丹江口水库水质的遥感监测

丹江口水库作为南水北调中线工程的水源地,其水质安全将直接影响到调水工程的成败。根据丹江口库区2012年3月25日和8月9日的两幅HJ卫星遥感影像,结合同步的实测水质参数,采用经验反演模型对丹江口水库叶绿素a(Chl_a)浓度、总磷(TP)浓度和水体透明度(SD)进行了定量反演研究。结果显示,无论是枯水期和丰水期,丹库和汉库入库口的Chl_a浓度和TP浓度都要高于其他区域,而入库口区域的SD要低于其他区域。通过分析14项实测水质指标的主成分分析结果和丹江口库区LULC遥感解译结果发现,枯水期库区TP主要来源于库区上游城镇生活污水和工业废水,而丰水期TP主要来自于农业面源污染。SD反演结果还显示,由于汉江上游降雨量大,水土流失严重,使得汉库水体透明度明显低于丹库。利用Chl_a反演结果对丹江口水库的水体营养状态进行分析后发现,在丹库、汉库入库口区域以及水体流通性较小的狭小水体,水库水体达到了轻度富营养化状态,因此,应该加强对库区面源污染的控制和生态环境修复。     

基于BP神经网络在白洋淀水质综合评价中的应用

选用2012年为现状年,应用BP神经网络建立白洋淀水质综合评价模型,用训练好的BP神经网络模型对白洋淀各监测断面的水质现状进行类别评价。结果显示,与单因素评价法相比,BP神经网络法是一种更加客观、有效和实用的环境质量评价方法。     

全光谱水质参数反演方法研究与分析

提出了基于随机森林算法和XGBoost算法的水质参数反演方法，实现了对水温、pH值、电导、溶解氧、浊度、高锰酸盐、氨氮、总磷等水质参数的反演预测分析。结果表明，pH值、溶解氧、高锰酸盐、氨氮、总磷反演精度的均方根误差均在0.7以下，电导、浊度反演精度的均方根误差均在18以下，大部份参数的平均绝对百分比均在0.1以下，较好地实现了全光谱水质参数的反演研究，可为水质监测提供参考。     

改进的主成分分析法在白洋淀水质评价中的应用

针对数据标准化信息丢失以及主成分中各系数相近造成的涵义不明确,对主成分分析法进行了改进,很好地实现了降维的效果.将其应用于河北省白洋淀水质综合分析,结果表明:在各观测断面中普遍存在富营养化现象,氨氮、总磷是水质的主要污染指标.通过对各断面的水质进行综合评比,得出各站点的污染程度排序,为白洋淀区域治理提供理论指导.     

基于SLIC的哨兵1号雷达数据水体信息提取

针对水域面积较少时水体信息提取困难的问题,提出了以Sentinel-1A SAR为数据源,用简化的SLIC超像素分割算法对图像进行分割,根据相似度将分割后图像进行分层区域合并,将图像二值化得到最终水体信息的方法。将提取的信息与Otsu阈值法提取的水体信息进行对比分析,结果表明：水体提取算法相比Otsu阈值法有效提升了水体信息提取的效率和精度,对于防汛减灾具有重要的科学价值。将提出的方法应用于2019年7月份的株洲洪水监测,取得了较好的效果。     

基于GF-1 WFV影像与神经网络模型的水库水质多参数反演研究

利用国产GF-1 WFV影像和神经网络建立多光谱遥感影像水质多参数定量反演模型,能实现高效率、大范围、连续空间的水库水质多参数变化监测,探究了国产卫星影像于水质遥感反演的可行性,并为湖长制和湖泊富营养化评估提供技术支持。以广东省佛山市一中型水库为例,基于GF-1 WFV影像,利用神经网络模型建立了东风水库叶绿素a(Chl-a)、透明度(SD)、总磷(TP)、总氮(TN)、高锰酸盐指数(COD_Mn)5个水质参数与影像数据间的定量反演模型,5个水质参数反演模型预测值与实测值之间的决定系数R²均达到0.8以上,平均相对误差均在40%以下,研究结果证实了国产卫星影像于水质遥感反演的可行性,研究成果可为水库的水质和富营养化监测提供参考。     

基于 Sentinel-2 卫星数据的洋河水库水体总磷反演

结合洋河水库实测水质数据和 Sentinel-2（哨兵 2 号）卫星遥感影像数据，基于线性回归方法，建立遥感波段 反射率与水体总磷实测质量浓度之间的反演模型，反演洋河水库 2016—2019 年总磷质量浓度，并分析库区总磷 质量浓度时空变化特征。研究结果表明：线性回归遥感反演模型决定系数达到 0.818，相对误差平均值在 20% 以 内，计算结果较稳定，模型适用性较好。在时间分布上，洋河水库水质整体基本较好，2016—2018 年洋河水库水 质较好，达到Ⅲ类，部分月份水质较差，超过Ⅲ类，主要集中在秋季；2019 年洋河水库水质较差，整体达到Ⅳ类，部 分月份出现Ⅴ类，超标现象集中在夏秋季节。在空间分布上，非汛期洋河水库总磷质量浓度自东、西入口及取水 口向水库中心区逐渐升高，汛期靠近西入口的水域总磷质量浓度明显高于其他区域。利用哨兵 2 号卫星遥感影 像对总磷质量浓度进行反演，可为水库的水质监管提供技术支撑。     

基于遥感的内陆水体水质监测研究进展

从遥感数据、反演方法和水质参数三方面综述了水质遥感监测的研究进展,介绍了国内外常用遥感数据,对比了分析法、经验法、半经验法、机器学习和综合法五种反演方法的优缺点,总结了叶绿素a、悬浮物、有色可溶性有机物等光敏参数和化学需氧量、生化需氧量、总磷和总氮等非光敏参数的研究进展。目前内陆水体水质遥感监测在卫星传感器的针对性、反演算法的时空局限性、水质参数光谱特征的复杂性、大气校正的精确性和特殊类型水体的水质监测等方面还存在问题;指出未来水质遥感监测应围绕新型遥感数据、通用反演模型、不同光谱特征、精确大气校正和特殊水体分类等方面开展。     

基于高光谱分析的长荡湖水质监测技术研究

以江苏省长荡湖为例,对15项常规水质参数进行实地采样试验,并同步测定采样点的水体高光谱信息。为研究高光谱信息在该湖泊水质反演中的适用性,对水质参数和对应光谱特征进行定量分析,筛选高光谱对水质指标的敏感波段。分别选用波段差值、波段比值和单波段建立半经验数学模型,并根据实测值验证各模型反演精度。结果表明,利用波段组合反射率建立的模型对TP、浊度、悬浮物SS、水温和透明度具有较好的拟合效果。     

西安雁鸣湖2号湖水质监测与分析

本文以西安口灞生态区雁鸣湖水系2号湖为研究对象,于2008年7月至2009年3月期间,对湖水的TN、TP、COD等理化性质进行了监测,分析了各指标的变化规律及营养因素。实验结果显示TN和COD值偏高。     

基于多源监测与数据融合的水质动态评价方法

水环境精细化管理对水资源质量评价的精度和时效性提出了更高要求.我国在长期水环境监测体系建设过程中积累了大量数据,迫切需要研究建立基于多源监测与数据融合的水质动态评价关键技术.系统论述了实施水质动态评价的支撑条件,总结了数据有效利用方面存在的数据孤岛现象较明显、数据共享不畅通、数据有机融合不充分等不足,梳理了多源数据融合...     

非线性遗传优化海域水质耦合模型多参数反演方法研究

通过遗传算法和海域水质模型的有机耦合,提出了基于非线性遗传优化海域水质耦合模型多参数反演的新方法.将海域水质模型嵌入遗传算法模型中,以海域内部验证点位的误差函数为适应度,进行模型多参数的优化反演.文中以渤海湾海域水质模型多参数反演的“孪生”试验来验证方法的有效性.数值结果表明:该反演新方法具有较高的精度.     

基于QUAL2K模型的农田排水沟水质模拟研究

水质模型是研究农业非点源污染、进行水质评价及预测的重要手段。根据实地调查与监测数据,利用QUAL2K模型模拟了农田排水沟塘对于排水中氨氮、总磷2种污染物的去除情况。QUAL2K模型可用于农田排水沟水质变化过程的模拟预测,为优化排水沟塘系统的污染物去除能力提供理论依据。     

白洋淀湿地氮素转化和N2O排放特征研究

通过对华北地区最大的湖泊湿地白洋淀近1年的野外观测,对湿地上覆水、沉积物/土壤中各种形态氮以及反硝化作用产物N2O排放通量的时空变化进行了系统研究。研究结果表明,白洋淀湿地对氮素污染物铵态氮的去除能力较强,平均去除率为77.1%。湿地中氮素的迁移转化过程时空变化明显,夏季是其氮素转化的快速期。湿地是温室气体N2O的排放源,夏季其排放通量最大,占全年排放通量总和的62.1%。其中湖滨带是整个湿地生态系统中氮素转化的活跃区,N2O年内平均排放通量高达109μg·m-2·h-1。由此可见,良好的湖滨带有利于湖泊富营养化的自然恢复。     

水质常规监测采样频率确定方法研究

对安徽省淮河蚌埠闸以上干流2个水质监测断面的水质监测资料用偏差分析的方法,研究确定水质常规监测采样频率的方法。对1998年以来淮河蚌埠闸以上干流和颍河干流安徽段7个监测断面的水质常规监测数据进行了正态性检验,并对1998年以来的12个监测断面水质常规监测数据用统计学的方法,研究确定水质常规监测采样频率的方法。     

白洋淀典型湿地氮素转化和N2O排放特征研究

本文以华北地区最大的湖泊湿地-白洋淀为对象,通过为期近1年的野外观测,对白洋淀典型湿地上覆水、沉积物/土壤中各种形态氮以及反硝化作用产物N2O排放通量的时空变化进行了较系统的研究。研究结果表明,白洋淀湿地对氮素污染物铵态氮的去除能力较强,平均去除率为77.1%;白洋淀湿地中氮素的迁移转化过程时空变化明显,夏季是其氮素转化的快速期,湖滨带是整个白洋淀湿地生态系统中氮素转化的活跃区;有机质、营养盐丰富的白洋淀湿地是温室气体N2O的排放源,夏季N2O排放通量最大,占全年排放通量总和的62.1%,湖滨带是N2O排放的核心区,年均排放通量高达109µg•m-2•h-1。由此可见,白洋淀典型湿地系统中植被型湖滨带是氮素的一个很好的“处理器”,良好的湖滨带有利于湖泊富营养化的自然恢复。     

基于Sentinel2-L1C的江汉平原水产养殖区水质参数反演

遥感技术已成为监测内陆水域水质的一种有效手段，为研究江汉平原水产养殖区域内水体总磷、总氮和化学需氧量浓度的变化规律，基于Sentinel2-L1C遥感数据建立水体透明度、悬浮物浓度、叶绿素a浓度3种光学活性物质浓度的反演模型，结合推算出的水体透明度、悬浮物浓度和叶绿素a浓度与拟合点水体实测总磷、总氮和化学需氧量浓度分别建立关联，构建江汉平原拟合点水体总磷、总氮和化学需氧量浓度3种非光学活性物质浓度的间接反演模型并进行模型的率定验证。结果表明：水体透明度与水体总磷浓度具有较好相关性，水体透明度越高，水质越好，水体总磷浓度越低；水体悬浮物浓度与水体总氮浓度具有较高相关性，水体悬浮物浓度越高，水质越差，对应水体总氮浓度越高；水体叶绿素a浓度越高，对应水体化学需氧量浓度越高。构建水体总磷浓度、总氮浓度和化学需氧量浓度的间接反演模型，确定性系数均>0.6,并对江汉平原监测点水体的总磷、总氮和化学需氧量浓度进行了模拟和分析，结论与水产养殖区内饲料投喂主要时期的影响规律基本保持一致。研究结果对于探测江汉平原水产养殖区大尺度范围水质参数的时空演变具有一定的实用价值。     

基于BP神经网络的温榆河水质参数反演模型研究

为进一步提高内陆水体水质参数遥感反演的准确性,北京市温榆河被选为研究对象,研究选取ETM＋数据和准同步实测水质指标（浊度、BOD;）数据,建立了多个隐含层数目为1的BP神经网络模型,并选出分别针对浊度和BOD5的最佳神经网络模型,利用ETM＋影像的波段组合值反演了浊度和BOD,浓度值。最后将其反演结果与常规多元线性回归模型的反演结果进行精度比较。结果表明：温榆河的水质参数遥感反演为非线性问题,使用BP神经网络方法进行浊度与BOD,两种水质参数反演的结果优于线性回归方法的反演结果。     

基于GPRS 技术的水质监测系统集成研究

建立了水质自动监测系统,监测参数包括:pH、温度、电导、氨氮、溶解氧、生化耗氧量、化学耗氧量、总有机碳、总氮、总磷、叶绿素和矿物油。该系统依托GSM无线网络,基于GPRS技术应用HY水质监测管理系统软件(HY-WQMS)实时获得最新数据以及运行状态,当监测数据超过报警门限或仪器发生故障时,系统自动向用户发送报警信息。监测子站各水质分析仪通过RS-485总线和通讯控制单元RTU相连,实现系统集成。建立了断面采样系统和多点采样系统。该系统准确性高,各参数比对的相对误差在0.2%～8%之间,稳定性好,连续测定的相对标准偏差在0.78%～4.97%之间,符合自动分析仪的技术要求。     

无人机技术在河湖水质污染监控中的应用研究

为研究无人机技术在我国河湖水质污染监控中的应用,文章以广西南宁市青秀区金沙河为研究对象,基于“无人机+高光谱成像”协同技术对该湖泊水质展开了全面监测与数据采集工作,并对多个监测点的水样进行了室内污染物检测试验。研究发现基于无人机高光谱成像技术所建立的区域水质预测模型与实测结果吻合程度高,无人机监测结果反演空间成像效果好。研究成果可为我国河湖水质监测与改善提供借鉴。