水域岸線風險源天地一體化監測體系技術探討

摘""要：近年來，河湖水域岸線生態環境管理工作備受人們關注。為提高管理效率，提出了天地一體業務化運行監測體系，包含岸線風險源快速發現、現場核查、問題整改處置跟蹤功能。構建風險源地物識別類別體系，基于高空間分辨率衛星數據，快速識別岸線農業源、工業源以及其他人類活動或生態破壞行為，摸清疑似風險源源分布現狀。采用移動終端進行現場核查，并由責任部門對核查屬實的風險源問題完成整改。該監測體系可降低人工巡查工作量，全面提高風險源監管信息化水平。

關鍵詞：水域岸線；天地一體；風險源

Discussion"on"the"Technology"of"Space-ground"Integrated

Monitoring"System"for"Water"Shoreline"Risk"Sources

Zang"Wenqian1"""Chen"Guang2

1.Aerospace"Information"Research"Institute，"Chinese"Academy"of"Sciences""Beijing""100094；2.The"27th"Research"Institute"of"China"Electronic"Technology"Group"Corporation""""HenanZhengzhou""450047

Abstrct："In"recent"years，"the"ecological"and"environmental"management"of"the"shoreline"of"rivers"and"lakes"has"attracted"much"attention."In"order"to"improve"management"efficiency，"this"paper"proposes"a"space-ground"integrated"monitoring"system，"which"includes"rapid"discovery"of"shoreline"risk"sources，"on-site"verification，"problem"rectificationnbsp;and"disposal."Construct"a"classification"system"for"the"identification"of"risk"sources.Based"on"high-spatial"resolution"satellite"data，"it"can"quickly"identify"agricultural"sources，"industrial"sources"and"other"human"activities"or"ecological"damage"behaviors"along"the"water"shoreline，"and"find"out"the"distribution"status"of"suspected"risk"sources."Use"the"mobile"terminal"app"to"conduct"on-site"verification，"and"the"responsible"department"will"complete"the"rectification"of"the"risk"source"problems"that"are"verified"to"be"true."The"monitoring"system"can"reduce"the"workload"of"manual"inspection"and"comprehensively"improve"the"informatization"level"of"risk"source"supervision.

Keywords："water"shoreline；the"integration"of"space-ground；source"of"risk

近年來，我國水環境質量持續好轉，但水生態環境風險依然呈現高發態勢。大量化工企業近水靠城，涉危、涉重風險源布局性、結構性風險突出。很多岸線人類活動之后并沒有重視修復植物資源，這些情況都是引發流域環境問題的主要原因[1]。

風險源作為引起水環境問題的根源，對其快速識別和監測對水環境的改善有至關重要的作用。傳統的監測手段存在巡查周期長、巡查面積小、人力成本高，對同一區域重復巡查、巡查存在死角等問題，難以及時、有效、全面地監管。近年來，隨著國產公益性遙感衛星的陸續成功發射，遙感影像數據日益豐富[2-3]，為水域岸線風險源高頻次遙感監測監管提供了數據保障。遙感監測具有觀測范圍廣、信息量大、獲取信息快、更新周期短并且可以進行歷史對比等特點，在風險源識別方面具有明顯優勢。

目前，很多研究人員利用遙感技術對風險源進行監管。姚延娟[4]基于國產資源三號衛星數據，針對某河流型水源地進行風險源信息提取，分析河流型水源地風險源類型、分布特征。蘇軼君[5]研究了高分五號衛星用于動態監測飲用水水源地風險源地物的可行性。崔凡[6]采用遙感宏觀監測初步排查識別水源地多種疑似風險源。隨著衛星遙感技術的發展，衛星影像數據分辨率不斷提高，在表達地物幾何、紋理、拓撲關系等特征參量方面更加細致，以深度學習為代表的遙感數據后處理增強了對地物信息的識別提取能力。曹琪[7]以圖像分割為基礎，通過面向對象深度學習分類提取大尺度自然風險源，再利用語義分割提取各類人工風險源，實現了不同風險源的分級提取。閆智[8]以對水源地環境具有重要影響的建筑區為例，應用支持向量機和全卷積網絡兩種方法，研究了基于遷移學習思想下的遙感影像樣本遷移的可行性。李佳[9]采用改進后的DeepLabv3+網絡改善小尺度地物漏分的情況，保持地物邊緣，更好地應對遙感影像上的水源地風險源地物尺度變化。

由此可見，遙感監測手段用于提高對風險源的監管和保護工作質量，已經成為一種行之有效的方法。本文基于遙感影像進行地物分類提取，初步掌握生態環境風險源現狀，并結合實際需求形成集快速發現、任務交辦跟蹤、問題整改處置于一體的監測體系，圍繞水域風險源問題做出了針對性的管控對策。

監測內容

風險源是指可能對水環境造成污染，尤其對水體水質產生較大影響的，對水污染防治與監控預警具有重要指示價值的人類活動區域、場所和目標[10]。不同的地類通過其特有的方式會對周邊水源造成潛在的威脅。根據實際管理工作的需要，結合相關管理條例，把農業用地、采礦用地、工業用地、居民生活區、水產養殖區作為本文監測對象，構建風險源分類體系。

工作流程

水域岸線風險源問題天地一體化監測流程包括數據準備及與預處理、疑似圖斑提取、現場核查、問題整改處置等工作環節，具體流程如圖1所示。

數據準備工作

收集整理監測區域或流域分布的矢量范圍以及高空間分辨率衛星影像。由于水源地風險源空間尺度屬于小尺度，需要基于高分一號、高分二號、高分六號等高分辨率衛星數據進行風險源遙感監測。要求單景影像平均云量lt;10%，重點監測區域盡量沒有云覆蓋，同時影像應盡量避免拉伸、斷線等。

開展衛星遙感影像預處理工作，制作監測區域的高分衛星影像底圖。衛星遙感影像預處理包括連接點匹配、正射校正、影像融合、影像鑲嵌、影像裁剪等步驟。在高性能集群環境下，采用并行處理方式，基于遙感影像快速處理模型進行高分數據正射影像制作、配準融合、拼接鑲嵌等處理任務。

風險源提取

目視解譯

（1）建立風險源解譯標志：參考風險源目標處影像的顏色、色調、紋理、形狀、大小、陰影、圖案、位置、布局等，結合影像中地物的形狀、顏色、紋理、依賴關系等特征，并結合地物的具體屬性，如農田呈條帶狀分布、顏色在影像中隨作物種類變化，構建風險源解譯標志。

（2）人機交互目視解譯：基于高分衛星影像底圖，依據目標區域矢量，建立公里格網，逐格網進行解譯，防止出現漏提現象。根據光譜特征或紋理特征目視解譯，通過風險源在遙感影像中表現出的地物特征，以專家知識為基礎，進行綜合分析，識別水源地周邊的風險源所屬類型。對于無法在影像上準確判斷的地類，結合從其他數據源如天地圖、高德等在線地圖上提取興趣點信息，再結合遙感影像確定。構建風險源遙感監測現狀矢量數據層，建立圖斑的拓撲關系，生成圖斑屬性表，包括風險源類別、經緯度、行政區等信息。統計分析監測區域內各風險源類型的面積、數量及百分比狀況，分析風險源分布狀況及規律。

智能解譯

利用基于深度學習的語義分割技術，根據同類地物在相同的條件下（光照、地形等）應該具有相同或者相似的光譜信息和空間信息特征，不同類別的地物之間具有差異的地物特征，對圖像中的所有像素按照地物性質分為若干類別。后期加入人工修正，開展目標區域風險源信息監測。

（1）構建數據集：深度學習的成功依賴于高質量標注樣本，充足數量的訓練樣本是網絡模型訓練的前提和基礎，同時樣本數據的空間分布和多樣性保障著網絡模型的魯棒性和泛化能力。樣本標注策略本著先粗標再精標的原則，通過粗標數據給標注人員提供豐富的待標注目標先驗位置，指導標注人員準確標注，降低誤標、漏標及矢量標注不準確的風險。為實現對標注人員和標注數據的統一管理，進而整體提高數據標注的質量和效率，選用標注軟件LableImg（https：//github.com/tzutalin/labelImg），標注方法為逐像素的地物輪廓標注。通過生成-學習-物理仿真三個層次來實現不同需求的樣本庫智能擴容與增強技術，并通過矢量-柵格數據的集成來獲得不斷增加的增廣樣本從而智能、高效、經濟地擴充樣本庫。

（2）自動提?。横槍Σ煌倪b感影像數據，為了能夠使目標變化識別率達到最大，模型結構設置模塊包括神經網絡架構的選取、優化器以及損失的選取和激活函數等的選取。選取神經網絡架構時，大部分語義分割網絡都有一個共同模式，傾向于利用經典的網絡結構如AlexNet、VGG"Net、ResNet等進行深層特征提取，對于局部特征較為敏感，而忽略了全局特征，會損失大量的上下文信息，導致模型分類錯誤。為了提高方法適用性，以U-Net語義分割模型為基礎，通過加入Transformer，可以有效的學習遙感圖像的全局特征，進一步提升模型對于目標地物的敏感度。針對某些風險源通常不具有規則分布，同時在形狀、尺度上也呈現出變異性的情況，引入可變形卷積通過學習額外的空間偏移量，可提高模型對于地物形狀變異的適應性。普通卷積采用規則的采樣網格，并不能很好適應地物形狀和尺度的變異性。與普通卷積不同的是，可變形卷積可以自適應學習卷積核的偏移量，可以讓模型能夠針對性學習不同方向上的對象特征。針對風險源大小各不相同的問題，于網絡中添加空洞卷積可以讓模型針對性學習不同尺度上的對象特征，增加網絡適應性，提升模型在遙感圖像上的適用性和分類性能。

現場核查

利用遙感影像監測識別疑似風險源，需要進行現場核查進一步確認風險源屬性。基于遙感技術、地理信息技術和定位技術，開發風險源現場核查移動端應用程序（Application，App），支持流域岸線風險源管理與現場核查。依據遙感監測發現的風險源疑似線索、核查人員達到目標點位后進行實地核查并通過移動端App上報核查的結果。

移動端App主要功能有：（1）地圖服務功能，提供標準地圖和衛星地圖的顯示，可以進行地圖的常規操作，如放大、縮小、平移；（2）遙感監測風險源信息的查詢功能；（3）現場信息填報功能，對問題圖斑進行現場拍照、錄像、填寫有關核查情況；（4）導航功能、定位功能；（5）數據的導入/導出功能，支持遙感影像和矢量數據導入，支持核查結果導出；（6）圖層管理功能，支持圖層上下移動、圖層可見設置等。

問題整改處置

根據現場核查情況，結合相關政策法規建立問題臺賬，主要信息包括問題名稱、位置、面積、問題性質、問題類型、問題描述、實地核查情況、處置意見、整改時間等信息。處理過程全留痕監管，并進行時效跟蹤，設置環節時效，輔助線索辦理人員進行全流程處置，提升工作人員辦理效率。主管部門需明確劃分責任，針對問題線索處置環節中出現的重大預警，聯通“線上線下”監督。責任部門收到任務后，制定工作計劃，指定負責人進行問題處置，并在時限要求內完成整改，若無法按時完成任務，則需要提前進行延期申請，描述問題處置情況及延期原因、延期時長。為確保問題整改處置到位，問題處置后需由主管部門逐宗審核確認銷號。

結論

本文對水域岸線風險源天地一體化監測體系進行了技術探討和分析，確定了其工作流程的可行性。該監測體系采用遙感技術手段對水域岸線的風險源進行識別，通過移動端App輔助工作人員快速進行現場核查。構建風險源問題臺賬，責任部門根據整改意見進行問題處置，主管部門對問題處置過程進行全流程跟蹤。該監測體系可大大降低數據獲取的成本，節省大量的人力、物力、財力；可為流域岸線日常監管工作提供技術支持，為產業結構優化提供依據。

參考文獻：

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[10]邱涼.城市水源地突發污染事故風險源項辨識與分析［J］.人民長江，2008，39（23）：19-20.

項目：云南省重點研發計劃“赤水河流域綠色治理和發展技術研究及應用示范”項目（項目編號：202203AC100001）的支持

作者簡介：臧文乾（1984—""），男，漢族，河南新鄉人，博士研究生，高級工程師，研究方向：主要從事遙感圖像處理、流域環境風險及安全研究工作。