2016~2019年雄安新区地表水体水质时序变化分析

摘要

2017年4月1日，国家决定在河北省设立雄安新区。雄安新区的地表水体水质状况备受人们关注。为了改善雄安新区的环境，急需对新区内的水体污染进行监测和整治。使用遥感的手段对雄安新区地表水体的水质进行长时许的监测，可以快速准确地反映雄安新区地表水体的治理效果。　　本文以雄安新区为研究区，结合了两次雄安新区地表水体野外遥感综合试验，获取了地表水体的水质参数、光谱等数据。同时，本文选取了2016年4月至2019年9月期间的105景哨兵2无云影像数据，监测新区的设立对于该区域内地表水体的叶绿素a、浊度、营养状态指数等水质参数变化的影响，旨在反映新区的地表水体治理进展情况；本文基于哨兵2数据提出了一种新的水体指数，用于雄安新区哨兵2数据的细小水体提取；本文对比了几种常用的针对哨兵2数据的大气校正方法进行对比，选出了最佳的大气校正方法对雄安新区的哨兵2数据进行大气校正。本文最终实现了对2016~2019年雄安新区地表水体的水质遥感监测。　　本文主要取得的研究成果和结论是：　　1)本文采用了哨兵2绿光波段(560nm)、红边波段(705nm)、近红外波段(842nm、865nm)和短波红外波段(2190nm)的遥感反射率，提出了一种新的水体指数算法(VegetationRedEdgebasedWaterIndex，简称RWI)。同时，本文对比了常用的几种水体提取算法，包括改进的归一化差异水体指数MNDWI(Modified Normalized Difference Water Index)、多波段水体指数MBWI(Multi-Band Water Index)、自动水提取指数AWEI(Automated Water Extraction Index)，得出RWI算法精度最高。本文提出的RWI算法提取的水体边界效果更佳，而且能够一定程度上消除山体和建筑物阴影、云阴影以及混合像元的影响。　　2)本文采用Acolite_py_win_20180611版本和Sen2cor-2.5.5-win64版本软件对单景的Sentinel-2卫星影像进行大气校正，将上层大气表观反射率转换为遥感反射率。结合实测水体的光谱数据进行分析，Sentinel-2卫星影像经过大气校正后，影像的光谱曲线与实测光谱曲线的变化趋势一致，具有较高拟合度。两种模型大气校正的结果具有较强的相关性和较高的精度，结果表明：Acolite大气校正方法精度较高，决定系数R2为0.93，均方根误差RMSE为0.0009，平均相对误差MRE为16.29％；Sen2cor方法的R2为0.9262，均方根误差为0.0016，平均相对误差为29.95％。这两种大气校正方法的精度均较高，Sentinel-2卫星影像经过校正后，水体像元反射率与实测结果更接近。　　3)对2016~2019年雄安新区地表水体水质进行了时空变化分析，结果表明：(1)从2016~2019年的水体浊度、叶绿素a浓度来看，水质出现总体好转的趋势，这与雄安新区内大力开展地表水体污染整治的情况相符合。(2)2016年4月~2019年9月雄安新区地表水体浊度总体逐步下降，尤其是2017年春季雄安新区成立之后浊度出现明显的下降。(3)水体叶绿素a浓度总体呈弱降低趋势，每年春季出现低值，夏季出现高值，四年均值为31.3μg/L。(4)根据2016~2019年局部变化特征分析结果和2016~2019年雄安新区整个地表水体的水质时序变化分析结果的对比，可以看出在白洋淀淀区内的水体水质参数在整体和局部上趋势是相同的，淀区外水体水质参数变化趋势不明显。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.1 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 遥感提取水体算法国内外研究现状

1.2.2 大气校正算法国内外研究现状

1.2.3 水质参数反演算法国内外研究现状

1.3 研究内容与技术路线

1.3.1 技术路线与论文结构

1.3.2 研究内容

1.4 本章小结

第2章 研究区概况与数据源

2.1 研究区概况

2.2影像概况

2.3遥感数据获取

2.4水体实地采样数据获取

2.5 本章小结

第3章 基于Sentinel-2影像的水体提取研究

3.1水体提取方法

3.1.1 方法提出

3.1.2 阈值选取

3.1.3四种水体提取方法

3.1.4精度评价指标

3.2 水体提取结果

3.2.1 精度验证

3.2.2 五种方法提取水体结果对比

3.2.3 大型水体提取结果

3.2.4 多研究区多时相的水体提取结果

3.3 云阴影和邻近效应影响

3.3.1云阴影影响

3.3.2邻近效应影响

3.4 本章小结

第4章 Sentinel-2影像大气校正对比

4.1大气校正方法

4.1.1 Sen2cor方法原理

4.1.2 Acolite方法原理

4.2大气校正结果精度分析

4.3 本章小结

第5章 雄安新区地表水体水质时序变化研究

5.1 模型构建与精度验证

5.1.1叶绿素a反演模型构建

5.1.2浊度反演模型构建

5.1.3 营养状态指数模型选取

5.1.4 精度验证

5.2 2016~2019年雄安新区地表水体水质时空变化分析

5.2.1 浊度时序变化特征

5.2.2 叶绿素时序变化特征

5.2.3 营养状态时序变化特征

5.2.4 哨兵2L2A级数据与L1C级数据质量对比

5.2.5 政策对于雄安新区地表水水质的影响分析

5.2.6叶绿素a浓度变化特征原因分析

5.2.7局部水体水质变化特征分析

5.3 本章小结

第6章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

致谢

附:攻读硕士学位期间发表论文及科研工作