基于高分卫星的辽宁省城市黑臭水体遥感监测

张永红

（辽宁省生态环境保护科技中心，辽宁 沈阳 110161）

引言

城市黑臭水体是指城市建成区内，呈现令人不悦的颜色和（或）散发令人不适气味的水体的统称[1]。黑臭水体破坏了城市的生态和人居环境，对城市形象也会造成一定的负面影响。国务院2015年印发的《水污染防治行动计划》明确提出到2030年要总体上消除城市建成区内的黑臭水体，城市黑臭水体治理工作已经成为地方各级政府环境保护工作的重要内容。

摸清黑臭水体的底数是进行相关治理的基础，黑臭水体具有分布范围分散、水体面积一般较小、部分黑臭水体会随季节变化等特征，利用传统方式调查难度较大。目前辽宁省城市黑臭水体的监测和排查主要采取人工现场监测调查为主，缺乏时空上的连续性，要对城市范围内的黑臭水体进行全覆盖调查，工作量大、费时费力、效率较低，亟需采取新的技术手段，以提高工作效率。遥感技术具有监测成本低、覆盖范围广、排查速度快等诸多优势，便于进行长期动态监测，在环境保护领域应用广泛，在黑臭水体的排查工作中具有极大的应用潜力。

近十几年来，我国国产高分辨卫星遥感的研究和应用发展较快，发射了多颗卫星，搭载不同类型的荷载，能够稳定获取遥感数据，相应的处理技术和分发渠道也逐渐完善，各省都成立了省级高分中心和相应的行业分中心来负责高分遥感数据的推广并组织相关技术交流。利用高分卫星数据进行城市水环境遥感监测的研究和应用也日益增多，城市黑臭水体的遥感识别与提取已经成为目前水环境遥感的研究热点。

1 黑臭水体遥感识别研究现状

由于黑臭水体和一般正常水体在颜色、气味和所含物质等多个方面存在差异，因此其光谱特征也具有一定差异。研究表明，通过分析黑臭水体与正常水体在相关波段光谱的差异并进行对比，从可见光到近红外波段可能导致两者产生差异的指标入手，通过构建差值、比值等不同的黑臭水体遥感识别模型，再经实地调查，确定相应的阈值，可以实现对黑臭水体范围的提取。

国内学者利用遥感方法对黑臭水体的识别进行了研究，提出一些模型和方法，在南京、太原、沈阳等地的城市区域范围内进行了应用，取得了一定效果。申茜等[2]总结了黑臭水体遥感监测亟需解决的问题，为城市黑臭水体的整治提供了技术支持；姚月等[3]分析了一般水体与黑臭水体的光谱特征，提出了一种基于反射率光谱指数BOI（Black and Odorous water Index）的黑臭水体识别模型，利用高分二号卫星遥感数据对沈阳市的黑臭水体进行了识别研究；温爽等[4]根据黑臭水体遥感反射率和光谱斜率与其他正常水体之间的区别，利用GF-2 PMS影像分别构建了多种遥感识别模型，对南京市黑臭水体进行了识别。

本文利用国产高分系列卫星遥感数据对辽宁省十六个县级市建成区范围内的黑臭水体进行了识别和提取。

2 研究区域

辽宁省十六个县级市（新民市、瓦房店市、庄河市、海城市、东港市、凤城市、凌海市、北镇市、大石桥市、盖州市、灯塔市、调兵山市、开原市、凌源市、北票市、兴城市）市区建成区范围，不包括乡镇。

3 遥感数据的选取和处理

城市黑臭水体一般情况下分布较为分散，面积比较小，对其进行遥感识别和监测要求采用的遥感影像空间分辨率要比较高，我国目前已构建了资源、环境、高分等对地观测系统，其中高分系列卫星发展较快，影像数据空间分辨率高，适合进行城市黑臭水体的遥感识别。

我国于2010年启动实施高分辨率对地观测系统重大专项以来，已发射了高分1号到高分14号共十几颗卫星，搭载多种遥感传感器，应用领域涵盖了光学、雷达、立体测绘、大气监测等多个应用场景。高分卫星发射时间及类型见表1。

目前数据能够稳定供应且应用比较广泛的普通光学遥感卫星为高分一号、高分二号和高分六号卫星，其中高分二号卫星空间分辨率为全色0.8米，多光谱3.2米；高分一号和六号为全色2米，多光谱8米。本文在进行城市黑臭水体遥感识别时，主要选用高分二号卫星数据，高分一号和高分六号作为补充。

4 黑臭水体遥感识别流程

4.1 技术流程

本文采用图1所示技术流程进行辽宁省16个县级市建成区范围内的黑臭水体遥感识别。

图1 黑臭水体遥感识别技术路线

4.2 遥感影像的预处理

本文按照以下标准选取卫星数据，共获取2022年4月到10月高分卫星影像54景。（1）优先选择国产GF2影像，无GF2数据时，依次选取GF1和GF6等卫星影像。（2）影像没有坏行、缺带、条带、斑点噪声和耀斑，尽量保证云量少（优先采用晴空影像，总云量不超过10%）。（3）影像头文件齐全，包括影像拍摄时间、传感器类型、太阳高度角、太阳辐照度、中心点经纬度等。

对所选取的卫星影像进行辐射校正、几何校正和大气校正等相关预处理工作。

4.2.1 辐射定标

卫星遥感影像的辐射定标是将影像的原始DN值转换为大气外层表面反射率，本文利用绝对辐射定标公式和中国资源卫星应用中心官网公布的定标参数进行辐射定标，具体计算公式如式（1）：进行批量系统性正射校正，由于高分二号数据的模型数据并不是很准确，经系统校正后的影像精度难以满足工作要求，因此再选用一定数量的地面控制点对系统处理后的遥感影像进行校正，控制点从经过几何校正的已有卫星影像上选取。

式中

L（λ）——λ波段的辐射亮度值

DN（λ）——λ波段的像元DN值

Gain（λ）——λ波段的增益值

Offset（λ）——λ波段的偏移值

本文采用ENVI软件RadiometricCalibration工具进行卫星影像的辐射定标。

4.2.2 大气校正

大气校正的目的是将辐射亮度或表面反射率转换为地表实际反射率，常用的大气校正模型有6S模型、LOWTRAN、ATCOR模型和FLAASH模型等，本文采用ENVI软件大气校正模块中的FlAASH模型进行高分影像的大气校正。

4.2.3 几何校正

本文利用IDL语言调用ENVI软件的相关函数编制自动处理程序，基于高分卫星自带的有理函数模型（RPC模型），对遥感数据进行系统性校正，由于高分二号卫星影像经系统性校正后的精度无法满足工作需求，再以经过精校正的遥感影像为基础，选取一定数量的控制点进行校正。

4.3 城市建成区范围的确定

根据国家质量技术监督局和国家建设部发布的《城市规划基本术语标准》，建成区定义为城市行政区内实际已成片开发建设、市政公用设施和公共设施基本具备的区域。利用高分辨率卫星影像进行城市建成区范围的提取是遥感应用研究的热点，2020年清华大学宫鹏教授团队利用30米遥感数据制作了全球不透水面范围数据并对外发布。本文以该数据为基础，裁剪了辽宁省内的十六个县级市的城市建成区范围，并基于高分影像数据，利用目视判读的方式进行了修正。

进行黑臭水体的提取与识别，需要先对研究区域内的水体进行识别，采用光学遥感数据进行水体信息提取可以采取包括人工目视解译、阈值法、深度学习等多种方法。目视解译法的优点是对水体范围的提取准确率高，但是需要大量的人工干预，花费时间长，不适于大尺度范围的水体识别；阈值法是基于水体的光谱特征，利用遥感数据的单个或多个不同波段构建各种模型算法，并设定阈值进行水体的提取，应用较多的有归一化水体指数法（NDWI）和改进型归一化水体指数法（MNDWI）。

本文首先利用改进型归一化水体指数法（MNDWI）进行了辽宁省建成区水体的自动提取。MNDWI[5]指数的计算公式为式（2）：

式中Green为绿波波段、MIR为中红外波段，高分数据无中红外波段，本文次采用Sentinel2B卫星数据进行MNDWI计算，阈值设定为0.043。对水体自动提取结果利用目视解译方法进行修正，获得建成区水体数据。

4.4 疑似黑臭水体的遥感识别

4.4.1 模型选取

本研究基于不同的遥感数据构建了若干黑臭水体识别模型，主要包括单波段法、比值法、色度法、归一化比值模型（BOI法）、光谱指数法、黑臭水体斜率指数（SBWI法）、黑臭水体判别指数（HCI）等[6]。本文主要采用归一化黑臭水体指数对辽宁省城市黑臭水体进行识别。

归一化黑臭水体指数（NDBWI）利用红、绿波段的遥感反射率的差、和的比值来识别黑臭水体。其公式如式（3）：

式中

R（Green）——遥感影像绿波段遥感反射率值

R（Red）——遥感影像红波段遥感反射率值

NDBWI值无量纲

阈值N可根据工作区域典型黑臭水体来确定，判别方法见表2。

表2 黑臭水体判别标准

4.4.2 模型阈值的确定

本文在沈阳和新民等地进行了野外调查，根据实地调查情况和模型计算结果统计数据，设定阈值为0.05。

4.5 提取结果

本研究根据以上方法和阈值，对辽宁省十六个县级市建成区范围内的黑臭水体进行遥感识别，共排查出疑似黑臭河段、坑塘共29处，制作了每个城市的黑臭水体分布图，每个疑似黑臭水体制作了详图。图2为北票市黑臭水体分布图，图3为北票市黑臭水体详图。

图2 北票市黑臭水体分布图

图3 北票市黑臭水体详图

5 结语

城市黑臭水体的提取和识别是城市水环境治理和管理的重要基础性工作，本文利用国产高分系列卫星数据，基于遥感计算模型，识别和提取了辽宁省十六个县级市建成区范围内的疑似黑臭水体，制作了疑似黑臭水体图件和清单。将遥感识别结果和野外实地调查相结合，可以极大提高工作效率，为确保城市黑臭水体“长制久清”提供信息支撑。