TCSES 15-2020 城市黑臭水体遥感监管技术规范

ICS13.020.01CCSZ10团体标准T/CSES15—2020城市黑臭水体遥感监管技术规范Technicalspecificationforremotesensingsupervisionofurbanblack-odorouswater2020-12-29发布2020-12-29实施中国环境科学学会发布T/CSES15—2020I目次前言................................................................................II引言...............................................................................III1范围..............................................................................12规范性引用文件....................................................................13术语和定义........................................................................14黑臭水体遥感监管..................................................................25质量控制..........................................................................8附录A（资料性）高分2号卫星参数...................................................10附录B（资料性）城市黑臭水体判别标准...............................................11附录C（资料性）阈值选取...........................................................12附录D（资料性）成果出图示例.......................................................13T/CSES15—2020II前言本文件按照GB/T1.1—2020《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由生态环境部卫星应用中心和南京师范大学提出。本文件由中国环境科学学会归口。本文件起草单位：生态环境部卫星环境应用中心、南京师范大学。本文件主要起草人：朱利、吕恒、高红杰、周亚明、郁建林、孟斌、王雪蕾、冯爱萍、黄莉、杨子谦、李玲玲、李杨杨、许佳峰、周玲、洪恬林、李建超、王睿。T/CSES15—2020III引言为贯彻《中华人民共和国环境保护法》和《中华人民共和国水污染防治法（2008修订）》，规范和指导城市建成区黑臭水体监管工作，为城市水环境管理提供新的技术手段，制定本文件。城市水环境是城市生态环境的重要组成部分。然而，城市河流污染问题日趋严重，许多城市河流出现了常年性或季节性的黑臭现象。持续且有效的黑臭水体监测，是进行整治黑臭水体的前提。常规的黑臭水体监测不能获取整个城市黑臭水体空间分布状态，不利于城市黑臭水体的监管和治理。而卫星遥感监测由于其宏观性、周期性的特点，为城市黑臭水体监测提供了新的手段。本文件针对不同黑臭类型水体的光谱特征，建立黑臭水体遥感识别的模型，制定了利用高空间分辨率卫星识别城市黑臭水体的技术流程。本文件制定的技术流程方法可推广应用于我国的大中型城市，以期提高我国城市黑臭水体监管的效率。T/CSES15—20201城市黑臭水体遥感监管技术规范1范围本文件规定了城市黑臭水体遥感监管和质量控制。本文件适用于我国基于遥感影像可提取的城市黑臭水体的监测、识别与管理，包括城市范围内与城市在景观、建筑艺术、生态环境等方面充分融合的水域、流经城市的河段、城乡结合的河流及沟渠、城市建成区（或规划区）范围内的河流沟渠等水体，不包括湖泊和坑塘等。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。GB/T14950—2009摄影测量与遥感术语3术语和定义GB/T14950—2009界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1城市黑臭水体urbanblack-odorouswater城市区域内呈现令人不悦的颜色和（或）散发令人不适气味的水体的统称。3.2离水辐亮度water-leavingradiance经水-气界面反射和透射后的向上辐射度。3.3遥感反射率remotesensingreflectance水面离水辐亮度与水面入射辐照度之比。3.4影像预处理imagepreprocessing对主要运算前的原始数据所进行的某些加工。[来源：GB/T14950—2009，5.169]3.5几何校正geometriccorrection为消除影像的几何畸变而进行投影变换和不同波段影像的套合等校正工作。T/CSES15—20202[来源：GB/T14950—2009，5.190]3.6大气校正atmospherecorrection消除或减弱卫星遥感影像在获取时在大气传输中因吸收或散射作用引起的辐射畸变。[来源：GB/T14950—2009，5.191]4黑臭水体遥感监管4.1监管目的利用高空间分辨率遥感影像数据开展城市黑臭水体的识别与监管工作，获取黑臭水体的空间分布、黑臭河段长度和面积。4.2监管频次黑臭水体监管的频次参考各监测区高分辨率影像的成像时间与质量。考虑到某些地区卫星成像数目较少，同时受天气的影响，影像质量不佳，至少需要保证一个季度到半年期间有一景影像用于监管识别，或者根据生态环境主管部门监管需求进行监管。4.3遥感监管技术流程4.3.1概述遥感监管技术流程包括影像预处理、疑似黑臭水体识别、野外验证以及成果出图四个步骤，具体流程见图1。图1技术流程图T/CSES15—20203a)影像预处理首先，获取完全覆盖遥感监测区的遥感数据，参考原则是遥感图像云层覆盖不超过15%的数据为有效数据，为后续业务化应用和卫星遥感影像底图提供高质量的高分遥感数据；高分辨率遥感影像的预处理包括辐射定标、几何校正和大气校正等过程。b)疑似黑臭水体识别通过人工目视解译提取城市水体获取城市的水体矢量图层；针对黑臭水体类型较为单一的区域，建议使用归一化黑臭水体指数（NormalizedDifferenceBlack-odorousWaterIndex，NDBWI）；而针对较为复杂的黑臭水体类型的区域，建议使用决策树分类法；将所构建的黑臭水体识别模型应用于预处理后的水面遥感反射率图像，对城市水体进行黑臭水体识别；结合监测区实际情况及参考阈值范围，确定适用于监测区的黑臭水体阈值范围。c)野外验证将野外采集的星地同步样点用于模型验证，检验模型识别精度。d)成果出图根据所识别的黑臭水体，利用专题制图模板，制作城市黑臭水体空间分布图，并对黑臭水体面积和长度等信息进行统计分析，提交黑臭河段长度和面积统计报告。4.3.2影像预处理4.3.2.1获取影像数据源建议城市黑臭水体遥感监管以高空间分辨率遥感影像（本文件以高分2号为例，具体参数见附录A）为主要数据源，并以国内外高空间分辨率遥感影像为补充。4.3.2.2影像预处理4.3.2.2.1概述预处理主要包括三个步骤，分别是辐射定标、几何校正和大气校正。4.3.2.2.2辐射定标遥感卫星辐射定标利用绝对定标公式和官网更新的定标参数值进行计算得到，按照公式（1）进行计算。()()()()LGainDNOffset=+…………………………（1）式中：L(λ)——λ波段的辐射亮度值，常用单位为W/(m2∙μm∙sr)；DN(λ)——λ波段的像元灰度值；Gain(λ)——λ波段的增益值；Offset(λ)——λ波段的偏移值。4.3.2.2.3几何校正利用地面控制点（groundcontrolpoint，GCP）对影像进行几何校正。首先均匀选取30个具有典型特征的地面控制点，对其中一景高分2号影像进行几何校正。把已校正好的影像作为基准影像，通过选择对应位置控制点的方法校正其他影像，实现原始图像与参考图像（或地图）的空间配准。T/CSES15—202044.3.2.2.4大气校正大气校正建议使用FLAASH（Fastline-of-sightatmosphericanalysisofspectralhypercubes）工具，主要分3个步骤：首先从图像中获取大气参数，包括能见度（气溶胶光学厚度）、气溶胶类型和大气水汽含量。获取大气参数之后，通过求解大气辐射传输方程来获取反射率数据。为了消除纠正过程中存留的噪声，需要利用图像中光谱平滑的像元对整幅图像进行光谱平滑运算。使用FLAASH进行大气校正时，将辐射定标后的数据转换为BIL存储结构，编辑影像头文件，并且需要用到高分2号卫星影像的光谱响应函数。4.3.3疑似黑臭水体识别方法4.3.3.1水体提取水体的自动化提取对象主要为流经城市的河段、城乡结合的河流及沟渠、城市建成区(或规划区)范围内的河流沟渠等水体，而在影像上自动化提取较为细小狭长的城市河道水体难度较高，易产生误分。因此，准确的城市水体边界需要通过自动/半自动算法和人工目视解译得到。4.3.3.2黑臭指数的计算4.3.3.2.1归一化黑臭水体指数（NDBWI）利用红、绿波段的遥感反射率的差、和的比值来识别城市黑臭水体。定义这一指数为归一化黑臭水体指数（NormalizedDifferenceBlack-odorousWaterIndex，NDBWI），按照公式（2）进行计算。()()()()rsrsrsrsGreenRedNDBWIGreenRed−=+RRRR…………………………（2）式中：Rrs(Green)——遥感影像绿波段大气校正后遥感反射率值；Rrs(Red)——遥感影像红波段大气校正后遥感反射率值。NDBWI值无量纲。基于NDBWI方法的阈值选取见公式（3）。N的值可根据影像上典型的黑臭水体来进行确定，参考数值为N=0.17（NDBWI的取值范围是0~1，0.17为模型确定的阈值）。NDBWINDBWI黑臭水体水体类别非黑臭水体NN…………………………（3）4.3.3.2.2决策树分类法4.3.3.2.2.1概述基于城市水体的光谱特征，将其分为黑臭水体Ⅰ、黑臭水体Ⅱ、黑臭水体Ⅲ、黑臭水体Ⅳ、一般水体Ⅰ和一般水体Ⅱ六个类别（见表1）。基于高分2号遥感影像对城市水体进行决策树分类的方法见图2。T/CSES15—20205表1城市水体类别水体类别水体颜色黑臭水体Ⅰ灰黑色水体黑臭水体Ⅱ灰绿色水体黑臭水体Ⅲ灰黄色水体黑臭水体Ⅳ浅灰色水体一般水体Ⅰ偏绿色水体一般水体Ⅱ偏黄色水体图2决策数分类流程图4.3.3.2.2.2黑臭水体差值指数（DBWI）定义这一指数为黑臭水体差值指数(DifferenceofBlack-odorousWaterIndex，DBWI)，按照公式（4）进行计算。T/CSES15—20206()()rsrsDBWIGreenBlue=−RR…………………………（4）式中：Rrs（Blue）——遥感影像蓝波段大气校正后遥感反射率值；Rrs（Green）——遥感影像绿波段大气校正后遥感反射率值。DBWI单位为sr-1。利用黑臭水体差值指数（DBWI）判别黑臭水体Ⅰ。NⅠ的值可根据影像上典型的两大类水体确定（具体参考附录C，下同），阈值选取见公式（5）。-1I-1IDBWIsrDBWIsr黑臭水体水体类别其他水体ⅠNN……