董禮瑋

(西安水文水資源勘測(cè)中心，西安 710000)

0 引 言

水資源關(guān)系到人類的生存與發(fā)展，因此對(duì)水資源的利用深入到生活的方方面面。例如，可以利用水資源進(jìn)行農(nóng)業(yè)灌溉；可以利用水資源進(jìn)行發(fā)電；可以利用水資源發(fā)展?jié)O業(yè)養(yǎng)殖業(yè)等；還可以利用水資源發(fā)展旅游業(yè)等等。然而，隨著人們對(duì)水資源的利用和開發(fā)以及自然氣候的變化，水資源每時(shí)每刻都在呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)變化的態(tài)勢(shì)，有的向好的方向發(fā)展，有的則向著負(fù)面的方向發(fā)展，因此及時(shí)掌握水文水資源信息對(duì)于水資源的合理利用與開發(fā)等具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[1]。

基于上述背景，水文水資源的監(jiān)測(cè)一直是研究的重點(diǎn)內(nèi)容，很多專家和學(xué)者在發(fā)表的文獻(xiàn)中提出了自己的觀點(diǎn)和見解。目前，研究方向主要有兩類：一類是針對(duì)水文水資源水質(zhì)問(wèn)題進(jìn)行監(jiān)測(cè)。例如，王蕊、王常穎、李勁華等針對(duì)引發(fā)水體變色的綠潮水質(zhì)問(wèn)題提出一種檢測(cè)方法[2]。該方法以拍攝目標(biāo)區(qū)域的GF-1遙感影像為基礎(chǔ)，首先利用K-means和C4.5算法對(duì)圖像內(nèi)的綠潮和海水兩類目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別，然后根據(jù)識(shí)別結(jié)果建立區(qū)分閾值與影像光譜差之間的線性關(guān)系，最后根據(jù)這種線性關(guān)系實(shí)現(xiàn)綠潮區(qū)域的智能檢測(cè)。肖瀟、徐堅(jiān)、趙登忠等針對(duì)漢江中下游典型河段，以國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星拍攝的多光譜影像作為基礎(chǔ)，建立CM-BP濁度遙感反演模型，通過(guò)該模型分析出研究區(qū)內(nèi)水資源濁度時(shí)空分布特征[3]。另一類是針對(duì)水資源面積變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)。例如，張文、崔長(zhǎng)露、李林宜等以鄱陽(yáng)湖為例，通過(guò)兩個(gè)時(shí)間段的Landsat影像和GF影像以及水位數(shù)據(jù)，建立了水體面積和水位之間的關(guān)系模型，通過(guò)該關(guān)系模型分析不同季節(jié)鄱陽(yáng)湖水資源面積變化規(guī)律[4]。苑希民、韓超、徐浩田等針對(duì)黃河流域冬季凌汛災(zāi)害提前預(yù)防問(wèn)題，提出了基于分形理論與SVM的災(zāi)害區(qū)域識(shí)別方法[5]。該方法以遙感圖像作為基礎(chǔ)，通過(guò)前者檢測(cè)災(zāi)害區(qū)域邊緣并進(jìn)行分割，然后通過(guò)SVM識(shí)別不同種類河冰空間分布信息，以此實(shí)現(xiàn)黃河流域冬季凌汛災(zāi)害區(qū)域識(shí)別。

本文以前人研究經(jīng)驗(yàn)為參考，提出基于衛(wèi)星遙感的水文水資源信息遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)方法。該方法中不僅監(jiān)測(cè)水資源量變化情況，還檢測(cè)該區(qū)域水資源水質(zhì)情況。以期通過(guò)本研究實(shí)現(xiàn)對(duì)水文水資源信息更為全面地監(jiān)控和掌握，為水資源利用提高可靠的參考數(shù)據(jù)。

1 基于衛(wèi)星遙感的水文水資源信息遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)方法研究

對(duì)水文水資源信息的監(jiān)測(cè)與掌握對(duì)于提高水資源利用率、預(yù)防水文災(zāi)害損失、降低水資源污染具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。目前，水文水資源信息監(jiān)測(cè)多數(shù)都是通過(guò)采集樣本的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)，具有一定的局限性[5]。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種基于衛(wèi)星遙感的水文水資源信息遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)方法。該方法通過(guò)衛(wèi)星遙感獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的水文水資源圖像，然后通過(guò)圖像處理和分析技術(shù)對(duì)圖像中的目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別與分析，分析該研究區(qū)內(nèi)的水資源量變化情況，并針對(duì)研究區(qū)內(nèi)的水資源水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)水文水資源的全面監(jiān)測(cè)。

1.1 水文水資源衛(wèi)星遙感圖像獲取

衛(wèi)星遙感是以人造地球衛(wèi)星作為遙感平臺(tái)，通過(guò)其上搭載的傳感器進(jìn)行地物觀測(cè)，原理框圖見圖1。

圖1 衛(wèi)星遙感原理框圖

衛(wèi)星遙感主要由5部分組成，即遙感對(duì)象、傳感器、光源、遙感平臺(tái)以及信息處理與分析系統(tǒng)。當(dāng)光源(太陽(yáng)光)照射到目標(biāo)遙感對(duì)象，也就是水面時(shí)，太陽(yáng)光會(huì)發(fā)生輻射，產(chǎn)生各種各樣的輻射光，如水面的反射光、水中物質(zhì)的散射光、水底的透射光等等。這些光中包含大量關(guān)于遙感對(duì)象的信息，因此人造地球衛(wèi)星就會(huì)利用其裝載的傳感器針對(duì)這些光進(jìn)行采集[6]?；诓杉降男畔⑿纬申P(guān)于目標(biāo)對(duì)象的衛(wèi)星遙感圖像。最后衛(wèi)星通過(guò)自身攜帶的衛(wèi)星通信設(shè)備將圖像傳輸?shù)轿挥诘孛嬲镜男畔⑻幚砼c分析系統(tǒng)當(dāng)中，以進(jìn)行進(jìn)一步的研究與分析。

1.2 水文水資源衛(wèi)星遙感圖像預(yù)處理

獲取到的原始水文水資源衛(wèi)星遙感圖像必須經(jīng)過(guò)預(yù)處理，才能提高圖像質(zhì)量，保證最后監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，同時(shí)也使得圖像滿足后續(xù)處理工作的要求標(biāo)準(zhǔn)[7]。預(yù)處理包括輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正、圖像去噪等幾個(gè)部分。下面針對(duì)這幾個(gè)預(yù)處理過(guò)程進(jìn)行具體分析。

1.2.1 輻射定標(biāo)

衛(wèi)星遙感圖像中信息是通過(guò)DN值的形式來(lái)描述的，但是本身DN值并不具備任何實(shí)際意義，因此需要將其賦以相應(yīng)的輻射亮度值，以方便后續(xù)處理與分析[8]。上述過(guò)程即為輻射定標(biāo)。原理公式如下：

H(L)=(DN+R)·K

(1)

式中：H(L)為轉(zhuǎn)換后的等效輻射亮度值；R為定標(biāo)截距；K為定標(biāo)斜率。

1.2.2 大氣校正

各種輻射回來(lái)的光譜信息在被人造地球衛(wèi)星上的傳感器采集前會(huì)通過(guò)大氣，而大氣會(huì)使能量衰減，并使光譜分布發(fā)生變化，造成圖像信息不準(zhǔn)確，因此需要進(jìn)行大氣校正[9]。大氣校正方法具體過(guò)程如下：

步驟1：同時(shí)進(jìn)行瑞利散射計(jì)算和水體指數(shù)計(jì)算。

步驟2：通過(guò)上述二者計(jì)算水體反射表達(dá)式。

步驟3：根據(jù)水體氣溶膠關(guān)系計(jì)算氣溶膠指數(shù)。

步驟4：計(jì)算所有波段的氣溶膠指數(shù)。

步驟5：計(jì)算所有波段的水體反射。

步驟6：完成大氣校正。

1.2.3 幾何校正

水文水資源目標(biāo)遙感圖像在采集過(guò)程中，受到傳感器內(nèi)部因素、遙感平臺(tái)因素、地球因素、大氣折射和投影方式等多種因素綜合影響下，采集的遙感圖像會(huì)發(fā)生幾何畸變，相較于實(shí)際情況，圖像中的地物在幾何參數(shù)產(chǎn)生了變形[10]。針對(duì)這種情況，就需要對(duì)圖像進(jìn)行幾何校正。具體過(guò)程如下：

步驟1：輸入待校正的水文水資源衛(wèi)星遙感圖像以及參考圖像。

步驟2：確定地面監(jiān)控點(diǎn)。

步驟3：幾何校正精度評(píng)估。判斷均方根誤差是否滿足條件？若滿足，進(jìn)行下一步；否則，回到步驟2。

步驟4：選擇幾何模型。

步驟5：圖像重采樣，并輸出。

步驟6：校正結(jié)果是否滿意？若滿意，輸出校正后的圖像；否則，回到步驟2，重復(fù)上述流程，直至達(dá)到滿意的校正效果。

1.2.4 圖像去噪

采集到的原始水文水資源衛(wèi)星遙感圖像中會(huì)有噪聲點(diǎn)存在，覆蓋住圖像信息，不利于后續(xù)目標(biāo)識(shí)別，因此需要對(duì)圖像進(jìn)行去噪處理[11]。在這里，通過(guò)構(gòu)造一個(gè)超完備字典來(lái)進(jìn)行去噪。超完備字典構(gòu)造過(guò)程如下：

步驟1：構(gòu)造初始超完備字典D0。

步驟2：建立圖像樣本集合，記為F。

步驟3：零迭代次數(shù)等于1，并使得D0=D1。

步驟4：將圖像樣本集合中的光譜信號(hào)在D1上進(jìn)行稀疏分解，得到系數(shù)矩陣。

步驟5：更新字典，并對(duì)其中每一個(gè)原子都進(jìn)行更新。

步驟6：確定原子對(duì)應(yīng)的光譜信號(hào)子集。

步驟7：計(jì)算殘差，即利用光譜信號(hào)子集減去原子與系數(shù)矩陣之間的乘積。

步驟8：構(gòu)造梯度算子。

步驟9：更新原子，原理是通過(guò)原始原子減去步長(zhǎng)因子與梯度算子之間的乘積。

步驟10：按照設(shè)置的迭代次數(shù)，重復(fù)上述步驟，直至得到一個(gè)超完備字典。

利用構(gòu)造的超完備字典對(duì)去噪目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，得到去噪后的水文水資源衛(wèi)星遙感圖像。

1.3 水體提取

水體提取是指找出水文水資源衛(wèi)星遙感圖像中屬于水體的部分，并進(jìn)行邊界標(biāo)注[12]。通過(guò)分割出來(lái)的水體部分，可以用于水體面積的運(yùn)算。水體提取具體過(guò)程如下：

步驟1：計(jì)算水文水資源衛(wèi)星遙感圖像的直方圖；

步驟2：對(duì)直方圖進(jìn)行歸一化處理，記為si(i=0,1,2,...,L-1)，其中L代表灰度級(jí)個(gè)數(shù)。

步驟4：選擇一個(gè)閾值T(k)=k,0

步驟5：利用T(k)將圖像閾值化處理，得到兩類像素A1和A2。

步驟6：計(jì)算圖像像素被分類到A1和A2中的概率。

步驟7：計(jì)算分配到A1和A2類中像素的平均灰度值。

步驟8：計(jì)算灰度級(jí)為0到k的像素的平均灰度值。

步驟9：計(jì)算全局灰度均值。

步驟10：對(duì)于 0

步驟11：使得類間方差最大的k值為分割閾值。然而，能夠使得類間方差最大的k值有多個(gè)，則計(jì)算所有k值的平均值，得到分割閾值。

步驟12：利用得到的分割閾值可以將水體目標(biāo)從圖像中分割出來(lái)。

步驟13：利用Labelme圖像標(biāo)注工具以描點(diǎn)的方式構(gòu)建多邊形，劃分出水體所在區(qū)域，并保存多邊形坐標(biāo)[13]。

上述過(guò)程即為水體提取過(guò)程。

1.4 水體面積與水量監(jiān)測(cè)

基于上一節(jié)分割出來(lái)的水體區(qū)域，在Albers投影工具下，計(jì)算水體面積[14]。計(jì)算公式如下：

G=g·M

(2)

式中：G為水域面積；g為單個(gè)像元的面積；M為像元個(gè)數(shù)。

基于估算出來(lái)的水體區(qū)域面積，按照下述方程組計(jì)算區(qū)域水量。具體如下：

(3)

經(jīng)過(guò)計(jì)算得出，研究區(qū)域內(nèi)水域面積變化特征以及水量變化規(guī)律，可以從中明確該區(qū)域水資源減少和增多情況。

1.5 水質(zhì)監(jiān)測(cè)

為進(jìn)一步了解區(qū)域水體質(zhì)量變化情況，需要對(duì)研究區(qū)內(nèi)水體水質(zhì)進(jìn)行監(jiān)測(cè)。以水體水質(zhì)的光譜特性與水質(zhì)參數(shù)為基礎(chǔ)，建立線性回歸方程[15]。回歸方程模式如下：

y=a+bx

(4)

式中：a、b為回歸系數(shù)，通過(guò)最小二乘法求得；x為光譜參數(shù)，如輻射率、離水輻射率或遙感反射率等；y為各水質(zhì)指標(biāo)的模型估測(cè)值。

在這里y可以表示為溶解氧、化學(xué)需氧量、總磷、葉綠素模型，通過(guò)在采樣點(diǎn)處采集到的水質(zhì)樣本，通過(guò)氣相色譜儀檢測(cè)獲得[16]。

基于上述4個(gè)指標(biāo)，計(jì)算水質(zhì)指數(shù)，計(jì)算公式如下：

R=w1y1+w2y2+w3y3+w4y4

(5)

式中：y1、y2、y3、y4分別為溶解氧、化學(xué)需氧量、總磷、葉綠素值；R為水質(zhì)指數(shù)；w1、w2、w3、w4為指標(biāo)權(quán)重系數(shù)。

水質(zhì)劃分標(biāo)準(zhǔn)見表1。

表1 水質(zhì)劃分標(biāo)準(zhǔn)表

2 實(shí)例分析

2.1 研究區(qū)

以國(guó)內(nèi)某湖泊為例，進(jìn)行水文水資源信息遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)。研究區(qū)見圖2。

利用遙感30號(hào)06組衛(wèi)星為采集設(shè)備，采集研究區(qū)內(nèi)湖泊1年內(nèi)的衛(wèi)星遙感圖像，采集為每個(gè)星期上午10時(shí)采集一次，采集時(shí)要求天氣晴朗，若遇上惡劣天氣，則延遲一天采集。

2.2 采樣點(diǎn)布設(shè)

在圖2中標(biāo)出5個(gè)采樣點(diǎn)采集水質(zhì)樣本，見圖3。

圖3 采樣點(diǎn)布設(shè)

將5個(gè)采樣點(diǎn)采集的水質(zhì)樣本代入式(4)中，建立水質(zhì)監(jiān)測(cè)模型，具體如下：

式中：y1、y2、y3、y4分別為溶解氧、化學(xué)需氧量、總磷、葉綠素值的估計(jì)值。

2.3 水體提取

按照1.3節(jié)流程提取水體，提取結(jié)果見圖4。

圖4 水體提取結(jié)果

2.4 水體面積與水量估算

利用1.4節(jié)中式(2)和式(3)計(jì)算研究區(qū)內(nèi)湖泊水體面積和水量變化，見圖5。

圖5 水體面積與水量估算結(jié)果

圖5中內(nèi)圈水體面積為2 254.25 km2，水量為425.23×108m3，因?yàn)槭强菟冢虼撕此w面積和水量均最??；外圈水體面積為3 825.51 km2，水量為7 214.56×108m3，因?yàn)槭秦S水期，因此湖泊水體面積和水量均最大。

2.5 水質(zhì)監(jiān)測(cè)結(jié)果

基于式(5)以及衛(wèi)星遙感圖像光譜參數(shù)，統(tǒng)計(jì)該湖泊水質(zhì)指標(biāo)，結(jié)果見表2。

表2 湖泊水質(zhì)指標(biāo)值

各指標(biāo)的權(quán)值為w1=0.540、w2=0.182、w3=0.054、w4=0.015。通過(guò)式(5)，計(jì)算該湖泊水質(zhì)指數(shù)為R=6.553 48。對(duì)比表1，該湖泊水質(zhì)為Ⅲ級(jí)，水質(zhì)一般，因此有待進(jìn)一步改善。

3 結(jié) 語(yǔ)

綜上所述，受到人類活動(dòng)的影響，水資源很容易受到污染和破壞，水資源量減少，污水難以分解問(wèn)題頻發(fā)。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種基于衛(wèi)星遙感的水文水資源信息遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)方法。該方法以衛(wèi)星遙感采集到的圖像為基礎(chǔ)，通過(guò)圖像中的信息分析研究區(qū)水量變化、水質(zhì)變化情況。通過(guò)實(shí)例分析，驗(yàn)證了所研究監(jiān)測(cè)方法的有效性，完成對(duì)湖泊水體面積與水量估算以及水質(zhì)的監(jiān)測(cè)。然而，本研究算例分析中監(jiān)測(cè)具有一定的局限性，忽略了不同季節(jié)、不同區(qū)域水環(huán)境狀況的差異性，因此有待進(jìn)一步詳細(xì)分析。