丁奕文

（上海元易勘测设计有限公司，上海 201210）

随着城镇化进程的加快，水质污染已日趋成为制约城市可持续发展的关键问题[1]。近年来，城市生态清洁小流域建设逐步得到各级政府的重视，成为城市环境治理的重要一环[2]。目前，生态清洁小流域建设工程主要通过人工巡查和试剂检测等方法建立区域性的跟踪验收评估系统，而水质监测作为衡量评估结果的重要手段，目前仍然以断面监测（布设固定监测站）为主，这种监测方法精度较高，但其仅能监测站点周围的水质状况[3]。常规的断面监测明显不能满足当下城市河道快速、精准溯源的水质监测需求。

近年来，随着技术的不断成熟，无人机可以全方位、多角度地进行航拍，其人力消耗低，这为城市生态清洁小流域的动态精细化评估提供了新思路[4]。同时，伴随遥感技术的不断进步，高光谱传感器能够通过每个像元得到连续的光谱数据，为水质全域动态监测开辟了新途径[5]。无人机搭载高光谱传感器，既可以发挥无人机机动灵活的优势，又可以兼顾高光谱设备的性能，对目标对象进行整体扫描，建立光谱特征和水质指标的关系模型，有效地反演水质指标。本文结合生态清洁小流域水质监测验收指标的技术要求，选择上海市浦东新区小流域作为研究对象，以4 个具有代表性的水质参数作为评价指标，即高锰酸盐指数（CODMn）、总磷（TP）、氨氮（NH3-N）和总氮（TN），对比分析机载高光谱设备反演数据与常规实验室水质监测数据，为生态清洁小流域的全域水质评估提供数据参考。

1 监测方案设计

研究区位于上海市浦东新区，涉及华漕达河、金家宅河、陆家宅河和张家浜河（主河道）四条河流的局部水域和断面，监测方案主要分为5 步。

1.1 河道前期踏勘调查

了解河涌长度与宽度，沿岸树木和房屋分布情况，河段水流、地形地貌与实地飞行条件，然后确定无人机的起降点，标定点位，布设现场采样点，设计现场采样方案。

1.2 现场采集水样

利用机载高光谱传感器现场采集研究区河涌信息，然后立即在对应监测点采集水样。本研究同时采集5 个断面的水样，详细点位说明如表1 所示，点位在河道上分布均匀，符合整体反演需要。

表1 水质采样点说明

1.3 水样数据分析

对现场同步采集的地表水样品进行实验室定量分析，形成地面水质同时间监测数据。

1.4 高光谱分析

根据采样断面的实验室水质监测结果与高光谱数据的对应关系，建立不同污染因子的反演模型，对研究区采集的高光谱数据进行反演，最终形成试点河段连续的高光谱反演结果图。

1.5 现场走访，复核反演结果

对高光谱反演结果图呈现的污染物浓度高的区域进行现场核查，查找原因。

2 高光谱数据采集与分析

本研究采用Resonon Pika L 型高光谱成像仪，其具有高精度、高信噪比和轻量化的特点。利用专业飞行设备搭载，可实现大载重、航时长的作业，为高光谱传感器的应用提供灵活平台。本研究采用无人机（大疆精灵4Pro）采集测区正射影像，利用专业拼图软件进行试点段及周边影像拼接。

2.1 河流水质污染因子分布情况

本研究选取CODMn、TP、NH3-N、TN 四个具有代表性的水质参数作为评价指标，5 个断面的详细点位及高光谱水质参数反演赋色成果如图1 所示。

图1 高光谱水质参数反演赋色成果

反演图中，对水质污染因子进行赋色，用来区别浓度高低，颜色越深表示浓度越高，颜色越浅表示浓度越低，但不代表水质分类标准。水质需要按照各参数浓度进行分类评价，根据《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002），对研究区河道水质进行分类评价。

根据本次高光谱水质参数反演赋色成果，4 条河流各污染因子的浓度区间如表2 所示。CODMn反演值区间为3.1～5.6 mg/L，最高值（5.6 mg/L）出现在华漕达河中段2 号采样点附近，与实验室采样监测结果（5.4 mg/L）基本一致，总体符合《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）的Ⅲ类水标准，这表明该区域水体中有机污染现象较少。TP 反演值区间为0.096～0.120 mg/L，最高值（0.120 mg/L）出现在张家浜河东段汇流口附近，与实验室3 号采样点监测结果（0.114 mg/L）基本一致，总体符合Ⅲ类水标准，TP 作为常见的城市水体污染因子，在该区域内未见超标现象。NH3-N 反演值区间为0.67～1.21 mg/L，最高值（1.21 mg/L）出现在张家浜河东段汇流口附近，高于实验室3 号采样点监测结果（1.07 mg/L），说明汇流后污染物浓度进一步提升，总体符合Ⅳ类水标准。TN反演值区间为1.45～2.23 mg/L，最高值（2.23 mg/L）出现在张家浜河东段汇流口附近，高于实验室3 号采样点监测结果（1.96 mg/L），说明汇流后污染物浓度进一步提升，该区域氮元素含量总体偏高，存在富营养化现象。

表2 4 条河流各污染因子浓度区间

从本次反演情况看，试点河段测区范围内污染情况相对稳定，未发现数值较为异常的污染点。对比发现，除CODMn外，张家浜河的TP、NH3-N、TN 均比其他3 条河流高，从反演结果可以看出，本次采集时间段内，水质因子的分布是从主河道（张家浜河）向陆家宅河、金家宅河扩散，所以3 条河流对张家浜河的污染贡献度较低。

2.2 反演问题点

从反演结果可以看出，华漕达河段内，金港路桥和金豫路桥之间水体TP、TN 及NH3-N 相比其他区域比较稳定，但CODMn有明显波动，局部数据偏高，且呈带状分布。高光谱水质参数反演未发现明显排污情况，怀疑水体渗漏或该种污染已存在一段时间，水体流动缓慢导致污染只在小片区内扩散。后续可以根据本次反演结果按图索骥，核实附近是否存在污染，逐步排查并摸清污染源。在金家宅河中段，3 号采样点附近存在2 个污水排口，根据本次高光谱水质参数反演结果，从水质污染因子的分布趋势来看，3 号采样点排口两侧赋色变化趋势相对平稳，未见两排口对河道有明显汇入污染，初步判断在采集时间内排口未有排污。

2.3 高光谱设备反演数据与实验室水质监测数据对比

经测定，5 个采样断面的实验室水质监测结果如表3 所示。对比实验室水质监测数据与高光谱设备反演数据（见表2），CODMn、TP、NH3-N 和TN四个水质污染因子的数据分布区间基本一致，华漕达河、金家宅河和陆家宅河未见明显污染情况。但是，实验室水质监测数据显示，从TN 浓度来看，3 条河流水质均为Ⅴ类水，根据反演数据，总氮存在超过Ⅴ类水标准的风险，后续要重点关注区域内居民生活污水、工业废水等可能引起TN 超标的影响因素。

表3 不同采样断面的实验室水质监测结果

3 结论

本研究采用无人机搭载高光谱传感器的方式采集高光谱数据，采集时，天气晴朗，高光谱数据整体质量优良。其间采用高光谱设备采集原始光谱，利用定位定姿系统实现精准定位，系统搭载增稳平台。本次高光谱水质参数反演结果整体变化趋势较好，能够说明污染物浓度变化，基本达到预期效果。在试点河段（华漕达河、金家宅河与陆家宅河），无人机搭载高光谱传感器表现出大尺度、全覆盖的监测特性，能够发现污染源分布、污染物迁移特征和影响范围。与常规水质监测相比，机载高光谱技术能够监控整条河流，不仅能够提供水质的连续光谱结果，还能提供监测范围内任何位置的多个水质指标参考浓度。因此，借助机载高光谱技术，可以快、准、狠地获取水质异常点位，这对生态清洁小流域的污染精准治理具有重要的指导意义。