基于微型无人机遥感数据的城市水环境信息提取初探

近年来,黑臭水体整治已经成为各级政府的重要工作内容。为更好地开展黑臭水体筛查和监管工作,提出基于多旋翼无人机搭载多光谱相机的遥感监测方案,尝试采用影像特征变换结合面向对象分类方法提取黑臭水体的遥感信息。结果表明:(1)无人机影像上地物具有更加丰富的色彩和纹理;(2)与主成分变换和纹理分析方法相比,光谱指数对典型地物具有较好的判别能力;(3)采用标准最邻近分类法提取城市水环境信息,能够获得较高分类精度。     

地表水环境遥感监测关键技术与系统

本文主要是围绕地表水环境遥感检测展开讨论,全面介绍了水环境检测的关键技术和系统,建立改进双峰法的水体分布遥感提取方法,并以具体地区为例进行分析,采用不同方法建立解析方法,从根本上提升反演方法的区域和积极适用性,希望能够对相关人员起到参考性价值。     

汽车排放共享检测——以南京市汽油车遥测试验结果为例

以南京市汽油车遥测试验结果为例,对汽油车的单次遥测数据与年检数据进行分析,结果表明,2组数据之间不存在相关性,这可能是由于车速等检测环境的差异造成的。整体遥测值的变化并不会随着年检值的增加或减少而呈现某一趋势,车辆的单次遥测数据并不具有代表性,不能作为车辆是否超标的判定依据。在对汽油车遥测不合格次数、排放限值设定、遥测年检时间间隔等分析中发现,若将汽油车的NO、CO遥测排放限值分别设为2 000×10-6和5%,当汽油车的遥测不合格次数≥5次,或汽油车的遥测不合格次数达到3次,同时这3次的遥测时间距离年检不超过60 d(遥测在前,年检在后),那么在这些遥测不合格车辆中,有80%以上的年检结果也不合格,遥测与年检的检测结果判定较为一致。虽然两者的检测方法和排放标准不同,但都能有效筛选出排放超标车辆,而且遥测法更快速,也无需停车检测,不影响车辆行驶。     

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。     

基于地形坡度的大别山区商城县土壤侵蚀研究

使用基于地形坡度的土壤侵蚀要素提取方法,选择大别山区商城县为研究区,利用TM/OLI和SPOT 5/GF-1数据得到植被覆盖度和土地利用类型图,并结合DEM数据生成的地形坡度因子,基于GIS/RS提取土壤侵蚀信息及其时空变化量。结果显示,研究区2011年和2016年的土壤侵蚀主要分布在南部中低山地区,以轻度侵蚀为主,分别占总侵蚀面积的81.13%和83.97%;土壤侵蚀主要发生在坡度为5°～25°的区域,且随着坡度增大土壤侵蚀越严重;耕地的土壤侵蚀最严重;2011—2016年间虽然大部分区域土壤侵蚀状况不变,但整体有所加重。     

面向区域二次污染风险控制的臭氧及其前体物卫星遥感监测

日益突出的臭氧(O_3)污染已成为继PM2. 5之后我国大气污染防治的又一艰巨任务。由于氮氧化物(NO_x)、挥发性有机物(VOCs)这2种前体物的减排难度较大,且与O_3浓度存在复杂的非线性关系,准确获取O_3及NO_x、VOCs的时空分布对制定有效的防控措施至关重要。基于卫星遥感可定量反演O_3及2种前体物的代表性物种——二氧化氮(NO_2)、甲醛(HCHO)及乙二醛(C_2H_2O_2)的时空分布信息。面向区域O_3污染分析和防控应用,综述了卫星遥感对O_3及NO_2、HCHO、C_2H_2O_2的探测能力,以及利用遥感手段分析区域O_3及其前体物的传输。进而从O_3与NO_x、VOCs关系的角度,分析了利用卫星反演的前体物表征O_3生成风险的可行性。最后对卫星在区域O_3及其前体物监测方面的前景趋势提出了思考。     

广东省“十二五”生态环境时空变化趋势及影响因素

基于2011—2015年Landsat7、Landsat8等卫星遥感影像,结合土壤侵蚀面积、水资源量、降雨量、污染物排放量等统计数据,按照《生态环境状况评价技术规范》(HJ 192—2015),研究评价广东省"十二五"期间生态环境状况及其时空变化趋势,并对其影响因素进行综合分析。结果表明,广东省的生态环境状况总体为优,各市生态环境状况均属优、良,粤北生态环境状况整体最好;广东省及各市生态环境状况稳中趋好,但呈现温和地波动变化;主要污染物排放量下降和水资源总量提高是促进生态环境状况改善的主要原因。     

地表水环境遥感监测关键技术与系统

介绍了地表水环境遥感监测的关键技术与系统及其典型应用,其代表性机理模型和应用示范成果主要来自于中国科学院遥感与数字地球研究所的高光谱遥感团队在最近几年中取得的一些研究进展,主要包括建立了基于改进双峰法的水体分布自动化遥感提取方法,实现了简单、高效和高精度的水体提取；提出了大型湖泊长时序水量估算方法,并以青藏高原湖区为例,重建了典型湖泊面积、水位和水量序列；发展了基于“软分类”的典型内陆水体叶绿素a浓度反演方法,构建了基于生物光学模型的高度浑浊水体悬浮物浓度遥感反演半解析方法,提高了反演方法的区域和季节适用性；构建了基于水色指数的大范围湖库营养状态和透明度遥感监测方法,实现了全球大型湖库营养状态遥感监测,以及全国大型湖库透明度遥感监测；在此基础上,开发了地表水环境遥感监测系统,提高了水环境遥感监测效率,促进了卫星遥感在水环境监测中的高精度业务化应用。     

玛纳斯河流域荒漠草地沙化遥感监测研究

以1989—2016年玛纳斯河流域TM/OLI遥感影像为数据源,利用混合像元分解技术,计算玛纳斯河流域草地总覆盖度和裸沙面积。在此基础上通过监测年与基期年的比较,计算草地覆盖度相对基期年的减少率和裸沙面积相对基期年的增加率两个监测指标,依据《天然草地退化、沙化、盐渍化的分级指标》(GB 19377—2003),对计算出的两个指标分别进行沙化等级评定和赋值,将两种评定结果相综合来监测草地沙化。结果表明,玛纳斯河流域近30年来荒漠草地沙漠化总体呈现先增加后降低的趋势。分析表明,玛纳斯河流域草地沙化是人为和自然因素双重作用的结果。