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    基于遙感技術(shù)的滏陽河?xùn)|武仕水庫水體污染信息提取

    2018-07-12 12:10:44李曉磊
    中國資源綜合利用 2018年5期
    關(guān)鍵詞:滏陽植被指數(shù)富營養(yǎng)化

    李曉磊

    (河北省煤田地質(zhì)局水文地質(zhì)隊(duì),河北 邯鄲 056200)

    滏陽河是子牙河水系的一條重要支流,它發(fā)源于邯鄲市峰峰礦區(qū)的黑龍洞泉群,流經(jīng)邯鄲市的5縣5區(qū),境內(nèi)全長為165 km,流域面積為2 747 km2。滏陽河?xùn)|武仕水庫位于邯鄲市西南部、峰峰礦區(qū)東側(cè)。近年來,隨著城市化進(jìn)程的加速,滏陽河水系受污染的情況逐漸加劇。由于生活污水和工業(yè)廢水大量排入,滏陽河水質(zhì)不斷惡化。對于邯鄲市來說,滏陽河不但與市民的生產(chǎn)生活息息相關(guān),而且影響全市經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。傳統(tǒng)水污染調(diào)查方法,以地面定點(diǎn)觀察為主,其具有調(diào)查速度慢、成本高、周期長等缺點(diǎn),也不利于人們?nèi)?、及時(shí)地掌握水體污染狀況。遙感數(shù)據(jù)具有獲取周期短、視域廣等優(yōu)點(diǎn),目前已被廣泛應(yīng)用于環(huán)境污染調(diào)查工作中。在滏陽河?xùn)|武仕水庫一帶利用遙感技術(shù)開展對水體污染信息提取方法的研究,可以為利用遙感技術(shù)監(jiān)測和治理該區(qū)水體污染提供理論依據(jù)。

    1 數(shù)據(jù)源及其特征

    本研究選用2014年12月16日、軌道號(hào)為124035的OLI遙感數(shù)據(jù)提取滏陽河?xùn)|武仕水庫一帶水體污染信息。

    OLI(Operational Land Imager,陸地成像儀)搭載于LandSat-8號(hào)衛(wèi)星,于2013年2月11日由NASA成功發(fā)射.OLI傳感器獲取的遙感數(shù)據(jù)包括8個(gè)多光譜波段數(shù)據(jù)和1個(gè)全色波段數(shù)據(jù),多光譜波段影像空間分辨率為30 m,全色波段影像空間分辨率為15 m(見表1),成像寬度為185 km×185 km,這為提取水體污染信息提供了保障[1]。

    在OLI 762(RGB)合成影像中,工作區(qū)以黃綠色色調(diào)為主,居民地以紫色色調(diào)為主,水體主要呈黑色色調(diào),在東清流村東南滏陽河道內(nèi)、路村營北部東武仕水庫內(nèi)的部分地段水體呈深藍(lán)色,如圖1所示。該景數(shù)據(jù)影像色調(diào)豐富、數(shù)據(jù)質(zhì)量較高,能夠滿足水體污染信息提取要求。

    表1 OLI遙感數(shù)據(jù)波長及空間分辨率特征

    2 污染信息提取

    清潔水體、污染水體的物質(zhì)成分差異較大,必將導(dǎo)致二者波譜特征有所不同。遙感調(diào)查主要對象正是:水體、植被、土壤和巖石等?,F(xiàn)有研究成果表明,滏陽河水體污染以氨氮污染最為嚴(yán)重,氨氮分布具有極強(qiáng)的空間差異[2]。

    圖1 滏陽河?xùn)|武仕水庫段OLI 762(RGB)合成影像

    水體的富營養(yǎng)化必將引起藻類突然過度性增殖,藻類數(shù)量空間分布特征與水中葉綠素濃度分布密切相關(guān),同時(shí)水中葉綠素濃度與植被指數(shù)間具有較好的相關(guān)性。所以,植被指數(shù)能夠間接指示富營養(yǎng)化水體污染特征,為利用遙感數(shù)據(jù)提取富營養(yǎng)化水體污染信息提供理論依據(jù)。

    2.1 水體污染信息提取波譜依據(jù)

    實(shí)測地物波譜曲線特征分析是利用遙感技術(shù)提取地物信息的前提。在各種水體的反射波譜曲線中,清潔水體的反射率最小,其次是含沙水體。在0.4~1.1 μm波長區(qū)間,清潔水體的反射率隨波長增加而減小,至0.76 μm波長,清潔處水體的反射率基本為0。而含泥沙水和藻類等浮游生物的水體反射率要大于清潔水體,尤其是含藻類的水體在0.68~0.8μm波長區(qū)間反射率隨波長增加而急劇增大,與清潔水體、含沙水體的波譜特征迥然不同,如圖2所示。

    2.2 水體污染信息提取理論基礎(chǔ)

    大量營養(yǎng)鹽進(jìn)入水體后,在一定條件下會(huì)引起藻類的大量繁殖,大量消耗水中的溶解氧,從而導(dǎo)致魚類和貝類的死亡,這一過程稱為水體的富營養(yǎng)化。反映水體富營養(yǎng)化程度的最主要因子是葉綠素,其中又以葉綠素a最為突出。由于氨氮污染嚴(yán)重,滏陽河?xùn)|武仕水庫一帶水體出現(xiàn)富營養(yǎng)化。水體的富營養(yǎng)化必將導(dǎo)致水體中藻類突然過度增殖。

    圖2 水體反射曲線

    2.3 水污染遙感信息提取方法

    比值植被指數(shù)可以用來分析植被覆蓋狀況,但王愛華研究發(fā)現(xiàn),比值植被指數(shù)的平均值和方差可以作為半定量指標(biāo)來劃分水體污染程度,同時(shí)比值植被指數(shù)可以作為水體污染的指標(biāo)[3]。因此,本文利用比值植被指數(shù)提取水體污染信息,根據(jù)植被指數(shù)與植被指數(shù)均值與標(biāo)準(zhǔn)差,計(jì)算不同污染程度水體的分類閾值,如表2所示。

    表2 水體污染程度分類閾值

    2.4 水體污染信息遙感提取流程

    利用比值植被指數(shù)提取水體污染信息的流程為:大氣校正、水體自動(dòng)識(shí)別、計(jì)算水體分布區(qū)域比值植被指數(shù)(B5/B4)、計(jì)算水體分布區(qū)域比值植被指數(shù)均值和標(biāo)準(zhǔn)差、計(jì)算分割閾值、密度分割及密度分割結(jié)果矢量化,如圖3所示。

    圖3 水體污染信息提取流程

    2.4.1大氣校正

    利用內(nèi)部平均相對反射率法對工作區(qū)影像進(jìn)行大氣校正,該方法是用圖像各波段的每個(gè)像元灰度值除以該波段在工作區(qū)圖像像元灰度值的均值。相對大氣校正,能夠消除大氣層輻射和部分地形影響,得到的相對反射率與真實(shí)反射率具有相同的波譜特征。

    2.4.2水體識(shí)別

    在0.4~2.5 μm波長區(qū)間,水體的反射率隨波長的增加而降低,至紅外波長區(qū)間,水體對太陽輻射能量全吸收。因此,本次利用OLI 7波段提取水體邊界,切割閥值為0.681~0.701。

    2.4.3計(jì)算植被指數(shù)

    比值植被指數(shù)是近紅外波段和紅光波段的比值。根據(jù)OLI遙感數(shù)據(jù)波譜特征,確定利用OLI遙感數(shù)據(jù)比值植被指數(shù)計(jì)算方法是OLI遙感數(shù)據(jù)的5波段與4波段比值。

    2.4.4密度分割

    計(jì)算水體區(qū)域比值植被指數(shù)的均值與標(biāo)準(zhǔn)差,研究區(qū)水體區(qū)域比值植被指數(shù)的均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.788、0.018,利用均值±標(biāo)準(zhǔn)差劃分水體污染程度。

    2.4.5矢量化與成果表達(dá)

    經(jīng)密度分割后的污染程度不同的水體形成柵格數(shù)據(jù)。為了便于成果表達(dá),需要把污染程度不同的水體數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成矢量數(shù)據(jù),經(jīng)格式轉(zhuǎn)換后,在地理信息系統(tǒng)環(huán)境中,把污染程度水體的界線疊加到遙感影像圖中,形成工作區(qū)水污染程度分布圖(見圖4)。

    圖4 東武仕水庫水體污染程度分布圖(●野外檢查點(diǎn))

    3 結(jié)論

    滏陽河?xùn)|武仕水庫一帶水體以中度氨氮污染為主,其主要分布于東武仕水庫邊部及非居民生活區(qū)河流邊部,中度、少量重度污染水體主要分布于居民生活區(qū)河流邊部、東清流村東南、東武仕水庫西南、路村營鄉(xiāng)北部,水中含有大量的水藻(見圖5(a))、生活垃圾(見圖5(b)),輕度或未氨氮污染水體主要分布于東武仕水庫中央及東北側(cè)。

    圖5 中度-重度污染水域野外照片

    氨氮污染導(dǎo)致水體的富營養(yǎng)化,富營養(yǎng)化水體能引起藻類等浮游生物的過度增殖,使得污染程度不同的水體中葉綠素含量有所差異,而植被指數(shù)與葉綠素含量呈正相關(guān)。因此,利用遙感數(shù)據(jù)計(jì)算水體中植被指數(shù),可以間接反映水體氨氮污染程度,并能夠半定量劃分不同污染程度水體的分布范圍,為利用遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測水體污染提供了依據(jù)。

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