基于多源遙感水環境參數的模擬與應用進展

楊 蓮，楊 梅，楊云云

（1.湖南省岳陽生態環境監測中心，湖南 岳陽 414000；2.湖南億科檢測有限公司，湖南 岳陽 414000）

引言

近年來，隨著遙感技術的不斷發展和創新，基于多源遙感水環境參數的模擬與應用成了水資源管理和環境保護領域的重要研究方向。這種基于遙感的方法具有廣闊的應用前景，在水環境監測、災害預警、水資源管理等方面起到了重要作用。

1 多源遙感數據的水環境參數模擬方法

1.1 預處理與數據

1.1.1 數據去噪和校正

遙感圖像中存在大氣散射和吸收等效應，需要通過大氣校正來減少這些影響；利用云檢測算法來檢測和去除遙感圖像中的云和陰影，以確保獲取清晰可用的圖像數據；針對遙感圖像中的噪聲進行去噪，常用的方法包括中值濾波、均值濾波、小波去噪等[1]。

1.1.2 數據配準與融合

將不同時間、不同傳感器或不同分辨率的遙感圖像進行配準，使其在空間上具有一致的幾何位置；將配準后的遙感圖像進行融合，得到一幅具有多種信息源的綜合圖像。常用的融合方法包括基于像素級和特征級的融合技術。簡單地對應于相同位置的像素進行加權平均，得到融合后的圖像；通過提取不同傳感器或不同特征波段的特征信息，將其組合成一個新的特征向量或特征圖像[2]。

1.1.3 數據校準與規范化

根據遙感數據的輻射能譜特征和觀測參數，對其進行輻射定標，使得不同時間和不同傳感器獲取的數據具有可比性；對遙感數據進行歸一化處理，以消除不同傳感器和不同光照條件下的影響，使得數據能夠進行有效比較和分析。

1.2 水體參數估計模型的選擇與構建

1.2.1 懸浮物濃度估計模型

利用光譜反射率與懸浮物濃度之間的關系建立模型，如經驗模型、統計模型和機器學習方法（如支持向量機、隨機森林等）。其通過提取多個光譜指數，并與懸浮物濃度進行相關性分析和回歸分析來構建模型，如NDVI、SWIR等指數。

1.2.2 藻類葉綠素-a濃度估計模型

利用光譜數據與藻類葉綠素-a濃度之間的關系建立模型，如經驗模型、統計模型和機器學習方法；利用水體熒光數據與藻類葉綠素-a濃度之間的關系建立模型，如熒光峰值比值算法、葉綠素-a熒光響應比值算法等。

1.2.3 水體透明度估計模型

利用懸浮物濃度和藻類葉綠素-a濃度等參數與水體透明度之間的關系建立模型，如經驗模型和統計模型；根據光學特性參數（如光散射、光吸收等）與水體透明度之間的關系建立模型，如散射理論模型、透射率模型等。

1.3 水環境參數模擬算法的改進與優化

1.3.1 反演算法優化

采用統計學原理和方法，通過建立具有代表性的樣本數據庫，利用回歸、插值、擬合等統計學方法來優化反演算法，提高反演結果的可靠性和準確性；基于水體光學特性和散射傳輸理論，建立物理模型，考慮光照條件、水體成分、水體結構等因素對遙感數據的影響，優化反演過程，提高反演精度[3]。

1.3.2 特征選擇與提取

通過對多光譜遙感數據進行光譜分析和特征提取，選擇與水環境參數相關的光譜波段或光譜指數，減少冗余信息，提高模型的準確性和效率；考慮不同地理位置和空間分布對水環境參數的影響，通過空間分析和特征提取，選取與水環境參數相關的空間特征，提高模型的適應性和穩定性[4]。

1.3.3 模型驗證與評估

在選定的研究區域進行實地觀測，獲取準確的水環境參數數據，用于對模型的驗證和評估；將模擬結果與實地觀測數據進行對比，進行統計學分析和誤差評估，評估模型的準確度和可靠性；將數據集劃分為訓練集和測試集，使用訓練集進行模型訓練和參數優化，然后利用測試集進行模型驗證，評估模型的泛化能力和預測性能。

1.4 模型驗證與評估

1.4.1 野外實地觀測

在研究區域選擇代表性的野外站點，并進行實地采樣和測量，獲取準確的水環境參數數據作為參考數據。實地觀測可以獲取高質量的真實數據，能夠直接與模型模擬結果進行比較，評估模型的準確度。

1.4.2 統計分析與誤差評估

將模型模擬結果與實地觀測數據進行對比，通過統計學的方法（如均方根誤差、平均絕對誤差等）對模型的誤差進行評估，統計分析還可以用于分析模型在不同時間和空間尺度上的可靠性和穩定性。

1.4.3 交叉驗證方法

將數據集劃分為訓練集和測試集，使用訓練集進行模型訓練和參數優化，然后利用測試集進行模型驗證。交叉驗證可以評估模型的泛化能力和預測性能，檢驗模型對新數據的適應性。

1.4.4 模型評估指標

利用評估指標來衡量模型的性能，常見的指標包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、相關系數（r）等，這些指標可以客觀地評估模型的準確性、穩定性和可靠性，幫助研究人員判斷模型的優劣[5]。

2 基于多源遙感數據的水環境參數應用進展

2.1 水質監測與預測

（1）懸浮物濃度監測與預測：利用多光譜遙感數據，通過懸浮物濃度與光譜特征之間的關系建立模型，實現對水體懸浮物濃度的監測與預測；基于機器學習算法（如支持向量機、隨機森林等）的懸浮物濃度估算模型也得到廣泛應用。（2）藻類葉綠素-a濃度監測與預測：使用多光譜遙感數據與化驗測量數據建立藻類葉綠素-a濃度與光譜特征之間的關系模型，實現對水體藻類葉綠素-a濃度的監測與預測；基于熒光數據的藻類葉綠素-a估算模型也較為常見，通過測量水體熒光特征參數來估計藻類葉綠素-a濃度。（3）水體透明度監測與預測：利用多光譜遙感數據及相關的物理模型，建立水體透明度與光學特性參數之間的關系模型，實現對水體透明度的監測與預測；結合光學特性參數和散射傳輸理論，可以估計水體中懸浮物和藻類葉綠素-a對透明度的貢獻。（4）基于遙感圖像的水質分類與評估：使用遙感圖像進行水質分類，利用機器學習算法將不同水質類別進行自動分類，評估水體的水質狀況；結合地理信息系統（GIS）技術，將遙感數據與其他環境參數（如地形、土地利用等）進行多元分析，提供綜合的水質評估結果。

2.2 水資源管理與規劃

（1）水文模擬與預報：結合多源遙感數據和地面觀測數據，建立水文模型，實現對流域水文過程（如徑流量、土壤含水量等）的模擬和預報；利用遙感數據獲取氣象和地表特征參數，結合水文模型進行降雨徑流模擬，為洪水預警和水庫調度等提供支持。（2）水體面積與水位監測：利用多源遙感數據進行水體面積和水位的監測與測量，及時獲取大范圍水體的變化情況，為水庫調度、水資源配置和洪澇災害管理提供信息支持；結合地理信息系統（GIS）等技術，可以實現對水體的空間和時間變化的綜合分析和規劃。（3）水資源評估與優化：利用多源遙感數據獲取水資源的時空分布信息，結合水文模型和水資源評估技術，對水資源進行評估和優化；基于遙感圖像的土地利用和植被覆蓋度分析，可幫助識別植被覆蓋和土地利用類型，評估其對水資源的影響，并提供水資源管理的建議。（4）水資源規劃與決策支持：結合遙感數據和地理信息系統（GIS），進行水資源規劃和決策支持分析，實現對水資源的優化配置和合理利用；利用多源遙感數據分析水資源的需求和供應狀況，為水資源管理和決策制定提供定量數據分析和預測能力。

2.3 水生態環境保護與修復

（1）水資源管理：建立科學合理的水資源管理制度，包括水資源配置、水量控制、水質保護等方面的措施，確保水資源的可持續利用。（2）水體污染治理：采取防治結合的原則，通過加強污水處理、嚴格控制工業廢水排放、減少農業非點源污染等措施，降低水體的污染程度。（3）生態修復與保護：通過濕地保護與恢復、河道整治、湖泊生態修復等手段，提高水生態系統的生態功能，促進生物多樣性的恢復。（4）河流和湖泊的生態流量設置：合理調整河流和湖泊的水流量，維持河流和湖泊的生態需水和環境需求，保持水生態系統的健康發展。（5）農田水利工程建設：合理規劃農田水利工程，優化灌溉方式，減少水資源浪費，提高農田水利效益。（6）生態補償機制建設：建立適當的生態補償機制，對于為水生態環境保護作出貢獻的個人和組織給予經濟或其他形式上的獎勵，激勵更多人參與到水生態環境保護工作中。

2.4 水體演變模擬與預測

（1）建立水文模型：結合歷史水文數據和氣象數據等，可以預測水體的水位變化。這對于水庫調度、洪水預警、河流治理等具有重要意義。（2）利用水質模型：結合水質監測數據和環境影響因素，可以模擬和預測水體的污染物濃度、水質狀況和富營養化等指標的變化。（3）建立水動力學模型：結合地形、水力條件等因素，可以模擬和預測水體的流速分布和流向變化。（4）建立水生態模型：結合水生態監測數據和環境因素，可以模擬和預測水生態系統的結構和功能變化。

3 未來發展趨勢

3.1 高分辨率遙感數據的應用

（1）更詳細的空間解析度：高分辨率遙感數據能夠提供更詳細的空間解析度，可以捕捉到更小尺度的水環境變化。未來，隨著遙感技術的不斷進步，高分辨率遙感數據的空間分辨率將更加精細，能夠提供更準確的水環境參數信息。（2）更全面的頻譜信息：高分辨率遙感數據不僅可以提供更高的空間分辨率，還可以提供更豐富的頻譜信息。未來高分辨率遙感數據將涵蓋更廣泛的頻譜波段，包括可見光、紅外、熱紅外等，在獲取水環境參數時可以更全面地考慮不同的物理過程和特征。（3）更精準的水質監測與評估：高分辨率遙感數據的應用可以提供更精準的水質監測和評估結果。未來高分辨率遙感數據將結合更先進的算法和模型，實現對水環境參數更準確的反演。同時結合大數據和人工智能技術，高分辨率遙感數據可以在更廣泛的區域范圍內進行水質監測和評估。（4）更多樣化的應用場景：高分辨率遙感數據的應用不僅局限于水環境參數的模擬與應用，在未來還將涉及更多樣化的應用場景。例如，基于高分辨率遙感數據可以進行水資源管理、水污染溯源、湖泊演變分析等方面的研究和應用。

3.2 多源數據融合與集成的應用

（1）多尺度融合與集成：未來的發展趨勢將更加注重不同尺度遙感數據的融合與集成。不同分辨率的遙感數據可以提供不同層次的水環境參數信息，通過將這些數據融合與集成，可以實現對水環境參數的多尺度描述和分析，從而更全面地了解水體的變化和特征。（2）多源傳感器融合與集成：隨著遙感技術的發展，不同類型的傳感器可以提供各自獨特的信息。未來，多源傳感器的數據融合與集成將成為主要的發展方向。例如，結合光學、雷達、聲學等多種傳感器數據，可以實現對水質、水溫、懸浮物等多個水環境參數的綜合監測與模擬。（3）數據融合與模型集成：在多源數據融合與集成應用中，不僅需要數據的融合，還需要模型的集成。未來的發展趨勢將更加注重數據與模型的有機結合，通過數據驅動的模型優化和集成，可以提高水環境參數的模擬精度和可信度。（4）多層次的空間分析與決策支持：多源數據融合與集成應用可以提供豐富的水環境參數信息，為水資源管理和環境決策提供支持。未來，多層次的空間分析和決策支持系統將得到更深入的研究和應用，可以幫助決策者更好地理解和評估水環境變化，并制定相應的管理和保護措施。

4 結語

綜上所述，基于多源遙感數據的水環境參數模擬與應用是一個充滿潛力的領域。多源遙感數據提供了豐富的水環境參數信息，能夠支持水資源管理、水質監測和生態保護等方面的決策和行動。同時，基于遙感數據的模擬和預測方法也在不斷發展，為水環境參數的準確估計和監測提供了新的途徑。