基于Sentinel-2遥感数据的上海市河道水质参数反演研究

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。