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基于GF-2影像的城市黑臭水体遥感识别

温爽  
【摘要】:所谓“黑臭”,是水体有机污染的一种极端现象,是由于水体缺氧、有机物腐败而造成的,已经成为我国许多大中城市共同存在的环境污染问题。目前国内外对城市黑臭水体的研究多集中于黑臭形成机制、水质评价方法与指标构建、生态修复等方面,但对其识别方法的研究还十分欠缺。本研究以南京市主城区黑臭水体为研究对象,利用野外实测水体数据和影像数据,分析了城市黑臭水体的遥感反射率特征,针对GF-2传感器波段设置,分别构建了色度、饱和度和基于特征波段的黑臭水体识别算法。对不同算法的识别精度、稳定性和适用性进行评价,遴选出适用于GF-2影像的最优识别算法。将该算法应用于2015、2016和2017年的GF-2卫星影像,得到南京市不同时相黑臭水体空间分布图,继而分析城市黑臭水体的时空分布特征。论文主要得出以下结论:(1)城市黑臭水体遥感反射率特征和城市非黑臭水体相比,城市黑臭水体具有更低的遥感反射率,整体低于0.025sr-1;在400nm~550nm范围上升缓慢,斜率最低;在550nm~580nm范围遥感反射率出现峰值,但是波峰较宽,峰值较低,在620nm和700nm处没有明显的吸收谷和反射峰。总体而言,城市黑臭水体遥感反射率在550~700nm范围内整体走势很平缓,虽然具有波动变化,但是峰谷不突出。(2)城市黑臭水体遥感识别算法针对GF-2卫星数据波段设置,构建了色度和饱和度的方法,以及通过对城市黑臭水体光谱特征的分析,利用绿光波段遥感反射率的单波段阈值,蓝、绿波段差值,蓝、绿、红波段间光谱斜率的乘积以及红、绿波段的比值,分别构建了基于特征波段的单波段算法、黑臭水体差值指数(DBWI)、黑臭水体斜率指数(SBWI)和归一化黑臭水体指数(NDBWI)。根据建模样点的计算结果,确定了各算法对城市黑臭水体和非黑臭水体的判别阈值。利用地面实测样点和卫星同步样点对各算法识别精度进行评价。其中,归一化黑臭水体指数(NDBWI)对建模样点和验证样点的黑臭情况判断最为准确,具有最高的精度和稳定性,适用于城市河道黑臭水体和非黑臭水体的识别,是本研究的最优识别算法。(3)南京市黑臭水体时空分布特征基于2015年4月21、2016年11月3日和2017年10月9日三景GF-2遥感影像的识别结果,南京市2015年识别出11条黑臭河段,长度和面积分别为19.19Km和0.313Km2;2016年识别出9条黑臭河段,总长度和总面积分别为14.79Km和0.244Km2;2017年识别出4条黑臭河段,总长度和总面积分别为2.12Km 和 0.088Km2。从空间分布的角度,城市黑臭水体主要分布在中心城区(鼓楼区、建邺区、玄武区和秦淮区),其中鼓楼区和建邺区的河流黑臭现象最为严重。各城区人口密集区域、建筑工地、工厂附近以及“断头浜”水体,是黑臭现象的高发区域。而且黑臭河段发生的位置并不固定,同一条河流不同的河段水质状况也不相同,易受到周边环境的影响。从时间变化上来看,2015年~2017年南京市黑臭水体的数量、长度和面积都呈现下降的趋势。2015年识别出的黑臭河段数量最多,南京市河道黑臭现象最明显;经过一年的治理,2016年南京市多条河段依然存在黑臭现象,治理后易“复黑”;到2017年整体水质状况得到很大改善,黑臭河段的数量、长度和面积大大减少,秦淮区和建邺区水体黑臭现象基本消失,多条河段水质好转不再黑臭。另一方面,即使是同一条河流,不同的时间发生黑臭的河段也不相同,这与当地环境以及河流整治措施密切相关。


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