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0387.基于高分影像的城市黑臭水体遥感识别技术.docx基于高分影像的城市黑臭水体遥感识别技术
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
江苏XXX机场侯机大楼装饰工程施工组织设计方案城市黑臭水体通常分布范围较广, 河宽一般较窄, 易受到两岸环境(居民点、 建筑工地、工厂)影响; 水流速度较小, 水面多漂浮树叶等杂质, 常出现“断头” 现象.由于城市河道水面通常低于路面, 且设有护栏, 因此常规的地面采样监测 不易采集河道中心水质信息, 难以全面划定黑臭水体分布范围, 增加监测难度. 遥感技术以其宏观、大面积同步观测以及持续观测的特点, 为城市水体的监测提
供了一种新的技术手段.万风年等建立 ETM+遥感影像的可见光波段及其组合与
还没有提出有效地黑臭水体识别的方法.
随着高分遥感技术的发展, 大量的城市高空间分辨率遥感数据为城市黑臭 水体监测提供了数据保障, 但是其模型方法的研究还十分欠缺.基于此, 本研究 针对南京市主城区河流开展野外实验, 对比分析黑臭水体和正常水体的光谱差 异, 构建基于高分影像的城市黑臭水体遥感识别方法, 以期为黑臭河道监管提
1 材料与方法 1.1 研究区及采样点分布
南京位于江苏省西南部(北纬 31 ° 14 ′~32 °37 ′, 东经 118 °22 ′~119 ° 14 ′), 长江下游, 市域总面积 6 587 km2, 是江苏省省会.南京水域面积达 11% 以上, 有秦淮河、金川河、玄武湖、莫愁湖、百家湖、石臼湖、固城湖、金牛湖 等大小河流湖泊.其中, 城市内河是城市人居环境中重要组成部分, 近年来随着
城市化进程的不断加剧, 大量生活污水等直接排入河流, 导致水体发黑发臭.
2016 年的 1 月 19 日、4 月 10 日、 11 月 3 日对南京城市河道开展地面调查, 记录黑臭河段位置, 并分别采集沙洲西河、秃尾河及玄武湖、金川河样点共 55 个进行水面光谱测量和水质分析.其中, 沙洲西河和玄武湖样点共计 18 个, 均 属于正常水体.秃尾河位于浦口区, 蜿蜒流经天润城和旭日上城, 河宽 15~30 m, 是一条断头河, 水面呈现深墨绿色, 悬浮大量黑色絮状物, 腥臭味明显.因此共 采集秃尾河样点 29个, 属于黑臭水体.此外, 金川河样点共8个, 包含黑臭水体 和正常水体, 采样时间与所获取遥感影像时间同步.野外实验采样点分布如图 1
图 1 采样点分布示意
此外, 为了与其它类型水体进行对比, 还收集了南京夹江(29 个样点)的野
外实测遥感反射率数据.南京夹江水体叶绿素浓度低, 悬浮泥沙含量相对较高.
1.2 数据采集与测量方法
实验观测包括室外实验和室内实验两部分.室外实验包括遥感反射率、透明
度、溶解氧、氧化还原电位的测量和水样采集, 同时记录样点经纬度等信息.
水面光谱数据测量使用美国 ASD 公司生产的 ASD FieldSpec Pro 便携式光谱 辐射计, 其波段范围是 350~1 050 nm.首先将仪器探头垂直对准灰板中心, 避免 阴影、杂散光, 测量标准灰板的辐亮度(Lp); 然后背对太阳方向, 仪器与水面法 线方向的夹角为 30 °~45 °, 在避开太阳直射反射、忽略或避开水面泡沫的情况
下, 所测得水体辐亮度为 Lsw; 将仪器向上旋转 90°对准天空测量辐亮度
(Lsky); 最后再垂直对准灰板测量标准灰板的辐亮度.每个采样点都需要测量 10 条以上光谱信息.水面光谱数据按照唐军武等[35]介绍的方法换算成水面遥
用塞氏盘进行透明度的测量.手握卷尺缓慢释放绳子, 将塞氏盘垂直沉入水 中, 当盘中黑白色刚好看不清楚时记录标尺读数, 即为透明度值.数值以厘米为
单位, 反复观察 2~3 次确保读数稳定性.
本研究依据透明度、溶解氧、氧化还原电位这 3 项指标判断水体是否黑臭,
具体判别标准如表 1 所示.
1.3 高分影像数据及预处理
行对比.大气校正值和实测值在可见光波段的 MAPE 分别为 31.73%、12.33%、
2 黑臭水体遥感识别模型构建 2.1 黑臭水体光谱特征分析
为了判别城市黑臭水体的光谱特征, 将所采集的南京市黑臭水体、正常水体 与南京夹江饮用水源地水体(2014 年 10 月实测)等野外实验采集的光谱数据进行 对比, 分析黑臭水体和不同类型水体的光谱差异.如图 3 所示, 城市黑臭水体
的遥感反射率的数值和光谱斜率与其他类型水体有明显的区别.
均值在三类水体中最小, 和夹江平均遥感反射率相差最大[图 3(d)].在
400~550 nm 波段范围, 黑臭水体遥感反射率随波长增加上升缓慢, 其它水体的 光谱曲线在该波段范围斜率较大[图 3(b)、3(c)]; 在 550~580 nm 波段范围, 黑 臭水体遥感反射率出现峰值, 波峰宽度大于其他类型水体, 但值最低, 形状最 为平缓; 黑臭水体由于水体溶解氧含量低, 导致水体藻含量少, 在 620 nm 没有
明显吸收谷, 在 700 nm 附近没有明显的反射峰.
这些差异, 为从高分影像建模提取黑臭水体提供了物理基础.
2.2 城市黑臭水体识别算法
2.2.1 单波段阈值法
臭水体, 算法如式(1).
2.2.2 波段差值法
由于城市黑臭水体遥感反射率值在 480~550 nm 上升缓慢, 在 550 nm 附近出
夹江水体光谱斜率最高, 城市正常水体次之, 而城市黑臭水体最低.由此, 可以
利用蓝绿波段的遥感反射率差值来判断是否是城市黑臭水体, 算法如式(2).
遥感反射率值, N 为常数.
一般水体和黑臭水体的阈值.
图 5 建模样点蓝绿波段遥感反射率差值
2.2.3 波段比值法
城市黑臭水体在 550~700 nm 范围内光谱曲线变化最为平缓, 斜率最低.
好地体现出城市黑臭水体这一光谱特征.从图 3(e)可以看出, 城市正常水体在 此波段范围光谱斜率同样较低, 但是其具有较高的遥感反射率值.因此, 选择这
两个波段组合的遥感反射率差、和的比值来识别城市黑臭水体.算法如式(3).
感反射率值, N1、N2 为常数.
判别一般水体和黑臭水体的阈值.
图 6 建模样点绿红波段遥感反射率比值
野外调查发现, 黑臭水体反射率较低, 在视觉中具有直观的体现.此外, 已 有国内外学者运用色度方法, 直观且定量地反映湖泊水色变化规律[37~40].因
皖2005J206：高分子复合防水卷材（园墙系列）屋面防水构造.pdf此, 尝试建立色度指标进行黑臭水体识别.
体现在秦淮河等较为浑浊的水体.
图 7 建模样点 CIE 坐标主波长
采用验证样点识别的正确率对算法精度进行评价, 由式(4)计算.
式中, N 正确识别表示识别结果和实际情况一致的样点数目, N 总数为验证
水体颜色正常, 无臭味, 透明度和溶解氧含量高(表 1 和表 2), 是正常水体.
JC3~JC7 位于城市狭窄河道, 河水流经多处居民小区, 沿岸有数个排污口, 水
样点对黑臭水体遥感识别效果进行评价.
DB33_T1198-2020标准下载3.1 不同算法识别精度对比