基于Sentinel-2遥感数据的上海市河道水质参数反演研究

作者：季铁梅; 姚勇华; 葛婷婷; 杨喆

来源：红外, 2023, 44(11): 42-50.

DOI：10.3969/j.issn.1672-8785.2023.11.007

• 城市河流
• 遥感
• 机器学习
• Sentinel-2
• 水质参数

由于上海市河湖水网密布，科学有效地监测河湖水质，有利于巩固河湖治理成果，为新形势下水资源的保护和管理服务。研究目的是实现卫星遥感技术在城市水体水质监测中的有效应用。基于Sentinel-2多光谱影像，采用机器学习技术建立了城市河流水质参数反演模型，对2019～2021年上海市103条河流的溶解氧（Dissolved Oxygen, DO）、高锰酸盐指数(Permanganate index, CODMn)、氨氮（Ammonia Nitrogen, NH3-N）和总磷（Total Phosphorus, TP） 4种水质参数进行了遥感反演。分析了上海市主要河流水质参数的时空变化特征，并对上海市水环境进行了评价。结果表明，DO、CODMn和TP三个水质指标的反演精度优于80%,NH3-N的反演精度优于70%;4种水质参数所属水体类别均优于V类；第一、第四季度水质优于第二、第三季度。

• 单位
  中国科学院上海技术物理研究所; 上海市水文总站; 中国科学院大学