秦 雁，陳亮雄，孫秀峰，周 宇，秦美茵，楊靜學(xué)

(1. 廣東省水利水電科學(xué)研究院，廣東 廣州 510635；2. 廣東省水安全科技協(xié)調(diào)創(chuàng)新中心，廣東 廣州 510635；3.廣東省山洪災(zāi)害防治工程技術(shù)研究中心，廣東 廣州 510635)

1 概述

廣東省水系發(fā)達(dá)、河網(wǎng)發(fā)育。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展，涉河建設(shè)項(xiàng)目越來(lái)越多。涉河建設(shè)項(xiàng)目涉及公共安全、生態(tài)環(huán)境保護(hù)，水政管理部門(mén)在項(xiàng)目開(kāi)工、主體工程竣工、專項(xiàng)驗(yàn)收、防汛檢查等環(huán)節(jié)均需進(jìn)行重點(diǎn)督查，導(dǎo)致項(xiàng)目常規(guī)監(jiān)查管理工作繁重。

衛(wèi)星遙感技術(shù)具有全面、宏觀、客觀、動(dòng)態(tài)的優(yōu)勢(shì)，遙感技術(shù)輔助水政監(jiān)察已是水利強(qiáng)監(jiān)管的重要舉措之一。借助遙感技術(shù)構(gòu)建天地一體化水利監(jiān)測(cè)體系，有助于實(shí)現(xiàn)對(duì)水資源、河湖水域岸線、各類水利工程、水生態(tài)環(huán)境等涉水信息動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和全面感知。

我國(guó)各大江河流域管理部門(mén)已相繼建立了水政監(jiān)察遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。早在2009年，唐慶忠等人[1- 2]構(gòu)建了珠江流域水政監(jiān)察遙感信息系統(tǒng)，對(duì)珠江河口、跨省河流和國(guó)際河流進(jìn)行水政監(jiān)察動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。長(zhǎng)江水利委員會(huì)于2015年建立了遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，應(yīng)用于流域水政監(jiān)察工作[3]。2018年以來(lái)，胡紅等人[4]構(gòu)建了海河口等四河口遙感信息系統(tǒng)，掌握河口地區(qū)岸線變化、項(xiàng)目建設(shè)進(jìn)展情況，與實(shí)地調(diào)查取證配合實(shí)現(xiàn)高效管理。黃河水利委員會(huì)利用遙感監(jiān)測(cè)手段和信息化方式監(jiān)督和管理洪障物變化情況，有效解決了人工巡測(cè)無(wú)法及時(shí)獲取大空間范圍內(nèi)的變化信息[5]。楊靜學(xué)等人[6]應(yīng)用遙感技術(shù)監(jiān)測(cè)了鶴地水庫(kù)違法違章嫌疑區(qū)、分析了庫(kù)區(qū)水環(huán)境狀況，陳亮雄等人[7]綜合無(wú)人機(jī)、3S以及“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)建立了鶴地水庫(kù)水政監(jiān)管系統(tǒng)，輔助庫(kù)區(qū)管理。(這些成果研制時(shí)間？)

水政遙感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)提供了遙感結(jié)果管理、展示、統(tǒng)計(jì)、分析的平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)實(shí)地調(diào)查與遙感結(jié)果同步展示。但后期遙感數(shù)據(jù)更新還需人工處理，效率較低。涉河建設(shè)項(xiàng)目經(jīng)歷開(kāi)工、建設(shè)、竣工、驗(yàn)收全流程，時(shí)間跨度大，需要實(shí)現(xiàn)衛(wèi)星遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。因此衛(wèi)星遙感圖像更新、專題制圖、報(bào)告編制等應(yīng)盡可能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化處理及模板化制作，以提高涉河建設(shè)項(xiàng)目業(yè)務(wù)監(jiān)測(cè)的效率。針對(duì)涉河建設(shè)項(xiàng)目遙感監(jiān)察的需要，建立了一套遙感數(shù)據(jù)更新、處理、分析的自動(dòng)化作業(yè)模式，方便快捷高效地服務(wù)于水政遙感監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)。

2 技術(shù)路線

涉河建設(shè)項(xiàng)目衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)的技術(shù)流程主要包含4個(gè)步驟(見(jiàn)圖1)：① 資料收集與整理：收集流域內(nèi)涉水工程防洪評(píng)價(jià)報(bào)告、設(shè)計(jì)資料、審批文件等相關(guān)資料，確認(rèn)河道管道范圍。② 數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)：根據(jù)各建設(shè)項(xiàng)目位置、主要控制點(diǎn)、堤防、河道管理范圍等資料，建立制圖模板庫(kù)，并制作流域衛(wèi)星遙感地理底圖、遙感影像庫(kù)。③ 自動(dòng)化監(jiān)測(cè)：基于衛(wèi)星遙感底圖自動(dòng)選擇同名點(diǎn)進(jìn)行圖像自動(dòng)糾正、數(shù)據(jù)融合、影像裁剪等一系列預(yù)處理操作；基于建設(shè)項(xiàng)目開(kāi)工前遙感圖像自動(dòng)變化監(jiān)測(cè)，標(biāo)繪工程建設(shè)用地范圍，標(biāo)識(shí)地物類型和參數(shù)等，統(tǒng)計(jì)分析用地情況；依據(jù)制圖模板，自動(dòng)更新制作遙感監(jiān)測(cè)專題圖；制作word報(bào)告模板，依據(jù)模板自動(dòng)插入圖表，生成報(bào)告初稿。④ 檢查數(shù)據(jù)、入庫(kù)歸檔，自動(dòng)化生成報(bào)告初稿，在此基礎(chǔ)上修改完善，形成報(bào)告終稿。

圖1 技術(shù)路線示意

3 技術(shù)方法

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

涉河建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)通常采用高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)，視工程范圍大小，圖像分辨率為亞米至米級(jí)為佳。研究中采用高分1號(hào)衛(wèi)星和高分2號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，其中多光譜數(shù)據(jù)空間分辨率分別為8 m和4 m，全色數(shù)據(jù)空間分辨率分別為4 m和1 m。多光譜和全色融合數(shù)據(jù)能夠達(dá)到涉河建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)需求。數(shù)據(jù)可在高分辨率對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)廣東數(shù)據(jù)與應(yīng)用中心網(wǎng)站http://gdgf.gd.gov.cn/index.jsp下載獲取。

3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)

數(shù)據(jù)庫(kù)由涉河建設(shè)項(xiàng)目地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)、制圖模板數(shù)據(jù)庫(kù)、和遙感地理底圖、DEM數(shù)據(jù)及影像數(shù)據(jù)庫(kù)三個(gè)部分構(gòu)成。地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)中包含涉河建設(shè)項(xiàng)目工程位置、控制點(diǎn)、占地范圍等工程相關(guān)矢量數(shù)據(jù)以及河流、堤防、水利工程、河道管理范圍等水利信息矢量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)以涉河建設(shè)項(xiàng)目唯一的批復(fù)文件號(hào)作為要素集合的名稱進(jìn)行組織。制圖模板數(shù)據(jù)庫(kù)包含預(yù)設(shè)地圖要素以及顯示效果的各個(gè)涉河建設(shè)項(xiàng)目制圖工程mxd文件，分別以項(xiàng)目批復(fù)文件號(hào)關(guān)鍵字命名。通過(guò)調(diào)用Arcpy程序，獲得每個(gè)制圖工程的數(shù)據(jù)框范圍，將其存儲(chǔ)為面狀矢量文件，作為配置數(shù)據(jù)，用以裁剪工程范圍的遙感影像。遙感地理底圖作為參考圖像是重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其幾何糾正精度關(guān)聯(lián)后續(xù)更新的遙感數(shù)據(jù)精度。DEM數(shù)據(jù)用于輔助糾正地形起伏引起的幾何偏差，生成正射影像。本文以廣東省的連續(xù)運(yùn)行參考站系統(tǒng)(CORS)系統(tǒng)作為測(cè)區(qū)控制系統(tǒng)，采用RTK設(shè)備采集地面像控點(diǎn)，基于同源高分衛(wèi)星數(shù)據(jù)制作了多波段廣東省東江流域遙感地理底圖。遙感影像數(shù)據(jù)庫(kù)用于存儲(chǔ)已完成處理的遙感影像數(shù)據(jù)。

3.3 自動(dòng)化流程實(shí)現(xiàn)

涉河建設(shè)項(xiàng)目衛(wèi)星遙感自動(dòng)化監(jiān)測(cè)流程涉及衛(wèi)星圖像處理、專題圖制作、報(bào)告編制3個(gè)環(huán)節(jié)，分別基于不同的技術(shù)實(shí)現(xiàn)流程自動(dòng)化。圖像處理流程基于GeomaticaPCI圖像處理軟件提供的PythonAPI應(yīng)用程序接口，專題圖制作基于ArcGIS地理信息系統(tǒng)軟件提供的Arcpy站點(diǎn)包，均采用Python語(yǔ)言進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)。報(bào)告自動(dòng)生成采用C#語(yǔ)言，基于VisualStudio.net環(huán)境調(diào)用word動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)實(shí)現(xiàn)，同時(shí)將所有流程集成，建立桌面應(yīng)用程序。

3.3.1遙感圖像預(yù)處理

遙感圖像預(yù)處理過(guò)程依次包括，讀入原數(shù)據(jù)成為PCI軟件中pix通用格式、依據(jù)參考底圖自動(dòng)選擇同名控制點(diǎn)、根據(jù)同名點(diǎn)建立有理函數(shù)模型、正射糾正、數(shù)據(jù)融合。

重點(diǎn)處理工作是選擇同名控制點(diǎn)，在制作好一幅參考底圖的基礎(chǔ)上，采用模板匹配法可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)匹配同名控制點(diǎn)，達(dá)到一勞永逸的效果。模板匹配法的原理為：在參考圖像中以A點(diǎn)為中心，設(shè)置1個(gè)M×M區(qū)域的模板。在待糾正圖像對(duì)應(yīng)位置上，以1個(gè)N×N的子區(qū)作為搜索區(qū)域，并保證搜索區(qū)域大于模板范圍，即N>M。使模板在搜索區(qū)域內(nèi)平移，在每個(gè)位置上計(jì)算模板與其所覆蓋搜索子區(qū)的相似度，相似度最大位置即是與A點(diǎn)配對(duì)的A′點(diǎn)坐標(biāo)(x，y)。通常選用歸一化相關(guān)系數(shù)(NCC)作為相似度判定準(zhǔn)則，因其具有消除圖像灰度間的線形畸變的優(yōu)勢(shì)[8]。為保證控制點(diǎn)選取的精準(zhǔn)性，對(duì)選取的控制點(diǎn)對(duì)進(jìn)行位置偏差一致性檢查，剔除誤匹配點(diǎn)。因圖像表現(xiàn)為整體偏移，則各同名控制點(diǎn)對(duì)之間的位置偏差必然在一定的閾值范圍內(nèi)。統(tǒng)計(jì)各同名點(diǎn)對(duì)距離的均方差，當(dāng)某同名點(diǎn)對(duì)距離大于3倍均方差時(shí)，認(rèn)為該點(diǎn)對(duì)為誤匹配點(diǎn)。為保證控點(diǎn)選取的空間均勻性，還采取了分區(qū)選點(diǎn)的策略，保證控制點(diǎn)對(duì)均勻分布于整個(gè)圖像范圍內(nèi)。此外，為了提升選點(diǎn)的效率，采用由特征點(diǎn)和小波影像金字塔引導(dǎo)的從粗到精的匹配策略獲得控制點(diǎn)[9]。

應(yīng)用同名點(diǎn)構(gòu)建有理函數(shù)模型糾正多光譜和全色圖像后，將兩者進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得既保持光譜信息又融入高分辨紋理信息的數(shù)據(jù)，以達(dá)到涉河建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)對(duì)數(shù)據(jù)空間分辨率的要求。本文采用的融合算法為光譜保持能力優(yōu)秀的PANSHARP融合方法。該方法基于最小二乘逼近法，計(jì)算多光譜影像和全色影像灰度值之間的關(guān)系，并據(jù)此調(diào)整單個(gè)波段的灰度分布以減少融合結(jié)果的顏色偏差；另外該方法還對(duì)輸入所有波段進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算并以此來(lái)消除融合結(jié)果對(duì)數(shù)據(jù)集的依賴性和提高融合過(guò)程的自動(dòng)化程度[10]。

自動(dòng)化處理流程的輸入數(shù)據(jù)為下載后解壓的原始衛(wèi)星數(shù)據(jù)，根據(jù)其文件組織形式及頭文件信息進(jìn)行程序讀取處理，全流程無(wú)需人工干預(yù)，自動(dòng)輸出涉河工程區(qū)域遙感正射融合圖像。數(shù)據(jù)預(yù)處理流程調(diào)用的PCI PythonAPI主要函數(shù)依次包括：Import輸入原始數(shù)據(jù)頭文件，輸出pix格式圖像；Autogcp輸入pix格式待糾正圖像、參考圖像、DEM數(shù)據(jù)，輸出自動(dòng)匹配的同名控制點(diǎn)集；Rfmodel輸入同名控制點(diǎn)集，輸出建立的有理函數(shù)模型；Ortho輸入pix格式待糾正圖像、有理函數(shù)模型、DEM，輸出正射糾正圖像；Pansharp2輸入正射糾正后多光譜和全色圖像，輸出融合圖像；Pyramid輸入融合圖像，輸出建立金字塔的融合圖像；Clip輸入建立金字塔的融合圖像、涉河建設(shè)工程范圍面狀矢量，輸出tif格式涉河工程范圍的裁剪圖像，以項(xiàng)目批復(fù)文件號(hào)_成像時(shí)間_衛(wèi)星傳感器類型對(duì)圖像進(jìn)行唯一標(biāo)識(shí)，存儲(chǔ)于影像數(shù)據(jù)庫(kù)中。

3.3.2遙感圖像變化監(jiān)測(cè)

收集各涉河工程開(kāi)工前衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)作為本底參考圖像，或以遙感影像數(shù)據(jù)庫(kù)中成像最早的數(shù)據(jù)作為參考圖像，與更新圖像地表反射率進(jìn)行對(duì)比，可獲得工程建設(shè)情況。變化監(jiān)測(cè)指標(biāo)主要有波段反射率差異、波段幅度差異、圖像歸一化強(qiáng)度差異等。波段幅度指像素各波段平方和的平方根。經(jīng)實(shí)驗(yàn)對(duì)比，采用圖像歸一化強(qiáng)度差異指標(biāo)設(shè)置閾值，提取變化地物可獲得較好的效果。

(1)

式中圖像歸一化強(qiáng)度IN(i，j)指像元強(qiáng)度與圖像中最大強(qiáng)度的比值，i、j分別表示圖像行、列號(hào)。

IN(i，j)=I(i，j)/max(I)

(2)

式中圖像強(qiáng)度I(i，j)指RGB彩色空間以三角形法轉(zhuǎn)換為IHS彩色系統(tǒng)中的強(qiáng)度值。

I(i，j)=(R+G+B)/3

(3)

聯(lián)合式(1)(2)(3)即可根據(jù)圖像R紅、G綠、B藍(lán)3個(gè)波段的反射率值，計(jì)算圖像歸一化強(qiáng)度差異圖像。變化監(jiān)測(cè)在圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上進(jìn)行，更新圖像需與參考圖像空間匹配。處理流程調(diào)用的PCI PythonAPI主要函數(shù)依次包括：Chdetop輸入更新圖像、參考圖像，設(shè)置變化監(jiān)測(cè)算法為“Intensity Ratio”，輸出兩幅圖像歸一化強(qiáng)度差異圖像；Expolras輸入兩幅圖像歸一化強(qiáng)度差異圖像，設(shè)置閾值、提取最小相鄰成塊區(qū)域所含像元總數(shù)閾值，輸出變化區(qū)域面狀矢量。

3.3.3專題圖制作

程序處理完成的裁剪圖像通過(guò)批復(fù)文件號(hào)關(guān)鍵字與其對(duì)應(yīng)的mxd制圖模板關(guān)聯(lián)。在制圖模板中加載裁剪圖像，套用預(yù)設(shè)圖層渲染方式，按當(dāng)前顯示范圍拉伸顯示圖像。根據(jù)裁剪圖像的時(shí)間更新圖名要素，輸出JPG格式專題圖件，以工程批復(fù)文件號(hào)_遙感圖像時(shí)間_傳感器類型命名。處理流程調(diào)用的Arcpy主要函數(shù)依次包括MakeRasterLayer_management輸入裁剪圖像，輸出柵格圖層；ApplySymbologyFromLayer_management輸入柵格圖層，圖層渲染模板，按模板顯示圖層；mapping.ListLayoutElements獲取圖名要素，按裁剪圖像成像時(shí)間命名；mapping.ExportToJPEG輸出專題圖件。

3.3.4監(jiān)測(cè)報(bào)告編制

遙感專題圖更新后實(shí)施監(jiān)測(cè)報(bào)告更新，將需要更新的部分插入書(shū)簽，以同樣以批復(fù)文件號(hào)關(guān)鍵字作為標(biāo)識(shí)，制作dotx格式Word模板文件。采用C#語(yǔ)言調(diào)用word動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)即可操控word文件，自動(dòng)更新書(shū)簽位置的內(nèi)容，生產(chǎn)監(jiān)測(cè)報(bào)告。同時(shí)構(gòu)建桌面應(yīng)用程序，將圖像預(yù)處理及專題圖制作python腳本集成調(diào)用，形成涉河建設(shè)項(xiàng)目遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)。更新書(shū)簽位置專題圖的核心代碼為：MSWord.InlineShapeinlineShape=wordDoc.Bookmarks.get_Item(ref BookMark).Range.InlineShapes.AddPicture(s_JPGpath， ref oMissing， ref oMissing， ref oMissing)。設(shè)置inlineShape.Width/Height屬性，可指定插入圖片的大小。

4 應(yīng)用實(shí)例

應(yīng)用本文提出的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)自動(dòng)化處理流程對(duì)廣東省東江流域涉河建設(shè)項(xiàng)目開(kāi)展了動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)工作，以東江南支流港灣大橋建設(shè)項(xiàng)目為例，說(shuō)明方法應(yīng)用效果。東江南支流港灣大橋位于東莞市沙田鎮(zhèn)，因其跨越主航道、工期量大、工期長(zhǎng)，所以需對(duì)其進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)測(cè)。圖2所示為工程開(kāi)工前至建設(shè)期間共6個(gè)時(shí)相高分2號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)遙感監(jiān)測(cè)專題圖。圖2a顯示了2018年3月工程開(kāi)工前本底情況；圖2b顯示了2018年10月右岸開(kāi)工建設(shè)情況；圖2c顯示了2019年1月引橋建設(shè)情況；圖2d顯示了2019年3月25#號(hào)主墩建設(shè)情況；圖2e及圖2f顯示了2019年6月和2019年11月時(shí)，24#號(hào)、25#號(hào)主墩，23#號(hào)、26#號(hào)輔助墩，22#號(hào)、27#號(hào)交接墩施工進(jìn)展情況。衛(wèi)星傳感器成像之后，經(jīng)過(guò)自動(dòng)化處理可快速生產(chǎn)模板化的專題圖，輔助水政管理部門(mén)高效、直觀、動(dòng)態(tài)地掌握工程建設(shè)過(guò)程情況。

圖2 東江南支流港灣大橋工程多時(shí)相遙感監(jiān)測(cè)示意

圖3顯示了工程建設(shè)區(qū)域地物變化監(jiān)測(cè)情況。圖3a為2018年3月工程開(kāi)工前參考圖像，圖3b為2019年11月更新圖像，圖3c為兩幅圖像歸一化強(qiáng)度差異計(jì)算結(jié)果，圖3d為根據(jù)差異閾值提取的地物正、負(fù)變化結(jié)果。一般開(kāi)工之后，水泥、翻動(dòng)裸土等地表相較于之前荒地、田地、河流等地表，其各個(gè)波段的反射率均升高，因此圖像歸一化強(qiáng)度也相應(yīng)增大，表現(xiàn)為正變化。設(shè)置差異閾值為90，最小成塊區(qū)域所含像元總數(shù)200，可提取出主要的新建建筑，濾除零碎的斑塊。其中，一些誤提取的正變化區(qū)域主要為潮汐水位變化造成右岸灘涂裸露區(qū)、以及成像角度變化造成的陰影區(qū)。值得注意的是，因參考圖像左岸碼頭反射率大于更新圖像中新建建筑的反射率，需采用負(fù)變化提取新建建筑區(qū)域，如圖3d中綠色圖斑所示。該方法應(yīng)用于其他涉河項(xiàng)目時(shí)，可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整圖像歸一化差異閾值，結(jié)合正負(fù)變化，提取地表變化區(qū)域。

圖3 東江南支流港灣大橋工程變化監(jiān)測(cè)示意

5 結(jié)語(yǔ)

本文綜合PCI PythonAPI、Arcpy、C#技術(shù)，建立了廣東省東江流域水政遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，集中管理涉河建設(shè)項(xiàng)目數(shù)據(jù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了遙感數(shù)據(jù)更新、處理、分析、制圖、編制報(bào)告的自動(dòng)化流程，持續(xù)高效地為水政管理工作提供信息支持。本系統(tǒng)可作為流域水政遙感動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理子系統(tǒng)，為web端展示型系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)。此外，本文建立的遙感數(shù)據(jù)處理自動(dòng)化流程可推廣應(yīng)用于岸線變化、水質(zhì)遙感、違法違建、水浮萍覆蓋等多項(xiàng)水利信息遙感業(yè)務(wù)化監(jiān)測(cè)工作中，對(duì)開(kāi)展相關(guān)工作具有借鑒意義。

本文采用高分1號(hào)、2號(hào)衛(wèi)星圖像為主要數(shù)據(jù)源，對(duì)國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的推廣應(yīng)用具有積極效應(yīng)，但為了進(jìn)一步保障涉河建設(shè)項(xiàng)目監(jiān)測(cè)頻率，后續(xù)仍需擴(kuò)展程序，支持更多國(guó)內(nèi)外高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)。同時(shí)基于參考影像，對(duì)涉河建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)展情況做了初步變化監(jiān)測(cè)研究，采用圖像歸一化強(qiáng)度差異指標(biāo)能夠?qū)崿F(xiàn)地表變化區(qū)域的提取，但受陰影及岸線變化的影響較大，后續(xù)應(yīng)深入開(kāi)展面向?qū)ο蠡蚧谏疃葘W(xué)習(xí)的圖像目標(biāo)識(shí)別及變化監(jiān)測(cè)研究，進(jìn)一步提升水政監(jiān)察工作的自動(dòng)化、智能化程度。