高光谱卫星遥感技术在水质监测中的应用
随着全球工业化和城市化的快速发展，水资源污染问题日益严重，尤其是水污染对生态环境、人类健康以及社会经济发展带来的影响不容忽视。传统的基于实地采样和实验室分析的水质监测方法，虽然在一定程度上能够评估水质状况，但其局限性也十分明显，如采样点有限、监测周期长、人力成本高等问题，难以满足当前对水质监测的实时性、动态性和大规模监测的需求。近年来，高光谱卫星遥感技术的兴起为水质监测领域带来了革命性的变革，该技术通过搭载在高光谱卫星上的传感器，能够获取地物在不同波段的光谱信息，具有光谱分辨率高、覆盖范围广等特点。这些特性使得高光谱遥感技术在水环境监测中展现出其独特优势，能够在不直接接触水体的情况下，快速、大范围获取水体在不同光谱波段上的详细信息。本文旨在探讨高光谱卫星遥感技术在水质监测中的应用与突破，探索如何结合深度学习算法构建高效的水质监测模型，实现对水体水质状况的快速、准确评估，为水环境治理和保护提供科学依据，进而推动我国水资源的可持续利用和生态环境保护工作。本文利用深度学习算法构建水质监测模型，该模型建立主要分为水质实测样本数据采集、高光谱卫星遥感影像获取与处理、综合营养状态指数计算、模型构建与精度评价，主要的技术流程如图1所示。水质实测样本数据采集过程中，每个采样点位置均利用手持GNSS定位获取地理信息，记录采样点的经度、纬度、高程等信息。水质测量由专业机构人员完成，测量主要水质参数。高光谱卫星遥感影像的获取和处理主要依托于高分五号及资源一号02D星等高光谱影像数据，对经过预处理的影像光谱数据执行波段变换、光谱特征提取、波段计算、相关性分析等操作，筛选出最为敏感的波段信息并降低数据维度，进而得到用于模型输入的关键参数。综合营养状态指数计算是利用测量后的水质参数进行营养状态指数及综合营养状态指数的计算，作为水体富营养化模型构建目标函数。模型构建与精度评价主要是利用深度学习卷积神经网络，以光谱反射率及波段组合后光谱信息为因变量，各水质参数及综合营养状态指数为目标函数，建立叶绿素a、富营养化等水质定量反演模型，采用模型精度评价指标，分析模型可用性，实现水质的“影像-模型-成果”的智能化监测。利用构建的水质监测模型，本文主要针对叶绿素a、水体富营养化及其动态变化进行监测，不仅大大提升了监测效率，还为水环境治理和保护提供了科学依据。1．精准监测水质参数，全面反映水体各区域状况传统水质监测仅依靠实地单点采样，位置单一，监测结果难以全面、准确地反映水体水质整体状况，特别是针对条状河流、大面积湖泊等区域监测，而利用构建好的水质监测模型，搭配高光谱卫星遥感数据，可以实现对水质参数的精准监测，全方位呈现水体各区域的水质情况。以重庆市某河流叶绿素a浓度监测为例，利用高分五号高光谱卫星影像，能够捕捉到该河流水体在660～680nm附近波段的光谱反射率变化，通过构建的叶绿素a模型，获取到整个河流水体不同区域的叶绿素a含量监测值，监测成果如图2所示。与传统单点测量相比，利用高光谱卫星技术进行水体监测，监测范围从几个有限的点位拓展到整条河流，有效覆盖面积扩大了数十倍。从图中可以看出，河流中心区域水体交换较好，叶绿素a含量相对较低；河流两侧受藻类生物、水体流速慢等因素影响，叶绿素a含量相对较高，达到50μg/L以上。高光谱卫星能对这些区域同时监测，相较于传统单点测量，极大地拓展了监测范围，精准展现水体各区域叶绿素a含量影响水生生物分布差异，全面精准掌握河道叶绿素a含量情况，为治理决策提供科学依据。
2．有效监测水体富营养化程度，为生态保护治理提供数据基础本文利用呼伦贝尔市某湖2022年高分五号卫星遥感影像，从相关部门收集到该湖水质样本数据，通过构建水质监测模型对其进行水体富营养化监测。该湖面积约628.78平方千米，是一个半封闭湖泊，其周边生态环境较为复杂，既有草原生态系统，也受到一定程度的人类活动影响，如畜牧业以及少量的农业生产活动，其反演结果如图3所示。从图中可以看出，重度富营养区域集中在水体中部及东北部的大片区域；轻度富营养区域则分布在水体的边缘部分和重度富营养区域的周边；贫营养和中营养区域主要分布在水体的西北和西南边缘。与以往基于有限采样点和低分辨率遥感数据评估富营养化程度相比，基于高分五号高光谱数据的监测，对富营养化区域边界的界定精度提高了约30%～40%，能够更精准地圈定不同程度富营养化区域的范围，并针对不同范围进行差异化防治与治理，实现了防治工作的精准化，帮助水利和环保部门在短时间内做出更加精确的决策与应对，推进水环境保护工作向信息化、精确化和科学化方向发展。
3．动态分析水体环境变化，为水体环境污染控制提供决策支持借助多时相高光谱卫星影像，根据不同时期水体光谱特征，利用水质监测模型反演不同时期水体环境监测成果，能够清晰呈现水质参数、水体富营养化程度等指标的动态变化，直观确定水体环境变化区域与程度。本文以利用高分五号卫星、资源一号02D星遥感影像对重庆市某湖2023年10月至2024年9月水质变化监测为例，通过对同一区域进行重复观测，直观反映出该湖水体环境变化情况（图4）。图4 2023 年10月—2024年9月重庆市某人工湖水体环境变化遥感监测图2024年5月监测数据显示，该湖水体重度富营养面积增加，经与前期数据对比，精确锁定湖水富营养化加剧具体范围，相较于传统监测手段，确定富营养化加剧范围的误差缩小了约25%～35%，并及时指导相关单位对该区域影响湖水水体环境关键因素进行处置。至2024年9月，经过治理，该湖湖水重度富营养化区域显著缩小，湖泊水体环境的变化趋势在图4中得到了直观展示。通过对水体环境变化及时、高效地跟踪监测，并将高光谱数据与地理信息系统（GIS）技术融合，结合地形、土地利用等空间信息，可深入剖析水环境变化的驱动因素，如生活污水排放口增加、降水模式改变等因素，为制定科学的水资源保护与管理策略提供依据，助力应对突发水环境事件，保障水生态系统稳定。高光谱卫星遥感技术凭借其独特的高分辨率光谱探测能力，在水质监测领域展现出极为多元且至关重要的应用价值，从根本上革新了传统水质监测的方式，显著提升了水质监测的成效。其能够获取连续且精细的光谱信息，为水质监测带来了前所未有的深度与广度，从精准监测各类水质参数，到有效监测水体富营养化程度，再到动态分析水体环境变化，全方位赋能水质监测工作，在保障水资源安全、维护水生态平衡等方面发挥着不可替代的关键作用。未来，应进一步优化模型算法，提高数据获取与处理能力，以促进高光谱卫星遥感技术在水质监测领域的广泛应用，为我国水资源的可持续利用和生态环境保护贡献力量。
