湖库水体富营养化遥感监测
湖泊富营养化监测方法及水质改善策略
湖泊富营养化监测方法及水质改善策略湖泊是人类社会重要的水资源，提供了水源、饮用水、农业灌溉等多种用途，同时也是重要的生态系统。
然而，随着人类活动和经济发展的不断增加，湖泊富营养化问题日益突出，严重影响了湖泊的水质和生态环境。
因此，开展湖泊富营养化监测和水质改善工作具有重要的意义。
湖泊富营养化监测是指对湖泊富营养化状况进行定量评估、实时监测和长期监测的过程，其主要目的是了解湖泊富营养化程度、水质状况和富营养化的影响因素，为采取相应的水质改善策略提供科学依据。
下面将介绍湖泊富营养化监测的方法以及水质改善策略。
湖泊富营养化监测的方法主要包括水质监测、环境调查和生态评价等。
水质监测是最常用的湖泊水质检测方法，通过采集湖泊水样并进行分析，评估湖泊水质状况。
常用的水质指标包括溶解氧、总氮、总磷、叶绿素a、浑浊度等。
环境调查主要包括湖底沉积物采样和湖泊周边环境状况的调查，通过了解湖泊周边环境的变化和沉积物中的富营养化状况，评估富营养化的影响程度和富营养化来源。
生态评价是评估湖泊生态系统健康状况的方法，通过对湖泊生物群落结构和功能的研究，了解富营养化对湖泊生态系统的影响。
针对湖泊富营养化问题，可以采取一系列的水质改善策略。
首先，建立环境规划和管理制度，制定湖泊保护和管理的政策措施，加强湖泊管理的科学性和系统性。
同时，加强湖泊周边地区的环境保护，减少湖泊富营养化的源头污染物输入。
其次，开展湖泊富营养化的综合治理，采取物理、化学和生物等多种手段控制湖泊中的营养盐浓度，包括湖泊深层水体引流、沉淀和曝气、生物修复和湖泊生态系统的恢复等方法。
此外，加强公众教育和宣传，提高公众对湖泊保护的意识和参与度，形成全社会共同关注和参与湖泊环境保护的良好氛围。
在湖泊富营养化监测和水质改善的过程中，还需要注意以下几点。
首先，建立健全的监测网站和监测网络，使监测数据能够准确、快速地反映湖泊水质状况。
其次，加强监测数据的质量控制和数据分析，确保监测结果的可靠性和科学性。
使用遥感技术进行水质污染监测
使用遥感技术进行水质污染监测遥感技术在水质污染监测中的应用遥感技术作为一种能够获取地球表面信息的技术手段，在实践中被广泛应用于各个领域。
其中，水质污染监测是其重要的应用方向之一。
本文将从遥感技术在水质污染监测中的原理、方法、案例等方面进行探讨。
一、遥感技术在水质污染监测中的原理遥感技术通过测量和记录地球上特定区域的电磁辐射，然后利用传感器将这些辐射转化为可视化的影像或图像。
而水质污染监测需要收集大量的关于水体特性和水质状况的信息，例如水体颜色、透明度、悬浮物质的浓度等。
利用遥感技术，可以通过对水体反射、散射、吸收等光学过程进行分析，获得水质污染的相关参数。
二、遥感技术在水质污染监测中的方法1. 多光谱遥感方法多光谱遥感方法是一种通过测量不同波段的电磁辐射，提取水体表面的特定光谱特征从而推断水质信息的方法。
通过选择合适的波段和指数，可以对水体中的污染物进行检测和定量分析。
例如，通过光谱特征参数如绿藻素指数、叶绿素-a浓度等，可以对水体中的藻类生物量和富营养化情况进行评估。
2. 红外热像遥感方法红外热像遥感方法利用红外波段的热辐射特性，可以对水体中的温度分布进行监测。
温度是水质污染的重要指标之一，因为水质的变化会导致水体温度的不断升高或降低。
通过红外热像遥感技术，可以观测到水体表面的温度分布情况，并进一步判断是否存在水质污染。
三、遥感技术在水质污染监测中的案例1. 利用多光谱遥感技术监测水体富营养化富营养化是水质污染的一种常见形式，它会导致水体中富营养物质（如氮、磷等）过量积聚，引发藻类大量繁殖。
通过多光谱遥感技术，可以测量和分析水体光谱特征参数，进而评估水体的富营养化程度。
例如，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）利用遥感技术，成功监测了密歇根湖的富营养化程度，为相关部门实施水质改善措施提供了依据。
2. 利用红外热像遥感技术监测水体温度变化水体温度是水质污染的重要指标之一。
例如，工业废水或热电厂的冷却水排放进入水体会导致水温升高，对水生态环境产生不利影响。
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湖泊富营养化是指湖泊水体中营养物质含量过高导致水体富营养化的现象，是全球湖泊面临的普遍环境问题之一、由于湖泊是生态系统的重要组成部分，湖泊富营养化会对湖泊生态系统和水资源利用带来严重影响。
因此，对湖泊富营养化进行监测和分析是非常重要的。
遥感技术是一种通过卫星或飞行器获取远距离遥远地物的技术手段。
它可以提供大范围、多时相和高分辨率的湖泊信息，被广泛应用于湖泊富营养化监测及分析方面。
下面将详细介绍基于遥感技术的湖泊富营养化监测及分析方法。
首先，通过遥感技术可以获取湖泊水体的光谱信息。
湖泊中的富营养化通常表现为水体中藻类含量增加，导致水体变绿。
遥感技术可以通过获取湖泊水体的光谱信息来判断水体中藻类的浓度。
比如，通过获取湖泊水体的叶绿素-a浓度等光学参数，可以间接判断湖泊富营养化程度。
其次，遥感技术可以提供湖泊富营养化时空分布的信息。
通过获取多时相的湖泊遥感影像，可以观察富营养化的发展和演变趋势。
例如，可以通过对多时相影像进行比对，观察湖泊水体颜色的变化趋势，进一步判定湖泊富营养化的类型和程度。
同时，遥感技术还可以提供湖泊富营养化的空间分布信息，通过获取湖泊影像中的藻华覆盖面积和分布范围等参数，可以进一步了解湖泊富营养化的空间分布特征。
第三，遥感技术可以提供湖泊富营养化的影响因素分析。
湖泊富营养化是多种因素综合作用的结果，包括气候变化、人类活动、湖泊水体自身特性等。
遥感技术可以通过获取湖泊影像中的地表信息，如湖岸带的土地利用状况、降水量等，以及获取湖泊周围的土地利用/覆盖数据，如农田面积、城市扩张等，从而分析湖泊富营养化的主要影响因素。
最后，遥感技术还可以提供湖泊富营养化的动态变化监测。
通过利用多时相的湖泊影像，可以实现湖泊富营养化的变化趋势的监测。
例如，通过获取湖泊影像中的水体温度、水质波段等指标，可以实现湖泊富营养化过程的实时监测和预警。
总而言之，基于遥感技术的湖泊富营养化监测及分析具有广阔的应用前景。
巢湖富营养化遥感监测
半封 闭的 湖？ 面积 大 ， 浅 ， 流慢 ， 白， 水 水 水体 稀 释 扩
散 自净 能 力 差 ， 夏 季 和 秋 季 ， 温 和 日照 适 宜 藻 在 气
类暴 发生 长 ， 特别 是 西 半 湖 出现 大 面 积 水 华 ， 藻类 死亡 腐烂 产生 腥臭 ， 得 水质 进 一 步 恶 化 ， 养 状 使 营 态指 数 明显升 高 。
Ｒｅ ｏ ｅ Ｓｅ ｓｎｇ Ｍ ｏ ｔ ｒ ｎ ｏ ｔ Ｏ ｈｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｍ ｔ ｎ ｉ ｎｉｏ ｉ ｇ ｆ ｒ Ｅｕ ｒ ｐ ｃ ｔｏ ｆＣｈａ ｈ ｋ ｏ ｕ Ｌａ ｅ
ＬＩ Ｓ ｕ— ｉ ｇ Ｕ ｈ ｙ ｎ ，ＮＩ Ｚｈ — ｈ ｎ Ｕ ｉｃ ｕ ，ＸＵ ｅ ｇ Ｓｈ ｎ
１ 遥 感 数 据 选 取 与 处 理 １ １ 选 择 遥 感 数 据 ．
我 国著名 的 ５大 淡 水 湖之 一 。巢湖 在 多 年 平 均 水
位 ８ ３ 时 ， 盆 长 ６ ． ｍ， １ ． ７ｋ ， 面 ． ７ｍ 湖 １ ７ｋ 宽 ２ ４ ｍ 水 ７ ９ ５ ｍ ， 均 水 深 ２ ８ ６ ．５ｋ 平 ． ９ ｍ。 由 于 巢 湖 是 一 个
目前 ， 规
研 究 以建 立 具 有 实用 性 的巢 湖 蓝 藻遥 感 监测
摘 要： 以巢 湖 为 研 究 区 ， 过 对 蓝 藻 水 华 暴 发 程 度 与 其 光 谱 反 射 率 之 间 关 系 的研 究 ， 定 ＭＯ Ｉ 感 影 像 识 别 水 华 通 确 ＤＳ遥
暴 发 级 别 的 阈 值 ， ４类 不 同暴 发 程 度 蓝 藻 水 华 光 谱 特 征 进 行 遥 感 识 别 ； 而 确 立 巢 湖 水 体 富 营 养 化 评 价 方 法 ， 立 巢 湖 对 进 建
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。
遥感技术在水体生态监测中的应用研究
遥感技术在水体生态监测中的应用研究一、引言水是生命之源，对于水体生态系统的监测和保护至关重要。
随着科技的不断发展，遥感技术因其独特的优势，在水体生态监测中发挥着越来越重要的作用。
遥感技术能够快速、大面积地获取水体的相关信息，为水体生态的研究和管理提供了有力的支持。
二、遥感技术的原理与特点遥感技术是通过非接触式的传感器，接收来自目标物体的电磁波信息，并对其进行处理和分析，从而获取目标物体的特征和性质。
在水体生态监测中，常用的遥感数据源包括卫星遥感影像、航空遥感影像等。
其特点主要有以下几点：1、大面积同步观测：能够在短时间内获取大面积的水体信息，有助于全面了解水体生态的整体状况。
2、时效性强：可以快速获取最新的数据，及时反映水体生态的变化情况。
3、数据综合性：不仅能够获取水体的物理参数，如水面面积、水深等，还能获取水质参数，如叶绿素浓度、悬浮物含量等。
三、遥感技术在水体生态监测中的应用（一）水体富营养化监测水体富营养化是水体生态系统常见的问题之一。
遥感技术可以通过监测叶绿素 a 的浓度来评估水体的富营养化程度。
叶绿素 a 是浮游植物光合作用的重要色素，其浓度的高低与浮游植物的生物量密切相关。
通过遥感影像的光谱分析，可以反演叶绿素 a 的浓度，从而判断水体是否处于富营养化状态。
（二）水污染监测遥感技术可以监测水体中的各种污染物，如悬浮物、溶解性有机物、重金属等。
悬浮物会使水体的反射率增加，通过遥感影像的分析可以估算悬浮物的浓度。
溶解性有机物会吸收特定波长的电磁波，通过光谱特征的分析可以对其进行监测。
对于重金属等污染物，虽然不能直接通过遥感监测，但可以通过与其他水质参数的相关性分析，间接评估其污染状况。
（三）水域面积和水位监测利用遥感技术可以准确监测水体的面积和水位变化。
通过多时相的遥感影像对比，可以清晰地看到水体面积的扩张或收缩情况。
对于水位的监测，可以结合地形数据和水体的遥感影像，建立数学模型，计算出水位的变化。
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。
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背景
富营养化遥感监测难题 1. 内陆水体光学特性复杂，叶绿素a,悬浮物,黄色物质共同影响； 2. 内陆水体光学特性的区域、季节差异大； 3. 没有普适性的内陆水体叶绿素a反演模型。
遥感反射率 Rrs
0.05 0.04 0.03
春季 夏季 秋季 冬季
0.02
0.01
0 350 450 550 650 750 850 950 波长（nm）
两波段比值： Rrs(700nm)/Rrs(675nm) 归一化指数： (Rrs(700nm)-Rrs(675nm))/ (Rrs(700nm)+Rrs(675nm)) 反射峰波长： λmax 三波段模型： (1/Rrs(675nm) -1/Rrs(700nm))*Rrs(740)
问题： 水体光学特性随区域和季节变化大； 缺少普适性的水质参数反演模型。
各类代表光谱
典型水体营养状态指数遥感监测
构建了基于分类的叶绿素a反演模型
反演了2000-2015年太湖叶绿素a浓度
春季
夏季
秋季
冬季
季节分类结果统计
同步数据精度评价
典型水体营养状态指数遥感监测
基于叶绿素a评价2000-2015年太湖营养状态
典型水体营养状态指数遥感监测
基于分类的叶绿素a反演模型发展展望
高空间分辨率 中小型水体监测 Landsat, Sentinel2, 时间分辨率不高
GF1, GF2
光谱分辨率不高
高光谱分辨率 提高监测的精度 HJ HSI, GF5 HSI 时间分辨率不高 监测更多的参数
世界上还缺少面向水环境监测的最佳遥感数据源
数据源分析
珠海一号高光谱卫星的特点
遥感器指标特点 高时间分辨率 高空间分辨率 高光谱分辨率
湖库富营养化遥感监测
基本概念 定义 危害 现状
背景
水体接纳过量营养物质（主要指氮、磷）， 使得藻类以及其它水生生物异常繁殖的现象。
破坏水生环境，伤害水生动物， 容易爆发水华，威胁饮水安全。 《2016年中国水资源公报》中， 118个调查湖泊中79%为富营养化。
背景
富营养化常规监测方法
(1) 现场测量透明度(SD)；现场采集水样，送到实验室内测量：
第二类
第三类
第n类
水体 光谱 分类
叶绿 素a 浓度
建模数据
同 第 二 波段选择 类
反演模型
验证数据
同 第 二 类
水质参数反演
精度评价
精度评价
精度评价
同 第 二 类
精度评价
典型水体营养状态指数遥感监测
构建了基于分类的叶绿素a反演模型
水体分成三类 构建不同模型 最后加权处理
共同主导
悬浮泥沙主导
藻类主导
(3) 计算综合营养状态指数
TLI(∑) =∑Wj ·TLI(j)
(4) 综合营养状态指数分级
TLI范围 TLI<30 30≤TLI<50 50≤TLI
营养状态 贫营养 中营养 富营养
背景
富营养化遥感监测方法 1. 遥感反演叶绿素a(Chla)浓度 2. 计算 TLI(Chla)
遥感监测方法的优势（潜力） Ø 范围广、速度快、成本低 Ø 宏观、动态、连续监测 Ø 反映时空变化状况 Ø 揭示污染物迁移特征
叶绿素a(Chla)、总氮(TN)、总磷(TP)、化学需氧量(COD)。
(2) 计算评价因子营养状态指数
TLI (Chla) =10(2.5 +1.086lnChla) TLI (TP) =10(9.436 +1.624lnTP) TLI (TN) =10(5.453 +1.694lnTN) TLI (SD) =10(5.118 - 1.94lnSD) TLI (COD)=10(0.109+2.661lnCOD)
光学遥感是监测水环境的重要技术
技术手段
光学遥感 热红外遥感
微波遥感
数据源分析
光学遥感数据的发展及其应用
全色（黑白）
彩色
高光谱
多光谱
高光谱遥感为水环境的高精度监测带来契机
数据源分析
水环境监测对于遥感数据源的需求
遥感数据需求
用途
高时间分辨率 水污染快速识别 水环境变化监测
现有主要数据源
主要问题
MODIS, GF4, FY4 光谱分辨率不高 空间分辨率不高
典型水体营养状态指数遥感监测
浑浊水体叶绿素a反演模型发展过程和问题
经验 模型
一湖 一模型 一湖一季一模型
缺少物理机理 适用性比较差
统一 模型参数 解析 模型 一湖一季一套参数
模型参数获取困难 忽略水体内部差异
典型水体营养状态指数遥感监测
构建了基于分类的叶绿素a反演模型
水体 遥感 图像
第一类
遥感反射率
内容
典型水体营养状态指数遥感监测 大范围水体营养状态等级遥感监测 蓝藻水华时空分布多源遥感监测
典型水体营养状态指数遥感监测
叶绿素a浓度反演原理
与浑浊水体叶绿素a浓度显著相关的光谱特征
675nm附近反射谷深度、700nm附近反射峰高度、700nm附近反射峰波长
0.04 0.03 0.02
1号点 (chla=63mg/m^3)
拓展应用 其它类型的水体？
要实现区域、全国、全球的应用
更多类型数据完善分类反演模型
研究
方向
可能需要10年的积累
如何更快发挥遥感的优势？
研究内容
典型水体营养状态指数遥感监测 大范围水体营养状态等级遥感监测 蓝藻水华时空分布多源遥感监测
背景
富营养化遥感监测现状 目前还没有大范围湖库叶绿素a（富营养化）监测结果
NASA全球叶绿素a产品
目标
充分发挥多源遥感数据 在水环境监测中的优势
数据源分析
多源遥感数据分类
光学遥感
热红外遥感
微波遥感
数据源分析
多源遥感数据的应用
应用目标
水质 水环境
水资源
水质参数 富营养化 水华 赤潮 绿潮 固废污染 热污染 溢油污染 。。。 水域面积 。。。
遥感器具体参数 10颗卫星组网，重返周期2.5天
10m
400-1000nm，32个波段
珠海一号高光谱卫星在水环境监测中具有重要潜力。
目标
珠海一号高光谱图像示例
珠
海
一
号
高
大气校正后水体反射率光谱
光
谱
图
像
水面实测水体反射率光谱
内容
典型水体营养状态指数遥感监测 大范围水体营养状态等级遥感监测 蓝藻水华时空分布多源遥感监测
2号点 (chla=50mg/m^3)
3号点 (chla=7mg/m^3)
遥感反射率
0.01
0
350
450
550
650
750
850
950
波长（nm）
悬浮物浓度相同(32mg/L)、叶绿素a浓度不同的水体反射率光谱
典型水体营养状态指数遥感监测
叶绿素a浓度反演原理
浑浊水体叶绿素a浓度反演常用光谱特征参量