太湖水华的遥感分析

随着太湖流域的经济迅速发展,太湖湖体的富营养化程度日趋严重,特别是在20世纪的后期,水华频繁爆发。国家环保总局常规的水质监测是基于21个点位对全湖进行评价,完成一次采样耗时近1月,其对大面积水华现象的监测具有很大的局限性。文章利用遥感技术快速、大尺度、动态监测的特点,基于多个时相的TM影像对太湖的水温、悬浮物、叶绿素等水质参数的浓度和分布进行了遥感反演,进而对太湖水华的成因、发展程度、影响因素等方面进行分析,从而对太湖水华发生的特点,太湖的水质情况有一个全面的了解。     

基于Sentinel-2 MSI影像的河湖系统水体悬浮物空间分异遥感监测:以安徽省升金湖与连接长江段为例

开展河湖系统悬浮物监测对掌握水体泥沙运移规律、制定水环境治理措施具有重要意义.以安徽省升金湖与连接长江段水体为研究区,根据实测光谱模拟Sentinel-2 MSI影像波段反射率,结合同步水体悬浮物实测数据建立反演模型;而后根据2017～2019年28景MSI影像水体悬浮物反演结果,分析河湖系统水体悬浮物浓度的变化规律,并探究水位变化对其空间分异的影响.结果表明:①根据MSI影像第六波段与第三波段的比值建立的二次多项式模型具有较高的反演精度(R²=0.863,RMSE=22.211 mg·L^-1),适用于高浊度水体悬浮物反演;②在空间上,升金湖入湖口附近、上中湖区西北部和下湖悬浮物浓度相对较高,除夏季外升金湖悬浮物浓度均高于其连接长江段;在时间上,升金湖悬浮物浓度在夏季相对较低,在其他季节较高,而与其连接的长江水体呈现相反的年内变化规律;③闸控影响下河湖连通性改变造成的水位变化,是影响升金湖-长江悬浮物空间分异的关键因素.在平水期与枯水期,升金湖对长江悬浮物浓度变化具有一定的贡献度,而在丰水期,升金湖与长江悬浮物浓度变化之间的相关性不明显.     

环境卫星CCD与Landsat TM影像质量及生态监测应用比对研究——以青海湖区域为例

针对环境卫星 CCD 影像,结合影像质量评价、专题制图、土地利用/覆被解译以及常用植被指数构建,以青海湖区域为例,与Landsat TM影像进行比对研究。结果表明,在与TM影像质量评价参数比较中,TM影像较优,而环境卫星影像具有很大的改善空间;在对地物判译中,环境卫星影像色彩稍暗淡,但对大多数地物解译判读的边界更清晰;环境卫星覆盖度大,区域制图的优势非常明显;生态监测定量遥感常用的植被指数比较中两种数据大致相同。     

上海崇明县植被覆盖度动态变化遥感监测研究

植被覆盖度是用于描述和评价生态系统的重要参数。基于1989、2001、2006年的TM/ETM+遥感数据,以上海市崇明县为研究区域,利用改进的像元二分模型,估算出不同时期内崇明县的植被覆盖度,并对其变化进行了定量分析。结果表明:1989-2001年,植被覆盖度负向变化地表约10.17%,正向变化约20.58%,乡镇和湿地区域正向变化的面积大于负向变化,农场区域则相反;2001-2006年,负向变化约29.1%,正向变化约12%,农场和湿地区域正向变化的面积大于负向变化,乡镇区域则相反,并且随着城市化进程的深入,各土地用地类型的植被覆盖度变化在一定程度上都呈现出生态退化的趋势。     

云南锡矿遥感地质找矿模型及成矿区带预测

云南锡矿成矿作用的决定性因素是成锡花岗岩，而花岗岩和矿床均由构选定位。这一特征形成了锡矿成矿域的赋锡影像特征：以环形影像为主体的战性－环形构造组合；环－线切接结构、套叠月牙结构、对环结构、卫星环群结构等典型线－环结构，等级体制，超群性和共拥性等线－环要步规律组合；赋锡影像单元－构造岩浆单元的对应性；多地学环的同位性；环块构造为典型的赋锡影像－地质构造。据此，拟建了由赋锡总体特征模型、矿床定位最佳模型、影像－地质鉴别程序模型组成的锡矿遥感地质找矿模型。在此基础上，结合云南锡矿成矿规律，以线－环结构为基本点，总结了锡矿床展布与线－环结构的关系，提出了云南锡矿区带划分与成矿预测的新认识。     

大丰市滩涂生态系统服务价值评估

利用遥感技术,通过对TM影像的解译,分析了江苏省大丰市不同历史阶段滩涂开发状况。运用Costanza方法计算了滩涂生态系统的服务价值。研究结果表明,在1984年至2002年18a间,由于缺乏科学规划,滩涂开发对大丰市滩涂生态系统服务功能造成损害;与1997年相比,2002年大丰市滩涂生态系统服务价值损失达88.38万美元,减少33.46%。     

应用陆地卫星TM图象编制闽北土壤图(1:10万)的方法研究

以TM原图象合成的标准假彩色和似自然色图象作目视解译为主,根据土壤及其相关地物的野外光谱测定数据,分析其影象色调特征;用TM 7个波段原始黑白图象作对比解译,以预测不同地物的彩色合或效果并选择最佳合成方案;用TM6热红外图象作假彩色等密度分割处理,以提取随海而异的地面温度场和土壤类型垂直分带信息;用TM比值图象及其假彩色合成处理,以逐步增强并提取土壤信息;最后参照同比例尺地质图和地形图等相关资料,完成土壤图的编制。     

基于GF1_WFV的千岛湖水体叶绿素a浓度时空变化

基于高分一号（GF-1）遥感影像以及水体实测样点数据,运用波段对数组合,以千岛湖为研究对象,构建和择优了叶绿素a浓度反演模型,对2013~2019年千岛湖区域水体叶绿素a浓度值进行了估算,并利用变异系数、Mann-Kendall显著性检验模型、Theil-Sen趋势分析模型对其时空变化特征进行了分析.研究表明,基于波段对数组合的反演模型可用于千岛湖清洁水体叶绿素a浓度值的反演（R²=0.8976）;年际变化分析发现,在研究期限内,千岛湖水体叶绿素a浓度平均值维持在较低水平,近94%的水体像元叶绿素a浓度小于3.65μg/L,水质较佳;时空动态分析进一步发现,千岛湖水体叶绿素a浓度值大都经历了较为微小的波动变化,其中,有超过67%的水体像元浓度值呈现出微小的增长趋势,在分布上也呈现出一定的空间格局形态.     

模拟涨潮的复杂海岸类型岸线自动提取方法

传统的海岸线提取方法往往仅针对某种类型的海岸有效,对于多种类型混合海岸区域,则需要对图像分类裁剪、分别提取岸线、拼接图像才能提取出完整的海岸线,该过程不仅实现较为复杂,而且将不同类型海岸严格划分开的难度也很大,因此,本文提出了一种适用于混合海岸类型区域提取海岸线新方法——模拟海水涨潮过程的海岸线自动提取方法。首先采用波段差决策树分类分析方法（spectral difference decision tree,SDDT）对遥感影像进行分类,根据地物类型差异将各区域类别标记为"可涨潮区域"与"不可涨潮区域"两类;其次,通过计算每个斑块区域的面积,将面积小于某一预设阈值的区域块定义为噪声区域,去除所有噪声区域;然后,再通过最大矩形填充算法（maximum rectangle filling algorithm,MRFA）模拟海水涨潮逐步填充"可涨潮区域"并提取海岸线。本文方法提取的海岸线较为连续,不受地物分类结果图中的少量误分类斑块的影响。