城市河流水資源是重要的生態(tài)資源，是城市生活和生態(tài)的根本保障。但是近年來(lái)，河流水污染問(wèn)題日益突出，城市水污染監測、水體保護、生態(tài)系統健康動(dòng)態(tài)監測以及修復方法已經(jīng)成為研究熱點(diǎn)。水質(zhì)監測是水污染控制的基礎。傳統水質(zhì)監測主要基于野外采樣后的實(shí)驗室檢測和分析，由于空間布局和采樣點(diǎn)密度限制，在分析污染物在水面的連續遷移過(guò)程或大面積污染時(shí)，難以獲得反映整個(gè)水體生態(tài)環(huán)境的總時(shí)空數據。遙感技術(shù)因其快速、實(shí)時(shí)和非接觸操作的獨特優(yōu)勢，逐漸成為水質(zhì)參數反演和水質(zhì)監測的有效工具。其中，地面遙感監測技術(shù)以其小范圍、高精度和點(diǎn)源信息獲取等優(yōu)點(diǎn)而取得較好效果。因此，該方法在小流域水質(zhì)監測方面具有一定優(yōu)勢，可以實(shí)現河流水質(zhì)單一指標的高精度定量反演。然而，基于地面遙感技術(shù)進(jìn)行水質(zhì)監測時(shí)，還存在以下問(wèn)題亟待解決。一是反演水質(zhì)指標過(guò)于簡(jiǎn)單，反演精度較低，無(wú)法充分反映河流水質(zhì)信息。其次，常用的回歸和反演模型種類(lèi)繁多，但對相關(guān)算法應用效果的系統比較和科學(xué)評估較少。因此，急需通過(guò)對比分析研究，為模型合理選擇提供決策支持，提高水質(zhì)反演效果。
基于此，在本研究中，一組研究團隊以邯鄲市滏陽(yáng)河為研究對象，通過(guò)室內測量獲取水樣的高光譜數據（ASD FieldSpec 4光譜儀）以及通過(guò)化學(xué)實(shí)驗獲取相應水質(zhì)檢測結果。然后引入偏最小二乘法（PLS）、隨機森林（RF）和最小絕對值收斂和選擇算子（Lasso）建立樣本高光譜數據和6個(gè)對應水質(zhì)參數（濁度（Turb）、懸浮物（SS）、化學(xué)需氧量（COD）、NH4-N、總氮（TN）、總磷（TP））的擬合模型，并進(jìn)行驗證和評估。在考慮高光譜數據非線(xiàn)性特性的基礎上，上述三種算法的應用重點(diǎn)是消除數據之間可能存在的多重共線(xiàn)效應以及消除多種水質(zhì)參數數據經(jīng)光譜轉換后可能存在的稀疏數據結構的影響。本文研究目的是尋找最佳反演算法，探討高光譜監測技術(shù)代替實(shí)驗室理化指標測試的可行性，評估反演模型對水質(zhì)變化的預測效果。為城市河流水質(zhì)監測提供更方便、更經(jīng)濟、更廣泛的方法。
圖1 目標研究區水樣收集斷面分布圖。
圖2 研究方法流程圖。
【結果】
表1 PLS模型及其估算精度
表2 Lasso模型及其估算精度
表3 RF模型及其估算精度
表4 水質(zhì)參數最佳回歸模型以及估算精度
【結論】
研究結果表明PLS模型對Turb，SS，COD，TN和TP的回歸精度較好，但泛化性較差；RF模型對Turb，SS，COD，NH4-N和TP的預測效果優(yōu)于PLS模型，具有更好的普適性；Lasso模型對COD，TN和TP有機污染物的反演效果最好，但對SS和NH4-N的反演效果較差。
結果表明地面高光譜數據可以準確反演水體污染狀況，實(shí)現大尺度、多參數水質(zhì)監測。三種非線(xiàn)性反演算法具有較強的擬合能力，尤其是RF模型和Lasso模型在適用性和預測精度上相得益彰。與傳統的回歸模型PLS相比，機器學(xué)習算法綜合實(shí)力更強，是城市河流水質(zhì)參數分類(lèi)、反演和預測的有效方法。提供了更高的反演精度和更好的魯棒性。
由于采集樣本數據的限制，本研究?jì)H分析了光譜和相應水質(zhì)之間的關(guān)系。此外，討論了三種算法的反演精度。對于后續研究，在更多補充數據的基礎上，研究組將重點(diǎn)關(guān)注以下幾個(gè)方面：一是研究不同時(shí)間條件下水質(zhì)參數的變化規律；二是研究同一水質(zhì)參數在不同采集位置相同時(shí)的光譜敏感波段。然后進(jìn)一步探索不同采樣周期下是否具有相同規律；三是進(jìn)一步研究不同污染條件下基于光譜信息的污染狀態(tài)反演精度和遷移規律反演能力。
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