水色湖泊遥感
二 难点及问题
1.传感器方面：湖泊的水质变化较为迅速, 数小时内就会发生非常大的变化,因 此对于湖泊水质卫星遥感的业务化运行而言, 首先要求卫星传感器具有高时间分 辨率,其次是高空间分辨率, 然后才是高光谱分辨率. 但通常使用的卫星传感器 很难同时满足上述3个要求。研制一个专门的湖泊水色遥感传感器, 将有广阔的应 用前景。
• 大气校正
水色遥感信号反映在某一通道（ λi ）接受的大气顶层辐亮度TOA主要由 以下几部分，简记为： Lt=Lpath+TLg+tLwc+tLw+tLb 1.卫星接收到的信号为大气顶层辐亮度，其中水体离水辐射约占10%甚至 更低，大气程福射约占90% (Kirk，1994)。 2.当叶绿素浓度由0.01mg/m3变化到10.0 mg/m3时，传感器接受的大气顶 层信号几乎没变化(Gordon，1992)。
• 光学特性测量
表观光学特性
核心：离水辐亮度或遥感反射率 测量方法：剖面法以及水面以上测量法，水面以上测量法是NASA SeaWiFS测量 规范推荐的方法，目前较为成熟，特别适合湖泊水体。
固有光学特性
主要包括：吸收系数、后向散射系数和衰减系数等； 随着测量仪器的发展，现场同步测量水体吸收系数和衰减系数已成为可能。后 向散射的获取可以直接通过仪器测量也可以通过理论计算获得。
内陆二类水体
1.陆地卫星多光谱传感器 Landsat TM/ETM、SPOT HRV、CBERS CCD、EO-1 ASTER、beijing-1 CCD等； 评价:具有较高的空间分辨率（20-30m左右），但时间分辨率较低（15-30d）， 无法及时的监测水体污染事件，实用性受限。 2.星载及机载高光谱传感器 EO-1 Hyperion及AVRIS、OMIS、CASI、AISA+ 评价：信噪比一般较低切传感器刈(yi)幅较窄，监测范围有限。 特别：HJ-1 A/B HIS,空间分辨率（20-30m）、高时间分辨率、高光谱分辨 （450-950nm）且观测幅宽（720km）
2.算法方面：需要针对内陆湖泊的水体特点，改进或发展合适的大气校正算 法。 3.反演方面：需要加强水体光学特性的基础知识, 另一方面需要加强数学建模 研究，从而来提高反演的精度。 4.尺度问题：尺度问题显著地贯穿于水质参数遥感反演过程的始终. 建立水质 参数遥感反演的尺度模型, 可以更加准确地定量卫星遥感的反演误差、理解误差 的传递过程及其尺度误差对反演结果的影响和贡献(马荣华，2009). 目前水色遥感界普遍认为 , 由于模型参数的差异, 很难建立一种普适的水色遥 感反演模式.不同的湖泊水体、同一湖泊不同的湖区、同一湖区不同的季相, 水体 物质组分的空间差异都很大, 引起固有光学特性大的空间分异, 生物光学模型参数 具有很大的区域性, 不能统一参数化。如果能够建立隐含大气校正的一体化水色 反演算法，将为水色遥感的业务化奠定基础。
湖泊水色遥感研究
一 研究现状与进展 二 面临的难点及问题 三 最近相关工作
一 研究现状与进展
1.卫星传感器 2.大气矫正 3.光学参数测量 4.基础理论及模型 5.水色参数遥感反演
• 卫星传感器
海洋一类水体
CZCS（1978-1986年）、SeaWiFS(1997年至今)、MODIS（1999年至今）、 MERIS（2002年至今）、GTI、我国HY-1 A/B COCTS(2002年至今)等； 评价：专用于海洋水色的传感器，在光谱、时间分辨率和信噪比方面具 有优 势，但普遍空间分辨率较低。
影响水体光学特性因素
大洋一类水体主要是叶绿素，内陆湖泊等Ⅱ类水体中, 包含浮游植物色素、悬 浮颗粒以及黄色物质等, 引起的光学特性远比Ⅰ类水体复杂的多。
• 基础理论及模型
理论:水体辐射传输是水色要干的基础理论 水体辐射传输模型：
国外著名的有：Hydrolight辐射传输模型以及Monte Carlo辐射传输模型，这 两个模型在辐射传输方程的参数化过程中起了重要作用。这些模型可以应用于湖 泊水色遥感中。 存在的问题：由于湖泊存在光学深水和光学浅水，在光学浅水中，基本的辐ห้องสมุดไป่ตู้射传输过程没有变化，但光的传播环境发生了变化, 从而影响了解决辐射传输问 题的假设和边界条件(潘德炉等，2008) 国内：这方面研究还处于起步阶段。
结论：剔除大气影响在湖泊水色遥感反演中尤为重要，也是水色遥感的 关键所在，而离水辐亮度的关键在于气溶胶散射项的计算。
大气校正算法
一类水体:通用GORDON标准算法 陆地遥感大气校正方法：LOWTRAN、MODTRAN、5S、6S、ACORN、FLAASH、 ATREM以及HATCH等； 评价：这些模型算法需要复杂的参数，实时遥感大气校正困难，难以实现大 气校正的业务化运行 为此，国际水色遥感界提出了针对“亮像元”（近红外离水辐射非零） 的大气校正算法，但目前还处于区域性试验阶段。
• 水色参数反演
凡存在显著光谱特征或光学特性的水体组分参数, 即光活性物质, 都可以通 过遥感实施定量反演,如叶绿素、悬浮物、DOC 等； 主要反演方法： 经验/半经验方法，核心是水色参数光谱特征的先验已知性。虽然基于卫星遥 感影像数据的半经验算法的理论基础不明确, 但在特定的湖区, 针对特定的传感器, 半经验算法却具有较强的稳定性, 同时具有较高的反演精度。 半分析方法，核心是生物光学模型，它是目前湖泊水色遥感的研究热点，使 用的方法是矩阵分解法。
如何利用遥感影像进行湖泊水质监测与污染治理研究
如何利用遥感影像进行湖泊水质监测与污染治理研究湖泊是自然界中的重要水体，对于生态系统的平衡和人类社会的发展起着重要作用。
然而，随着人类活动的日益扩大，湖泊水质逐渐恶化，引发了严重的污染问题。
为了保护湖泊水质并进行污染治理措施的研究，利用遥感影像进行湖泊水质监测成为一种重要手段。
一、湖泊污染治理的重要性湖泊作为地球上重要的淡水资源，为人类提供了饮用水、灌溉水等生活必需的水资源。
然而，随着工业化进程的加快和生活水平的提高，大量废水和污染物排放进入湖泊，使得湖泊水质急剧下降，甚至导致富营养化和水华等问题的爆发。
湖泊污染治理的重要性不言而喻。
对于湖泊水质监测与污染治理研究而言，准确地了解湖泊污染的情况，追踪污染源以及评估其对湖泊生态系统的影响，是制定有效的治理措施的前提和基础。
二、遥感影像在湖泊水质监测中的应用遥感影像技术是通过获取地球表面的电磁辐射信息，借助传感器和图像处理技术对其进行解译和分析的一种手段。
在湖泊水质监测与污染治理研究中，利用遥感影像进行湖泊水质监测具有以下优势：1. 非接触性：遥感影像技术可以通过卫星、航空和无人机等方式获取湖泊的高分辨率影像，实现对湖泊水质的全时空监测，减少了人力物力资源的投入。
2. 快速性：遥感影像技术能够实时获取湖泊的影像数据，通过图像处理和遥感信息提取算法，快速获得湖泊水质的变化情况，及时掌握湖泊的污染状况。
3. 多源数据的融合：遥感影像技术可以与其他传感器获取的地面观测数据进行融合分析，构建多源数据融合模型，提高湖泊水质监测的准确性和可靠性。
三、遥感影像在湖泊水质参数反演中的应用湖泊水质参数是评估湖泊水质的重要指标。
遥感影像技术通过对湖泊反射、散射等光谱特征的分析，可以实现湖泊水质参数的反演。
1. 蓝绿藻叶绿素浓度反演：藻类生长是湖泊富营养化的主要特征。
遥感影像技术可以通过监测湖泊的蓝绿波段反射率，利用反演模型推算出蓝绿藻叶绿素浓度，从而评估湖泊富营养化的程度。
水色遥感数据大气校正标准方法
水色遥感数据大气校正标准方法陈克海1 归一化离水辐射率水色遥感数据大气校正的目的是为精确获取海面归一化离水辐亮度或者归一化离水辐射率。
根据Gordon and Clark （1981）的定义，归一化离水辐亮度N w L )]([λ可表示为：⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+-=-⊕002cos 1)(2)(exp cos )]([)(θλτλτθλλz o r N w w L a L 其中 )(λw L 为波长λ的离水辐亮度，)(λτr 和)(λτz o 分别为大气分子瑞利散射光学厚度和臭氧吸收光学厚度，⊕a 为日地距离（单位为AU ），0θ为太阳天顶角。
根据定义，归一化离水辐亮度为无大气效应、太阳在日地平均距离（1AU ）和垂直入射条件下的离水辐亮度。
归一化离水辐亮度已消除大气分子和太阳天顶角对离水辐射的影响，能够较客观地描述水下成分对离水辐亮度的影响。
目前，所有水色遥感算法及其水色产品都是基于归一化离水辐亮度。
为方便处理，一般采取反射率来代替辐亮度。
归一化离水辐射率定义为N w N w L F )]([)()]([0λλπλρ= 其中0F 为日地平均距离下的地外日射辐照度，其值为02F a ⊕。
归一化离水辐射率与归一化离水辐亮度的关系为：),()]([cos 1)(2)(exp )]([)(00λθλρθλτλτλρλρt N w o r N w w z =⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎭⎫ ⎝⎛+-= 其中),(0λθt 为大气漫透过率。
有些算法采用遥感反射率代替归一化离水辐射率。
遥感反射率定义为)()()(λλλd w rs E L R = 其中d E 为海面向下辐照度。
这两者可如下近似关系：)(][λπρrs N w R = 2大气校正基本原理在大气顶层，传感器接收到的辐亮度)(i t L λ可线性分解为以下形式： )()()()()()()()(i w i i wc i i g i i path i t L t L t •L T L L λλλλλλλλ+++= 其中)(i path L λ为大气程辐射辐亮度，是不经过海面而由大气散射到传感器的辐亮度和太阳漫散射光经过粗糙海面镜面反射回到传感器的辐亮度的总和；)(i g L λ为太阳耀光辐亮度，是海面对太阳直射光的镜面反射；)(i wc L λ为海面白冠反射产生的辐亮度；)(i w L λ为离水辐亮度。
湖泊水质遥感监测的开题报告
湖泊水质遥感监测的开题报告
1. 研究背景和意义
在现代城市发展过程中，城市水体污染已成为严重的环境问题之一。
湖泊作为城市水资源的重要组成部分，在生态环境保护中具有至关重要
的作用。
目前，湖泊水质监测主要依靠实地监测和机器采样技术，但这
种方式不仅费时费力，而且监测点数量少，难以满足监测需求。
遥感技术，作为一种非接触式的监测手段，具有高时空分辨率、全面覆盖、成
本低等优势，为湖泊水质监测提供了新的解决方案。
2. 研究目标和方法
本文旨在开展湖泊水质遥感监测的研究，在此基础上开发与完善湖
泊水质遥感监测技术，以满足湖泊水质监测的需求。
研究方法主要包括
以下几个步骤：
（1）湖泊水体水质监测指标的筛选
本研究将选用COD、TN、TP、DO、Chl-a等指标作为湖泊水质监测指标，通过相关性分析和主成分分析等方法，筛选出具有代表性的指标。
（2）遥感数据获取和处理
通过卫星遥感技术获得其相关数据，并采用相应的遥感图像处理和
特征提取方法，提取出与水体质量相关的指标。
（3）建立水质模型
根据已获取的监测指标和遥感数据特征，建立湖泊水质模型，以预
测湖泊水质变化。
（4）模型验证和应用
通过现场实地监测数据对模型进行验证，同时将模型应用到湖泊水
质监测实践中。
3. 研究预期结果
本研究预期通过对湖泊水质遥感监测技术的开发与完善，可以实现对湖泊水质的全面监测，为湖泊污染治理提供科学的数据支持。
同时，该技术也可以应用到其他水域的监测中，具有较广泛的应用前景。
用遥感卫星影像数据监测水环境
7.1水体分布提取方法水体分布提取采用最新的改进双峰法进行面向对象的水体分布提取。
改进双峰法主要技术流程如下1)输入数据。
输入经过辐射校正、几何校正和大气校正的遥感反射率或瑞利校正反射率图像。
2)边界膨胀。
对输入数据采样简单阈值分割法进行水体分布粗提取，然后对粗提取水体面积膨胀，膨胀到粗提取边界的2~3倍，将膨胀后的矢量边界作为后续处理的感兴趣区域（ROI）（如下图所示）。
水体分布粗提取后边界膨胀3)阈值选择。
在2)步得到的ROI区域内统计水体指数灰度直方图，并在先验阈值区间内寻找直方图最小值的遥感反射率作为图像分割的阈值（如下图所示，两条红线之间的区域即为先验阈值区间，直方图最小值所在阈值为16500，该值大小等于遥感反射率乘以10000乘以π）。
双峰法直方图阈值选择4)图像分割。
利用3）步获得的阈值对水体指数图像进行图像分割，大于该阈值的像元设为0（陆地），小于该阈值的像元设为1（水体）（如下图左图所示）。
5)最小连通区去除。
图像阈值分割的结果会有很多杂乱的斑点和小的水体，设置最小连通区像元数量N，将小于N个像元的水体像元值设为0，可有效去除图中斑点，只保留研究区水体（如下图右图所示）。
最小连通区去除前后比较7.2水质参数反演方法利用遥感图像反演内陆水质参数需要完成的操作步骤主要有六个，依次是：辐射校正、几何校正、水陆分界、大气校正、水草水华识别和水质参数反演，其流程如下图所示。
水陆分界辐射校正几何校正大气校正水草水华识别水质参数反演(1)(2)(3)(4)(5)(6)原始遥感图像水体掩膜图像遥感反射率图像水草水华分类图水质参数专题图遥感图像反演内陆水质参数的操作流程辐射校正和几何校正是遥感图像处理的通用流程。
水陆分界是水体遥感的特殊操作，用于提取水体研究区域。
根据水体和陆地光谱差异采用阈值分割，计算得到水体掩膜图像，其中水体为1，陆地为0。
大气校正对于水体要素遥感反演至关重要。
水体反射率比较低，遥感器接收的来自水体的信号中很大的部分是来自大气散射，因此利用遥感数据监测水质首先要对遥感图像进行精确的大气校正。
基于遥感技术的湖泊水质分析方法改进研究
基于遥感技术的湖泊水质分析方法改进研究湖泊水质分析是环境科学研究中的关键课题之一，对于保护湖泊生态环境、维护人类健康具有重要意义。
在遥感技术的应用下，湖泊水质分析取得了显著进展。
本文旨在探讨基于遥感技术的湖泊水质分析方法的改进研究，为湖泊环境管理提供科学依据。
一、湖泊水质监测与遥感技术概述湖泊水质监测是湖泊环境管理的重要组成部分，传统的水质监测方法一般采用野外采样与实验室分析相结合的方式，但受制于采样方法的时空局限性及成本高昂等因素的影响。
而遥感技术因其无接触、大范围、实时性强等特点，成为湖泊水质监测的有效手段。
遥感技术主要利用卫星、航空器等载体携带的传感器获取湖泊表面的反射和辐射信息，进而获得湖泊的光谱、热力、形态等多维度数据，实现对湖泊水质参数的监测和分析。
二、基于遥感技术的湖泊水质分析方法的改进1. 多源数据融合在传统的湖泊水质分析中，通常仅利用单一传感器或方法获得湖泊的水质信息。
然而，湖泊水质的变化受多种因素综合作用，因此，基于遥感技术的湖泊水质分析方法需要综合利用多源数据进行模型构建与分析。
多源数据融合方法主要包括数据层面和模型层面的融合。
数据层面的融合通过整合来自不同传感器所获得的光谱、热力等数据，增加数据的维度，提高水质分析的准确性。
模型层面的融合则通过结合不同的算法和模型，充分利用各自的优点，提高湖泊水质分析的精度与可靠性。
2. 光学遥感技术光学遥感技术是一种常用的湖泊水质分析方法，通过分析湖泊水面的反射光谱，可以对湖泊的浊度、叶绿素含量、藻类生物量等水质参数进行估算。
然而，在实际应用中，光学遥感技术由于受大气状况、气溶胶等因素的影响，常常存在计算误差较大的问题。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多改进方法。
其中，大气校正是一种常用的方法，通过建立大气传输模型，消除大气对水体反射的影响，提高水质反演的准确性。
此外，也有研究者利用高光谱遥感数据来获取更多的光谱信息，并采用专门设计的算法对光谱数据进行处理和分析，以提高水质参数的反演精度。
水色遥感技术在海洋探测中的应用
水色遥感技术在海洋探测中的应用
水色遥感技术的原理
辐射传输是水色遥感技术的理论基础。
遥感技术关注的波段主要在可见光—近红外光线区域内，通过对于海面发出的辐射的频率和强度进行分析，计算及反演来获得海面的一些基本情况。
水色遥感技术为我们了解广阔无垠的海洋提供了一个可行的途径，能够极大的帮助我们了解海洋表面的一些生物及化学信息。
海面的光学特性是水色遥感技术的计算基础。
两种水体的划分
根据光学性质的不同，海水可以分为两类。
一类水体：其光学性质主要由浮游生物和其伴生物决定，例如深海大洋的开阔水体。
二类水体：其光学性质主要由悬浮物、黄色物质（即有色可溶有机物）决定，例如近岸、河口等受陆源物质排放影响较为严重的地方。
所以二类水体是我们最关注的水体，同时也是计算最复杂，最难以准确预测的水体。
水色遥感技术的应用
海洋是浩瀚而广阔的，同时也是最难以估料的。
传统中的“秀才不出门，便知天下事”在今日是否可以演化为秀才不出门，可知海洋事呢？这是水色遥感技术的一个重要的目的。
研究水色遥感，可以让我们方便的了解海面上的浮游生物及其他生物资源的情况，。
水色湖泊遥感
内陆二类水体
1.陆地卫星多光谱传感器 Landsat TM/ETM、SPOT HRV、CBERS CCD、EO-1 ASTER、beijing-1 CCD等； 评价:具有较高的空间分辨率（20-30m左右），但时间分辨率较低（15-30d）， 无法及时的监测水体污染事件，实用性受限。 2.星载及机载高光谱传感器 EO-1 Hyperion及AVRIS、OMIS、CASI、AISA+ 评价：信噪比一般较低切传感器刈(yi)幅较窄，监测范围有限。 特别：HJ-1 A/B HIS,空间分辨率（20-30m）、高时间分辨率、高光谱分辨 （450-950nm）且观测幅宽（720km）
• 水色参数反演
凡存在显著光谱特征或光学特性的水体组分参数, 即光活性物质, 都可以通 过遥感实施定量反演,如叶绿素、悬浮物、DOC 等； 主要反演方法： 经验/半经验方法，核心是水色参数光谱特征的先验已知性。虽然基于卫星遥 感影像数据的半经验算法的理论基础不明确, 但在特定的湖区, 针对特定的传感器, 半经验算法却具有较强的稳定性, 同时具有较高的反演精度。 半分析方法，核心是生物光学模型，它是目前湖泊水色遥感的研究热点，使 用的方法是矩阵分解法。
影响水体光学特性因素
大洋一类水体主要是叶绿素，内陆湖泊等Ⅱ类水体中, 包含浮游植物色素、悬 浮颗粒以及黄色物质等, 引起的光学特性远比Ⅰ类水体复杂的多。
• 基础理论及模型
理论:水体辐射传输是水色要干的基础理论 水体辐射传输模型：
国外著名的有：Hydrolight辐射传输模型以及Monte Carlo辐射传输模型，这 两个模型在辐射传输方程的参数化过程中起了重要作用。这些模型可以应用于湖 泊水色遥感中。 存在的问题：由于湖泊存在光学深水和光学浅水，在光学浅水中，基本的辐 射传输过程没有变化，但光的传播环境发生了变化, 从而影响了解决辐射传输问 题的假设和边界条件(潘德炉等，2008) 国内：这方面研究还处于起步阶段。
遥感应用模型5-水环境遥感
二、水体在不同传感器上的表现
水体浑浊度愈大，水下散射光愈强， 两者呈正相关；
衰减后的散射光到达水体底部形成 底部反射光，强度与水深呈负相关， 且随水体浑浊度增大而减小。
水中散射光的向上部分及底部反射 光共同组成水中光或称离水反射辐射。
二、水体在不同传感器上的表现
传感器接收信息： L=Ls＋Lw＋Lp 水中光Lw、水面散射光Ls、天空散射光 LP 。
二、水体污染 3 水质指标
生物化学需氧量： 简称生化需氧量(Bio-chemical Oxygen Demand，BOD），表示水中有机物经微生物分解时所需 的氧量，用单位体积的污水所消耗的氧量(mg/L)表示。BOD越高，水中需氧有机物质越多。 微生物的活动与温度有关，一般以20 ℃为测定的标准温度。 20℃时，污水中有机物需20天左右才能完成第一阶段氧化分解过程，为了使测定结果有可比性，通 常以20℃条件下培养5天作为测定生化需氧量的标准时间，简称5日生化需氧量，用BOD5表示。
一、水体的光谱特征
由于水体的强吸收特性，其光谱特性主要取决于光在水体中的辐射传输过程。
包括界面反射、折射、吸收、水中悬浮物质多次散射等。
主要由水面入射辐射、水的光学性质、表面粗糙度、日照角度与观测角度、气-水界面的相对折射
率以及水底反射光等决定。
二、水体在不同传感器上的表现
到达水面入射光包括太阳直射光和天空散射 光；
二、水体污染
3 水质指标
总有机碳（TOC）： 水中所有有机污染物质中的碳含量。由于耗氧过程是高温燃烧氧化过程，即把有机碳氧化成二氧化 碳，可由燃烧然后测所产生二氧化碳的量而得。 总需氧量（TOD）： 水中被氧化的物质(有机碳氢化合物，含硫、含氮、含磷等化合物)燃烧变成稳定的氧化物所需的氧 量。 TOC和TOD 两个指标均可用仪器快速测定，几分钟内可完成。
水库水环境遥感监测：技术与应用实例
果的可视化展示
细的报告，包括数据来源、处
• 生成遥感监测地图、曲线图
理过程、监测结果等内容
等，直观反映水库水环境状况
• 为决策者提供依据，支持水
库水环境管理和保护
04
水库水环境遥感监测的实例分析
水库水环境遥感监测实例一：某水库水质监测
遥感数据获取
与预处理
遥感图像处理
与分析
遥感监测结果
可视化与报告
• 无人机遥感：利用无人机平台获取高精
度的地球表面信息，如RGB-D数据、热
红外数据等
02
遥感图像处理技术
• 图像预处理：对遥感图像进行校正、去
噪、辐射定标等处理
• 图像解译：通过分析遥感图像，提取水
库水环境相关信息，如水质、水位、水量
等
03
遥感监测结果可视化技术
• 利用GIS技术进行遥感监测结果的可视
的空间信息，识别水库边界、地形等信息
02
遥感图像分析
• 基于统计方法的图像分析：计算遥感图
像的各种统计指标，如均值、方差等
• 基于机器学习的图像分析：利用深度学
习算法对遥感图像进行分类和预测
遥感监测结果可视化与报告生成技术
遥感监测结果可视化
报告生成
• 利用GIS技术进行遥感监测结
• 根据遥感监测结果，生成详
水库水环境遥感监测：技术与应用实例
01
水库水环境遥感监测概述
水库水环境遥感监测的定义与意义
水库水环境遥感监测是一种利用遥感技术对水库水
环境进行实时、动态、大范围监测的方法
水库水环境遥感监测的意义
• 遥感技术：通过无人机、卫星等平台
• 为水库水环境保护和管理提供科学、
遥感地学分析课件——第6章 水环境遥感
悬浮泥沙
水体浑浊
在MSS5像片上呈浅色调,在彩色红外片上呈淡蓝、 灰白色调,染
油膜覆盖水面
在紫外、可见光、近红外、微波图像上呈浅色调, 在热红外图像上呈深色调,为不规则斑块状
废水污染 水色水质发生变化
热污染 固体漂浮物
水温升高
单一性质的工业废水随所含物质的不同色调有差异, 城市污水及各种混合废水在彩色红外像片上呈黑色
6.3 水体污染监测
从原理上说，遥感传感器记录的是地表物体的电磁 波辐射特性（强弱变化及空间变化），因此只有在较大 程度上直接或间接影响水体的电磁波辐射性质的水环境 化学物质才有可能通过遥感技术加以探测，并非所有水 环境化学研究的内容都可以辅以遥感手段。
6.3 水体污染监测
利用遥感技术研究水环境化学包括定性和定量两种 方法。定性遥感方法是通过分析遥感图像的色调（或颜 色）特征或异常对水环境化学现象进行分析评价的，这 往往需要了解水环境化学现象与遥感图像的色调（或颜 色）之间的关系，建立图像解译标志。定量遥感方法建 立在定性方法的基础之上，为了消除随机因素的影响， 通常需要获得与遥感成像同步（或准同步）的实测数据， 以标定定量数学模型。
6.3 水体污染监测
在江河湖海各种水体中，污染物种类繁多。为了便 于用遥感方法研究各种水污染，习惯上将其分为富营养 化、悬浮泥沙、石油污染、废水污染、热污染和固体漂 浮物等几种类型。
6.3 水体污染监测
污染类型
生态环境变化
遥感影像特征
富营养化 浮游生物含量高
在彩色红外图像上呈红褐色或紫红色, 在MSS7图像上呈浅色调
最为突出，效果明显。这是因为，一是水域面积大，变 化快，形态独特；二是水在各波段具有明显的特性；三 是水域演变后多能在原地保留一定湿度和形态， 即“痕 迹”较为明显。因而，在遥感图像上图斑清晰，信息丰 富，较易辨别。 （1）河流、水系变化 （2）湖泊演变 （3）河口三角洲演变 （4）海岸带演变