薄福生++付晓飞++马超

摘 要：现如今我国内陆各地区水体污染问题严重，已经严重影响到人们的生产生活，因此水体水质监测就成为水质评价与水污染防治的重要依据。鉴于此，该文提出了基于内陆水体水质监测的高科技遥感技术，它的监测范围广、速度快、成本低且非常适合长期动态监测。文中主要阐述了它针对内陆水体水质中悬浮物浓度的遥感定量监测技术过程。

关键词：内陆水体水质监测 遥感技术 悬浮物浓度 定量监测 回归模型

中图分类号：X87 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）03（c）-0124-02

一般来说，内陆水体水质遥感监测都是基于数据统计分析、实践经验以及水质参数来实现实际测量的，这其中还包括对遥感波水质数据的数学分析过程和实测过程。就目前技术发展形势来看，比较常用的内陆水体水质监测方法就包括了经验法、半经验法等分析方法，它们为水质参数构建了合理的遥感估测模型，反演水体水质中的实际参数浓度，可以确切反映水质在时间与空间方面的分布与变化状况，同时发现内陆水体水质中污染源及污染物的迁徙特征。

1 基于遥感光谱技术的水质水体监测原理

根据物理原理，透射到地球大气层的太阳辐射会直接到达水气界面，这其中一部分辐射被反射，一部分辐射则要折射到水体内部，进入水体内部的这部分辐射还会根据多种分子选择来进行吸收与散射。以内陆水体为例，影响其光谱反射率的物质就包含3种：藻类等浮游植物、浮游植物死亡之后所产生的有机碎屑以及无机悬浮颗粒，它们被统称为悬浮物。这些悬浮物都能选择性吸收一定波长范围的光，形成具有各自特征的吸收波谱，另外，它们也会对光实现散射从而改变光的照射方向，最终让光折回水面，再透过水气界面回到大气层中，这一部分光谱就是可以利用遥测技术所监测的部分。

就现有光谱遥感技术而言，它对水体水质的监测主要基于3种方法。这其中有基于辐射传输理论的物理监测方法，它能够对水体中的光学活性物质特征进行辨别并通过水体组分浓度与特征吸收系数来实现多模型经验关系构建，但是这种算法对水质参数计算精度不高；也有经验方法，它可以伴随多光谱遥感数据应用来实现水体水质实测数据相关性统计分析，该方法在特定水域监测中具有良效，但实际上它的水质水体参数与遥感监测数据之间事实相关性无法得到有效保证，所以其算法常常会受到时间与空间特殊性影响而精度不高；还有半经验方法，它主要基于高光谱遥感技术来对水体水质进行监测，利用非成像光谱仪与机载成像光谱仪来测量水质参数以获得其最佳波段组合，再利用相对应数学方法构建遥感数据体系与水质参数之间的定量经验算式。这种遥感监测方法在近年来我国的内陆水体水质监测过程中十分常见，它能够对湖泊、水库中的水质参数进行精确测量，尤其是针对水体水质中悬浮物、叶绿素a、黄色物质等的可见度、浑浊度监测与评价非常到位，能够为内陆水体水质监测提供较高的监测精度[1]。

2 基于遥感技术的内陆水体水质悬浮物监测应用分析

2.1 内陆水体水质中非藻类悬浮物的吸收特征与散射特征

2.1.1 吸收特征

内陆水体水质中通常含有大量的非藻类悬浮物，它其中就包括了浮游植物在死亡后而产生的有机碎屑、湖泊底部底泥通过再悬浮而产生的无机悬浮颗粒等。通过过往实践来看，水体中有机碎屑吸收特征与水体溶解性有机物吸收特征非常相似，所以可以为它们构建统一的指数模型来进行计算，具体算法如下：

在上述指数模型中，为有机碎屑在波长位置的吸收系数；为参考波段值（一般选择数值为440nm）；而则表示所参考波段的光吸收系數；为吸收系数曲线的指数斜率参数，在这里的数值与参考波段相对独立，也同时要考虑它与地理位置、时间不同而造成的差异问题。从实际状况来看，非藻类悬浮物与藻类悬浮物一样，其色素对水体吸收特性影响显著，因此在内陆水体水质进行遥感监测过程中需要加以注意。

2.1.2 散射特征

通常情况下，水体中悬浮物的散射系数应该由浮游藻类及非藻类悬浮物颗粒散射系数的和所组成。客观地讲，藻类细胞的散射原理相当复杂，这主要是因为它的细胞结构中含有大量不同物质，且其外观呈现半透明状态，所以一般它对光的散射比吸收更强，经研究表明，藻类散射系数相比其吸收系数高出5～25倍左右。相比藻类悬浮物，非藻类悬浮物则是内陆水体水质监测中所必须考虑的重要因子之一。如果用传统实验技术对内陆水质水体进行实验监测，可能会很难发现非藻类悬浮物的光学性质，一般来说都要基于多光谱遥感数据分析和回归模型来为其进行理论数值计算，确定最终散射系数及悬浮物浓度[2]。

2.2 多光谱遥感技术数据分析与回归模型的构建

对内陆水体水质进行监测过程中，利用悬浮物浓度来对水体水质进行波谱曲线特征分析，同时配合卫星遥感数据与地面实测悬浮物浓度数据进行统计分析，就能为水体中悬浮物选择最佳波段与波段组合，构建悬浮物浓度模型。

首先要提取遥感数据，主要基于采样点经纬度信息来确定与地面实测数据相对应的真实遥感数据，在数据选取与模型构建过程中也要考虑大气纠正下水质水体中悬浮物的水面反射率图像数据，采用3×3尺寸的背景窗口来获取采样点并获得对应遥感数据。换言之，要在采样点数据对应过程中来计算水体反射率，确保其对应3×3中心窗口，顺利得出其中9个像元的平均值。

其次是对内陆水体水质遥感监测数据的分析与最佳波段选取。（1）应该对区域水质参数数据进行数学分析，构建水质参数反演算法，通过悬浮物模型的反演精度来选择最佳遥感测量波段。该研究过程主要基于水体水质悬浮物的光谱特征与实测水体波谱特征来展开分析。（2）要同时结合卫星遥感数据来实现与地面实测数据的统一统计归纳。（3）反演出内陆水体水质中悬浮物浓度的最佳波段组合。从遥感监测数据结果来看，根据可见光与近红外波段范围的不断增大，可见悬浮物含量也在不断增加，此时水体的反射率也会随着悬浮物浓度的增加而增大，而反射峰位置则向长波方向逐渐移动。当悬浮物浓度保持在0～60 mg/L这一范围内，其遥感监测波该反射率与悬浮物浓度应该呈现显著相关关系。而在不同波段，由于悬浮物的饱和浓度不尽相同，其主要监测结果体现在段波段区域悬浮物饱和浓度较低，因此如果在内陆水体水质中悬浮物浓度较高时，应该选择具有长波范围波段的回归模型。经过研究表明；在720 nm附近波段，水体水质中悬浮物的波段反射率值与悬浮物浓度存在良好相关性；而720～920 nm波段范围内其水面反射率对悬浮物浓度的变化就相对敏感；而在920～1 000 nm位置由于受到水体的吸收作用，其水底亮度不会受到水体反射率的影响[3]。

总体来说，伴随内陆水体水质中悬浮物浓度的不断增加，悬浮物所引发的水体反射辐射也会达到一种饱和状态。但考虑到在不同波段，悬浮物的饱和浓度也不尽相同，所以当水体中悬浮物浓度过高时，其回归模型就应该基于长波范围来重新确定波段，利用波段位置相对较宽的传感器TM及MSS来同时监测悬浮物浓度，将悬浮物算法本身所具备的时间与水域特殊性都考虑进来，取得可接受范围内的最终精度结果。

3 结语

考虑到内陆水体水质组分相当复杂，利用遥感监测技术对水体中悬浮物浓度的监测可能会受到其他水体组分、浮游生物、黄色物质等外来影响，所以在未来的研究过程中还应该设法进一步提升悬浮物反演模型、回归模型的计算精度与通用性，做到对内陆水体水质监测实用性的有效优化。

参考文献

[1] 周伟奇.内陆水体水质多光谱遥感监测方法和技术研究[D].中国科学院遥感应用研究所，2004.

[2] 周艺，周伟奇，王世新，等.遥感技术在内陆水体水质监测中的应用[J].水科学进展，2004，15（3）：312-317.

[3] 李素菊，王学军.内陆水体水质参数光谱特征与定量遥感[J].地理学与国土研究，2002，18（2）：26-30.

[4] 胡巍巍，王根绪，吕玉香.近年来淮河干流区水质变化及原因分析[J].环境保护科学，2009（1）：109-111.