飲用水源地天－空－地一體化環(huán)境監(jiān)管的實(shí)踐應(yīng)用研究

宋小晴 章佩麗 王昱 古兵華 宋亮楚

摘要：為了系統(tǒng)地進(jìn)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(kù)為捌，使用衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行水域面積遙感監(jiān)測(cè)和植被覆蓋度監(jiān)測(cè)；利用衛(wèi)星遙感技術(shù)結(jié)合無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)進(jìn)行土地利用現(xiàn)狀監(jiān)管廈土地裸露分析；使用無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)結(jié)合人工復(fù)核進(jìn)行工業(yè)點(diǎn)源分布分析；并利用地面監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的水質(zhì)信息結(jié)合衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行水質(zhì)反漬。誼案例通過(guò)多種監(jiān)管手段的協(xié)同配合，充分發(fā)揮不同時(shí)空維度的功能，切實(shí)有效地開(kāi)展了里墩水庫(kù)環(huán)境監(jiān)管工作。

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

中圖分類號(hào)：X87 文獻(xiàn)標(biāo)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(jí)生態(tài)環(huán)境主管部門檢查、社會(huì)監(jiān)督等。在監(jiān)管過(guò)程中，巡查效率較低，需耗費(fèi)大量人力、物力和財(cái)力，且部分地段難以巡查到位，無(wú)法達(dá)到目標(biāo)區(qū)域全覆蓋的效果。

天－空－地一體化監(jiān)管是綜合運(yùn)用衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)、航空遙感監(jiān)測(cè)和地面站點(diǎn)（或人工核查）等監(jiān)測(cè)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(shí)間尺度等方面取長(zhǎng)補(bǔ)短、互相補(bǔ)充，2021年5月，崔凡等以遙感宏觀監(jiān)測(cè)判別為主，并依據(jù)實(shí)際情況采用無(wú)人機(jī)巡航、定點(diǎn)監(jiān)測(cè)并行開(kāi)展粵港澳大灣區(qū)重要飲用水水源地精細(xì)化監(jiān)測(cè)。但目前形成天－空－地一體化監(jiān)管的實(shí)踐案例較少，且沒(méi)有針對(duì)飲用水源地形成完整的應(yīng)用體系，更沒(méi)有形成可推廣的應(yīng)用示范。

文章圍繞里墩水庫(kù)飲用水水源地監(jiān)管，充分發(fā)揮衛(wèi)星遙感解譯一重點(diǎn)區(qū)域無(wú)人機(jī)航拍一人工現(xiàn)場(chǎng)復(fù)核的新型監(jiān)管模式在不同時(shí)、空監(jiān)管的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建包括監(jiān)視水源保護(hù)區(qū)內(nèi)水域面積、監(jiān)測(cè)水質(zhì)參數(shù)、掌握植被覆蓋現(xiàn)狀、明確土地利用格局、進(jìn)行裸露地塊監(jiān)管及強(qiáng)化污染源綜合整治在內(nèi)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(jié)合方式及其工作內(nèi)容進(jìn)行了明確，使其真正在飲用水源保護(hù)的六項(xiàng)重要監(jiān)管工作中得到實(shí)際應(yīng)用，為后續(xù)推進(jìn)水源地生態(tài)環(huán)境管理工作精準(zhǔn)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(kù)（N：28°06′38″－28°07′47″，E：121°09′09″－121°10′30″）位于臺(tái)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(jí)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(guó)產(chǎn)高分二號(hào)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(guò)正射校正、輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何精校正等預(yù)處理后，使用里墩水庫(kù)矢量數(shù)據(jù)裁剪得到研究區(qū)的影像圖。

采用無(wú)人機(jī)航拍技術(shù)作為衛(wèi)星遙感監(jiān)管的補(bǔ)充及驗(yàn)證，于2021年9月24日使用經(jīng)緯M300 RTK針對(duì)重點(diǎn)區(qū)域和容易誤判的地物類型進(jìn)行無(wú)人機(jī)航拍。航拍過(guò)程中飛行高度150 m，每航次飛行時(shí)間約5-10 min，航拍完成后，對(duì)航片進(jìn)行拼接、修正、配準(zhǔn)，最后生成正射影像。

2研究模式

水源地環(huán)境保護(hù)是一項(xiàng)復(fù)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(shù)進(jìn)行里墩水庫(kù)水域面積遙感監(jiān)測(cè)和植被覆蓋度監(jiān)測(cè)。無(wú)人機(jī)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(jié)合衛(wèi)星遙感技術(shù)和無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)，即先利用衛(wèi)星遙感技術(shù)識(shí)別不同類型的土地，并針對(duì)易錯(cuò)類型或不確定類型進(jìn)行無(wú)人機(jī)遙感驗(yàn)證，綜合兩種監(jiān)管手段進(jìn)行完整準(zhǔn)確的土地利用現(xiàn)狀監(jiān)管及土地裸露分析。無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)結(jié)合人工復(fù)核進(jìn)行工業(yè)點(diǎn)源分布分析，地面監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的水質(zhì)信息結(jié)合衛(wèi)星遙感技術(shù)進(jìn)行水質(zhì)反演，由點(diǎn)到面，完整的展示水源地水質(zhì)分布狀況。水質(zhì)分布狀況結(jié)合土地利用現(xiàn)狀及工業(yè)點(diǎn)源分布情況，進(jìn)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(shù)支持。

3研究方法

3.1水域面積遙感監(jiān)測(cè)

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(cè)

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(wú)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(méi)有實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的情況下，通常取直方圖累計(jì)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(jī)森林自動(dòng)分類和人機(jī)交互解譯相結(jié)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(duì)遙感影像進(jìn)行多尺度分割，生成影像多邊形對(duì)象，基于影像對(duì)象特征使用隨機(jī)森林自動(dòng)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(guò)衛(wèi)星影像的光譜特征判讀一級(jí)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(diào)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(duì)此現(xiàn)象，需對(duì)疑難圖斑進(jìn)行野外驗(yàn)證，根據(jù)無(wú)人機(jī)野外驗(yàn)證的結(jié)果對(duì)土地利用現(xiàn)狀圖斑進(jìn)行修改和完善。

3.4土地裸露分析

針對(duì)土地利用現(xiàn)狀中獲得的非植被覆蓋區(qū)使用無(wú)人機(jī)進(jìn)行航拍。土地裸露遙感分析使用面向?qū)ο筇卣魈崛》椒ㄟM(jìn)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(lái)分割。將正射影像分割成不同的對(duì)象單元（50×50 pixel），每個(gè)對(duì)象單元中包含相同語(yǔ)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(guò)e Cognition 9.0中模板匹配分類功能初次標(biāo)識(shí)土地裸露區(qū)域，最后通過(guò)人機(jī)交互解譯進(jìn)一步確認(rèn)目標(biāo)，剔除非目標(biāo)。

3.5工業(yè)源分布分析

在城鎮(zhèn)與工礦用地范圍內(nèi)使用無(wú)人機(jī)進(jìn)行航拍，將正射影像的分割單元設(shè)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(nèi)解譯工作完成后，需對(duì)解譯結(jié)果進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，避免出現(xiàn)誤判。

3.6水質(zhì)指標(biāo)分布分析

參考馬方凱、譚小琴等的研究，利用地面監(jiān)測(cè)站點(diǎn)（E121°10′35.5″，N128°07′48.4″）對(duì)應(yīng)的衛(wèi)星影像光譜值及站點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行水源地水域總磷、總氮的質(zhì)量濃度參數(shù)反演。由點(diǎn)到面，獲得水域面的水質(zhì)監(jiān)測(cè)結(jié)果，全面展示水體現(xiàn)狀。具體模型公式如（4）-（5）：

4里墩水庫(kù)飲用水源地實(shí)踐應(yīng)用

4.1水域面積遙感監(jiān)測(cè)

如圖2所示，為里墩水庫(kù)2021年8月水域提取的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)面積約為0. 370 3 km2。采用人機(jī)交互的方式進(jìn)行準(zhǔn)確度計(jì)算，主體水域部分準(zhǔn)確度達(dá)到100%，其他零星水體根據(jù)目視判別，其準(zhǔn)確度也達(dá)到較高級(jí)別。在飲用水源地使用衛(wèi)星遙感技術(shù)可以準(zhǔn)確監(jiān)測(cè)水域面積，并進(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。

4.2植被覆蓋度監(jiān)測(cè)

使用ENVI軟件統(tǒng)計(jì)像元值，得到頻率直方圖累計(jì)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(jì)算植被覆蓋度。

如圖3所示，VFC的遙感監(jiān)測(cè)圖用來(lái)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(jí)保護(hù)區(qū)福山村、準(zhǔn)保護(hù)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(jí)保護(hù)區(qū)的植被覆蓋度稍有不同，1級(jí)保護(hù)區(qū)的植被覆蓋度較高，均值為0.803 5；準(zhǔn)保護(hù)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(jí)，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(kù)準(zhǔn)保護(hù)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(duì)象特征使用隨機(jī)森林自動(dòng)提取土地利用圖斑，并對(duì)易誤判圖版進(jìn)行野外驗(yàn)證。文章針對(duì)裸地進(jìn)行野外驗(yàn)證，證實(shí)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(shù)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(dǎo)致未被提取。

監(jiān)管結(jié)果表明，保護(hù)區(qū)內(nèi)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(kù)區(qū)共發(fā)現(xiàn)9處由于人類活動(dòng)開(kāi)發(fā)利用后導(dǎo)致的裸露地塊。如圖4所示里墩水庫(kù)部分裸地的現(xiàn)場(chǎng)航拍照片。實(shí)地調(diào)研發(fā)現(xiàn)保護(hù)區(qū)內(nèi)土地裸露面積較小，其中2處位于一級(jí)保護(hù)區(qū)，6處位于二級(jí)保護(hù)區(qū)，1處位于準(zhǔn)保護(hù)區(qū)。

4.5工業(yè)源分布分析

室內(nèi)工作初步解譯出34處工業(yè)企業(yè)疑似點(diǎn)位，針對(duì)這34個(gè)點(diǎn)位進(jìn)行實(shí)地調(diào)研復(fù)核，確認(rèn)其中4處疑似點(diǎn)位為居民房，居民房房頂覆蓋藍(lán)色遮雨頂棚，其與工業(yè)點(diǎn)源的廠棚在無(wú)人機(jī)影像中有相似的顏色、紋理等，造成了計(jì)算機(jī)誤判。

結(jié)合無(wú)人機(jī)航拍和人工復(fù)核結(jié)果發(fā)現(xiàn)，里墩水庫(kù)保護(hù)區(qū)范圍共涉及工業(yè)企業(yè)30家，其中6處位于二級(jí)保護(hù)區(qū)、24處位于準(zhǔn)保護(hù)區(qū)。其中二級(jí)保護(hù)區(qū)內(nèi)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(zhǔn)保護(hù)區(qū)內(nèi)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(dǎo)致油污隨雨水沖刷進(jìn)入雨水管網(wǎng)。

4.6水質(zhì)指標(biāo)分布分析

根據(jù)光譜值計(jì)算得到總磷濃度0.004 5 mg／L（站點(diǎn)實(shí)測(cè)0.005 mg／L），總氮濃度0.50 mg／L（站點(diǎn)實(shí)測(cè)0.52 mg/L），其誤差較小，可根據(jù)該模型進(jìn)行總磷及總氮的反演。

里墩水庫(kù)總氮和總磷濃度及水質(zhì)類別空間分布圖如圖5所示。總磷濃度值分布在0.002 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(dá)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(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，除淺灘外，里墩水庫(kù)基本為Ⅱ類水，淺灘處為V類水，其中水質(zhì)較差主要原因是總磷超標(biāo)。里墩水庫(kù)淺灘處的濃度高于主庫(kù)區(qū)，且高于Ⅱ類水水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)值。調(diào)研發(fā)現(xiàn)，水庫(kù)一級(jí)保護(hù)區(qū)陸域內(nèi)存在大量的經(jīng)濟(jì)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(jìn)人水庫(kù)；另一方面，淺灘處較主庫(kù)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(biāo)。

5結(jié)論

文章以里墩水庫(kù)為例，在一級(jí)、二級(jí)和準(zhǔn)保護(hù)區(qū)的矢量基礎(chǔ)上，利用衛(wèi)星遙感、無(wú)人機(jī)遙感和人工復(fù)核相結(jié)合的方式，發(fā)揮不同手段的優(yōu)勢(shì)，對(duì)飲用水水源地進(jìn)行環(huán)境監(jiān)管，結(jié)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(zhǔn)確率較高，效果良好；水庫(kù)庫(kù)區(qū)共發(fā)現(xiàn)了9處裸露地塊，需進(jìn)行人工治理；共發(fā)現(xiàn)30處工業(yè)企業(yè)，其中二級(jí)保護(hù)區(qū)的2處在產(chǎn)工業(yè)企業(yè)需重點(diǎn)關(guān)注；另外，水庫(kù)淺灘處水質(zhì)較差，總磷超標(biāo)，需進(jìn)行進(jìn)一步的污染治理，使其水質(zhì)達(dá)標(biāo)。該案例切實(shí)結(jié)合“玉環(huán)市里墩水庫(kù)飲用水水源地一源一策治理方案”編制項(xiàng)目，真正在飲用水源保護(hù)尤其是較小型水源地的六項(xiàng)重要監(jiān)管工作中得到實(shí)際應(yīng)用，有較大的借鑒和推廣價(jià)值。