基于多源遙感水環(huán)境參數(shù)的模擬與應(yīng)用進(jìn)展

楊 蓮，楊 梅，楊云云

（1.湖南省岳陽(yáng)生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心，湖南 岳陽(yáng) 414000；2.湖南億科檢測(cè)有限公司，湖南 岳陽(yáng) 414000）

引言

近年來(lái)，隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，基于多源遙感水環(huán)境參數(shù)的模擬與應(yīng)用成了水資源管理和環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域的重要研究方向。這種基于遙感的方法具有廣闊的應(yīng)用前景，在水環(huán)境監(jiān)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警、水資源管理等方面起到了重要作用。

1 多源遙感數(shù)據(jù)的水環(huán)境參數(shù)模擬方法

1.1 預(yù)處理與數(shù)據(jù)

1.1.1 數(shù)據(jù)去噪和校正

遙感圖像中存在大氣散射和吸收等效應(yīng)，需要通過(guò)大氣校正來(lái)減少這些影響；利用云檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)和去除遙感圖像中的云和陰影，以確保獲取清晰可用的圖像數(shù)據(jù)；針對(duì)遙感圖像中的噪聲進(jìn)行去噪，常用的方法包括中值濾波、均值濾波、小波去噪等[1]。

1.1.2 數(shù)據(jù)配準(zhǔn)與融合

將不同時(shí)間、不同傳感器或不同分辨率的遙感圖像進(jìn)行配準(zhǔn)，使其在空間上具有一致的幾何位置；將配準(zhǔn)后的遙感圖像進(jìn)行融合，得到一幅具有多種信息源的綜合圖像。常用的融合方法包括基于像素級(jí)和特征級(jí)的融合技術(shù)。簡(jiǎn)單地對(duì)應(yīng)于相同位置的像素進(jìn)行加權(quán)平均，得到融合后的圖像；通過(guò)提取不同傳感器或不同特征波段的特征信息，將其組合成一個(gè)新的特征向量或特征圖像[2]。

1.1.3 數(shù)據(jù)校準(zhǔn)與規(guī)范化

根據(jù)遙感數(shù)據(jù)的輻射能譜特征和觀測(cè)參數(shù)，對(duì)其進(jìn)行輻射定標(biāo)，使得不同時(shí)間和不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)具有可比性；對(duì)遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，以消除不同傳感器和不同光照條件下的影響，使得數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行有效比較和分析。

1.2 水體參數(shù)估計(jì)模型的選擇與構(gòu)建

1.2.1 懸浮物濃度估計(jì)模型

利用光譜反射率與懸浮物濃度之間的關(guān)系建立模型，如經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?、統(tǒng)計(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等）。其通過(guò)提取多個(gè)光譜指數(shù)，并與懸浮物濃度進(jìn)行相關(guān)性分析和回歸分析來(lái)構(gòu)建模型，如NDVI、SWIR等指數(shù)。

1.2.2 藻類(lèi)葉綠素-a濃度估計(jì)模型

利用光譜數(shù)據(jù)與藻類(lèi)葉綠素-a濃度之間的關(guān)系建立模型，如經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?、統(tǒng)計(jì)模型和機(jī)器學(xué)習(xí)方法；利用水體熒光數(shù)據(jù)與藻類(lèi)葉綠素-a濃度之間的關(guān)系建立模型，如熒光峰值比值算法、葉綠素-a熒光響應(yīng)比值算法等。

1.2.3 水體透明度估計(jì)模型

利用懸浮物濃度和藻類(lèi)葉綠素-a濃度等參數(shù)與水體透明度之間的關(guān)系建立模型，如經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃徒y(tǒng)計(jì)模型；根據(jù)光學(xué)特性參數(shù)（如光散射、光吸收等）與水體透明度之間的關(guān)系建立模型，如散射理論模型、透射率模型等。

1.3 水環(huán)境參數(shù)模擬算法的改進(jìn)與優(yōu)化

1.3.1 反演算法優(yōu)化

采用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理和方法，通過(guò)建立具有代表性的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，利用回歸、插值、擬合等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來(lái)優(yōu)化反演算法，提高反演結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性；基于水體光學(xué)特性和散射傳輸理論，建立物理模型，考慮光照條件、水體成分、水體結(jié)構(gòu)等因素對(duì)遙感數(shù)據(jù)的影響，優(yōu)化反演過(guò)程，提高反演精度[3]。

1.3.2 特征選擇與提取

通過(guò)對(duì)多光譜遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行光譜分析和特征提取，選擇與水環(huán)境參數(shù)相關(guān)的光譜波段或光譜指數(shù)，減少冗余信息，提高模型的準(zhǔn)確性和效率；考慮不同地理位置和空間分布對(duì)水環(huán)境參數(shù)的影響，通過(guò)空間分析和特征提取，選取與水環(huán)境參數(shù)相關(guān)的空間特征，提高模型的適應(yīng)性和穩(wěn)定性[4]。

1.3.3 模型驗(yàn)證與評(píng)估

在選定的研究區(qū)域進(jìn)行實(shí)地觀測(cè)，獲取準(zhǔn)確的水環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，用于對(duì)模型的驗(yàn)證和評(píng)估；將模擬結(jié)果與實(shí)地觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和誤差評(píng)估，評(píng)估模型的準(zhǔn)確度和可靠性；將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，使用訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化，然后利用測(cè)試集進(jìn)行模型驗(yàn)證，評(píng)估模型的泛化能力和預(yù)測(cè)性能。

1.4 模型驗(yàn)證與評(píng)估

1.4.1 野外實(shí)地觀測(cè)

在研究區(qū)域選擇代表性的野外站點(diǎn)，并進(jìn)行實(shí)地采樣和測(cè)量，獲取準(zhǔn)確的水環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)作為參考數(shù)據(jù)。實(shí)地觀測(cè)可以獲取高質(zhì)量的真實(shí)數(shù)據(jù)，能夠直接與模型模擬結(jié)果進(jìn)行比較，評(píng)估模型的準(zhǔn)確度。

1.4.2 統(tǒng)計(jì)分析與誤差評(píng)估

將模型模擬結(jié)果與實(shí)地觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法（如均方根誤差、平均絕對(duì)誤差等）對(duì)模型的誤差進(jìn)行評(píng)估，統(tǒng)計(jì)分析還可以用于分析模型在不同時(shí)間和空間尺度上的可靠性和穩(wěn)定性。

1.4.3 交叉驗(yàn)證方法

將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，使用訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化，然后利用測(cè)試集進(jìn)行模型驗(yàn)證。交叉驗(yàn)證可以評(píng)估模型的泛化能力和預(yù)測(cè)性能，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)新數(shù)據(jù)的適應(yīng)性。

1.4.4 模型評(píng)估指標(biāo)

利用評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能，常見(jiàn)的指標(biāo)包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、相關(guān)系數(shù)（r）等，這些指標(biāo)可以客觀地評(píng)估模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和可靠性，幫助研究人員判斷模型的優(yōu)劣[5]。

2 基于多源遙感數(shù)據(jù)的水環(huán)境參數(shù)應(yīng)用進(jìn)展

2.1 水質(zhì)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)

（1）懸浮物濃度監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)：利用多光譜遙感數(shù)據(jù)，通過(guò)懸浮物濃度與光譜特征之間的關(guān)系建立模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)水體懸浮物濃度的監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)；基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等）的懸浮物濃度估算模型也得到廣泛應(yīng)用。（2）藻類(lèi)葉綠素-a濃度監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)：使用多光譜遙感數(shù)據(jù)與化驗(yàn)測(cè)量數(shù)據(jù)建立藻類(lèi)葉綠素-a濃度與光譜特征之間的關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)水體藻類(lèi)葉綠素-a濃度的監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)；基于熒光數(shù)據(jù)的藻類(lèi)葉綠素-a估算模型也較為常見(jiàn)，通過(guò)測(cè)量水體熒光特征參數(shù)來(lái)估計(jì)藻類(lèi)葉綠素-a濃度。（3）水體透明度監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)：利用多光譜遙感數(shù)據(jù)及相關(guān)的物理模型，建立水體透明度與光學(xué)特性參數(shù)之間的關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)水體透明度的監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)；結(jié)合光學(xué)特性參數(shù)和散射傳輸理論，可以估計(jì)水體中懸浮物和藻類(lèi)葉綠素-a對(duì)透明度的貢獻(xiàn)。（4）基于遙感圖像的水質(zhì)分類(lèi)與評(píng)估：使用遙感圖像進(jìn)行水質(zhì)分類(lèi)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將不同水質(zhì)類(lèi)別進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)，評(píng)估水體的水質(zhì)狀況；結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)，將遙感數(shù)據(jù)與其他環(huán)境參數(shù)（如地形、土地利用等）進(jìn)行多元分析，提供綜合的水質(zhì)評(píng)估結(jié)果。

2.2 水資源管理與規(guī)劃

（1）水文模擬與預(yù)報(bào)：結(jié)合多源遙感數(shù)據(jù)和地面觀測(cè)數(shù)據(jù)，建立水文模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)流域水文過(guò)程（如徑流量、土壤含水量等）的模擬和預(yù)報(bào)；利用遙感數(shù)據(jù)獲取氣象和地表特征參數(shù)，結(jié)合水文模型進(jìn)行降雨徑流模擬，為洪水預(yù)警和水庫(kù)調(diào)度等提供支持。（2）水體面積與水位監(jiān)測(cè)：利用多源遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行水體面積和水位的監(jiān)測(cè)與測(cè)量，及時(shí)獲取大范圍水體的變化情況，為水庫(kù)調(diào)度、水資源配置和洪澇災(zāi)害管理提供信息支持；結(jié)合地理信息系統(tǒng)（GIS）等技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)水體的空間和時(shí)間變化的綜合分析和規(guī)劃。（3）水資源評(píng)估與優(yōu)化：利用多源遙感數(shù)據(jù)獲取水資源的時(shí)空分布信息，結(jié)合水文模型和水資源評(píng)估技術(shù)，對(duì)水資源進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化；基于遙感圖像的土地利用和植被覆蓋度分析，可幫助識(shí)別植被覆蓋和土地利用類(lèi)型，評(píng)估其對(duì)水資源的影響，并提供水資源管理的建議。（4）水資源規(guī)劃與決策支持：結(jié)合遙感數(shù)據(jù)和地理信息系統(tǒng)（GIS），進(jìn)行水資源規(guī)劃和決策支持分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)水資源的優(yōu)化配置和合理利用；利用多源遙感數(shù)據(jù)分析水資源的需求和供應(yīng)狀況，為水資源管理和決策制定提供定量數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)能力。

2.3 水生態(tài)環(huán)境保護(hù)與修復(fù)

（1）水資源管理：建立科學(xué)合理的水資源管理制度，包括水資源配置、水量控制、水質(zhì)保護(hù)等方面的措施，確保水資源的可持續(xù)利用。（2）水體污染治理：采取防治結(jié)合的原則，通過(guò)加強(qiáng)污水處理、嚴(yán)格控制工業(yè)廢水排放、減少農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染等措施，降低水體的污染程度。（3）生態(tài)修復(fù)與保護(hù)：通過(guò)濕地保護(hù)與恢復(fù)、河道整治、湖泊生態(tài)修復(fù)等手段，提高水生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)功能，促進(jìn)生物多樣性的恢復(fù)。（4）河流和湖泊的生態(tài)流量設(shè)置：合理調(diào)整河流和湖泊的水流量，維持河流和湖泊的生態(tài)需水和環(huán)境需求，保持水生態(tài)系統(tǒng)的健康發(fā)展。（5）農(nóng)田水利工程建設(shè)：合理規(guī)劃農(nóng)田水利工程，優(yōu)化灌溉方式，減少水資源浪費(fèi)，提高農(nóng)田水利效益。（6）生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制建設(shè)：建立適當(dāng)?shù)纳鷳B(tài)補(bǔ)償機(jī)制，對(duì)于為水生態(tài)環(huán)境保護(hù)作出貢獻(xiàn)的個(gè)人和組織給予經(jīng)濟(jì)或其他形式上的獎(jiǎng)勵(lì)，激勵(lì)更多人參與到水生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作中。

2.4 水體演變模擬與預(yù)測(cè)

（1）建立水文模型：結(jié)合歷史水文數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)等，可以預(yù)測(cè)水體的水位變化。這對(duì)于水庫(kù)調(diào)度、洪水預(yù)警、河流治理等具有重要意義。（2）利用水質(zhì)模型：結(jié)合水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和環(huán)境影響因素，可以模擬和預(yù)測(cè)水體的污染物濃度、水質(zhì)狀況和富營(yíng)養(yǎng)化等指標(biāo)的變化。（3）建立水動(dòng)力學(xué)模型：結(jié)合地形、水力條件等因素，可以模擬和預(yù)測(cè)水體的流速分布和流向變化。（4）建立水生態(tài)模型：結(jié)合水生態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和環(huán)境因素，可以模擬和預(yù)測(cè)水生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能變化。

3 未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

3.1 高分辨率遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用

（1）更詳細(xì)的空間解析度：高分辨率遙感數(shù)據(jù)能夠提供更詳細(xì)的空間解析度，可以捕捉到更小尺度的水環(huán)境變化。未來(lái)，隨著遙感技術(shù)的不斷進(jìn)步，高分辨率遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率將更加精細(xì)，能夠提供更準(zhǔn)確的水環(huán)境參數(shù)信息。（2）更全面的頻譜信息：高分辨率遙感數(shù)據(jù)不僅可以提供更高的空間分辨率，還可以提供更豐富的頻譜信息。未來(lái)高分辨率遙感數(shù)據(jù)將涵蓋更廣泛的頻譜波段，包括可見(jiàn)光、紅外、熱紅外等，在獲取水環(huán)境參數(shù)時(shí)可以更全面地考慮不同的物理過(guò)程和特征。（3）更精準(zhǔn)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)與評(píng)估：高分辨率遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以提供更精準(zhǔn)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)和評(píng)估結(jié)果。未來(lái)高分辨率遙感數(shù)據(jù)將結(jié)合更先進(jìn)的算法和模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境參數(shù)更準(zhǔn)確的反演。同時(shí)結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，高分辨率遙感數(shù)據(jù)可以在更廣泛的區(qū)域范圍內(nèi)進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測(cè)和評(píng)估。（4）更多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景：高分辨率遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅局限于水環(huán)境參數(shù)的模擬與應(yīng)用，在未來(lái)還將涉及更多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景。例如，基于高分辨率遙感數(shù)據(jù)可以進(jìn)行水資源管理、水污染溯源、湖泊演變分析等方面的研究和應(yīng)用。

3.2 多源數(shù)據(jù)融合與集成的應(yīng)用

（1）多尺度融合與集成：未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)將更加注重不同尺度遙感數(shù)據(jù)的融合與集成。不同分辨率的遙感數(shù)據(jù)可以提供不同層次的水環(huán)境參數(shù)信息，通過(guò)將這些數(shù)據(jù)融合與集成，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境參數(shù)的多尺度描述和分析，從而更全面地了解水體的變化和特征。（2）多源傳感器融合與集成：隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，不同類(lèi)型的傳感器可以提供各自獨(dú)特的信息。未來(lái)，多源傳感器的數(shù)據(jù)融合與集成將成為主要的發(fā)展方向。例如，結(jié)合光學(xué)、雷達(dá)、聲學(xué)等多種傳感器數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)水質(zhì)、水溫、懸浮物等多個(gè)水環(huán)境參數(shù)的綜合監(jiān)測(cè)與模擬。（3）數(shù)據(jù)融合與模型集成：在多源數(shù)據(jù)融合與集成應(yīng)用中，不僅需要數(shù)據(jù)的融合，還需要模型的集成。未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)將更加注重?cái)?shù)據(jù)與模型的有機(jī)結(jié)合，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型優(yōu)化和集成，可以提高水環(huán)境參數(shù)的模擬精度和可信度。（4）多層次的空間分析與決策支持：多源數(shù)據(jù)融合與集成應(yīng)用可以提供豐富的水環(huán)境參數(shù)信息，為水資源管理和環(huán)境決策提供支持。未來(lái)，多層次的空間分析和決策支持系統(tǒng)將得到更深入的研究和應(yīng)用，可以幫助決策者更好地理解和評(píng)估水環(huán)境變化，并制定相應(yīng)的管理和保護(hù)措施。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，基于多源遙感數(shù)據(jù)的水環(huán)境參數(shù)模擬與應(yīng)用是一個(gè)充滿(mǎn)潛力的領(lǐng)域。多源遙感數(shù)據(jù)提供了豐富的水環(huán)境參數(shù)信息，能夠支持水資源管理、水質(zhì)監(jiān)測(cè)和生態(tài)保護(hù)等方面的決策和行動(dòng)。同時(shí)，基于遙感數(shù)據(jù)的模擬和預(yù)測(cè)方法也在不斷發(fā)展，為水環(huán)境參數(shù)的準(zhǔn)確估計(jì)和監(jiān)測(cè)提供了新的途徑。