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。     

基于天地协同的巢湖水华分布特征分析

基于MODIS影像监测2016年巢湖蓝藻水华分布,结果表明：水华的频次,持续时间从西北部水域向东南部水域逐渐减弱;西半湖湖心水华开始日期最早（5月19日）,持续时间最长为131d,塘西水华发生频次较多（10次）.进一步将水华遥感监测结果与同步水面实测水质参数数据（藻密度,叶绿素a,总氮,总磷）进行相关性分析,利用Q型聚类分析将水面实测采样点分为东区和西区两部分.西区藻密度,叶绿素a,总氮,总磷和水华面积相关性较强（R²均大于0.6）.     

基于高分影像的城市水体遥感综合分级方法

城市水体是城市生态系统中的重要组成部分,为此,针对城市水体提出了一种基于国产高分影像的水环境遥感综合评价方法.在2017~2019年间的南京、无锡、常州和扬州市等城市多次水体采样工作的基础上,分析了城市水体光谱特征与水质参数的相应关系.基于国际标准的色度转换模型和FUI（forel-ule index）水色指数,构建了基于高分二号（GF-2）影像的适用于城市水体的U-FUI（urban forel-ule index）水色指数,实现了城市水体的遥感分级,独立的验证数据表明分级模型的识别正确率可达72%.结果表明,根据U-FUI水色指数可以将城市水体有效地分为U-FUI Ⅰ~U-FUI Ⅵ共6级水体,依次分别代表水色呈蓝色、浅绿色、深绿色、黄色、黄棕色以及灰黑色的水体.其中,U-FUI的Ⅰ级水体水质较好而在城市水体中少有分布,U-FUI的Ⅱ和Ⅲ级水体具有较高的叶绿素a浓度,U-FUI的Ⅳ和Ⅴ级水体的总悬浮物浓度和无机悬浮物浓度相对较高,U-FUI的Ⅵ级水体水质较差且水质参数与各级水体均有较大差异.同时,将该方法成功地应用于2018年4月9日南京市GF-2影像,结果显示南京市水体以U-FUI Ⅱ~U-FUI Ⅳ级水体为主,U-FUI的Ⅰ级、Ⅴ级和Ⅵ级水体在城市中的分布相对较少,空间分布特征与同期原位采样结果一致.     

海河流域氮磷面源污染空间特征遥感解析

以MODIS遥感数据为驱动,采用以遥感像元为基本模拟单元的DPeRS（Diffuse pollution estimation with remote semsing）面源污染负荷估算模型,分析了2016年海河流域氮磷面源污染空间分布特征,并对“十三五”《重点流域水污染防治规划》中划定的海河流域172个控制单元进行面源污染优先控制单元分析.结果表明,2016年海河流域总氮（TN）排放量为13.62万t,入河量为2.53万t;总磷（TP）排放量为8152t,入河量为1597t;空间分布上,海河流域中部和南部地区氮磷面源污染较重,其中河北省片区氮磷面源污染物排放量及入河量最大;农田径流型是海河流域氮磷面源污染的主要类型,其次城镇径流影响也较大;筛选出海河流域TN和TP面源污染优先控制单元分别为127和131个,面积占比分别为84.2%和87.0%.