3 基于遥感和地面监测的多源水质信息融合处理

3.1遥感数据的图像融合

遥感监测获取水质数据源由单一可见光传感器，逐步发展到多通道光谱和高光谱等传感器，不同传感器的海量数据具有互补性和冗余性，数据融合技术旨在对遥感图像中的互补信息进行融合处理，以应用于同一水质监测地区^[20-21]。如针对融合对象的不同可分为：多暂态、多传感器的图像融合（不同传感器记录数据、不同时间同一传感器扫描同一区域的数据）和多光谱、多分辨率的图像融合（不同光谱波段下同一传感器数据、不同飞行高度下同一传感器数据）^[22-23]。

3.1.1图像融合的数据来源

    根据数据的光谱分辨率差异可分为多光谱和高光谱遥感数据。多光谱数据具有数据来源广、测量范围广等特点，利于大范围的污染监测和防控；但具有较少且光谱范围较宽的波段，空间分辨率较低，难以全面地捕捉地物细微的光谱特征^[25]。而高光谱数据具有高空间分辨率且数据丰富度高，可连续刻画像元的反射光谱并获取地物的精细光谱特征；但存在成本高、观测范围较小等不足，无法满足大区域水体的水质监测^[26]。

若区域水体突发污染，可调取发生时间段过境卫星的多光谱数据进行分类并选择性融合处理，获取大范围、全视场的水域概况图^[27]。针对特定已知或潜在污染区域可利用星载高光谱数据的低成本性结合机载高光谱数据的高实效性、高灵活性，融合后获取所需地域水体的污染应急监测高光谱数据，以期对多光谱数据成像进行补充说明^[28]。将污染事件数据与往年水体的常态化数据结合分析，可对区域水体污染情况进行高质量的定性定量分析，有利于后期水质的治理和修复。