水質監測是保證飲用水安全的重要保障，其中，水質遙感監測是主要的檢測技術之一，近些年得以迅速發展，本文探討了當今水體遙感監測的重點工作與如何進一步提高水質遙感監測方法在水體水質監測中的實用性。

　　《四川水利》SichuanWaterResources(雙月刊)1978年創刊，水利科技刊物，主要反映四川省水利水電建設和管理方面的技術水平和學術成就。以馬列主義、毛澤東思想、鄧小平理論和“三個代表”重要思想為指導，全面貫徹黨的教育方針和“雙百方針”，理論聯系實際，開展教育科學研究和學科基礎理論研究，交流科技成果，促進學院教學、科研工作的發展，為教育改革和社會主義現代化建設做出貢獻。

　　水是生態系統的血液，優質的水資源是生態系統健康發展的物質基礎，隨著水體污染問題的日漸嚴重，已經影響到國民生產和人們的生活用水，水質監測成為社會經濟可持續發展必須解決的重大問題，準確的水質監測對水體顯得尤其重要。我國各部門采取的常規的水質監測方法受人力、物力和氣候水文條件的限制，采集的數據量不可能太多，對于整個水體而言，這些測點數據只具有局部和典型的代表意義，不能滿足對水質實時、大尺度的監測評價要求。遙感技術的出現和發展為水體污染監測和研究開辟了新的途徑，能夠在一定程度上彌補水面采樣觀測的缺點，有利于查明污染物的來龍去脈，清楚的反映區域或流域污染現狀和空間分布特征，為水資源保護和規劃以及可持續發展提供動態基礎數據和科學決策依據。

　　1 水質遙感監測現狀

　　我國內陸水體水質遙感監測，主要監測的污染物質主要有三類，分別為浮游植物，主要是藻類。由于藻類都含有葉綠素，所以在遙感水質監測以葉綠素a濃度;非色素懸浮物，由浮游植物死亡而產生的有機碎屑以及陸生或湖體底泥經再懸浮而產生的無機懸浮顆粒;黃色物質，由黃腐酸、腐殖酸組成的溶解性有機物。遙感監測水質從定性逐漸發展到定量，通過遙感可監測的水質參數種類逐漸增加，包括葉綠素a、懸浮物、黃色物質等，反演精度也在不斷提高。

　　1.1葉綠素a遙感監測的研究進展

　　葉綠素a濃度是影響水體光譜特征的重要參數之一，葉綠素a濃度上升時，藍波段的反射率下降，綠、紅波段的反射率上升。計算葉綠素a濃度的最佳波段的選取依賴于葉綠素a的濃度。目前，葉綠素a濃度監測中采用的半經驗、經驗法主要有利用遙感數據輻射值的波段或波段組合與實地測量值建立統計模型法，以及隨著高光譜成像技術發展而發展起來的主成分分析法、人工神經網絡法等。利用TM和ERSZ-SAAR數據來估算水體懸浮物、葉綠素和透明度的經驗神經網絡算法，通過與線性回歸算法的結果對比，說明神經網絡算法的精度較高。

　　1.2懸浮物遙感監測的研究進展

　　內陸水體中懸浮物濃度是最先被估測的水質參數。水中固體懸浮物的定量遙感研究己提出了一系列的模型，確定了水體反射率與懸浮物之間的量化關系。隨著水體懸浮物濃度升高，近紅外光譜引起了關注，別通過比較SPOT、NOAAAVHRR和SeaWIFs的波段配置發現了近紅外光譜對懸浮體濃度更敏感，針對懸浮泥沙提出了865nm與555nm波段比值算法，并成功應用于SPOT反演懸浮物濃度和AVHRR的寬波段反演懸浮物濃度算法中。

　　1.3其它水質參數遙感監測的研究進展

　　20世紀90年代以來，國外學者對內陸水體中黃色物質的光吸收特性和定量遙感監測進行研究。利用CZCS數據對11類水體的葉綠素、懸浮物、黃色物質進行反演，其中黃色物質的反演結果同實際測量值比偏低。對黃色物質研究主要集中在化學組成及光學特性等方面，對黃色物質的研究只是剛剛起步，還有很多的工作需要努力。進行水質溶解有機物的遙感監測主要是利用經驗或半經驗的線性關系式進行的。利用TM數據評價水體的有機污染，通過回歸分析表明TMI、2、3與coD相關性最好，其次是生化需氧量(BoD)，與溶解氧(Do)也表現出一定程度的正相關。此外，遙感監測研究所涉及的水質參數還包括水溫、透明度、總磷、總氮、PH值等，但是相關研究較少。

　　2 水體水質遙感監測方法

　　水體水質遙感監測主要包括遙感估測模型的建立、評價和應用，針對某一水體組分的水質遙感監測模型的構建有三種方法，分別是分析方法、經驗方法和半經驗方法。

　　2.1分析方法

　　分析方法也稱物理方法，是#p#副標題#e#利用生物光學模型來描述水質參數與離水輻亮度或反射光譜之間的關系。以由輻射傳輸理論提出的上行輻射與水體中光學活性物質特征吸收和后向散射特性之間的關系為基礎，利用遙感測量得到的水體反射率反演水體中各組分(主要考慮葉綠素a、懸浮物和黃色物質)的特征吸收系數和后向散射系數，并通過水體中各組分濃度與其特征吸收系數、后向散射系數相關聯，反演水體中各組分的濃度。該種方法對于多波段反演特別有效，且具有普遍適用性。

　　2.2經驗方法

　　經驗方法是伴隨著多光譜遙感數據應用于水質遙感監測而發展起來的一種方法。經驗方法基于經驗或遙感波段數據和地面實測數據的相關性統計分析，選擇最優波段或波段組合數據與水質參數實測值，通過統計分析得到回歸公式，進而反演水質參數。經驗模型是一種簡單、易用的模型，它可以通過選擇適當的波段組合或建立相對復雜的回歸方程來提高11類水體水質參數的反演精度。但經驗模型存在受地區和時間限制，通用性較差的缺點。根據實驗數據的不同只能反演一定范圍內的水質參數值，精度依賴于實時水質采樣數據的數量，而且經驗模型很難對不同誤差源系統進行敏感性分析。

　　2.3半經驗方法

　　隨著高光譜遙感技術在水質監測中的應用，發展出了半經驗方法。半經驗方法基于一定的水質參數光譜特征，結合統計分析，選擇用于水質參數反演的波一譜范圍和合適的波段及波段組合。

　　3 水體水質遙感監測主要研究內容

　　3.1 研究實地水體光譜測量及處理方法。在研究區域內，通過實地調查確定水質監測點即采樣點，進而采取水樣進行實驗室分析以獲得相關水質參數的濃度;同時使用便攜式光譜儀對采樣點水體進行光譜測量，獲得同步實測光譜數據，處理分析實測光譜數據，探究造成數據異常的原因，為以后采樣提供參考。計算遙感反射率用于后續反演模型的研究。

　　3.2 研究衛星遙感數據的影像處理方法。經過處理后的影像需能夠得到精確位置上水體遙感反射率，這種反射率還能排除太陽高度角和日地距離變化的影響，適宜于不同時期遙感影像的比較，增強定量模型的通用性;精確的大氣校正是關鍵，研究比較分析FLAASH和65模型大氣校正方法對地表反射率的影響。

　　3.3 水質參數反演模型的構建。采用統計回歸的方法，分別使用實測光譜數據和重采樣光譜數據構建水質參數反演模型。

　　3.4 結合SPOT-5多光譜遙感影像，應用水質參數反演模型，對湖泊富營養化進行評價。

　　4 水體水質遙感監測進一步的工作

　　如何進一步提高水質參數遙感定量估測模型的精度，并提高模型的適用性和通用性，進而提高水質遙感監測方法在內陸水體水質監測中的實用性，需要進一步深入的研究。筆者認為可以通過拓展水質遙感監測的數據源:使用多光譜遙感數據進行水質監測時，可采用多種遙感數據結合的方法提高檢測精度。研制具有較高光譜分辨率針對河流水質監測的地面平臺傳感器;改進監測模型構建方法:可采用非線性最優化法，主成分分析法，混合光譜模型等半經驗方法來提高水質監測模型的精度和通用性。加深對水質參數、內在光學特性及表面反射率之間的理論關系遙感建模機理的進一步研究，發展反分析模型;深化水體底質對水體水質參數監測的影響研究，發展水底水質遙感反射比精確計算模型。

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