入海排口作为通过溪闸、管道、沟渠等途径直接向近岸海域排放内陆水体的口门，具有面积较小，分布较广的特点，零散分布在近岸各个区域，是典型的陆源入海排放源。传统的人工现场监测及有限的在线自动监测设备无法对数量巨大的入海排口进行全面有效的监管，是当前海洋生态环境保护工作存在的“痛点”。因此，亟需发展可以快速有效监测疑似入海排口排污的技术。卫星遥感具有高空间分辨率、高时间分辨率观测的特点，可以实现对沿岸入海排口的快速响应与动态监测。水色异常可体现在遥感反射率上被卫星传感器捕捉。在遥感识别的基础上进行现场核查，可以很大程度上提高发现问题的效率，促进陆域污染防治及监督管理。同时，长时序遥感数据有利于对水色异常事件进行追溯，判断其是孤立事件还是长期存在排污现象。
该专题用于沿海广泛分布的入海排口水色异常状况的遥感自动化及近实时监测，及时发现可能存在的疑似排污事件。通过基于遥感的监视监测，可以极大地促进入海排污口的监督与管理，保护近岸生态环境。
图1 入海排口水色异常遥感识别模型建立过程及模型应用与现场核验示例
图2 入海排口水色异常典型识别结果及对应现场核查结果。（1）2022年6月9日模型识别结果，绿色为疑似富营养化水体；（2）2022年6月12日该区域现场拍摄照片。
图3 入海排口水色异常遥感识别典型结果——闸后养殖塘富营养化养殖尾水排放
图4 入海排口水色异常遥感识别典型结果——疑似高污染水体排放
入海排口水色异常遥感自动化识别与监测模块生产产品为近岸水体光学类型分类结果，类别为1~14，通常将排口处水体类型为11、12、14的状况描述为可能的水色异常，每一类具体代表意义如表1所示。该产品具有10米的高空间分辨率，可覆盖自Sentinel-2卫星发射（2015年6月）至今的近岸海域，并具有5天的时间分辨率。对产品结果进行验证，混淆矩阵结果表明，9103组建模光谱中仅存在1个错分。通过与历史排污事件和对应日期影像处理获得的模型结果进行对比验证，证明该模型能够有效识别入海排口排污事件。
入海排口水色异常遥感识别产品的输入数据为Sentienl-2卫星影像经大气校正后的遥感反射率光谱及多个波段指数。模型建立首先基于确定的水色异常入海排口，积累了多期的涵盖各个季节和不同水位状况的卫星观测历史资料。同时，提取了覆盖多时相影像下的高悬浮泥沙水体、离岸较远的清洁水体、水库水体、河道水体、养殖池塘水体、邻近岸的水体等的光谱，构建了水体光学类别分类模型光谱库。其次，基于不同种水体光学类别的光谱库，对其进行无监督学习，根据不同水色在光谱特征上有不同的表现，确定每一种聚类类别对应的水体光学类型。在此基础上建立了基于随机森林算法的水体光学特性分类模型，基于每一类特有的峰、谷值位置或者变化趋势，确定敏感度高的光谱特征，通过对不同参数的多次迭代寻优，最终确定准确率高的水体光学类型分类模型。可生产近岸水体10 m分辨率的光学类型分类图，进而识别水色异常的入海排口。与一般水体分类产品比较，该模块聚焦于近岸海域，并考虑了污染水体等多种小尺度水体的光谱特征，具有更高的精细度。可应用于海洋生态环境监视监管，为相关部门开展分布广泛的入海排口的监督与管理提供技术支撑。
表 1 每一类水体光学类型说明
| 水体光学类型 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 特征描述 | 清洁水体 | 浑浊水体 | 富营养化水体 | 高浑浊水体或潮滩 | 疑似污染水体 | |||||||||
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