水体遥感原理
遥感技术在水资源保护中的应用
遥感技术在水资源保护中的应用水是生命之源，对于人类的生存和发展至关重要。
然而，随着人口增长、工业化和城市化进程的加速，水资源面临着日益严峻的挑战，如水资源短缺、水污染、水生态破坏等。
为了有效地保护水资源，需要采用先进的技术手段进行监测和管理。
遥感技术作为一种非接触式、大面积、快速获取信息的手段，在水资源保护中发挥着越来越重要的作用。
一、遥感技术的基本原理遥感技术是指从远距离、高空或外层空间的平台上，利用可见光、红外、微波等电磁波探测仪器，通过摄影或扫描、信息感应、传输和处理，从而识别地面物体的性质和运动状态的现代化技术系统。
在水资源保护中，常用的遥感传感器包括光学传感器（如多光谱扫描仪、高光谱成像仪）和微波传感器（如合成孔径雷达）。
光学传感器可以获取水体的光谱信息，通过分析不同波段的反射率来判断水体的物理、化学和生物特性；微波传感器则能够穿透云层和大气，在恶劣天气条件下进行监测，并且对水体的表面粗糙度和含水量等信息较为敏感。
二、遥感技术在水资源保护中的应用领域（一）水资源调查与监测遥感技术可以快速、大面积地获取地表水体的分布、面积和形状等信息，为水资源的规划和管理提供基础数据。
通过多时相的遥感影像对比，可以监测水体的动态变化，如湖泊的萎缩、河流的改道等。
例如，利用卫星遥感影像可以对大型湖泊和水库的水位变化进行监测。
通过分析水体在影像中的面积变化，并结合实地测量的水位数据，可以建立水位与影像特征之间的关系模型，从而实现对水位的遥感监测。
（二）水污染监测水污染是水资源保护面临的重要问题之一。
遥感技术可以通过监测水体的光谱特征来判断水质状况。
对于富营养化的水体，由于藻类等浮游生物的大量繁殖，会导致水体在特定波段的反射率发生变化。
通过分析遥感影像中这些波段的反射率值，可以估算水体中的叶绿素浓度，从而判断水体的富营养化程度。
此外，对于工业废水和生活污水的排放，遥感技术也可以通过监测水体颜色、温度和透明度等参数的变化，发现污染的源头和扩散范围。
海洋水色遥感 海洋遥感PPT课件
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5.4 海洋水色要素浓度反演
（1）叶绿素浓度反演
a.代数法（基于模型的解析算法）
浮游植物色素浓度C的反演：
利用吸收系数：
a( ) aw ( ) f1 ( ) exp( f 2 ( )) C
利用衰减系数：
b( 500 nm) 0.3C 0.62
4.海洋水色遥感的几个基本概念
a. 海洋水体分类
根据Morel等提出的双向分类法，可分为：
- Ⅰ类水体：光学特性主要由浮游植物及其分解物决定；
- Ⅱ类水体：光学特性除了与浮游植物及其分解物有关外，
还由悬浮物、黄色物质决定，其水色由水体的各成分以非
线性方式来影响。
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5.1 概述
综合以上诸式可得：
※遥感反射率：
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r
E d ( ,0 )
Eu ( ,0 ) Q Lu ( ,0 )
Lw
L
(
,
0
)
u
Eu ( ,0 )
R
ti REd ( ,0 ) ti (1 ) R
Lw ( , v )
E0 ( ) cos st ( , s )
常用的经验关系：蓝绿比值经验算法
C A(
Lw (i ) B
)
Lw ( j )
log C log A B log(
Lw (i )
)
Lw ( j )
利用水体随着叶绿素浓度的增大，离水辐射度光谱峰从
蓝波段向绿波段偏移的机理而提出蓝绿比值经验算法。
水体信息自动提取遥感研究以丽江地区为例
二、技术手段
3、特征分析和应用：提取出水体信息后，需要进行特征分析和应用。通过对 水体的形态、大小、颜色等特征进行分析，可以获取水体的类型、分布、水质等 信息。这些信息可以应用于水资源管理、环境保护、气候变化研究等领域。
三、发展趋势
三、发展趋势
随着遥感技术的不断发展，水体的遥感信息自动提取方法也在不断进步和完 善。未来，该领域的发展趋势包括以下几个方面：
一、遥感技术概述
一、遥感技术概述
遥感是指利用传感器对地球表面进行远距离探测的一种技术。它具有获取信 息速度快、范围广、精度高等优点，可以为科学研究提供大量数据支持。在遥感 技术中，卫星遥感是应用最为广泛的一种方式。卫星遥感具有覆盖范围广、连续 性强、周期短等优点，能够提供准确、实时的地球表面信息。
四、结论与展望
四、结论与展望
本次演示以丽江地区为例，探讨了水体信息自动提取的遥感研究。通过对遥 感图像的预处理、图像分割、特征提取、水体信息提取和结果评估等步骤的处理 和分析，可以更加准确地获取丽江地区的水体信息。这些信息对于水资源管理、 环境保护、气候变化研究等方面具有重要意义。
四、结论与展望
水体信息自动提取遥感研究 以丽江地区为例
目录
01 一、遥感技术概述
02
二、水体信息自动提 取方法
03 三、丽江地区水体信 息自动提取实践
04 四、结论与展望
05 参考内容
内容摘要
随着科技的不断发展，遥感技术已经成为获取地球表面信息的重要手段之一。 在众多遥感应用中，水体信息自动提取具有重要意义。水是人类生存的基本需求 之一，也是生态系统的重要组成部分。因此，通过遥感技术获取水体信息对于水 资源管理、环境保护、气候变化研究等方面具有重要意义。本次演示以丽江地区 为例，探讨水体信息自动提取的遥感研究。
遥感反演水体悬浮泥沙含量的基本原理
遥感反演水体悬浮泥沙含量的基本原理
近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感反演水体悬浮泥沙含量逐渐成为一项热门研究。
水体悬浮泥沙含量是衡量水质浑浊程度的关键指标，因此对于水资源管理、环境保护和生态保护等方面都有着重要的意义。
遥感反演水体悬浮泥沙含量的基本原理是基于遥感图像获取的水体反射光谱特征，结合修正的比较水体光学特性的模型，通过建立反演模型，实现定量反演。
其中，反演模型的构建是遥感反演技术的核心。
常用的反演模型包括多元线性回归（MLR）、偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）等。
这些模型都需要以大量的场样数据为依据，建立起遥感参数与悬浮泥沙含量之间的定量关系，以实现遥感反演水体悬浮泥沙含量的准确性和可靠性。
遥感反演水体悬浮泥沙含量的研究还需要考虑到一些限制因素，例如气象、地形、水色等因素都会对遥感反演水体悬浮泥沙含量的结果产生影响。
为了减少这些影响因素，研究者通常会选择不同时间、不同气象条件下的遥感数据，并且配合其他数据源进行多角度信号融合等方法，提高反演结果的精度。
遥感反演水体悬浮泥沙含量的应用非常广泛，比如在水资源管理方面，可以帮助水库管理者了解水库水质信息，指导水库供水调度；在环境保护方面，可以监测水体污染情况，及时发现环境问题，保障水体生态系统的稳定性。
总之，遥感反演水体悬浮泥沙含量作为一种快速、准确、经济的反演方法，为水资源管理、环境保护及生态保护等领域提供了有益的服务。
未来将随着遥感技术的不断发展，应用范围将更加广泛，反演精度将更加精细，为人类的可持续发展做出更大的贡献。
水体悬浮物浓度遥感反演经验模型
水体悬浮物浓度遥感反演经验模型摘要常规的悬浮物浓监测是通过对水体取样，进而再对水样进行实验室化学分析实现的，需要耗费大量的人力物力，而且所得到的仅是取样点的数据，对区域面状水域的评价只能是以点代面，因此，难以满足对大面积水环境质量监测的要求。
悬浮沉积物作为近海水体污染物的源和汇，是表征水环境质量的一个重要参数，同时又是水体的主要光学活性物质之一，与水体的光学性质密切相关，其浓度大小直接影响卫星遥感信号的强弱。
如叶绿素在440nm 附近有一吸收峰，在550nm附近有一反射峰，在可见光和近红外波段，悬浮物浓度的增加将导致水体反射率的增加等，正是由于这些光谱特性的存在，使得遥感监测水质参数成为可能。
从定量遥感的角度考虑，建立准确的遥感反演模型需要深入研究水体的光谱特征，国外对此研究较早，并且建立了完善的水体光学测量规范，为发展准确的遥感反演算法奠定了坚实的基础。
国内对此也开展了一些研究，尤其是在含沙水体光谱特征研究上，通过模拟实验和现场测量两种方式，获得了遥感反射率对应不同含沙量水体的变化规律。
但是，不同水域悬浮物的成分、粒径分布和浓度的不同，其相应的反射率光谱特性也有所差异，目前国内对不同区域水体光谱特征的把握上还不全面，所以遵循美国NASA的海洋光学测量规范，测量获取了实验海域混浊水体的水面反射率光谱和对应的水体悬浮泥沙浓度等数据，在分析实测光谱特征的基础上，研究了水体表层悬浮泥沙浓度与不同波段遥感反射率之间的相关性，从中选取敏感波段进行统计分析，采用回归方程建立悬浮泥沙浓度遥感反演经验模型。
另外，基于人工神经网络建立了悬浮物浓度遥感反演的经验模型。
1水体遥感原理1.1 水色遥感原理水色遥感是通过卫星传感器接收的离水辐射信号，对水体中待定物质的浓度信息等进行反演，这些物质主要包括浮游植物等悬浮物。
水体中各种物质组成及其对应的浓度差异是造成水体光学性质差异的主要原因，主要表现为水体的吸收特性和散射特性的不同。
如何使用遥感技术进行水体环境监测
如何使用遥感技术进行水体环境监测遥感技术在现代环境科学中扮演着重要的角色，尤其在水体环境监测方面，其应用价值更为突出。
本文将从遥感技术的基本原理、影像获取以及环境参数提取等方面，探讨如何使用遥感技术进行水体环境监测。
遥感技术利用卫星、飞机等载体获取的遥感影像，通过数字图像处理和解译技术，可以获取很多有关水体环境的信息。
首先，我们需要了解遥感原理。
遥感影像是通过电磁波辐射与物体相互作用所形成的图像，根据不同波段的影像可以提取出水质、水温、水体悬浮物含量等关键环境参数。
接下来，我们要了解如何获取遥感影像。
遥感影像可以通过卫星遥感和航空摄影两种途径获取。
卫星遥感主要依赖于遥感卫星，如Landsat、Modis等，它们携带遥感传感器，能够定时定点获取全球范围内的影像。
而航空摄影是利用飞机等载体携带摄影设备对特定区域进行高分辨率影像的获取。
通过这些方式，我们可以获得各种不同空间和时间分辨率的影像。
然后，我们需要讨论如何利用遥感技术提取水体环境参数。
在遥感影像处理中，可以应用多种算法和技术来进行水体环境参数的提取。
比如，通过遥感波段反射率来评估水质，根据遥感影像中的光谱信息，可以获取水体中的叶绿素浓度、水中溶解有机物含量等重要的水质指标。
此外，遥感技术还可以用于测量水温、湖泊面积、河流流速等环境参数。
在应用遥感技术进行水体环境监测时，还需要考虑到数据预处理和模型构建的问题。
数据预处理包括辐射校正、大气校正等，它们可以消除大气和地表干扰对遥感影像的影响，从而提高提取水体环境参数的准确性。
而模型构建则是根据已知环境参数和遥感影像的特征，建立统计或机器学习模型，用于从遥感影像中预测水体环境参数。
除了以上基本原理和方法，遥感技术在水体环境监测中还有许多其他应用和发展。
例如，近年来基于深度学习的遥感图像解译方法逐渐兴起，它通过训练深度卷积神经网络模型来提高遥感影像解译的准确性和效率。
此外，利用多源遥感数据进行水体环境参数监测也是一个研究热点，通过融合不同类型的遥感数据，可以更全面地监测水体环境变化。
遥感在水体方面的应用
4、水体富营养化
生物体所需的磷、氧、钾等营养物质在湖泊、河 口、海湾等缓流水体中大量富集，引起藻类及其 他浮游生物迅速繁殖、水体溶解氧含量下降、水 质恶化、鱼类及其他生物大量死亡的现象叫做水 体富营养化。当水体出现富营养化时，由于浮游 植物导致水中的叶绿素增加，使富营养化的水体 反射光谱特征发生变化：
2、水域界限的确定
在可见光范围内，水体的反射率总体上比 较低，不超过10%，一般为4%～5%，并随 着波长的增加逐渐降低，到0.6μm处约 2%～3%，过了0.75μm，水体几乎成为全 吸收体。因此，在近红外的遥感影像上， 清澈的水体呈黑色。为区分水路界线，确 定地面上有无水体覆盖，应选择近红外波 段的影像。
态
枯枝落叶污染 水质变腐 水面有漂浮物的形态
污
动物尸骸污染 水质变腐 水面有漂浮物的形态
染
二、遥感在水体的应用现状
1、石油污染
海上或港口的石油污染是一种常见的水体污染。 探测石油污染的方法有很多，一种是利用0.3～ 0.4μm波段探测，因为石油在这一波段反射较弱， 在紫外像片上油膜呈白色调。在可见光的蓝色范 围，石油反射率较海水高，还有闪烁现象，油污 的伪彩色密度分割片能很清楚的显示排油源和油 污范围。在水面测定油污厚度后还可估计油污量。 在热红外像片上，油膜呈深色调，据此也可测定 油污。
3、水温的探测
水体的热容量大，在热红外波段有明显特 征。白天，水体将太阳辐射能大量地吸收 储存，增温比陆地快，在遥感影像上表现 为热红外辐射低，呈暗色调；夜间，水温 比周围地物温度高，发射辐射强，在热红 外影像上呈高辐射区，为浅色调。因此， 夜间热红外影像可用于寻找泉水，特别是 温泉。根据热红外传感器的温度定标，可 在热红外影像上反演出水体的温度。
遥感技术在水体污染监测中的应用
遥感技术在水体污染监测中的应用在当今社会，随着工业化和城市化进程的加速，水体污染问题日益严峻。
为了有效地保护和管理水资源，及时准确地监测水体污染状况至关重要。
遥感技术作为一种先进的空间观测手段，具有大面积、快速、动态、多波段等优势，在水体污染监测中发挥着越来越重要的作用。
遥感技术的基本原理是利用传感器接收来自地面物体反射或发射的电磁波信息，并通过对这些信息的处理和分析，获取目标物体的特征和状态。
在水体污染监测中，遥感技术主要通过对水体的光谱特征进行分析，来判断水体的污染程度和类型。
水体的光谱特征受到多种因素的影响，如水体的物理性质（如透明度、浊度）、化学性质（如溶解氧、营养盐浓度）和生物性质（如藻类含量）等。
不同类型的污染物会导致水体在不同波段的反射率和吸收率发生变化，从而形成独特的光谱特征。
例如，富营养化的水体中藻类大量繁殖，会使水体在绿光波段的反射率增加，在红光波段的反射率降低；而受到重金属污染的水体，其光谱特征可能会在特定的波段出现异常。
遥感技术在水体污染监测中的应用主要包括以下几个方面：水质参数的反演通过建立遥感数据与水质参数之间的定量关系模型，可以实现对水质参数的反演。
常见的水质参数如叶绿素 a 浓度、悬浮物浓度、化学需氧量（COD）、总氮（TN）、总磷（TP）等都可以通过遥感技术进行监测。
例如，利用多光谱遥感数据，可以通过波段运算或经验模型来估算叶绿素 a 浓度和悬浮物浓度。
这些水质参数的监测对于评估水体的富营养化程度和浑浊度具有重要意义。
污染源的监测遥感技术可以快速、大面积地监测水体周边的污染源分布情况。
例如，通过高分辨率遥感影像，可以识别出工业废水排放口、农业面源污染区域、城市生活污水排放管道等。
同时，结合多时相的遥感数据，可以对污染源的变化情况进行动态监测，为污染源的治理和监管提供有力的支持。
水体污染的动态监测利用卫星遥感的周期性观测特点，可以对水体污染状况进行长期、连续的动态监测。
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一、水体遥感原理
水体的光学特征集中表现在可见光在水体中的辐射传输过程,包括水面的入射辐射、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在某些情况下还涉及水底反射光等。
对于清水，在蓝一绿光波段反射率为4%~5%。
0.5μm以下的红光部分反射率降到2%~3%，在近红外、短波红外部分几乎吸收全部的入射能量。
因此水体在这两个波段的反射能量很小。
这一特征与植物形成十分明显的差异，水在红外波段（NIR、SWIR）的强吸收，而植被在这一波段有一个反射峰，因而在红外波段识别水体是较容易的。
1.1、水光谱特性
水体的光谱特性不仅是通过表面特征确定的，它包含了一定深度水体的信息，且这个深度及反映的光谱特性是随时空而变化的。
水色（即水体的光谱特性）主要决定于水体中浮游生物含量（叶绿素浓度）、悬浮固体含量（混浊度大小）、营养盐含量、有机物质、盐度指标）以及其他污染物、底部形态（水下地形）、水深等因素。
二、水体富营养化
2.1、富营养化定义
当大量的营养盐进入水体后，在一定条件下引起藻类的大量繁殖，而后在藻类死亡分解过程中消耗大量溶解氧，从而导致鱼类和贝类的死亡。
这一过程称为水体的富营养化。
2.1、这些浮游植物以蓝藻为主，均含有叶绿素a，它们的存在使得近红外波段进入水体反射率明显上升。
叶绿素在蓝波段的440 nm 以及红波段的678nm 附近有显著的吸收,当藻类密度较高时水体光谱反射曲线在这两个波段附近出现吸收峰值。
因此可利用遥感影像对其进行动态监测预警。
水体富营养化主要评价依据
三、遥感在水体富营养化中的应用过程
一、采样和遥感数据预处理
二、叶绿素模型建立
三、多时相监测控污
一、采样和遥感数据预处理
采用实验区每个波段上的平均灰度值作为定量反演的指标值。
然后采样，根据实测数据在试验区遥感图片上选取对应灰度值,数据预处理通常包括卫星影像的投影坐标校正、水陆分界、噪声修正、辐射匹配、水面反射校正以及漂浮植物分布区的确定。
二、叶绿素模型建立
定性：略
定量：1.以中分辨率的MODIS 数据作为遥感影像源,使用假彩色合成法(RGB =62：2：21) 和归一化植被指数法对滇池的蓝藻水华进行遥感监测。
通过星地同步试验,证明了该两种方法的正确性。
2.高分辨率TM SPOT LANDSDT 图象等建立反演模型.一阶微分算法、波段比值算法和三波段算法。
MODIS 数据介绍
modis的全称为中分辨率成像光谱仪（moderate-resolution imaging spectroradiometer），modis 是搭载在terra和aqua卫星上的一个重要的传感器，是卫星上唯一将实时观测数据通过x波段向全世界直接广播，并可以免费接收数据并无偿使用的星载仪器
假彩色合成法
叶绿素在蓝波段的440 nm 以及红波段的678nm 附近有显著的吸收,当藻类密度较高时水体光谱反射曲线在这两个波段附近出现吸收峰值,水体对近红外波段吸收比较强,当水中含叶绿素时,近红外波段明显抬升。
合成后的影像具有较好的视觉效果,在湖泊经常出现水华的区域
出现了淡绿色区域,而其它水域基本为蓝黑色。
归一化指数法
NDVI——归一化植被指数(是植被系数的一种。
应用于高光谱数据的VI，如CARI(叶绿素吸收比值指数）和CACI（叶绿素吸收连续区指数）)
算法：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)
三、多时相监测控污
对于水体富营养化的研究中，水体在藻类大量繁殖和大量死亡分解阶段均体现不同的光谱特征。
浮游植物中的叶绿素对近红外光具有明显的“陡坡效应”。
在藻类大量繁殖时，水体在彩色红外像呈红褐色或紫红色；当藻类大量死亡后，水中含有丰富的消光性有机分解物，在影像上水体会呈现近于蓝黑的暗色调，这两阶段在影像上也可能出现综合反映。
三、多时相监测控污
一些营养丰富的水体中，有些蓝藻常于夏季大量繁殖，以7、8月份浓度最高，生长周期一般为10-15天。
采用多季节的光谱数据等方法来完善模型，提高精度。
不同的藻类对应具有相关性的波段是不同，所以针对不同的水体。
不同的藻类的光谱特性还处于研究阶段。
我们应当多时相监测湖泊水华现象。
以避免水体富营养化。
4.2 荧光光谱法
含有不同色素种类和组成的浮游植物会表现出不同特征的激发荧光光谱和发射荧光光谱。
因此可以通过荧光光谱鉴定浮游植物色素种类的方法间接鉴定水体中的浮游植物对于复杂水体特别是已经富营养的水体，荧光遥感是普通光学比值法的重要补充，它为有效地解决这些复杂水体的叶绿素a 遥感带来了新希望。
叶绿素a 荧光是浮游植物的叶绿素在光合作用中产生的能量释放。
叶绿素荧光的光谱行为特征上看，在400—700nm 太阳光的激发下叶绿素发出荧光，在683nm 附近叶绿素能够产生的红光辐射。
产生的荧光光强度与叶绿素a 的浓度之间近似遵循高斯正态分布。
叶绿素a 浓度越大，荧光峰越高。
不仅如此，荧光峰随叶绿素a 浓度的变化还会出现“红移现象”—————在荧光峰增高的同时伴随着峰值位置朝红外方向移动。
六、富营养化遥感应用前瞻
不同的藻类的光谱特性还处于研究阶段；
遥感影像也将随着科技发展而面向更高分辨率、高光谱影像辅以更精确算法达到监测富营养化目的。
五、遥感监测水体富营养化的目的和意义
应用遥感、GIS 等新兴技术手段对巢湖水质进行长期、宏观、动态研究,为湖泊蓝藻暴发的防治提供必要的理论技术支持,实现地区社会经济的可持续发展。