基于水面反射率光谱分类的太湖藻蓝蛋白浓度反演

藻蓝蛋白是蓝藻的标志性色素,利用遥感反演藻蓝蛋白浓度的时空分布对于蓝藻水华监测和预警具有重要意义.太湖水体光学特性时空差异较大,传统的藻蓝蛋白遥感反演方法在太湖各湖区各季节的适用性有限.因此,本文采用先分类再反演的策略,基于水面反射率光谱分类进行太湖藻蓝蛋白浓度反演建模.首先采用逐步迭代的K均值聚类方法实现光谱分类;然后分别利用每一类的训练样本光谱数据建立最适用于该类的藻蓝蛋白反演模型;最后利用每一类的检验样本光谱数据进行反演模型精度评价.为了对比,同时采用不分类的传统方法进行反演建模和精度评价.检验结果表明:基于不分类的传统建模方法得到的均方根误差RMSE=14.14μg·L-1,平均相对误差σ=59.1%,反演结果和实测数据可决系数为0.46;基于光谱分类的建模方法得到RMSE=8.47μg·L-1,σ=31.3%,反演结果和实测数据可决系数为0.87.因此,基于光谱分类的藻类蛋白反演方法有效地提高了反演精度,可以为其它水体的藻蓝蛋白浓度反演提供借鉴.     

2015年世界田联赛期间北京地区气溶胶成分遥感分析

基于OPAC模型，利用太阳-天空辐射计观测，对2015年世界田联锦标赛期间（2015-08-02-2015-09-23）北京地区的气溶胶各成分：黑碳（BC）、可溶性成分（WASO）、不可溶性成分（INSO）、沙尘成分（DUST）进行定量反演研究。结果显示：赛会中的气溶胶光学厚度（0.37）明显小于赛会前（0.98）和赛会后（0.95）；赛会中BC、WASO、INSO、DUST质量浓度（6.3、14.8、60.9、66.0 μg/m³）明显比赛会前的质量浓度（10.9、49.1、86.5、290.1 μg/m³）和赛会后的质量浓度（9.6、148.8、112.8、143.8 μg/m³）低。利用气溶胶成分的离线分析技术验证了BC的反演结果，两者的相关性较好，r为0.93。气溶胶光学厚度及各成分质量浓度的变化说明赛会期间北京地区采取的保障措施对空气质量提升起到了较好的作用。     

基于超级站多仪器联合观测的大气气溶胶遥感研究

大气气溶胶在气候变化、大气环境和人体健康等多个方面产生重要影响。遥感是获得气溶胶时空分布信息的重要手段,并且具有非破坏性、观测瞬时性、可获取整层大气信息等特点,因此在环保、气象等行业得到越来越多的应用。研究介绍了由多种监测仪器构成的中国科学院(北京)大气气溶胶遥感研究超级站的仪器配置、观测指标和相关研究方向,并阐述了其在4方面的具体应用:(1)针对沙尘、灰霾等典型过程的多仪器遥感联合观测;(2)将光学遥感拓展到气溶胶成分信息等前沿应用;(3)遥感获得近地面PM_(2.5)等环境关键参数的方法;(4)主被动结合的大气颗粒物垂直分布特性研究。通过超级站多仪器联合观测,可加强对大气气溶胶的全方位观测和分析,为环境研究提供综合数据支撑。     

基于激光雷达技术的粉尘污染源监测

针对粉尘污染点源数量多、夜间偷排偷放监测难等问题,环保监测迫切需要发展新一代遥感监测技术,为环境保护提供技术支撑。激光雷达具有远距离、全天时监测的优势,可实现对污染源的客观、全天时监测。为了验证激光雷达主动遥感技术监测粉尘污染源排放的可行性,在河北省组织了一次粉尘污染源的Lidar监测实验,在进行距离校正的基础上,发展了Lidar点源污染监测指数因子方法。结果表明:烟尘排放浓度与Lidar指数因子具有较好的一致性,校正决定系数可达0.94。在稳定排污的情况下研究Lidar指数因子的限值,结果显示,将指数因子的限值设为2.3时,与在线监测的一致性可以达到99%以上。     

基于卫星数据的灰霾污染遥感监测方法及系统设计

以中分辨率成像光谱仪为例,建立了卫星遥感参数和空气污染指标之间的联系,提出了基于卫星遥感的气溶胶光学厚度数据获得灰霾指数和灰霾污染时空气质量指数(AQI)等级的方法和相关的监测系统设计。结合在华北地区的监测结果,可以看出卫星遥感可以较好地反映灰霾污染程度的变化,有助于发现可能的传输通道,获得宏观的灰霾空间分布状况。在研究时段内,与地面空气质量监测站相比,88%的卫星遥感监测结果误差不大于1个AQI等级,平均的AQI等级偏差为0.7级,并分析了卫星遥感与地面监测之间差异的原因。