太湖蓝藻水华遥感监测方法_段洪涛
基于遥感技术的太湖蓝藻水华时空变化分析
《河南水利与南水北调》2023年第6期水生态文明基于遥感技术的太湖蓝藻水华时空变化分析徐寅生，赵琳（中水北方勘测设计研究有限责任公司，天津300222）摘要：利用卫星遥感手段监测水环境具有大范围、长时序、周期性、快速、动态监测等优势，文章利用哨兵2号多光谱卫星遥感数据，对2017-2021年五年内的太湖蓝藻情况进行监测，提取湖区不同季节蓝藻水华信息，进而分析不同季节湖区水质的变化特征。
实验结果表明，近五年来，太湖蓝藻爆发时段主要集中在每年的5月份左右，蓝藻爆发区域主要集中在太湖西北部的竺山湖、西部沿岸区、梅梁湖等湖湾；湖心区蓝藻数量呈明显增长，需要引起关注。
关键词：多光谱；水质；太湖；叶绿素a；哨兵2号中图分类号：TP79文献标识码：A文章编号：1673-8853（2023）06-0005-02Analysis of Spatial and Temporal Changes of Cyanobacteria Bloom in Taihu Lake Based onRemote Sensing TechnologyXU Yinsheng,ZHAO Lin（China Water Resources Beifang Investigation,Design and Research CO.LTD.,Tianjin300222,China）Abstract：Monitoring water environment by means of satellite remote sensing has the advantages of large-scale,long-time sequence, periodicity,fast and dynamic monitoring.This article utilizes Sentinel-2multispectral satellite remote sensing data to monitor the blue-green algae situation in Taihu Lake from2017to2021.It extracts information on blue-green algal blooms in different seasons of the lake and analyzes the characteristics of water quality changes in different seasons.The results show that the blue-green algae outbreak in Taihu Lake has been mainly concentrated in May of each year for the past five years,and the algal blooms were mainly concentrated in Zhushan Lake,western coastal areas and Meiliang Lake in northwestern Tai Lake.The number of blue-green algae in the central lake area has shown a significant increase,which deserves attention.Key words：Multispectral;water quality;Tai Lake;chlorophyll a;Sentinel21理论基础浮游藻类指数的基本原理为水体在红光波段、近红外波段和短波红外波段表现出强烈的吸收作用，对于表面存在蓝藻水华的水体，在近红外波段表现为明显的反射峰，利用这一特点，通过相关波段的组合，构建FAI指数模型，具体计算公式如下。
太湖蓝藻水华遥感监测方法
Ｌ ｋ ｃ （ ａ ｅ ｉ湖泊科 学）２ ０ ，０２：４ ．５ Ｓ． ， ０ ８ ２ （） １５ １２
ｈ ｐ／ ｗ．ａｅ． ｇ Ｅ ｍａ ：ｌｋｓ ｉｌ ． ． ｔ ：ｗｗ ｊ ｋｓ ｒ． — ｉ ｊ ｅ＠ｎｇａ ａ ｃ ｔ ／ ｌ ｏ ｌ ａ ｓｃｎ ￣２ ０ ｙＪ ｕｎ ｌｆ ａ ｅ ｃｅｃｓ ０ ８ｂ ｒａ Ｌ ｋ ｉｎｅ ｏ ｏ Ｓ
摘
要 ：利用 遥感 技 术监 测 太湖 蓝 藻水 华具 有 重要 的现实 意 义 ． 于不 同遥感 数 据 ， 括 ＭＯＤ ＳＴｒ 、 Ｂ Ｒ ． ＣＤ、 Ｔ 基 包 Ｉ／ｅｒ Ｃ Ｅ Ｓ２ ａ Ｃ Ｅ Ｍ
和 Ｉ ＳＦ ＩＳ ，结合 蓝 藻水 华 光谱 特征 ，采 用单 波 段 、波段 差值 、波 段 比值 等方 法 ， 取不 同历史 时 期太 湖 蓝藻 水华 ．结果 Ｒ ．６ＬＳ ３ 提
表 明： ＭＯＤ ＳＴｒａ 据可 以利 用 判别 式 Ｂａｄ ＞ ． 和 Ｂ ｎ ２１ ｎ４ １ 取蓝 藻 水 华； ＢＥ Ｓ２Ｃ Ｄ、Ｅ Ｍ 和 Ｉ ＳＦ ＩＳ Ｉ／ｅｒ 数 ｎ ２ ０１ ａｄ ／ａ ｄ＞ 提 ３ Ｃ Ｒ ． Ｃ Ｔ Ｒ ．６Ｌ Ｓ ３ 数据 可 以利 用 Ｂａｄ ｎ ４大 于一定 阈值 和 Ｂ ｎ４Ｂａｄ＞ ａ ｄ／ ｎ３ １提取 蓝 藻水 华 ：波段 比值 （ 近红 外／ 红光 ＞ ） １算法 稳 定，可 以发 展成 为 蓝藻 水 华 遥感 提 取普 适 模式 ．同 时，本文 成 功利 用 Ｅ Ｍ 和 Ｉ ＳＰ ＩＳ Ｔ Ｒ ．６ Ｌ Ｓ ３数 据 Ｂ ｎ ４波 段对 蓝 藻水 华空 间 分 布强度 进 行 了五 级划 ａｄ
太 湖 蓝 藻 水 华 ，张 渊 智
（：中国 科学 院 南京 地 理 与湖 泊研 究 所湖 泊 与 环境 国家重 点 实 验室 ，南京 ２ ００ ） １ １０ ８
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。
太湖蓝藻水华遥感监测方法
太湖蓝藻水华遥感监测方法一、本文概述太湖，作为中国最大的淡水湖之一，近年来面临着严重的蓝藻水华污染问题。
蓝藻水华的大面积爆发不仅破坏了水生态系统，还对周边地区的水资源安全构成了严重威胁。
因此，对太湖蓝藻水华的有效监测与管理显得尤为重要。
本文旨在探讨遥感技术在太湖蓝藻水华监测中的应用方法，以期为相关领域的研究与实践提供有价值的参考。
本文首先介绍了太湖蓝藻水华问题的严重性和遥感技术在该领域的应用背景，阐述了遥感监测的重要性和可行性。
接着，文章详细介绍了遥感监测方法的基本原理和流程，包括遥感数据源的选择、数据预处理、特征提取以及蓝藻水华信息的提取与识别等关键步骤。
在此基础上，文章还深入探讨了遥感监测方法的优缺点，以及在实际应用中可能面临的挑战和问题。
本文总结了遥感技术在太湖蓝藻水华监测中的实际应用案例和效果评估，展望了遥感技术在未来蓝藻水华监测与管理中的发展前景和趋势。
通过本文的研究，旨在为太湖蓝藻水华的遥感监测提供一套科学、有效、可行的方法论，为水环境保护和水资源管理提供有力支持。
二、太湖蓝藻水华概述太湖，作为中国第三大淡水湖，其生态环境和水质状况对于周边地区乃至全国都具有重要影响。
然而，近年来，太湖蓝藻水华频繁爆发，严重影响了太湖的水质和生态环境。
蓝藻水华是一种由蓝藻（一种原核生物）过度繁殖引起的水体污染现象，其大量繁殖会消耗水中的氧气，导致水生生物死亡，同时还会产生有害的次生代谢产物，对人类和其他生物的健康构成威胁。
太湖蓝藻水华的发生与多种因素有关，包括气候条件、水体营养状况、湖泊地形等。
其中，气候因素如温度、光照、风速等直接影响蓝藻的生长和繁殖；水体营养状况，如氮、磷等营养物质的含量，为蓝藻提供了生长所需的营养物质；而太湖独特的湖泊地形和水文条件，也为蓝藻的聚集和繁殖提供了有利条件。
为了有效监测和防控太湖蓝藻水华，遥感技术被广泛应用于太湖蓝藻水华的监测中。
遥感技术具有覆盖范围广、获取信息量大、更新速度快等优势，能够实现对太湖蓝藻水华的快速、准确监测。
太湖蓝藻水华遥感监测方法
波段组合算法, 是本文研究的重点.
1.2 遥感数据及其处理方法
1.2.1 遥感数据 通过调查太湖蓝藻历史爆发时段, 分别选取部分蓝藻存在时段内的 EOS MODIS/Terra(空
间分辨率 250m、500m、1km)、CBERS-2 CCD(空间分辨率 19.5m)、Landsat ETM(空间分辨率 30m)、以
水是生命之源, 而湖泊是地球上最重要的淡水资源之一, 是湖泊流域地区经济可持续发展和人们赖 以生存的重要基础[1]. 目前, 我国内陆湖泊面临的一个主要问题是水体的富营养化[2], 其重要特征是藻类 物质, 特别是蓝藻大量繁殖. 蓝藻异常生长, 极易堆积、腐烂沉降, 形成水华, 在河口以及近岸淤积[3], 不 仅破坏水体景观和生态系统平衡, 而且由于蓝藻在生长过程中释放毒素, 消耗溶解氧, 引起水体生物大 量死亡, 湖泊水质恶化, 严重威胁了湖泊周围地区的饮水安全[4]. 如2007年5-6月, 由于太湖蓝藻爆发, 无锡重要水源地贡湖南泉水厂取水口遭受严重污染, 导致100多万人饮水困难. 因此, 快速、全面掌握蓝 藻分布信息, 对于控制蓝藻水华、评价蓝藻生态环境风险、研究蓝藻异40nm、680nm 反射率减小, 吸收峰增加; 藻华水体叶绿素 a 浓度与位于
700nm 附近的反射峰高度呈正相关关系, 也与 690-740nm 区间的荧光峰位置红移呈正相关关系[12-13]; 同
时, 近红外波段具有明显的植被特征“陡坡效应”, 反射率升高[6]. 因此, 基于这些显著光谱特征的波段或
aY
(1)
式中: RW 为水面反射率; bW、bS和bP分别为水、无机悬浮物质和藻类物质的后向散射系数; aW、aS、aP和 aY 分别为水、无机悬浮物质、藻类物质和黄色物质的吸收系数. 各物质的吸收、后向散射系数均可分别 写成比吸收系数、比后向散射系数和相应物质浓度的乘积[11].
湖泊藻类水体浮游植物色素遥感反演模型
（ 1． 同济大学 环境科学与工程学院 ， 上海 200092 ； 2． 中国科学院南京地理与湖泊研究所 湖泊与环境国家重点实验室 ， 江苏 南京 210008 ； 3． 中国科学院研究生院， 北京 100039 ） 摘要：2009 年 10 月 15 ～ 16 日， 在巢湖蓝藻暴发期间进行实际采样和数据分析 ， 通过 Gons 和 Simis 算法对浮游植物 ． ， Gons Simis 色素吸收及其浓度遥感反演进行了研究 结果表明 和 算法可以用于蓝藻水华未覆盖水体的遥感反演 ， Gons 算法 （ RMSE = 0． 04 m － 1 ） 相对于 Simis 算法 （ RMSE = 而在水华覆盖水体表面时算法失效 ； 在未覆盖水体时， －1 0． 13 m ） 可以更好地反演浮游植物色素吸收 ； Simis 算法可以用于巢湖藻蓝素反演 ， 但模型参数需要重新率定 ． 总 Gons 和 Simis 算法在巢湖取得了较好的结果 ， 体来说， 有助于浮游植物色素遥感反演后续工作的进行 ． 关 键 词：叶绿素； 藻蓝素； 色素吸收； 生物光学模型 中图分类号：X122 文献标识码：A
［8 ］ *
淮河两大河流之间 （ 117°16'54″ 巢湖位于长江、 ～ 117°51'46″E ， 31°25'16″ ～ 31°43'28″N ） ， 多年平均 9 3 库容 2． 1 × 10 m ， 岸线总长 184． 66 km， 水位为 8 m，
2 面积 769． 55 km ， 平均水深 2． 89 m， 最深处达 3． 67 m． 近年来， 由于周边经济的快速发展， 巢湖水体呈现明
mail： htduan@ niglas． ac． cn． 通讯作者：E-
2期
金经纬等： 湖泊藻类水体浮游植物色素遥感反演模型
我国蓝藻水华遥感监测研究进展
我国蓝藻水华遥感监测研究进展摘要近年来,蓝藻水华频繁暴发,成为备受关注的环境问题。
遥感技术具有快速、大范围、动态的特点,在蓝藻水华监测中广泛应用。
在总结我国蓝藻水华遥感监测研究成果的基础上,对现有研究中的数据源、研究方向进行了分析,对未来发展方向提出展望。
关键词蓝藻水华;遥感监测;原理;数据源;研究方向;展望ReviewonRemoteSensingMonitoringofCyanobacteriaBloominChinaXIONG Chun-ni 1TIAN Xiao-feng 2TANG Ai-yi 3WEI Hong-hui 1(1 Guangzhou Environment Monitoring Centre in Guangdong Province,Guangzhou Guangdong 510030; 2 Guangzhou Guangya Experimental Middle School; 3 Guangzhou Peiying Middle School)AbstractCyanobacteria bloom occurred frequenctly in recent years and became one offocal points of environmental problems. Remote sensing monitoring was quick,abroad-area,dynamic monitoring technology,and was used widely in cyanobacteria bloom monitoring. Based on the study results of remote sensing monitoring of cyanobacteria bloom,the remote sensing data used in current researches and research direction were reviewed,and the future development tendency was proposed.Key wordscyanobacteria bloom;remote sensing monitoring;principle;data source;research interests;prospect湖泊富营养化是全世界面临的水环境问题,我国尤其严重。
海洋科学
２０ ０ ８年 第 １ ４卷 第 １ ３期
中 国学术期刊文摘
玉 ， 徐 晓 雄 ∥湖 泊 科 学 ． ２ ０ ，２ （） ２ ３ ０ 一 ０ ８ ０２． ０ ～２ ７ 一
１３ ２
ｓ ｎ ｉ ｇ ｉ ｆ ｒ ｔ ｎ ｅ ｔａ ｔ ｎ ｏ ｙ ｒ ｐ ｙ ｅ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ — ｅ ｓｎ ｎ ｏ ｍａｉ ｘ ｒ ｃ ｏ ｆ ｈ ｄ ｏ ｈ ｔ ｓ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｏ ｉ
京大学地ห้องสมุดไป่ตู้信息科学系，南京２ ０ ９ ） １０ ３，冯学智 ，王春红 ，王得
ｔｅ ａ ｏ ａｅ ｔ ｎ ｐｒｎｙｉ Ｌ ｋ ａ ｕ ｈｎ ［ ， 中 ］ 张 ｒ ｖ ｆ ｔ ａｓａｅ ｃ ａ ｅ ｉ ，Ｃ ｉａ 刊 ｉｌ ｗ ｒ ｒ ｎ Ｔ ｈ ／
寿选（ 中国科学 院南京地理 与湖泊研究所湖 泊与环境 国家重 点 实验 室，南京２ ０ ０ ） １０ ８，段洪涛，谷孝鸿 ∥湖泊科学 ２ ０ ， 一 ０８
２ （） １４ １０ ０２ ． ８ ～ ９ 一
在使用 多光谱遥感 图像提取太湖水生植被分布 时，由于水体 中 悬浮物和藻类等物质 的影响 ，容 易产 生 “ 异物 同谱 ”现象 ，大 面积 水体被误分为沉水植被 ．首先通过Ｔ Ｍ图像反演太 湖水体 的透 明度 ，基于Ｒ Ｉ Ｖ 和ＮＤ 植被指数 ，分别建立两类决策树 ， ＶＩ 即透 明度辅助 的分类决策树和无透 明度参与 的分类决策树 ，将 太湖分为水体 、以浮叶植被为主导的水生植被和 以沉水植被为 主导 的水 生植被等三种类 型． 透 明度辅助 下的ＮＤＶ 分类 决策 １ 树方法 ，较好地消 除分类过程 中的 “ 异物 同谱 ”现象 ，是进行 太湖 水生植被分类的一种最好 方法选择 ，方法应 用于２ ０ 年７ ０２ 月１ 日的Ｌ ｄａ Ｅ Ｍ卫星遥感影像 ，结果表 明太湖 中 以沉水 ５ ｎ ａ ｓｔ Ｔ 植被为主导的水生植被约４ ７ ｍ ， ０ ． ｋ 以浮 叶植被 为主导的水生 ６ 植被约８ ．ｋ ．图６ 参２ （ ２２ ｍ 表６ ３梅琴） 关键词 ：水生植被 ；遥感 ；决策树 ；透 明度 ；太湖