流域水环境遥感监测模型研究

发布时间：2020-11-18 21:40

　　 河流是地球水文循环的关键组成部分,流域水环境状况是评价区域生态系统功能的重要依据,与人类生活和社会发展关系密切。因此,随着经济社会的发展,流域水环境监测的重要性凸显,它能够为水资源管理和社会经济发展决策提供重要依据。然而,传统的地面监测方法费时、耗力,且时空覆盖范围非常有限,不利于大范围、连续监测。随着对地观测技术的发展,遥感在水环境监测中的重要作用日益彰显,利用遥感技术进行水环境监测成为热点方向。本研究选择具有独特地理特征的高原河流雅鲁藏布江和以河流含沙量高著称的黄河河口为研究区域,针对有实地调查资料和缺乏充分实测资料的两种遥感水环境监测情景,结合多时相、中高分辨率的多源遥感数据,分别构建半经验反演模型和自组织特征提取模型,探讨了两种不同的流域水环境遥感监测模式,并构建了长时序监测模型,重点对高原高寒区河流的长时序遥感监测模型进行了探索,为全球变化背景下水环境监测与水资源管理提供重要信息支撑。本文的主要研究成果包含以下几点:(1)高原高寒河流水体光谱曲线在580-700nm、750nm、810nm附近出现反射峰谷,低于450nm的蓝波段、650-870nm的红波段和近红外波段对水环境参量浑浊度较为敏感,550-580nm附近的绿波段最不敏感,构建水环境遥感监测模型时应当优先考虑这些波段。(2)基于哨兵2A数据构建了多种水环境参数反演模型,通过优化对比发现,红绿波段比值、红边波段与绿波段比值模型反演效果较好。其中红绿波段比值的幂函数模型精度较高、结果稳定、适用性强,且能够拓展至Landsat系列数据,适合用于长时序水环境遥感监测。(3)利用2007-2017年的Landsat和哨兵二号遥感数据,反演并分析雅鲁藏布江中游水体浑浊度。结果表明,雅江中游浑浊度在十年间整体呈波动下降趋势,年内变化具有明显的季节特征,丰水期和枯水期浑浊度差异显著,6-9月浑浊度较高;不同河段丰水期浑浊度差异较大,中游上段和下段浑浊度较低,中段浑浊度较高,枯水期浑浊差异较小。(4)针对部分研究中缺乏地面调查资料的情况,提出了构建自组织神经网络(SOM)模型,从长时序遥感影像中提取水环境特征典型模式,作为经验模型的辅助。以黄河河口区突出的浑浊特征为研究对象,SOM模型提取出2000-2015年浑浊水体典型分布模式。研究发现近15年来浑浊度整体呈现降低趋势,年内变化具有明显季节特征,冬春季浑浊度较高,夏秋季浑浊度较低。比较验证结果表明,SOM模型提取的典型特征与经验模型反演结果相一致,说明SOM模型提取水环境模式的方法可靠,能够在缺乏充分实测光谱数据时,作为经验模型监测的重要补充。总之,遥感技术在流域水环境监测中具有不可比拟的优势,随着遥感传感器空间分辨率与光谱分辨率的提高,遥感对地观测技术将会发挥更大的作用,是综合评价区域水环境状况和生态系统必不可少的重要手段。
【学位单位】：中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：X52;X87
【部分图文】：

技术路线图

图 2.1 水体辐射传输过程[38]般是指水体在可见光和近红外波段的光谱特性。将水体分为一类水体和二类水体。一类水体光学以开阔大洋为主；二类水体光学特性还受到各种和特点更加复杂[39]，主要包含河口、海岸带等近岸。水体光学特性主要取决于水中各种光学活性物由于水中所含杂质种类和浓度的差异，直接造成等固有光学量的差异，表现在遥感水环境监测中辐射参数改变[40]。学特性与光照条件无关，主要为吸收系数 a 和散水和各种物质组分的影响，表现为各部分吸收系 a（Chl-a）、悬浮物质（TSM）和有色溶解有机

， 0为地球大气层外的太阳辐照度， 为遥感数据获取时的太阳量透过大气-水体界面的透射率，K 为不受波长和太阳天顶角，遥感器接收到的离水辐射可以表示为水中叶绿素 a、悬浮物物浓度的函数，即 = ( , , )。光谱特征反射光谱属于弱信号，反射率相比植被、陆地均较低。对于反射率相对较高，约为 5%，大于 600nm 后的红波段部分反段水体反射率几乎为零，入水辐射能量几乎全部被吸收。图组分光谱吸收系数曲线表明，由于叶绿素、悬浮泥沙和有色溶吸收系数存在差异，不同物质主导下的水体光谱曲线必然不征波段区分水体组分对反射率的贡献，反演其浓度。
【参考文献】

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本文编号：2889232