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。     

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。     

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。     

基于环境卫星CCD数据的黄海浒苔遥感监测

2007年以来,黄海海域每年夏季都发生大面积浒苔绿藻潮,影响沿岸人民的生活、生产。考虑到其分布范围动则几千、上万平方公里,水面监测很难实施,尝试利用遥感技术对其分布和发展变化情况进行监测。基于中国自主产权的环境卫星(HJ1)数据,采用经典植被指数算法和人工辅助判读方法,对2013年黄海浒苔暴发全过程进行了连续遥感监测,分析了此次浒苔过程的分布和漂移路线。监测结果表明,浒苔绿藻潮首发于江苏盐城东部海域,由南向北逐渐漂移,面积逐渐扩大,结束于青岛东北部海域;该期间,浒苔最大覆盖面积达663.54平方公里。     

基于SOF-FTIR方法走航观测南京市重点区域特征挥发性有机物

介绍了污染源挥发性有机物(VOCs)排放的常用监测方法,以及基于红外掩日通量-傅里叶变换红外光谱(SOF-FTIR)的走航观测系统结构与测试原理。以2014年南京青奥会期间对一些重点区域VOCs的走航观测为例,提出了借鉴前期现状调查结果,结合手工采样分析,确定特征目标组分的监测方案。观测结果表明,该方法在柱浓度监测和排放总量核算方面具有一定优势,不足之处在于受日照条件、走航速度和路况、地面风速限制,测量时需避开不利因素影响。     

滨海湿地环境评价方法研究

为研究我国典型滨海湿地环境评价方法,利用卫星遥感技术,结合地面生态调查,构建了以自然湿地面积比例、人工岸线比例等8项因子共同组成的指标体系,通过层次分析法和专家打分法进行权重赋值后,阐述了数据处理和计算的主要流程,提出了滨海湿地环境指数CWEI的概念和表征意义。应用上述方法对江苏盐城湿地珍禽国家级自然保护区进行了典型示范评价,结果表明该方法能够较好地反映滨海湿地环境状况与变化趋势。     

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。     

2016—2018年北京城市湿地遥感监测分析

为全面了解北京城市湿地的现状及近年来的动态变化情况，利用高分辨率卫星遥感数据，综合运用GIS技术与景观生态学方法，定量分析了北京市6环内的湿地空间格局。结果表明，北京6环内城市湿地以河流湿地和湖库湿地为主；2016—2018年间湿地面积有所下降，2年间减少了126.58 hm²，主要转化为草地，少量转化为建设用地和林地；由于城市外围的开发建设强度较大，5-6环湿地被侵占面积相对较大，而4环内湿地面积的波动较小；2016—2018年，北京城市湿地的斑块密度增加，平均斑块面积有所减小，表明湿地斑块随时间变化呈破碎化的趋势，且从城市中心向城市边缘，湿地斑块的破碎化程度增强。     

基于Landsat多光谱与PALSAR/PALSAR-2数据的汉江流域森林覆盖变化研究

汉江流域是南水北调中线工程的水源地,森林覆盖对于保障水源地生态安全具有重要作用.为监测汉江流域2007～2017年森林变化情况,以Landsat多光谱数据与ALOS(Advanced Land Observation Satellite)雷达遥感数据为基础,在GooSe Earth Engine平台上对数据进行处理分析,根据区域特点,选取9个特征指数,利用随机森林分类算法,提取2007和2017年森林分布,监测汉江流域森林覆盖变化.结果 表明:结合Landsat多光谱数据与ALOS雷达遥感数据的分类精度最高,2007年森林分类整体精度为98.0％,2017年森林分类整体精度为98.6％,精度明显高于单独使用Landsat多光谱数据或ALOS雷达数据的森林分类结果;2007 ～ 2017年十年间汉江流域森林面积增加了5 653.21 km2;森林呈现增多的区域主要分布在河南省的西峡县、南召县和丹江口水库附近,而森林呈现减少的区域在荆门市、十堰市和汉中市附近区域.