钦州湾水质自动监测的周年变化特征

【目的】研究钦州湾(茅尾海和钦州湾外湾)周年水质变化特征,探讨海湾水质经常性超标的原因。【方法】利用2012年在线自动监测数据,分析海域水温、盐度、pH值、溶解氧以及叶绿素的周年日、季变化。【结果】两个海区盐度、pH值、溶解氧均呈现一、四季度高,二、三季度低的特征,其中最高值出现在第一季度,最低值出现在第三季度。茅尾海叶绿素最高值出现在第三季度,而钦州湾外湾出现在第一季度。茅尾海和钦州湾外湾水质超标主要为pH值,超标天数分别为243d和42d。【结论】茅尾海和钦州湾外湾受河流影响明显,pH值经常性超标,主要原因是采用海水标准评价,建议尽快确定河口区范围、制定河口水质评价方法和标准,以对主要河口区水质进行合理评价和管理。     

基于实测高光谱和Sentinel-2B影像的银川平原土壤盐分反演

土壤盐渍化是干旱半干旱区土壤资源损害、生境破坏和农业生产损失的重要影响因素,定量反演和监测盐渍化土壤,对防护土地生态安全具有重要意义. 文章基于光谱变换筛选盐分特征波段和特征光谱指数,构建实测高光谱和Sentinel-2B影像的岭回归模型和偏最小二乘回归盐分反演模型,并以特征光谱指数为敏感参量进行星?地光谱匹配,构建匹配后盐分反演模型,实现银川平原土壤盐分定量反演. 结果表明,盐分指数3（Salinity index 3,S₃）、强度指数1（Intensity index 1,Int₁）和强度指数2（Intensity index 2,Int₂）能够实现实测高光谱端元到多光谱像元尺度的匹配,有效地提升模型精度;经光谱匹配后构建的偏最小二乘模型精度最高（R2=0.721,RMSE=4.856 g·kg?1）. 相比单独利用影像建模,其R2提升了0.309,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）减小了2.085 g·kg?1. 盐分反演结果与实地采样具有较好一致性,表明特征光谱指数可为不同尺度遥感数据间光谱匹配与联合,实现地表点到空间面尺度盐渍化定量监测,为土壤盐分监测提供理论借鉴和实践参考.       

基于Sentinel-2数据的山口红树林生理参数反演及时空特征

生理参数叶绿素含量、光合有效辐射吸收率、植被覆盖度和叶面积指数是湿地植被重要的特征参数,也是衡量湿地生态健康状况的重要指标.以广西山口红树林自然保护区为研究区,以逐月的Sentinel-2和MODIS影像数据为数据源,采用人工神经网络的方法对山口红树林的4种生理参数叶绿素含量、光合有效辐射吸收率、植被覆盖度和叶面积指数...     

基于Sentinel-2A岷江上游地表生物量反演与植被特征分析

 Sentinel-2A光学遥感卫星具有很高的空间分辨率、13个多光谱波段、独特的\"红边\"波段、大宽幅同时数据免费,为区域植被生态环境特征信息提取分析提供全新的解决方案。以岷江上游流域为研究区,选取欧洲空间局（ESA）发布的Sentinel-2A数据,通过对卫星参数、数据类型、格式等级、预处理方法进行分析,利用ESA的SNAP软件,提取岷江上游流域的L2A级数据和场景分类图;在生成的L2A数据基础上结合SNAP软件中生物物理量参数处理模块,分别计算反演出岷江上游的叶面积指数、光合有效辐射吸收率、叶绿素含量、冠层含水量和植被覆盖度5类生物量指标和5个县域内生物物理量均值与标准差,利用叶面积指数、光合有效辐射吸收率和叶绿素含量指标诠释岷江上游5个县域内植被生长及健康状态,再结合场景分类结果对岷江上游植被特征进行区位分析,该研究为区域生态环境定量评估提供了快捷高效的参考依据。     

基于PSR模型的钦州湾近岸海域水环境绩效评估研究

本研究以压力-状态-响应(PSR)模型为基础,在广西壮族自治区钦州湾构建钦州湾水环境绩效评估体系,测算2010-2017年该区域的环境绩效指数(EPI),并结合钦州市2010-2017年的生态环境建设与环保工作进展进行数据分析.研究结果表明,在2010-2012年,钦州市在污染减排方面取得明显成效,环境绩效明显向好;2...     

基于Sentinel-2的陆浑水库水质反演与富营养化评价

黄河流域生态保护和高质量发展是重大国家战略之一,为了快速准确地监测黄河流域湖库富营养化的空间分布,提升当地相关部门管理水平,以河南省黄河流域陆浑水库为研究对象,利用高分辨率Sentinel-2A卫星影像,结合同期的地面实测数据,构建了富营养化评价模型.研究表明,模型拟合优度达到0.922 7,反演得到陆浑水库的水质参数及富营养化空间分布图,其中,水库84.64%的水体呈中营养状态,贫营养及轻度、中度、重度富营养水体分别达到总体的0.03%、10.50%、3.44%、1.40%,结果显示,基于高分辨率多光谱遥感卫星影像的监测方法能精确地展现内陆水体富营养化的时空分布特征.     

基于Sentinel-2卫星遥感影像的云南省文山州三七种植面积估算研究

中药材多种植在自然条件适宜的山区,其种植区域地形复杂,种植地块多呈不规则碎片状,采用传统调查方法难以准确地计算种植面积和估测产量. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在遥感影像中准确高效地提取农作物空间分布有着较好的实验效果. 因此,将CNN的特征提取能力应用于中药材种植,通过Sentinel-2卫星遥感影像结合实地调查数据,实现对云南省文山州的中药资源三七的种植面积的实时监测,其提取的总体精度OA为95.57%,Kappa系数为0.91,存在部分细碎阴影区域与三七荫棚的混淆,但整体提取效果较好. 结果发现文山州三七种植集中分布于西北部,而东南部则因为地形、温度等综合因素而种植较少. 此外,因三七对土壤水分有特殊要求,93.57%的三七种植于25°以下的斜坡上,而坡向是影响三七日照时长和光照强度的因素,70.40%的三七选择种植在半阴坡和半阳坡.       

钦州湾潮流场及污染物输运特征的数值研究

【目的】钦州港作为广西重要的港口,港口快速发展的同时带来污染物排放量的不断增加。为保证钦州湾海洋生态的可持续发展,必须深入分析钦州湾的水交换与污染物输运特征。【方法】基于2010年秋季钦州湾的调查结果,应用ECOMSED模型构建了钦州湾三维潮流与污染物(以COD为例)输运模型。潮流模型的调和常数来自俄勒冈大学的中国海潮汐模型,污染物输运模型的开边界与初始值来自于调查结果。【结果】模型结果与海流调查结果吻合较好。钦州湾平均涨潮时与平均落潮时分别为11.4h与8.7h,对应落潮流大于涨潮流;平均潮差为2.8m,最大潮差4.25m,平均纳潮量约为10.8×108 m3;钦州湾的水体交换半周期为7d,而水体交换80%的时间约为28d;钦州湾COD浓度越往北越大,越靠近湾外越小,COD逐时浓度最大值约为1.27mg·L-1;钦州湾保税港区围填海后金鼓江北端和西侧的COD浓度分别上升约20%和10%。【结论】广西钦州湾保税港区的围填海工程对金鼓江的污染物浓度分布影响较大。     

基于Sentinel-1和Sentinel-2影像的洪泽湖国家湿地公园水生植被信息提取

【目的】 探索利用光学遥感和雷达遥感数据进行湖泊湿地水生植被信息提取方法。【方法】 以洪泽湖国家湿地公园为研究区,基于Sentinel-1的SAR影像和Sentinel-2的MSI影像,利用面向对象影像分析技术,结合EVSI、NDVI、SR特征指数和对象之间的上下文特征,以及挺水植被高度的差异所对应SAR影像上的后向散射系数,在对象级的基础上建立决策树模型对湿地水生植被进行分类,分析洪泽湖国家湿地公园水生植被以及挺水植被的分布状况。【结果】 研究区水生植被类群分类精度为89%,Kappa系数为0.85;挺水植被种群分类精度为85.2%,Kappa系数为0.76。与基于像元分析方法的结果相比,面向对象的影像分析方法具有更高的精度;湿地水生植被以沉水植被和挺水植被为主,其中挺水植被中以荷叶和芦苇为主。【结论】 本研究提出的湖泊湿地水生植被信息提取方法具可行性,可为湿地管理与决策提供科学依据。     

基于Sentinel-1和Sentinel-2的不同物候期农作物识别研究

为减少农作物提取过程中受光学数据成像质量的影响,基于Google Earth Engine平台,采用Sentinel-1和Sentinel-2数据,分别对小麦越冬期、返青期、孕穗期、成熟期四个物候期进行小麦和油菜的识别。使用随机森林方法对构建的光谱特征、植被指数特征、红边指数特征、纹理特征和极化特征共34个特征进行优选,构建特征集;并对比最小距离、决策树、支持向量机、随机森林四种分类器在四个物候期的识别结果,确定最优的分类器;同时还验证了极化特征在四个物候期对识别结果的影响。研究结果表明,在四个物候期中最优的分类器均为随机森林,其中识别精度从高到低的物候期分别为小麦的孕穗期、成熟期、返青期、越冬期,总体精度（OA）分别为92.91%、91.93%、90.24%、87.69%,Kappa系数分别为91.00%、89.92%、87.61%、84.53%。在四个物候期中加入极化特征均能提高识别的精度,其中在小麦的返青期和成熟期更为明显。     

铁山港湾近8年溶解氧状况与变化趋势

溶解氧(Dissolved Oxygen,DO)是判断水质优劣的重要指标之一,为弄清2013-2020年广西铁山港湾溶解氧的变化特点,对该港湾近8年自动监测结果的年均值、日均值、季节均值等进行统计分析.结果表明:铁山港内湾、外湾溶解氧浓度年均值均呈波动下降趋势,内湾溶解氧降幅较外湾明显,内湾低于第二类水质标准的天数由8...     

钦州湾可溶性化学品泄漏预测

【目的】随着海洋经济发展,钦州湾船舶运输量不断上升,化学品泄漏事故风险也不断增加,因此增强对化学品泄漏事故的应急模拟研究具有重要意义。【方法】应用水动力模型及其物质输运模块对钦州湾金鼓江的可溶性化学品泄漏事故进行情景模拟。【结果】水动力模型结果与实测潮位和实测潮流吻合较好。低潮时发生泄漏,化学品向北漂移,48h后影响范围覆盖金鼓江上游全部水域、保税港区沿海及其以南的外海,污染面积为42.884 0km2;高潮时发生泄漏,48h后污染面积几乎为低潮泄漏时的8倍,影响范围向南超过21°33′N,向北几乎到达茅尾海中部,对茅尾海七十二泾处的养殖以及旅游产业等造成很大的影响。【结论】化学品泄漏事故会对海洋水质环境造成很大负面影响,今后将考虑风场的作用,进一步完善广西近海可溶性化学品泄漏模拟工作,为地方经济发展和海洋环境保护提供科技支撑。     

基于遥感影像的深圳湾填海造地的初步研究

以1977年到2000年24年期间的8个时段的Landsat MSS/TM/ETM 影像为数据源,在遥感分析处理软件Erdas Image的支撑下,对深圳湾填海造地问题进行了研究．研究表明,20世纪90年代中期以前,深圳湾填海造地规模不大,表现出“小分散”的特点;大规模的填海造地发生在20世纪90年代中期以后,表现出“大成片”的特征,集中分布在后海西岸与红树林鸟类自然保护区以西的地区．填海区土地利用类型主要为对外交通用地、工业用地、商业用地、居住用地、道路用地等．填海造地还在继续进行．     

孟加拉湾低氧区历史概述

世界沿海地区快速的经济发展和人口的增加,以及农业和渔业生产的增加,给沿海生态系统带来了巨大的环境压力.环境压力的最主要症状是缺氧,这是指低氧或贫氧(≤2 mg/L)的区域,动物可能会窒息而死.本研究旨在通过之前有效相关的文献并利用NOAA的世界大洋图集数据,认知从20世纪70年代至2018年期间孟加拉湾低氧区历史概观....     

热红外高光谱遥感回归分析定量反演石英含量

热液矿床是重要的矿床类型,包含金矿、铜矿、锡矿、铀矿、钨矿、铅锌矿等重要矿床。在多数情况下,热液活动造成其与围岩石英含量的差异。目前遥感技术仅能提取SiO_2含量(或相对含量)及其分布范围,难以精确反映石英含量的差异信息。通过分析JHU波谱库中不同矿物的光谱曲线以及其他多种含石英岩石和不含石英岩石的光谱曲线,区分了SiO_2光谱特征谱段和石英光谱特征谱段。使用热红外地面光谱仪102f实测样品光谱,通过线性回归方程统计出石英含量的计算公式。最后,通过热红外成像光谱仪(thermal airborne hyperspectral imager,TASI)提取研究区石英含量来验证公式的正确性,并得到野外验证。得出结果:8.6μm处的发射峰是8~11.5μm范围内石英唯一明显的光谱特征,其发射峰的凸显程度与石英含量呈正相关关系。     

卫星遥感监测全球和中国区域污染气体NO2和NO2时空变化

 卫星遥感技术的发展为连续、大面积监测城市污染气体NO₂和NO₂提供了重要技术支持。本文基于紫外-可见光高光谱传感器OMI观测数据,分析了近10余年(2004-2014年)全球和中国区域NO₂和NO₂空间分布特征、长时间序列变化和季节变化特征。结果表明,中国NO₂含量的高值主要集中在京津冀及周边、长江三角洲、珠江三角洲、新疆乌鲁木齐、辽宁沈阳、陕西西安等地,NO₂主要集中在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲、四川、重庆等地。较2005-2009 年,2010-2014年NO₂高值范围有所扩大,河北、山东、河南、安徽、新疆乌鲁木齐等地NO₂含量有所上升,而珠江三角洲、上海等地NO₂含量有所下降。与NO₂时空变化不同,较2005-2009年,2010-2014 年NO₂高值区范围有所缩小,且河北、山东、河南、安徽、江苏、上海、重庆、贵州、珠江三角洲等地NO₂含量有所降低。全球范围内,中国东部、美国东部、荷兰、德国、意大利、南非等地NO₂含量较高,中国中东部、美国东部、南非、印度等地NO₂含量较高。较2005-2009 年,2010-2014 年美国东部、中国珠江三角洲、中国上海、日本、西班牙、葡萄牙、意大利北部、迪拜等地NO₂含量下降明显,而2010-2014 年中国东部地区和乌鲁木齐、波兰大部、伊朗德黑兰、伊拉克巴格达、科威特、沙特利雅得、印度新德里、印度巴朗格伊尔及周边、孟加拉国达卡、智利圣地亚哥等地NO₂含量却有不同程度的上升。较2005-2009 年,2010-2014 年中国华北大部、重庆和贵州大部、珠江三角洲、长江三角洲,以及美国东部、南非姆普马兰加及周边等地的NO₂含量有所下降,而秘鲁利马、秘鲁南部等地NO₂含量出现增长。全球7 大主要城市近10 年NO₂和NO₂含量比较结果显示,中国石家庄NO₂含量均值最高,其次为中国北京、俄罗斯莫斯科、南非姆普马兰加、美国纽约、德国科隆、中国乌鲁木齐;南非姆普马兰加、中国石家庄、中国北京的NO₂总量明显高于美国纽约、德国科隆、俄罗斯莫斯科;中国北京、中国乌鲁木齐、美国纽约、德国科隆、俄罗斯莫斯科城市NO₂含量高于NO₂。