GF5卫星监测饮用水源地风险源潜力研究

第39卷第4期2017年4月人民黄河YELLOWRIVERV〇1.39,No.4Apr.,2017【水环境与水生态】GF-5卫星监测饮用水源地风险源潜力研究苏轶君U，李利伟2,刘吉平、姚延娟3(1.武汉大学资源与环境科学学院，湖北武汉430079;2.中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球科学重点实验室，北京100094;3.环境保护部卫星环境应用中心，北京100094)摘要：计划于2017年发射的高分五号（GF-5)卫星是中国高分专项工程中一颗重要光谱卫星，可以用来动态监测饮用水水源地风险源地物。为分析预测GF-5卫星在水源地风险源地物监测中的潜力，在缺乏有效光谱数据的情况下，选择与GF-5全谱段成像仪光谱设置比较接近的Lan山at8OLI数据，并分别将30m和15m空间分辨率数据作为GF-5数据信息量的下限和上限进行试验分析。在遥感影像的解译能力方面，将Je&i^-MatusitaCJ-M)距离判定作为下限，以地物均值光谱曲线特征为依托对地物可区分性进行定量分析，将专家判读不同波段组合的地物图像判识作为上限对地物可区分性进行定性分析。研究选择天津市于桥水库为试验区，构建合适的风险源地物识别类别体系，开展数据处理和试验分析，定量分析与定性分析结果表明，GF-5全谱段成像仪的20m反射光谱数据不仅可以实现对林地、人工水域、水产养殖区和农田的判识，而且在未来很可能实现对农业大棚、采矿用地、住宅小区、村落和工业用地等典型风险源地物的判识。关键词：风险源；地物判识；饮用水水源地；定量分析；定性分析中图分类号：TV211.1;TP79文献标志码：Adoi:10.3969/j.iwn.1000-1379.2017.04.016PotentialAnalysisofGF-5toMonitortheRiskSourceinDrinkingWaterSourceSUYijun1，2，LILiwei2，LIUJiping1，YAOYanjuan3(1.Schoo1ofResourcesandEnvironmentalSciences，WuhanUniversity，Wuhan430079，China;2.KeyLaboratoryofDigitalEarthScience，InstituteofRemoteSensingandDigitalEarthofChineseAcademyofSciences，Beijing100094，China；3.Sate11iteEnvironmentCenter，MinistryofEnvironmentalProtection，Beijing100094，China)Abstract：GF-5beinglaunchedin2017isoneofChina5snewgenerationhighspectralresolutionremotesensingsatellites.Itcanbeusedtodynamicallymonitortherisksourceindrinkingwatersource.InordertoanalyzethepotentialoftheGF-55s20mreflectancespectraldatainmonitoringtherisksourceindrinkingwatersourcesintheabsenceofpropersimulatedGF-5data，Landsat8OLIdatasharingasimilarspec­tralandspatialsetupwithGF-5datawasusedassubstitution.Anovelstrateg^^withtwotypesoflowerandupperboundswasdevelopedintheanalysis.15mandLandsat830mOLIdataworkedasupperandlowerboundsintermsofinlonnationcontainedinthedata.Intermsoftheabilityofinterpretationmethod，atypicalquantitativeanalysismethodnamelyJeffries-Matusitadistancewaschosenasalowerbound，whileexpertinterpretationofdifferentcombinationsofbandsalwaysbeingconsideredasaqualitativeanalysiswaschosenasanupperbound.WeselectedYuqiaoReservoirinTianjinanditssurroundingasthetestareatoconductourexperimentalanalysis.Basedonaboveanalysis，GF-5’s20mreflectancespectraldatacannotonlyrealizetheidentificationofforestland，artificialwater，aquacultureandfarmland，butalsointhefuturearelikelytorealizetheidentificationoftypicalrisksourceofagriculturalgreenhouse，miningland，residentialareas，villagesandindustrialland.Keywords：risksource；identificationofobjects；drinkingwatersource；quantitativeanalysis；qualitativeanalysis当前对于水源地的研究主要着眼于水源地保护区划、环境风险评价、防治对策等方面针对水源地风险源地物遥感影像判识这一领域的研究较少[3]。计划于2017年发射的高分五号（GF-5)卫星是中国高分专项工程的一颗遥感卫星，可用于饮用水水源地风险源地物的动态监测，以提高水源地保护部门对水源地环境的高效管理。为此，本文针对GF-5全谱段成像仪影像对饮用水水源地风险源地物的可判识能力展开研究。为了有效评价GF-5全谱段成像仪在饮用水水源地风险源地物判识中的应用潜力，在缺乏GF-5全谱段成像仪20m空间分辨率可见光-短波红外反射光收稿日期=2016-11-21基金项目：国家重点研发计划项目（2016YFB0501501);高分辨率对地观测系统重大专项（民用部分）（05-Y20A33-9001-15/17);国家自然科学基金资助项目（41271349)。作者简介：苏轶君（1991—)，女，福建武夷山人，硕士研究生，研究方向为资源与环境遥感。通信作者:姚延娟（1974—)，女，河南洛阳人，高级工程师，博士，主要从事定量遥感、遥感水环境应用等方面的研究工作。E-mail：[e-mail]•71•人民黄河2017年第4期谱数据的情况下，把与GF-5全谱段成像仪光谱设置比较接近的LandSat8OLI(陆地成像仪）数据作为试验数据。在数据信息量方面，将LandSat8OLI的30m空间分辨率多光谱数据作为GF-5全谱段成像仪20m有效模拟反射光谱数据的下限数据，将15m空间分辨率全色波段数据与30m空间分辨率多光谱数据的融合数据作为其上限数据。在遥感影像解译能力方面，将专家判读不同波段组合的地物图像判识作为上限，以人眼所能观察到的地物视觉特征为依托进行地物可区分性判读定性分析，同时，将Jeffries-Matusita(J-M)距离判定作为下限，以地物均值光谱曲线特征为依托进行地物可区分性定量分析。以天津蓟县于桥水库及其周边为试验区域，在适宜的风险源地物识别类别体系下，开展数据处理和试验分析。1研究方法具体的研究方法包括数据准备、数据构建与样本提取、样本分析、结果对比和结果验证，笔者重点对数据构建与样本提取、水源地风险源判识分析方法进行详细阐释，总体技术流程见图1。图1GF-5卫星监测饮用水水源地风险源的潜力研究总体技术流程1.1数据构建与样本提取首先对Landsat8OLI遥感数据进行辐射处理，得到大气表观反射率（TOA)图像[4-5]。Gram-SchmidtPanSharpening遥感影像融合方法对原有光谱信息保存完整，且色彩表现上具有高保真的优势，采用此算法将Landsat8OLI的30m空间分辨率多光谱数据与15m空间分辨率•72•人民黄河2017年第4期全色波段数据进行数据融合，得到15m空间分辨率多光谱遥感数据。遥感影像上存在的地物是不规则的，在遥感影像上将水源地风险源地物分为大小合适的网格进行处理分析，不仅可以包含地物整体结构信息，还可以规范数据存储,提高数据处理效率…'因此分别对下限数据即30m空间分辨率多光谱数据进行9像素X9像素的格网样本提取,对上限数据即15m空间分辨率多光谱数据进行18像素X18像素的格网样本提取。1.2水源地风险源判识分析方法水源地及其周边地物复杂多样，需要依据不同地物在遥感影像上呈现的特征进行判识区分。本文将地物的可区分情况分为容易区分地物和很难区分地物：容易区分地物即基本能与其他地物区分开;很难区分地物即地物彼此相似，不易区分。在定量分析阶段，利用地物均值光谱曲线特征及Jeffries-MatUSita距离[10-|1]来衡量地物类别间的可区分性。根据Jeffries-Matusita距离的原理，两类地物距离越远，表示相似度越小;两类地物距离越近,表示相似度越大。一般来说，当两类地物之间的Jeffries-Ma­tusita距离大于1.9时地物可以区分，小于1.9则地物很难区分[9]。在定性分析阶段,根据地物在不同波段组合的RGB影像的视觉特征进行可区分性分析，波段组合为RGB-432、RGB-543、RGB-764、RGB-564、RGB-753、RGB-652、RGB-752、RGB-754、RGB-632、RGB-765、RGB-562、RGB-654,因多光谱图像不同波段组合显示不仅可以使不同地物的目视效果增强，而且可以使不同目标地物的反射率特征在不同波段组合下得到凸显，从而有利于地物之间可区分性的提高[12-13]。依据专家目视判读经验，定性分析能够综合考虑地物影像的光谱、结构、形状和纹理等特征，从而进行地物区分。通过定量分析和定性分析分别对30m和15m空间分辨率数据的水源地风险源判识结果进行对比，并从定量分析结果和定性分析结果两个角度出发进行判识结果的验证。前者采用作为试验测试下限的地物均值光谱曲线特征，并结合光谱角度匹配法[14]对水源地风险源地物进行分类验证;后者采用基于专家知识的目视判读方法对地物进行分类验证，根据谷歌地图高分辨率影像和实地考察的试验区地物类别数据得到分类后精度验证结果。2水源地风险源管理需求分析于桥水库是引滦人津工程的重要调蓄水库，是天津市唯一的地表水水源地，是天津市人民的“大水缸”。近几年，随着蓟县经济社会的不断发展,直接或间接地加剧了工业废水、化肥、农药、生活废水、垃圾等有害物质的高强度排放,这些有害物质通过地表径流等流人水库,对水库的生态和环境产生重要影响。于桥水库周边环境的优劣与水环境密切相关，环境保护工作乃当务之急[15-16]。依据《土地利用现状分类》（GB/T21010—2007),通过对试验区的野外实地考察和验证,根据水源地风险源地物的形状、颜色、纹理及与周边地物的相互关系等视觉特征的地物遥感影像解译属性,并结合地物风险源属性,建立试验区高分一号（GF-1)2m空间分辨率水源地风险源地物类别体系,其中风险类地物有农田、农业大棚、水产养殖区、采矿用地、住宅小区、村落、工业用地，除此之外还有林地、人工水域。①农田为有水源保证和灌溉设施，在一般年景能正常灌溉,种植农作物的耕地。遥感影像属性：内部呈条带状分布，多个区域组成田字状，颜色随农作物种类、生长季节