水质监测是保证饮用水安全的重要保障，其中，水质遥感监测是主要的检测技术之一，近些年得以迅速发展，本文探讨了当今水体遥感监测的重点工作与如何进一步提高水质遥感监测方法在水体水质监测中的实用性。
《四川水利》SichuanWaterResources(双月刊)1978年创刊，水利科技刊物，主要反映四川省水利水电建设和管理方面的技术水平和学术成就。以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，全面贯彻党的教育方针和“双百方针”，理论联系实际，开展教育科学研究和学科基础理论研究，交流科技成果，促进学院教学、科研工作的发展，为教育改革和社会主义现代化建设做出贡献。
水是生态系统的血液，优质的水资源是生态系统健康发展的物质基础，随着水体污染问题的日渐严重，已经影响到国民生产和人们的生活用水，水质监测成为社会经济可持续发展必须解决的重大问题，准确的水质监测对水体显得尤其重要。我国各部门采取的常规的水质监测方法受人力、物力和气候水文条件的限制，采集的数据量不可能太多，对于整个水体而言，这些测点数据只具有局部和典型的代表意义，不能满足对水质实时、大尺度的监测评价要求。遥感技术的出现和发展为水体污染监测和研究开辟了新的途径，能够在一定程度上弥补水面采样观测的缺点，有利于查明污染物的来龙去脉，清楚的反映区域或流域污染现状和空间分布特征，为水资源保护和规划以及可持续发展提供动态基础数据和科学决策依据。
1 水质遥感监测现状
我国内陆水体水质遥感监测，主要监测的污染物质主要有三类，分别为浮游植物，主要是藻类。由于藻类都含有叶绿素，所以在遥感水质监测以叶绿素a浓度;非色素悬浮物，由浮游植物死亡而产生的有机碎屑以及陆生或湖体底泥经再悬浮而产生的无机悬浮颗粒;黄色物质，由黄腐酸、腐殖酸组成的溶解性有机物。遥感监测水质从定性逐渐发展到定量，通过遥感可监测的水质参数种类逐渐增加，包括叶绿素a、悬浮物、黄色物质等，反演精度也在不断提高。
1.1叶绿素a遥感监测的研究进展
叶绿素a浓度是影响水体光谱特征的重要参数之一，叶绿素a浓度上升时，蓝波段的反射率下降，绿、红波段的反射率上升。计算叶绿素a浓度的最佳波段的选取依赖于叶绿素a的浓度。目前，叶绿素a浓度监测中采用的半经验、经验法主要有利用遥感数据辐射值的波段或波段组合与实地测量值建立统计模型法，以及随着高光谱成像技术发展而发展起来的主成分分析法、人工神经网络法等。利用TM和ERSZ-SAAR数据来估算水体悬浮物、叶绿素和透明度的经验神经网络算法，通过与线性回归算法的结果对比，说明神经网络算法的精度较高。
1.2悬浮物遥感监测的研究进展
内陆水体中悬浮物浓度是最先被估测的水质参数。水中固体悬浮物的定量遥感研究己提出了一系列的模型，确定了水体反射率与悬浮物之间的量化关系。随着水体悬浮物浓度升高，近红外光谱引起了关注，别通过比较SPOT、NOAAAVHRR和SeaWIFs的波段配置发现了近红外光谱对悬浮体浓度更敏感，针对悬浮泥沙提出了865nm与555nm波段比值算法，并成功应用于SPOT反演悬浮物浓度和AVHRR的宽波段反演悬浮物浓度算法中。
1.3其它水质参数遥感监测的研究进展
20世纪90年代以来，国外学者对内陆水体中黄色物质的光吸收特性和定量遥感监测进行研究。利用CZCS数据对11类水体的叶绿素、悬浮物、黄色物质进行反演，其中黄色物质的反演结果同实际测量值比偏低。对黄色物质研究主要集中在化学组成及光学特性等方面，对黄色物质的研究只是刚刚起步，还有很多的工作需要努力。进行水质溶解有机物的遥感监测主要是利用经验或半经验的线性关系式进行的。利用TM数据评价水体的有机污染，通过回归分析表明TMI、2、3与coD相关性最好，其次是生化需氧量(BoD)，与溶解氧(Do)也表现出一定程度的正相关。此外，遥感监测研究所涉及的水质参数还包括水温、透明度、总磷、总氮、PH值等，但是相关研究较少。
2 水体水质遥感监测方法
水体水质遥感监测主要包括遥感估测模型的建立、评价和应用，针对某一水体组分的水质遥感监测模型的构建有三种方法，分别是分析方法、经验方法和半经验方法。
2.1分析方法
分析方法也称物理方法，是#p#副标题#e#利用生物光学模型来描述水质参数与离水辐亮度或反射光谱之间的关系。以由辐射传输理论提出的上行辐射与水体中光学活性物质特征吸收和后向散射特性之间的关系为基础，利用遥感测量得到的水体反射率反演水体中各组分(主要考虑叶绿素a、悬浮物和黄色物质)的特征吸收系数和后向散射系数，并通过水体中各组分浓度与其特征吸收系数、后向散射系数相关联，反演水体中各组分的浓度。该种方法对于多波段反演特别有效，且具有普遍适用性。
2.2经验方法
经验方法是伴随着多光谱遥感数据应用于水质遥感监测而发展起来的一种方法。经验方法基于经验或遥感波段数据和地面实测数据的相关性统计分析，选择最优波段或波段组合数据与水质参数实测值，通过统计分析得到回归公式，进而反演水质参数。经验模型是一种简单、易用的模型，它可以通过选择适当的波段组合或建立相对复杂的回归方程来提高11类水体水质参数的反演精度。但经验模型存在受地区和时间限制，通用性较差的缺点。根据实验数据的不同只能反演一定范围内的水质参数值，精度依赖于实时水质采样数据的数量，而且经验模型很难对不同误差源系统进行敏感性分析。
2.3半经验方法
随着高光谱遥感技术在水质监测中的应用，发展出了半经验方法。半经验方法基于一定的水质参数光谱特征，结合统计分析，选择用于水质参数反演的波一谱范围和合适的波段及波段组合。
3 水体水质遥感监测主要研究内容
3.1 研究实地水体光谱测量及处理方法。在研究区域内，通过实地调查确定水质监测点即采样点，进而采取水样进行实验室分析以获得相关水质参数的浓度;同时使用便携式光谱仪对采样点水体进行光谱测量，获得同步实测光谱数据，处理分析实测光谱数据，探究造成数据异常的原因，为以后采样提供参考。计算遥感反射率用于后续反演模型的研究。
3.2 研究卫星遥感数据的影像处理方法。经过处理后的影像需能够得到精确位置上水体遥感反射率，这种反射率还能排除太阳高度角和日地距离变化的影响，适宜于不同时期遥感影像的比较，增强定量模型的通用性;精确的大气校正是关键，研究比较分析FLAASH和65模型大气校正方法对地表反射率的影响。
3.3 水质参数反演模型的构建。采用统计回归的方法，分别使用实测光谱数据和重采样光谱数据构建水质参数反演模型。
3.4 结合SPOT-5多光谱遥感影像，应用水质参数反演模型，对湖泊富营养化进行评价。
4 水体水质遥感监测进一步的工作
如何进一步提高水质参数遥感定量估测模型的精度，并提高模型的适用性和通用性，进而提高水质遥感监测方法在内陆水体水质监测中的实用性，需要进一步深入的研究。笔者认为可以通过拓展水质遥感监测的数据源:使用多光谱遥感数据进行水质监测时，可采用多种遥感数据结合的方法提高检测精度。研制具有较高光谱分辨率针对河流水质监测的地面平台传感器;改进监测模型构建方法:可采用非线性最优化法，主成分分析法，混合光谱模型等半经验方法来提高水质监测模型的精度和通用性。加深对水质参数、内在光学特性及表面反射率之间的理论关系遥感建模机理的进一步研究，发展反分析模型;深化水体底质对水体水质参数监测的影响研究，发展水底水质遥感反射比精确计算模型。
参考文献：
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