水环境监测中遥感技术的应用分析

2018-03-28

四川水泥 2018年2期

（平昌县环境监测站，四川巴中 636400）

遥感技术建立在电磁波理论基础上，借助相关系统，对水环境中存在的各种杂质辐射反馈回来的电磁波进行收集，再借助辐射光谱，就能在相关记录中找到与杂质光谱特点相对应的杂质名称，这也就使水环境中的各种杂质都不会逃脱监控范围。本文主要针对水环境监测中遥感技术的应用进行分析。

1 水环境监测中遥感技术应用优势

1.1 收集信息广

飞行设备的使用，使遥感技术监测范围变广，并且速度加快，在一定的时间内，能对水深、水面宽的江河湖泊等水环境进行快速检测，这就决定了信息在收集速度以及数量上要比传统监测技术要强。并且这种技术运用建立在电磁波传递理论的基础上，对其进行数据分析也可以借助现代的信息技术，这使水环境中的各种杂质在种类以及分布范围和分布数量上的分析更加精确、科学，从而所采取的解决措施也更加接近现代化，而不是使人束手无策[1]。

1.2 适应各种复杂的水环境

被石油或数量诸多的泥沙等污染的水环境，在水质监测中，总是不能精确大范围收集信息，所以在治理水污染时，总会出现治标不治本的现象，遥感技术的出现和应用，解了水环境保护的燃眉之急。因为遥感技术穿透能力强，无论是液体还是固体以及气体都逃脱不了遥感技术的感应和监测，所以沙漠以及原始森林这样复杂的环境会将其作为监测手段。

1.3 对水环境进行立体动态监测

立体监测指的是遥感工具能立体俯瞰监测，并且将监测结果以直观的航空影像呈现出来，检测过程保持了连续性，这使水环境监测不会局限于片面范围，而是使水环境以整体形式呈现在大家面前，所以遥感技术的这种立体监测所提供的信息，使水环境实现了全面整体监测与辩识。动态监测指的是遥感技术往往能在环境发生变化的第一时间就感应到，并会将相关信息通过传感器传回相关人员手中，另外遥感技术还会感应到环境变化后的其他环境变化情况[2]。这使水环境总是处于监控中。

2 遥感检测水质参数的原理与方法

2.1 原理

水环境中，不同的物体所对应的光谱特征是不同的，所以相关人员首先要将干净水体的光谱特征作为参考对象，然后对水中的杂质进行光谱特征收集和分析。主要表现是水中的各种杂质在光线反射下，因为杂质成分不一样，所以反映的电磁波长短不一，进而遥感图像并不全然一样，遥感图像正是反映了水质参数，通过不断监测，不断反映，直到水环境中的遥感图像和干净水体的遥感图像相差无几，才表示水环境污染问题解决，因为遥感图像还能反映出水体中有害杂质成分的含量。

2.2 方法

水环境干净，并非指水体中没有浑浊物以及浮游植物、溶解性有机物、化学物质，而是指这些物质在含量要远远小于某个特定指标范围，所以要判断水环境是否污染，还是要将这些物质作为水质参数指标，借助遥感技术，对其含量进行检测[3]。

2.2.1 理论法

基于水中光场理论模型，借助遥感技术测得电磁波反射率，水中杂质各种成分含量公式为：

各成分含量=实际吸收系数/后向散射系数

这种方法模型过于简单，并不能将复杂的水体环境表示出来所以最后的数值与实际值总是存在偏差的，这些偏差就有可能造成治理后的水环境依旧达不到干净水体参数指标值。

2.2.2 经验法

这种方法建立模型是有前提条件的，需要先将遥感波段数据与地面实测水质参数测量出来，然后对两者的结合体进行整体分析，在创建模型后，才能进行水质参数的计算。这种方法虽然也能计算出成分含量，但模型涉及的两种数据在采集时，无论是在时间还是在空间上都无法达到同步，所以两者之间相关点很少，将其联合起来进行的分析结果在精度上是无法达到预期目标的。

2.2.3 半经验方法

这种方法借助了每种成分参数光谱特征和经验方法中的统计模型，使成分含量能被很好地分析出来，这种方法相对来说，测量精度准确，和实际含量相差无几。所有水体中的叶绿素以及各种成分指标都被纳入到监测对象中。

3 水环境监测中遥感技术应用

3.1 水体营养富集

水体营养富集诱因是营养盐含量过多，因为这会导致能产生叶绿素且会在死亡分解时消耗氧气的藻类植物无限繁殖，水中的其他生物所需要的氧气和养分被藻类夺走，最后无法生存死亡。所以利用遥感技术对水中的叶绿素含量进行监测，作为判断水体是否营养富集的依据。主要监测的是叶绿素a，具体方法采用半经验方法中的模型分析与成分参数指标数值相结合，遥感技术会对水体绿度指数进行测量，通过综合分析，可以得出叶绿素 a的发射峰和吸收谷等信息，进而对其成分含量和分布信息了如指掌[4]。发射峰的波长在 682-752nm之间，吸收谷则在441-669nm之间。

3.2 泥沙过多

这种悬浮固体监测，一般选择遥感技术中的经验方法，在建立模型之前，先将泥沙浓度优质波段以及实地固体悬浮物的浓度调查结果进行分析，不同之处在于波段与泥沙浓度之间的相关性比较好，波段是要经过辐射值计算测量的，辐射值的反演发生在其与固体浓度建立模型之后，反演结果就是固体浓度的实际值。最佳波段的选择可以通过泥沙遥感反应的辐射峰值来判断。经试验，最佳波段定在0.58-0.68μm之间。这些经验模型有很多，比如统一关系式模型、线性关系式模型等，相关人员要建立模型时，要注意各种数据的正确运用，以保证模型有效。

3.3 各种废水污染

工业污水、生活废水以及各种垃圾发酵水等使水体环境污染比较严重，利用遥感技术进行监测时，需要借助多光谱合成图像以及TM图像来作为水质污染预测遥感模型的建立。这些图像上废水成分的反射位置和强度是有差异的，这说明不同的污染成分所对应的相关波段也是不同的。这些废水成分电磁波长主要对应红外线，所以它们对水污染状况最终反映在红外辐射光谱所对应的彩虹外像片上，相关人员可以直观看到污染源及其踪迹，进而实现对其的动态监督[5]。

3.4 热污染

工业用水在排放的过程中，如果没有对沸腾的废水进行冷却除污染处理，会使水环境中的温度随之飙升，水环境中的生物生长环境发生变化，其生命力就会出现隐患，甚至造成死亡，这种由热水造成的污染就是热污染。遥感技术中的热红外以及微波遥感可以对温度变化进行有效监测。温度变化的地方会直观呈现在热红外像上，热污染在水环境中的污染趋势也会表示出来，相关人员可以将其作为依据，还要进行实地考察，进而对水体温度采取冷却措施。