关于黑臭水体的研究

一、水体污染的内容

1.重金属污染：镉、铬、铜、汞、铅、钒、钴、钡等。

2.有毒的非金属污染物：苯酚、苯胺、强碱性污染水、氯、农药、工业废水及酸雨等。

3.水体富营养化：生活污水、工业废水，含氮和磷等植物营养物质；施用磷肥、氮肥的农田水中，常含有磷和氮；含洗涤剂的污水中也有不少的磷。水体中过量的磷和氮，为水中微生物和藻类提供了营养，使得蓝绿藻和红藻迅速生长，它们的繁殖、生长、腐败，引起水中氧气大量减少导致鱼虾等水生生物死亡、水质恶化。这种由于水体中植物营养物质过多蓄积而引起的污染，叫做水体的“富营养化”。这种现象在海湾出现叫做“赤潮”。

4.水体浑浊度：水体中泥沙增多导致的污染。

二、城市污染水体污染分级标准

特征指标                轻度黑臭               重度黑臭

透明度/cm                25～ 10                   ＜10

溶解氧/( mg /L)        0．2～ 2．0                 ＜0．2

氧化还原电位/mV        －200～ 50                ＜－200

氨氮/( mg /L)           8．0～ 15                ＞15

三、水体污染参数的反演模型

1、叶绿素a浓度的反演模型为：

C_chl-a=4.089(b4/b3)²-0.746(b4/b3)+29.733

2、悬浮物浓度的反演模型为：

C_TSS=119.62（b3/b2）^6.0823

3、透明度的反演模型为：

Z_sd=284.15C _TSS^-0.67

4、富营养化指数的估算模型为：

TLI=0.54TLI_chl-a+0.46TLI_TSS

TLI_chl-a=10(2.5+1.086lnC_chl-a)

TLI_TSS=10(5.118+0.49lnC_TSS)

四、常用遥感提取水体的方法（数据可根据实际情况进行小范围修正）

1、差值法：0≤G-R≤0.0024

2、单波段阈值法：0≤G≤0.0287

3、比值法：0.06≤（G-R）/（G+R）≤0.115

4、HCI1：R+NIR-B＞0.1723

5、HCI2：R+NIR-G＞0.1647

五、学习研究

1、无论提取黑臭水体的哪一项黑臭指数，都存在许多不确定因素（比如阴影、地物干扰、黑臭是否已检测、以及黑臭标准等），本次研究后的准确率没有现场核查；

2、提取的步骤上尽量排除地物、阴影等因素的干扰，在环节上可以考虑多因素叠加进行提取（比如同时用叶绿素、悬浮物、透明度等黑臭因素进行交叉或叠加）。

3、研究前，要确定数据来源、波段类型、地理参数等，在研究某种黑臭因素的提取时，数据源要确保研究可以达到目的，否则对研究的意义不大。

4、在遥感影像上用肉眼进行观测、初步确定黑臭水体的区域，用易康软件的监督分类（样本采集）的方法进行区分水体与黑臭水体，传统样本采集前都将样本类别的属性参数进行设置后在影像上进行标本采集，设置的波段均为影像的所有单波段（如图1、图2）

图1                                    图2

本次实验考虑用与黑臭水体因素相关的波段组合参数或者反演模型参数进行属性设置(如图3)，在进行样本采集监督分类，目的在于提高黑臭水体提取的准确性。（备注：本次实验也是假定某个或某几个区域比如池塘为黑臭水体。）

实验无效。原因分析：指定的黑臭水体区域并非黑臭水体；受地物阴影干扰。结论：在选定黑臭水体样本时，不能随意指定某区域为黑臭水体，否则无法区分水体与黑臭水体。

5、在遥感技术上，各个波段对于区分黑臭水体和水体的差别十分小，用肉眼也经常无法区分，所以在选定黑臭水体时要注意：该影像数据的日期是否存在黑臭水体（即使现在存在）；现场进行核查检测，最好不只一个样本点。本次演示包括了：①用比值法（G-R）/（G+R）作为参数进行阈值分类，提取黑臭水体；②用C_chl-a作为参数进行阈值分类，提取叶绿素；③用C_TSS作为参数进行阈值分类，提取悬浮物。

本次操作研究结果不佳，比值法、叶绿素、悬浮物等黑臭指数的参数在本次操作中均为update后人为寻找阈值，但没有实际参考的确切黑臭水体标准，这也可能是本次研究效果不佳的主要原因。在前人研究的基础之上，用“指定阈值”的方法进行测试，依然是效果不佳甚至是偏差较大，结论就是，前人研究的阈值参考有局限性，甚至仅代表某个区域的值而已。

6、操作简易过程如下（详情见附件视频）：

①比值法：导入影像、修改波段名称、波段组合、多尺度分割、建立阈值的规则公式（波段组合方式）、update寻找阈值，最后assign class （简易过程见下图1、2、3）

 

    

图1                                   图2

 

 

图3

②叶绿素提取：导入影像、修改波段名称、波段组合、多尺度分割、建立阈值的规则公式（波段组合方式）、update寻找阈值，最后assign class简易过程见下图4、5）

 

图4                                    图5

③悬浮物提取：导入影像、修改波段名称、波段组合、多尺度分割、建立阈值的规则公式（波段组合方式）、update寻找阈值，最后assign class （简易过程见下图6、7）

图6                                   图7

④透明度提取：导入影像、修改波段名称、波段组合、多尺度分割、建立阈值的规则公式（波段组合方式）、update寻找阈值，最后assign class （简易过程见下图8、9）

 

图8                                  图9

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