宋小晴 章佩麗 王昱 古兵華 宋亮楚

摘要：為了系統(tǒng)地進行飲用水水源地“天－空－地一體化”環(huán)境監(jiān)管，文章以里墩水庫為捌，使用衛(wèi)星遙感技術進行水域面積遙感監(jiān)測和植被覆蓋度監(jiān)測；利用衛(wèi)星遙感技術結合無人機遙感技術進行土地利用現(xiàn)狀監(jiān)管廈土地裸露分析；使用無人機遙感技術結合人工復核進行工業(yè)點源分布分析；并利用地面監(jiān)測站點的水質信息結合衛(wèi)星遙感技術進行水質反漬。誼案例通過多種監(jiān)管手段的協(xié)同配合，充分發(fā)揮不同時空維度的功能，切實有效地開展了里墩水庫環(huán)境監(jiān)管工作。

關鍵詞：遙感監(jiān)測；飲用水水源地；生態(tài)環(huán)境監(jiān)管

中圖分類號：X87 文獻標志碼：A

前言

飲用水水源地的傳統(tǒng)監(jiān)管方式主要包括地方生態(tài)環(huán)境主管部門自查、上級生態(tài)環(huán)境主管部門檢查、社會監(jiān)督等。在監(jiān)管過程中，巡查效率較低，需耗費大量人力、物力和財力，且部分地段難以巡查到位，無法達到目標區(qū)域全覆蓋的效果。

天－空－地一體化監(jiān)管是綜合運用衛(wèi)星遙感監(jiān)測、航空遙感監(jiān)測和地面站點（或人工核查）等監(jiān)測手段建立的立體生態(tài)環(huán)境監(jiān)管感知體系。該監(jiān)管理念需要整合不同手段信息，在空間、時間尺度等方面取長補短、互相補充，2021年5月，崔凡等以遙感宏觀監(jiān)測判別為主，并依據(jù)實際情況采用無人機巡航、定點監(jiān)測并行開展粵港澳大灣區(qū)重要飲用水水源地精細化監(jiān)測。但目前形成天－空－地一體化監(jiān)管的實踐案例較少，且沒有針對飲用水源地形成完整的應用體系，更沒有形成可推廣的應用示范。

文章圍繞里墩水庫飲用水水源地監(jiān)管，充分發(fā)揮衛(wèi)星遙感解譯一重點區(qū)域無人機航拍一人工現(xiàn)場復核的新型監(jiān)管模式在不同時、空監(jiān)管的優(yōu)勢，構建包括監(jiān)視水源保護區(qū)內水域面積、監(jiān)測水質參數(shù)、掌握植被覆蓋現(xiàn)狀、明確土地利用格局、進行裸露地塊監(jiān)管及強化污染源綜合整治在內的飲用水水源地監(jiān)管框架體系。該案例將“天－空－地一體化”監(jiān)管體系中各監(jiān)管手段結合方式及其工作內容進行了明確，使其真正在飲用水源保護的六項重要監(jiān)管工作中得到實際應用，為后續(xù)推進水源地生態(tài)環(huán)境管理工作精準化、信息化提供借鑒。

1研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1研究區(qū)概況

里墩水庫（N：28°06′38″－28°07′47″，E：121°09′09″－121°10′30″）位于臺州玉環(huán)大麥嶼街道，流域面積11.20 km2，是玉環(huán)最大的縣級飲用水水源地。

1.2數(shù)據(jù)源

文章使用的2021年8月8日國產(chǎn)高分二號原始影像由某衛(wèi)星公司提供。原始的衛(wèi)星遙感多光譜影像經(jīng)過正射校正、輻射定標、大氣校正、幾何精校正等預處理后，使用里墩水庫矢量數(shù)據(jù)裁剪得到研究區(qū)的影像圖。

采用無人機航拍技術作為衛(wèi)星遙感監(jiān)管的補充及驗證，于2021年9月24日使用經(jīng)緯M300 RTK針對重點區(qū)域和容易誤判的地物類型進行無人機航拍。航拍過程中飛行高度150 m，每航次飛行時間約5-10 min，航拍完成后，對航片進行拼接、修正、配準，最后生成正射影像。

2研究模式

水源地環(huán)境保護是一項復雜的系統(tǒng)工程。如圖1所示，衛(wèi)星影像覆蓋范圍廣，適合大尺度監(jiān)管水源地。文章利用衛(wèi)星遙感技術進行里墩水庫水域面積遙感監(jiān)測和植被覆蓋度監(jiān)測。無人機影像分辨率較衛(wèi)星高，但其覆蓋面積窄，土地利用現(xiàn)狀監(jiān)管及土地裸露分析需要結合衛(wèi)星遙感技術和無人機遙感技術，即先利用衛(wèi)星遙感技術識別不同類型的土地，并針對易錯類型或不確定類型進行無人機遙感驗證，綜合兩種監(jiān)管手段進行完整準確的土地利用現(xiàn)狀監(jiān)管及土地裸露分析。無人機遙感技術結合人工復核進行工業(yè)點源分布分析，地面監(jiān)測站點的水質信息結合衛(wèi)星遙感技術進行水質反演，由點到面，完整的展示水源地水質分布狀況。水質分布狀況結合土地利用現(xiàn)狀及工業(yè)點源分布情況，進行初步的污染溯源，為水源地環(huán)保監(jiān)管工作提供一定的技術支持。

3研究方法

3.1水域面積遙感監(jiān)測

歸一化差分水體指數(shù)（NDWI）可以最大程度地抑制植被信息，突出水體信息，公式如（1）：

3.2植被覆蓋度監(jiān)測

利用植被指數(shù)（NDVI）使用像元二分模型近似估算植被覆蓋度（VFC）。

其中，NDVI為完全是裸土或無植被覆蓋區(qū)域的NDVI值，NDVl則代表完全被植被所覆蓋的像元的NDVI值，即純植被像元的NDVI值。在沒有實測數(shù)據(jù)的情況下，通常取直方圖累計頻率為5%與95%的NDVI值作為NDVI和NDVleS的值。

3.3土地利用現(xiàn)狀監(jiān)管

采用隨機森林自動分類和人機交互解譯相結合的方法，提取土地利用現(xiàn)狀圖斑。利用高分衛(wèi)星遙感影像特有的光譜、紋理、層次和形狀特征，對遙感影像進行多尺度分割，生成影像多邊形對象，基于影像對象特征使用隨機森林自動提取林地、耕地、草地、城鎮(zhèn)與工礦用地、水域、交通用地及裸地的圖斑。

通過衛(wèi)星影像的光譜特征判讀一級地類的容易誤判的地方，主要有未成林造林地，農(nóng)用地中暫未利用地，可調整的未成林造林地，部分旱地、未利用地中的季節(jié)性的河流。針對此現(xiàn)象，需對疑難圖斑進行野外驗證，根據(jù)無人機野外驗證的結果對土地利用現(xiàn)狀圖斑進行修改和完善。

3.4土地裸露分析

針對土地利用現(xiàn)狀中獲得的非植被覆蓋區(qū)使用無人機進行航拍。土地裸露遙感分析使用面向對象特征提取方法進行，充分利用高分辨率航拍數(shù)據(jù)的空間、紋理和光譜信息來分割。將正射影像分割成不同的對象單元（50×50 pixel），每個對象單元中包含相同語義的像素集。在影像中選取具有典型性的土地裸露樣本，通過e Cognition 9.0中模板匹配分類功能初次標識土地裸露區(qū)域，最后通過人機交互解譯進一步確認目標，剔除非目標。

3.5工業(yè)源分布分析

在城鎮(zhèn)與工礦用地范圍內使用無人機進行航拍，將正射影像的分割單元設置為20×20 pixel，使用ENVI 5.3中Feature Extraction模塊，從高分辨率全色影像中提取工業(yè)源。室內解譯工作完成后，需對解譯結果進行實地調研，避免出現(xiàn)誤判。

3.6水質指標分布分析

參考馬方凱、譚小琴等的研究，利用地面監(jiān)測站點（E121°10′35.5″，N128°07′48.4″）對應的衛(wèi)星影像光譜值及站點監(jiān)測數(shù)據(jù)進行水源地水域總磷、總氮的質量濃度參數(shù)反演。由點到面，獲得水域面的水質監(jiān)測結果，全面展示水體現(xiàn)狀。具體模型公式如（4）-（5）：

4里墩水庫飲用水源地實踐應用

4.1水域面積遙感監(jiān)測

如圖2所示，為里墩水庫2021年8月水域提取的結果，統(tǒng)計面積約為0. 370 3 km2。采用人機交互的方式進行準確度計算，主體水域部分準確度達到100%，其他零星水體根據(jù)目視判別，其準確度也達到較高級別。在飲用水源地使用衛(wèi)星遙感技術可以準確監(jiān)測水域面積，并進行動態(tài)監(jiān)測。

4.2植被覆蓋度監(jiān)測

使用ENVI軟件統(tǒng)計像元值，得到頻率直方圖累計頻率為5%與95%的NDVI值分別為0.074 5和0. 858 8，按照3.1.2的方法帶人到公式（3）計算植被覆蓋度。

如圖3所示，VFC的遙感監(jiān)測圖用來分析植被的空間變化。數(shù)值越大，代表植被覆蓋度越高；數(shù)值越小，代表植被覆蓋度越低。其中二級保護區(qū)福山村、準保護區(qū)高升村等居民區(qū)多位于道路附近，交通便利，植被覆蓋度低。各級保護區(qū)的植被覆蓋度稍有不同，1級保護區(qū)的植被覆蓋度較高，均值為0.803 5；準保護區(qū)的植被覆蓋度較低，均值為0.714 8。夏北成等的研究將VFC分為5級，其中若VFC≥0.7，則視為該區(qū)域植被覆蓋良好，林木茂密。研究中，里墩水庫準保護區(qū)VFC≥0.7，視為高植被覆蓋區(qū)。

4.3土地利用現(xiàn)狀監(jiān)管

基于影像對象特征使用隨機森林自動提取土地利用圖斑，并對易誤判圖版進行野外驗證。文章針對裸地進行野外驗證，證實部分圖斑并非裸地（如表1所示）。裸地圖斑中大部分為農(nóng)用地中暫未利用地，土地上已種植果樹幼苗，由于分辨率的原因，使得其與裸露土地的光譜、紋理、形狀等特征類似而造成混淆；很小部分為未利用地中的季節(jié)性河流，因季節(jié)原因水面降低而裸露。另外，由于部分土地裸露面積較小，其像元與植被混合形成混合像元導致未被提取。

監(jiān)管結果表明，保護區(qū)內土地現(xiàn)狀以林地為主，占全部的57.5%；其次為耕地，占全部的27.7%；城鎮(zhèn)及工礦用地占全部的7.4%；水域面積占全部的3.3%；交通用地、草地及裸地分別占全部的1.8%、1.7%及0.6%。

4.4土地裸露分析

庫區(qū)共發(fā)現(xiàn)9處由于人類活動開發(fā)利用后導致的裸露地塊。如圖4所示里墩水庫部分裸地的現(xiàn)場航拍照片。實地調研發(fā)現(xiàn)保護區(qū)內土地裸露面積較小，其中2處位于一級保護區(qū)，6處位于二級保護區(qū)，1處位于準保護區(qū)。

4.5工業(yè)源分布分析

室內工作初步解譯出34處工業(yè)企業(yè)疑似點位，針對這34個點位進行實地調研復核，確認其中4處疑似點位為居民房，居民房房頂覆蓋藍色遮雨頂棚，其與工業(yè)點源的廠棚在無人機影像中有相似的顏色、紋理等，造成了計算機誤判。

結合無人機航拍和人工復核結果發(fā)現(xiàn)，里墩水庫保護區(qū)范圍共涉及工業(yè)企業(yè)30家，其中6處位于二級保護區(qū)、24處位于準保護區(qū)。其中二級保護區(qū)內2處在產(chǎn)，另外4處釀酒廠目前已斷電停產(chǎn)，廠房處于搬遷狀態(tài)，主要涉及黃酒釀造行業(yè)。準保護區(qū)內24處企業(yè)均在產(chǎn)，行業(yè)類型主要為閥門和旋塞制造，基本不涉及生產(chǎn)用水，生活污水均納人污水處理廠。部分工業(yè)企業(yè)由于墻角滲水、屋頂漏水等原因，導致油污隨雨水沖刷進入雨水管網(wǎng)。

4.6水質指標分布分析

根據(jù)光譜值計算得到總磷濃度0.004 5 mg／L（站點實測0.005 mg／L），總氮濃度0.50 mg／L（站點實測0.52 mg/L），其誤差較小，可根據(jù)該模型進行總磷及總氮的反演。

里墩水庫總氮和總磷濃度及水質類別空間分布圖如圖5所示?？偭诐舛戎捣植荚?.002 0-0.498 0mg/L，均值濃度接近于0，其分布較離散，淺灘處濃度較高，達到0.4 mg/L；總氮濃度值分布在0.005 9-1.493 9 mg/L，均值濃度0.221 5 mg/L，淺灘處濃度值略有增高。

根據(jù)地表水環(huán)境質量標準，除淺灘外，里墩水庫基本為Ⅱ類水，淺灘處為V類水，其中水質較差主要原因是總磷超標。里墩水庫淺灘處的濃度高于主庫區(qū)，且高于Ⅱ類水水質標準值。調研發(fā)現(xiàn)，水庫一級保護區(qū)陸域內存在大量的經(jīng)濟作物種植，在每年的農(nóng)業(yè)施肥期及上游果業(yè)采摘后的施肥期，部分含磷農(nóng)藥、肥料等隨地表徑流進人水庫；另一方面，淺灘處較主庫區(qū)更為曲折狹窄，其水量較小，磷等污染物在此聚集，使得總磷在淺灘處超標。

5結論

文章以里墩水庫為例，在一級、二級和準保護區(qū)的矢量基礎上，利用衛(wèi)星遙感、無人機遙感和人工復核相結合的方式，發(fā)揮不同手段的優(yōu)勢，對飲用水水源地進行環(huán)境監(jiān)管，結果表明，水域面積、植被覆蓋、土地利用現(xiàn)狀等宏觀監(jiān)管準確率較高，效果良好；水庫庫區(qū)共發(fā)現(xiàn)了9處裸露地塊，需進行人工治理；共發(fā)現(xiàn)30處工業(yè)企業(yè)，其中二級保護區(qū)的2處在產(chǎn)工業(yè)企業(yè)需重點關注；另外，水庫淺灘處水質較差，總磷超標，需進行進一步的污染治理，使其水質達標。該案例切實結合“玉環(huán)市里墩水庫飲用水水源地一源一策治理方案”編制項目，真正在飲用水源保護尤其是較小型水源地的六項重要監(jiān)管工作中得到實際應用，有較大的借鑒和推廣價值。