基于静止卫星GOCI传感器的大气污染过程AOD监测

针对北京及周边地区2017年11月2~8日的一次污染过程,利用韩国静止卫星COMs1GOCI数据,对北京地区进行AOD监测.AOD反演采用时间序列迭代算法,根据地表反射率随时间慢变而大气气溶胶随时间快变的理论,采取最小值拟合的方式,获取气溶胶光学厚度数据.反演结果与地基AERONET监测结果具有很好的一致性,两者的相关系数R²大于0.89.AOD监测结果表明,GOCI传感器1次/h的监测频率,可以很好地展现北京地区大气污染过程的开始,发展及消散过程,可以展示出一天之内AOD的变化,为大气污染监测以及气候变化研究提供依据.     

基于环境一号卫星多光谱影像数据的三湖一库富营养化状态评价

环境一号卫星是我国2008年自主发射的环境与灾害监测小卫星,其2d的时间分辨率使其成为环境变化监测的重要数据源.根据实测的太湖、巢湖、滇池和三峡水库的水面光谱信息以及水质参数,构建基于环境一号卫星多光谱数据的富营养化评价模型,对太湖、巢湖、滇池和三峡水库2009年水体营养状况进行了评价分析.研究结果表明:利用环境一号卫...     

有机磷农药降解方法及应用研究新进展

现代农业的发展和有机磷农药的使用密切相关,所造成的严重的农产品和环境污染是农业发展有待解决的关键问题之一。介绍了超声波技术、吸附、洗涤和辐照等物理方法,微生物、降解酶和工程菌等生物方法,水解、氧化分解和光化学降解等化学方法对有机磷农药的降解作用及其相关的应用研究。     

富营养化水体中黑水团的吸收及反射特性分析

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.     

用先进技术支撑与服务环境管理——遥感技术在环境管理中的应用

遥感手段逐步在环境监测与应急、生态与核安全等方面得到应用,为环境管理提供了有效的支撑与服务。但仍需对环境卫星后续星、卫星环境专用载荷、定量遥感应用关键技术、遥感业务化运行能力等问题加以完善。     

水源地土地覆被分类及无人机遥感验证评价方法研究

本文提出一种水源地土地覆被分类及无人机遥感验证评价方法。采用面向对象分类方法对高空间分辨率卫星遥感影像进行土地覆被分类,基于无人机遥感影像,采用随机抽样方法获取多边形样本验证分类结果,建立混淆矩阵后评价分类精度,并采用国产卫星及无人机遥感数据开展示例研究,取得了很好的研究应用效果。     

城市黑臭水体的吸收特性分析

黑臭水体是城市水环境的一个严重问题,对城市黑臭水体光学特性进行分析,是利用遥感技术手段进行黑臭识别的前提与基础.2016~2017年采集了长沙、南京和无锡的城市黑臭水体共计85个样点,非黑臭水体共计80个样点,并对水样的悬浮物等水质参数浓度以及水体组分的吸收系数进行了测量.结果表明:(1)黑臭水体的总颗粒物吸收系数、非色素颗粒物吸收系数总体上高于非黑臭水体.(2)黑臭水体与非黑臭水体的CDOM吸收系数有明显的差异.由此可用CDOM吸收特征波段440 nm和不同波段范围内拟合的吸收系数曲线斜率对黑臭水体进行区分.城市黑臭水体吸收特性的分析,将为黑臭水体的遥感识别和监测提供有效的技术支撑.黑臭水体中的高CDOM浓度,可以作为遥感识别黑臭水的一个重要参考.     

呼伦贝尔草原植被覆盖时空动态变化监测定量方法研究

开展植被动态监测与评价,是评估生态保护措施、环境管理政策和全球变化研究的重要基础。论文以呼伦贝尔草原为例,基于1998—2008年间SPOT_VGT NDVI旬数据,通过分析生长期间的植被年均NDVI值、年NDVI最大值、年NDVI最小值、季节性动态性与物候的变化状况及其趋势,反映研究区植被覆盖空间特征,监测植被覆盖动态变化情况。结果表明:研究区植被覆盖区域特征为:以林地为主的区域草地-耕地-林地过渡区以耕地为主的区域以草地为主的区域;11 a来,研究区植被覆盖呈减弱趋势,植被覆盖最佳期提前,以林地为主的区域、草地-耕地-林地过渡区和以耕地为主的区域植被覆盖季节性动态变化较小,植被覆盖稳定性较强,而以草地为主的地区植被覆盖最小值日期推后,其季节性动态变化较大,生态环境稳定性较差。     

基于GF-1 WFV影像和BP神经网络的太湖叶绿素a反演

叶绿素a浓度是可直接遥感反演的重要水质参数之一,常用来评价湖泊水体的富营养化程度.太湖是典型的二类水体,光学性质复杂,应用一类水体线性反演模式拟合较为片面且难以找到最佳拟合模型.BP神经网络模型具有模拟复杂非线性问题的功能.为研究高分一号卫星16m多光谱相机WFV4结合BP神经网络进行太湖叶绿素a浓度监测的可行性,实验利用GF-1 WFV4影像和实时的地面采样数据,建立了BP神经网络模型,同时采用波段比值经验模型进行对比.经精度检验,BP神经网络模型预测值与实测值之间的可决系数R2高达0.9680,而波段比值模型的R2为0.9541,且均方根误差RMSE由波段比值模型的18.7915降低为BP神经网络模型的7.6068,平均相对误差e也由波段比值模型的19.16%降低为BP神经网络模型的6.75%.结果证明,GF-1 WFV4影像应用BP神经网络模型反演太湖叶绿素a浓度较波段比值模型精度有所提高.将经过水体掩膜的GF-1 WFV4影像用于训练好的BP神经网络反演太湖叶绿素a浓度分布,结果显示,叶绿素a高浓度区集中分布在湖心区北部、竺山湾、梅梁湾区域,与之前的研究一致.本文研究结果验证了采用BP神经网络模型对GF-1 WFV4影像进行太湖叶绿素a浓度反演的可行性.     

呼伦湖水面动态变化遥感监测及气候因素驱动分析

利用长时间序列的MODIS数据,采用水体指数动态分析的方法,对2000~2013年呼伦湖的水体面积进行了动态变化分析,并结合区域气候数据进行了驱动力分析.结果表明:2000~2012年期间,呼伦湖流域水体面积从2286km²减少至1773km²,减少22.4%,主要减少部分分布在湖体东北部和南部;2013年水体面积尤其是南部水域水体面积略有所恢复.呼伦湖主体湖区面积的变化与年均温呈现不显著的负相关关系.