吉林一號在地表水遙感監測中的應用

文 | 韓睿 黃鵬 蘆楠 江晟

1.長光衛星技術有限公司 2.吉林省衛星遙感應用技術重點實驗室

一、引言

地表水資源是人類生產生活和社會發展中必不可少的物質資源，包括河流、湖泊以及水庫等地表水體對自然生態環境具有關鍵性作用。隨著中國經濟社會的高速發展，地表水體無論是在空間分布還是在水體環境上均受到了嚴峻的挑戰[1]。黨的十八大吹響了我國生態文明建設的號角，以水文要素動態變化監測、水質參數監測和水體環境污染監測為主要內容的地表水監測成為了污染治理和生態文明建設的重要監測和評價手段。現代遙感技術實現了時空一體、多維探測，具有大空間尺度、數據實時獲取、適于長時間跟蹤等優勢，成為人們對客觀世界認知的有力手段。隨著國內外大量遙感衛星的發射和組網，目前遙感技術已經在自然洪澇防汛和干旱監測、水域動態監測、水體環境監測等地表水監測領域發揮著不可替代的作用[2]。

隨著地表水監測對象不斷的精細化，其要求影像的空間分辨率不斷提高，以用于城市內部小型的河流、湖泊、池塘等小體量水體的精細化提取和動態變化監測。例如洪亮等利用0.8m分辨率的高分二號（GF-2）數據提取復雜環境下的城市細小地表水體[3]。同時隨著地表水監測內容的多樣化，使地表水遙感監測從定性向定量轉變，要求遙感數據可以捕捉到內陸水體的關鍵光譜特征。例如利用美國陸地衛星（Landsat）、歐洲哨兵二號（Sentinal-2）和高分五號（GF-5）等具有豐富波譜信息的影像數據對水體的葉綠素a濃度、黃色物質濃度、懸浮物濃度等水質參數進行反演[4-6]，以進一步掌握水華暴發、黑臭水體分布、飲用水源地水質以及污染來源等。隨著地表水監測的業務化運行，要求遙感影像可以定期重復監測以具有多種時間分辨率，例如分析短期內湖泊藍藻爆發的空間演變，中長期內水體面積的動態變化和污染治理過程中的動態監測等。

自2015年10月“一箭四星”發射吉林一號衛星以來，2019年底和2020年初相繼發射了高分02A星、寬幅01A星。吉林一號目前在軌衛星數量達16顆。對地表水監測而言，不僅可以提供監測細小水體的亞米級靜態影像，還可以提供可見光近紅外20個譜段的5m多光譜數據，以用于反演水質參數等。隨著16顆衛星組網，可以實現一天內快速重訪，吉林一號可以滿足多種場景的地表水監測對空間、時間、光譜等多維度信息的需求。本文根據吉林一號衛星遙感影像，以江蘇省昆山市為例，進行地表水遙感監測。

二、吉林一號衛星影像介紹

吉林一號星座最大優勢在于具有數量較多（16顆）且多種功能（視頻星、光譜星、高分星和寬幅星）的光學遙感衛星，可以獲取特定地區的高空間、高時間、多光譜的衛星影像數據。地表水遙感監測應用的光學遙感數據主要可以分為兩種：高空間分辨率影像和中低分辨率多光譜影像。

高空間分辨率影像（分辨率通常為0.8-2m）包含了地物豐富的紋理、形狀、結構、鄰域關系等信息，一般常用來提取城市細小水體和監測水體的動態變化。雖然一些研究也在利用高分辨率影像進行地表水質參數反演[7]，但由于該類影像的譜段設置較少，且譜段幅寬很大，很難匹配水體主要敏感的光譜特征，往往導致其能反演的水質參數較少且模型精度不高。表1為吉林一號可用于地表水監測的高空間分辨率衛星的參數。從表中可以看出吉林一號高分辨率遙感衛星均達到亞米級，且視頻星和高分02A星在譜段設置上增加了紅邊譜段，在一定程度上補缺了高分辨率影像水質參數反演的譜段特征短板問題。另外隨著衛星幅寬的增加和其種類眾多的衛星組網，可以極大提高重訪周期，以滿足短期的地表水動態監測。

中低分辨率多光譜影像具有豐富的譜段信息，可以較為精確地獲取地表水的光譜特征。常用來構建水質參數反演模型反演不同水質參數的空間分布，以監測大型湖泊河流的富營養化程度、受污染程度等。吉林一號常用于地表水監測的中低分辨率多光譜衛星為吉林一號光譜01/02星，其基本參數見表2。吉林一號光譜星在可見光近紅外范圍內設置20個譜段，具備了窄波寬和多譜段的特點，可以精確捕獲水體的關鍵譜段信息。且其最高分辨率為5m，可以在保證水質參數反演精度的基礎上極大地提高監測的空間精度。

表1 吉林一號高分辨率衛星基本參數

表2 吉林一號光譜01/02星基本參數

三、吉林一號在地表水監測中的應用

1.研究區概況

本文選取江蘇省昆山市作為試驗區域，用吉林一號高分辨率衛星遙感影像以及多光譜衛星遙感影像進行區域地表水資源提取、地表水環境監測及河湖藍線區域內重點地物變化監測。昆山市位于江蘇省東南部、蘇州市與上海市之間的太湖流域，水資源豐富，河流密布，大小河流共計2000余條。昆山市內吳淞江、婁江橫穿東西，境內較大的湖泊有淀山湖、陽澄湖、澄湖、傀儡湖等?；诶ド绞兴祻碗s、河道細小的特點，在地表水資源提取應用中，本文使用吉林一號高分辨率衛星遙感影像，所用影像分別為2018年4月、2018年8月、2019年1月、2019年5月；在藍線內地物變化監測應用中，使用2018年4月與2019年5月吉林一號高分辨率衛星遙感影像。圖1為2019年1月的昆山地區吉林一號高分辨率示例影像。

圖1 昆山地區2019年1月吉林一號視頻07星影像（真彩色合成）

水質監測需要較豐富的光譜信息，因此采用吉林一號多光譜衛星遙感影像進行監測，所用影像為2019年5月多光譜衛星遙感影像，如圖2所示。

圖2 昆山地區2019年5月的吉林一號光譜02星影像 （標準假彩色合成）

2.數據預處理

為監測昆山市2018年與2019年兩年間的地表水情況，對昆山市影像進行預處理。數據預處理使用PCI軟件進行，預處理包含以下步驟。

（1）數據輸入

將覆蓋昆山市的多景衛星遙感影像輸入，轉換成PCI軟件可讀取的格式，便于影像后續的預處理操作。

（2）幾何校正

遙感影像成像過程中，會受到多種因素影響，如衛星飛行速度、地球自轉等因素，導致原始圖像上地物位置與真實地面地物的位置有所偏差。故需要通過一組地面標準控制點，建立影像目標位置與目標實際位置的坐標關系，通過坐標變化將影像變形空間進行校正。

（3）輻射校正

衛星遙感器在測量過程中，受太陽位置、太陽角度、薄霧等大氣條件影響，測量值會有所失真，為消除這些失真，正確評價地物的反射值，需要建立遙感圖像輻射誤差校正模型，進行系統輻射校正。

（4）正射校正

在衛星遙感影像成像過程中，由于傳感器姿態、拍攝角度等因素影響，存在影像柵格傾斜等幾何形變問題，利用影像的RPC文件及已有的基礎地形圖，建立圖像與地形之間投影關系，建立整體映射函數，消除幾何誤差，獲得正射后的影像。本文正射校正過程使用了全球30m地表高程數據。

（5）影像鑲嵌

在遙感應用中，存在單景影像無法完全覆蓋實驗區域的情況，此時需要對多景衛星遙感影像文件無縫拼接成一幅完整的包含研究區的影像。通過PCI軟件對影像進行鑲嵌預處理，預處理后進行勻光勻色處理，在達到鑲嵌要求后進行鑲嵌處理。

3.地表水資源提取

由于昆山市內地表水域復雜，河流分布密集且細小河流較多，運用傳統的水體指數方法進行地表水資源提取誤差較大，因此本文采用深度學習的方法進行昆山市內鎮級及以上河流、湖泊的水體提取。深度學習算法是目前衛星遙感影像地物分類中常用的方法，最大的優勢是不需要人工設計規則進行特征提取，通過自主學習得到水體特征，對數據具有很強的自適應性。本文通過建立高分辨率衛星遙感地表水體樣本庫，構建神經網絡，進行模型訓練與模型應用，對多期預處理后的衛星遙感影像進行地表水提取。基于深度學習提取的地表水資源成果精度在70%左右，通過人機交互修正，本文中昆山市地表水資源提取成果精度提高到90%以上。昆山市地表水資源提取成果如圖3所示。

圖3 2018年、2019年昆山市地表水資源提取成果

2018年4月提取昆山境內鎮級及以上水體水域面積96.15km2， 2018年8月提取水域面積95.65 km2，2019年1月提取水域面積94.93 km2， 2019年5月提取水域面積95.22 km2。水域面積大小主要隨著季節波動變化，變化圖表如圖4所示。

4.地表水水質監測

由于不同地物具有不同的波譜特征，使得利用遙感光譜特征進行地物識別成為可能。對水體來說，水的光譜特征主要是由水本身的物質組成決定，同時又受到各種水狀態的影響[8]。水質遙感實質上是利用遙感技術獲取水體中水質的光譜特征，基于遙感譜段信息和水質參數的光譜特征，建立了水質參數的估測模型。被污染水體的光譜特征與清潔水體的光譜特征有所區別，主要體現在水質參數特定波長光的吸收特性或反射特性的差別。

影響水體光譜特征的物質有很多，葉綠素 a濃度是水質狀況評價的一個重要指標。葉綠素 a含量的高低與水體藻類的種類、數量等密切相關，其含量影響水色、水質及水中初級生產力，是水體營養狀態的表征參數。葉綠素 a的光學特性表現為在可見光譜段，反射率較低，在近紅外譜段，反射率明顯升高，利用這一光學特性，使用遙感技術對水體葉綠素a濃度進行監測。本文對2019年5月昆山市鎮級及以上水體葉綠素濃度進行監測，監測成果如圖5所示，根據監測成果，昆山市鎮級及以上水域的水體葉綠素a濃度大部分均處于低濃度區間，在圖上表現為綠色；陽澄湖的部分區域水體葉綠素a濃度處于較高濃度區間，較大可能是隨著氣溫的升高，藻類生長過剩，導致的水體葉綠素a濃度含量較高。

圖4 昆山境內鎮級及以上水體地表水面積統計圖

圖5 葉綠素a濃度監測成果圖

水體懸浮物指不能通過孔徑為0.45μm 濾膜的懸浮在水中的固體顆粒物質，包括不溶于水的無機物、懸浮泥沙、黏土等可沉降的、人眼可見的固體顆粒物質，懸浮物指水體中呈固態的不溶解物質[9]。水體中的懸浮物會阻礙光進入水體，使水體變得渾濁，嚴重的會造成污泥淤塞，是水體的主要污染物之一。本文對2019年5月昆山市鎮級及以上水體懸浮泥沙濃度進行監測，監測成果如圖6所示，水體總懸浮泥沙濃度由低到高表現的顏色為藍→黃→紅，圖中有大部分區域顏色表現為藍綠色，表示水體總懸浮泥沙濃度較低，總體水質較好，只有白蓮湖部分區域懸浮泥沙濃度相對較高。

5.藍線內地物變化監測

圖6 懸浮泥沙濃度監測成果圖

河道藍線是指河道工程的保護范圍控制線，藍線范圍包括河道水域、灘地、堤防等，以及因河道拓寬整治、綠化、生態景觀等目的而規劃預留的河道控制保護范圍。河道藍線是指導河道建設和管理的重要依據，也是水務等部門依法執政的重要基準。根據《昆山市河道藍線保護規劃》繪制昆山市鎮級及以上河道藍線，基于2018年4月與2019年5月的吉林一號高分辨率衛星遙感影像，對藍線范圍內的重點地物變化進行衛星遙感監測，變化類型主要涵蓋水域增加、水域減少、建設用地變化等類型。本文中，變化監測采用了自動和人工相結合的方法提取變化信息。自動變化監測主要是應用分類后變化檢測方法，人工提取變化監測信息則主要依賴目視解譯，最終提取精度優于90%。經過變化監測處理后得到變化圖斑，建立河道藍線內地物變化數據庫。

四、總結

地表水資源提取是地表水遙感應用中的基礎，本文中應用深度學習的方法對昆山市鎮級及以上的地表水資源進行提取，最終提取精度可達到90%以上。針對昆山市地表水水質中的葉綠素濃度及懸浮泥沙濃度兩個方面進行監測，從評價結果看，昆山市整體水質情況良好，只有部分區域水質稍差。針對昆山市河湖藍線內地物，采用了自動和人工相結合的方法進行地物變化監測，主要進行水域增加、水域減少、建設用地變化等類型監測，地物變化監測精度優于90%。本文中應用吉林一號衛星遙感影像完成了昆山市的地表水遙感監測，在監測方法中結合了深度學習算法，總體結果良好?？偟膩碚f，吉林一號高分辨率衛星在昆山地表水遙感應用中取得較為理想的效果，由于江南地區雨水較多、天氣情況不甚理想，對此類區域的監測需要較高的時間分辨率與靈活性以適應當地天氣的變化無常，同時昆山水體復雜而細小，吉林一號高分辨率衛星遙感影像無論在空間分辨率與時間分辨率上均可滿足監測要求，吉林一號衛星星座未來在地表水遙感監測應用中將向提高監測精度、縮短監測周期方向發展。