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东莞市水葫芦分布遥感动态监测分析

2020-08-03陈亮雄杨静学李伟添

广东水利水电 2020年7期
关键词:水葫芦东莞市反射率

秦 雁,陈亮雄,杨静学,周 宇,李伟添

(1. 广东省水利水电科学研究院,广东 广州 510635;2. 广东省水安全科技协同创新中心,广东 广州 510635;3.广东省山洪灾害防治工程技术研究中心,广东 广州 510635)

1 概述

水葫芦[Eichhornia crassipes(Mart.)Solms.],又名水浮莲、凤眼莲、凤眼蓝等,为雨久花科凤眼蓝属浮水草本植物,原产于南美洲,是国际公认的十大入侵恶性杂草之一[1]。由于我国华南地区良好的水热条件,且缺少有效天敌,水葫芦在广东省普遍发生,珠江水系的东江、西江、北江,韩江水系,鉴江,漠阳江均被水葫芦肆虐[1]。其造成的危害主要有:① 阻塞河道,影响泄洪、船运、灌溉;② 覆盖水面,影响水下生物生长,破坏水生生态系统[2];③ 水葫芦死亡腐烂,对水质造成二次污染;④ 滋生蚊蝇,为一些有害昆虫提供栖息地[3]。政府虽多次采取整治措施但仍难根除水葫芦顽症,其原因在于未能全面掌握区域内水葫芦分布及源头信息,造成治理责任不明确,难以建立统一联合的治理机制。各地区采取河道分段式常态化打捞、消杀的方式,难以从根本上治理水葫芦。

卫星遥感技术在监测水葫芦应用方面具有宏观、高效、经济的优势。目前,应用遥感技术监测浮生植物的研究集中于大型海藻浒苔,或其他藻类水华,方法主要分为3类:监督分类、单波段阈值、多波段比值[4-5]。监督分类首先选取浮生植物像元,建立训练样本,对遥感影像进行分类,结果需人工解译修正[6]。单波段阈值利用近红外波段浮生植物高反射、而水体强吸收的显著差异,设定阈值提取[7-8]。多波段比值能扩大浮生植物覆盖水体在可见光波段吸收谷与近红外波段反射峰之间的差异,提升分类的精度[9-12]。水葫芦与浒苔相似,繁殖快、易漂移,覆盖水面如草原。两者的区别在于生境不同,水葫芦常生长于水动力条件较差的河涌、沟渠、池塘等小微水体中,需采用高分辨率遥感图像才能满足监测需求。杨静学[13]等采用归一化植被指数,基于多源中高分辨率遥感数据分析了鹤地水库水葫芦时空分布特征。张覃雅[14]采用珠海鸡啼门水道Worldview3亚米级图像,对比了多种方法提取水葫芦的精度,其中基于对象的最邻近分类法效果最佳。蒋明等[15]采用监督分类方法,对滇池凤眼莲覆盖面积和种群位置进行时空动态变化分析。

东莞市位于东江三角洲地带,河网密集,水体污染,水流缓滞,不仅本地生长了较多水葫芦,而且聚集了上游漂移而来的水葫芦,致使东莞市水葫芦灾害现象较为常见。采用遥感技术动态监测东莞市水域水葫芦覆盖情况,有助于识别水葫芦源生地,实施精准治理。目前,基于中高分辨率卫星遥感数据,对城市区域水葫芦动态监测的应用较为少见。本文借鉴浮生植物遥感监测方法,建立水葫芦光谱特征识别模型,采用多时相遥感数据,分析东莞市水葫芦分布及源生地信息,以及水葫芦分布与水体叶绿素浓度定量遥感结果的关系,为治理水葫芦灾害提供决策支持。

2 水葫芦光谱特征

本研究采用美国ASD公司FieldSpec3便携式分光辐射光谱仪,实地测量水葫芦光谱,以分析其光谱特征,建立识别模型。光谱仪探测波长范围为350~2 500 nm,光谱采样间隔最高可达2 nm,数据间隔为1 nm。每个样本均测量10条光谱曲线,对数据进行异常极大值、极小值筛选后,取其平均作为样本的典型光谱。

图1为水葫芦反射率光谱,在可见光波段,由于各种色素的吸收作用,水葫芦反射率较低,在绿光波段(550 nm)存在一个较为明显的小反射峰。水葫芦与陆生植被一样,由于叶绿素强烈吸收蓝光和红光,对绿光吸收相对较弱,因此,两者的光谱较为一致。水葫芦中混有水体光谱的影响,因水体的吸收作用,其绿光反射峰较陆生植被反射峰有所降低,数值在5%左右。在近红外波段,水葫芦具有很高的反射率,而水体在近红外强吸收,因此近红外数据能够很明显地区分水葫芦和水体。利用水葫芦覆盖水面与正常水体光谱特征的差异,可以从卫星影像上快速有效的识别水葫芦,这是光学遥感监测水葫芦的基本原理。

图1 水葫芦反射光谱示意

3 水葫芦遥感识别方法

3.1 数据来源

本文以水葫芦灾害较为严重的东莞市东江三角洲水域为研究区,收集了2018年10月4日、2019年3月11日高分2号卫星共8景图像数据,以及2019年9月22日欧洲哨兵2号卫星数据。高分2号卫星数据多光谱和全色图像空间分辨率分别为4 m和1 m,两台相机组合幅宽为45 km。哨兵2号卫星携带一枚多光谱成像仪,可覆盖13个光谱波段,幅宽达290 km,图像空间分辨率为10 m。

3.2 方法与数据处理

首先,对图像进行正射纠正、辐射定标、数据融合、大气纠正等一系列预处理,获得具备地理参照、消除几何形变,大气影响的真实地表反射率数据。其次,采用多时相遥感数据及光谱判别模型自动提取水域,结合人工修正,获得未有水葫芦覆盖时,水体真实覆盖范围,作为水域模板。最后,采用光谱判别模型识别各时相水葫芦分布信息,结合水域模板,排除陆生植被,获得水葫芦覆盖范围。

3.2.1数据预处理

1) 正射纠正基于元数据中提供的有理函数参数,构建有理函数模型,分别对多光谱和全色数据进行纠正。

2) 辐射定标,使用绝对定标吸收将卫星DN值转化为辐亮度。进而进行辐射纠正,将辐亮度转换为行星反射率。GF系列卫星遥感影像原始观测数据为DN值,根据式(1)转化为行星反射率ρTOA:

(1)

式中μs=cosθs,θs为太阳天顶角,与太阳高度角互余;d是日地距离修正因子,可查表获得;Gain为定标增益;E0为大气层外太阳辐照度,均采用中国资源卫星应用中心发布的参数值。

3) 数据融合和大气纠正是预处理过程的关键步骤,决定了光谱数据的真实性。数据融合算法采用光谱保持能力较好的Gram-schmidt方法[16-17],大气纠正方法采用基于图像自身的阴坡植被暗象元法计算气溶胶光学参数,然后代入辐射传输方程获得真实地表反射率[18]。

3.2.2水域模板制作

为了有效排除河岸陆生植被,首先需要制作研究区域的水域模板。不同时相遥感图像中水葫芦覆盖水面范围不同,采用归一化水体指数NDWI[19],设置NDWI>a阈值,提取各景图像水体,将结果叠加取并集,可获得研究区水域初步模板。NDWI计算公式如下:

NDWI=(ρG-ρNIR)/(ρG+ρNIR)

(2)

其中ρG、ρNIR分别是绿波段,近红外波段的地表反射率。初步模板还需人工检查修正,一方面消除建筑物阴影及山区阴影的影响,一方面填补各时相均被水葫芦覆盖的水域,获得较为精确的研究区水域模板。

3.2.3水葫芦识别

由水葫芦光谱特征可知,在红波段对太阳辐射有较强吸收能力,反射率较低。但在近红外波段,由于绿色植物叶肉组织的高反射和高透射性质,与水体在近红外强吸收性质截然相反,可采用归一化植被指数NDVI>b,结合近红外单波段反射率阈值ρNIR>c的方法提取植被信息。NDVI计算公式如下:

NDVI=(ρNIR-ρR)/(ρNIR+ρR)

(3)

其中ρR、ρNIR分别是红波段,近红外波段的地表反射率。以研究区水域模板为标准,与提取的植被分布取交集,最终获得水葫芦覆盖分布结果并进行统计分析,估算区域水葫芦影响范围。

4 结果分析

4.1 东莞市水葫芦分布分析

图2为2018年10月、2019年3月、2019年9月东莞市水域水葫芦分布情况遥感监测结果,直观显示了水葫芦覆盖面积呈逐渐减少的趋势。由图2a可见,2018年10月东莞市水葫芦主要集中于东江下游三角洲河网区,以及与惠州市交界处的潼湖周围水域。东莞市境内建有大量工业园区,包括印染、纺织、皮革、纸品工厂等,工农业污水及生活废水处理不当,致使区域内污染超负荷,水体有机污染较为严重,为水葫芦生长提供了充足的养分。河网区和潼湖水域既为水葫芦源生地,也聚集了上游漂移而来的水葫芦,依附于浅滩、桥墩、拦截网等周围生长蔓延,加重了该区域水葫芦灾害情况。

自开展“清漂”、“清四乱”、“五清”等多项行动后,东莞市水域水葫芦治理成效显著。2018年10月、2019年3月、2019年9月东莞市水葫芦遥感监测覆盖面积分别为2.78 km2、2.36 km2、1.37 km2。由图2c所示,2019年9月东莞市水葫芦覆盖面积锐减,零星残存于东江三角洲区域细小河涌末端、池塘等水域。

a.2018年10月4日 b.2019年3月11日 c.2019年9月22日

图3为2018年10月与2019年3月东莞市河网区水葫芦分布遥感监测结果对比示意。至2019年9月,东莞市河网区水浮莲明显减少,主河道基本无成片水浮莲。紫色斑块为两个时相均覆盖水葫芦的水域,主要为水动力条件较差、污染较重的细小河涌。水葫芦在这些水域宜反复生长,可识别为水葫芦源生地,需进行重点整治。

图3 2018年10月与2019年3月东莞市东江三角洲水葫芦分布遥感监测对比示意

4.2 水葫芦与水体富营养化关系分析

水葫芦生长的根本原因在于水体富营养化,治理的关键在于改善水质。水体富营养化促使水中藻类快速生长,叶绿素浓度指示了水中藻类丰度,因此是反映水体富营养化程度的重要指标。为分析水体富营养化与水葫芦生长的关系,利用高分卫星遥感影像对东莞市水体进行了叶绿素浓度定量反演。采用的水质遥感模型由吴仪等[20]建立,已成功应用于新丰江水库叶绿素浓度时空动态分析当中。

由图4可见,东莞市水体叶绿素浓度高值区主要分布于东莞市河网区以及潼湖周围水域,此外东莞境内水库水体叶绿素浓度也普遍处于较高水平。东江干流以及珠江水域叶绿素浓度相对较低。遥感结果显示东莞市水葫芦密集分布区与水体叶绿素浓度高值区吻合,反映了这些区域水体污染负荷较重,营养物质过多,催生了大量藻类及水葫芦,亟待治理。

图4 2019年3月东莞市水体叶绿素浓度遥感分布示意

5 结论与展望

1) 应用模型对东莞市水葫芦分布进行了动态监测分析,遥感结果显示:自2018年10月、2019年3月、至2019年9月,东莞市水葫芦覆盖面积依次为2.78 km2、2.36 km2、1.37 km2,覆盖面积持续大幅减少,说明开展“清漂”、“清四乱”、“五清”等专项行动后,河湖漂浮物治理工作成效显著。

2) 多时相水葫芦遥感监测结果显示,东莞市河网区、潼湖周围水域为水葫芦两大源生地。2019年9月,东莞市河网区主河道基本无成片水葫芦,水葫芦零星残存于细小河涌末端、池塘等小微水体中。遥感结果显示水葫芦密集分布区与水体叶绿素浓度高值区分布趋势一致,反映了水体富营养化程度较为严重。

3) 水葫芦生长的根本原因在于水体富营养化,治理的关键在于改善水质。今后,可进一步结合多时相高分辨率水质遥感结果分析水葫芦分布情况,识别污染排放源,监管排污实体。同时,建立地面巡查与遥感监测相结合的动态监察体系,持续监管评价治理成效,根治水葫芦顽症,防止反复成灾。

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