遥感技术在水文调查中的应用—— 以贵州省黔西市林泉镇地区为例

龚 梅，杨凯迪

1贵阳信息科技学院

2贵州迪维洛普科技有限公司

人类社会生存和发展离不开水资源的使用，水文调查在水资源的开发利用中起着十分重要的作用。传统水文调查方法主要是采用人工方式来收集相关信息，存在诸多问题[1]，工作人员需要实地开展野外测量作业，受自然环境及天气等因素影响，数据的完整性和准确性不高，同时恶劣的野外环境容易给工作人员带来一定的危险[2]，且某些水文现象依靠人工地面调查费时费力且效果不佳，如河流源头、泉水井点调查等。

遥感影像具有覆盖面积大、信息量丰富、受地面障碍限制小、资料获得迅速等优点，因此，将遥感技术应用于水文调查中，可以大大减少野外调查工作量，节省人力，提高效率，降低劳动强度，加快水文调查进度，提高水文调查质量[3]，还可以综合分析推测出地下水通道。

本次遥感解译主要选用高分辨率遥感影像GEOEYE-1数据为主，Spot 5遥感数据辅助，采用人机交互目视解译方法，对贵州省黔西市林泉镇地区域开展水文遥感调查研究，发现在水文调查过程中充分利用遥感技术行之有效。

1 研究区概况

研究区位于贵州省毕节市黔西市与大方县交界处，地理坐标东经105° 45′～106° 00′，北纬27°00′～27°10′，涉及林泉镇、洪水镇、红林彝族苗族乡及黄泥塘镇。面积约为458 km2。区内总体地势东南低，西北高，海拔一般在900～1 600 m之间，地貌以中低山丘陵类型为主。气候主要为亚热带季风气候，区内碳酸岩广布，岩溶发育。

研究区构造单元位于扬子陆块遵义台地织金穹盆构造变形区，构造样式主要表现为穹窿构造盆地及短轴背向斜；地层从二叠系下统梁山组至第四系均有出露；岩性分布主要有白云岩、灰岩、砂岩、黏土岩等。

研究区内水系发达，属长江流域乌江水系，区内主要河流有凹水河、逢水河、西溪河、乌溪河、木柏河等，另有多条小溪流。

2 遥感数据源及图像处理

2.1 遥感数据源

遥感技术是一种比较先进的信息采集分析方法，在水文调查中具有非常高的应用价值。遥感成像方式与常规物体成像方式不同，在图像数据类型方面也存在显著的差异。开展遥感水文调查前，先应选择合理的遥感数据，然后再基于该类型数据选择合适的波段进行解译。本次遥感数据的选用以高分辨率遥感影像GEOEYE-1数据为主，参照Spot 5遥感数据辅助解译，根据数据不同的特点，互相补充、相互验证，更好地进行水文要素解译。

2.2 遥感图像的处理

本次遥感解译选用云覆盖面积少于5%的GEOEYE-1遥感数据、Spot 5遥感数据，GEOEYE-1遥感数据全色波段分辨率为0.41 m，多光谱波段分辨率为1.65 m，SPOT遥感数据全色波段分辨率为2.5 m，多光谱波段分辨率为10 m，分别对选用的GEOEYE-1遥感数据、Spot 5遥感数据进行处理，包括正射校正、融合、镶嵌等[4]。本次遥感数据正射校正，以1:1万、1:5万DEM为基准，通过ENVI中校正模型，在1:1万、1:5万DRG上选取田埂交汇处、道路交叉点、河流交叉处、桥梁等控制点进行正射校正，有效消除几何误差[5]。为使图像与1:1万、1:5万地形图精确叠合，在几何变换中使用的控制点20对，点对分布均匀排布。

数据融合是指将不同类型传感器或同一传感器不同数型的数据进行空间配准，将各数据的优势或互补性有机结合起来产生新数据的技术过程[6]。融合的目的有两种，一是提高信息的提取精度，要求原始数据的处理不得产生光谱扭曲，以利于建立解译标志，减少判读的不确定因素；二是用于底图的制作，可以使图像清晰、色彩鲜艳[7]。以便建立解译标志，提高信息的提取精度，减少判读的不确定因素。本次对GEOEYE-1数据进行均衡化处理及对比度扩展，调整图像亮度值分布和增强图像反差效果，采用多光谱波段的亮度分量I与全色波段PAN进行小波变换的融合，得到多个波段融合后的模拟真彩色的遥感图像；对Spot 5数据融合采用公式：蓝色波段：PXS1=(2PAN·XS1)/(XS1+XS2)；绿色波段：PXS2=(2PAN·XS2)/(XS1+XS2)；红色波段：PXS3=αP+(1-α)XS3。利用上述的公式得到一个在(XS1+XS2)波段上规则分布的混合通道进行融合。对不同的波段数据进行组合，合理选择不同的波段参数，使影像具有模拟真彩色效果。

搜集到的GEOEYE-1数据及Spot 5数据覆盖不全研究区，需要利用ENVI平台进行镶嵌。镶嵌影像时检查接边精度，调节色调，对亮度值进行加权平均处理，设置影像背景值、匀光、羽化值等参数后输出，得到最终成果图像。

为确保遥感影像精度满足要求，在影像图上随机抽取不少于15个点与相应的1:1万、1:5万DRG上的对应地物点的对比几何位置，求得X坐标点位绝对误差、Y坐标点位绝对误差及中误差。GEOEYE-1数据中误差为2 m，Spot 5数据中误差为3.3 m，根据《遥感影像地图制作规范》，本次影像精度达到要求。

3 遥感解译内容、方法及遥感影像特征

3.1 遥感解译内容

利用遥感技术可以获得地表水体、水系、泉、井、湿地等的清晰图像信息，通过地表水的关联情况可分析推断出地下水的分布情况，研究区水文要素包括地下水出露点、地下河出入口、溶洞、消水洞、天窗等。遥感技术在岩溶地下河地理位置、空间展布、长度等方面研究具有优势。

3.2 遥感解译方法

基于高分辨率遥感数据，参照研究区地质资料、历史水文资料等，采用目视解译法，建立解译标志，开展研究区水文遥感解译。

断裂构造和岩性特征是影响水文分布的重要因素，先对区域内的断裂分布和岩性特征进行充分研究，再开展水文解译。平移断层可使相邻水系同步扭曲；规模较大的断裂，两侧水系、地形地貌等景观特征显著不同；有的断裂构造导致河流、沟谷呈直线状展布；碎屑岩分布地区，水系通常呈树枝状分布，支流较多；而碳酸岩分布地区，水系相对不发育；研究区夜郎组地层上冲沟、水系较发育。

从水文参考资料丰富、地质研究程度高的区域开始，从区域性宏观解译逐渐向局部性微观问题研究过渡，从直观水文信息提取逐渐向地下水通道判断过渡，循序渐进，逐步深化，反复解译，不断提高对区域水文条件的认识。再按照地下河出入口、地下水出露点、溶洞、消水洞等顺序解译。

3.3 遥感影像特征

地下水出露点包括泉、井等。在进行地下水出露点解译时，要注意区分地下水出露点与地表水体（库、塘和水田）的影像特征。研究区地下水出露点在影像上较周围色调突出，呈不同饱和度的蓝色调，边界不规则，多有自然沟渠伴生（图1），而库、塘边界清晰，形状相对规则，个别人工水塘、库可见拦水坝，地下水溢出带多呈条带状分布，形成的汇水面较小或几乎没有。水田的影像特征则有比较明显和规则的条纹，在高分辨率影像上，小溪沟在影像上清晰可见，利用水系追踪法，对河沟“追根溯源”，溪沟断头处即为地下水出露点。在富水带规模较大或者水田位于较高山坡时，指示其上游可能有地下水出露点。

图1 地下水出露点影像特征

在局部富水带或小水点和流水形成的溪沟同时出现时，局部富水带或小水点就是地下水出露点，即泉，规模大的可能是暗河出口[8]。在只有局部富水带或小水点时，有两种可能，一是较小规模的泉，二是岩溶表层带形成的水点。在只有小溪沟出现时，其上游起点可能是泉。

地下河在影像上没有直接的解译标志，只能通过其他水文要素综合分析推测，它往往与地表水体相连，并有一定的连续性延伸，在影像上发现河流中断后又重新出现（如图2、3），可以根据端头判断出地下河的出入口，地下河出入口通常出现在岩溶山区或构造发育的区域。根据区域内的地貌及地势高低判断其为地下河入口或出口。遥感影像的宏观性特点，可判断出地下河地理位置、空间展布、长度、弯度系数等特征。

图2 地下河入口影像特征

图3 地下河出口影像特征

溶洞是指碳酸岩被含有二氧化碳的流水所溶解、腐蚀而形成的天然洞穴。溶洞在影像上可以看出地势较周围低，呈现不规则圆形，溶洞附近可追溯到“断头”水源（图4）。

图4 溶洞影像特征

消水洞又称无底洞、落水洞、消洞等，是指流水沿裂隙进行溶蚀及坍陷形成的洞穴。在影像上地势较周围低，位于水系的端头，水流到此掉入消水洞中消失（图5）。

图5 消水洞影像特征

开展水文要素解译时，要注意溶洞和消水洞的区分，溶洞是形成石灰岩地区地下水长期溶蚀的结果，溶洞里景观奇异；而消水洞类似于“漏斗”，是地表水流入地下的进口，是地表及地下岩溶地貌过渡的类型。溶洞的规模通常较消水洞规模大。消水洞的下方可能是岩石裂隙，也可能是地下河。因此，消水洞是判断地下河的一种间接解译标志。

地下河天窗是指地下河上方出现了一个竖直溶洞形成的“窗户”，因此在天窗呈凹洞状，且在天窗附近可以寻找到地下河出入口（图6）。天窗、地下水出露点、消水洞的结合解译可推测地下河走向。

图6 溶洞影像特征

4 研究区水文遥感解译结果

通过对研究区遥感解译，共解译地下水出露点18处、呈一定规律的线性分布；地下河出口7处、入口4处，研究区地下河以南北走向为主；溶洞8处、消水洞11处、天窗1处、分布在地下河出入口附近，见图7。对解译结果进行野外抽样调查，发现与室内解译吻合度较好。

图7 研究区交通位置及水文要素分布图

5 结语

遥感技术具有许多无可替代的优势，其视域宽广、受地面影响小，特别是高分辨率的影像数据通过色彩、形态、纹理的变化为水文遥感解译提供了丰富的信息，在水文调查中充分应用遥感技术，可以极大地提高水文调查工作的质量和效率，帮助研究人员更好地了解研究区域内的水文情况，优化水文调查的方式，完善水文调查的成果，具有极为广阔的应用前景。