高分数据应用于流域水环境遥感监测的探索与实践

●文| 北京空间机电研究所 江澄

一、引言

水是生命之源，是自然环境中最重要的生态要素之一，水质状况直接关系到人类与社会的生存和发展。尤其对于水资源匮乏、又亟待发展经济的人口大国中国而言，更具有紧迫的现实意义。

常规水环境监测需要在水域布置大量的人工监测点，然后通过实验室分析才能得到准确水质或其他水环境参数的时空分布信息，这种人工取样-实验室分析的方法受人力、物力、财力、天气和水文条件的限制，难以长时间跟踪监测，且只能知悉监测断面上的水质或水环境状况，对于整个流域而言，这些数据只具有局部和典型样本点的代表意义，不能满足实时、大尺度的监测评价要求[1]。

遥感技术具有快速、大范围和周期性的特点，可以弥补常规定时、定点监测的不足，节省大量人力、物力和财力，具有常规水体监测不可比拟的优越性，已经成为水环境动态监测以及蓝藻、水华预测和预警不可缺少的手段之一[2]。

二、探索基石

近年来，高分系列卫星作为我国高分辨率对地观测系统重大专项成果，逐步改变了我国广泛采购国外商用卫星遥感数据的现状，也使得民用遥感数据进入了亚米级时代，有力地支撑了我国遥感卫星应用技术的发展。

作为空间光学遥感器研制的国家主力军，北京空间机电研究所承担了74%的高分辨率对地观测遥感器的研制任务。研制过程中，过程数据的积累在一定程度上决定了遥感数据处理技术的能力，从而直接决定应用能力，尤其针对信号弱、物理机制复杂的水环境，数据-应用链路中的各个环节都会影响最终产品的应用效果[3-4]。正是由于过程数据对于水环境应用产品的重要性，基于高分辨率对地观测数据这一基石，并结合航空遥感数据和地面测量数据，北京空间机电研究所展开了针对流域水环境遥感监测的探索。

表1 流域水环境遥感监测所用数据

三、遥感技术动态监测水环境成果

面向流域水环境动态监测与应急、预警的服务需求，以高分辨率卫星系统为主要信息源，辅助航空监测系统、地面测量系统，形成遥感监测及应急预警服务系统。如图1所示。

图1 流域水环境遥感监测系统组成

通过多个应用示范项目的落地，北京空间机电研究所已具备高分卫星、无人机多个分辨率等级标准分幅的水环境遥感专题产品生产能力，且高分产品具备应急情况下小于等于7天的更新能力。

研制的无人机载多光谱成像系统专为流域水环境遥感监测而量身打造，其质量小于3kg，集成了稳定平台、控制器及存储器于一体。通过航空遥感系统的配备，具备突发事件的应急服务能力。航空遥感系统采用无人旋翼机作为低空动态监测平台，由安全伞降无人旋翼机、多光谱相机、无线数传子系统、地面保障子系统等组成，具有部署灵活、起降占地小、地形条件要求低、空中可以悬停、摄影测量精度高等特点。

遥感技术应用于水源水质监测预警具有监测范围广、速度快、成本低和便于长期动态监测的优势，同时还能发现一些常规方法难以揭示的污染源和污染迁移特征。

水质预警的原理是根据警兆变动来预报警情，在水质监测的基础上，对水质进行评价与预测，判断是否有警情，然后根据预报的警度以及对警源的分析，生成相应的影响措施，通过各种管理措施来排除警患[5]。

因此，在构建水环境预警体系时，首先要对区域水环境状况进行调查，分析评价区域水环境现状；然后，根据一定的原则和方法建立水环境预警指标体系；根据指标体系，选择合理的评价方法和数学预测模型对区域水环境发展趋势进行评价和预测；最后根据评价预测结果确定警戒级别和不同警戒级别下的各项环境质量指标，并在此基础上判断是否有警情。

通过对遥感数据的精细化“打磨”，有效解决了应用单位生态资源监测成本高、周期长、数据误差大等关键性问题，已经在廊坊市、海河水环境监测中心、巨鹿县等多个单位进行了推广应用，切实为应用单位提供了准确、高效、低成本的遥感数据信息，为资源调查、环境污染与应急监测工作提供了科学的决策依据，提升了精细化管理水平。

图2 高分二号卫星监测太湖下游水质参数分布情况（颜色表征浓度，越接近红色表示浓度越高）

图3 针对水环境监测的无人机载多光谱相机

图4 无人机载多光谱成像试验

为验证系统功能与性能指标，在海河流域于桥水库周边开展了天空地联合遥感试验。利用高分一号16m数据，结合航空多光谱数据和地面实测数据，实现了对库区及上游桑干河流域水质参数反演，并基于反演的叶绿素浓度、总氮含量和悬浮泥沙含量，生成了于桥水库藻类爆发风险图、水质分类图和于桥水库浑浊度分布图。图5为于桥水库藻类爆发风险图,蓝色表示低风险蓝藻爆发区域，绿色表示高风险蓝藻爆发区域。图6为于桥水库水质分类图，绿色表示I类水质，橙色表示II-III类水质，红色表示IV-V类水质。图7为桑干河浑浊度分布图，颜色表征浑浊度，越接近蓝色表示浑浊度越高。

图7 桑干河浑浊度分布图

北京空间机电研究所与海河流域水资源保护局以海河流域作为合作中心，建立了“流域环境遥感信息应用联合实验室”，联合开展合作研究成果的推广，实现研究成果的业务化、商业化。

四、总结

当前水环境遥感监测依然面临众多问题，在清醒认识遥感技术服务局限性的前提下，持续发展区域性大气校正算法，提高校正精度，扎实研究遥感定量化模型，提高反演精度，并不断深化尺度转换对水质/水色遥感的影响研究。在技术能力的强有力保障下，用户才能用好数据，遥感应用市场才能活跃。

[1]潘德炉，何贤强.海洋水色水温遥感应用科学与技术[M].北京：海洋出版社，2014.

[2]马荣华，段洪涛，唐军武，等.湖泊水环境遥感[M].北京：科学出版社，2010.

[3]IOCCG Report5: Remote sensing of inherent optical properties:Fundamental, tests of algorithms,and application. 2006.

[4]禹定峰，邢前国，施平.内陆及近岸二类水体透明度的遥感研究进展[J].海洋科学. 2015(39):136-144.

[5]王佳怡，李红华，鱼京善，等.流域水环境质量监测与预警系统建设研究[J].中国环境科学学会学术年会论文集.2016:1248-1253.