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基于RS与GIS技术对某流域水体富氧化有机化合物的反演土木工程研究

日期:2020年04月09日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:258
论文价格:150元 论文编号:lw202004071324082448 论文字数:40244 所属栏目:土木工程论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis

本文是一篇土木工程论文研究,本文选用研究流域中的水体采样数据与 WorldView-Ⅲ多光谱遥感卫星数据,结合 RS 与GIS 技术实现了对流域中水体富氧化有机物的模拟反演。经过实验研究,有效的对相关因素进行了分析论证,但在获取数据与函数构造的精度上仍存在着不足之处:1. 对富氧化有机物的反演过程中,获取的影像数据为分辨率 1.6m 的 WorldView-Ⅲ多光谱遥感影像。虽然影像数据分辨率符合实验要求,但影像数据中具有的光谱波段较少,在建立各光谱波段反射率与有机物浓度的函数关系时,所选用的波段组合相对匮乏,对实验的精度具有一定影响。2. 通过相关学术研究论文与资料,在采用 BP 神经网络系统反演流域中溶解氧(COD)浓度时,构造模型输出的模拟值与实测值的相对误差在 10%-20%之间,虽然在该误差条件下,可以实现对流域中溶解氧(COD)浓度的预测反演,但在精度方面仍存在不足。


第 1 章  绪论


1.1  研究背景

近年来,随着我国城市化的进程日益加快,由此引发的环境问题也日益日趋严峻,其中水体富氧化污染问题尤为突出,主要表现为各江河湖泊水质不断恶化,水域面积逐渐变少。水体富氧化程度的加重,会导致人均水资源短缺,区域经济发展受到限制。2017 年中国水资源现状分析报告显示,中国目前有 16 个省(区、市)人均水资源量低于 1000 立方米,有 6 个省、区(宁夏、河北、山东、河南、山西、江苏)为极度缺水地区。同时,流域、湖泊中水体富氧化现象也会引起蓝藻水华问题。近几年,我国湖泊蓝藻水华暴发导致水环境恶化事件频繁发生。2017 年 12 月底,我国大理洱海西岸部分水域蓝藻富集,使得洱海水质受到严重影响。2017 年 9 月,我国武汉百年名园中山公园园内人工湖蓝藻水华暴发,发出阵阵臭味。蓝藻通过在水面聚集,遮挡阳光使其不能入射到水中,导致水下生物因缺少阳光而生长缓慢或停止生长。此外蓝藻本身具有毒素,当水体中没有其他食物时,水中的一些鱼类会食用蓝藻,这样毒素会进入水生生物链,给其他生物也带来一定的危害,导致其生长缓慢或死亡。蓝藻水华问题的存在,致使整个水体的水质状况不断恶化,对人类的健康造成威胁。

常规的水质监测是在水域设置一些固定的监测点位,人工到现场进行水样的采集,并将水样送到实验室进行化学分析与测量。但这种方法费时耗力,数据获取具有一定的难度,采集和分析的数据有限。对于整个流域水体而言,用该方法进行监测很难反应其整体的水质状况。本文从对流域中水体富氧化有机物质的模拟反演的角度出发,选取长春地区某流域作为研究对象,通过结合该流域中南、北两段各观测点的实测数据,模拟反演流域水体中富氧化有机物质的含量与分布,讨论引起流域中富氧化有机物含量升高的原因,并对流域富氧化污染的治理提出有关建议。

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1.2  国内外研究现状

1.2.1 对水体富氧化污染的研究

在水质污染的研究中,根据水体污染源的不同,将其分为点源污染与面源污染两种。点源污染指的是由工业废水的不合理排放以及人为在河流中倾斜排放大量物理杂质所引发的水体污染。近年来,随着有关部门的大力治理,研究流域中的点源污染得到了有效控制,但是流域中面源污染现象仍较为严重。

水体富氧化污染为面源污染的一种,目前,对面源污染的定义很多,有广义与狭义之分。广义上指各种无固定污水出口的环境污染;狭义上指由地表污染物引起的水污染,包括降雨、地表径流、入渗、土壤侵蚀等,通过地表径流或地下渗入水体。在相关实验研究中通常依靠测量流域内富氧化物质的含量分析河流的面源污染程度。

对水体面源污染的监测研究,最早在西欧、美国等国家中展开。上世纪 60 年代中期,Udoyara  等人通过对美国各河流、湖泊污染物的采样分析,经实验研究表明,将近三分之二的流域污染物由面源污染产生[1]。荷兰  Kronvang  等人通过对国内水体污染指数的大数据分析发现,影响荷兰流域水体面源污染的主要因素中,水体富氧化有机物氮所占比重达到了五分之三,磷所占比重也达到了 45%[2]。同样的情况也发生在瑞典与芬兰,两国在对面源污染成分的分析研究中表明,流域中氮、磷元素的含量与面源污染息息相关,芬兰污染水域中有机物氮、磷的含量 50%以上来源于由农场中庄稼种植所形成的面源污染。在瑞典,流域中由面源污染排放导致的有机物元素氮、磷含量占比分别达到了总量的 65%以及 68%[3]。亚洲国家日本对流域中面源污染的研究相对较晚,上世纪 70 年代末,日本通过对国内不同农作物种植区域的面源污染相关分析中发现,日本境内由稻田种植引起的水体面源污染,是大多数河流湖泊的主要污染源[4]。

图 1-1  实验技术流程图

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第 2 章 实验数据获取与预处理方法


2.1 研究区域概况

实验研究区域为长春地区某河流水域,区域内一年四季气候变化明显,为北温带大陆性气候,生态环境多样,具有很高的研究价值。本文采用对比研究的方式选取流域南、北两部分段进行分析论证。其中,南段水域为南北流向,区域范围从北段起始点(44°0′39.86″,125°1′43.77″)到终点(43°2′1.67″,125°1′5.05″)。流经区域主要为工厂、学校以及城市商业区。北段水域为东西流向,区域范围从西段起始点(44°45′41.4″,126°14′29″)到终点(44°52′50″,125°45′38″)。流经区域主要为村镇。

遥感影像数据的采集与预处理过程是进行水体富氧化模拟反演的基础与前提。本章结合实验研究区域、流域水样采集、WorldView-Ⅲ卫星影像数据、遥感影像数据预处理过程的总结,实现了对区域内多光谱影像数据的校正处理,为流域内水体信息提取以及富氧化有机物的反演作出了铺垫。

实验数据由地面水质监测数据与 WorldView-Ⅲ卫星多光谱数据构成。地面水质监测数据为该区域内 67 个采样点的水质参数和地理坐标,其中 30 个点均匀分布在研究流域北段,另外 37 个点均匀分布在研究流域南段。测量的主要水质参数有:磷(P)、溶解氧(COD)、氮(N)和叶绿素 a 浓度。多光谱遥感数据为实验研究区域内分辨率为1.6m 的 World View-Ⅲ的遥感影像。

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 2.2  实验数据获取

本文实验所选用的地面监测数据为流域内的水质采样数据,遥感影像数据为研究区域内分辨率为 1.6m 的 WorldView-Ⅲ多光谱遥感影像数据。研究区域的地面监测数据与卫星影像数据,均从有关研究单位获取得到。

WorldView-Ⅲ卫星是 Digitalglobe 公司推出的的商业成像卫星系统。它于 2014年 8 月 13 日发射成功。被认为是全球分辨率最高、响应最敏捷的商业成像卫星。WorldView-Ⅲ卫星运行在高度 496Km、倾角 98°、周期 94.6min 的太阳同步轨道上,平均重访周期为 1.7 天,星载大容量全色成像系统每天能够拍摄多达 50 万平方公里的 0.50 米高空间分辨率图像,以及 1.2m 至 1.8m 分辨率的多光谱影像数据。同时,它具备现代化的地理定位精度能力和极佳的响应能力,能够快速瞄准要拍摄的目标和有效地进行同轨立体成像。

由于区域内影像数据的采样角度、方式不同,实验所获取的是 WorldView-Ⅲ卫星多光谱部分的 1.6m 分辨率的影像数据,数据中各地物信息具有较高的清晰度,满足数据预处理以及水体提取的要求。

 图 2-1    选择光谱波段

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第 3 章 RS 与 GIS 技术在水体提取中的应用 ...............................18

3.1 水体归一化指数法对影像数据的计算分析.......................18

3.2 掩膜裁剪提取水体信息.............................22

第 4 章 流域富氧化合物模拟反演研究.....................................25

4.1 叶绿素 a 反演经验方法.......................25

4.1.1  单光谱波段法..................................25

4.1.2 波段比值法.......................26

第 5 章 实验结果分析....................................66

5.1 叶绿素 a 浓度反演分析............................66

5.2 氮磷浓度反演分析...........................66


第 5 章 实验结果分析


5.1  叶绿素 a 浓度反演分析

叶绿素 a 浓度可以有效反应水体富氧化程度,通过建立该特征值与实测点位数据中的叶绿素 a 浓度两者间的线性公式,可以实现对研究区域中叶绿素 a 浓度的反演预测。

实验通过对研究流域中叶绿素 a 浓度的反演分析,结合相关水体富氧化参数指标,可以看出:研究流域中水体富氧化程度较高,整体污染较为严重。为了有效论证这一结论,需要通过研究流域中有机物质氮、磷含量以及溶解氧(COD)浓度的预测分析加以验证,并讨论相关缓解措施。

保证实验精度的关键是更加精确处理遥感影像。由于实验水域的特点,导致水体的有效信号只占很小的一部分(5%~10%),而且内陆水体复杂的光学特性进一步影响了反演的精度。因此,设计出能够突出叶绿素 a 光谱特征的数据处理方法尤为重要

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