基于遙感影像的湖庫型飲用水源地污染源檢測方法研究

關鍵詞：遙感影像；飲用水源地；特征提取；湖庫型水體；污染源檢測

中圖分類號：X830.2 文獻標志碼：B

前言

目前飲用水源的安全存在區域性、階段性缺水、水質環境污染、管理制度不健全等問題，這些問題已經對飲用水源的安全造成了嚴重的影響。湖庫型飲用水源地因其獨特的水能特性，成為目前人們飲用水源的主要來源之一，而湖庫型飲用水源地污染定位檢測問題已引起了人們的廣泛重視。

王迎彬等人利用多個節點信息進行三維水污染的溯源與定位，解決目前二維水污染水源定位不準確的現狀，結果表明了該方法優于傳統的污染水源定位算法。張宇等人結合某城市生活污水處理廠的滲漏情況，采用污染物質遷移模式和置換模式，利用隨機統計學等多種手段，進行了地下水污染源的定位。上述方法均可實現對水源地污染源檢測，但定位精度較低和誤檢率高。

基于以上研究，文章利用遙感影像設計了湖庫型飲用水源地污染源檢測方法，對污染源進行精準的檢測及定位，已解決上述方法所存的問題，從而保證湖庫型水體的質量。

1湖庫型飲用水源地污染源檢測方法設計

污染源的定位精度越高，說明飲用水源地污染源檢測的有效性越好，污染源誤檢率越低，說明飲用水源地污染源檢測的可行性越好。

2.3結果分析

由于湖庫型飲用水源地具有多變性和復雜性，為了突出文章中方法的優勢，引入基于擬牛頓法的污染源檢測方法和基于隨機統計方法的污染源檢測方法作對比，測試了湖庫型飲用水源地污染源的定位精度和誤檢率，結果如下。

如圖2所示，采用基于擬牛頓法的污染源檢測方法和基于隨機統計方法的污染源檢測方法時，對污染源的定位精度低于80%，無法滿足污染源定位的有效性，而采用文章中方法時，對污染源的定位精度可以保持在90%以上，說明文章中方法能夠根據污染水體的紋理特征，獲取準確的污染源位置，具有一定的有效性。

如圖3所示，文章中方法在檢測湖庫型飲用水源地污染源時的誤檢率更低，在不同的檢測點，可以將誤檢率控制在15%以內，保證了飲用水源地污染源檢測的可行性。

3結語

對污染源的判斷可提高湖庫型水體的質量，而目前的湖庫型飲用水源地污染源檢測方法存在定位精度低和誤檢率高的問題。在此背景下，文章提出了基于遙感影像的湖庫型飲用水源地污染源檢測方法研究，根據湖庫型飲用水源地的環境特征，搭建污染源的空間分布函數，計算出飲用水源地污染源的清澈度，完成湖庫型飲用水源地污染源的定位，基于遙感生成湖庫型飲用水源地影像的總亮度，提取出污染水體的紋理特征，利用遙感影像設計湖庫型飲用水源地污染源檢測算法，實現了湖庫型飲用水源地污染源檢測。結果表明，文中方法在檢測湖庫型飲用水源地污染源時，可以將污染源的定位精度提高到90%以上，并將誤檢率控制在15%以內，保證了飲用水源地污染源檢測的可行性。