环境卫星CCD影像在太湖沉水植物监测中的应用

利用环境一号卫星 CCD影像，综合现场巡视情况，对2014年1—5月太湖梅梁湖水域的沉水植被区域进行分析与研究，分别取沉水植物、水华、地表植被与水体4个样本区域，对它们的光谱反射率曲线进行分析，得到沉水植物光谱反射率曲线相比其他样本区域独特的结论。并根据此特征，结合基于提取样本运行决策树的方法，以2014年5月1日为例，提取出了太湖梅梁湖水域沉水植物的分布区域与面积。     

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。     

Landsat5 TM遥感影像上太湖蓝藻水华反射光谱特征研究

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。     

基于哨兵-3A卫星OLCI数据的最大叶绿素指数在太湖蓝藻水华监测中的应用

欧洲航天局于2016年2月16日成功发射哨兵-3A卫星,搭载的水色遥感仪器(OLCI)提供了很好的海洋和内陆水体生态指标观测反演能力。基于OLCI获取的太湖L1b级遥感数据产品,利用OLCI Oa10、Oa11、Oa12波段计算了重要的水色/水生态遥感指标,即最大叶绿素指数(MCI),在此基础上初步分析了MCI在太湖蓝藻水华监测预警中应用效果。研究表明:(1)哨兵-3A卫星OLCI影像质量清晰,构建的MCI能够反映太湖水体叶绿素信号强度;(2)与常用的归一化植被指数相比,在蓝藻没有明显积聚的藻-水混悬水域,MCI与叶绿素浓度有很好的关联,可更灵敏地反映叶绿素浓度的空间分布特征。MCI将在蓝藻监测上具有更好的适用性,可有效提高富营养湖泊蓝藻水华的预警预报精度。     

基于实测光谱的海河悬浮物浓度反演研究

悬浮物浓度是评价水质优劣的重要指标之一。以天津滨海新区海河为研究区域,进行光谱数据测量和水体样本采集,并在实验室进行水质参数提取,得到归一化光谱反射率和光谱一阶微分数据。然后对光谱测量数据和悬浮物浓度实测值进行相关性分析,发现896 nm归一化光谱反射率和光谱反射率比值(R_(896)/R_(546))与悬浮物浓度相关性较好。最后,分别建立单波段、波段比值和一阶微分函数拟合模型,进行对比分析。结果表明,基于R_(896)/R_(546)的二次多项式模型拟合效果最好,方差齐性检验(F)值也是最高的,可用于该地区水体的悬浮物浓度反演和预测。     

基于环境一号卫星CCD数据的巢湖叶绿素a的动态监测

环境一号卫星CCD数据具有获取周期短、空间分辨率高等特点,能够及时准确地监测叶绿素a的浓度变化和分布,其在内陆湖泊水质遥感监测方面具有良好的应用前景。文章通过星地同步地面实验,建立起巢湖水体的叶绿素a浓度遥感反演模型,利用2009年4月至2010年3月的环境一号卫星CCD数据,分季节对巢湖叶绿素a行动态监测和分析。结果表明,巢湖叶绿素a具有明显的时空分布特征,夏季叶绿素a浓度最高,冬季最低,秋季高于春季;西半湖湖区叶绿素a浓度一般高于东半湖湖区,西北部和中部湖区空间变化比较大,东部湖区变化较小。     

基于Landsat系列卫星分析1985—2015年东平湖叶绿素a浓度变化趋势

基于Landsat-5 TM数据和地面同步水质监测数据发现，近红外波段与红色波段比值与叶绿素a实测浓度存在较高相关性，并以此建立了提取水体表层叶绿素a浓度的遥感信息模型。经验证，该模型用于叶绿素a浓度反演的精度良好，平均相对误差为14.5%。将该模型应用于Landsat卫星系列数据，提取了东平湖1985-2015年每年度丰水期叶绿素a浓度信息，得到共31幅东平湖叶绿素a浓度分布图，并对其进行了时空分析。结果表明：1985-2015年，东平湖叶绿素a平均浓度范围为32.4~81.4 μg/L，空间分布上一般表现为湖周边浅水区高于湖中心深水区，且空间差异变化明显；时间序列上，东平湖叶绿素a浓度表现出一定的波动性，在1987、1988、1992年出现较高值，总体看来，在95%置信水平上秩相关系数为-0.592，浓度呈下降趋势。     

空间关联随机森林模型结合Sentinel-2影像估算潍北地区裸土期土壤盐分

土壤盐分含量(SSC)是评价土地退化和肥力水平的重要指标，实现SSC状态和空间分异的快速准确监测对区域环境的优化管理极为关键。选取潍北平原为研究区，野外采集233处土壤样品并获取同时相Sentinel-2多光谱影像，进一步将特征光谱波段和构建的最优光谱指数作为输入自变量，测试得到的SSC实测值为因变量，最后将空间关联函数引入到随机森林中去建立基于空间关联随机森林算法的SSC遥感估算模型，完成区域尺度上的SSC反演估算与空间制图。结果表明：影像的B3、B8和B11是SSC的特征波段，通过波段比值变换能够增强卫星光谱信号对SSC的吸收响应，筛选得到的最优光谱指数分别为RI₃₄(波段3和波段4的反射率比值)、RI₇₁₁(波段7和波段11的反射率比值)、ND₆₁₁(波段6和波段11的反射率归一化值)和D₄₅(波段4和波段5的反射率差值);仅用特征波段或最优光谱指数来构建模型不能取得满意的SSC估算精度，空间关联随机森林模型的SSC估算精度要高于随机森林模型；在将上述特征波段和最优光谱指数共同输入空间关联随机...     

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

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。     

基于欧洲航天局“哨兵-2A”卫星的太湖蓝藻遥感监测

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。     

“引江济太”对太湖北部底质及水质总磷的影响

应用GIS技术研究了"引江济太"对太湖北部底质与水质总磷(TP)浓度的影响。研究结果表明,2014—2019年,调水北部沿线4个点位底质TP浓度降幅为59.8%～80.5%;不同点位的水质TP浓度变化存在差异,入湖口点位下降14.1%,沿线其他点位分别上升37.4%、38.6%和45.0%。从空间分布来看,太湖水质TP始终呈明显的"西高东低"分布特点,但底质TP的分布未显示出该类规律。望亭水利枢纽调水情况与入湖口5#点位底质TP浓度呈一定程度的正相关,在调水入湖水量大于出湖水量的年份,5#点位底质TP浓度会偏高。"引江济太"会对太湖北部调水沿线,特别是入湖口附近水域的TP含量产生较大影响,并通过水流迁移与底质再悬浮释放影响下游水域。如何降低望虞河及周边支流的入湖泥沙量将是今后开展科学调水、保障贡湖水源地水质安全的重点研究方向之一。     

1987—2016年太湖总氮浓度变化趋势分析

基于可获取的太湖国控监测点位总氮监测数据，分析了1987—2016年太湖总氮浓度变化趋势。结果表明，近30年来，太湖湖体总氮浓度年均值在1.74~3.88 mg/L之间，总体呈先上升、后下降的波动变化趋势，1996年浓度达历史峰值；其变化具体可分为上升期、波动期、下降期三个阶段，约以10年为一个阶段。分湖区分析，西部湖区、北部湖区2000—2016年总氮年均浓度与全湖总氮浓度呈明显的正相关，为影响湖体总氮浓度的主要湖区。总氮多年月均值浓度变化显示，2000—2016年湖体总氮多年月均值年内呈较明显的季节变化规律，月均最大值、最小值分别出现在3月和9月。空间变化分析表明，西部湖区的宜武片区及南部湖区的湖州长兴片区为湖体总氮的两个污染扩散核心。湖体总氮主要受15条主要入湖河流汇入影响，这些河流总氮年均浓度整体高于湖体，是太湖总氮治理的重点。     

2015年以来太湖总磷升高原因的研究

对2015年以来的太湖TP变化趋势进行了研究,并对TP升高原因进行了分析。结果表明,2015—2019年,太湖TP浓度由0.059 mg/L上升至0.079 mg/L,涨幅34.1%。太湖TP上升的原因可能为:随入湖大量泥沙的带入而累积;东太湖水生植被覆盖面积急剧下降,使得湖体TP上升幅度明显;太湖磷营养盐浓度影响着蓝藻水华爆发的强度,蓝藻水华加快了湖体磷循环;夏季受台风天气影响,风浪较大的条件下造成底泥的再悬浮与释放而影响水质。     

基于灰色聚类方法的湖泊营养状态综合评价

将湖泊水体的营养状态看作一个灰色系统，建立用于识别湖泊营养状态属性的灰色聚类综合评价模型，将水质级别作为一个灰类，水质状态作为灰色变量，根据灰色白化权函数聚类方法来确定水体营养状况归类。以太湖为例，基于分布全湖的20个监测点数据，运用灰色聚类法对其进行富营养状态综合评价，结果表明，监测时段太湖大部分水体基本处于中营养水平，局部湖面达到中度富营养状态，客观地反映了太湖湖区水体营养状况。     

环境一号卫星CCD数据在太湖蓝藻水华遥感监测中的应用

利用环境一号卫星(HJ-1)CCD数据,对太湖水华进行遥感监测,并比对同时相的EOS/MODIS卫星遥感数据。结果表明,HJ-1星CCD数据具有优于EOS/MODIS数据的蓝藻水华识别能力,并有良好抗云层干扰能力,适合用于太湖蓝藻水华应急监测。     

阳澄湖浮游植物调查与水质评价

阳澄湖是太湖平原上第三大淡水湖泊和苏州市重要的综合水源.从2004年3-10月对阳澄湖进行了3次浮游植物的调查,共发现浮游植物8门83属211种(包括变种),其中阳澄西湖71属153种、阳澄中湖68属140种、阳澄东湖74属151种.并利用浮游植物的生物学多样性指数对阳澄湖进行了水质评价,该水体整体处于重污染状态,且污...     

Multivariate Analysis of Interactions Between Phytoplankton Biomass and Environmental Variables in Taihu Lake, China

Phytoplankton variation in large shallow eutrophic lakes is characterized by high spatial and temporal heterogenity. Understanding the pattern of phytoplankton variation and the relationships between it and environmental variables can contribute to eutrophic lakes management. In this study Taihu Lake, one of the largest eutrophic fresh water lake in China, was taken as study area. The water body of Taihu Lake was divided into five regions viz. Wuli bay (WB), Meilian Bay (MB), West Taihu Lake (WTL), Main Body of Taihu Lake (MBTL) and East Taihu Lake (ETL). Concentrations of chlorophyll-a and the related environmental variables were determined in each region in the period 2000–2003. Factor analysis and multivariate analysis were applied to evaluate the interactions between phytoplankton variation and environmental variables. Results showed that the highest average concentrations of TN, TP and Chl-a were observed in WB, followed in a descending order by MB and WTL, and the lowest concentrations of TN, TP and Chl-a were observed in MBTL and ETL. Chl-a and TP concentrations in most regions (except ETL) declined during the study period. It suggested that to some extent the lake was recovering from eutrophication. However, persistent ascending of TN and NH₄–N in all five regions indicated the deteriorating of water quality in the study period. Results of multivariate showed that the relationships between phytoplankton biomass and environmental variables varied among regions. TP illustrated itself a controlling role on phytoplankton in WB, MB, WTL and MBTL according to the significant positive relations to phytoplankton biomass in these regions. Nitrogen could be identified as a limiting factor to phytoplankton biomass in ETL in view of the positive correlations between TN and phytoplankton and between NH₄–N and phytoplankton. Spatial variation of interactions between phytoplankton and environmental parameters suggested proper eutrophication control measures were needed to restore ecological system in each region of Taihu Lake.     

太湖氮磷大气干湿沉降时空特征

为了探索太湖氮磷营养盐干湿沉降特征及对太湖营养盐输入的贡献，于2011年不同季节采集太湖不同位点的大气干湿沉降样品，分析干湿沉降中氮（N）和磷（P）的形态和沉降量。研究结果表明，输入太湖的磷以干沉降为主，而氮以湿沉降为主。在太湖干沉降中总无机氮（TIN）占总氮（TN）的77.1%，溶解性磷（DIP）占总磷（TP）的77.9%。干沉降中TIN主要以NH+4-N为主。西太湖是TN与TP通过大气干湿沉降输入太湖的最高湖区。太湖全年大气TN沉降总量为20 978 t，TP沉降总量为1 268 t，因此，氮磷大气干湿沉降是太湖营养盐输入的重要来源之一。     

太湖水华的遥感分析

随着太湖流域的经济迅速发展,太湖湖体的富营养化程度日趋严重,特别是在20世纪的后期,水华频繁爆发。国家环保总局常规的水质监测是基于21个点位对全湖进行评价,完成一次采样耗时近1月,其对大面积水华现象的监测具有很大的局限性。文章利用遥感技术快速、大尺度、动态监测的特点,基于多个时相的TM影像对太湖的水温、悬浮物、叶绿素等水质参数的浓度和分布进行了遥感反演,进而对太湖水华的成因、发展程度、影响因素等方面进行分析,从而对太湖水华发生的特点,太湖的水质情况有一个全面的了解。