唐 明,趙文吉,趙文慧

(首都師范大學(xué)資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100048)

基于 SPOT影像的可吸入顆粒物遙感反演

唐 明,趙文吉,趙文慧

(首都師范大學(xué)資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100048)

通過用 SPOT 5遙感影像近紅外與紅光波段計(jì)算的差值植被指數(shù) (DV I)與實(shí)測(cè)的可吸入顆粒物 (PM10)濃度數(shù)據(jù)建立模型,對(duì) 2007年北京市城區(qū) SPOT 5影像進(jìn)行 PM10濃度反演試驗(yàn),反演結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)所反映的 PM10空間分布趨勢(shì)基本一致。2007年北京市城區(qū)北部 PM10污染較為嚴(yán)重,南部污染相對(duì)較弱;綠地和水體附近 PM10濃度較低,道路附近 PM10濃度較高。

SPOT影像;差值植被指數(shù);可吸入顆粒物;反演

0 引言

隨著城市經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,環(huán)境問題日益突出,開始威脅人類健康。在我國(guó)乃至亞洲許多城市中,可吸入顆粒物 (PM10)已成為環(huán)境空氣的首要污染物,其年平均值超過 70μg/m3[1]。因此,人們?nèi)找骊P(guān)注 PM10及其影響因素。

谷雨等[2]分析了呼和浩特沙塵天氣與 TSP(總懸浮顆粒物)和 PM10污染的關(guān)系,認(rèn)為 TSP和 PM10濃度在沙塵暴發(fā)生當(dāng)日及前后幾天均有不同程度的增加,沙塵天氣發(fā)生當(dāng)日濃度最大,且沙塵天氣過程中 TSP與 PM10呈線性相關(guān)。金維明[3]研究了春、夏、秋、冬和典型冬季寒潮前后南通市區(qū) PM10與氣象因素之間的相關(guān)變化關(guān)系,認(rèn)為氣象因素是影響PM10濃度變化的重要因素。張海霞等[4]利用觀測(cè)站點(diǎn)資料分析了邯鄲市 PM10的時(shí)間和空間分布特征,認(rèn)為 PM10平均濃度在采暖期明顯大于非采暖期;日變化規(guī)律為上午濃度最高,夜間次之,下午濃度最低。郭建斌等[5]對(duì)比分析了北京市各區(qū)域不同時(shí)間段的空氣污染指數(shù),認(rèn)為北京的首要污染物為 PM10;一年中,6～8月大氣環(huán)境質(zhì)量相對(duì)較好,冬季大氣環(huán)境質(zhì)量較差。上述研究分別從沙塵暴、季節(jié)、氣象因素、采暖與非采暖期及日變化等不同的影響因素方面對(duì) PM10進(jìn)行監(jiān)測(cè),分析上述影響因素與 PM10濃度的關(guān)系。傳統(tǒng)的 PM10監(jiān)測(cè)研究大多采用空氣觀測(cè)站的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行,觀測(cè)站的數(shù)量一般較少,不能反映大面積區(qū)域的 PM10空間分布情況,而遙感反演的方法可以彌補(bǔ)這一不足。

余梓木等[6]選用 NOAA衛(wèi)星的 AVHRR數(shù)據(jù)計(jì)算差值植被指數(shù) (DV I),建立該指數(shù)與地面環(huán)境監(jiān)測(cè)站 PM10污染指數(shù)的相關(guān)關(guān)系,進(jìn)行定量反演;并通過 GIS多因子綜合分析,對(duì)上海中心城區(qū)的 PM10進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。史同廣等[7]利用暗像元方法對(duì)濟(jì)南市 2005年MOD IS影像進(jìn)行氣溶膠反演,并根據(jù)氣溶膠光學(xué)厚度與 PM10濃度的線性關(guān)系對(duì) PM10濃度進(jìn)行反演。

上述研究提供了 PM10濃度反演的可行方法,而監(jiān)測(cè)站點(diǎn)少這一不足依然存在。為彌補(bǔ)這一不足,本文選取 73個(gè)采樣點(diǎn),這些采樣點(diǎn)基本覆蓋了整個(gè)研究區(qū);通過對(duì)不同粒徑 PM10的監(jiān)測(cè),對(duì)粒徑為1.0μm、3.0μm和 5.0μm的 PM10濃度分別進(jìn)行了反演試驗(yàn),反演結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)所反映的 PM10分布趨勢(shì)基本一致。

1 研究方法

本研究在對(duì) SPOT 5遙感影像進(jìn)行幾何糾正、鑲嵌和圖像切割等預(yù)處理后,利用近紅外波段和紅光波段計(jì)算DV I;同時(shí)在北京市城區(qū)內(nèi)布設(shè)的采樣點(diǎn)采集 PM10濃度數(shù)據(jù),用 DV I與實(shí)測(cè) PM10濃度建立相關(guān)關(guān)系模型,反演出北京市城區(qū)的 PM10濃度分布圖,并進(jìn)行精度驗(yàn)證,工作流程如圖 1所示。

圖 1 PM 10遙感反演流程Fig.1 Flowchart of PM 10 retrieving

1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)為北京市城區(qū) (五環(huán)路以內(nèi))。為了監(jiān)測(cè)研究區(qū)非采暖期的 PM10空間分布,在五環(huán)路內(nèi)均勻布設(shè) 73個(gè)采樣點(diǎn),用 KANOMAX手持激光粒子計(jì)數(shù)器和 Trim ble手持 GPS,在每個(gè)采樣點(diǎn)采集 3種不同粒徑 (1.0μm、3.0μm和 5.0μm)PM10的濃度數(shù)據(jù),并記錄采樣點(diǎn)的經(jīng)緯度坐標(biāo) (采樣點(diǎn)分布情況見圖 2)。

圖 2 采樣點(diǎn)分布Fig.2 Distribution of sampling sites

本研究選用的遙感影像是 2007年 6月 15日獲取的北京市 SPOT 5衛(wèi)星影像,實(shí)測(cè)采樣時(shí)間為2007年 6月 12～17日。由于研究區(qū)較大,采樣點(diǎn)較多,因此很難在 SPOT 5衛(wèi)星過境當(dāng)天同步采集所有采樣點(diǎn)的顆粒物數(shù)據(jù),只能選取靠近這一日期、天氣條件相似日期所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)。2007年 6月 15日天氣晴好,未出現(xiàn)異常氣象狀況,因此準(zhǔn)同步采樣數(shù)據(jù)與衛(wèi)星過境時(shí)的采樣數(shù)據(jù)不會(huì)出現(xiàn)太大偏差。

1.2 圖像預(yù)處理

首先,將 2景 SPOT 5遙感影像進(jìn)行鑲嵌;然后采用最鄰近重采樣法進(jìn)行幾何糾正,誤差控制在一個(gè)像元以內(nèi);再切割出北京城區(qū)及附近地區(qū)。圖 3為預(yù)處理后 SPOT 5遙感影像。

圖 3 SPOT 5遙感影像Fig.3 SPO T 5 im age

1.3 DV I計(jì)算

已有研究表明,DV I與地面 PM10污染指數(shù)存在線性相關(guān)關(guān)系[5]。所以,本文通過計(jì)算遙感影像的DV I來進(jìn)行相關(guān)性分析。DV I為近紅外波段與可見光紅波段亮度值之差[8],即

式中,DV I為差值植被指數(shù);DNNIR為近紅外波段亮度值;DNR為可見光紅波段亮度值。

1.4 PM 10反演

1.4.1 光譜特征提取

根據(jù)采樣點(diǎn)坐標(biāo),將采樣點(diǎn)記錄在遙感影像上。為減小定位誤差,取采樣點(diǎn)周圍 3像元 ×3像元范圍內(nèi) DV I的平均值作為該采樣點(diǎn)的 DV I值。

1.4.2 反演模型建立

利用 SPSS軟件的回歸分析模塊,分析不同粒徑PM10濃度與 DV I之間的相關(guān)關(guān)系,在建立相關(guān)關(guān)系模型過程中,剔除相關(guān)性較差的數(shù)據(jù),減小方差。本次研究中,每種粒徑的 PM10各保留 30個(gè)采樣點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)用于建立相關(guān)關(guān)系模型,再另外隨機(jī)選取5個(gè)采樣點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行精度檢驗(yàn)。PM10濃度與DV I相關(guān)關(guān)系式為

式 (2)～(4)分別為粒徑 5.0μm、3.0μm和1.0μm的 PM10與 DV I的相關(guān)關(guān)系式,3個(gè)關(guān)系式均通過顯著性檢驗(yàn),R2分別為 0.833、0.748和0.775。式中,y為 PM10濃度,單位為粒 /m3;x為 DV I值。

圖 4(左 )、(中 )、(右)分別顯示出粒徑為 5.0 μm、3.0μm和 1.0μm的 PM10與 DV I的相關(guān)關(guān)系散點(diǎn)圖。

圖 4 三種不同粒徑 PM 10濃度與 DV I相關(guān)關(guān)系散點(diǎn)圖Fig.4 Scatter diagrams of correlation between concentration of PM 10 with 3 kinds of different diameter and DV I

從圖 4可以看出,PM10濃度與 DV I的線性相關(guān)關(guān)系比較明顯。

2 PM 10濃度反演結(jié)果

根據(jù)上述相關(guān)關(guān)系模型對(duì) SPOT 5遙感影像進(jìn)行反演試驗(yàn),得出 PM10濃度的反演結(jié)果 (圖 5)。

圖 5 三種不同粒徑 PM 10濃度反演結(jié)果Fig.5 Retrieving results of PM 10 with 3 kinds of different diameter

圖 5(a)～(c)分別顯示出粒徑為 5.0μm、3.0μm和 1.0μm的 PM10在北京市城區(qū)的空間分布情況。通過與遙感影像 (圖 3)對(duì)比可以看出,有綠地和水體區(qū)域的 PM10濃度較低,而道路附近區(qū)域的PM10濃度較高。北京市城區(qū)西北部的PM10濃度較低,因?yàn)樯絽^(qū)樹木茂密,對(duì)顆粒物有吸附等作用;北部地區(qū) PM10濃度較高,南部地區(qū) PM10濃度較低,因?yàn)閵W運(yùn)場(chǎng)館主要分布在北部地區(qū),施工帶來的 PM10影響了空氣質(zhì)量;而南部受建筑施工影響較小,因此與往年相比無太大變化。反演結(jié)果所顯示的 PM10空間分布規(guī)律與 PM10實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示的空間分布規(guī)律相一致。

3 反演精度檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)反演的精度,從每種粒徑 PM10的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)中分別選取 5個(gè)采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù),與 PM10濃度的反演結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,計(jì)算反演結(jié)果的誤差值 (檢驗(yàn)結(jié)果見表 1～3)。

表 1 粒徑為 5.0μm的 PM 10反演精度檢驗(yàn)Tab.1 Precision examination of PM 10 with 5.0μ m diameter retrieving

表 2 粒徑為 3.0μm的 PM 10反演精度檢驗(yàn)Tab.2 Precision examination of PM 10 with 3.0μm diameter retrieving

表 3 粒徑為 1.0μm的 PM 10反演精度檢驗(yàn)Tab.3 Precision examination of PM 10 with 1.0μm diameter retrieving

經(jīng)檢驗(yàn),3種粒徑的 PM10總體誤差不大,但存在個(gè)別誤差較大的點(diǎn),原因可能是在該采樣點(diǎn)采集數(shù)據(jù)時(shí),影響 PM10濃度的氣象條件如風(fēng)速、溫度和濕度等與其他采樣點(diǎn)有較大差異,或人為因素如堵車時(shí)汽車尾氣增多等導(dǎo)致 PM10濃度出現(xiàn)異常,但并不影響反演的總體精度。

4 結(jié)論

(1)利用 SPOT 5遙感影像近紅外波段和紅光波段計(jì)算的 DV I,與實(shí)測(cè) PM10濃度相結(jié)合,可以進(jìn)行 PM10的遙感定量反演。反演結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)所反映的 PM10空間分布規(guī)律基本一致;精度檢驗(yàn)結(jié)果表明,除個(gè)別采樣點(diǎn)誤差較大外,總體誤差不大。

(2)由于采樣的時(shí)間和氣象條件存在一定差異,造成一些采樣點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與 PM10濃度的相關(guān)性較差;而且,由于研究區(qū)范圍較大,很難在衛(wèi)星過境當(dāng)天同步采集所有采樣點(diǎn)的數(shù)據(jù),因此會(huì)引起一定的誤差。今后的研究中,應(yīng)盡量設(shè)法減小這些誤差。

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(責(zé)任編輯:劉心季)

The Retrieval of Inhalable Particulate Matter Based on SPOT Images

TANG Ming,ZHAO Wen-ji,ZHAO Wen-hui
(Beijing Key Lab of Resource Environment and GIS,College of Resources Environment and Tourism,Capital Normal University,Beijing 100048,China)

A model of DVI is built in this paper.The computation was conducted by near-infrared and red bands of SPOT 5 image and observed concentration of PM10(in halable particulate matter)to retrieve concentration of PM10in SPOT 5 image of Beijing urban area acquired in 2007.It is shown that the spatial distribution trends of PM10are basically identical between the retrieved result and the observed data.In 2007,PM10pollution in northern part of Beijing urban are a was more serious than that in southern part.The concentration of PM10was relatively low near the green belt and water body,and was comparatively high around roads.

SPOT image;DV I;PM10;Retrieve

唐 明 (1985-),男,碩士研究生,主要研究方向?yàn)檫b感與地理信息系統(tǒng)應(yīng)用。

TP 75

A

1001-070X(2011)01-0062-04

2010-04-23;

2010-05-24

北京市自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(編號(hào):KZ200910028006)資助。