滇池水体中总悬浮物含量的遥感定量模型

利用滇池 1999年 4月 14日陆地卫星 TM数据与准同步全湖面监测资料 ,对滇池全湖水体总悬浮物含量与不同波段遥感值的关系进行了关联度分析 ,并据此建立了 TM图像遥感总悬浮物水质模型 ,该模型被成功地应用于滇池水体总悬浮物的遥感动态监测。     

滇池水体中透明度的遥感定量模型研究

研究利用滇池 1999年 4月 14日陆地卫星TM数据与准同步全湖面监测资料 ,对滇池全湖水体透明度与不同波段遥感值的关系进行了关联度分析 ,并据此建立了TM图像遥感透明度水质模型 ,该模型被成功地应用于滇池水体透明度的遥感动态监测。     

内陆水体水质监测与评价中的遥感应用

本文综述了水质监测与评价中遥感应用研究的发展与现状。主要讨论了水质遥感监测的原理，遥感手段，常用方法和向种具有水质参数的遥感研究方法与进展，最后提出了此领域的发展方向展望。     

滇池水环境容量模型研究及容量计算结果

水环境容量的研究目的 ,其一是为水污染控制的技术路线提供科学依据 ;其二是为水污染控制的管理制度提供技术支持。在水环境容量研究中 ,关键的技术问题是容量模型的选定。通过研究 ,选取Vollenweider模型 (W =S×A×Z [σ +Q/V])和完全混合湖泊非保守污染水质模型 (W =Cs [Q +KV])分别为滇池水环境中N、P和CODMn、BOD5的容量模型 ,计算出了滇池相应的水环境容量。     

查干湖叶绿素a浓度高光谱定量模型研究

叶绿素a含量能够在一定程度上反映水质状况,利用高光谱遥感可获得叶绿素a的诊断性光谱特性,较好解决了常规遥感中出现的问题.利用野外高光谱仪在查干湖进行了反射光谱测量和同步水质采样分析,通过分析水体叶绿素a浓度与其高光谱反射特征之间的相关关系,尝试采用多种半经验算法建立叶绿素a高光谱定量模型.结果表明:单波段光谱反射率与叶绿素a浓度的相关系数较小,不宜用于估算叶绿素a浓度,反射率比值法和一阶微分法与叶绿素a线性相关程度都比较高,决定系数分别为0.71和0.48,而且其显著水平p<0.01,皆可以用于叶绿素a的定量遥感,但反射率比值算法模拟效果好于一阶微分算法.这为今后利用星载高光谱传感器在查干湖进行叶绿素a浓度大面积遥感反演提供了研究基础.     

浅谈水土流失遥感定量模型及其因子算法

基于地理信息系统的遥感定量调查法是近年来新出现的水土流失调查方法 ,其核心部分就在于水土流失定量评价模型及其各参数的算式算法。本文主要介绍了几种主要的水土流失遥感定量评价模型的构成 ,并对其中USLE系列模型的因子的算式、算法进行了汇编。     

滇池外海CODMn与叶绿素a相关关系探讨

滇池外海ＣＯＤ_（Ｍｎ）与叶绿素ａ相关关系探讨杨晓珊（昆明市环境监测中心站昆明市６５００３２）在环境监测中，ＣＯＤＭｎ与叶绿素ａ均与水体中的有机物及还原性物质有着密切联系。且ＣＯＤＭｎ和叶绿素ａ之间还应有一定的比例关系。通过对滇池外海龙门村的原水进行?..     

基于机器学习方法的太湖叶绿素a定量遥感研究

为了比较评价人工神经网络和支持向量机2种机器学习算法在水质遥感中的应用能力,本研究首先从基础理论和学习目的入手,对比分析了2种机器学习算法的理论体系;其次,以太湖为例,基于MODIS遥感影像,构建了反演太湖叶绿素a浓度的2种机器学习方法模型,通过对模型的验证、稳定性和鲁棒性分析以及全湖反演结果对比3个方面评价了2种模型的泛化能力.验证结果表明,支持向量机模型对验证样本预测结果的均方差根和平均相对误差分别为5.85和26.5%,而人工神经网络模型的预测结果均方差和平均相对误差则高达13.04和46.8%;稳定性和鲁棒性评价亦说明,以统计学习理论为基础的支持向量机模型具有更加良好的稳定性、鲁棒性,空间泛化能力优于人工神经网络模型;2种机器学习算法对太湖叶绿素a的浓度分布反演结果基本一致,但人工神经网络模型因其学习目标设定和网络构建中的“过学习”等缺陷,造成了对东太湖以及湖心区叶绿素a的反演结果与实际监测结果差异较大.     

基于GOCI影像和水体光学分类的内陆湖泊叶绿素a浓度遥感估算

叶绿素a作为水质参数之一,常用来作为衡量水体富营养化程度的指示标准.利用从太湖及洞庭湖获取的326个实测数据,基于实测遥感反射率对水体光谱进行光学分类,结果表明所采集的样点可分为3种水体类型.结合GOCI的波段设置,建立了不同类型水体的叶绿素a浓度反演模型.水体类型一可以利用490 nm(3波段)和555 nm(4波段)来反演,水体类型二可利用660 nm(5波段)和443 nm(2波段),水体类型三利用745 nm(7波段)和680 nm(6波段).精度分析表明,分类后的平均相对误差明显下降,类型一为38.91%、类型二为24.19%、类型三为22.90%;类型一均方根误差为4.87μg·L-1、类型二为8.13μg·L-1、类型三为11.66μg·L-1;分类前后的总体平均相对误差由49.78%降低到29.59%,总体均方根误差由14.10μg·L-1降低到9.29μg·L-1,分类后反演精度得到了显著提高.利用2013年5月13日8景GOCI影像反演了太湖的叶绿素a浓度,结果表明,2013年5月13日太湖叶绿素a浓度日变化显著,高值区主要集中在竺山湾、梅梁湾、贡湖湾,低值区主要集中在湖心区以及南部区域,10:00以后太湖西南部沿岸的叶绿素a浓度显著降低.这种先分类后反演的方法对于二类水体的模型反演精度的提高具有重要作用.     

红枫湖水体中营养物质含量及其特征

根据较新的调查资料和研究成果，系统介绍了红枫湖水体中营养物质的含量水平，揭示了红枫湖的氮、磷比限限制性营养盐，系统分析了水中Ｎ、Ｐ的含量特征及各种形态氮的比例。     

太湖水域叶绿素a浓度的遥感反演研究

利用太湖水域MODIS遥感数据的各波段反射率组合计算值,与实测的叶绿素a浓度进行相关性分析,找到相关性最好的反射率组合,建立反演太湖叶绿素a浓度的遥感模型.结果表明,利用MODIS数据可以较好地实现对太湖水域叶绿素a浓度的定量反演计算,并以MODIS数据第3、第17波段的反射率组合作为遥感指数建立了反演叶绿素a浓度的模型.第3、第17波段的波长范围分别为459nm～479nm、890nm～920nm,这一波段选择与以往使用TM数据得到的结论有所不同.     

滇池流域生态环境动态变化研究

滇池流域经济的迅速发展和人口的急剧增长引起了流域土地覆盖的巨大变化,由此造成了严重的湖泊富营养化和水资源危机.根据1988,1995,2000年滇池流域的Landsat TM/ETM\++影像数据,并结合滇池水质的监测结果,重点研究了流域土地覆盖动态变化过程及其对滇池湖泊生态环境的影响.      

基于MERIS影像的洪泽湖叶绿素a浓度时空变化规律分析

叶绿素a(Chl-a)浓度是衡量藻类生物量及评价水体营养状态的重要指标.基于洪泽湖2016年7月、2016年12月共49个实测水质参数与同步光谱数据,验证了5种可应用于MERIS/OLCI数据的Chl-a遥感估算模型(包括波段比值模型、三波段模型、FLH模型、MCI模型以及UMOC模型)在洪泽湖水域的适用性.结果表明,UMOC模型是最适用于洪泽湖水域的Chl-a浓度估算模型,其平均相对误差为32.30%,低于波段比值模型的75.17%,三波段模型的62.44%,FLH模型的45.87%和MCI模型的56.95%.进而利用UMOC模型,结合MERIS数据,获取了洪泽湖2002~2012年Chl-a浓度遥感估算产品,并分析了洪泽湖Chl-a浓度的时空变化规律.洪泽湖Chl-a浓度具有明显的时空差异性.依据水体像元长时间序列月平均Chl-a浓度的差异,将洪泽湖水体分为了区域A、区域B和区域C这3种类型.区域B和区域C水体无明显的变化趋势,区域A则显著增加.与气象因子的相关性分析表明,区域B和区域C年平均Chl-a的波动主要受年降水量的影响,反映了该2个区域Chl-a浓度的变化主要受湖流强度的控制,区域A年平均Chl-a浓度的变化与年平均风速呈显著负相关性,风速下降的气候大背景可能会加重这一区域的富营养化程度,威胁南水北调的水质安全.此外,在汛期(7~9月)洪泽湖水体Chl-a浓度与离淮河入湖口的距离呈显著的正相关关系,证明了这一时期淮河对洪泽湖藻类浓度具有明显的抑制作用.     

滇池水体中微囊藻毒素的研究

研究发现滇池藻类以蓝藻为主 ,其数量在一年中的 4月最低 ,6月开始上升 ,在 8-1 0月达到最高。通过对藻类和滤液的不同浓度洗脱液的分析 ,在藻类和水体中都检出毒素峰 ,且集中在 50 %、60 %、 80 %的甲醇洗脱液中。藻毒素主要是MC -LR型 ,水体中的藻毒素来源于藻类的释放。     

滇池水生植被恢复规划研究

本文提出了浅水湖泊水生生态系统的恢复措施，并从以下三个方面进行研究；（１）生态恢复工程物种设计；（２）水生植物群落优化配置设计；（３）水生植物群落区域布置设计。提出滇池先锋植物的种类和建种类，水生植物配置以沉水植物群落和挺水植物群落为主，并在滇池草海，外海东西岸对水生植物恢复区进行了区域布置。     

滇池湖泊富营养化动力学模拟研究

针对滇池富营养化情况 ,利用实测资料 ,建立了叶绿素a、透明度、藻量与总氮、总磷之间的相关关系式 ,利用水动力学原理建立垂向平均化的水动力学模型 ,并对总氮、总磷及叶绿素a、透明度和藻量分布进行了模拟计算。对滇池湖泊富营养化的控制提供科学依据。     

基于半分析模型的滇池藻蓝蛋白浓度反演

藻蓝蛋白色素(phycocyanin,PC)存在于蓝藻中,由于这种色素在620 nm处有较强的吸收,可以用来作为检测蓝藻含量的指标.利用2009年9月19～20日在滇池实地采样获得的实测光谱数据和水质参数数据,结合前人提出的半分析嵌套模型,建立了适用于滇池的藻蓝蛋白色素浓度反演的半分析模型;建立了620 nm波长处的藻...     

遥感方法应用于湖泊富营养化评价的研究

利用武汉东湖各子湖多年可靠的地面监测资料和1999年9月Landsat—7的TM各波段的卫星遥感数据,建立了各子湖的营养状态指数与TM各波段图像上灰度值之间的关系模型：一元线性模型、多元回归模型。运用这些模型对武汉各湖泊进行富营养化评价。同时基于地面监测资料,用日本学者相崎守弘提出的修正富营养化指数法对武汉主要湖泊的富营养化程度进行评价。结果显示,武汉湖泊多处于中富营养状态,遥感评价结果与地面监测结果基本一致。指出利用遥感方法进行湖泊水体富营养化监测评价是可行的、有效的、利用该方法可进行大范围的湖泊富营养化调查评价。