湖泊水质参数遥感监测研究进展

湖泊是水圈的重要组成,也是重要的淡水资源之一.湖泊的水环境日益遭到污染,监测湖泊水质动态变化对生态环境保护具有重要意义.遥感技术为湖泊水质监测提供技术支持,克服了人工采样成本低和时效性差的特点,在湖泊水质监测中得到了广泛的应用.通过遥感可以监测的指标包括悬浮物、叶绿素a、有色可溶有机物、溶解氧和透明度等.虽然遥感为湖泊水质监测打开新思路,但是仍然存在问题：(1)遥感接受到的信号受到大气的影响,而大气校正算法不够成熟,需要更精确的大气校正来控制大气影响,消除大气和光照等对水体反射的影响;(2)受季节和空间制约,不同湖泊表面光学特性存在差异以及水中生物光学特性的差异性,利用有限实测数据建立的模型缺乏可移植性;(3)水生植物和外力作用(风力、鱼群等)的干扰,造成实测和模型估测之间的误差,而且数据的同步性难以保证,导致模型可靠性下降;(4)实测数据和遥感数据的时空尺度不匹配,难以捕捉动态精细的水质变化.因此,未来结合多源数据以及其他水文模型,深入研究水体中各组分的光学特性,优化反演算法,发展对实测数据依赖程度低的反演算法,构建可迁移的反演模型,打破模型地域局限,推动湖泊水体污染监测预警业务化发...     

基于遥感的海域使用变化信息识别技术

海域使用动态监测管理的苇点是在监测海域范围内尽可能多地识别属性发生变更的"块",应用遥感进行海域使用变化信息发现是研究海域动态监测的重要手段之一.该文介绍了遥感技术用于海域动态监测的概念与目的,归纳和分析利用多时相的遥感影像进行海域使用变化信息发现与提取的方法与技术,阐述了我国即将开展的海域使用动态遥感监测的发展前景.     

基于MODIS数据的乌梁素海水体遥感监测

近年来,内蒙古乌梁素海水体富营养化日益严重,致使藻类"黄苔"频繁暴发,对该湖泊的生态系统及湖泊周围地区饮用水安全造成了严重影响。利用遥感技术监测湖泊水体具有时效性强、监测范围广、成本低等优点。本文基于高时间分辨率MODIS数据,对乌梁素海水体进行了遥感监测。利用各个采样点的经纬度提取了各个采样点的反射率,建立了叶绿素浓度的对数反演模型、总氮浓度的多项式反演模型、总磷浓度的多项式反演模型,并将反演出的叶绿素、总氮、总磷值与实测值进行了相关性分析。结果表明,乌梁素海叶绿素、总氮、总磷值的反演值与实测值的相关系数均在0.6以上,说明所建立的反演模型可以较好的反演相应的水质参数。     

常见卫星传感器在蓝藻水华监测中的应用进展

在全球气候变暖的背景下,湖泊富营养化程度日益加剧导致了全球范围内蓝藻水华暴发频次和暴发范围的逐步增加。利用传统水质监测方法实现蓝藻水华的实时动态监测尚存困难,而遥感技术具有监测范围广、速度快和成本低等优势,于蓝藻水华动态监测中得到了广泛应用。文章在介绍湖泊蓝藻水华遥感监测的原理和方法的基础上,对几种常见卫星传感器在湖泊蓝藻水华监测中的应用现状进行了总结,对比了各种传感器和反演模型的优缺点,最后对目前湖泊蓝藻水华遥感监测研究中存在的不足和发展方向作了分析和展望。     

基于中巴地球资源1号卫星的太湖表层水体水质遥感

利用CBERS 1的CCD数据和准同步地面监测数据,结合水体组分的光谱特征,建立了太湖表层水体叶绿素a和总氮的遥感信息模型.将模型用于2000 09 16太湖表层水体,所得结果较客观地反映了叶绿素a和总氮的分布趋势,表明利用CBERS 1的CCD数据进行湖泊表层水体水质指标监测具有重要的现实意义和应用前景.由于地面监测站位有限,模型在浅水草型湖泊———东太湖的适用性受到一定限制,说明同步性好、覆盖广的地面监测对于水质遥感信息模型的准确性和适用性至关重要.     

遗传神经网络在水质监测点优化布局中的应用

为科学全面地掌握湖泊水域的水质指标分布状况,以广西大学镜湖为实验研究对象,以无人船为平台将RBF神经网络与遗传算法相结合,对监测点的优化选择进行了讨论研究。分别对水质参数的单目标与多目标进行优化实验,并绘制拟合分布图。结果表明:遗传神经网络比传统的等距监测在水质参数的分布误差上具有明显优势,并在优化后至少6周内,其结果反映的数据依旧准确有效,说明遗传神经网络可明显提高水质监测的效率。     

艾比湖流域地表水水质指标与水体指数关系研究

传统的水域水质监测手段不仅成本高,而且空间信息有限,难以对相关水域进行全面的监测与评价.利用遥感技术进行水域水质监测可克服这些局限.本文以新疆艾比湖流域为研究对象,结合2015年5月实测水质数据和从准同步Landsat OLI数据上提取的水体指数值,利用空间分析和多元统计方法进行分析.结果发现,水体指数EWI、AWEIsh、Vegetation index(VI)、NDWI、NWI、NEW与水质指标之间的相关性显著(0.55≤r≤0.88).因此,选用以上6种水体指数与水质指标进行回归分析并建立数学关系估算模型,发现模型均方根误差均较低.利用同期实测数据对估算模型进行精度验证,发现验证判定系数高,验证点的相对平均误差偏低,均方根误差偏小.与此同时,利用2015年10月的40个采样点对模型进行二次验证,发现验证的判定系数满足0.22R20.81,模型的均方根误差较低.在估算模型中,总磷(TP)、五日生化需氧量(BOD5)、悬浮物(SS)、pH、色度和浊度两期数据的验证判定系数R2在0.5以上,均方根误差较小.因此,利用艾比湖流域水体指数建立的TP、BOD5、SS、pH、色度和浊度估算模型具有较好的普适性.该研究不仅可以为干旱区湖泊的遥感识别奠定基础,而且可为遥感技术应用于地表水水质指标值的提取提供一定的科学依据.     

人工神经网络改进BP算法优化水质监测点

运用人工神经网络理论对城市河涌水质监测布点进行优选，基于前馈多层BP型神经网络的改进算法，用广州市河涌水质分类标准和实测水质数据对神经网络模型进行训练和检验，结果表明，该方法具有客观、可靠、实用、容错性高的优点，是一种科学、新型的水质监测点优选方法。     

无锡市水环境的卫星遥感分析

利用计算机图像处理和多元统计方法处理了无锡市卫星遥感数据,形象直观地显示了无锡市水环境的宏观面貌,较好地反映了无锡水网主干河道的水质空间分布特征。研究表明,卫星遥感技术作为地面监测方法的一种有效补充,可提供丰富的遥感水质信息。     

滇池水体中叶绿素A含量的遥感定量模型

本研究利用滇池1999年4月14日陆地卫星TM数据与准稿步全湖面监测资料，对滇池全湖水体叶绿素A含量与不同波段遥感值的关系进行了关联度分析，并据此建立了TM图像感叶绿素A水质模型，该模型被成功地应用于滇池水体叶绿素A的遥感动态监测。     

遥感方法应用于湖泊富营养化评价的研究

利用武汉东湖各子湖多年可靠的地面监测资料和1999年9月Landsat—7的TM各波段的卫星遥感数据,建立了各子湖的营养状态指数与TM各波段图像上灰度值之间的关系模型：一元线性模型、多元回归模型。运用这些模型对武汉各湖泊进行富营养化评价。同时基于地面监测资料,用日本学者相崎守弘提出的修正富营养化指数法对武汉主要湖泊的富营养化程度进行评价。结果显示,武汉湖泊多处于中富营养状态,遥感评价结果与地面监测结果基本一致。指出利用遥感方法进行湖泊水体富营养化监测评价是可行的、有效的、利用该方法可进行大范围的湖泊富营养化调查评价。     

河流湖泊碳循环研究进展

围绕河流湖泊的碳循环,明晰了不同水生生态系统中的颗粒有机碳（POC）、颗粒无机碳（PIC）、溶解有机碳（DOC）等各类碳组分的迁移转化过程,进而梳理了影响河流湖泊碳通量的关键因素,归纳了目前可用于水体碳组分测定的仪器和实验室技术.重点探讨了遥感技术在河湖碳循环组分反演和估算方面的应用,系统归纳了近年来利用遥感数据估算POC、DOC、有色溶解有机物（CDOM）以及叶绿素a（Chla）等河湖碳组分的相关研究进展,并进一步对目前国内外已经建立的内陆水域碳循环模型进行了全面的对比分析.研究发现,不同纬度与类型的河流湖泊碳通量和碳循环的影响因素不同,主要由当地水循环过程以及水-气交换过程决定.传统实验室测定是精确测量水体碳组分的技术手段,卫星遥感则可全方位监测河湖水体中CDOM、DOC、POC以及浮游植物等碳组分,实现大区域的水质和碳循环过程监测.河流湖泊碳循环模型可进一步分析碳组分的来源与特征,准确揭示生物地球化学循环过程,但现有模型的适用性和稳健性仍有待进一步提高.     

Water quality monitoring in a slightly-polluted inland water body through remote sensing — Case study of the Guanting Reservoir in Beijing, China

This study focused on the water quality of the Guanting Reservoir, a possible auxiliary drinking water source for Beijing. Through a remote sensing (RS) approach and using Landsat 5 Thematic Mapper (TM) data, water quality retrieval models were established and analyzed for eight common water quality variables, including algae content, turbidity, and concentrations of chemical oxygen demand, total nitrogen, ammonia nitrogen, nitrate nitrogen, total phosphorus, and dissolved phosphorus. The results show that there exists a statistically significant correlation between each water quality variable and remote sensing data in a slightly-polluted inland water body with fairly weak spectral radiation. With an appropriate method of sampling pixel digital numbers and multiple regression algorithms, retrieval of the algae content, turbidity, and nitrate nitrogen concentration was achieved within 10% mean relative error, concentrations of total nitrogen and dissolved phosphorus within 20%, and concentrations of ammonia nitrogen and total phosphorus within 30%. On the other hand, no effective retrieval method for chemical oxygen demand was found. These accuracies were acceptable for the practical application of routine monitoring and early warning on water quality safety with the support of precise traditional monitoring. The results show that performing the most traditional routine monitoring of water quality by RS in relatively clean inland water bodies is possible and effective.     

珠江广州河段水体污染的遥感监测应用研究

由于城市工业废水和居民生活污水大量的排放，珠江水质受到严重污染，尤其有机污染更加严重。各项水质指标均严重超标。本文将运用遥感技术对珠江广州河段水环境质量中的水质污染进行监测应用研究。并建立了水质污染预测遥感模型。研究结果表明，利用遥感资料能有效地监测珠江水质污染状况，在监测水环境质量中遥感技术是一种快速，全面，有效的技术手段和方法。     

基于概率神经网络的城市湖泊生态系统健康评价研究

概率神经网络(PNN)是一种结构简单、训练简捷、应用十分广泛的人工神经网络,并且在水质分类等环境领域已取得一定研究成果.本文选取广州市最大的人工湖——白云湖作为研究对象,结合其水质监测数据及生物监测数据,建立概率神经网络模型对其进行湖泊生态系统健康评价,得到不同监测时间点的湖泊生态系统健康评价结果.分析表明:1白云湖生态系统比较脆弱,目前净化水质的效果有限;2各监测点的评价结果均呈季节性变化,丰水期湖泊生态系统健康状态好于枯水期,年际变化不显著.实验结果表明,利用概率神经网络对湖泊生态系统健康状态进行评价是可行的,与传统评价方法相比,其具有训练时间短、权重确定客观、输出结果稳定等优势,可以运用到更多相关领域.     

Assessment of nutrient distributions in Lake Champlain using satellite remote sensing

The introduction of nutrients to lakes causing eutrophic conditions is a major problem around the world. Proper monitoring and modeling are important to effectively manage eutrophication in lake waters. The goal is to develop remote sensing models for nutrients, total phosphorus and total nitrogen, in Lake Champlain. The remote sensing models were created using multivariate linear regression with the unique band combinations of Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus （ETM＋） imagery based on the empirical relationship with the field observations. The resulting models successfully showed nutrient distributions in the most eutrophic part of Lake Champlain, Missisquoi Bay, with reasonable adjusted coefficient of determination values （R2 = 0.81 and 0.75 for total phosphorus and total nitrogen, respectively）. The results show the feasibility and the utility of satellite imagery to detect spatial distributions of lake water quality constituents, which can be used to better understand nutrient distributions in Lake Champlain. This approach can be applicable to other lakes experiencing eutrophication assisting decision making when implementing Best Management Practices and other mitigation techniques to lakes.     

Human impact on current environmental state in Chinese lakes

Anthropogenic and natural disturbance to inland aquatic ecosystems displays a notable spatial difference, yet data to measure these differences are scarce. This study encompasses 217 lakes distributed over five lake regions of China and elucidates the environmental factors determining the spatial variability of the water quality and trophic status. A significant correlation between human modification index in surrounding terrestrial systems (HMT) and trophic status of lake ecosystems (TSI) was found, and the regression slope in each region was similar except in the Qinghai-Tibet Plateau region. It was further noted that the pattern of environmental factor network (EF network) differed among freshwater and saline lakes. The EF network was complex for freshwater lakes in less human-influenced areas, but intensive man-made influence disrupted most relationships except for those between total nitrogen, total phosphorus, chlorophyll-a, and water turbidity. As for regions including saline lakes, correlations among water salinity and organic forms of carbon and nitrogen were apparent. Our results suggest that HMT and EF network can be useful indicators of the ecological integrity of local lake ecosystems, and integrating spatial information on a large scale provides conservation planners the option for evaluating the potential risk on inland aquatic systems.     

应用遥感技术监测和评价太湖水质状况

利用遥感信息和有限的实地监测数据建立了太湖水质参数预测模型 ,该方法可以用于太湖水质污染的预测、分析和评价 ,能够较好地反映水质的空间分布特征 ,尤其适合于大范围水域的快速监测 .研究结果表明 ,利用单波段、多波段因子组合以及主成分分析等手段可以使遥感信息得到更充分的利用 ,从而使预测结果更加精确 .预测结果显示 ,太湖流域已经呈现了严重的富营养化趋势 ,且空间分布不均衡 .东太湖以及靠近无锡和苏州的湖体附近相对污染更为严重 .     

饮用水水源地水质监测预警系统设计探讨

以全过程管理监测预警为目标,设计了集数据监测系统、数据传输系统、视频监控系统、预警系统于一体的饮用水水源地水质监测预警系统,为饮用水安全保障提供全过程分层次的决策方案。论述了系统的目标、框架、总体功能、以及涉及的关键技术,积极探索了将水质遥感、GIS技术、无人机技术、生物预警技术应用于饮用水监测预警管理的过程与方法,并指出该系统还需从水文过程-水环境效应的耦合模拟方面加以完善。     

基于环境一号卫星CCD数据的洞庭湖夏季富营养状态评价

利用环境一号卫星数据,系统地分析洞庭湖富营养状态的年际时空变化特征.通过星地同步地面实验,建立起洞庭湖水体的叶绿素a浓度遥感反演模型、富营养状态评价模型.利用2009到2013年8月的多期环境一号卫星CCD数据,对洞庭湖富营养状态进行动态监测和分析.结果表明:1洞庭湖区主要以中营养为主.2009到2013年富营养化水体占全湖的面积分别为48.57%、63.84%、51.10%、35.27%、52.10%.2010年富营养化水体占全湖面积比最大,其次是2013年.2洞庭湖富营养水体主要集中在大小西湖、东洞庭湖西部及内湖地区.2009年到2013年大通湖和南湖这两个典型内湖重度富营养水体占全湖的面积比都在逐年下降,水质有好转的趋势.