太湖蓝藻水华遥感监测信息系统设计及其关键技术

快速提取太湖蓝藻水华空间分布信息对于制定相关应急预案有重要意义,构建太湖蓝藻水华遥感监测信息系统可为之提供有力支持。从系统总体结构和系统流程角度介绍系统设计思路,并阐述研发本系统的关键技术。采用系统配置与单体软件模式技术实现菜单驱动的系统架构,并在影像数据自动化预处理基础上,运用蓝藻水华遥感监测模型,实现蓝藻水华空间分布信息自动化提取,使得本系统在太湖蓝藻水华遥感监测的业务化运行中取得明显效果。     

基于IDL语言的太湖蓝藻水华遥感监测信息系统设计

以MODIS L1B数据为数据源,采用IDL语言,运用系统配置与插件技术实现系统架构,设计中间件解决系统框架和IDLDrawWidget控件通信接口的衔接问题,设计模型对象管理器组织模型对象,设计IDL数据显示的组织结构实现图像显示及其与矢量数据的叠加显示,使用相对图像坐标系显示叠加的矢量数据,并运用影像匹配技术和仿射变换技术分别实现了MODIS L1B影像"双眼皮"消除及其几何校正,在此基础上运用蓝藻水华遥感监测模型,实现蓝藻水华空间分布信息自动化提取。     

太湖秋冬季蓝藻水华MODIS卫星遥感监测

利用2007年10~12月长时间序列MODIS卫星遥感影像,在经验模型估算叶绿素a和藻蓝素浓度的基础上,通过阈值分割提取太湖蓝藻水华,实时获取了蓝藻水华及其色素浓度信息。结果表明：10~12月蓝藻主要分布在西部沿岸和湖心区,爆发频率和水华面积均高于北部各湖湾,其中10、11月平均水华面积分别为261.5km2和321.6 km2,12月水华面积明显小于前两个月,平均为163.3 km2。另外,在蓝藻爆发期,叶绿素a和藻蓝素平均含量基本维持在45μg/L和180μg/L的水平,且爆发期内,蓝藻水华的空间分布、覆盖面积、色素浓度在短时间内会发生非常大的变化。     

太湖藻类的遥感监测研究

随着太湖水体富营养化的日益严重和蓝藻水华爆发的逐年加剧,如何实现藻类的时空动态监测成为亟待解决的关键问题.本文在分析太湖水体光谱特征的基础上,总结了太湖藻类叶绿素浓度反演的几种常用方法:经验模型、半经验模型、分析模型、混合光谱模型、神经网络模型等,并分析了各自的优缺点;在比较了不同遥感数据源在反演估算中的应用特点后,提出新型卫星遥感数据具有遥感反演的应用优势;最后对太湖藻类的遥感监测研究中存在的问题及发展方向做出了分析和展望.     

从遥感监测与信息系统谈减灾救灾问题

从遥感监测与信息系统谈减灾救灾问题陈述彭（中国科学院院士，本刊主编）我国气象与地震界高瞻远瞩，率先建立了大型灾情监测、预报信息技术系统，取得了举世瞩目的成就。“七五”期间，我国建立了黄河、长江的洪涝灾情评估系统，将“三北”防护林生态效应与黄土高原水土...     

卫星遥感监测太湖水域蓝藻暴发

】应用卫星遥感技术成功地监测了１９９８ 年８ 月太湖水域的蓝藻暴发事件。根据卫星遥感提供的信息,分析太湖西北湖区蓝藻暴发除太湖水质富营养化的原因外,同时受水温、风向、湖流等因素的综合影响     

基于物联网技术的太湖蓝藻水华预警平台

针对以往藻类水华预测系统在数据源方面存在的不足,采用物联网技术,实现基于三层网络传输结构的监测体系,保证了数据的时间连续性;并对遥感水质参数定量反演方法、中程无线传感网络技术和藻类水华预测预警模型方面进行了改进。在此基础上,开发了太湖蓝藻预测预警平台,运行结果表明蓝藻水华未来3天的平均预测精度达到了80%以上。     

滇池蓝藻水华监测预警空间信息系统设计与实现

针对昆明滇池蓝藻水华污染问题,以满足有关环境保护管理部门对滇池蓝藻水华的监测、治理及环境保护需求为前提,设计开发了滇池蓝藻水华监测预警空间信息系统。介绍了系统设计思路、系统体系结构和系统功能,并依托计算机软硬件环境与网络通信平台,基于基础地理数据、卫星遥感数据、地基遥感数据、气象水文数据和蓝藻水华专题数据,利用GIS、遥感监测、物联网、计算机网络等技术实现了系统开发,提供蓝藻水华数据地图浏览、综合查询、空间分析、遥感监测、视频监控、应急处置、报告输出等功能,辅助管理人员开展蓝藻水华监测预警工作。     

用户终端森林火情卫星遥感监测信息系统

“用户终端森林火情卫星遥感监测信息系统”是为用户建立的服务界面。依托于计算机网络通讯，用微机把一幅卫星遥感森林火情监测信息图展示在用户面前，彻底改变了以前只能用电话传输火情的信息方法，使用户能快速，高效和全面了解火点信息，为防火指挥机构及时掌握动态和指挥补救火灾提供可靠依据。     

不同大气校正方法对中小湖泊蓝藻遥感动态监测的影响

环境小卫星可实现中小湖泊蓝藻动态监测,但不同大气校正方法对于相同影像的处理结果有很大差异。研究利用多种大气校正方法对环境小卫星影像进行辐射校正处理,利用多个感兴趣区的全局和局部特征以及多个统计量对处理结果进行分析,比较其在蓝藻动态监测中的作用。基于多光谱植被指数计算蓝藻生物量的思路,分析了影像经不同大气校正算法处理后,其归一化植被指数的差异性来源及其对蓝藻生物量计算结果的影响。结果表明:蓝藻动态监测的定量描述会因大气校正算法不同而不一致,进而对几种大气校正算法在蓝藻生物量监测和定量分析中所产生的不确定性进行了比较分析,并对各算法的有效利用提出了建议。     

洪水灾害快速反应遥感监测系统

洪水灾害危害严重，因其具有突发性，故快速地买施遥感监测与救援意义重大。介绍了快速反应送感监测系统的结构，灾前预测、灾中灾况信息获取的手段，信息存贮、预处理、传输与初评估方法，灾后损失评估，快速反应能力分析及关键技术和应用效果。该系统也适用于其他灾害及环境监测。     

基于海岸带高光谱成像仪影像的太湖蓝藻水华和水草识别

水华与水草的同步监测对于研究湖泊水环境、生态特性以及水循环具有重要意义,相对于传统监测方法如实地调查,利用遥感手段具有大范围、长时间周期、高效率以及低成本等优势。基于海岸带高光谱成像仪HICO(Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean)影像,利用叶绿素a光谱指数和藻蓝蛋白基线的水华和水草识别模型,提取太湖水华和水草分布图,经过检验,水华和水草的平均提取精度为93%和95%;通过水华和水草分布图的叠加分析了2010~2014年太湖水华和水草的分布规律,与相关文献的分析结果一致,进一步证实了识别方法的可靠性;将平均阈值与最佳阈值进行对比分析,提取水华与水草面积的精度分别为75.7%和84%,在对精度要求不高但对效率要求较高的情况下,可以利用平均阈值提取水华和水草,便于实现水华和水草的自动化提取及批处理。     

多源遥感影像融合在太湖蓝藻监测中的应用

基于空间分辨率分别为1 100 m和500 m的NOAA/AVHRR和EOS/MODIS遥感数据,考虑遥感影像区域内各像素之间的区域特征,设计了基于小波分析的区域能量融合方法(REFS_wt),低频小波系数采用平均值而高频系数采用区域能量法,并与基于像素灰度值的区域能量法(REFS_pl)进行融合性能比较,结果表明REFS_wt法的融合性能明显优于REFS_pl。将此方法应用于太湖蓝藻监测,将空间分辨率较低的AVHRR影像蓝藻水华信息与较高分辨率的MODIS影像融合,得到较高分辨率的太湖蓝藻水华遥感监测图,融合图像信息量和清晰度都有所提高。     

基于遥感的湖泊水域动态变化监测研究进展

湖泊动态变化作为人类面临的三大湖泊环境问题之一,成为湖泊研究的重点。遥感技术作为科学、快速、大面积的调查监测手段,在湖泊动态变化研究中应用广泛。从湖泊动态变化研究的基本原理和数据源、湖泊信息提取方法和遥感动态监测方法等几方面介绍了国内外遥感技术在湖泊动态变化研究的主要进展情况,并深入分析了各种数据源和分析方法的优缺点,同时讨论了当前湖泊遥感动态变化研究中存在的一些问题和发展的趋势。     

基于3S技术的荒漠化监测技术系统研究

武威市地处典型温带荒漠气候区,绿洲边缘地带的土地沙化、河流下游土地盐渍化和中低山草场的植被退化是荒漠化的主要表现形式。武威市荒漠化监测技术系统的构建,应以“3S”技术的综合与集成应用为主要技术手段,构建以矢量数据为主要数据结构形式的荒漠化空间数据管理系统,用于满足中大尺度荒漠化动态监测的需要为原则。该技术系统可分为数据的获取和输入、遥感影像处理和分类成图、空间数据管理以及监测结果输出等4个子系统。研究提出了荒漠化监测技术系统建立中适合当地荒漠化特点的荒漠化潜在发生范围确定、荒漠化土地类型划分体系、遥感影像荒漠化信息提取、基于DEM的坡耕地荒漠化评价等关键技术的解决方法。     

3S与遥感影像理解专家系统设计

从当代遥感技术发展的特点和3S集成系统用于空间对地观测促进社会可持续发展对遥感分析软件的自动化和准确性的需要-这一遥感技术发展过程中的时代背景出发,对研制适合当代遥感技术及相关领域发展特点的遥感影像理解专家系统所涉及的关键性内容进行了系统、深入的探讨,并从实用性角度提出了这种专家系统所具备的特点。     

水质遥感信息与GIS集成方法与实现

讨论了RS和GIS技术及其集成的内在涵义、相互关系。以太湖流域的多源水环境监测信息为对象,将灰度图像数据与地面实测数据相结合,提出了基于RS、GIS集成技术的太湖流域动态监测分析方法。以RS、GIS和VisualBasic为工具,开发了太湖水环境监测信息管理系统,并简单地阐述了该系统的组成,通过对实际监测数据的处理和表达,说明了该系统在快速、高效、实时等方面具有明显优势。     

遥感和地理信息系统技术在湿地研究中的应用

湿地研究的关键在于定量化获取和分析湿地信息,RS和GIS技术为湿地研究提供了新的方法和技术支持。从湿地资源调查、湿地识别和湿地分类、湿地动态变化监测、湿地制图、湿地与环境因素定量模型、湿地信息系统6个方面,对国内外学者利用RS和GIS进行湿地研究的工作进展予以回顾。在此基础上概要说明RS和GIS技术在湿地研究中存在的问题及发展前景,指出RS和GIS技术在湿地研究中的应用从拓宽研究领域和完善技术体系两方面向更高、更深层次发展。