水环境检测和遥感[大全五篇]

第一篇：水环境检测和遥感

摘 要: 遥感技术在水环境监测方面得到了日益广泛的应用，不同含量和类别的水质参数的水体光谱特征不同, 这使得遥感影像能用于水体水质的监测。简要介绍了水体水质监测中遥感应用研究的发展和现状，阐述了水质遥感监测原理与方法、常用的遥感数据和几种主要水质参数的遥感监测进展，讨论了目前遥感在水质监测应用中存在的问题和未来该领域研究的重点。

关 键 词: 遥感;水环境监测;水污染

1.引言

随着工农业生产的发展,江河湖海的各种水体受污染的程度不断加重。它们包括生活废水污染、泥沙等悬浮固体污染、石油污染、重金属污染、富营养化污染和热污染等。它们对人类社会的危害是十分严重的。因此,对这些污染进行监测非常重要。随着遥感技术的进步,遥感监测在水环境等领域的应用已引起环境保护等部门较广泛的重视。国内外通过各方面的努实践认为,各种水体污染在遥感图像上都有不同程度的反映(除有的不清晰外)。因此目前,遥感已成为我们用以监测水环境的依据,而其在水环境监测中的应用也是一先进的技术途径。2.水环境污染

中国环境监测总站提供的资料表明,近10 年来, 我国的水污染成分发生了显著变化:无机污染减少,有机污染上升;工业污染下降,生活污染和面源污染增加。总之目前,我国水环境面临三大问题: ①主要污染物排放量远远超过水环境容量;②江河湖泊普遍遭受污染;③生态用水缺乏,水环境恶化加剧。水污染的现状可以表明,我国水环境污染形势严峻。因此,加大保护水资源的力度,提高水环境监测效率的工作势在必行。

水环境是由地球表层水圈所构成的环境，它包括在一定时间内水的数量、空间分布、运动状态、化学组成、生物种群和水体的物理性质。水环境是一个开放系统，它与土壤－岩石圈、大气圈、生物圈乃至宇宙空间之间存在着物质和能量的交换关系。

水环境的遥感监测多是对地表各种水体进行空间识别、定位、及定量计算面积、体积或模拟水体动态变化。随着遥感基础研究的进展，对水体本身的光谱特性有了深入研究，同时进行许多水质光谱数据测试。对水体的遥测也转换到水体属性特征参数的定量测定，如水深的控制、悬浮泥沙浓度的测定、和绿素含量的测定，以及污染状况的监测等。[1.2] 3.遥感水质监测方法

水体因为各组分及其含量的不同造成水体的吸收和散射的变化，使一定波长范围反射率显著不同，是定量估测内陆水体水质参数的基础。水质遥感监测常用的方法有3种：物理方法、经验方法和半经验方法。

3．1 物理方法

物理方法是以由辐射传输理论提出的上行辐射与水体中光学活性物质特征吸收和后向散射特性之间的关系为基础，利用遥感测量得到的水体反射率反演水体中各组分的特征吸收系数和后向散射系数，并通过水体中各组分浓度与其特征吸收系数、后向散射系数相关联，反演水体中各组分的浓度[3]。在实际的研究工作中，由于物理方法所要求的数据源难以满足，物理方法中的很多模型都只能采用经验的关系，基于物理方法得到的水质参数算法精度并不是很高。

3．2 经验方法

经验方法是伴随着多光谱遥感数据应用于水质监测而发展起来的一种方法。经验方法基于经

验或遥感波段数据和地面实测数据的相关性统计分析，选择最优波段或波段组合数据与地面实测水质参数值通过统计分析得到算法，进而反演水质参数。国内外学者利用经验方法开展了很多内陆水体水质遥感监测，在特定的水域研究中取得了一定的成功[4．5]。但由于水质参数与遥感数据之间的事实相关性不能保证，算法的精度通常不高且具有时间和空间特殊性。3．3 半经验方法

半经验方法是随着高光谱遥感技术在水质监测中的应用发展起来的。半经验方法根据非成像光谱仪或机载成像光谱仪测量的水质参数光谱特征选择估算水质参数的最佳波段或波段组合，然后选用合适的数学方法建立遥感数据和水质参数间的定量经验性算法。半经验方法是自20世纪90年代以来最常用的水质遥感监测方法。国内外很多的学者利用这种方法对湖泊、水库的水质参数如总悬浮物、叶绿素a、黄色物质以及与之相关的可见度、混浊度进行监测和评价，并且得到了较高的监测精度[6.7.8]。

遥感水质监测方法20世纪80年代前以物理方法为主，80～90年代以经验方法为主，90年代后以半经验方法为主，经历了物理方法一经验方法一半经验方法的过程，其发展过程是与遥感技术的发展紧密结合在一起的。经验方法、半经验方法都是通过对航空航天遥感数据、与其(准)同步的地面水质波谱数据、实验室水质分析数据进行适当的统计分析反演水质参数，影响算法精度的主要因素有遥感数据的波段设置和统计分析技术。.水质遥感监测的原理

遥感获取水质参数的方法是通过分析水体吸收和散射太阳辐射能形成的光谱特征与水质指标浓度之间的关系实现的。图1 反映了电磁波与水体相互作用的辐射传输过程:太阳辐射到达气-水界面, 一部分被反射, 而另一部分则折射进入水体内部, 这部分入射光在水面下被多种分子散射和吸收, 由于溶解或悬浮于水中的污染成分和浓度不同, 使水体的颜色、密度、透明度和温度等产生差异, 导致水体反射能量的变化。

5.遥感技术在水污染监测方面的应用

（1）利用红外扫描仪监视石油污染

全球每年排入海洋的石油及其制品高达1000万吨，利用多光谱航片可对海面石油污染进行半定量分析，将彩色航片同步拍照与近红外片做的彩色密度分割图相比较，更精密地判断和解译信息，参照图片画出不同油膜厚度的大致分级图。通过彩色密度分割图像，特别是数字密度分割图，可以更准确地判断油量的分布情况。通过彩色密度分割可把相差零点零几厚度的海面油膜区分出层次来，这有利于用航空遥感对海面油的扩散分布和半定量研究。浓度大的地方是黄色，往外扩散的油膜变薄，呈黄紫混在一起的颜色，再往外扩散的油膜就更薄些呈紫色。通过对污染发生后各天的气象卫星图像的对比分析，确定油膜的漂移方向，计算出其扩散速度和扩散面积。

（2）利用遥感技术监测水体富营养化

浮游植物中的叶绿素对蓝紫光和红橙光有较强的吸收作用，当水体出现富营养化时，我们就可以利用遥感技术推算出水体中的叶绿素分布情况。赤潮区的海水光谱特征是藻类、泥沙和海水的复合光谱，另外有机或无机颗粒物也会吸收入射光，影响水体的透明度。（3）通过遥感技术调查废水污染和泥沙污染

废水的颜色与悬浮物性状千差万别，特征曲线上的反射峰位置和强度也不大一样，可以用多光谱合成图像进行监测。水中悬浮泥沙的浓度和粒径增大，水体反射量也会相应增加，反射峰随之红移，定量判读悬浮泥沙浓度的最佳波段是0.65～0.85微米。

（4）应用红外扫描仪监测水体热污染

应用红外扫描仪记录水体的热辐射能量，真实反映其温度差异。在热红外图像上，热水温度高，辐射能量多，呈浅色调。冷水和冰辐射能量少，呈深色调。热排水口处通常呈白色羽流，利用光学技术和计算机对热图像作密度分割，根据少量的同步实测水温，画出水体等温线。

（5）通过遥感技术分析水域的分布变化和水体沼泽化

水体总体反射率较低，选择1.55～1.75微米波段的多时域影像可以分析水域的分布变化。沼泽化在时域图像上反映为水体面积缩小，从水体向边缘有规律变化，显示出不同程度的植被特征。

6．水体的光谱特征

太阳辐射到达水面后，—部分被水面直接反射回空中形成水面反射光，它的强度与水而状况有关，但除了发生镜面反射的情况之外，一般仅占到入射光的3.5％左右；其余光透射进水中，大部分被水体吸收，部分被水体悬浮泥沙和有机生物散射，构成水体散射光，其中返回水面的部分称后向散射光；部分透过水层，到达水底再反射，构成水底反射光，这部分光与后向散射光一起组成水中光，回到水面再折向空中，所以遥感器接收到的光包括水面反射光和水中光（当然还有天空散射光）（参见图6.1）。一般清水的反射率在可见光区都很低（仅蓝光波段稍高），以后随波长增加而进一步降低，至0.75μm以后的红外波段水几乎成了全吸收体。泥沙含量很高的混浊水，在可见光的反射率明显提高了，提高的幅度随悬浮泥沙的浓度与粒径而增加。图6.2展示了不同泥沙含量水样的光谱反射曲线。从图中可以看比，随着泥沙含量的增高，水体反射率急剧增其最高反射率则有黄绿光区向红光和近红外区移动的趋势。因此，0.6μm-0.7μm左右是定量分析悬浮泥沙的最佳波段之一。

在清澈的水体中，水底的反射光和水中的散射光强度，与水的深度呈良好的负相关。据测定，清洁水对0.47μm~0.55μm左右的光谱散射作用最弱，消散系数最小，即穿透能力最强，故可以认为0.47μm~0.55μm是遥感探测清洁水深的最佳波段。

近年我国部分水域遭受不问程度的污染，其中最普遍的是水体富营养化，促使藻类等水生生物大量繁殖。水生生物体中的叶绿素与藻胆素等会改变纯水在近红外波段的强吸收性，使曲线多少显示出近红外的“陡坡”效应（参见图6.3），其程度则取决于水生生物量的多寡。由此提供了遥感监测海洋赤潮和湖泊富营养化暴发水华的依据。

7.水质遥感存在的问题与发展趋势

7.1 存在的问题：①多数限定于定性研究，或进行已有的航空和卫星遥感数据分析，却很少进行定量分析。②监测精度不高，各种算法以经验、半经验方法为主。③算法具有局部性、地方性和季节性，适用性、可移植性差。④监测的水质参数少，主要集中在悬浮沉积物、叶绿素和透明度、浑浊度等参数。⑤遥感水质监测的波段范围小，多集中于可见光和近红外波段范围，而且光谱分辨率大小不等，尤其是缺乏微波波段表面水质的研究。

7.2 发展趋势

7.2.1 建立遥感监测技术体系。研究利用新型遥感数据进行水质定量监测的关键技术与方法，形成一个标准化的水安全定量遥感监测技术体系，针对不同类型的内陆水体，建立多种水质参数反演算法，实现实验遥感和定量遥感的跨跃，从中获得原始创新性的成果。

7.2.2加强水质遥感基础研究。加深对遥感机理的认识，特别是水质对表层水体的光学和热量特征的影响机理上，以进一步发展基于物理的模型，把水质参数更好的和遥感器获得的光学测量值联系起来；加深目视解译和数字图象处理的研究，提高遥感影象的解译精度；增强高光谱遥感的研究，完善航空成像光谱仪数据处理技术。7.2.3 开展微波波段对水质的遥感监测。常规水质遥感监测波段范围多数选择在可见光或近红外，尤其是缺乏微波波段表面水质的研究情况。将微波波段与可见光或近红外复合可提高对表面水质参数的反演能力。

7.2.4 拓宽遥感水质监测项。现阶段水质遥感局限于某些特定的水质参数，叶绿素、悬浮物及与之相关的水体透明度、浑浊度等参数，对可溶性有机物、COD等参数光谱特征和定量遥感监测研究较少，拓宽遥感监测项是今后的发展趋势之一。应加强其他水质参数的光谱特征研究，以扩大水质参数的定量监测种类，进一步建立不同水质参数的光谱特征数据库。

7.2.5 提高水质遥感监测精度。研究表明利用遥感进行水质参数反演，其反演精度、稳定度、空间可扩展性受遥感波段设置影响较大，利用星载高光谱数据进行水质参数反演，对其上百的波段宽度为10nm左右的连续波段与主要水质参数的波谱响应特性进行研究，确定水质参数诊断性波谱及波段组合，形成构造水质参数遥感模型和反演的核心技术，提高水质监测精度。

7.2.6 扩展水质遥感监测模型空间。系统深入的研究水质组分的内在光学特性，利用高光谱数据和中、低分辨率多光谱数据进行水质遥感定量监测机理研究，进行水质组分的定量提取和组分间混合信息的剥离，消除水质组分间的相互干扰，建立不受时间和地域限制的水质参数反演算法，形成利用中内陆水体水质多光谱遥感监测方法和技术研究低分辨率遥感数据进行大范围、动态监测的遥感定量模型。7.2.7 改进统计分析技术。利用光谱分辨率较低的宽波段遥感数据得到的水质参数算法精度都不是很高，可以借鉴已在地质、生态等领域应用的混合光谱分解技术，人工神经网络分类技术等，充分挖掘水质信息，建立不受时间和地域限制的水质参数反演算法，提高遥感定量监测精度。

7.2.8 综合利用“3S”技术。利用遥感技术视域广，信息更新快的特点，实时、快速地

提取大面积流域及其周边地区的水环境信息及各种变化参数；GPS为所获取的空间目标及属性信息提供实时、快速的空间定位，实现空间与地面实测数据的对应关系；GIS完成庞大的水资源环境信息存储、管理和分析。将“3S”技术在水质遥感监测中综合应用，建立水质遥感监测和评价系统，实现水环境质量信息的准确、动态快速发布，推动国家水安全预警系统建设。

结论

遥感监测的项目增多、分辨率提高、解译性能增强,逐渐占据环境监测网络的重要地位。为了发挥遥感技术在环境保护领域中的作用,结合国内外遥感技术发展的实际情况,深化环境遥感方面的应用研究十分必要。为了提高我国环境保护的科技水平,使我国的环境监测和保护水平再上一个新的台阶,环境保护总的环境遥感需求是:利用卫星遥感技术。随着卫星遥感技术的发展和人们对环境保护的重视,卫星遥感将在环境保护领域中发挥更大的作用。希望卫星遥感在中国环境监测方面尽早步入实现化、业务化阶段,为中国的环境保护工作发挥作用。参考文献: [ 1 ] 施益强,陈崇成,陈玲.遥感技术在环境科学与工程应用中的进展[J ].科技导报,2002 ,12 :25225.[3]lee Z P，Carder K L，Hawes S H，et a1．A model for interpretation of hyperspectral remote—sensing reflectance[J]．Appl Opt，1994，33：5721— 5732． [4]Dekker A G，Peters S W M．The use of the Thematic Mapper for the analysis of eutrophic lakes：a case study in the Netherlands[J]．Int J Re—mote Sensing，1993，14：799—822． [5]Kloiber S M，Brezonik P L，Olmanson L G，et a1．A procedure for regional lake water clarity assessment using Landsat multispectral data[J]．Remote Sensing of Environment，2002，82：38—47．

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[8]疏小舟，尹球，匡定波．内陆水体藻类叶绿素浓度与反射光谱特征的关系[J]．遥感学报，2000，4(1)：41—45．

第二篇：遥感在环境检测中的应用

遥感在环境检测中的应用

班级：测绘C111 姓名：郑广震 学号：117568

遥感在环境检测中的应用

摘要：现阶段，由于多方面因素的影响，使得我国的城市环境污染日益严重，各类突发性环境污染事故比比皆是，从而导致生态环境失衡。环境监测作为控制环境污染的主要途径之一，其作用得以彰显。然而，我国幅员辽阔，仅凭现有的环境监测工作站及监测技术很难实现全方位监测，而且及时性和准确性也难以保证。遥感技术以其自身诸多优点，被广泛应用于各个领域当中，该技术在环境监测方面的效果也比较明显。基于此点，本文就城市环境监测中遥感技术的应用进行浅谈。

关键词：环境监测；遥感技术；红外遥感

一、遥感技术概述

遥感技术是从人造卫星、飞机或其他飞行器上收集地物目标的电磁辐射信息，判认地球环境和资源的技术。它是60年代在航空摄影和判读的基础上随航天技术和电子计算机技术的发展而逐渐形成的综合性感测技术。任何物体都有不同的电磁波反射或辐射特征。航空航天遥感就是利用安装在飞行器上的遥感器感测地物目标的电磁辐射特征，并将特征记录下来，供识别和判断。把遥感器放在高空气球、飞机等航空器上进行遥感，称为航空遥感。把遥感器装在航天器上进行遥感，称为航天遥感。完成遥感任务的整套仪器设备称为遥感系统。航空和航天遥感能从不同高度、大范围、快速和多谱段地进行感测，获取大量信息。航天遥感还能周期性地得到实时地物信息。因此航空和航天遥感技术在国民经济和军事的很多方面获得广泛的应用。例如应用于气象观测、资源考察、地图测绘和军事侦察等。

遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线，对目标进行探测和识别的技术。例如航空摄影就是一种遥感技术。人造地球卫星发射成功，大大推动了遥 感技术的发展。现代遥感技术主要包括信息的获取、传输、存储和处理等环节。完成上述功能的全套系统称为遥感系统，其核心组成部分是获取信息的遥感器。遥感器的种类很多，主要有照相机、电视摄像机、多光谱扫描仪、成象光谱仪、微波辐射计、合成孔径雷达等。传输设备用于将遥感信息从远距离平台(如卫星)传回地面站。信息处理设备包括彩色合成仪、图像判读仪和数字图像处理机等。

遥感（RS）与地理信息系统（GIS）技术的发展及其在地理学研究中越来越广泛和深入的应用，已经导致这一学科研究方法，特别是地理学研究中空间对象的观测与信息获取方法产生了根本性的变化，极大地提高了对地观测能力和丰富了观测内容，深化了人们对地理现象的认识。

（一）遥感技术分类

遥感技术主要是指通过物体对电磁波的辐射或反射，不与物体进行直接接触，远距离辨识及测量目标对象的一种监测技术。按照所使用的监测波段不同，该技术可分为以下几种类型：热红外遥感技术、可见光反射红外遥感技术和微波遥感技术。

（二）遥感技术的特点和作用

遥感技术的特点如下：监测速度快、范围广、能够进行长时间动态监测、投入成本低、回报高、无需现场采集样本、可以发现常规法无法监测到的污染源；其较为明显的作用是可对指定区域进行跟踪测量，并且能够快速获取与污染有关的全方面信息，如污染源位置、污染范围、污染物分布及扩散情况、大气生态效应等等。（三)遥感技术的优越性

探测范围大：航摄飞机高度可达10km左右；陆地卫星轨道高度达到910km左右。一张陆地卫星图像覆盖的地面范围达到3万多平方千米，约相当于我国海南岛的面积。我国只要600多张左右的陆地卫星图像就可以全部覆盖。获取资料的速度快、周期短。实地测绘地图，要几年、十几年甚至几十年才能重复一次；陆地卫星4、5为例，每16天可以覆盖地球一遍。

受地面条件限制少：不受高山、冰川、沙漠和恶劣条件的影响。

方法多，获取的信息量大：用不同的波段和不同的遥感仪器，取得所需的信息；不仅能利用可见光波段探测物体，而且能利用人眼看不见的紫外线、红外线和微波波段进行探测；不仅能探测地表的性质，而且可以探测到目标物的一定深度；微波波段还具有全天候工作的能力；遥感技术获取的信息量非常大，以四波段陆地卫星多光谱扫描图像为例，像元点的分辨率为79×57m，每一波段含有7600000个像元，一幅标准图像包括四个波段，共有3200万个像元点。

（四）遥感技术的应用范围

目前，遥感技术已在我国诸多领域内得到广泛应用，具体包括：农林牧渔业环境监测；地质、地理、水文、气象、海洋等环境监测；城乡规划、资源勘探、军事侦察、土地资源管理等等。现阶段，随着科技水平的发展速度不断加快，促进了遥感技术的发展，该技术目前能够测出水中大部分微量元素的实际含量，如叶绿素、水温、泥沙含量以及水色等等，而且其还可以测量出大气的温度、湿度以及各种有害气体的浓度和分布情况，在固体污染物的测量方面也有一定的作用。

城市的飞速发展带来了一系列城市污染问题。常规的人工调查方法由于周期长，耗资大，不能及时反映城市环境变化的趋势。而遥感（RS）技术由于具有快速、准确、大范围和实时地获取资源环境状况及其变化数据的优越性，成为城市环境监测的主要手段。

城市环境是自然环境和社会环境综合作用下的人工环境。污染物一般可分为化学性、物理性和生物性三大类。其中，现在遥感技术可以有效地监测城市中的大气污染、水污染、地面污染、固体废物堆场污染和热污染，并且可以监测城市土地利用变化、城市交通、灾害预警等方面。

二、遥感技术在城市环境监测中的具体应用

（一）在大气环境监测中的应用

大气污染主要是指工业和生活燃煤排放的废气烟尘、粉尘、扬尘以及人工合成物质自然挥发有毒有害气体对大气的破坏。遥感综合技术在城市环境监测为大气环境质量监测和评价提供了有效的途径。根据遥感影像特征可对大气污染的范围、污染源的位置、污染物的扩散途径进行监测结合实地观测数据还可对大气污染的程度进行测定。常规的大气环境监测的做法是在典型区布点采样,在室内分析大气中污染物的含量,并据此来监测和评价大气环境质量。量点的监测数据来评价全区,代表性和可靠性均差。

或者通过对穿过大气层的太阳直射光和来自大气和云的散射光以及来自地表的反射光的谱分析,可以测量它们的光谱特征,求出大气气体分子的密度,从而确定大气中废气和有毒有害气体的含量,并可用此来对大气环境进行监测。灾害性大气污染主要是沙尘暴。卫星图像拥有红外通道，可以确定沙尘暴的位置,同时它所具有的高时间分辨率(如1小时重返),更有利于大尺度监测沙尘暴的运动轨迹。目前沙尘暴研究和监测的主要利用遥感手段。例如：

1.臭氧层监测。因臭氧自身能够吸收0.3微米以下的紫外区中的电磁波，故此可采用紫外波段进行臭氧含量测定。此外，若大气中的臭氧含量达到一定高度时，温度也会随之升高，所以也可采用红外波段进行探测。

2.有害气体监测。对于由自然或人为条件下生成的二氧化硫及氟化物等有害气体，可采用间接解译标志进行监测。通常情况下，当植被受到一定程度的污染后，其对于红外线的反射能力会有所降低，加之纹理、颜色等外在特征也会异于正常状态下的植被，所以可利用植被这一特点，对污染情况进行间接分析。二）在水环境监测中的应用

应用遥感技术对水环境进行监测主要是以清洁水与污染水的反射光谱作为监测依据。正常情况下，清洁的水体其反射率较低，而且对于在光的吸收较强，从而使得其在遥感影像中呈暗色调，这一特征在红外谱段上更为明显。在进行水体监测时，可将水色指标及光谱特征作为遥感技术监测的主要依据。由于遥感技术监测的范围较广，从而使其在水体扩散时能够及时发现污染物的扩散方向、排放源、影响范围及程度，以便尽快找到污染源。因水体中的污染物种类较多，且过于繁杂，为方面遥感监测，通常将水污染分为废水污染、泥沙污染、热污染、石油污染等几种类型。

1.污染监测。利用红外传感装置能够有效地监测到水体中的热污染，由于热污染会释放出热效应，红外传感器则可根据水体热效应的实际差异监测到污染源，再通过计算机或光学分析，便可得出水体的等温线，进而达到对水体污染定量解译的目的。

2.石油污染监测。就港口和海洋而言，石油污染属于一种较为常见的水污染。利用遥感技术对石油污染进行监测，不但可以确定污染区的实际范围和石油含量，同时还能追踪到污染源。由于石油与海水的光谱特征差异较大，所以在很多光谱段上均可将石油与海水分开。

3.废水污染监测。由于废水中所含的悬浮物种类较多且水色差异较大，加之特征曲线上的强度也有所不同，所以可采用多光谱合成图像对废水进行监测。此外根据废水中水温的差异情况，也可采用热红外进行监测。

（三）在地面污染监测中的应用

应用遥感技术对地面污水的排放造成的污染,可应用航空遥感拍摄的像片清楚地圈定出其污染范围。例如,当灌溉的农田遭受污染后,作物的生长在色调上有特殊变化,能同其他一般的禾苗区分开来。此外地下水的污染也会引起地面植被的变化,与正常生长区的作物有不同的光谱表现。多光谱成像仪能监测这些变化,从而圈定地面污染分布范围,进一步对地面污染做出预防规划。

因此,应用遥感技术，不但能圈定地面污染的分布范围,而且还能够对地面污染进行规划性的预防。例如,遥感综合技术在煤炭的自燃隐火监测中的应用。煤炭的自燃隐火不但每年要烧掉十亿吨煤炭资源,还要造成大面积的污染。地矿有关部门应用航空红外扫描仪,煤炭总公司应用地面红外测温仪,按地表温度的细微差异圈定隐火区,区分出燃烧区和燃尽区,分析其蔓延方向及规律,为大规模整治煤炭隐火提供了新的方法和经验。

（四）在城市环境监测中的应用

由于城市中一些工业企业的存在、汽车尾气排放、固体废弃物等，致使城市环境污染日趋严重，人们的工作和生活都建立在城市环境的基础上，环境质量的优劣与人们的关系极为密切。利用遥感技术能够监测到影响城市环境的具体因素，这样有利于在进行城市规划中，对城市整体结构及工业布局进行适当调整，以此来降低环境污染。遥感技术在城市环境监测中的应用主要有以下两个方面：其一，研究土地变化及分类；其二，通过遥感技术提供的各种信息，政府有关部门可以此作为依据，对城市的工业布局及人口分布进行决策和管理。

（五）在固体废弃物监测中的应用

城市的固体废弃物的类型主要有居民生活垃圾、建筑垃圾、工业垃圾，以及混合垃圾,以上几种废物的混合物等。根据遥感图像的特征(如形状、色调或色彩)可以有效地调查固体废物堆场,尤其是利用航空热红外图像更为有效。由于固体废物自身的物理化学分解作用,其温度一般高于周围地物,这在热红外图像上有着明显的色调特征。在城市中有的堆放物的影像特征与固体废弃物堆很相似,解译时容易混淆，因此需要适当地进行一些实地调查。例如,城乡结合部的垃圾堆与农村中的稻草堆粗看起来两者色调、形状都很接近,分布位置也无特点，但若仔细观察可见稻草堆顶部凸出,边界圆滑清晰,而垃圾堆则较平坦,边界模糊。此外,由于城市中各种固体废弃物堆场的分布在空间与时间上均受到各个城市多种环境因素的制约。因此,根据堆放物位置的分布特征来判定堆放物是堆放物判定中的重要一环。例如,在人口集中、建筑密度大、管理严格的城市中心区,不太可能出现大面积的生活垃圾堆和工业垃圾堆,建筑垃圾堆只能堆在建筑工地周围或较偏僻的小马路上,而大的原料堆场也只可能出现在车站或码头附近,因此根据堆放位置可以进行堆放物性质的判断,从而进行正确的固体废物堆场污染监测。三．结论

总而言之，遥感综合技术将帮助人们突破传统污染监测方法的局限,提高城市环境保护和污染监测能力,保护生态环境的平衡、提高人们生存环境的质量。同时它还将完成大量的基础研究工作,建立中国典型地物的波谱数据库和制定资源遥感调查技术规范。环境保护现已成为我国一项重要的基本国策，在未来的工作中，应加大遥感技术的应用力度，使其在环境保护方面的作用得到充分发挥。

参考文献：

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第三篇：基于可见光的海上船舶油井平台遥感检测

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基于可见光的海上船舶油井平台遥感检测 作者：孟若琳 邢前国

来源：《计算机应用》2013年第03期

摘 要：针对目前海上船舶油井提取多是使用已有的非实时陆地岸线提取海域，并且提取算法缺少在大尺度影像上搜索和查找可能存在目标能力的问题，提出一种基于可见光遥感数据的船舶油井检测策略。该策略主要包括综合形态学运算提取海域、目标有无判定算法、迭代最优阈值分割（TS）滑动窗口（SW）目标提取三个部分。探讨了目标有无判定算法中的参数设置和滑动窗口的大小设置，并将提取结果与人工目视解译结果进行了交叉对比验证。结果表明，该策略通过设置合理的参数，可使目标提取的真实精度达到0.981，相对精度达到0.954，表现出较高的实用性。

关键词：船舶油井检测；形态学运算；目标有无判定算法；迭代最优阈值分割；滑动窗口中图分类号： TP751；TP751.1 文献标志码：A

第四篇：遥感感想

我选定的主题是关于遥感在各种领域里的应用。有我们的专业测绘、环境监测、减灾救灾等方面的应用，多源遥感数据融合原理与模型结构及应用等。

在测绘方面，环境灾害监测中的应用课本中大都有介绍。测绘中，利用遥感技术可以制作卫星影像地图，卫星影像修测地形图，进行陆地地形图测绘，浅水区的地形测绘，南极冰面地形地貌测绘等，有关于TM影像、遥感影像的纠正、SPOT图像的高程信息提取方法、3-Camera立体测土卫星、相干雷达等知识。在环境灾害监测方面，有8个方面的介绍：遥感方法快速监测洪涝灾情，遥感方法监测沙尘暴，遥感在森林火灾监测中的应用，臭氧层监测，卫星遥感监测南极冰川流速，遥感方法观测海洋赤潮，遥感监测海啸，武汉市水面和城区变化的遥感监测。其他领域有遥感在地质调查中的应用，在农林牧方面的应用，在考古和旅游资源开发中的应用，探测南极陨石分布等。以上这些课本中都作了一定的讲解。

关于TM影像、遥感影像的纠正、SPOT图像啊等都是我比较熟悉的概念了。还有上面林列的课本中的大都了解或熟悉了。而像多源遥感数据融合原理与模型结构及应用就不清楚了。看了《多源遥感数据融合原理与模型结构及应用》的内容，下面是一点概括：多源遥感数据融合是指将不同类型传感器获取的同一地区的影像数据进行几何校正和配准后，采用一定的算法将各影像数据中所含的信息优势进行互补，然后有机地结合起来产生更为优化的新影像数据。多源遥感数据融合可以提高地物分类及动态监测精度。还知道图像融合的三个级别：像素级数据融合、特征级数据融合、决策级数据融合。但还是有一些地方不理解的。HIS孟塞尔彩色空间的概念及其引申不知道；alman滤波是怎么的过程。

遥感技术在大气环境中的监测应用，我看到了遥感技术在大气污染监测、水质污染监测、固体废弃物污染监测、土地利用类型的改变以及生态植被变化等各个方面的显著作用，但仅仅是在“知道”的层面，具体的怎样“监测”，用到什么技术等都不知道。比如利用美国气象卫星NOAA/ AVHRR 的热红外波段实施城市热岛监测就不怎么明白。

遥感技术的应用时广泛而与时俱进的，很多领域都还等待我们去开发应用。可以预见随着遥感技术的发展进步，其应用必然会更加贴近人们的生活，是我们的生活方式更加快捷便利。遥感应用将体现在更加自动化与智能化，人工劳力消耗必然会降低很多。这是一个广阔的天地，正等待我们去发掘，必然会是另一番天地！

第五篇：遥感实验报告

实 验 报 告（实验一）

[实验名称]

ENVI窗口的基本作

[实验目的与内容] 实验目的

熟悉ENVI软件的窗口操作方法，掌握影像信息、像元信息浏览方法，影像上距离和面积量算方法。实验内容

1、熟悉遥感图像处理软件ENVI的窗口基本操作。

2、查看影像信息和像元信息。

3、距离测量与面积测量。

[实验数据处理及成果]

1、哈尔滨市TM影像成像的

时间 2013年7月19日、分辨率 30m，各波段的波长。

2、哈尔滨市TM影像使用的

投影类型 UTM、投影分带 北 51区。

3、哈尔滨市TM影像使用的坐标系，图像左上角的公里网坐标 9819 8092、地理坐标 经度125.4941 纬度47.0930。

4、测量狗岛的周长 9602.445 m 面积 3613050 m。2[体会及建议]

通过本次试验熟悉遥感图像处理软件ENVI的窗口基本操作。了解了ENVI的功能。加深了对遥感原理的认识。学会了初步实验的能力。为以后学习打下了基础。[实验成绩]

实 验 报 告（实验二）

[实验名称]

遥感影像地理坐标定位和配准

[实验目的与内容] 实验目的

熟悉在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的配准和影像到地图的校正。掌握使用ENVI生成影像地图的步骤，学会利用全色影像和多光谱影像进行HSV融合的步骤。实验内容

本实验主要涉及遥感图像处理中影像校正、配准功能，通过实验进一步掌握这类处理的理论原理。

[实验数据处理及成果]

用SPOT校正TM数据，附操作过程截图和校正后TM影像图片

[体会及建议] 通过本次试验熟悉在ENVI中对影像进行地理校正，添加地理坐标，以及如何使用ENVI进行影像到影像的配准和影像到地图的校正。在实验过程中移动光标，查看坐标值，要小心谨慎注意地图坐标和经纬度之间的关系。以免出现错误。

[实验成绩]

实

验

报

告（实验三）

[实验名称]

ENVI[实验目的与内容]

遥感影像镶嵌与裁剪

实验目的

理解ENVI中对影像镶嵌及裁剪知识。掌握基于像素的影像镶嵌操作，熟悉基于地理坐标的影像镶嵌操作步骤；掌握图像的规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪操作。实验内容

1）基于像素的影像镶嵌； 2）基于地理坐标的影像镶嵌； 3）规则分幅裁剪； 4）不规则分幅裁剪。[实验数据处理及成果]

1.用地理坐标镶嵌的方法完成下载TM影像镶嵌（附图）2.在镶嵌图上裁剪下哈尔滨市行政区影像（附图）

[体会及建议]

通过本次试验了解对影像镶嵌及裁剪。熟悉基于地理坐标的影像镶嵌操作步骤，掌握图像的规则分幅裁剪和不规则分幅裁剪操作。在裁剪的过程中要注意剪切线很重要。[实验成绩]

实

验

报

告（实验四）

[实验名称]

遥感影像的彩色合成与彩色变换

[实验目的与内容] 实验目的

掌握遥感图像的单波段色彩变换和多波段的彩色合成方法，熟悉多波段影像的色彩变换操作。实验内容

1、彩色合成（真彩色与假彩色）。

2、单波段色彩变换（密度分割）

3、多波段色彩变换。

[实验数据处理及成果]

1、以哈尔滨市TM影像为例，进行真、假彩色合成。

2、对哈尔滨市TM影像进行密度分割。

3、以TM7（R）、4（G）、1（B）组合进行HLS、HSV色彩变换。

5、简述密度分割、HLS色彩变换的原理及在ENVI中的操作步骤。

操作步骤：打开文件 选择变换中的颜色空间变换下的RGB to HLS，RGB to HSV。[体会及建议]

通过本次实验掌握遥感图像的单波段色彩变换和多波段的彩色合成方法。掌握了多波段色彩变换。为以后学习做铺垫。[实验成绩]

实

验

报 告（实验五）

[实验名称]

遥感影像运算与增强处理

[实验目的与内容] 实验目的

掌握运用图像差值运算、比值运算进行图像增强的原理、方法和操作技巧，并能较熟练运用相关原理求解植被指数、K-T变换中各分量影像图，为以后的遥感应用和建立遥感信息模型打下良好的基础。实验内容

1、图像差值运算。

2、图像比值运算。

3、计算植被指数影像图。

4、求K-T变换中各分量图像。[实验数据处理及成果]

1、以哈尔滨市TM影像为例，求出植被指数影像。

2、求哈尔滨市TM影像绿度分量及亮度分量影像图。

3、简述K—T变换的原理、意义及在ENVI中的操作步骤。

[体会及建议]

通过本次试验需要掌握了影像的四则运算及混合运算，；有助于研究判读图像和植被指数计算。掌握运用图像差值运算、比值运算进行图像增强的原理、方法和操作技巧，并能较熟练运用相关原理求解植被指数、K-T变换中各分量影像图。为以后的遥感应用和建立遥感信息模型打下良好的基础。

[实验成绩]

实

验

报

告（实验六）[实验名称]

遥感影像的计算机分类

[实验目的与内容]

实验目的

理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类、非监督分类的过程，学会利用遥感图像处理软ENVI件对遥感图像进行监督和非监督分类的方法。实验内容

1、遥感图像分类原理。

2、遥感图像监督分类。

3、最大似然法分类（Maximum Likelihood）；

4、遥感图像非监督分类；

5、K-mean 与Isodata分类方法。[实验数据处理及成果]

1、从哈尔滨市遥感影像图上截取某一部分影像，用K-mean和Isodata法对建设物、植被、水体等主要地物进行分类。

2、简述遥感图像Isodata分类的原理及在ENVI中的操作步骤

原理：在初始状态给出图像粗糙分类，然后基于一定原则在类别间重新组合样本直到合理为止。

步骤：在主菜单选择分类→非监督分类→IsoData打开文件（如图：

→设置参数及保存位置（如图）→生成分类文件。

[体会及建议]

→）

通过本次试验对计算机解译进行了初步了解，理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类、非监督分类的过程，练习了监督与非监督分类，学会了利用遥感图像处理软ENVI件对遥感图像进行监督和非监督分类的方法。[实验成绩]