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《中国科学院研究生院(遥感应用研究所)》 2004年
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内陆水体水质多光谱遥感监测方法和技术研究

周伟奇  
【摘要】:水质监测是水质评价与水污染防治的主要依据,随着水体污染问题的日渐严重,水质监测成为社会经济可持续发展必须解决的重大问题,尤其是内陆水体,其水质影响到国民生产和人们的生活用水,准确、快捷的水质监测显得尤为重要。水质遥感监测方法具有监测范围广、速度快、成本低和便于进行长期动态监测的特殊优势,在内陆水体水质监测中具有巨大的应用潜力。 本文的研究目的是通过开展内陆水体水质遥感监测方法和技术研究,发展适合内陆水体水质监测的多光谱波段分析技术,形成具有可操作性的中低分辨率多光谱水质遥感监测方法和技术。本文以太湖为实验区,研究了利用Landsat5 TM数据监测内陆水体中主要水质遥感监测指标,叶绿素a和悬浮物的方法和技术。本文采用水质参数光谱特征分析和实测数据与多光谱遥感数据统计分析相结合的方法,选择水质参数的最佳反演波段和波段组合;然后利用多元回归统计分析方法,建立叶绿素a和悬浮物的遥感定量估测模型。本文对模型的有效性和精度进行了分析,并对模型的通用性进行了检验。 研究结果显示Landsat5 TM数据适合用来监测内陆水体中的叶绿素a和悬浮物:其中TM4波段,及其与TM3波段的波段组合适合用来反演水体中的叶绿素a浓度;对于藻类含量较高的水体,TM3是悬浮物反演的最佳波段,而TM4波段,及其与TM1波段的波段组合适合用来反演藻类含量较低的水体中的悬浮物浓度。 本文建立的叶绿素a遥感估测模型对于藻类含量中等的水体精度较高,且具有较好的通用性,但是对于藻类含量极低,以及发生水华的水体,反演精度较差。悬浮物遥感估测模型应用效果较好,并且具有较好的通用性,但是其精度也在一定程度上受水体中藻类含量的影响。应用模型得到的太湖叶绿素a和悬浮物浓度监测结果,以及湖泊营养状态评价结果与实际情况基本吻合。
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