湖泊湿地鸟类多样性及鸟类智慧监测技术研究——以长荡湖和滆湖湿地为例

为了解长荡湖和滆湖两湖湿地鸟类多样性状况,比较传统监测和智慧监测2种方法在小尺度鸟类调查上的差异。于2023年1—12月,采用传统监测方法（样线法、样点法）对长荡湖和滆湖2个湿地公园进行调查,采用智慧监测方法对长荡湖柚山村和滆湖塔下2个片区进行调查。全年共记录到鸟类156种,隶属于16目51科,其中长荡湖152种,滆湖103种。空间上,长荡湖湿地的鸟类多样性均高于滆湖,香农-维纳（Shannon-Wiener）多样性指数、辛普森（Simpson）多样性指数和马格列夫（Margalef）丰富度指数均高于后者。滆湖皮耶罗（Pielou）均匀度指数低于长荡湖。季节分布上,秋季的Shannon-Wiener指数和Margalef指数均处于最高水平。比较同时段、同片区2种监测方法,结果发现,物种数上,2种方法大致相当,智慧监测发现的国家级重要保护鸟类物种数高于传统方法;个体数和Simpson指数上,智慧监测明显高于传统监测;Shannon-Wiener指数和Pielou指数上,智慧监测低于传统监测。基于上述结果,探讨了两湖湿地鸟类特征的影响因素,并针对鸟类监测方法的更新和栖息地保护提出了建议。     

星云湖流域生态环境质量时空变化评价

选取1988—2021年4期Landsat影像,反演绿度、湿度、热度、干度指标,采用主成分分析法构建遥感生态指数(RSEI),监测星云湖流域生态环境质量时空变化。结果表明：1988—2021年星云湖流域生态环境质量变化较小,稳定在中等水平;沿湖平地及山间河谷生态环境质量恶化,边缘山区生态环境质量改善;该流域土地利用类型以耕地、林地为主,土地利用变化响应生态环境质量的变化;2000年后绿度和湿度指标对生态环境质量的改善越来越重要;生态环境质量的空间分布呈聚集性,高-高聚集区由沿湖平地逐渐向山区转移,低-低聚集区主要分布在石漠化现象严重的山区。     

太湖湖泛现象的卫星遥感监测

2010年8月20日太湖地区Landsat ETM影像显示,太湖西部沿岸带存在湖泛黑水团现象,对该景遥感影像进行了大气校正,提取了湖泛样区、其他水体样区的ETM各波段光谱反射率数据统计特征。结果表明,湖泛样区在可见光波长的ETM波段1、2、3具有很低的反射率,水色暗黑,与人眼观察一致,而在反射红外波长的ETM波段4则有比波段3高的反射率,差异植被指数DVI>0,其原因为湖泛黑水团中,虽然大量蓝藻死亡分解,然而水中还残留有一定数量的活体蓝藻,残余叶绿素及细胞造成了虽然较弱、但仍较为稳定的反射红外波长处的光谱反射能力。提出了识别湖泛现象的遥感判据为ρ0.485<0.05 andρ0.56<0.08 andρ0.66<0.065 and(ρ0.83-ρ0.66)>0 andρ0.83<0.1。     

联合多源光学和雷达遥感的巢湖水华长时序时空变化分析

以巢湖水华爆发现象为研究对象,利用多源光学遥感和全极化SAR遥感作为数据源,对研究区域2008—2017年的水华进行识别提取,定量和定性分析水华面积及区域位置的时空变化。结果表明:在时间上,每年二、三季度巢湖水华面积普遍高于一、四季度,总体上呈现年平均水华面积逐渐减小趋势,前五年的水华面积比后五年高。在空间上,巢湖西北部水华发生频率最高,西部水华比东部水华发生频率高,沿岸比湖中心发生频率高。巢湖水华整体呈现改善趋势。     

采煤塌陷积水区时空动态变化监测研究

基于Landsat系列4个时相数据,利用谱间关系法提取NDVI、NDWI和缨帽变换指数,并采用决策树和分类后比较法研究淮南矿区采煤塌陷积水区时空变化。结果表明:1987—2015年淮南矿区塌陷积水区域面积为189.51 km~2,年均增加6.77 km~2。其中,2000—2005年塌陷积水区域面积变化较大,年均增加15.0 km~2,其水域数量变化动态度和空间变化动态度分别高达13.66%和53.61%。凤台矿区年均增加积水面积最大,为2.60 km~2,其次为新集、潘集和孔李沉陷区,9大沉陷区及其他矿区增幅较小。在\"边塌陷边治理\"下,除潘集和凤台矿区水域面积增加,丁集朱集矿基本持平外,其他矿区水域面积均有所减少。     

天水市紫外吸收性气溶胶时空动态的遥感监测

采用OMI传感器的气溶胶产品,分析了2006—2015年中国西部城市天水市对流层紫外吸收性气溶胶的时空分布特征。结果表明:空间上,十年间天水市的吸收性气溶胶表现出从中部向周围依次减弱的南北向带状分布规律;季节变化呈现出秋冬季高于春夏季的规律;时间上,吸收性气溶胶指数(AI)从2006年的0.075增至2015年的0.506,年均值为0.28,年均增长率为57.5%;十年间出现2次阶段性增长和2次阶段性减小;AI年际变化与天水市地方总产值相关性为0.902,第一产业对其影响最大,第三产业影响最小。     

基于多光谱遥感技术的高邮湖菹草时空演变及原因分析

为了解高邮湖优势沉水植物菹草剧烈变化的原因及其时空演变对区域水环境的影响,利用2019-2023年长时序多光谱卫星遥感影像,结合现场和水质自动站监测,对高邮湖菹草与水质开展长期观测.结果显示,菹草的生长与水温、浊度等环境因子密切相关,其在生长期对水质具有净化作用,而在衰退期则会产生大量污染物;高邮湖的菹草盖度由2020年的65.5％下降至2023年的5.9％,对区域水质、生物多样性和生态质量指数产生不利影响;菹草的消失与水位变化、藻类影响、鱼类数量及其优势种变化密切相关,高邮湖存在由草型湖泊向藻型湖泊转化的趋势.     

天水市大气SO2浓度时空变化特征的卫星遥感监测与影响分析

大气卫星遥感监测作为一种新型监测手段,具有范围广、速度快、成本低等优势,对环境应急保护及其预警都具有非常重要的意义。选取天水市2006—2013年各年12月每日OMI level-2数据产品,利用Aura卫星技术和Arc GIS等技术平台,对天水市大气中SO_2的时空分布规律和污染原因进行了分析研究。结果表明:2006—2013年天水市SO_2柱浓度及其总量呈现出明显增加的趋势,但在2008年有小幅降低;在2008年以前,天水市SO_2浓度呈现出由东南向西北逐渐减少的趋势,但自2009年后污染重心发生迁移并且出现了数个集中化的SO_2高值区;研究区SO_2垂直柱浓度有自然因素、人类活动等多方面的复合影响,其中能源消耗及机动车尾气排放是主要影响因素。研究进一步讨论了遥感数据产品的应用前景。     

基于Landsat 7影像的骆马湖菹草时空分布研究

近年来,骆马湖湖区菹草（麦黄草）暴发性繁殖引发了一系列水质问题。通过研究,判读2012—2013年不同时间段的骆马湖landsat 7影像,可以发现,Landsat 7影像可以准确反映湖区菹草分布,区域化明显;同时发现菹草分布受多种因素影响,人类采砂和围网养殖等活动对其影响显著。     

巢湖蓝藻水华遥感监测初探

以巢湖为研究区,从2008年4月到11月,对巢湖水体的24个点位进行了连续的水体光谱测量,通过对蓝藻水华爆发程度与其光谱反射率之间关系的研究,确定遥感识别水华爆发级别的阈值,对四类不同爆发程度蓝藻水华光谱特征进行遥感识别,绘制巢湖蓝藻水华特征等级图。     

湖泊富营养化遥感监测研究进展

通过对近年来国内外应用遥感技术对湖泊富营养化监测及评价的研究情况进行了广泛的收集和分析,简述了湖泊富营养化遥感监测的基本原理,总结了湖泊富营养化多光谱遥感与高光谱遥感成果,提出了今后的重点研究方向.     

湖泊富营养化遥感评价模型的建立方法

中国处于不同富营养状态的湖泊已达75%,湖泊富营养化监测已成为我国迫切需要解决的技术问题。遥感技术能够低成本地对水体实现大尺度、快速监测,实现传统点状监测到面状监测的延伸。充分考虑我国现有的湖泊富营养化评价方法、参评指标相互关系的同时,通过研究参评指标的光谱特性分析其遥感可行性,提出了从水体的叶绿素a和悬浮物浓度入手,综合评价湖泊富营养化的遥感评价方法。     

基于遥感方法的巢湖水华月平均强度评价方法研究

以巢湖2009—2017年,每年4—10月(共63个月)的地面和遥感监测结果的日平均值作为基础数据,分别对地面和遥感监测指标求月平均值,根据各指标间的相关性,最终确定巢湖水华月平均强度评价的指标为藻密度、月累计水华面积、平均水华面积和大面积次数,对这4个指标分别采用分级赋分的方法进行评分,总评分等于4个指标评分之和,依据总评分的结果,将巢湖水华强度由弱至强分为5个等级。依据该评价方法,巢湖水华强度从4月—9月,基本由弱至强呈上升趋势,中间偶有波动,在9月前后达到峰值,水华强度一般为较强至强。     

基于多星遥感影像的太湖北部湖湾春季沉水植被分布动态监测

利用多星遥感影像动态监测了2015年春季太湖北部湖湾沉水植被分布的变化过程,并对水生植被遥感监测中的几个关键问题展开了探讨。决策树方法获取的水生植被分布结果表明,2015年4月28日太湖北部湖湾发现明显沉水植被分布面积约11.2 km~2,与2014年同期相比,新出现的较大面积沉水植被分布区域主要集中在田鸡山西和锡东水厂附近。提出应及时清理打捞,避免水生植被死亡腐烂,威胁水质安全。     

Circulation and Stream Plume Modeling in Conesus Lake

A three-dimensional hydrodynamic model that includes the effect of drag from macrophytes was applied to Conesus Lake to study the seasonal circulation and thermal structure during spring and early summer. Local weather conditions and stream flow data were used to drive the model. The drag coefficient for macrophytes was calculated as a function of leaf density. In general, the model results show good agreements with the observations, including vertical temperature profiles measured at two locations and average surface temperature derived from calibrated thermal imagery for large-scale simulations of the entire lake. Additional high-resolution simulations were carried out to understand water circulation and transport of sediment and model-generated tracer during hydrometeorological events at stream mouths for two experimental sites. The model results show that the plume development at stream mouths during storm events in Conesus Lake are site-dependent and may either be current- or wind-driven. The results also show a significant effect from the presence of macrophytes on sediment deposition near stream mouths.     

博斯腾湖矿化度遥感反演及空间分布特征研究

以我国最大的内陆淡水湖——博斯腾湖为研究对象,利用Terra/MODIS L1B空间分辨率为250 m和500 m的遥感反射率数据及湖水矿化度实测数据建立线性回归模型,分析湖表面矿化度的空间分布特征。结果表明:空间分辨率为500 m的1~7个波段组合建立的多元线性回归模型相关性最高(R~2=0.70),模型验证结果显示,实测值和反演值的相关系数(R~2)为0.82,均方根误差(RMSE)为0.12。利用最优模型对博斯腾湖湖面矿化度进行反演,其分布存在明显的空间梯度,西北、东北和东南湖区矿化度较高,而西南湖区和湖区南部矿化度较低。     

近40年洞庭湖区地表景观演变及气候潜在响应特征

通过耦合多源遥感数据,研究1980—2015年洞庭湖区地表景观格局演变及其潜在气候响应特征.结果表明,洞庭湖区土地利用类型以耕地为主,占总面积63.67%;水体次之,占23.75%;草地最少,占0.15%. 1980年以来耕地面积剧烈减少,减少342.71 km2 ;建设用地和水体面积呈上升趋势,分别增加278.16 ...     

南四湖流域常规水污染物多源遥感监测系统设计

提出一种多源遥感监测方法,用于南四湖流域常规水污染物监测系统设计。超分辨率处理后的Sentinel 2 L2A卫星多光谱数据可实现流域水质的大范围监测,利用无人机多光谱/高光谱数据可实现入湖河流水质的精细化监测,地物光谱仪高光谱数据能够实现湖、河岸边带水体的水质反演精度修正,基于多源遥感影像光谱特征与非光敏水质参数的相关性分析,建立光谱特征数据库。相比半经验法,结合机器学习法后,总氮、总磷反演的平均误差分别下降2284%、3919%。通过增强数据集、添加正则化项、集成学习、泛函分析等正则化技术,能够进一步提高反演模型对不同区域、不同季节、不同水质类别水体的自适应能力。