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随着遥感数据源的不断丰富,遥感技术不断提高,可以解决越来越多的水环境问题。指出了当前水生态环境管理方面的主要需求,结合目前遥感技术的发展,对国内外的水环境遥感研究进展进行综述。以湖泊富营养化监测与评估、核电站温排水遥感监测及城市黑臭水体遥感监测为案例,具体阐述遥感在水环境管理中的应用方法及成效。未来水生态环境管理发展趋势将以水污染防治为主向水污染防治和水生态修复与保护并重发展。基于此趋势,提出遥感在水生态修复的应用潜力,利于更多地方部门积极有效应用遥感技术,解决水生态环境问题。 相似文献
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基于2011—2015年Landsat7、Landsat8等卫星遥感影像,结合土壤侵蚀面积、水资源量、降雨量、污染物排放量等统计数据,按照《生态环境状况评价技术规范》(HJ 192—2015),研究评价广东省"十二五"期间生态环境状况及其时空变化趋势,并对其影响因素进行综合分析。结果表明,广东省的生态环境状况总体为优,各市生态环境状况均属优、良,粤北生态环境状况整体最好;广东省及各市生态环境状况稳中趋好,但呈现温和地波动变化;主要污染物排放量下降和水资源总量提高是促进生态环境状况改善的主要原因。 相似文献
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84.
地表水环境遥感监测关键技术与系统 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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以季铵盐改性硅藻土为吸油剂,采用吸附—电化学组合工艺处理拉丝废乳化液,优化了工艺条件。实验结果表明,在乳化液pH为5.0、吸油剂加入量为20 g/L、反应温度为25 ℃的最优条件下吸附除油15 min,然后在清液pH为8.5、阳极电流密度为4 A/dm2的最优条件下电化学反应4 h后,废水无色无味,COD为43 mg/L,ρ(NH3-N)=0,ρ(Cu)= 1.6 mg/L,ρ(Zn)= 3.7 mg/L,浊度为1.1 NTU,达到GB 8978—1996污水综合排放标准。 相似文献
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基于GIS技术的汶川8.0级地震诱发地质灾害危险性评价——以四川省安县为例 总被引:2,自引:2,他引:0
通过汶川8.0级地震后对绵阳市安县地震诱发地质灾害的应急调查和遥感解译,共获得地质灾害点187处。在此基础上,利用GIS技术对地震诱发地质灾害分布与发震断裂距离、坡度、岩性、水系等因素的关系进行统计分析。结果表明,地震诱发地质灾害在区域上沿断裂带呈带状分布和沿水系呈线状分布的特点;地震诱发的地质灾害与地形坡度有很大的关系,绝大部分的灾害点集中在15°-45°的范围内;地震诱发的地质灾害与地形有很好的对应关系,北部高山地区地质灾害数量明显高于南部平原区;滑坡多发生在千枚岩、泥页岩等软岩中且多为土质滑坡,而岩浆岩等硬岩中多发生崩塌。 相似文献
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89.
以SPOT-4/5卫星影像为信息源,以ERDA S 8.7软件为处理平台,运用多种图像处理方法对影像进行综合处理,在此基础上对滇西山区某铁路选线勘察进行了实例研究。根据滇西山区地质灾害的分布规律及遥感影像特征,结合地学知识对该线路部分区段的地质灾害进行遥感解译,查明了区段内滑坡、泥石流及崩塌对线路的影响,为该铁路拟选线路的建设提供了科学依据。 相似文献
90.
Artificial neural network model for identifying taxi gross emitter from remote sensing data of vehicle emission 总被引:2,自引:0,他引:2
Vehicle emission has been the major source of air pollution in urban areas in the past two decades. This article proposes an artificial neural network model for identifying the taxi gross emitters based on the remote sensing data. After carrying out the field test in Guangzhou and analyzing various factors from the emission data, the artificial neural network modeling was proved to be an advisable method of identifying the gross emitters. On the basis of the principal component analysis and the selection of algorithm and architecture, the Back-Propagation neural network model with 8-17-1 architecture was established as the optimal approach for this purpose. It gave a percentage of hits of 93%. Our previous research result and the result from aggression analysis were compared, and they provided respectively the percentage of hits of 81.63% and 75%. This comparison demonstrates the potentiality and validity of the proposed method in the identification of taxi gross emitters. 相似文献