基于国产高分遥感影像的城镇垃圾填埋场监测管理研究

1、引言

在我国，卫生填埋是城市垃圾处置的主要手段，垃圾填埋过程中会产生恶臭及有毒有害气体，产生渗滤液、滋生蚊蝇等对周边环境产生一定的影响，需要投入大量人力、物力来管理和监测这些垃圾填埋场。遥感技术可为城镇垃圾填埋场的监测、管理提供数据支持。“高分一号”卫星是中国高分辨率对地观测系统的首发星，于2013年4月26日在酒泉卫星发射中心发射成功，配置了两台2m分辨率全色/8m分辨率多光谱相机，四台16m分辨率多光谱相机，具有高空间分辨率、多光谱与高时间分辨率的特征，在城镇垃圾填埋场的监测管理方面具有独特的优势。本研究以苏州市七子山垃圾填埋场为研究对象，探索利用高分一号卫星数据进行垃圾填埋场的识别及变化监测技术，为城镇垃圾填埋设施的遥感研究提供技术支持。

2、七子山垃圾填埋场简介

七子山生活垃圾填埋场位于苏州市吴中区七子山北麓山坳，距最近居民点1.5公里，距市区13.5公里，占地面积60公顷，其中填埋库库区面积25公顷，总库容为470万立方。1992年6月正式施工，1993年5月底竣工，同年7月12日投入试运行，二期扩建工程于2010年10月项目开工建设，2013年1月试生产。填埋场采用卫生填埋方式，垃圾被卸在填埋区推铺平、压实之后在表面覆土填埋，填埋完成后会在表面再覆上一层黑色的防臭膜。

3、数据搜集与预处理

本研究搜集了2013年8月13日、2014年4月30日、2015年6月14日三个时相覆盖研究区的高分一号卫星影像数据，采用了2m分辨率的全色波段数据和8m分辨率的多光谱数据，具体参数见表1所示。

对影像进行了辐射校正、几何精校正处理、影像融合及研究区裁切，其中融合环节为将2m分辨率全色波段数据与8m分辨率多光谱数据进行影像融合，最终生成的数据集成多光谱高分辨率的特性，能够更清楚了区分垃圾填埋场的边界。数据见图1（a-c）,依次为2013年8月13日、2014年4月30日、2015年6月14日高分一号影像预处理结果，为标准假彩色合成影像图。

4、研究方法

4.1 SAVI指数

垃圾填埋场的非作业区往往用黑色的防渗膜覆盖，这种防渗膜的材质具有独特的光谱特征，容易与周边的植被、裸露土壤区分，但是其光谱特征往往与建筑用地、道路、湿地光谱特征接近，不容易区分。本研究引入土壤调节植被指数SAVI对具有黑色防渗膜覆盖的大型垃圾填埋场进行目标检测。

SAVI定义为：其中为近红外波段反射率，为红光波段的反射率，L取值0.5。

SAVI与归一化差异植被指数NDVI相比，增加了土壤调节系数L，用以解释背景的光学特征变化，修正NDVI对土壤背景的敏感。最适合于研究低植被覆盖区，如城市建成区，其探测植被覆盖率的下限可低至15%，而归一化差异植被指数NDVI仅30%。这使得建筑区、植被和水体3 种地类在SAVI 影像中会比在NDVI 影像中更容易区分。大型垃圾填埋场选址往往位于城市郊区，距离建成区有一定的距离，运行中的垃圾填埋场无植被覆盖。

表1 高分一号卫星数据参数

图1 不同时相高分遥感影像数据及垃圾填埋场识别结果

4.2 目标识别

分别计算研究区遥感影像的SAVI值，为突出垃圾填埋场的特征，图中较亮的区域对应较低的SAVI值。根据研究区特征，设置SAVI最小阈值对计算结果进行掩膜处理，即SAVI值大于阈值的部分为植被，可将植被信息从影像中过滤掉，本研究中对应2013年、2014年、2015年遥感影像SAVI设置的阈值分别为0.2，0.08，-0.08，结果如图1（d-f）所示，可以看出，垃圾填埋场在SAVI图上的表现特征与建筑区、裸地差别较大，可进一步设置阈值进行区分。但是与水体比较接近，此时可借助先验知识，可通过人机交互的方式设置掩膜区，去掉水域噪音的影响，得到垃圾填埋场的区域范围，如图1（g-i）所示。

基于以上识别结果，可通过设置SAVI阈值的方式对图像二值化处理，将填埋场范围内的覆膜区和裸露区区分开来，以2013年数据为例，设置阈值为-0.24，大于阈值的区域为覆膜区（图上表现为深灰色），小于阈值的区域为裸露填埋区（图上表现为白色），为如图2所示。

图2 2013年8月13日高分一号卫星数据及垃圾填埋场提取结果

图3 垃圾填埋场变化检测结果

对3个时相识别结果进行统计，结果见表2，可以看到，不同时相得到的总面积不同，与项目介绍中描述的25公顷相较有一定的差别，产生误差的主要原因包括影像几何纠正误差、阈值选取的主观性、以及遥感影像的分辨率。为如表2所示。

4.3 变化检测

垃圾填埋场的作业模式是分区块填埋，识别覆膜区和裸露区的变化，一定程度上可反应垃圾填埋场的填埋量的变化，此外，裸露区容易引起扬尘，对裸露区覆膜区的识别，可反应垃圾填埋场运营管理的合理性。

可基于分类后变化监测的方法对填埋场的变化特征进行提取，本研究通过计算图像差值进行变化检测，七子山垃圾填埋场于2013年至2015年间未经封场或者扩建，因此填埋场变化主要为填埋区与覆膜区的变化。变化检测结果见图3所示，红色表示由填埋区变为覆膜区，绿色表示由覆膜区变为填埋区。从变化统计结果看，从2013年8月 到2014年4月，由填埋区转变为覆膜区的面积为2.92公顷，由覆膜区转变为填埋区的面积为5.46公顷，总体来看，填埋区范围呈增加趋势。2014年4月值2015年6月，由填埋区转变为覆膜区的面积为4.43公顷，由覆膜区转变为填埋区的面积为3.47公顷，填埋区的范围有所下降。阈值选取的主观性会导致覆膜区与填埋区的净变化值与区域总面积变化值不一致。

5、结论

本研究基于高分一号遥感影像数据识别大型城镇垃圾填埋场，并利用多时相的影像数据对七子山垃圾填埋进行变化检测分析，通过引入土壤调节植被指数SAVI，设置合理的阈值，可有效获取城镇垃圾填埋场的位置及边界范围信息，结果证明高分一号遥感影像数据基本能够满足对大型城镇垃圾填埋场进行遥感监测的需求。

表2 七子山垃圾填埋场识别结果统计表