前言
随着饮用水安全的问题越来越受重视，改善水质成为人类21世纪的重要课题。据世界卫生组织统计报道：人类80％的疾病和33％的死亡与饮用水卫生有关。在刚刚结束的两会上，“水源地保护，饮用水安全”依旧是热议的话题。
饮用水水源地监测能准确、全面地反映水质现状及发展趋势，为水环境管理、污染源控制等提供科学依据，对确保饮用水安全起着至关重要的作用。
欧比特发射并运营的“珠海一号”卫星星座中的4颗高光谱卫星，是国内最早完成发射组网并独立运行的商用高光谱卫星。欧比特将充分发挥自身优势，利用卫星大数据，助力饮用水水源地监测保护。
本次的案例我们采用“珠海一号”高光谱卫星的影像——烟台市。其中门楼水库是烟台市区70%以上工业生产和居民生活用水的水源地，长春湖是烟台市重要的水源供给及保护地。
1 监测内容：水体叶绿素a、透明度
水体中浮游植物的叶绿素a浓度反映出藻类现存量，可作为评价水质污染和水体富营养化水平的重要指标。叶绿素a浓度越高，则水质状况越差、富营养化程度越严重。水体中浮游植物、藻类等的大量生长也会造成水的透明度降低。故本次案例以监测烟台市福山区的河流/水库水体的叶绿素a、水体透明度为例，看看高光谱卫星如何进行饮用水水源地水质监测。
2 技术流程
依照遥感数据影像处理惯例，首先需要对案例中的原始数据进行辐射定标、几何校正、大气校正的数据处理。
3 技术分析
案例中采用的技术是归一化水体指数NDWI，即用遥感影像的特定波段进行归一化差值处理，以凸显影像中的水体信息。
其中，Green为绿光波段，NIR为近红外波段。
由于水体的反射从可见光到中红外波段逐渐减弱，在近红外和中红外波长范围内吸收性最强，几乎无反射。因此用可见光波段和近红外波段的反差构成的NDWI可以突出影像中的水体信息。另外由于植被在近红外波段的反射率一般最强，因此采用绿光波段与近红外波段的比值可以最大程度地抑制植被的信息，从而达到突出水体信息的目的。
而高光谱遥感卫星影像能够捕捉到水体精细的光谱特征，我们可通过分析水体反射光谱特征与水质参数浓度之间的关系，建立水质参数的反演算法，进而推算出高光谱遥感卫星影像中的水体所含叶绿素浓度与透明度等信息。
4 试验结果
通过上述的算法，结合“珠海一号”高光谱遥感卫星影像得出，2018年10月下旬烟台市的河流/水库水体透明度在10.93-87.54 cm范围，叶绿素A浓度在0.09-36.82 ug/L，整体水质清洁度较高。
水体透明度分析
由下图所示，其中清洋河中下游、外夹河中下游、清水河中游水体透明度较低，外夹河透明度出现红色区域可能是此处水位较浅，水流冲刷河床泥沙导致水体透明度低。
长春湖水体透明度较好，整体上优于门楼水库的水体透明度，门楼水库水体透明度东南区域高于西北区域。
水体叶绿素a分析
叶绿素a浓度分布趋势：门楼水库>长春湖>桃园水库，外夹河>清水河>清洋河，水库综合水质状况明显优于河流。
5 结论
通过高光谱遥感卫星影像获取“面”的尺度信息，可快速有效的划定水源地区域、监测水质现状，并能持续监测，跟踪水源地保护情况和治理成效。
