)大范圍湖庫水體進(jìn)行富營養(yǎng)化監(jiān)測[31-32]。

為了克服水質(zhì)參數(shù)反演模型的時(shí)空局限性，嘗試直接利用水體顏色信息評(píng)價(jià)大范圍湖庫營養(yǎng)狀態(tài)[33]。水體顏色是太陽光與水中物質(zhì)相互作用的結(jié)果，與水中各水色組分要素(葉綠素、懸浮物、有色可溶性有機(jī)物)的吸收和散射作用密切相關(guān)[34-35]，能夠指示區(qū)域和全球范圍內(nèi)的水體水質(zhì)特征信息。水色指數(shù)(FUI)基于傳統(tǒng)的福萊爾水色計(jì)(Forel-Ule scale)把自然水體顏色分為從深藍(lán)到紅棕色的21個(gè)級(jí)別，能夠通過遙感影像的水體離水反射率計(jì)算得到FUI[36-37]。近年研究表明，F(xiàn)UI水色指數(shù)遙感提取受大氣校正影響較小，具有在不同傳感器之間相互轉(zhuǎn)換的能力，在大范圍長時(shí)間尺度上監(jiān)測反演水體水質(zhì)方面具有較強(qiáng)優(yōu)勢[38-39]。

在分析FUI與湖庫水體營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)之間關(guān)系的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于MODIS圖像計(jì)算的FUI以及紅波段反射率特征的湖庫水體營養(yǎng)狀態(tài)分級(jí)評(píng)價(jià)方法，經(jīng)檢驗(yàn)得到方法精度為82.2%。利用該方法，基于2012年全球MODIS FUI產(chǎn)品數(shù)據(jù)，在全球范圍對(duì)2 058個(gè)大型湖庫進(jìn)行營養(yǎng)狀態(tài)評(píng)價(jià)，分析了湖庫水體營養(yǎng)狀態(tài)在全球的空間分布格局[33]。

3.2 大范圍湖庫透明度遙感監(jiān)測

透明度是水體渾濁程度的光學(xué)指標(biāo)，一般采用塞氏盤法，由監(jiān)測人員在湖面上將黑白相間的塞氏盤逐漸沉入水中，直到它消失在監(jiān)測者的視線之外，此時(shí)從水面到塞氏盤的垂直距離稱為水體透明度，也稱為塞氏盤深度(Zsd)。LEE等更新了Zsd物理解釋模型，提出了反演Zsd的半分析模型[40-41]。此外，不少研究使用經(jīng)驗(yàn)或半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头囱莺焖w透明度[42-43]。但是，對(duì)于大范圍湖庫水體，半分析模型反演透明度因水體光學(xué)特性復(fù)雜而呈現(xiàn)很大不確定性[44]，經(jīng)驗(yàn)和半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵苍诓煌瑓^(qū)域和水質(zhì)類型水體中精度差別較大，目前面向大范圍湖庫水體透明度反演仍是水色遙感的難點(diǎn)。

針對(duì)這一問題，研究構(gòu)建了基于MODIS圖像計(jì)算的FUI和色度角[45]的湖庫水體透明度估算模型。經(jīng)檢驗(yàn)，該模型在大范圍的水體中反演穩(wěn)定性和精度都更高，適用于進(jìn)行大范圍長時(shí)序水體透明度反演?；谠撃Ｐ停a(chǎn)了在2000—2014年全國205個(gè)大型湖庫夏季平均透明度以及每年夏季平均透明度產(chǎn)品，分析了全國大型湖庫水體透明度空間分布格局和總體變化趨勢。

4 地表水環(huán)境遙感監(jiān)測系統(tǒng)

基于地表水環(huán)境遙感監(jiān)測模型和方法，設(shè)計(jì)并開發(fā)了地表水環(huán)境遙感監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)由四大子系統(tǒng)組成，分別是水體圖像處理子系統(tǒng)、水質(zhì)參數(shù)反演子系統(tǒng)、污染信息提取子系統(tǒng)、專題報(bào)告生產(chǎn)子系統(tǒng)。

水體圖像處理子系統(tǒng)是對(duì)覆蓋水體的遙感圖像進(jìn)行預(yù)處理，其主要功能包括：輻射校正、大氣校正、云識(shí)別、水體提取、水體面積計(jì)算等。水質(zhì)參數(shù)反演子系統(tǒng)是利用經(jīng)過預(yù)處理的遙感圖像反演水質(zhì)參數(shù)，能夠反演的水質(zhì)參數(shù)主要包括：葉綠素a、懸浮物、透明度、濁度、營養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)、黃色物質(zhì)、藻藍(lán)素等。污染信息提取子系統(tǒng)是提取水體污染物的分布，能夠提取的水體污染物主要包括：藍(lán)藻水華、赤潮、綠潮、溢油等。專題報(bào)告生產(chǎn)子系統(tǒng)是將系統(tǒng)生產(chǎn)的水質(zhì)參數(shù)和水體污染物等產(chǎn)品根據(jù)事先定義的模板進(jìn)行專題圖生產(chǎn)和圖表統(tǒng)計(jì)，最終形成面向環(huán)境監(jiān)測業(yè)務(wù)的專題報(bào)告。

地表水環(huán)境遙感監(jiān)測系統(tǒng)具有一個(gè)顯著特點(diǎn)，即面向典型遙感數(shù)據(jù)源的業(yè)務(wù)員操作模式，該模式可以基于原始的遙感數(shù)據(jù)一鍵式自動(dòng)化生產(chǎn)水環(huán)境遙感監(jiān)測專題報(bào)告，提高水環(huán)境遙感監(jiān)測的工作效率，促進(jìn)衛(wèi)星遙感在水環(huán)境監(jiān)測中的業(yè)務(wù)化應(yīng)用。

5 結(jié)論與展望

5.1 結(jié)論

面對(duì)地表水環(huán)境遙感監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)，課題組開展了關(guān)鍵技術(shù)及其典型應(yīng)用研究。建立了基于改進(jìn)雙峰法的水體分布自動(dòng)化遙感提取方法，實(shí)現(xiàn)了簡單、高效和高精度的水體提取，并應(yīng)用于全國乃至全球大范圍湖庫水體提??；提出了大型湖泊長時(shí)序水量估算方法，并以青藏高原湖區(qū)為例，重建了典型湖泊面積、水位和水量序列，揭示了其時(shí)空變化規(guī)律；發(fā)展了基于“軟分類”的典型內(nèi)陸水體葉綠素a濃度反演方法，提高了反演模型的區(qū)域和季節(jié)適用性，并應(yīng)用于MERIS數(shù)據(jù)反演太湖葉綠素a濃度時(shí)間序列產(chǎn)品；構(gòu)建了基于生物光學(xué)模型的高度渾濁水體懸浮物濃度遙感反演半解析方法，并應(yīng)用于HJ-1CCD數(shù)據(jù)反演太湖懸浮物濃度；構(gòu)建了基于FUI的大范圍湖庫營養(yǎng)狀態(tài)和透明度遙感監(jiān)測方法，應(yīng)用于MODIS數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了全球大型湖庫營養(yǎng)狀態(tài)遙感監(jiān)測，以及全國大型湖庫透明度遙感監(jiān)測；基于地表水環(huán)境遙感監(jiān)測模型和方法，設(shè)計(jì)并開發(fā)了地表水環(huán)境遙感監(jiān)測系統(tǒng)，提高了水環(huán)境遙感監(jiān)測的工作效率，促進(jìn)了衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在水環(huán)境監(jiān)測中的業(yè)務(wù)化應(yīng)用。

5.2 展望

地表水環(huán)境遙感監(jiān)測仍然有很多需要完善和拓展的工作。數(shù)據(jù)源方面，除了衛(wèi)星遙感，要充分利用無人機(jī)、塔基、船載遙感數(shù)據(jù)，此外，還要進(jìn)一步利用智能手機(jī)開展眾包的水質(zhì)監(jiān)測。監(jiān)測方法方面，可以進(jìn)一步探索深度學(xué)習(xí)技術(shù)在水質(zhì)遙感監(jiān)測中的應(yīng)用。應(yīng)用方面，要構(gòu)建開放共享的地表水環(huán)境遙感監(jiān)測產(chǎn)品集，進(jìn)一步促進(jìn)遙感技術(shù)在水環(huán)境監(jiān)測中的業(yè)務(wù)化應(yīng)用。