基于多时相MODIS数据的四川省森林植被类型信息提取

森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义。论文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性,探讨了基于多时相MODIS遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法。将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林5 种类型。通过对其年内生长差异的分析,选取多时相（2005 年1 月9日、2 月26 日、4 月22 日、7 月19 日和10 月23 日）特征数据,利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型;通过特征组合与逻辑判断,实现了5 种植被类型信息的提取,提取精度总体达到84%,植被类型最低精度达到76%。研究表明,该方法可以节约大量的人力、物力和财力,在大范围的植被类型调查与监测方面具有较大的应用价值。该研究表明,四川省2005 年的森林覆盖率为28.43%。各类型按所占百分比由高到低的排序为落叶阔叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林和常绿落叶混交林。该数据对四川省森林植被的保护和利用具有重要的应用价值。     

常见卫星传感器在蓝藻水华监测中的应用进展

在全球气候变暖的背景下,湖泊富营养化程度日益加剧导致了全球范围内蓝藻水华暴发频次和暴发范围的逐步增加。利用传统水质监测方法实现蓝藻水华的实时动态监测尚存困难,而遥感技术具有监测范围广、速度快和成本低等优势,于蓝藻水华动态监测中得到了广泛应用。文章在介绍湖泊蓝藻水华遥感监测的原理和方法的基础上,对几种常见卫星传感器在湖泊蓝藻水华监测中的应用现状进行了总结,对比了各种传感器和反演模型的优缺点,最后对目前湖泊蓝藻水华遥感监测研究中存在的不足和发展方向作了分析和展望。     

多参数指示南极普里兹湾浮游植物的时空变化

以南极普里兹湾沉积物为研究对象,运用气相色谱技术,研究了生物标志物菜子甾醇、甲藻甾醇、长链烯酮对应指示的硅藻、甲藻、颗石藻等浮游植物的生产量和种群结构的历史变化,结合2001—2011年实测和遥感水体ρ(Chla)(Chla为叶绿素a)及SST(海水表层温度)数据,探讨了该湾浮游植物生产量时空变化特征及其影响因素. 结果表明:过去100多年间南极普里兹湾浮游植物总生产量(212.04~759.10 ng/g)〔以w(菜子甾醇)+w(甲藻甾醇)+w(长链烯酮)计〕和w(硅藻)所占比例(62.28%~87.13%)〔以w(菜子甾醇)所占比例计〕均呈上升趋势,而w(甲藻)所占比例(10.09%~27.98%)〔以w(甲藻甾醇)所占比例计〕和w(颗石藻)所占比例(1.97%~9.74%)〔以w(长链烯酮)所占比例计〕则呈下降趋势. 全球变暖背景下浮游植物种群变动通过改变南大洋对CO₂的吸收进而影响全球碳循环. 水体ρ(Chla)与沉积生物标志物指示的浮游植物总生产量均具有湾内高、湾外低的空间分布特征. 湾内ρ(Chla)与SST的年际变化趋势相似,二者以2002—2003年和2009—2010年相对较高,SST分别为-0.30和0.01 ℃,ρ(Chla)分别为1.69和2.31 mg/m3;以2001—2002年和2010—2011年相对较低,SST分别为-1.19和-0.95 ℃,ρ(Chla)分别为1.08和0.79 mg/m3,表明该湾SST变化可较明显地影响浮游植物的生长.      

遥感技术在湖泊水质监测中的应用

环境污染遥感监测技术具有监测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态监测等优点,是实现宏观、快速、连续、动态地监测环境污染的有效方法,已成为湖泊环境动态变化监测的重要技术手段.湖泊水质遥感监测是基于经验、统计分析或水质参数的光谱特征,选择遥感波段数据与地面实测水质参数数据进行数学分析,建立水质参数反演模型实现的.在运用遥感技术对湖泊进行水质监测的方法中有传统方法和神经网络模型.与传统方法相比,神经网络模型有较强的水质识别的容错性,水质状况识别的可信度.今后,神经网络模型、高光谱遥感技术以及RS与GIS、GPS的结合运用等将是遥感技术在此领域中的发展方向.     

流动注射氢化物发生原子荧光光谱法同时测定海水养殖基地环境介质中As和Hg

应用氢化物发生原子荧光光谱技术,同时测定海水养殖基地环境介质底泥、海水和水产品中微量As和Hg。研究了载流、KBH4浓度对As和Hg测定的影响。在最佳实验操作条件下,As和Hg检出限分别为0.028 3μg/L、0.017 4μg/L。底泥中As和Hg的加标回收率分别为89.7%～112.6%和91.7%～110.8%,相对标准偏差分别为2.7%～5.3%和2.2%～4.3%;海水中As和Hg的加标回收率分别为90.2%～101.8%和90.0%～108.8%,相对标准偏差分别为3.1%～5.6%和2.1%～4.5%;水产品中As和Hg的加标回收率分别为89.6%～102.0%和89.2.0%～108.0%,相对标准偏差分别为2.6%～4.9%和1.7%～4.4%。     

三维荧光光谱法测定工业废水中的苯胺

在计算机上运用自编程序绘出苯胺的三维荧光光谱,确定苯胺的特征荧光峰,提出了三维荧光光谱法测定苯胺的分析方法。苯胺浓度在２．０×１０－７－５．０×１０－６ｍｏｌ／Ｌ范围内与相对荧光强度呈良好的线性关系。该法相对标准偏差为２．５％,检出限为１．０×１０－７ｍｏｌ／Ｌ。用于工业废水中苯胺的测定,结果令人满意。     

不同面源强度影响下城市河流溶解性有机质光谱特征变化

采用紫外-可见吸收光谱（UV-vis）和三维荧光光谱结合平行因子法（EEMs-PARAFAC）研究两条面源输入强度不同的城市河流春夏两季水体中溶解性有机质（DOM）含量和组成变化.结果表明,两条河流夏季水体DOM腐殖化程度和相对分子质量均显著高于春季（P<0.01）. PARAFAC模型共解析出C1（UVC类富里酸）、 C2（类色氨酸）、 C3（类胡敏酸）和C4（UVA类富里酸）这4个化学组分,C1[（31±6）%]和C2[（31±4）%]为水体DOM中主要荧光组分.高面源输入水平的河流春季各组分荧光强度均低于夏季,而低面源输入水平的河流与之相反.随机森林回归模型表明,C3%对河流水质变化敏感度最高（R²=0.75,P<0.001）,具有很好的指示作用;水面覆盖率（Cover）对C4%有显著预测重要性（P<0.001）, C4%易受光化学氧化作用影响.主成分分析（PCA）和Adonis检验表明,氮和磷为水体自生源过程的重要推动力,面源输入强度和季节变化对城市河流水体状况有显著影响（R²=0.775,P<0.001）.城...     

基于遥感数据估算近地面PM2.5浓度的研究进展

卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)具有广泛的空间覆盖度和相对较高的时空分辨率. 基于AOD与PM_2.5的相关关系来估算PM_2.5浓度已成为监测近地面PM_2.5的有效途径,其估算结果较可靠,能够为治理PM_2.5污染提供数据基础和科学依据. 从反演AOD数据集和PM_2.5浓度估算模型2个方面进行梳理归纳,从卫星轨道运行类型角度分析各类传感器的产品特征,并对缺失AOD的插补方法进行分类评价;对PM_2.5浓度的估算模型进行比较分析,指出不同模型的优缺点和适应性. 结果表明:①各类卫星传感器均具有特定功能及优缺点,其中地球同步轨道(GEO)卫星的快速发展,使其在估算PM_2.5浓度的应用上越来越广泛. ②插补后的AOD比AOD初始产品具有更连续的时空分布和更高的准确性,基于模型的多变量估算不仅可以实现数据的全面覆盖,还可以获得更好的估算精度. ③组合模型成为估算PM_2.5浓度的重要方法,机器学习模型的加入能够有效提高PM_2.5浓度的估算精度. 研究显示,利用AOD估算近地面PM_2.5浓度不仅弥补了地面PM_2.5监测的空间不连续性,更有助于解析PM_2.5浓度的时空分布特征及污染来源.      

荧光光谱标准加入法快速检测雪碧中的苯甲酸钠

为建立一种快速测定雪碧中苯甲酸钠的方法,探讨了雪碧体系中苯甲酸钠的荧光特性,建立了标准加入法检测雪碧中的苯甲酸钠的方法,并对该方法进行了评价。结果表明:荧光检测最佳的激发波长为265 nm、发射波长为313 nm;100 mL检测体系中,雪碧添加量为10 mL,盐酸浓度0.01 mol/L、表面活性剂浓度0.05 g/L,当加入0～20 mL 0.1 g/L苯甲酸钠溶液时,荧光强度与苯甲酸钠的加入体积有良好的线性关系,工作曲线为y=39.8x+638.3,相关系数为0.9991,检出限为9.07×10~(-5)g/L,变异系数为1.1%。