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1.  环境卫星CCD影像在太湖湖泛暗色水团监测中的应用  被引次数:1
   李旭文  牛志春  姜晟  金焰《环境监控与预警》,2012年第4卷第3期
   太湖地区2009年5月11日、2010年8月21日、2011年7月28日和2011年9月24日的环境卫星CCD影像显示,在太湖西部沿岸带、竺山湖等水域存在湖泛暗色水团现象。由于环境CCD缺少辅助反演气溶胶信息的2.1um波段,试验了基于空气自动监测子站获得的与环境卫星CCD成像时间接近的地面能见度测量数据进行FLAASH大气校正的方法,反演结果总体上符合水体光谱特征。提取了湖泛水体、对照水体阳区在CCD各波段的光谱反射率数据统计特征。结果表明,和对照水体相比,湖泛水体在环境卫星CCD的可见光—近红外波段具有较低的反射率,与人眼观察湖泛水色暗黑的感官一致,另一方面,湖泛水域由于仍有一定的藻类存在,在环境卫星CCD近红外(波段4 )具有比可见光(波段3)略高的反射率,其规律与基于Landsat ETM的湖泛暗色水团遥感分析结果相一致。    

2.  Landsat5 TM遥感影像上太湖蓝藻水华反射光谱特征研究  被引次数:4
   李旭文  牛志春  姜晟《环境监测管理与技术》,2010年第22卷第6期
   利用ENVI遥感软件的FLAASH工具对2005年10月17日大规模蓝藻水华暴发的太湖Landsat5 TM影像进行大气校正处理,反演获得蓝藻水华和其他地物类型的遥感反射率图像,提取了不同集聚程度蓝藻水华的可见波段至近红外波段反射率数据,并与陆生植被、无蓝藻水面等地物的光谱反射率进行了比较。研究表明,与陆生植被、无蓝藻水面相比,蓝藻水华在TM2波段和TM4波段具有更高的反射率,在可见光波段整体反射率略高于陆生植被,在TM5、TM7波段则受水的影响反射率很低。从蓝藻水华、陆生植被的细胞生理结构、生长环境、复杂的遥感反射、散射及透射模型方面初步讨论了光谱差异的原因。    

3.  基于卫星影像的太湖蓝藻水华遥感强度指数和等级划分算法设计  被引次数:2
   李旭文  牛志春  姜晟  金焰《环境监测管理与技术》,2011年第23卷第5期
   对太湖地区近10余年来共32景Landsat TM/ETM遥感影像进行大气校正处理,获得地表反射率影像,在这些影像上采集了分布在不同片区、不同发生季节、不同集聚程度的蓝藻水华样区,提取了不同蓝藻水华的可见一近红外波段反射率数据。统计表明蓝藻水华在TM4波段的反射率有较宽的动态范围,能定量反映蓝藻集聚程度,TM2也是监测蓝藻水华不可或缺的波段,其与TM3波段反射率差与蓝藻密度关系密切。设计了蓝藻水华遥感强度CBI指数,提出了划分蓝藻水华等级的遥感算法。    

4.  富营养化水体中黑水团的吸收及反射特性分析  
   张思敏  李云梅  王桥  朱利  王旭东  温爽《环境科学》,2016年第37卷第9期
   对黑水团水体光学特性进行研究,是利用遥感技术监测和评估黑水团事件的前提.针对2015年7月在太湖发生的黑水团现象,采集了太湖黑水团区(区域一)、蓝藻水华区(区域二)、清水区(区域三)共36个水样,对这3个区域的水体遥感反射率以及吸收特性进行对比分析.结果表明:1区域一水体的总颗粒物、色素颗粒物和非色素颗粒物吸收系数比区域二、区域三高出1~2倍,在400~500 nm之间,区域一CDOM吸收系数相比另外两个区域的水体高出2倍左右.导致黑水团区域水体具有很低的遥感反射率,被人眼感知时呈现为黑色;2黑水团区域水体M值低于滇池、巢湖和太湖的M值变化范围,说明黑水团中CDOM的腐殖酸含量较高.此外,叶绿素a浓度与CDOM在350 nm处吸收系数之间具有很好的相关性,表明蓝藻的降解可能是黑水团中CDOM的一个主要来源;3在380 nm之后,黑水团区域的水体总吸收以色素颗粒物占主导,但在短波350~380 nm处,CDOM对总吸收的贡献率高于色素颗粒物和非色素颗粒物.    

5.  基于欧洲航天局“哨兵-2A”卫星的太湖蓝藻遥感监测  
   李旭文  侍昊  张悦  牛志春  王甜甜  丁铭  蔡琨《中国环境监测》,2018年第4期
   欧洲航天局(ESA)2015年6月23日成功发射"哨兵-2A"卫星,该卫星搭载的多光谱成像仪(MSI)在可见光(VIS)至短波红外(SWIR)波长区间配置了多种光谱波段/地面分辨率组合,可以获取大范围、较短重访周期、较高空间分辨率(10 m)的遥感影像。以太湖2016年6月13日MSI数据为例,在完成大气校正的基础上,分析了太湖典型地物类型光谱特征,采用归一化植被指数(NDVI)结合叶绿素反射峰强度(ρchl)构建的综合阈值法对贡湖湾的蓝藻水华信息进行了提取实验。结果表明:"哨兵-2A"卫星MSI影像质量清晰,可精细地反映植被、蓝藻、水体等典型地物类型的光谱特征;ρchl指数对中-高蓝藻聚集区与水生植被、轻度蓝藻聚集区与混合水体具有较好的分离能力;利用综合阈值法提取贡湖湾中-高蓝藻聚集区面积为60.37 km2,主要分布在贡湖北部沿岸、湖心和南部沿岸。"藻-水"混悬体面积为79.49 km2,贡湖湾东部蓝藻水华相对较轻。    

6.  基于“哨兵-3A”OLCI影像的太湖蓝藻水华荧光基线高度指数信号特征分析  
   李旭文  侍昊  王甜甜  姜晟  张悦  蔡琨  丁铭《环境监控与预警》,2018年第10卷第3期
   利用新型遥感数据"哨兵-3A"卫星OLCI影像数据,基于其665,681和708 nm波段构建的"荧光基线高度"指数算法,采用SNAP 6.0遥感专业软件,计算了2017年不同季节4个典型日期太湖FLH的全湖分布及蓝藻水华区信号强度特征。以完成了瑞利散射及气体吸收订正的3个波段的遥感反射率数据计算FLH图像,结果表明,FLH数值的"负偏"程度与蓝藻水华强度有很好的对应关系,FLH值"负偏"越大,蓝藻水华越严重,可以作为比较不同季节水华强度的有效遥感指标;富营养化较严重、较为浑浊、以蓝藻为优势种的内陆水体与大洋清洁、非蓝藻优势浮游植物水体的FLH"正偏"信号特征迥异。    

7.  不同方法估算太湖叶绿素a浓度对比研究  被引次数:9
   李云亮  张运林  李俊生  刘明亮《环境科学》,2009年第30卷第3期
   基于2006-01-07~2006-01-09和2006-07-29~2006-08-01太湖地面实测高光谱数据以及同步水质参数数据,对比分析了三波段模型、两波段模型、反射峰位置法、一阶微分法4种方法用于估算太湖叶绿素a浓度的精度,并讨论其应用于遥感影像中估算叶绿素a浓度的可行性. 2次采样3类水色参数总悬浮物、叶绿素a浓度和有色可溶性有机物在440 nm处吸收系数的变化范围分别为12.24~285.20 mg·L-1、 4.83~155.11 μg·L-1和0.27~2.36 m-1.前述4种方法在反演太湖水体的叶绿素a浓度时都取得较高的精度;决定系数分别为:0.813、 0.838、 0.872、 0.819,均方根误差分别为:13.04、 12.12、 13.41、 12.13 μg·L-1;相对误差分别为:35.5%、 34.9%、 24.6%、 41.8%.反射峰位置法估算精度最高,但应用到叶绿素a浓度遥感影像估算比较困难.三波段模型和两波段模型的反演结果优于传统的一阶微分法,且在卫星遥感反演中具有良好的应用前景.根据模拟MERIS数据,分别得到最优三波段模型[R-1(665)-R-1(709)]×R(754)和两波段模型R(709)/R(681),其决定系数、均方根误差、相对误差分别为0.788、 13.87 μg·L-1、 37.3%和0.815、 12.96 μg·L-1、 34.8%,反映了MERIS数据能非常好地应用于太湖这类浑浊二类水体叶绿素a浓度的精确估算.    

8.  基于GOCI影像和水体光学分类的内陆湖泊叶绿素a浓度遥感估算  被引次数:1
   冯驰  金琦  王艳楠  赵丽娜  吕恒  李云梅《环境科学》,2015年第36卷第5期
   叶绿素 a 作为水质参数之一,常用来作为衡量水体富营养化程度的指示标准.利用从太湖及洞庭湖获取的326个实测数据,基于实测遥感反射率对水体光谱进行光学分类,结果表明所采集的样点可分为3种水体类型.结合 GOCI 的波段设置,建立了不同类型水体的叶绿素 a 浓度反演模型.水体类型一可以利用490 nm(3波段)和555 nm(4波段)来反演,水体类型二可利用660 nm(5波段)和443 nm(2波段),水体类型三利用745 nm(7波段)和680 nm(6波段).精度分析表明,分类后的平均相对误差明显下降,类型一为38.91%、类型二为24.19%、类型三为22.90%;类型一均方根误差为4.87μg?L -1、类型二为8.13μg?L -1、类型三为11.66μg?L -1;分类前后的总体平均相对误差由49.78%降低到29.59%,总体均方根误差由14.10μg?L -1降低到9.29μg?L -1,分类后反演精度得到了显著提高.利用2013年5月13日8景 GOCI 影像反演了太湖的叶绿素 a 浓度,结果表明,2013年5月13日太湖叶绿素 a 浓度日变化显著,高值区主要集中在竺山湾、梅梁湾、贡湖湾,低值区主要集中在湖心区以及南部区域,10:00以后太湖西南部沿岸的叶绿素 a 浓度显著降低.这种先分类后反演的方法对于二类水体的模型反演精度的提高具有重要作用.    

9.  “哨兵-3”卫星OLCI影像MPH算法反演太湖叶绿素a及藻草区分的研究  
   李旭文  姜晟  张悦  王甜甜  蔡琨  丁铭  纪轩禹《环境监控与预警》,2019年第5期
   利用"哨兵-3"卫星OLCI影像数据,基于其619,665,681,709,753和885 nm中心波长对应的6个波段构建的最大特征峰高度(MPH)算法,采用SNAP 7. 0遥感专业软件,计算了典型日期太湖MPH算法得到的叶绿素a浓度、浮藻区、藻水混悬区、水草区的分布。结果表明:(1) MPH算法能够精确地识别太湖水草和蓝藻;(2) MPH算法能够提取稠密铺集水表层的"浮藻区",并区分出藻密度较小、水华现象轻微~轻度、蓝藻主要浸没在水面以下的"藻水混悬区"。与MODIS、VIIRS等常用的蓝藻水华遥感传感器相比,OLCI展现了更出色、更精细化的水生态遥感监测能力,可提高蓝藻水华预警预报水平。    

10.  赤潮对近岸水体生物光学特性的影响  
   王林  赵冬至  杨建洪  刘永健  王祥  邹晓阁《环境科学》,2011年第32卷第10期
   研究了赤潮对近岸水体生物光学特性的影响.从大连湾采集11个站位的水体生物光学数据,分析了赤潮发生时生物要素、反射光谱以及吸收光谱的变化特征.结果表明,大连湾本次赤潮由微微型藻类引起;赤潮对水体遥感反射率的光谱形状影响明显,与正常水体相比,由于高浓度叶绿素a的强吸收作用,导致440、632 nm波段附近出现反射谷,红光波段荧光峰高度远大于正常水体,且存在"红移现象",760 nm波段存在氧气响应刺峰,近红外波段悬浮物反射峰增强;赤潮对水体吸收系数光谱的影响主要体现在数值大小上,对比发现各水色组分的吸收系数远大于正常水体,特征波段处aph(440)、aph(675)、ad(440)、ag(440)分别增大了13.4、14.5、5.0、3.8倍.本研究确定了近岸海域发生赤潮时水体生物光学要素的变化特征,为卫星遥感监测赤潮提供了理论依据.    

11.  二氧化硫对棉花叶片光谱反射特性的影响  
   刘厚田  季德清  单素云  田国良  郭世忠  汪水花《环境科学学报》,1983年第3卷第4期
   在动态熏气箱中对棉株进行SO_2处理(2ppm,8小时).测定叶片光谱反射率和微分光谱.受SO_2伤害的棉叶光谱反射率发生变化:在可见光部分,反射率普遍增加;在近红外部分,反射率降低.整个光谱反射曲线发生蓝移,初步确定几个波段可用于区别污染的与正常的棉叶光谱反射特性.    

12.  NOAA卫星监测巢湖蓝藻水华的试验分析  被引次数:24
   胡雯  杨世植  翟武全  程小泉《环境科学与技术》,2002年第25卷第1期
   采用实地水质采样分析、水面光谱测量等实地监测 ,并结合NOAA气象卫星遥感信息 ,对巢湖水华进行星地同步调查监测。结果表明 ,蓝藻叶绿素的存在使得进入近红外波段水体反射率明显上升 ,基于这一光谱特性以及蓝藻特有的漂浮特性 ,可利用NOAA卫星监测巢湖等内陆大面积的严重污染湖泊蓝藻水华的分布状况。    

13.  基于高分影像的城市黑臭水体遥感识别:以南京为例  
   温爽  王桥  李云梅  朱利  吕恒  雷少华  丁潇蕾  苗松《环境科学》,2018年第39卷第1期
   城市黑臭水体的遥感识别对于黑臭水体的监测、治理有着重要作用.2016年对南京城市河段进行了地面调查,并在沙洲西河、秃尾河、玄武湖、金川河设置了55个样点,采集水样分析水质参数并同步测量水面光谱.在此基础上,利用绿光波段遥感反射率的单波段阈值、蓝、绿波段差值、红、绿波段比值,以及色度值,分别构建了基于GF-2影像的城市黑臭水体遥感识别算法,并分析南京市主城区黑臭水体的空间分布和环境特点.结果表明:(1)和其他类型水体相比,城市黑臭水体遥感反射率最低,在整个可见光范围峰谷不突出,而且在400~550 nm范围光谱斜率最小;(2)采用地面同步调查结果检验,比值算法的识别精度最高,对城市河道黑臭水体的识别更准确;(3)利用比值法对2016年11月3日的GF-2影像进行计算,共提取研究区黑臭河段11条,总长度40.7 km,总面积0.749 km~2.黑臭河段分布具有范围广且不连续的特征,集中分布于各城区人口密集的区域;水体发生黑臭主要受到生活污水、工业废水、断头浜的影响.    

14.  巢湖水体悬浮物含量与光谱反射率的关系  被引次数:28
   李素菊 王学军《城市环境与城市生态》,2003年第16卷第6期
   利用高光谱地物光谱仪在巢湖进行了反射光谱测量和同步水质采样分析,在分析巢湖水体反射光谱特征的基础上,分别研究了悬浮物浓度与水体光谱反射率和光谱反射率的一阶微分之间的关系,结果表明在近红外波段范围,单波段反射率和一阶微分光谱反射率都与悬浮物的浓度有较好的相关性,而且利用微分光谱估算内陆水体悬浮物浓度有较大潜力。    

15.  基于光谱分析的生物结皮提取研究——以毛乌素沙地为例  
   冯秀绒  卜崇峰  郝红科  杨延征  张广军《自然资源学报》,2015年第30卷第6期
   利用典型地物高光谱数据和TM遥感影像,对毛乌素沙地处于旺盛生长期(7—9 月)的由苔藓结皮主导的生物结皮进行了提取研究.结果表明:① 苔藓结皮在生长期具有与绿色植物相似的光谱曲线变化趋势;红边参数显示,二者除红边位置非常接近外,红边振幅、红边宽度和红边面积差异均较大;在近红外区域,苔藓结皮比绿色植物的反射率低很多;苔藓结皮无明显的553 nm反射峰;低盖度苔藓结皮(33%)、藻类结皮和植被枯落物在整个波段光谱曲线比较接近,与裸沙相比,三者反射率均较低.② 基于TM影像,用生物结皮指数(BSCI)、归一化植被指数(NDVI)、监督分类和坡度分级相结合的方法提取生物结皮,发现苔藓结皮的像元面积为0.72×104 km2,占研究区总面积的6.43%.    

16.  土壤中过量铜对水稻叶片光谱反射特性的影响  被引次数:1
   刘厚田  张维平  于亚平  郭世忠  田国良  汪水花  南淳熙  何长礼  董克虞《环境科学学报》,1984年第4卷第4期
   水稻移栽于添加不同量铜(分别为50、100、400ppm)的土壤上,叶片光谱反射特性发生规律性变化。在可见光部分反射率提高;在近红外部分反射率下降;在光谱反射率曲线的微分图上显示出蓝移。这些变化在分蘖期最为显著。从几个波段可以看出,正常的与铜毒害的水稻的光谱反射特性有较大差异。    

17.  查干湖叶绿素a浓度高光谱定量模型研究  被引次数:22
   段洪涛  张柏  宋开山  王宗明  张树清《环境科学》,2006年第27卷第3期
   叶绿素a含量能够在一定程度上反映水质状况,利用高光谱遥感可获得叶绿素a的诊断性光谱特性,较好解决了常规遥感中出现的问题.利用野外高光谱仪在查干湖进行了反射光谱测量和同步水质采样分析,通过分析水体叶绿素a浓度与其高光谱反射特征之间的相关关系,尝试采用多种半经验算法建立叶绿素a高光谱定量模型.结果表明:单波段光谱反射率与叶绿素a浓度的相关系数较小,不宜用于估算叶绿素a浓度,反射率比值法和一阶微分法与叶绿素a线性相关程度都比较高,决定系数分别为0.71和0.48,而且其显著水平p<0.01,皆可以用于叶绿素a的定量遥感,但反射率比值算法模拟效果好于一阶微分算法.这为今后利用星载高光谱传感器在查干湖进行叶绿素a浓度大面积遥感反演提供了研究基础.    

18.  松花江哈尔滨段总悬浮物浓度高光谱估测模型研究  被引次数:1
   杨婧茹  臧淑英  惠洪宽《安全与环境学报》,2014年第2期
   水体总悬浮物浓度影响水体的光场分布,进而影响初级生产力。2012年7月14—15日,在松花江哈尔滨段选取11个断面共33个样点,利用野外高光谱仪(ASD Field Spec Pro)进行反射光谱测量和同步水样采集分析,通过研究总悬浮物质量浓度与其高光谱反射率之间的相关关系,采用单波段反射率、反射率比值法和一阶微分法分别建立了总悬浮物浓度的高光谱估测模型。结果表明,3种方法的决定系数都在0.90左右,均可以用于总悬浮物的定量遥感监测,其中一阶微分模型为反演的最佳模型。    

19.  太湖、巢湖水体总悬浮物浓度半分析反演模型构建及其适用性评价  被引次数:4
   刘忠华  李云梅  檀静  郭宇龙  周莉  刘阁《环境科学》,2012年第33卷第9期
   总悬浮物浓度是水体重要的水质参数.本研究利用太湖春季、秋季和巢湖夏季多期野外实测数据,通过对生物光学模型进行合理的简化构建适用于太湖、巢湖水体总悬浮物浓度反演的半分析模型,并将该模型应用于MERIS和环境一号卫星高光谱卫星影像上以验证该方法的适用性.结果表明:①针对太湖和巢湖水体,总悬浮物浓度最优反演波段范围为730~832nm(氧气吸收带除外);②针对MERIS数据,波段10(中心波长754 nm)和波段12(中心波长779 nm)均适用于太湖总悬浮物浓度反演,而波段11(中心波长761 nm)由于氧气吸收带的影响不适用于总悬浮物浓度反演;③针对太湖MERIS数据,模型反演结果的相对误差基本上呈现出随距离卫星过境时间增大而逐渐增加的趋势,在卫星过境时间正负3 h内测量的样点,模型反演结果的相对误差均在50%以内,而时间差超过3 h,相对误差则逐渐增大到50%以上;④环境一号卫星高光谱数据17个波段(B83~B99)均能够对巢湖总悬浮物浓度进行较好的反演,其反演效果要好于MERIS数据在太湖的反演结果.    

20.  利用遥感技术动态监测大面积农田土壤水分研究  被引次数:4
   李建龙  刘培君  朱明《安全与环境学报》,2003年第3卷第3期
   为探讨利用遥感技术动态监测大面积农田土壤水分含量 ,排除农田植被和地形的干扰 ,1 997- 1 998年在甘肃省定西县岔口乡建立了监测样区 ,在地面实测 0~ 50 cm大面积农田土壤水分本底资料和收集 5幅 TM卫片影像资料加工处理基础上 ,利用地理信息系统建立了遥感信息 (NDVI和 RVI)与土壤含水量之间的遥感光谱相关模型 ,做出了观测区土壤水分含量分布图 ,得到了初步的大面积农田土壤水分宏观动态监测结果 ,基本实现了利用遥感技术大面积动态监测土壤含水量 ,有效地指导农业春耕生产和快速掌握土壤墒情状况。研究结果表明 ,在波长 60 0~ 1 0 50 nm光谱段 ,土壤含水率与光谱反射率之间存在显著的负相关关系 (α<0 .0 5) ;利用遥感技术建立的 TM光谱水分监测模型 ,其模型监测 0~ 2 0 cm土层含水量的精度达到 90 %以上 ,实际监测土壤水分精度达到 72 .3% ;在遥感监测2 0~ 50 cm土层土壤含水量中 ,利用遥感模型监测土壤水分精度达到 80 %以上 ,实际遥感监测精度达到 60 %左右 ,并且建立了热惯量与土壤含水量之间的相关模型 ,给出了决定系数 (R2 )分析结论。    

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