基于高分衛星的遼寧省城市黑臭水體遙感監測

張永紅

（遼寧省生態環境保護科技中心，遼寧 沈陽 110161）

引言

城市黑臭水體是指城市建成區內，呈現令人不悅的顏色和（或）散發令人不適氣味的水體的統稱[1]。黑臭水體破壞了城市的生態和人居環境，對城市形象也會造成一定的負面影響。國務院2015年印發的《水污染防治行動計劃》明確提出到2030年要總體上消除城市建成區內的黑臭水體，城市黑臭水體治理工作已經成為地方各級政府環境保護工作的重要內容。

摸清黑臭水體的底數是進行相關治理的基礎，黑臭水體具有分布范圍分散、水體面積一般較小、部分黑臭水體會隨季節變化等特征，利用傳統方式調查難度較大。目前遼寧省城市黑臭水體的監測和排查主要采取人工現場監測調查為主，缺乏時空上的連續性，要對城市范圍內的黑臭水體進行全覆蓋調查，工作量大、費時費力、效率較低，亟需采取新的技術手段，以提高工作效率。遙感技術具有監測成本低、覆蓋范圍廣、排查速度快等諸多優勢，便于進行長期動態監測，在環境保護領域應用廣泛，在黑臭水體的排查工作中具有極大的應用潛力。

近十幾年來，我國國產高分辨衛星遙感的研究和應用發展較快，發射了多顆衛星，搭載不同類型的荷載，能夠穩定獲取遙感數據，相應的處理技術和分發渠道也逐漸完善，各省都成立了省級高分中心和相應的行業分中心來負責高分遙感數據的推廣并組織相關技術交流。利用高分衛星數據進行城市水環境遙感監測的研究和應用也日益增多，城市黑臭水體的遙感識別與提取已經成為目前水環境遙感的研究熱點。

1 黑臭水體遙感識別研究現狀

由于黑臭水體和一般正常水體在顏色、氣味和所含物質等多個方面存在差異，因此其光譜特征也具有一定差異。研究表明，通過分析黑臭水體與正常水體在相關波段光譜的差異并進行對比，從可見光到近紅外波段可能導致兩者產生差異的指標入手，通過構建差值、比值等不同的黑臭水體遙感識別模型，再經實地調查，確定相應的閾值，可以實現對黑臭水體范圍的提取。

國內學者利用遙感方法對黑臭水體的識別進行了研究，提出一些模型和方法，在南京、太原、沈陽等地的城市區域范圍內進行了應用，取得了一定效果。申茜等[2]總結了黑臭水體遙感監測亟需解決的問題，為城市黑臭水體的整治提供了技術支持；姚月等[3]分析了一般水體與黑臭水體的光譜特征，提出了一種基于反射率光譜指數BOI（Black and Odorous water Index）的黑臭水體識別模型，利用高分二號衛星遙感數據對沈陽市的黑臭水體進行了識別研究；溫爽等[4]根據黑臭水體遙感反射率和光譜斜率與其他正常水體之間的區別，利用GF-2 PMS影像分別構建了多種遙感識別模型，對南京市黑臭水體進行了識別。

本文利用國產高分系列衛星遙感數據對遼寧省十六個縣級市建成區范圍內的黑臭水體進行了識別和提取。

2 研究區域

遼寧省十六個縣級市（新民市、瓦房店市、莊河市、海城市、東港市、鳳城市、凌海市、北鎮市、大石橋市、蓋州市、燈塔市、調兵山市、開原市、凌源市、北票市、興城市）市區建成區范圍，不包括鄉鎮。

3 遙感數據的選取和處理

城市黑臭水體一般情況下分布較為分散，面積比較小，對其進行遙感識別和監測要求采用的遙感影像空間分辨率要比較高，我國目前已構建了資源、環境、高分等對地觀測系統，其中高分系列衛星發展較快，影像數據空間分辨率高，適合進行城市黑臭水體的遙感識別。

我國于2010年啟動實施高分辨率對地觀測系統重大專項以來，已發射了高分1號到高分14號共十幾顆衛星，搭載多種遙感傳感器，應用領域涵蓋了光學、雷達、立體測繪、大氣監測等多個應用場景。高分衛星發射時間及類型見表1。

目前數據能夠穩定供應且應用比較廣泛的普通光學遙感衛星為高分一號、高分二號和高分六號衛星，其中高分二號衛星空間分辨率為全色0.8米，多光譜3.2米；高分一號和六號為全色2米，多光譜8米。本文在進行城市黑臭水體遙感識別時，主要選用高分二號衛星數據，高分一號和高分六號作為補充。

4 黑臭水體遙感識別流程

4.1 技術流程

本文采用圖1所示技術流程進行遼寧省16個縣級市建成區范圍內的黑臭水體遙感識別。

圖1 黑臭水體遙感識別技術路線

4.2 遙感影像的預處理

本文按照以下標準選取衛星數據，共獲取2022年4月到10月高分衛星影像54景。（1）優先選擇國產GF2影像，無GF2數據時，依次選取GF1和GF6等衛星影像。（2）影像沒有壞行、缺帶、條帶、斑點噪聲和耀斑，盡量保證云量少（優先采用晴空影像，總云量不超過10%）。（3）影像頭文件齊全，包括影像拍攝時間、傳感器類型、太陽高度角、太陽輻照度、中心點經緯度等。

對所選取的衛星影像進行輻射校正、幾何校正和大氣校正等相關預處理工作。

4.2.1 輻射定標

衛星遙感影像的輻射定標是將影像的原始DN值轉換為大氣外層表面反射率，本文利用絕對輻射定標公式和中國資源衛星應用中心官網公布的定標參數進行輻射定標，具體計算公式如式（1）：進行批量系統性正射校正，由于高分二號數據的模型數據并不是很準確，經系統校正后的影像精度難以滿足工作要求，因此再選用一定數量的地面控制點對系統處理后的遙感影像進行校正，控制點從經過幾何校正的已有衛星影像上選取。

式中

L（λ）——λ波段的輻射亮度值

DN（λ）——λ波段的像元DN值

Gain（λ）——λ波段的增益值

Offset（λ）——λ波段的偏移值

本文采用ENVI軟件RadiometricCalibration工具進行衛星影像的輻射定標。

4.2.2 大氣校正

大氣校正的目的是將輻射亮度或表面反射率轉換為地表實際反射率，常用的大氣校正模型有6S模型、LOWTRAN、ATCOR模型和FLAASH模型等，本文采用ENVI軟件大氣校正模塊中的FlAASH模型進行高分影像的大氣校正。

4.2.3 幾何校正

本文利用IDL語言調用ENVI軟件的相關函數編制自動處理程序，基于高分衛星自帶的有理函數模型（RPC模型），對遙感數據進行系統性校正，由于高分二號衛星影像經系統性校正后的精度無法滿足工作需求，再以經過精校正的遙感影像為基礎，選取一定數量的控制點進行校正。

4.3 城市建成區范圍的確定

根據國家質量技術監督局和國家建設部發布的《城市規劃基本術語標準》，建成區定義為城市行政區內實際已成片開發建設、市政公用設施和公共設施基本具備的區域。利用高分辨率衛星影像進行城市建成區范圍的提取是遙感應用研究的熱點，2020年清華大學宮鵬教授團隊利用30米遙感數據制作了全球不透水面范圍數據并對外發布。本文以該數據為基礎，裁剪了遼寧省內的十六個縣級市的城市建成區范圍，并基于高分影像數據，利用目視判讀的方式進行了修正。

進行黑臭水體的提取與識別，需要先對研究區域內的水體進行識別，采用光學遙感數據進行水體信息提取可以采取包括人工目視解譯、閾值法、深度學習等多種方法。目視解譯法的優點是對水體范圍的提取準確率高，但是需要大量的人工干預，花費時間長，不適于大尺度范圍的水體識別；閾值法是基于水體的光譜特征，利用遙感數據的單個或多個不同波段構建各種模型算法，并設定閾值進行水體的提取，應用較多的有歸一化水體指數法（NDWI）和改進型歸一化水體指數法（MNDWI）。

本文首先利用改進型歸一化水體指數法（MNDWI）進行了遼寧省建成區水體的自動提取。MNDWI[5]指數的計算公式為式（2）：

式中Green為綠波波段、MIR為中紅外波段，高分數據無中紅外波段，本文次采用Sentinel2B衛星數據進行MNDWI計算，閾值設定為0.043。對水體自動提取結果利用目視解譯方法進行修正，獲得建成區水體數據。

4.4 疑似黑臭水體的遙感識別

4.4.1 模型選取

本研究基于不同的遙感數據構建了若干黑臭水體識別模型，主要包括單波段法、比值法、色度法、歸一化比值模型（BOI法）、光譜指數法、黑臭水體斜率指數（SBWI法）、黑臭水體判別指數（HCI）等[6]。本文主要采用歸一化黑臭水體指數對遼寧省城市黑臭水體進行識別。

歸一化黑臭水體指數（NDBWI）利用紅、綠波段的遙感反射率的差、和的比值來識別黑臭水體。其公式如式（3）：

式中

R（Green）——遙感影像綠波段遙感反射率值

R（Red）——遙感影像紅波段遙感反射率值

NDBWI值無量綱

閾值N可根據工作區域典型黑臭水體來確定，判別方法見表2。

表2 黑臭水體判別標準

4.4.2 模型閾值的確定

本文在沈陽和新民等地進行了野外調查，根據實地調查情況和模型計算結果統計數據，設定閾值為0.05。

4.5 提取結果

本研究根據以上方法和閾值，對遼寧省十六個縣級市建成區范圍內的黑臭水體進行遙感識別，共排查出疑似黑臭河段、坑塘共29處，制作了每個城市的黑臭水體分布圖，每個疑似黑臭水體制作了詳圖。圖2為北票市黑臭水體分布圖，圖3為北票市黑臭水體詳圖。

圖2 北票市黑臭水體分布圖

圖3 北票市黑臭水體詳圖

5 結語

城市黑臭水體的提取和識別是城市水環境治理和管理的重要基礎性工作，本文利用國產高分系列衛星數據，基于遙感計算模型，識別和提取了遼寧省十六個縣級市建成區范圍內的疑似黑臭水體，制作了疑似黑臭水體圖件和清單。將遙感識別結果和野外實地調查相結合，可以極大提高工作效率，為確保城市黑臭水體“長制久清”提供信息支撐。