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基于遥感的内陆湖泊水质监测系统研究

摘要

目前，水资源和环境问题已引起相关学者越来越多的关注，其中以内陆湖泊的水资源和环境问题尤为突出。目前，遥感技术已被广泛应用于具有高频，大规模，多光谱特征的水资源和环境的监测。本文提出了一个内陆湖泊水质监测系统（WQMSIL）的前景。 WQMSIL旨在通过充分利用具有优势的遥感数据，并结合地面的观测数据，来反映内陆湖泊环境质量的趋势。 WQMSIL提供了各种相关信息，用以反映内陆湖泊的水质和环境问题，为专家的进一步决策提供助力和方便公众的参与。本文介绍了WQMSIL的设计，其包括系统设计的要求、框架、结构和功能。WQMSIL将要测试的内容包含三个重要部分。文中还介绍了未来系统的一些改进。

copy;2011通过Elsevier Ltd.发行。入选和评审由会议负责

ESIAT2011组织委员会。

关键字：WQMSIL；水质；内陆湖泊；遥感；系统

绪论

内陆湖泊在全球淡水资源中表现出特殊的地位。它们的液态淡水量占了地球表面上所有液态淡水的90％以上，这些内陆湖泊支持着一系列的人类活动，包括农业，商业，运输，娱乐，旅游以及食品和能源生产。它们还为多种生物提供了繁衍生息的栖息地。正是由于它在这些基础方面的重要性，我们就更应该加强治理对湖泊污染的行为，修复污染严重的湖泊生态系统，让其尽快的恢复其生态系统功能，为生态文明的发展做出相应的贡献。为了实现该目标，必须鼓励保护开发以及结合多学科技术。在这些技术中，遥感技术在水质监测领域已引起越来越多的关注^[1]。

传统的监测方法存在着监测周期长，时间和空间不连续，成本相对较高等缺点。 遥感技术目前已被广泛的应用于监测具有高频，大规模，多光谱特征的水质。 文中介绍内陆湖泊水质监测系统（WQMSIL）的设计。 WQMSIL旨在通过充分利用遥感技术的优势并结合地面观测数据来反映内陆湖泊水质变化的趋势。 WQMSIL将提供水质变换的各类信息，辅助改善内陆湖泊的水质问题。

系统要求

数据要求

WQMSIL需要遥感数据，地面观测数据和环境背景数据作为系统数据源， 考虑到内陆湖泊的范围和监测周期等因素，HJ-1A / 1B CCD数据将作为系统中遥感数据的主要来源，其有效载荷技术指标见表1^[2]。 其他卫星数据也将作为补充进入系统的数据源，包括Landsat / TM，SPOT，CBERS-02等。

表1 HJ-1A / 1B的有效载荷技术规范

地面观测数据包括环境保护部门提供的各类水质监测指标。这些基于地面的观测数据，一方面是用于建立基于遥感数据的水质指标监测模型，另一方面则可以用于常规监测。

环境背景数据是一个数据集，其包含了系统中的环境统计数据，土地使用率和覆盖变化量数据，植被覆盖数据，水文学数据和基本地理信息数据等。

功能要求

WQMSIL旨在通过充分利用遥感技术的优势，对内陆湖泊的水质进行大规模的，连续的，动态的监测，并提供一个可运行的应用系统，因此WQMSIL应该实现以下功能要求：1）能够远程感应数据和并且能对地面观测数据自动处理； 2）基于遥感的水质指标监测； 3）结合遥感数据和地面观测数据进行水质评估； 4）水质动态变化监测及分析； 5）主题产品的映射和可视化。 这些功能要求对于系统的框架和功能设计至关重要。

系统框架

根据上述的系统要求，WQMSIL应包含四个子系统：1）数据管理子系统；2）数据预处理子系统； 3）水质监测子系统； 4）映射和可视化子系统。 WQMSIL的总体框架如图1所示。

图一 系统框架

数据管理子系统

于数据管理子系统包含大量的遥感数据，地面观测数据和环境背景数据，因此数据管理子系统负责数据的集成，建立了数据资源管理平台。根据一定的层次实现了数据的分层存储和统一管理，定义了数据分类和产品分类的标准。数据管理子系统为其他子系统提供输入/输出的数据接口。

数据预处理子系统

数据预处理是必不可少的部分，因为需要在标准化环境下进行分析，例如辐射精度，空间分辨率等都将造成影响。在成像过程中可以获得传感器数据，有很多数学方法可以用于处理原始数据，遥感数据。而对于地面观测数据，则需要将各种地面观测数据标准化为特定格式的数据， 这使得数据预处理子系统主要由以上五个模块组成，旨在将主要产品应用于其他子系统。

水质监测子系统

水质监测子系统通过基于遥感数据的检索和时间序列分析模型，提供各种包含水质指标参数的特征和趋势的产品。使用这些参数监视产品，子系统可以进一步输出一系列具有高级数据的产品，例如水质分类和水污染分类，湖泊富营养化评估，水污染评估。 此外，子系统还包括一个应用程序模型管理模块，以支持模型的修改，更新和定制。

映射和可视化子系统

映射充当产品输出进度。 通过标题，图例和其他注释，为不了解遥感产品的用户提供了有关监视结果的更多的详细信息。 映射模块拥有为生产者应用注释编辑和地图输出的功能。

为了满足水质监测和管理的需求，必须可视化遥感产品和地面观测数据。在传统系统中，水质信息的可视化非常单一，主要以静态方式显示水环境数据，包括文档，表格，图表等。除了这些常见的可视化方式外，可视化子系统还可以通过动画来显示出水环境数据的动态变化，这可能会根据视觉连续性引起渐变效果。同时，多媒体数据（包括音频，视频等）也可用于此子系统中的可视化。此外，为了变得对用户更加友好，该子系统提供出了两种可视化模式：一种是交互式可视化，它根据用户的需求选择一种可视化方法。另一个则是自动可视化。在这种模式下，可以组织各种可视化方法并将其自动显示给用户。

系统逻辑结构

WQMSIL基于客户端/服务器体系结构，支持系统具有良好的稳定性和可伸缩性。 系统的逻辑结构分为三层，如图2所示：

图2 系统逻辑结构

数据层管理空间数据和属性数据的数量，以实现系统中数据的集成管理。 数据层包括遥感图像数据库，地面观测数据库，地理信息数据库，环境背景数据库等。

应用层提供了实现系统功能的操作平台。 它接收用户的要求并调用数据层的数据以完成功能并输出相应的数据产品。

表示层是一种环境，在该环境中，系统的数据和产品以各种形式可视化。 它包含图像，专题图，报告，图形，表格，视频等。

系统特点

时间序列分析

较为传统的内陆湖的水质监测系统主要集中是基于单卫星图像的遥感水质参数检索上，并不能反映出内陆湖水质动态变化信息。 针对这种情况，在WQMSIL中使用了基于时间序列的分析方法的水质参数趋势的模型。 该系统利用遥感图像序列，可以在一段时间内获得连续的水质参数值，因此可以对水质进行动态监测，及时发现湖泊的变化信息。

自动化

由于考虑到用户当前的运行要求，因此WQMSIL中使用了可自动完成各种任务的构造形式。 用户一开始只需要按照系统中的要求填写配置文件，系统将会自动完成整个流程并输出相关的产品。 它不仅提高了系统的效率，而且还节省了用户的时间，使他们可以更多地专注于系统产品的分析，从而为内陆湖泊的水质问题做出适当的决策。

集成了遥感数据和地面观测数据

WQMSIL与地面定期观察和基于遥感数据的内陆湖水质监测中两者完全兼容。 由于只能基于遥感数据获得一些基础的水质指标，因此将遥感数据和基于地面的观测数据集成到系统中，以输出水质的划分和分类。湖泊富营养化和水污染的评估从本地发展到系统模型，即从点到面，从静态到动态的大规模评估。

结论

位于中国湖北省武汉市的东湖被选为示范区。 通过进行水质监测应用，可以验证模型和方法的效果，并测试系统的运行性能，为系统的改进和完善提供技术参考。 随着水质监测运行要求的不断提高，需要在许多方面对系统进行改进：1）增加更多新的卫星遥感数据； 2）水质预警和预报； 3）数据同化技术。

参考文献

[1]. Wuhan Declaration: Rehabilitate the Lake Ecosystem: Global Challenges and the Chinese Innovations. The 13th World Lake Conference. Wuhan, China, 2009.

[2]. Information on http://www.cresda.com/n16/n92006/n92066/n98627/index.html.

[3]. Leszek A. Maciaszek. Requirements Analysis and System Design. Pearson Education. 2007.

[4]. Y. Ouyanga, P. Nkedi-Kizzab, Q.T. Wuc, D. Shindeb, C.H. Huangd. Assessment of seasonal variations in surface water quality. Water Research, 2006, 40(20): 3800-3810.

[5]. Subimal Ghosh, P.P. Mujumdar. Risk minimization in water quality control problems of a river system. Advances in Water Resources, 2006, 29(3): 458-470.

[6]. Heejun Chang. Spatial analysis of water quality trends in the Han River basin, South Korea. Water Research, 2008, 42(13): 3285-3304.

[7]. Alicia Vignolo, Alberto Pochettino, Daniel Cicerone. Water quality assessment using remote sensing techniques: Medrano Creek, Argentina. Journal of Environmental Management, 2006, 81(4): 429-433

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