琅琊山景区不同指标浓度下水质光谱差异分析

高光谱技术已广泛运用于水质检测领域。探讨不同指标浓度下水质光谱变化规律及其光谱特征,能够为水质指标遥感光谱精准识别与定量提取提供理论基础。选取琅琊山景区不同水体景观共47个典型站位进行水质指标与光谱同步测量,提取每个检测点的7个水质指标及350~950 nm波段,探讨不同浓度水质指标光谱特征变化规律,分析水质指标与光谱反射率、反射率一阶微分、任意两波段反射率比值及差值之间的关系。结果表明： 各水质指标光谱曲线变化趋势一致,但各有差异,区分度最大的波段在可见光范围;不同盐度、溶解性总固体、电导率含量的水质光谱曲线变化较为接近,含量最高的样本光谱反射率最高,且变化最显著;浊度含量较高的水质样本光谱反射率变化较显著,700~950 nm波段不同浊度含量的水质样本光谱反射率区分不明显;溶解氧浓度为4~4.9 mg·L-1的水质光谱反射率在350~900 nm波段内明显低于其余样本;在350~380 nm波段范围,光谱反射率不随叶绿素含量变化而变化,叶绿素含量接近0的样本在400~950 nm波段低于其余样本;不同蓝绿藻藻蓝蛋白含量的样本光谱曲线相比其余水质指标在350~730 nm波段变化较大,交叉点较多。此外,水质指标与原始光谱反射率相关性较低,光谱一阶微分、差值指数、比值指数与各水质指标相关性整体有所提升。该研究可为水质高光谱遥感检测提供一定的理论基础。     

汉石桥湿地水质参数光谱分析与遥感反演

水质可见光近红外遥感监测是通过研究水体反射光谱特征与水质参数之间的关系,建立水质参数反演算法进行的。与传统水质监测方法相比,遥感技术监测水质可以快速反映区域水质在空间和时间上的分布情况和变化。文章以汉石桥湿地水体水质为研究对象,通过在可见光近红外波段分析光谱仪和ASTER遥感影像的水质参数特征光谱,建立了水质参数与最佳波段及其组合的多元线性回归方程。研究结果表明,基于地面光谱仪的光谱特征分析可为航天遥感特征波段的选择提供依据,但估算模型不能通用。基于AS-TER遥感的水质参数特征光谱其波段比值相对向长波方向移动,研究最终在分析ASTER遥感特征波段基础上,构建水质参数估算模型,并通过该模型得到目标水质参数空间分布图,实现了对湿地水质时空变异的遥感监测。     

水体的多角度偏振波谱特性及其在水色遥感中应用

清洁水体光谱在可见光和近红外波段的反射率比较低,其光谱特征不明显,在光学遥感图像上水体一般都表现为暗色调,造成了利用光谱学手段进行水体遥感识别和水质参数反演的困难。在研究水体的偏振波谱时作者发现,在对水体进行多角度观测时,水体在可见光与近红外波段的偏振度波谱值要远大于其无偏的反射率,表现在图像上即水体的偏振度图像的亮度要远大于其强度图像的亮度,文章对这种现象和规律进行了物理学解释,并利用法国PARASOL多角度偏振卫星遥感图像数据对这个规律进行了验证。该文首次揭示了利用多角度偏振遥感进行水体探测的优势,该方法有效解决了在利用光学遥感进行水体探测时反射率低的难题,大大提高水体的遥感识别能力和水质参数反演精度。     

铀污染下的商陆叶片反射光谱特征与铀含量关系研究

通过室内盆栽试验,利用微分技术处理叶片反射光谱数据,研究铀污染下商陆叶片中的铀含量在不同光谱波段与原始光谱反射率、一阶导数光谱的相关关系,找到商陆铀污染诊断的敏感波段范围和最优光谱特征参数,并以相关性较好的敏感波段及光谱特征参数为自变量,与商陆叶片铀含量建立对应的估测拟合模型。如果以该模型为基础创建铀含量的冠层光谱模型,则有可能实现通过遥感影像监测叶片中的铀含量。实验结果表明：当商陆叶片中的铀含量为5.94～71.74 mg·kg-1时,叶片中铀含量与一阶导数光谱数据的相关性较原始光谱数据好,在749～766 nm区间内存在较好的相关性和光谱响应;根据上述相关性分析,选择14个光谱特征参数,计算他们与商陆叶片铀含量的相关系数,其中蓝边面积、红边位置、红边面积与蓝边面积的比值及红边面积与蓝边面积的归一化值与叶片铀含量的相关系数达到了0.05显著检验水平;选取一阶导数光谱中相关系数最高的波段757,758,760和761 nm处的值和上述相关性最高的4个光谱特征参数,与叶片铀含量建立多种形式的估测拟合模型,通过对拟合模型的精度检验,发现以红边面积与蓝边面积的比值、757和760 nm处反射率的一阶导数为自变量的拟合模型的预测效果较好,其中拟合效果最优的模型是以757 nm波段处反射率的一阶导数为自变量的三次函数模型,模型预测精度达到了89.8%。     

微分算法的艾比湖湿地自然保护区土壤有机质多光谱建模

针对以往利用高光谱数据来来反演土壤有机质（SOM）的可行性与可靠性,结合微分处理对光谱数据信息提取的高效性,提出了直接对多光谱遥感影像进行微分处理就可得出SOM建模研究,旨在为今后SOM速测提供参考。采用Landsat 8_OLI 多光谱遥感影像数据,对多光谱遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正、镶嵌和裁剪,运用IDL软件对影像进行一阶微分处理和二阶微分处理,发现一阶微分图像能够更好地表达地物的真实情况,更好地区别水体与土壤。原始遥感影像包含大量的信息其中还包括噪声,通过微分处理后的遥感影像剔出了原始影像中反射率值突兀变化的部分。在研究区采用五点法采集土壤样品。室内实验用重铬酸钾氧化-容量法测得SOM数据。多光谱数据结合地面实测SOM数据,分析SOM与多光谱数据反射率的关系,发现一阶微分处理后的遥感数据与SOM含量的相关性存在敏感波段,说明一阶微分处理可以将原始遥感图像数据在多光谱范围内的一些隐含的土壤有机质信息释放出来。选取相关性高的数据建立基于原始遥感数据、一阶微分数据、二阶微分数据的单波段多光谱线性模型和多波段多光谱线性模型,选取最优模型来估算和反演土壤有机质含量。结论如下：（1）通过对原始影像进行微分处理发现,微分处理后的影像变化明显,一阶微分处理的影像噪声降低,更加突出了影像中土壤有机质隐藏的信息。二阶微分处理的影像抑制了土壤有机质信息。（2）原始遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较低,一阶微分处理后的遥感影像数据反映出土壤有机质敏感波段即部分波段数据相关性明显高于原始数据,二阶微分处理后的遥感影像各波段数据对土壤有机质含量的相关性较弱。（3）多波段建模效果要优于单波段建模;一阶微分多波段模型预测精度最优,其模型的决定系数和模型拟合的决定系数分别为0.898和0.854,该模型对估算研究区内的SOM含量效果较好;综合比较了单波段模型和多波段模型的拟合精度,发现无论在单波段模型还是多波段模型一阶微分处理后的模型都具有更好的预测能力。（4）基于一阶微分多波段模型对研究区SOM进行反演,反演结果与实际情况相符合,对干旱区SOM含量制图提供了切实可行的方法和参考。     

基于定量遥感反演的内陆水体藻类监测

叶绿素作为衡量湖泊富营养化的重要指标,利用遥感技术对其进行实时动态监测具有重要意义。以太湖为例,通过对水体实测光谱和水质采样数据的分析,建立了光谱反射率比值与叶绿素a浓度的回归模型。结果显示,700 nm附近波段与625 nm附近波段所构建的比值模型R2最高,710 nm以后波段与其他可见光波段所构建的比值模型的R2会随可见光波长的增大而逐渐下降。在高光谱遥感估算模型的基础上,应用同步MODIS卫星遥感数据进行了太湖叶绿素a浓度的空间分布反演,并基于MODIS绿度指数建立了太湖藻华水体信息提取模型,从叶绿素a浓度估算和藻华信息提取两个方面实现了太湖藻类空间分布特征的定量反演,为太湖等大型内陆水体藻类的实时定量遥感监测提供了新的研究思路。     

基于珠海一号高光谱卫星的巢湖叶绿素a浓度反演

叶绿素a是重要的水质参数,可以衡量水体的富营养化程度。遥感技术可以实时、快速、大范围地获取水体中叶绿素a的浓度与分布,对于水生态环境的评价及治理具有重要意义。内陆水体的光谱特征复杂,宽波段的多光谱遥感难以精确获取水体的光谱信息。国产珠海一号高光谱卫星因其光谱分辨率高,波段多等优势在内陆湖泊的遥感监测中具有广阔的应用前景。基于珠海一号高光谱数据,充分发挥其高光谱分辨率的优势,对巢湖的叶绿素a浓度进行反演,从影像中提取实测点处的遥感反射率曲线,筛选具有显著光谱特征的波段,并以OIF指数衡量不同波段组合获取水体组分信息的能力,以此构建与实测叶绿素a浓度相关性较高的波段组合。结果表明珠海一号OHS-2A星影像的14,16和19波段所构建的三波段模型[R_rs(700 nm)-1-R_rs(670 nm)-1]×R_rs(746 nm)在巢湖的叶绿素a浓度反演中取得了较高的精度,相对误差和均方根误差分别为19.97%和10.85 mg·m-3。由模型反演巢湖2019年5月10日的叶绿素a浓度空间分布图可知,叶绿素a浓度自东向西呈上升趋势,全湖南部和东北部的叶绿素a浓度较低,西巢湖的北部叶绿素a浓度最高。西巢湖的整体叶绿素a浓度是全湖最高的,尤其是其北部水域,水质情况较差,已经出现了一定面积的水华,其主要原因在于该地区紧邻合肥市,人类活动强烈,污水废水排放量大。珠海一号高光谱卫星对于内陆湖泊的水质反演具有一定的优势,但也存在着数据处理困难,波段利用率低,反演模型普适性差等局限,今后仍需借助珠海一号高光谱数据开展更多的湖泊遥感研究,不断提出高光谱遥感影像处理的新方法,提高反演模型的精度与普适性,充分挖掘数据源的潜力,使其更好地服务于水质的遥感监测工作。     

光谱测定黑河上游土壤有机质的预测模型

地面高光谱遥感光谱分辨率高,能详细地反映地物波谱特征;多光谱遥感时域宽,覆盖范围广,对较大时空区域的地物特征反演具有更大的优势。探求以不同反射率指标的土壤有机质含量预测模型,及其敏感波段,可以结合两种光谱数据的优点,为研究土壤有机质含量的时空变化规律提供新途径。本研究选取黑河上游223个土壤样品测定其有机质含量和高光谱曲线,应用原始光谱曲线反射率(λ)、倒数(REC)、倒数之对数(LR)、归一化(CR)和一阶微分(FRD)五种指标,采用逐步线性回归分析方法建立预测模型。通过统计检验,结果表明,以反射率指标为自变量的模型预测效果最佳,其相关系数(r)和均方根误差(RMSE)分别为：0.863和4.79。最优模型中得出的敏感波段有TM1内的474 nm、TM3内的636 nm和TM5内的1 632 nm。研究结果可为使用TM遥感数据反演黑河上游土壤有机质含量提供参考。     

典型重金属污染水体光谱特征分析———以广东省大宝山尾矿水为例

目前水体重金属遥感反演相关研究仍比较薄弱。自然界中重金属污染水体的光谱特征研究是重要的基础性工作,是将来实现卫星遥感反演时波段选择的重要理论依据,也是遥感反演模型所必须的基础参数。首先利用Analytical Spectral Devices（ASD）光谱仪,测量获得以大宝山尾矿水为例的典型重金属污染水体在两种水深和两种光照条件下的离水反射率光谱曲线,发现在600~700 nm（红波段）均有稳定的反射峰,然后进一步与自然界常见的两类水体（浑浊水体和富营养化水体）的反射峰位置进行对比,发现：以长湖水库石英砂厂附近为例的浑浊水体反射峰在550~700 nm（绿、红波段）,以北江韶关冶炼厂附近为例的富营养化水体反射峰在550~600 nm（绿波段）,3种水体的反射峰位置各异,说明该重金属污染水体反射率光谱与这两类水体具有很好的可分性。然后在测量水体反射率基础上,结合水质遥感模型和进行室内消光系数测量,反演得到大宝山尾矿水体的总散射系数和总吸收系数光谱,并进一步分离水分子吸收作用,最终得到水中成分的综合吸收系数光谱曲线,结果表明：在紫光波段吸收最强,在红光波段吸收最弱;具体表现为：从400 nm开始,吸收系数快速递减,在蓝绿光波段递减速度变缓,从黄光波段又开始快速递减,到676 nm达到极小值,然后又快速增强至750 nm,随后变化减缓。最后结合水样的水质化验结果,对该重金属污染水体的光谱成因进行分析,发现现场水色和水中成分的综合吸收系数光谱特征皆与作者前期研究测量获得的硫酸铁溶液颜色及其吸收系数光谱特征吻合,因此认为水中成分的光谱特征是由硫酸铁及其水解产物所引起。以上说明该重金属污染水体的光谱特征明显,反射峰和强吸收波长位置明确,这是将来利用卫星遥感手段反演水中重金属浓度的重要特征波段。该研究获得了以大宝山尾矿水为例的典型重金属污染水体反射率、消光系数、散射系数和吸收系数的光谱结果,为日后推广至其他种类重金属矿的尾矿水体及水中成分光学参数反演提供方法依据,也为将来利用卫星遥感技术对水中重金属浓度进行定量提取打下良好的理论基础。     

太湖水面多角度遥感反射率光谱测量与方向特性分析

水体光场不是各向同性的,其方向性分布规律的研究对于水质参数遥感反演建模具有十分重要的意义。大洋水体光场的二向性研究已经相对比较成熟,而内陆水体光场的二向性分布规律研究仍存在许多问题。水面原位多角度光谱测量数据是分析水体光场二向性的重要依据,但是目前国际上还缺少相关测量设备。设计并制作了一种能够在野外原位测量水面光场二向性的多角度水面光谱测量杆,它可以配合光谱仪测量多个角度的水面遥感反射率光谱。利用该设备在太湖开展了一次水面多角度光谱测量实验,利用该实验获取的数据分析了太湖水面遥感反射率光谱的方向性分布规律, 进而给出了能够降低方向性影响的水质参数遥感反演建模策略。     

水质参数遥感反演光谱特征构建与敏感性分析

水质遥感监测是遥感的重要应用方向之一,作为传统水体采样化验的辅助手段,具有快速、大面积、无接触的技术优点。然而,目前内陆河湖水环境监测常用的遥感传感器大多是针对陆地观测或海洋水色观测而设计的,其性能指标的设计和设置并未考虑到内陆水体特性,限制了水质遥感定量监测的应用。针对这一问题,提出了一种基于变异系数和噪声占比指数的水质参数反演光谱特征构建方法,并通过光谱仿真模拟实验,研究光谱分辨率、信噪比以及辐射分辨率对典型水质参数反演模型的影响。选择上海市三项典型水质参数溶解氧（DO）、总磷（TP）和氨氮（NH₃-N）为研究对象,分别构建了水质参数反演光谱特征及相应遥感反演模型,然后开展光谱仿真模拟实验,定义了敏感度S和水质敏感微分指数CI,进行敏感性分析。最终从模型反演准确度和稳定性两个方面来评价仪器参数对水质参数遥感反演模型的影响。结果表明：光谱特征构建方法能有效确定水质参数反演特征波段。光谱分辨率对比值型的水质参数反演模型的影响较小,而信噪比和辐射分辨率对模型影响较大,随着信噪比和辐射分辨率的增加,水质参数模型精度和稳定性都有一定提升。综合仪器指标敏感性分析,可知当信噪比优于56 dB,辐射分辨率不低于9 bit,光谱分辨率适宜,能够较好地应用于内陆河湖水质遥感监测。该研究不仅可以为面向内陆河湖水质监测的传感器的研制提供参考和借鉴,还能为水资源监管部门进行水质遥感监测提供技术支持,有利于加快水环境智能化监测体系的构建。     

一种基于差值指数的颗粒物PM2.5浓度反演新方法

从分析对颗粒物PM_2.5敏感的光谱特性入手,提出了一种基于差值指数的颗粒物PM_2.5浓度反演新方法。使用Avafield-1光谱仪(测量范围300～1 100 nm)测量了典型地物植被、土壤在不同的颗粒物PM_2.5污染条件下的光谱曲线,发现颗粒物使得植被和裸土的光谱曲线在红光波段反射率增加,在近红外波段反射率下降,且其变化量较为稳定,因此使用对颗粒物敏感的红光波段和近红外波段,构建差值指数(difference index,DI)以表征颗粒物PM_2.5的浓度变化。以北京市为研究区,选择TM影像,求取差值指数,结合北京市及周边地区地面空气质量监测站提供的PM_2.5逐时数据,反演了北京市的颗粒物PM_2.5的浓度。结果表明,2016年3月1日(监测站PM_2.5浓度均值为105.8)预测模型相关系数r为0.796,精度表现良好,12月14日(监测站PM_2.5均值为15.8)预测模型相关系数r为0.628,即颗粒物污染程度较低情况下,差值指数模型预测精度低于颗粒物污染程度较高的情况,分析原因是颗粒物浓度较低时,由颗粒物引起的地物光谱特征变化比较不明显,造成差值指数模型精度较低。由于空气质量为重度及严重污染时,获取的遥感影像质量较差,影响颗粒物浓度反演,因此该方法适合轻度、中度污染情况下的颗粒物PM_2.5浓度反演。该方法获取污染数据简单,反演结果空间分辨率较高(30m),且可根据需要选取包含敏感波段数据的遥感影像用以获取不同时间、空间分辨率的颗粒物PM_2.5浓度分布,具有广泛的应用前景。     

雾霾对典型地物光谱曲线测量的影响分析

我国雾霾的发生时间成常年化趋势,且在几十年内都可能存在,雾霾对地物光谱曲线测量的影响是不可避免的,而反射率光谱是众多遥感参数反演的基础,因此定量分析雾霾对典型地物光谱曲线测量的影响是丞需解决的问题。本文以简易的雾霾模拟实验室为基础,实际测量了不同雾霾浓度(晴空,浓度分别为35,75,150)下植被、土壤和水泥地的反射率光谱,同时与室外太阳光照下同一样本进行了对比测量和分析。本文首次综合分析不同雾霾浓度对植被、土壤、水泥地等典型地物反射率光谱曲线测量的影响,对定量分析雾霾对遥感监测、应用的影响具有重要意义。主要的研究结论有：草坪、土壤、水泥地等主要地物测量的反射率光谱曲线在晴空时反射率值最高,反射率光谱曲线也最平滑,随雾霾颗粒物浓度的增加,各主要地物的反射率都呈降低趋势,但降幅都不尽相同,降幅没有明显的规律可循;雾霾对各主要地物测量的反射率的影响,在不同波段、不同含水量状况都不尽相同,因此利用统计规律消除雾霾影响有较大困难。雾霾对地物测量的光谱的影响仍需进一步深入研究。     

西北盐碱土理化性质的高光谱建模及预测

高光谱数据具有光谱分辨率高、波段连续性强、信息丰富等特点,在土壤信息的监测中得到广泛应用。利用高光谱遥感技术测定盐渍化土壤属性对灌区农作物的生长和农业可持续发展具有重要意义。采集玛纳斯河流域221个土壤样品,分别测定土壤电导率(EC)、有机质(SOM)和Na+, Ca2+, Mg2+三种离子浓度含量等土壤理化性质和光谱反射率曲线,并由三种离子含量得出钠吸附比值(SAR),采用逐步线性回归方法建立EC,SOM和SAR与原始光谱反射率(R)、标准正态变量(SNV)、归一化差异植被指数(NDVI)、倒数的对数(LR)、一阶微分(FDR)和去包络线(CR)等六种指标的模型。模型验证结果表明,相较其他五种变量的模型,以R为自变量的EC对数模型精度最高,相关系数为0.782,均方根误差为0.256。以NDVI为自变量的土SOM预测模型精度最高,相关系数为0.670,均方根误差为5.352。以FDR为自变量的SAR预测模型精度最高,相关系数为0.647,均方根误差为1.932。EC预测模型效果最好,SOM预测模型次之,SAR预测模型精度最低。最优模型中EC,SOM和SAR的敏感波长分别分布于395~1 801,352~1 144和394~1 011 nm波段。由于土壤中各属性的差异和不同成分空间分布的变异性,对于不同土壤性质的建模和验证结果差异较大。本研究可为盐渍化土壤的高光谱遥感监测提供依据。     

基于GOCI影像分类的太湖水体叶绿素a浓度日变化分析

叶绿素a浓度(Chlorophyll-a: Chl-a)是内陆水体重要的水质参数之一,遥感数据为其提供了大范围、多时相的监测信息,然而由于内陆湖泊水色要素复杂的光学性质及较大的时空差异,传统的遥感影像及单一的Chl-a反演模型在应用中存在着局限性。因此本研究以太湖为研究区,时间分辨率1小时的静止海洋水色卫星Geostationary Ocean Color Imager(GOCI)为数据源,在基于层次聚类法实现归一化实测光谱反射率分类的基础上,利用光谱角测距匹配实现2012年5月6日(08:16—15:16) 8景GOCI太湖影像的水体分类;并针对不同水体类型分别建立基于GOCI影像的Chl-a反演模型,实现不同类型水体的Chl-a浓度反演。结果表明,太湖水体光谱可分为四类,类型1光谱体现出漂浮藻类的特征,可将其作为蓝藻水华的判定依据;类型2—4体现的特征分别为水体含有较高Chl-a浓度、较高悬浮物浓度及相对较低Chl-a较低悬浮物浓度;并且类型2—4与分类前相比,其分类模型估算的Chl-a浓度误差均得到了不同程度的提高,平均相对误差分别降低了7%,12.3%和15.9%;此外,GOCI影像反演结果不仅可以很好地反映Chl-a浓度的空间分布状况,也能反映出太湖Chl-a浓度的日变化差异及规律,表现出了其在富营养化污染动态监测及预警中的应用潜力。该方法在GOCI影像中的应用,在提高Chl-a浓度反演精度的同时也提高了模型在实际应用中的适用性,为日后太湖水体不同时刻Chl-a浓度的精确估算提供了基础。     

激光诱导荧光水体污染遥测数据定量分析方法

在紫外光的激发下,污染水体中的溶解有机物(DOM)会产生特定的荧光光谱,因此利用激光诱导荧光(LIF)可对水体中的溶解有机物的含量进行定量分析,从而可估计出水体富营养化的程度。提出了一种用于对水质遥测数据进行定量分析的方法,这是一种基于遗传算法(GA)的光谱分离算法。首先确定拉曼散射信号和溶解有机物的荧光在404nm波段的信号强度,然后再利用拉曼散射信号对DOM荧光光谱进行归一化处理。根据浓度校准曲线可得到水体中的溶解有机物的浓度。     

北京市区绿色空间滞尘分布反演研究

北京市作为中国政治中心和京津冀特大型城市,近40年来城市化进程迅速,大气颗粒物和尘埃粒子污染问题较为突出,发挥绿色空间滞尘功能具有重要现实意义。将高光谱技术与遥感技术相结合,反演了市域尺度绿色空间滞尘分布。以北京市区绿色空间常见植被大叶黄杨(Euonymus japonicus)为研究对象,通过室外采样与室内试验获取叶片样本的滞尘量、光谱反射率和叶面积等数据,比较叶片滞尘前后的原始光谱曲线和反射率一阶导数特征,分析不同滞尘量对光谱反射率的影响,探究对叶片滞尘量高度敏感的波段。利用光谱响应函数将地面采集的窄波段光谱反射率数据分别转化遥感卫星的宽波段光谱反射率数据,建立对应卫星波段植被指数比值与滞尘量的回归模型,选取拟合效果最好的回归模型作为滞尘反演模型。结合GF-2影像所提取北京市区绿色空间范围,采用滞尘反演模型获取北京市区绿色空间滞尘分布。进而插值得到北京市区尘埃污染分布,采用空间自相关模型检验其空间聚集特性。结果表明：740~1 870 nm波段, 滞尘后光谱反射率明显低于滞尘前反射率,滞尘对红边、黄边、蓝边位置没有明显影响,对“红边幅值”和“红边面积”影响较明显,利用Sentinel-2影像计算的EVI指数与滞尘量相关性最高,所构建的线性与二次滞尘回归模型决定系数(R2)分别为0.705和0.751;利用2021年4月7日和2021年6月3日的Sentinel-2影像反演获取了北京市区绿色空间滞尘分布,其滞尘分布趋势表现为：市中心高于郊区,北部高于南部,东部高于西部。北京市区中部、北部和东部易产生尘埃污染。污染分布具有明显聚集性,并非完全随机。     

漂浮透明油品的紫外反射光谱特性研究

石油产品的庞大运输量增加了重大污染事故的风险,给生态安全带来了巨大威胁。其泄漏事故往往具有突发性、偶然性以及污染范围大等特点,传统的化学采样检测并不适用于现场的应急监测和定量预警。卫星遥感以及机载成像的发展为事故的检测提供了有效手段,但因为水面漂浮油品颜色特征不明显,多呈透明色,RGB相机下水和水面漂浮油品难以区分,严重影响成像监测效果。尝试从水与油品的光谱反射率特性的差异出发,寻找油品的特征波段,提高图像中水与油的对比度,以实现溢油监测。针对漂浮油品的光谱测量,已有研究选用的实验容器与环境条件与自然水体中的综合光学特征存在明显差异,难以为现场泄漏事故的监测提供相应的数据支持。为模拟实际的泄漏情景,在人工开阔湖面上使用地物光谱仪对汽油和二甲苯两类透明油品及类油化学品进行紫外可见反射光谱特性的测量探究。光谱测量结果显示,样品与水在各波段区间的光谱角余弦值均接近1,但光谱反射率差值在紫外波段明显大于其他波段,说明漂浮汽油与二甲苯这类透明油品与湖水的光谱反射率曲线形状差异基本一致,而幅值差异在紫外波段处最大。为进一步论证光谱特征分析结果,选择365,436,546以及700 nm四个紫外-可见波段的滤光片,对样品进行成像分析。成像分析结果显示,汽油与二甲苯两种漂浮透明油品与湖水在紫外波段处的图像总体灰度对比值与纹理特征差距明显高于其他可见光波段。因此,选用紫外波段进行水面漂浮油品的成像监测能有效提高油品与自然水面的成像对比度。该实验在自然光与湖面自然水体的条件下进行,极大程度地模拟了实际的透明油品泄漏污染情景,为透明油品及类油化学品机载遥感监测的波段优选提供了理论与数据支持。