8-专题：基于环境小卫星的湖泊水质遥感监测
基于遥感的水资源短缺监测与评估研究
基于遥感的水资源短缺监测与评估研究一、引言水是生命之源，对于人类的生存、社会的发展以及生态系统的平衡都至关重要。
然而，随着人口的增长、经济的发展以及气候变化的影响，水资源短缺问题日益严峻。
为了有效地管理和保护水资源，及时准确地监测和评估水资源的状况变得尤为重要。
遥感技术作为一种高效、大范围、实时的监测手段，为水资源短缺的监测与评估提供了新的思路和方法。
二、遥感技术在水资源监测中的应用原理遥感技术主要通过传感器接收来自地球表面的电磁波信息，这些信息包含了丰富的地表特征和物理参数。
在水资源监测中，常用的遥感数据源包括可见光、红外、微波等波段。
可见光遥感可以获取水体的颜色、透明度等信息，从而判断水质状况。
红外遥感则能够测量水体的温度，对于研究水体的热交换和蒸发过程具有重要意义。
微波遥感具有穿透云层和在夜间工作的能力，能够全天候监测水体的范围和变化。
通过对这些遥感数据的分析和处理，可以提取出与水资源相关的参数，如水体面积、水位、水深、土壤湿度等。
三、水资源短缺监测的关键指标与遥感数据获取（一）水体面积和水位水体面积的变化是反映水资源量变化的重要指标之一。
通过遥感影像的解译，可以准确地识别出水体的边界，从而计算出水体面积。
对于大型湖泊和河流，还可以利用雷达测高卫星获取水位信息。
（二）土壤湿度土壤湿度直接影响着农作物的生长和水资源的涵养。
微波遥感可以穿透土壤表层，获取土壤湿度的分布情况。
（三）降水和蒸发降水是水资源的主要输入项，而蒸发则是主要的输出项。
气象卫星可以提供大范围的降水数据，而通过遥感反演地表温度和能量平衡，可以估算出蒸发量。
四、遥感数据处理与分析方法（一）影像预处理包括辐射校正、几何校正、大气校正等，以消除传感器误差、地形影响和大气干扰，提高数据的准确性和可比性。
（二）水体提取算法常用的方法有阈值法、光谱指数法、面向对象分类法等。
这些方法根据水体在不同波段的反射特性，将水体从背景地物中分离出来。
遥感技术在水体生态监测中的应用
遥感技术在水体生态监测中的应用在当今社会，随着环境问题的日益突出，对于水体生态系统的监测变得愈发重要。
而遥感技术作为一种强大的工具，正逐渐在水体生态监测领域发挥着不可或缺的作用。
遥感技术，简单来说，就是通过非直接接触的方式，获取远距离目标物的信息。
在水体生态监测中，它能够快速、大面积地收集有关水体的各种数据，为我们了解水体生态状况提供了有力的支持。
遥感技术在水体生态监测中的应用范围十分广泛。
首先，它能够用于监测水体的物理参数。
比如说，通过遥感影像，我们可以了解水体的面积、形状、水深等信息。
这对于研究水体的动态变化、洪水预警以及水利工程的规划和管理都具有重要意义。
在水质监测方面，遥感技术更是大显身手。
它可以检测到水体中的叶绿素 a 浓度、悬浮物含量、有色溶解有机物等指标。
叶绿素 a 浓度的高低反映了水体中藻类等浮游植物的生物量，进而可以推断出水体的富营养化程度。
悬浮物的含量则与水体的浑浊度相关，能够帮助我们了解水体的泥沙含量和污染情况。
而有色溶解有机物则与水体的有机污染程度密切相关。
此外，遥感技术还能够监测水体的温度分布。
水体温度的变化对于水生生物的生存和繁衍有着重要影响，同时也能反映出水体的热污染状况。
通过热红外遥感，我们可以清晰地看到水体温度的差异，及时发现异常情况。
那么，遥感技术是如何实现这些监测功能的呢？这主要依赖于不同波段的电磁波对水体的响应特性。
例如，可见光波段可以反映水体的颜色和透明度，近红外波段则对叶绿素等物质敏感，而热红外波段则用于测量水体的温度。
通过对不同波段遥感数据的分析和处理，我们就能够提取出有关水体生态的各种信息。
与传统的水体生态监测方法相比，遥感技术具有许多显著的优势。
传统的监测方法往往需要在现场采集水样，然后进行实验室分析，这种方法不仅费时费力，而且只能获取有限的点数据，难以反映水体的整体状况。
而遥感技术可以实现大面积、同步的监测，能够快速获取水体的空间分布信息，大大提高了监测的效率和覆盖范围。
基于遥感技术的湖泊水质监测与分析
基于遥感技术的湖泊水质监测与分析湖泊是地球上的大型自然水体, 在人类的生产生活中具有着不可替代的作用。
湖泊的水质是评价湖泊水资源是否可持续利用的重要指标。
近几年来, 湖泊水质污染问题越来越严重, 涉及到环境保护、农业生产等多个方面, 加之常规监测方式存在着时间和经济上的限制, 限制了湖泊水质监测与分析的效率和精度。
因此, 采用基于遥感技术的湖泊水质监测与分析方法已经成为研究者的重要选择, 本文详细介绍和分析了该方法的原理、优点和应用现状。
一.基于遥感技术的湖泊水质监测的原理遥感技术的本质是一种通过传感器或仪器获取地球表面信息的技术。
通过遥感技术的图像处理, 可以快速而准确地获取湖泊的水色、透明度等水体光学参数, 为湖泊水质监测和分析提供了可靠数据。
湖泊水质监测的工作流程是：首先通过卫星遥感获取湖泊的光谱数据, 进而通过各种数据处理方法计算反射光谱率, 通过水体反射率与水质参数（如溶解氧、叶绿素、总硬度）的经验关系得到水质参数。
其中, 遥感数据是以传感器为载体获得, 传感器分辨率越高, 获得数据的精确度就越高。
涉及常用的卫星传感器有Modis、Landsat、Sentinel等, 这些传感器可以捕捉到湖泊受到的自然光, 通过对湖泊的反射率进行处理、分类, 得到湖泊的光学参数。
光学参数是湖泊水质监测的基础参数, 包括水质透明度、浊度、悬浮颗粒物、叶绿素浓度等。
二.基于遥感技术的湖泊水质监测的优点相对于传统的湖泊水质监测手段, 采用遥感技术具有以下优点:1.时间成本低采用传统的水质监测方法, 需要定期采集水样进行分析, 时间成本高、经济成本高, 而遥感技术能够实现对广大湖泊水质监测的连续性监控和快速出图。
减少人力、物力投入, 快速反应湖泊生态变化, 有利于保护湖泊环境。
2.空间尺度大遥感技术基于卫星传感器记录和计算, 不受地理时间和空间限制, 视野具有全球性, 对于不同类型的湖泊, 不同时间段, 都能够获得数据进行计算, 以发现水体变化趋势。
使用遥感技术进行湖泊水质监测的方法
使用遥感技术进行湖泊水质监测的方法随着经济发展和人口增加，湖泊水质监测变得尤为重要。
传统的野外采样和实验室分析方法耗时费力，并不能实时监测湖泊的变化。
因此，使用遥感技术进行湖泊水质监测成为一种重要的方法。
本文将探讨遥感技术在湖泊水质监测中的应用，并介绍一些常用的遥感参数。
首先，遥感技术能够提供湖泊的空间分布信息。
卫星遥感可以提供高分辨率图像，用来研究湖泊的水体质量。
可以使用多光谱图像来获取湖泊水体物理和化学参数，如水温、浊度、溶解氧等。
这些参数的空间分布图可以帮助识别湖泊的污染源和热点区域，从而提供针对性的环境保护措施。
另外，遥感技术还能够监测湖泊水体的叶绿素含量。
叶绿素是水中藻类和水生植物的重要生物标记物。
它不仅可以指示湖泊中藻类生长的情况，还可以间接反映水体中的营养盐和有机物质的含量。
通过分析遥感图像中的叶绿素浓度，可以评估湖泊的富营养化程度，并制定适当的管理措施。
此外，监测叶绿素浓度的变化还可以帮助预测湖泊中藻华的发生，及时采取控制措施，保护水体健康。
除了叶绿素，遥感技术还可以用来监测湖泊水体中的悬浮物含量。
湖泊中存在的大量悬浮物会影响水体的透明度和光学特性。
通过分析遥感图像中的反射光谱，可以估算湖泊中悬浮物的浓度。
这为湖泊管理者提供了判断水质状况的重要依据，以制定相应的控制措施。
此外，利用遥感技术还可以监测湖泊水体的温度。
湖泊水温的变化与许多环境因素密切相关，如季节变化、气候变化和污染物排放等。
遥感技术可以提供湖泊水体温度分布的空间图像，有助于研究湖泊的热力特性以及水体混合和循环过程。
这对于预测藻华爆发、湖泊生态系统健康评估等具有重要意义。
最后，需要注意的是，遥感技术在湖泊水质监测中的应用也面临一些挑战。
首先，图像分辨率的限制可能影响参数的准确性。
较低的分辨率可能导致在湖泊边界和细微的参数变化处丢失细节。
其次，遥感监测的结果可能受到天气条件、大气和水体成分的干扰。
因此，需要对遥感数据进行校正和验证，并结合地面采样和实验室分析结果进行综合分析。
基于遥感技术的水资源遥感监测研究
基于遥感技术的水资源遥感监测研究一、背景介绍及研究意义随着经济和人口的增长，水资源的短缺问题愈发严重。
为了更好地保障水资源的有效管理和利用，水资源遥感监测技术应运而生。
基于遥感技术的水资源遥感监测是指利用遥感技术对水资源进行监测、调查和评估，以实现对水资源的有效保护和管理。
该技术已成为当前水资源保护的重要手段，具有重要的研究价值和应用前景。
二、主要研究内容1.水体信息提取技术水体信息提取是水资源遥感监测的重要一环，主要包括水体遥感图像的获取、处理、分析和应用等方面。
其中，提取水体边界和水体表面覆盖度是最为常用的方法。
例如，借助NDWI（归一化差异水体指数）的方法，可高效快速地提取水体信息，实现多时相水体的监测。
2.地表水定量遥感监测技术地表水是指河流、湖泊、水库和水渠等表面水体。
定量监测地表水的变化趋势和水量的大小是水资源遥感监测的关键问题。
借助遥感技术，可采用光学遥感、微波遥感、LIDAR遥感和SAR遥感等不同手段，进行地表水的信息监测和分析，从而获得地表水的变化信息和水量估算等数据。
3.地下水遥感监测技术地下水是指地表下面层的水资源，是人类生存和发展的重要水源。
遥感技术可以通过地下水位、潜水深度与地貌、岩性、沉积层厚度和渗透系数等因素之间的关系，来推断地下水资源的分布和变化。
例如，借助于地下水的电磁感应遥感技术，可以获得地下水信息的三维图像和特征参数，进而实现对地下水的监测和预测。
4.水文气象数据与遥感数据综合处理技术水文气象数据与遥感数据是水资源遥感监测的主要数据来源。
对这两类数据进行采集、处理和分析后，可综合得出水文台站和遥感卫星监测站之间的关联性和一致性。
例如，可采用剖面分析方法，结合遥感数据和气象数据，获得不同季节水体的温度和深度分布等参数，从而实现对水体的完整监测和有效利用。
三、应用领域分析水资源遥感监测技术具有广泛的应用领域。
其中，水资源管理企业和政府部门是应用该技术的重要领域之一。
使用遥感技术进行湖泊水质监测的方法
使用遥感技术进行湖泊水质监测的方法湖泊是自然景观中的重要组成部分，既是人们休闲娱乐的场所，也是许多动植物的栖息地。
然而，随着工业和城市化的不断发展，湖泊水质受到了严重污染的威胁，给湖泊生态系统和人类健康带来了巨大的风险。
为了实时监测湖泊水质，遥感技术成为了一种重要的手段。
首先，我们需要了解遥感技术。
它是通过卫星、飞机等远距离的方法获取地面的信息。
遥感技术通过检测地表反射、散射或辐射特征来获取环境数据，包括植被覆盖、土壤类型和水体质量。
对于湖泊水质监测而言，遥感技术能够提供更广泛、更全面的数据，减少了常规采样方法的工作量和时间成本。
其次，我们要了解遥感技术在湖泊水质监测中的应用。
遥感技术主要依赖于可见光、红外光和微波辐射等不同波段的传感器。
这些传感器可以检测湖泊的光谱特征，如水体中的叶绿素、悬浮物、溶解有机物质和蓝藻等。
通过对光谱特征的分析，我们可以了解湖泊水质的状态，及时发现异常情况，采取相应的措施保护湖泊生态。
在遥感技术的支持下，我们可以通过以下几个方面来进行湖泊水质监测。
首先是水体透明度的监测。
透明度是反映湖泊水体浑浊程度的重要指标，可以通过浮游植物和悬浮物的浓度来估计。
遥感技术可以通过检测水体的光学属性，如反射率和透过率，判断水体透明度的变化。
这种方法可以快速、准确地监测湖泊水体的浑浊情况。
其次是浮游植物的监测。
浮游植物是湖泊水质监测中的重要指标之一，其生长受光照、温度和营养盐等因素的影响。
通过遥感技术，我们可以获取湖泊水体中浮游植物的光谱特征，如叶绿素的浓度和叶绿素荧光的变化。
这些数据可以帮助我们了解湖泊的水质状态和生态系统的健康状况。
同时，遥感技术还可以用于监测湖泊水体中的悬浮物。
悬浮物主要来自于人类活动和自然过程，如农业排放、工业废水和土地侵蚀。
它们会降低湖泊的透明度，对湖泊生物造成威胁。
通过遥感技术，我们可以检测湖泊水体中悬浮物的光谱特征和浓度，及时发现悬浮物的积聚并采取相应的措施进行治理。
遥感技术应用于水环境监测
遥感技术应用于水环境监测随着科技的快速发展，遥感技术在各个领域的应用越来越广泛，其中之一就是在水环境监测中的应用。
遥感技术以其高效、准确的特点，在水环境监测中发挥着重要的作用。
本文将探讨遥感技术在水环境监测中的应用，并分析其优势和挑战。
一、遥感技术概述遥感技术是指通过卫星、飞机、无人机等载体，利用电磁波辐射与物体相互作用的原理，获取目标区域的信息并进行分析。
在水环境监测中，遥感技术主要利用其能够获取水体表面信息的能力，对水体的水质、水面温度、水体悬浮物、叶绿素含量等进行监测。
二、遥感技术在水质监测中的应用1. 水质参数监测：通过遥感技术获取的水质参数，如水体浊度、溶解氧含量、氮磷含量等，可以帮助人们及时了解水环境的变化，为水资源的合理利用提供依据。
2. 水体污染监测：遥感技术可以通过获取水体的颜色信息，分析水体中的污染物质含量，进而判断水体的水质状况是否符合标准，并及时预警和控制水体的环境污染。
3. 水面温度监测：遥感技术可以通过获取水体的热辐射信息，监测水体的温度分布，预测气候变化对水体的影响，为相关决策提供参考。
4. 水体漩涡监测：遥感技术可以通过水面纹理信息的变化，识别并监测水体中的漩涡，为湖泊、水库等水域工程的安全运营提供帮助。
三、遥感技术在水环境监测中的优势1. 大范围监测能力：遥感技术可以同时监测大范围的水域，获取实时的水质信息，为水资源的管理提供全面的数据支持。
2. 高空间分辨率：遥感技术可以获取较高的空间分辨率，可以观测到较小的水域区域，提高了监测效率。
3. 高时间分辨率：遥感技术的高时间分辨率可以帮助人们监测水体变化的趋势，并及时采取相应的措施，维护水环境的稳定与安全。
4. 非接触式测量：遥感技术可以避免传统水质监测中的接触式测量操作，减少人为因素的干扰，提高了监测的准确性和可靠性。
四、遥感技术在水环境监测中的挑战1. 传感器的选择：遥感技术中的传感器选择直接影响到监测数据的准确性和可靠性，需要根据具体需求选择合适的传感器。
基于Landsat卫星数据的洪湖水体遥感监测研究
（ ）对 比不 同时 期洪 湖 的水体 颜 色和 长江 的水 体 ４ 颜 色差 异 ， 现洪 湖 的水 质有下 降 的趋 势 。 发 （ ）分 析从 １７ ２ ０ ５ ９ ３～ ０ ０年 的 洪 湖 湖 泊 水体 面 积 和 降雨量 的相关 性 ， 湖湖 泊水 体 面 积 和年 降 雨 量 的 洪 Ｒ 值 达 到 ０ ９ ６ 说 明洪 湖水 体 面 积 和 降水 量 有 很 高 ．５ ， 的相 关性 ， 体 面积 的 变化 趋 势 和 降 雨 量 的变 化 趋 势 水
雨 量数 据 ， 洪 湖 水 体 面积 变 化 进 行 了探 讨 。 分 析 表 明 ： 湖 水 体 面 积 呈 下 降 趋 势 ；９ ３—２０ 对 洪 １７ ０ ０年 洪 湖 水 体
面 积 和 年 降 雨 量 数 据 、 期 降 雨量 数 据 的 相 关 性 都 很 高 ， 体 面 积 的 变 化 趋 势 和 年 降 雨 量 的 变化 趋 势 基 本 一 汛 水
基 于 Ｌｎ ｓｔ 星数 据 的洪 湖 水体 遥 感 监 测 研 究 ａｄａ 卫
文 雄 飞 ， 蔡 斌 ， 蓓 青 梁 益 同 赵 登 忠 陈 ， ，
（ ． 江 科 学 院 空 间信 息 技 术 应 用 研 究所 ， 北 武 汉 ４ ０ １ ２ 湖 北 气 象 局 武 汉 气候 区域 中 心 ， 北 武 汉 ４ ０ ７ ） １长 湖 ３ ００； ． 湖 ３ ０４
从 图 ５ ７ ８ ９可 以看 出 ， 湖 湖 泊 水 体 面积 和 降 ， ，， 洪 雨量 ， 无论 是年 降雨 量还是 汛期 降 雨量 （ ～ ９月 ） 都 ５ ，
存 在一 定 的相关性 。 别是 图 ５中 尺 值 达到 ０ ９ ６ 从 特 ．５ 。
图 ６可 以看到 １ ９ ９ ６年 是典 型 的丰水 年 ， 湖泊 的水 体 面 积也 明显 偏 大 ；９ ８年 是 典 型 的枯 水 年 ， 泊 的水 体 １７ 湖
湖泊水环境关键要素遥感系列模型实验报告
湖泊水环境关键要素遥感系列模型实验报告湖泊是地球上重要的水资源，对人类生活和生态环境具有重要影响。
湖泊水环境的关键要素是指影响湖泊水质和生态系统的各种因素，包括水温、水质、浊度、藻类浓度等。
通过遥感技术对这些关键要素进行监测和研究，可以提供湖泊水环境的动态变化信息，为湖泊管理与保护提供科学依据。
本文将介绍基于遥感技术实现的湖泊水环境关键要素监测模型，并进行实验验证。
首先，我们需要获取湖泊的遥感影像数据。
遥感影像可以通过卫星或飞机等平台获取，具有全面、连续和多时相的特点，适合用于湖泊水环境监测。
然后，我们需要对遥感影像进行预处理，包括大气校正、辐射定标、几何校正等，以确保数据的准确性和一致性。
在获取和预处理遥感影像数据后，可以开始进行湖泊水环境关键要素的提取。
首先是水温的监测。
水温是湖泊水环境的重要指标之一，对湖泊生态系统和水质具有重要影响。
通过遥感技术可以获取湖泊水表面温度信息，从而实现湖泊水温的监测。
遥感影像中的热红外波段反映了水体的表面温度，可以通过定量计算来获取水温信息。
其次是水质参数的监测。
湖泊的水质参数包括溶解氧、总氮、总磷等指标，对湖泊生态系统和水质具有重要影响。
通过遥感技术可以获取水体的光学特性，如反射率和吸收率等，进而反推出水质参数。
这可以通过光谱分析和数学模型来实现。
浊度是湖泊水环境的另一个重要指标，反映了水体中悬浮物的含量。
通过遥感技术可以获取湖泊的浊度信息，从而了解湖泊水体中悬浮物的分布和变化趋势。
浊度可以通过遥感影像中的反射率和散射率等光学特性来估算。
藻类浓度是湖泊水环境的重要指标之一，对湖泊生态系统和水质具有重要影响。
藻类浓度可以通过遥感技术获取，通过遥感影像中的蓝绿波段反射率可以估算藻类浓度。
藻类含量高的湖泊往往伴随着水体富营养化和蓝藻水华等问题，对湖泊生态环境造成威胁。
通过以上实验验证，我们可以得出结论：基于遥感技术的湖泊水环境关键要素监测模型是一种可行有效的方法。
基于遥感的水体污染监测研究
基于遥感的水体污染监测研究水是生命之源，对于人类的生存和发展至关重要。
然而，随着工业化和城市化的快速推进，水体污染问题日益严重，对生态环境和人类健康构成了巨大威胁。
因此，及时、准确地监测水体污染状况，对于保护水资源、治理水污染具有重要意义。
传统的水体污染监测方法通常需要实地采样和实验室分析，不仅费时费力，而且难以实现大面积、实时的监测。
遥感技术的出现为水体污染监测提供了一种全新的手段，具有快速、大面积、动态等优点，成为了当前环境科学领域的研究热点之一。
一、遥感技术的原理及特点遥感技术是指通过传感器在远距离、不接触目标物体的情况下，获取目标物体的电磁波信息，并对其进行处理、分析和解译，从而获取目标物体的特征和性质。
在水体污染监测中，常用的遥感数据源包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感具有覆盖范围广、周期短、成本低等优点，能够实现对大面积水体的宏观监测；航空遥感则具有空间分辨率高、灵活性强等优点，适用于对小面积水体或重点区域的精细监测。
遥感技术监测水体污染的原理主要基于水体对电磁波的吸收、散射和反射特性。
不同类型和浓度的污染物会改变水体的光学性质，从而导致水体在遥感影像上的光谱特征发生变化。
例如，富营养化的水体中藻类大量繁殖，会使水体的叶绿素浓度增加，在遥感影像上表现为特定波段的反射率升高；受到重金属污染的水体，其透明度降低，反射率也会发生相应的变化。
通过对遥感影像的分析和处理，可以提取出这些光谱特征的变化信息，从而反演水体的污染状况。
遥感技术的特点使其在水体污染监测中具有独特的优势。
首先，遥感技术能够实现大面积同步观测，可以在短时间内获取大范围水体的信息，有助于全面了解水体污染的分布情况。
其次，遥感技术具有较高的时效性，可以对水体污染进行动态监测，及时发现污染的变化趋势。
此外，遥感技术是非接触式的监测手段，不会对水体造成干扰，能够真实地反映水体的自然状态。
二、遥感技术在水体污染监测中的应用（一）水质参数反演水质参数是反映水体污染状况的重要指标，如叶绿素 a 浓度、悬浮物浓度、透明度、化学需氧量（COD）、生化需氧量（BOD）等。
基于环境小卫星的湖泊水质遥感监测
专题二：基于环境小卫星的湖泊水质遥感监测一、实验内容利用环境小卫星CCD-1B 图像反演太湖叶绿素a浓度，整个实验涉及到环境小卫星的数据读取、辐射定标、几何校正、大气校正、反演模型的建立、遥感反演过程、反演结果验证等内容。
二、实验要求先对环境小卫星CCD数据进行数据预处理：数据读取、辐射定标、几何校正、大气校正、太湖区裁剪，利用波段比值法对实测的叶绿素a浓度数据建立反演模型，将模型应用于太湖水面区域影像，反演出整个太湖区的叶绿素a 浓度。
三、实验过程1、数据预处理(1)安装环境小卫星数据处理补丁ENVI_H J1A1B_Tool s.sav补丁放在home\ITT\IDL\IDL80\produc ts\envi48\save_a dd目录下。
（2）数据读取和定标主菜单->File->Open Extern al File->HJ-1A/1B Tools，打开环境小卫星数据读取补丁。
在HJ-1A/1B ToolsV3.0 面板中，选择CCD，点击Inpu t File 输入“1-环境小卫星数据\HJ1B-CCD1-451-76-20091006-L20000180174\180174”文件夹中的.x ml 文件，点Outpu t Path设置数据的输出路径，勾选“Calibr ation”“LayerStacki ng”两个选项单击A pply按钮。
2、工程区裁剪（1）打开HJ1B-CCD1-451-76-20091006-L20000180174_Cal brate d_Lay erSta cking.img （2）主菜单->File->Save File As->ENVI Standa rd，弹出NewFile Builde r 面板（3）在New File Builde r 面板中，单击Impo rt File，弹出的Cre ate New File Input File 面板，（4）在Creat e New File InputFile 面板中，选中Sele ct InputFile 列表中的裁剪数据，单击Spat ial Subset按钮，（5）在Selec t Spatia l Subset面板中，单击Imag e，弹出Subs et by Image对话框（6）在Subse t by Image对话框中，按住鼠标左键拖动图像中的红色矩形框确定裁区域，裁剪出包括太湖区域的一部分，单击OK，（7）在Selec t Spatia l Subset面板中，可以看到裁剪区域信息，单击OK，（8）在Creat e New File InputFile 对话框中，单击OK，（9）在New File Builde r，设置输出文件名HJ1B-CCD1-20091006-Cal-sub.img及路径，单击OK。
卫星遥感技术在河流水质检测和保护方面的应用
卫星遥感技术在河流水质检测和保护方面的应用引言：河流水质的检测和保护对于维持生态平衡和人类生活至关重要。
然而，传统的野外监测方法无法满足对大范围水质数据的需求。
因此，卫星遥感技术的出现为河流水质检测和保护提供了一种全新的解决方案。
本文将就卫星遥感技术在河流水质检测和保护方面的应用进行探讨。
一、卫星遥感技术在河流水质检测中的应用1. 水体参数反演卫星遥感技术可以通过测量水体的可见光谱、红外光谱等信息，进而推算出一系列水体参数，如叶绿素浓度、浊度、水温、溶解氧等指标。
这些参数可以提供河流水质状况的直观反映，帮助监测水体环境质量。
2. 各项水质指标监测通过获取卫星遥感成像数据，可以对河流水体进行彩色合成，将水体中不同污染物的分布情况清晰可见。
同时，结合水质参数反演模型，可以定量计算得到各项水质指标的空间分布图，如溶解氧分布、氮磷含量分布等，为水环境监测和评估提供科学依据。
3. 长期监测和趋势分析卫星遥感技术具有长时间尺度的观测能力，可以实现对水质参数的动态监测和趋势分析。
通过对历年数据的对比分析，可以揭示出河流水质污染的发展趋势，为制定水资源保护和治理策略提供依据。
二、卫星遥感技术在河流水质保护中的应用1. 排污点监测和追踪卫星遥感技术可以通过监测河流中的污染源，如工业排污点、城市生活污水排放口等，实现对污染源的时空分布监测和追踪。
通过及时发现和定位污染源，有助于迅速采取相应的应对措施，保护河流水质。
2. 生态环境评估卫星遥感技术可以通过获取高分辨率的遥感图像，对河流的综合生态环境进行评估。
通过分析植被覆盖、土地利用、水体净化功能等因素，可以评估河流湿地的生态健康状况，为生态环境保护提供科学依据。
3. 水资源管理利用卫星遥感技术不仅可以监测河流的水质状况，还可以实现对水资源的综合管理。
通过监测雨水的分布和径流的情况，可以预测河流的水量变动，帮助水资源管理部门制定合理的水资源调度措施，保护河流的可持续利用。
利用遥感技术研究水资源的遥感监测方法
利用遥感技术研究水资源的遥感监测方法引言：随着全球气候变化和人口的快速增长，水资源成为人类生存和发展的关键因素之一。
因此，研究和监测水资源的可持续利用显得尤为重要。
遥感技术作为一种高效准确的工具，为水资源的研究和监测提供了很多可能。
本文将探讨利用遥感技术研究水资源的遥感监测方法，包括流域尺度的水资源监测、水体遥感监测和水文过程遥感监测等。
一、流域尺度的水资源监测1. 遥感影像获取流域尺度的水资源监测需要获得大范围内的遥感影像。
遥感卫星如Landsat、MODIS等可以提供高分辨率和多谱段的影像，可用于监测流域内的陆地表面水文参数和水文循环过程。
2. 地表水资源监测利用遥感技术，可以监测和估算流域内地表水资源的状况。
通过分析遥感影像上的水体分布、水体面积和水位高程等信息，可以获得流域内各水体的面积、容积和水深等重要参数。
同时，对于河流、湖泊、水库等水体的变化情况进行时序分析，可以更好地了解水资源的动态变化。
3. 地下水资源监测地下水是重要的水资源之一，遥感技术同样可以用于地下水的监测。
通过分析地表温度、地表湿度以及地表的植被指数等遥感数据，可以估算出地下水的分布和潜在蓄水量。
结合地质、地形和气象等因素，可以更准确地评估流域内的地下水资源。
二、水体遥感监测1. 水体边界提取利用遥感图像进行水体边界的提取是水资源遥感监测中的重要一步。
可以通过对遥感影像进行图像处理和分类，如阈值分割、最大似然分类等方法，提取出水体的边界信息。
同时，结合地形和河道等特征，可以优化水体边界的提取效果。
2. 水体参数估算通过遥感影像的数据处理和分析，可以估算水体的重要参数，如水体表面温度、光学特性和光谱反射率等。
这些参数与水体的水质和水量等息息相关，因此在研究水体资源的监测和保护方面具有重要价值。
三、水文过程遥感监测1. 降水监测降水是水资源的重要组成部分，利用遥感技术进行降水监测可以提供全球范围内的降水信息。
常用的遥感降水监测方法包括监测云图、利用微波遥感和红外遥感等技术。
遥感技术在水资源调查中的应用
遥感技术在水资源调查中的应用概述水资源是人类生存和发展的重要基础，而科学准确地了解和评估水资源的情况对于科学合理地管理和利用水资源至关重要。
遥感技术作为一种非接触式的观测方法，具有全球覆盖、高时空分辨率和定量化特点，被广泛应用于水资源调查中。
本文将探讨遥感技术在水资源调查中的应用，从水体监测、水质评估和水文模拟等方面进行论述。
一、水体监测遥感技术在水资源调查中的一项重要应用是对水体的监测。
通过卫星遥感影像的获取和分析，可以实时监测水体的面积变化、形态变化和水位变化等信息。
例如，利用多期遥感影像可以分析水体的季节性变化，研究河流、湖泊的径流情况，从而做出合理的水资源调度决策。
遥感技术还可以监测水体的蓝藻和浮游植物等生态指标，为水体生态环境保护提供数据支持。
二、水质评估水质是水资源调查中的重要指标之一。
传统的水质监测需要采样、化验等复杂过程，成本高且效率低。
而遥感技术通过获取水体光谱信息，可以快速准确地评估水质。
通过反演水体的浑浊度、叶绿素含量和溶解氧浓度等指标，可以实现水质的预警和监测。
此外，遥感技术还可以判断水体中是否存在污染物，为水环境保护和治理提供科学依据。
三、水文模拟水文模拟是水资源调查中的重要工具之一。
传统的水文模拟需要大量的观测数据和模型参数，而遥感技术可以提供高时空分辨率的参数和观测数据。
通过获取土地利用/覆盖、地形特征和降雨数据等信息，结合遥感图像的解译和处理技术，可以建立精准的水文模型，模拟水文过程中的径流、蒸散发等水文要素。
这种基于遥感技术的水文模拟方法准确度高且成本低廉，为水资源管理提供科学依据。
四、应用案例在中国，遥感技术在水资源调查中已经得到广泛的应用。
例如，在海南岛的椰子种植中，通过遥感影像获取椰子园地的含盐量信息，对于营养水分的合理调控起到了至关重要的作用。
又如，在三峡工程调度中，遥感技术被用于监测和预测三峡库区的洪水情况，为水电调度和库区安全提供支持。
结语遥感技术在水资源调查中的应用具有重要意义。
遥感地学分析地物光谱特征实验报告（共8篇）
遥感地学分析地物光谱特征实验报告(共8篇)遥感地学分析与专题制图实验报告重庆交通大学学生实验报告实验课程名称遥感地学分析开课实验室土木学院机房实验室学院河海学院年级2012级专业班资环1班学生姓名学号开课时间至学年第二学期河海学院资源与环境科学系2015年6月篇二：遥感地物光谱实习报告遥感地物光谱实习报告指导老师：秦军姓名：李丹学号：20113310 班级：遥感一班目录一、红外图像分析实习.................................................................................................... ............... 1 1.2. 数据采集过程.................................................................................................... ........... 1 图像分析.................................................................................................... . (1)二、地物光谱实习.................................................................................................... ....................... 4 1.2.3.3.4.5. 实习目的与实习内容...................................................................................................4 水体反射波谱测试与分析........................................................................................... 7 植被反射波谱测试与分析........................................................................................... 8 岩石反射波谱测试与分析......................................................................................... 11 土壤反射波谱测试与分析......................................................................................... 13 城乡非自然目标反射波谱测试与分析 (14)三、地物热红外时序观测实验.....................................................................................................16 1.2.3.4.5. 植被图像分析.................................................................................................... ......... 16 水体及周边物体温度分析......................................................................................... 17 岩石温度分析.................................................................................................... ......... 19 土壤温度分析.................................................................................................... ......... 20 建筑物温度分析.................................................................................................... .. (21)四、超光谱数据认知实习.................................................................................................... ......... 22 1.2.3.4. 实习目的.................................................................................................... ................. 22 实习步骤.................................................................................................... ................. 22 实习成果.................................................................................................... ................. 25 图像的分析.................................................................................................... . (27)五、实习收获与体会.................................................................................................... .. (27)一、红外图像分析实习1. 数据采集过程（1）到达外野数据采集区（2）对热红外成像仪进行定标校准①将热红外成像仪镜头盖子盖在镜头上②按热红外成像仪上的“set”按钮，在将导航按钮向下按，完成校准工作。
基于遥感技术的湖泊富营养化监测及分析
基于遥感技术的湖泊富营养化监测及分析一、引言湖泊富营养化是目前全球面临的重要环境问题之一。
科学准确地监测和分析湖泊富营养化水平，对于开展水环境保护和生态治理具有重要意义。
遥感技术具有广阔的应用前景，已成为监测和评价湖泊富营养化的重要手段之一。
二、湖泊富营养化的概念与成因（一）湖泊富营养化的概念湖泊富营养化是指湖泊水体中营养盐浓度升高，富营养物质异常增长，水体产生异常变化，导致水体质量下降的过程。
（二）湖泊富营养化的成因湖泊富营养化的主要成因是人为活动和自然因素联合作用所导致的营养盐进入湖泊水体，包括：农业生产、城市工业和生活污水排放，以及城市化等因素。
三、遥感技术在湖泊富营养化监测中的应用（一）遥感技术基本原理遥感技术是通过扫描地表物体反射、辐射等信号，并利用各种遥感仪器获取其信息，进行进一步加工和分析的技术手段。
其基本原理是根据地物不同反射率、辐射率等特性，解译出物体表面的形态、构造、用途和状态等信息。
（二）遥感技术在湖泊富营养化监测中的应用1、水色遥感水体吸收和反射的能量与水的透明度、深度、颜色、浊度等有关，水体的富营养化会导致水体的透明度降低和水色发生变化。
基于这一原理，可以利用水色反演技术监测水体营养盐浓度水平。
通常采用TM卫星、MODIS和MERIS等遥感卫星获取的影像进行水色反演分析。
2、植被指数遥感植被指数（VI）是评价植被覆盖度的重要指标，通常使用NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）作为计算公式。
Vi数值的大小与植被生长情况和覆盖度有关，富营养化会促进湖泊内蓝藻等藻类的生长，使植被指数升高。
因此，植被指数遥感在湖泊富营养化监测中具有较重要的地位。
四、湖泊富营养化监测与分析案例分析以太湖为例，利用遥感技术对其富营养化现状进行了监测与分析。
结果表明：1、太湖自2000年开始进入高富营养化状态，水环境质量逐渐下降。
2、太湖蓝藻增生呈现季节性，水体蓝藻峰值多出现在6月至8月，水体表层蓝藻浓度异常高，且分布较均匀。
基于遥感的水体水质监测研究
基于遥感的水体水质监测研究一、引言水是生命之源，对于人类的生存和发展至关重要。
然而，随着工业化和城市化的快速推进，水体污染问题日益严重，对生态环境和人类健康构成了巨大威胁。
因此，及时、准确地监测水体水质状况，对于水资源的保护和管理具有重要意义。
传统的水体水质监测方法通常需要实地采样和实验室分析，不仅费时费力，而且难以实现大面积、实时的监测。
近年来，遥感技术的迅速发展为水体水质监测提供了一种新的、高效的手段。
二、遥感技术的基本原理遥感技术是通过传感器接收来自目标物体的电磁波信息，并对这些信息进行处理和分析，从而获取目标物体的特征和性质。
在水体水质监测中，常用的遥感数据源包括卫星遥感和航空遥感。
卫星遥感具有覆盖范围广、周期短、成本低等优点，能够提供大范围的水体信息；航空遥感则具有更高的空间分辨率和灵活性，适用于小范围、高精度的监测。
遥感监测水体水质的基本原理是利用水体中各种物质对电磁波的吸收、散射和反射特性的差异，通过分析遥感影像的光谱特征来反演水体中的物理、化学和生物参数。
例如，水体中的叶绿素 a 浓度、悬浮物浓度、有色溶解性有机物（CDOM）等都会影响水体的光谱反射率，从而可以通过遥感影像的光谱分析来估算这些水质参数的浓度。
三、遥感监测水体水质的参数（一）叶绿素 a 浓度叶绿素 a 是浮游植物光合作用的重要色素，其浓度可以反映水体中浮游植物的生物量。
在遥感影像中，叶绿素 a 浓度通常与特定波段的反射率或反射率比值相关。
例如，在可见光波段，叶绿素 a 对蓝光和红光的吸收较强，对绿光的反射较强，因此可以通过绿光和红光波段的反射率比值来估算叶绿素 a 浓度。
（二）悬浮物浓度悬浮物是指悬浮在水体中的泥沙、有机物和微生物等颗粒物质。
悬浮物的存在会增加水体的浊度，影响光的穿透和散射。
在遥感影像中，悬浮物浓度通常与近红外波段的反射率相关，因为近红外光在水中的衰减较快，悬浮物浓度越高，近红外波段的反射率就越高。
利用环境小卫星数据反演湖泊水质参数
利用环境小卫星数据反演湖泊水质参数练习数据下载：/file/dpffpou3#操作手册下载：/file/bexxetfl#悬浮物、叶绿素a、有色可溶性有机物等是水质监测的重要参数，这些水质参数浓度的变化，会引起水体生物光学特性和水面反射率的改变，利用遥感技术，根据水体光谱特性与水质参数浓度间的关系，反演水质参数，可以实现湖泊水质的高频、大范围、准实时监测。
目前利用遥感技术可反演的水质参数包括：叶绿素a（Chl-a）、悬浮物（TSM）、有色可溶性有机物（CDOM）透明度（SD）、溶解氧（DO）、水表温度（TS）、总氮（TN）、总磷（TP）、高锰酸盐（CODMn）、电导率、海水盐度、含沙量等。
太湖是中国第三大淡水湖，也是富营养化比较严重的湖泊之一。
本课堂详细介绍了利用环境小卫星图像反演太湖叶绿素a浓度的完整流程，课堂内容涉及环境小卫星的数据读取、辐射定标、几何校正、大气校正、反演模型的建立、遥感反演过程、反演结果验证等内容。
除了使用ENVI主模块功能外，还需要用到FLAASH大气校正扩展模块、IDL开发的环境小卫星数据读取补丁、Excel相关功能。
处理流程介绍叶绿素a浓度目前有很多的模型，在大气纠正效果较好的前提下，比值植被指数和归一化植被指数能够较好的反演不同水体的叶绿素浓度（李云梅等），如下表1所示。
表1 叶绿素a浓度监测模型本课堂采用的是：Chla= aX+b 模型根据环境小卫星CCD数据特点及太湖水质反演技术要求，采用的技术路线为：先对环境小卫星CCD数据进行数据预处理：数据读取、辐射定标、几何校正、大气校正、太湖区裁剪，利用波段比值法对实测的叶绿素a浓度数据建立反演模型，将模型应用于太湖水面区域影像，反演出整个太湖区的叶绿素a浓度。
流程说明：一、图像获取本专题用到的环境小卫星CCD数据，该数据是可以在环保部卫星环境应用中心免费下载获取，根据水体中叶绿素a浓度的季节变化情况，夏季和秋季（6月-11月）水体中的叶绿素a浓度较高，故本专题选择了影像质量良好的2009年10月6日的数据作为数据源。
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3、叶绿素反演
叶绿素反演
本环节最重要的是地面实测点与星上 点的反演模型建立，涉及到定量遥感 的知识。 在前人研究了大量的算法和模型的基 础上，本专题选择经验模型之一波段 值模型（BNIR/BRED）来进行叶绿素 的反演，做为示例。 波段比值模型：
度。数据获ຫໍສະໝຸດ 说明 环境小卫星CCD-1B数据，在环保部卫星环境应用中心免费下 载获取，环境小卫星CCD数据下载地址： 环境小卫星的读取补丁下载地址： /s/blog_764b1e9d0101a9dh.html TM数据下载地址为： 大气校正用到的环境小卫星数据波谱响应函数下载地址： /n16/n1115/n1522/n2118/index. html
制图输出
启动32位envi，选择菜单File→Print，调用ArcGIS的制图工具。 如果没有安装ArcGIS，可以使用ENVI Classic的QuickMap。
专题总结
该专题从原始的 HJ1B-CCD 数据开始，在 ENVI 下经过一系列 数据预处理，得到具有正确地理坐标和真实光谱信息的太湖水 面数据，结合数学模型和定量遥感技术，反演太湖叶绿素浓度 。得到太湖叶绿素浓度成果图。 掌握知识：
反演出的参数a和b，带入反演模型：
Chla= 0.0417* BNIR/BRED+0.0167 叶绿素反演 Basic Tool->Bandmath， 表达式：0.0417*b1 + 0.0167 设置b1为b4/b3图像
得到叶绿素反演图。
4、成果后处理及应用
4.1 反演结果验证
2.1 数据读取和定标
安装环境小卫星数据读取和定标补丁
Home\Program Files\Exelis\ENVI51\Extensions目录下
数据读取和定标
主菜单->File->Open As->HJ-1A1B
2.2 几何校正（一、目的）
这一步是对环境数据进行几何校正，使其具有精确的地理信息 ，基准影像可以是地形图，也可以是已经过校正的其他中高分 辨率影像，本专题中采用已经过校正的TM数据作为基准影像。 目的是让环境小卫星影像拥有精确的坐标，可以与其他数据向 匹配，如实测GPS数据。
波谱范围：400－2500nm
2.3 大气校正（四、FLAASH基本参数设置）
基本参数设置
2.3 大气校正（五、FLAASH多光谱参数设置）
多光谱参数设置
2.3 大气校正（六、FLAASH高级参数设置）
高级参数设置
2.3 大气校正（七、结果检验）
结果检验 大气校正前后典型地物（植被）光谱曲线对比
将验证点对应的叶绿素反演值导出来，与验证点的实测值在 Excel表中一一对应。 同样可以进行反演模型建立，以R2对进行结果验证。
4.2 反演结果制图输出
彩色显示
在Layer Manager中，右键选择Raster Color Slices，在弹出的 对话框中设置颜色表，单击OK,将结果以彩色方式显示。
专题：基于环境小卫星的湖泊 水质遥感监测
技术支持邮箱：ENVI-IDL@ 技术支持热线：400-819-2881-7 官方技术博客：/enviidl 官方技术qq群：148564800
1、专题背景
专题背景
太湖是中国第三大淡水湖， 也是富营养化比较严重的湖 泊之一。悬浮物、叶绿素 a 、有色可溶性有机物等是水 质监测的重要参数。
Chla=a*（BNIR/BRED）+b
模型应用于图像
模型修正 星上点与地面实测点建模
3.1 采样点实测数据整理
这一步需要整理实地调查数据，将水面调查点的空间位置及实 测chla值一一对应。 实测点归类——反演点、验证点。 按照标准格式：点号、水面调查点的经纬度、叶绿素含量，以 四列形式保存为.txt和Excel文件。
ENVI主模块 FLAASH大气校正扩展模块 IDL开发的环境小卫星数据读取补丁 Excel相关功能
处理流程
数 据 预 处 理
HJ1B-CCD1原始数据
数据读取 辐射定标 几何校正 大气校正 太湖区裁剪
环境小卫星数据 处理补丁
基准影像 波谱响应函数 太湖矢量数据
星上点与地面实测点建模 叶 绿 素 浓 度 反 演
国产卫星数据的处理 预处理流程的安排 数据处理各个环节在ENVI下的操作及参数选择 定量遥感技术实现
2.2 几何校正 (二、工程区裁剪）
由于整景数据范围非常大，而我们的工程区只是其中一小部分 ，所以在进行几何配准之前，将太湖以及周边区域裁剪出来。
2.2 几何校正（三、图像配准）
以TM作为基准影像对环境小卫星图像进行图像配准
2.3 大气校正（一、概述）
获得地物真实的光谱信息是遥感反演的前提，大气校正可消除 大气影响，还原地物的真实信息，是定量遥感数据预处理中必 不可少的环节。
2.3 大气校正（二、制作波谱响应曲线）
环境小卫星提供了波谱响应函数，以文本形式提供，第一列表 示波长（ nm ），后面四列分别表示 4 个波段对应波长的波谱 响应值。需要制作波谱曲线来描述波谱响应函数，用于大气校 正
2.3 大气校正——（三、FLAASH大气校正）
数据准备 FLAASH对图像文件有以下几个要求：
这些水质参数浓度的变化，会引起水体生物光学特性和水面反射率的改 变，利用遥感技术，根据水体光谱特性与水质参数浓度间的关系，反演 水质参数，可以实现湖泊水质的高频率、大范围、准实时监测
专题概述
本专题详细介绍了利用环境小卫星 CCD-1B图像反演太湖叶绿 素a浓度的完整流程，涉及环境小卫星的数据读取、辐射定标 、几何校正、大气校正、反演模型的建立、遥感反演过程、反 演结果验证等内容。 使用模块和工具：
2.4 裁剪太湖区
利 用 ENVI FX 提 供 的 面 向 对 象 图 像 分 割 工 具 ， 首 先 获 得 Shapefile，然后利用ENVI的矢量编辑功能获取太湖矢量文件。 保存在 “4-专题：基于环境小卫星的湖泊水质遥感监测\3-大气 校正\太湖矢量数据”
2.4 裁剪太湖区
利用获得的Shapefile进行图像裁剪 太湖矢量数据：
数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是： （μ W）/（cm2*nm*sr）。 数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（
FWHM）,这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入（Edit Header）。
数据类型
• 支持四种数据类型：浮点型（ floating ）、长整型 (long integer ) 、整型（ integer）和无符号整型 (unsigned int)。数据存储类型： ENVI标准栅格格式 文件，且是BIP或者BIL。
模型修正
模型应用于图像
叶绿素浓度分布图
结果分析
流程说明
根据环境小卫星CCD数据特点及太湖水质反演技术要求，采用 的技术路线为：先对环境小卫星CCD数据进行数据预处理：数 据读取、辐射定标、几何校正、大气校正、太湖区裁剪， 利 用波段比值法对实测的叶绿素 a浓度数据建立反演模型，将模 型应用于太湖水面区域影像，反演出整个太湖区的叶绿素 a浓
3.2 采样点星上数据获取
生成波段比值影像
Basic Tool->Bandmath，表达式：float(b4)/b3
在波段比值影像上导入采样点数据，将影像上对应位置的像素 值导出
3.3 模型参数反演
在Excel中选中BNIR/BRED值与叶绿素a实测值，绘制散点图
3.4 叶绿素反演
进入专题
数据：
“4-专题：基于环境小卫星的湖泊水质遥感监测”
成果后期 叶绿素反演 处理及应 用
数据预处理
2、数据预处理
图像预处理流程
HJ1B-CCD1原始数据
数据读取 环境小卫星数据处理补丁 辐射定标 几何校正 大气校正 太湖区裁剪 基准影像 波谱响应函数
太湖矢量数据
太湖水面HJ1B-CCD1数据