HJ-1A／1BCCD数据湖泊水体污染遥感监测
基于HJ-1遥感数据的矿区水体污染监测与分析——以龙岩紫金山金铜矿为例
Ｃ ＮＳ ａ －ｅ ＨＥ ｈ ｏ ｉ ｊ Ｃ Ｎ Ｙ ｇ ＤＵＰ ｉ ｕ Ｌ ＵＳ－ｏｇ ＨＥ ｉ ｎ ｅ－ ｎ ｊ Ｉ ｉ ｎ ｅ
（． ｃ ｏｌ ｆ ｅｏ ｒｅ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｌ ｎ ｙｎＵｎｖｒｉ ， ｏ ｇ ａ ６ ０ ２ Ｃ ｉａ ２ Ｋ ｙＬ ｂｒｔｒ ｒ ａ ｄ １Ｓ ｈ ｏ Ｒ ｓｕｃ ｇｎ ｅ ｎ ， ｏ ｇ ａ ｉｅｓ ｙＬ ｎ ｙ ｎ ４ １， ｈｎ ； ． ｅ ａｏａ ｙｆ ｎ ｏ Ｅ ｉ ｔ ３ ｏ ｏＬ
信息。
２ 研 究区简介 与数据预处理
２ １研 究 区 ．
本文 以紫金 山金铜矿为研 究区，其位于福建省 龙 岩 市上 杭 县城 北 ，是紫 金矿 业 集 团股 份 公 司 的核 心企业，是福建省第一批 ５ 家循环经济示范企业之 ０ 紫 金 山金矿 于 １９ 开始 实施 开采工 作 ，铜 矿 ９３年
沉积 物 和 泥沙 多 时 ，在 红光 与 绿光 呈 高 反射 ；（ ） ３ 碱性 水 体 由于 悬 浮物 深 度较 低 ，所 以仅在 绿 光波 段 呈 高反 射 。虽然 相对 酸 度 差别 与光 谱 响应 差 别之 间 并未 发 现任 何 有 根据 的联 系 ，但 通 过 红光 波段 、 近 红外波 段 、绿光 波段 附于 Ｒ Ｂ通 道合 成假彩 色影 Ｇ
度信 息，基于矿 区酸碱性水体光谱 曲线特性采用 ３ ２波段假彩色 合成影像 ，采用 ＳＭ分类方法进行分类 ，判别 ４ Ｖ 矿 区水体酸碱性 以及分析水体受污染程度变 化和污染源 。结果表 明，研究区汀江水体 ２ ０ ０ ８年呈现碱 性，２ １ ００
年呈现 弱碱性 ， 水质在研究时段 内得到一定的改善 ， 但在选矿厂与矿区附近的水体中仍含有 大量重金属沉积物 。 ［ 关键词］环境一号小卫星：水污染 ；悬浮物浓度 ；遥感
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演湖泊是重要的淡水资源和生态环境，叶绿素a是湖泊水体中重要的生物地球化学指标之一，对湖泊水质和生态环境拥有重要的指示作用。
监测湖泊叶绿素a浓度可以有效评估湖泊的营养状态和生态环境，为湖泊管理和保护提供重要的科学依据。
遥感技术已经成为湖泊水质监测的重要手段，可以在较大范围内快速获取湖泊的叶绿素a浓度分布信息。
本文旨在利用HJ-1A/B卫星CCD数据反演湖泊叶绿素a浓度，并分析其时空变化规律，为湖泊水质监测和管理提供科学依据。
一、HJ-1A/B卫星CCD数据HJ-1A/B是我国自主研制的一对环境监测卫星，搭载有CCD等多种传感器，能够获取高分辨率的遥感影像数据。
CCD传感器具有高空间分辨率和较高的动态范围，适用于湖泊水质参数反演。
本文选取HJ-1A/B卫星CCD数据作为研究数据源，利用其多光谱信息反演湖泊叶绿素a浓度。
二、叶绿素a浓度反演方法1. 反演模型本文采用经验模型和统计模型相结合的方法进行叶绿素a浓度反演。
首先利用地面采样数据和遥感影像数据建立经验模型，然后利用统计模型对经验模型进行优化，得到湖泊叶绿素a浓度的空间分布图。
2. 数据预处理对HJ-1A/B卫星CCD数据进行预处理，包括大气校正、辐射定标、噪声去除等步骤，以提高数据的质量和可用性。
3. 特征参数提取从HJ-1A/B卫星CCD数据中提取反演叶绿素a浓度所需的特征参数，包括叶绿素吸收峰位置、叶绿素荧光峰位置、水体颜色指数等。
4. 建立经验模型利用地面采样数据和遥感影像数据建立叶绿素a浓度与特征参数之间的经验关系模型，包括线性模型、非线性模型等。
5. 统计模型优化利用统计方法对经验模型进行优化，修正模型参数，提高模型的适用性和精度。
6. 反演叶绿素a浓度利用经过优化的模型对湖泊遥感影像数据进行反演，得到叶绿素a浓度的空间分布图。
三、叶绿素a浓度反演结果分析利用上述方法对某湖泊的HJ-1A/B卫星CCD数据进行处理和分析，得到湖泊叶绿素a浓度的空间分布图。
基于清洁水体像元法的环境-1A卫星CCD水体图像大气校正
ｐ ） 影 响 。 （ 的
ｌ ） — ｘ ｆ 干 ＋ 南 Ｊ ９ Ｄ 一１ ２ｍ （ ｙ ）
式 中， ， ， Ｘ一 Ｙ一
数。 １３ 大气气溶胶散射 的计算 ． 气溶胶散射的计算一直是大气校正 的难点 问题 ，气溶胶
在水色遥感 中，传 感器 收 到 的总辐 射 中大 气信 号 约 占 ９ ，而能够反映水体生物光学 特性 的水体信 号仅 占 ５ Ｏ ％～ ｌ ｌ ］ ５ ＿ ，因此 ，要利用 遥感 器接 收到 的辐射 信号定 量的反 ２ 演水质参数 ，第一步就是从这些辐射信号 中提 取离水辐射 亮 度 ，也就是进行精确 的大气校 正＿ 。目前 ， 于大气 校正 的 ５ ］ 关
些月份全湖均 为二类 水体 ，导 致 Ｇ ｒｏ ｏｄ ｎ大气 校正算 法 中用
到 的近 红 外 波段 ７０和 ８ ０ｎ ｌ 的离 水 辐 射 率 明显 大 于零 ， ５ ７ ｌ 处 Ｔ
化， 通过 （）一 ｓ ｄ ／ 。计算 ，其 中，ｄ为单位 日地距 离 ，
ｓ
为标 准太 阳辐照度。 和 Ｅ ｓ可 以从 资源卫 星应用 中心 。
一
定反射率 精度 的前 提下 ，计 算量 大 ，而且 需要 的参 数多 ，
而大气校正的困难就在于难于确定这些 参数 ，因此 ，这些 方
法 只适用 于少量 的试 验 区，无法用 于大量 的 Ｃ Ｄ水 色数 据 Ｃ 的大气 校正＿ 。目前应用最广泛 的水色遥感 大气校正算法 是 ６ ］ 以暗像元 为核心 的 Ｇ ｒｏ ｏｄ ｎ算 法Ｉ ，其在 大洋 Ｉ类水 体 的大 ７ ］ 气 校正中获得了较高 的精 度 。对于 Ⅱ类水 体 ，Ｓ ｔ ｍｉ ｈ和 Ｗｉ ｔ —
基于遥感的内陆水体叶绿素a监测研究
基于遥感的内陆水体叶绿素a监测研究作者：李代伟吴天振姜祥乐张帆王滢李楠来源：《赤峰学院学报·自然科学版》2022年第03期摘要：对内陆水体开展叶绿素a浓度遥感反演和预测是水质治理与定量遥感领域的重要研究方向，但内陆水体的物质成分和理化性质相对复杂，实现高效且准确的遥感监测存在一定困难。
文章梳理了水体叶绿素a的反演原理与光谱特征，归纳了国内外学者在内陆水体叶绿素a遥感监测研究中常用的数据与方法并分析了各自的优缺点与适用性，在此基础上总结了目前应用遥感方法监测内陆水体叶绿素a浓度所面临的实际问题以及未来研究的展望。
关键词：叶绿素a;遥感反演;内陆水体;水质监测;研究综述中图分类号：X87 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2022）03-0014-07内陆水体是人类赖以生存和发展的自然生态系统重要组成部分，在水源供给、抗旱排洪、交通航运、调节气候、提供生物栖息地、维护生态多样性等方面发挥着不可替代的重要作用。
近年来，在人类活动与气候变化等因素影响下，内陆水资源、水环境与水生态均面临不同程度的问题和威胁，水体富营养化及引起的藻类水华是当前内陆水体普遍存在的污染问题，流域开发与生态协调间的稳态平衡逐渐受到有关部门的重视。
叶绿素a（Chlorophyll-a）是蓝藻进行光合作用的核心元素，并且在浮游生物体内含量相对稳定，便于在实验室条件下进行提纯分析，通过测定水体叶绿素a含量可以初步判定水体富营养化的程度，借以进一步把握水体质量状况。
因此，对内陆水体叶绿素a浓度进行全范围长时序的动态监测是陆地水资源保护与修复的重要前提。
而传统水质监测手段是通过大量实测点状数据来推及整个湖面的水质状况，这种传统监测方式费时费力成本较高，不适宜大面积水域进行短时序的水质监测。
遥感技术作为一种基于波谱理论快速获取地表信息的新兴观测技术，具有大面积同步观测、周期动态成像、不受地面地形限制等优势。
目前国内外大量学者利用遥感数据对于内陆江河、大型湖泊、水库库区与城市小型水体开展了叶绿素a浓度遥感监测。
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演湖泊叶绿素a浓度是湖泊水质的重要指标，对于湖泊的生态环境和水体健康状态评估具有重要意义。
传统的湖泊叶绿素a浓度测定方法需要采集水样进行实验室分析，费时费力，且无法实时监测。
而遥感技术能够通过卫星遥感数据获取湖泊叶绿素a浓度分布情况，具有快速、准确、全面的优势。
HJ-1A星和HJ-1B星是我国自主研发的一对小型环境遥感卫星，搭载了多种传感器，包括HJ-1A星携带的环境监测成像仪（CCD）传感器。
该传感器工作在可见光波段，具有较高的空间分辨率和时间分辨率，适合用于湖泊叶绿素a浓度的反演。
湖泊叶绿素a浓度反演的基本原理是利用湖泊水体对太阳辐射的吸收和散射特性，推算出水体中叶绿素a的浓度。
HJ-1ACCD数据可以提供湖泊水体的表观反射率，进而反演出叶绿素a浓度的空间分布。
具体而言，湖泊叶绿素a浓度反演主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：包括大气校正、水体辐射校正等。
大气校正是将HJ-1ACCD数据中的大气影响去除，获得水体的表观反射率。
水体辐射校正是排除湖泊水体中各种非叶绿素色素的干扰，提取出叶绿素a对辐射的贡献。
2. 模型建立：根据已有的湖泊叶绿素a浓度测量数据和HJ-1ACCD数据，建立叶绿素a 浓度与表观反射率之间的关系模型。
常用的模型有线性回归模型、非线性回归模型等。
3. 反演计算：利用建立的模型，将水体的表观反射率代入模型进行计算，得到湖泊叶绿素a浓度的估计值。
根据需要可以进行插值和平滑处理，得到叶绿素a浓度的空间分布图像。
4. 验证和误差分析：将反演结果与实测数据进行对比，评估反演方法的准确性和可靠性。
分析误差来源，进一步优化反演方法和模型。
湖泊叶绿素a浓度反演基于HJ-1ACCD数据可提供湖泊水体叶绿素a浓度的空间分布情况，帮助提前发现和监测水体富营养化、蓝藻水华等问题，为湖泊水质管理和保护提供科学依据。
该方法还能够实现湖泊水质的实时监测和预警，为及时采取应对措施提供技术支持。
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演湖泊叶绿素a浓度是反映湖泊水体营养状态的一项关键指标，对于环境保护和生态研究具有重要意义。
遥感技术因其具有无损、快速、连续观测、大范围覆盖等优点，被广泛应用于湖泊叶绿素a浓度反演研究中。
本文将介绍基于我国环境卫星HJ-1A卫星CCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演方法。
一、HJ-1A卫星CCD数据特点HJ-1A卫星CCD传感器是我国自主研发的一种光学成像科学仪器，具有多谱段、高空间分辨率、高重复率等特点，可以提供较高质量的地表覆盖信息。
其中，蓝光波段(charl)和绿光波段(char2)的空间分辨率为30m×30m，重复率为2-4天，是进行湖泊水质反演的比较理想数据。
二、湖泊叶绿素a浓度反演方法1. 反演模型选择湖泊叶绿素a浓度反演方法种类繁多，目前应用较广的包括SGLI、FLH、CYAN等模型。
研究表明，在HJ-1A卫星CCD数据下，FLH模型和CYAN模型的拟合效果较好，并具有可操作性和适应性。
因此，本文将以FLH模型作为示例进行介绍。
2. 数据预处理为了保证数据质量，进行湖泊叶绿素a浓度反演前，需要进行数据预处理。
首先，对原始CCD数据进行辐射校正处理，将其转换为反射率数据；其次，根据海陆分界线和悬浮物浓度进行水体分类；最后，剔除亮斑和阴影区域。
FLH模型是一种基于浮游植物荧光辐射模型的湖泊叶绿素a浓度反演方法。
该模型将水体中的荧光辐射量分解为某一波长下的背景辐射和荧光辐射两部分，其中荧光辐射与浮游植物叶绿素a浓度成正比，可以反演得到湖泊叶绿素a浓度信息。
FLH模型计算公式如下：(1) į(π)L=Kd(π)L[į(π)TOA−ρW(π)](2) F(πm)=Fb(πm)+Fchla(πm)其中，į(π)L为接收器接收的所测辐照度，Kd(π)L为水体吸收系数，L为波长，π为波段，į(π)TOA为卫星接收器接收到的顶面辐射度，ρW(π)为水体反射率，F(πm)为波长为πm的光学深度，Fb(πm)为背景值，Fchla(πm)为叶绿素a对光学深度的贡献。
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演
基于HJ-1ACCD数据的湖泊叶绿素a浓度反演湖泊是地球上重要的自然水体，叶绿素a是湖泊中浮游植物的主要色素，它不仅影响水体的颜色和透明度，还对湖泊水生态环境和生态系统的健康状况有着重要的影响。
因此，准确地反演湖泊叶绿素a浓度对于湖泊水质管理、生态环境保护和资源科学研究具有重要意义。
利用遥感技术从卫星获取的遥感数据可以有效地反演湖泊叶绿素a浓度。
我国自主研制的环境卫星HJ-1A/B是一对小型遥感卫星，其中HJ-1A/B卫星上搭载的环境监测传感器（CCD）能够获取高空间分辨率的多光谱遥感数据，广泛应用于陆地和水体等环境领域。
本文将介绍利用HJ-1A/B卫星CCD数据实现湖泊叶绿素a浓度反演的方法和一些常见的问题。
1. 数据获取和处理本文以鄱阳湖为例，利用HJ-1A/B CCD数据进行湖泊叶绿素a浓度反演。
首先，需要获取CCD 反射率数据，并进行预处理，去除大气、表面反射率等非水体效应，得到反演所需的水体反射率数据。
本文采用的是2009年9月16日的HJ-1A CCD数据，波段范围为520~900 nm，空间分辨率为30 m。
2. 预处理湖泊叶绿素a浓度反演需要先进行一些预处理，以确保反演精度和可靠性。
具体包括以下几个方面：（1）数据质量和去云处理CCD数据的质量直接影响到反演精度和可靠性，需要对数据进行质量评估，并对有云和阴影部分进行剔除和插值处理。
（2）水体反射率计算通过分别提取不同波段的反射率值，计算出不同光谱波段下的水体反射率。
需要对CCD数据进行大气校正，去除地表反射率，提取水体反射率，并进行合并处理，得到不同波段下的水体反射率数据。
（3）计算蓝绿波段比值利用HJ-1A CCD波段520~590 nm之间的数据计算蓝绿波段比值（Blue-Green Ratio, BGR），BGR=(R532-R491)/(R532+R491)。
蓝绿波段比值可有效地估算水中叶绿素a的浓度，对湖泊叶绿素a浓度反演具有重要的参考作用。
环境一号卫星CCD数据在太湖蓝藻水华遥感监测中的应用
环境一号卫星CCD 数据在太湖蓝藻水华遥感监测中的应用金焰,张咏,牛志春,姜晟(江苏省环境监测中心,江苏 南京 210036)摘 要:利用环境一号卫星(H J-1)CCD 数据,对太湖水华进行遥感监测,并比对同时相的EOS /MOD IS 卫星遥感数据。
结果表明,H J-1星CCD 数据具有优于EO S /M OD IS 数据的蓝藻水华识别能力,并有良好抗云层干扰能力,适合用于太湖蓝藻水华应急监测。
关键词:环境一号卫星;宽覆盖多光谱可见光相机数据;蓝藻水华;遥感监测;太湖中图分类号:X 87 文献标识码:B 文章编号:1006-2009(2010)05-0053-04Application of Environ m ental Satellite H J -1CCD D ata for CyanobacteriaB l oo m R e m ote Sensi ng i n Tai hu L akeJI N Yan ,ZHANG Yong ,N I U Zh i chun ,JI A NG Sheng(J i a ng s u Environm entalM onitori n g Center ,N anjing,J iangs u 210036,Ch i n a)Abst ract :Re m ote sensi n g m on itori n g of cyanobacteria b l o o m in Ta i h u Lake w ith env ironm ental satelliteH J1CCD data w as descri b ed .Co m pared w ith EOS /MODI S data ,resu lts show ed thatH J 1CCD data w asm ore su it able for cyanobacteria b loo m recognition i n e m ergency m on itor i n g than that of EOS /M OD I S did and had better capab ility o f anti i n terference w hen it w as cloudy .K ey w ords :Env ironm en tal sa tellite H J 1;CCD data ;C yanobacteria bloo m ;Re m ote sensi n g m on itor i n g ;Taihu Lake收稿日期:2010-03-18;修订日期:2010-07-22基金项目:国家科技支撑基金资助项目(2008BAC34B07)作者简介:金焰(1982 ),男,江苏南京人,助理工程师,硕士,从事环境遥感监测工作。
环境一号卫星高光谱遥感数据的内陆水质监测适宜性_以巢湖为例
2 HSI 水体图像数据成像质量评价
HSI 水体图像数据的真实性、稳定性等直接
图 2 采样点重采样后的光谱曲线
影响到其 在 水 质 遥 感 方 面 的 应 用 能 力，因 此 就
Fig． 2 Field spectra of water surface resampled
HSI 数据质量进行评价研究非常有必要，下面将
王彦飞1 ，李云梅1＊＊，吕 恒1 ，吴传庆2 ，金 鑫1 ，尹 斌1 ，张 红1
（ 1： 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室，南京 210046） （ 2： 环境保护部环境卫星应用中心，北京 100029）
摘 要： 环境一号星座的 A 星（ HJ-1A） 上搭载了超光谱成像仪（ HSI） ，它是具有高光谱分辨率的全新国产遥感数据源，为 水质遥感特别是内陆水质遥感提供了新的高光谱数据． 但 HSI 影像的处理方法尚不完善，在广泛应用于水质遥感前对其 进行质量研究和评价非常必要． 本文针对 HSI 数据在巢湖水质监测应用方面的适宜性，对信噪比和数据真实性、倾斜条纹 去除方法、大气校正方法等方面分别进行了评价． 结果表明，HSI 水体图像在 530-900 nm 波段范围内数据质量较为真实可 靠； 6S 与 FLAASH 方法均能有效去除大气效应，在 530-830 nm 范围内效果较好． 关键词： 环境一号； 高光谱； 大气校正； 适宜性评价； 条带去除； 巢湖
P． R． China） （ 2： Satellite Environment Application Center，Ministry of Environmental Protection，Beijing 100029，P． R． China）
Abstract： The hyperspectral imager（ HSI） is loaded on the HJ-1A satellite，which is a new source of home-made data with high spectral resolution and provides new remote sensing data for water quality，especially for lake water quality monitoring． Because the processing method of HSI images is underdeveloped，the quality evaluation and research for HSI images are necessary before it is extensively used in water-quality remote sensing． Suitability of lake water quality monitoring in Lake Chaohu by HSI image is assessed via data verifying，signal-to-noise computing，stripes removing and atmospheric correcting． The results show that HSI data of waterbody is reliable between wave bands 530-900 nm． Both 6S and FLAASH algorithm works well in atmospheric correction of HSI data，and the best range is at the 530-830 nm． Keywords： HJ-1A satellite； hyperspectral； atmospheric correction； suitability assessment； stripe removing； Lake Chaohu
基于HJ_1卫星遥感的广西水库水面监测_张行清
收稿日期：2013-05-28；网络出版日期：2014-02-21网络出版地址：http ：///kcms/detail/.20140221.1032.003.html基金项目：气象行业标准项目（QX/T-2012-14）；气象关键技术集成与应用项目（CMAGJ2013M36）作者简介：张行清（1966-），男，广西桂平人，工程师，主要从事卫星遥感、计算机通信等研究。
E-mail ：zhangxingqing168@水利学报SHUILI XUEBAO 2014年4月第45卷第4期文章编号：0559-9350（2014）04-0427-08基于HJ-1卫星遥感的广西水库水面监测张行清1，2，丁美花1，2，陈燕丽1，2，谭宗琨1，2（1.国家卫星气象中心遥感应用试验基地，广西南宁530022；2．广西气象减灾研究所，广西南宁530022）摘要：广西水资源丰富，雨热同季，降水在空间和季节分布极端不平衡，水库在水资源利用、分配和调节上起到关键作用。
利用HJ-1卫星CCD 晴空数据，采用单波段阈值法和目视解译法识别广西重要的4座水库：澄碧河、平龙、龟石和青狮潭水库，获取2009—2012年4座水库逐月水面监测图和监测数据，阐述水库水面对比分析，揭示水库水面动态变化成因、变化关系和遵循规律，分析广西代表水库水面积年周期变化特征、年际变化特征、月际变化特征、空域变化特征和监测特例，为水库动态管理提供科学、客观的依据，使水库在农业生产、水库增收、防灾减灾、航道交通和人畜用水等方面创造更大经济效益和社会效益。
关键词：HJ-1；水库；水面；遥感；监测中图分类号：P332.3文献标识码：A doi ：10.13243/ki.slxb.2014.04.0071研究背景广西地处亚热带季风气候区，水资源非常丰富，与广东等省一起拥有珠江黄金水道，是我国西南水电的重要基地。
广西虽然水资源非常丰富，然而雨热同季，降水在空间和季节分布极端不平衡［1］，易发生洪涝［2］和干旱灾害。