基于Sentinel卫星的浑浊水体叶绿素反演对比研究——以鄱阳湖为例

Sentinel-2A卫星、Sentinel-3A卫星分别于2015年6月和2016年2月成功发射,其上搭载的MSI、OLCI传感器的空间分辨率、时间分辨率、波段设置等在内陆水体水环境遥感研究中具有较大的应用潜力.针对浑浊水体叶绿素的反演难题,以鄱阳湖为例,基于光学分区理论并结合同步实测数据,探讨了Sentinel系列卫星数据在湖泊叶绿素a遥感反演的可行性.研究表明：1) 对于Sentinel-2A MSI数据,鄱阳湖北湖区以[1/Rrs(665)－1/Rrs(705)]*Rrs(740)作为反演因子构建的三波段模型拟合效果最好,决定系数R2是0.65,平均相对误差是38.53%;鄱阳湖南湖区差值模型Rrs(705)－Rrs(665)反演结果最好,R2是0.63,相对误差是39.87%.2) 对于Sentinel-3A OLCI数据,鄱阳湖北湖区以[1/Rrs(665)－1/Rrs(673.75)]*Rrs(753.75)作为反演因子构建的三波段模型拟合效果最好,R2为0.65,平均相对误差为37.6%;鄱阳湖南湖区差值模型Rrs(708.75)－Rrs(665)反演结果最好,R2是0.62,平均相对误差为39.6%.3) Sentinel系列卫星的分区模型能在一定程度上解决鄱阳湖部分浑浊水体区域叶绿素反演不成功的问题,后续将研究更高精度的反演模型方法.     

GF-1 WFV与Landsat-8 OLI和Sentinel-2A MSI遥感图像光谱信息转换研究

地表环境的宏观动态监测研究中,受卫星回归周期及天气的影响,单颗卫星难以获取长期、连续的光学遥感数据,因此,定量分析多平台遥感数据的光谱信息关系是十分必要的.本研究基于两组同日过境的无云卫星影像(GF-1与Landsat-8和Sentinel-2A),结合地面调查数据,进行了不同传感器影像间对应波段的光谱信息对比,并通过统计回归分析获得了两组卫星对应波段(蓝、绿、红和近红外)的反射率转换方程.研究结果显示,GF-1与Landsat-8和GF-1与Sentinel-2A对应波段的反射率都具有很强的相关性,得到的转换方程能够对上述三种卫星数据间对应波段的光谱信息实现高精度的转换.本研究能够实现同日多光谱遥感数据的光谱信息转换及协同应用,并为区域资源环境的长期定量遥感监测提供技术支持.     

基于PS和SBAS技术监测厦门市主城区地面沉降

基于Sentinel-1A卫星2017年5月到2020年9月的41幅影像,采用PS和SBAS 2种技术,进行高精度的时序形变监测获取了厦门市区监测期间的地表形变信息,PS形变量级位于-25～20 mm/a,SBAS形变量级位于-22.91～18 mm/a.对2种监测结果进行交叉对比和时序分析,形变趋势和空间分布相吻合并分析其线性关系高达0.9206.提取出4个沉降比较严重区域分别是:A区为同安区中部地区,沉降量最大达到-40 mm;B区位于集美区西南部,最大沉降量为-26 mm;C区位于海沧区南部城中,最大沉降量为-23 mm;D区位于海沧区东部地区与厦门岛西部地区最大沉降量分别为-23 mm、-32 mm、-7.7 mm.结果表明2种技术都获得可靠结果.     

环境一号卫星影像中水体信息提取方法研究

从卫星遥感影像中快速、准确地提取水体信息已经成为水资源调查、水资源宏观监测、城市绿化度调查及湿地保护的重要手段。针对HJ—1A/B(中国环境一号卫星)影像与Landsat ETM(美国陆地探测卫星)影像的相似性,利用水体特有的光谱特性,采用多种水体提取方法对HJ—1A/B影像中水体信息进行了快速提取,并比较了两种影像水体提取结果。总结了在环境一号卫星影像中进行水体提取的精度影响因子。分析了传感器、分辨率、水体提取模型对水体提取的影响。     

Sentinel-1A影像在山区管道地表形变监测中的适用性评价指标构建

Sentinel-1A卫星数据覆盖范围广、重访周期快、获取成本低,通过合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术能够高效获取管道沿线大面积地表形变信息。但是山区管道所处地形复杂、起伏大、植被茂盛,监测中易存在叠掩、阴影、失相干等现象,Sentinel-1A卫星数据在管道不同区段的适用性有差异。为了对Sentinel-1A在山区管道地表形变测量中的适用程度进行评价,本文以三段不同山区地形的管道为研究区,结合Sentinel-1A数据、Sentinel-2数据、ALOS DEM数据进行相关性分析,构建适用性评价指标。结果显示：管道沿线Sentinel-1A影像的叠掩阴影占总面积的比例与坡度的Pearson相关性为-0.914,Spearman相关性为-1,呈显著负相关;影像相干性和归一化植被指数的Pearson相关性为-0.972,Spearman相关性为-0.99,呈显著负相关。使用回归分析和归一化的方法建立了山区管道沿线Sentinel-1A数据的坡度适用性指标和植被适用性指标,指标可对山区管道沿线域使用Sentinel-1A数据进行形变监测的适用性进行评价。     

利用Sentinel-1A SAR影像监测尼泊尔“4·25”地震变形

为利用新一代欧洲太空局SAR系统Sentinel-1A卫星获取大面积地震变形数据,对其监测模式和数据特点进行研究,给出针对TOPSAR成像干涉数据处理的拼接方法,并利用Sentinel-1A数据获取尼泊尔"4·25"地震区域约160 km×180 km的地表形变。结果显示,地震导致的雷达视线向相对变形最大达2 m。     

基于SBAS-InSAR技术的丹江口坝区地表形变监测与分析

丹江口水库是南水北调中线工程的水源地,地理位置极其重要.丹江口坝区是丹江口水库的核心区域,在长期使用过程中不可避免会发生形变,形变监测十分必要.然而传统的监测手段有很多限制,本文采用短基线集干涉测量(SBAS-InSAR)技术,将2017年3月12日至2018年3月19日的25景Sentinel-1A卫星SAR图像作为研究数据,开展以丹江口坝区为中心的大范围的地表形变监测研究.以研究区地表的形变量及形变趋势结果为依据,结合当地地形地貌及站点实测水文资料,综合分析该区域地表形变情况,并对丹江口大坝及坝区的安全性进行评估.研究发现:丹江口大坝周边150 km~2范围内的形变小于10 mm/a,在时间序列上呈现较为稳定的状态.     

PS-InSAR在南昌地表变形监测中的应用研究

利用2014-2018年覆盖南昌市区域范围Sentinel-1A卫星数据,采用PS-InSAR技术对南昌市主要的基础设施建设,如高铁、地铁、隧道、桥梁、高楼等地表形变情况进行计算、趋势分析与及时监测,为区域灾害提供预警与评估,及为地区规划与发展提供决策支持。PS-InSAR技术在地面沉降、自然灾害等地表形变监测方面已得到广泛的应用。就PS-InSAR在南昌地表形变监测的应用进行了探讨,并根据InSAR的特点,指出了InSAR的部分缺陷,给出了InSAR的使用局限以及今后的研究方向。     

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.