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ISSN: 2333-9721
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遥感技术反演湖泊水质研究综述
Research on Retrieving Lake Water Quality by Remote Sensing Technology

DOI: 10.12677/gst.2025.132012, PP. 92-98

Keywords: 水质监测,遥感反演,环境管理
Water Quality Monitoring
, Remote Sensing Inversion, Environmental Management

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Abstract:

遥感技术具有大面积同步观测、高效率、低成本、周期性、数据综合性强等明显优势。研究湖泊水质关乎水域生态平衡、生物多样性保护、实现区域可持续发展、有效实施水资源管理和环境保护。目前,遥感技术反演湖泊水质监测研究是当前热点之一,遥感技术可在水资源、水环境、水生态、水灾害防御等业务中提供大范围且空间连续的观测数据,与无人机、地面站点信息相结合可形成天地一体化、点面结合的水安全要素立体监测网络。遥感技术已应用在防洪抗旱、河湖管理、水土保持、水政执法、水资源管理、水源地管理等诸多水利业务中,发挥着越来越重要的技术支撑作用。本文主要阐述了水质反演方法、国内外遥感水质监测技术研究进展,讨论了目前遥感水质监测中存在的问题及对反演过程进行了展望。
Remote sensing technology has obvious advantages such as large area synchronous observation, high efficiency, low cost, periodicity and strong data synthesis. The study of lake water quality is related to water ecological balance, biodiversity conservation, regional sustainable development, effective implementation of water resources management and environmental protection. At present, remote sensing technology inversion of lake water quality monitoring research is one of the current hot spots. Remote sensing technology can provide a large range and spatial continuous observation data in water resources, water environment, water ecology, water disaster prevention and other services. Combined with UAV and ground station information, it can form a three-dimensional monitoring network of water security elements that integrates space and earth and point and surface. Remote sensing technology has been applied in flood control and drought relief, river and lake management, soil and water conservation, water administration law enforcement, water resources management, water source management and many other water conservancy operations, playing an increasingly important technical support role. In this paper, water quality inversion methods and remote sensing water quality monitoring technology at home and abroad are described, the existing problems in remote sensing water quality monitoring are discussed, and the inversion process is prospected.

References

[1]  王思梦, 秦伯强. 湖泊水质参数遥感监测研究进展[J]. 环境科学, 2023, 44(3): 1228-1243.
[2]  赵方睿, 王强, 穆春生, 等. 基于遥感的1984-2019年查干湖及周边湖泊透明度变化[J]. 湖泊科学, 2025, 37(1): 328-338.
[3]  陈宇洁, 陈志芳, 邹丽, 等. 基于哨兵-2MSI数据的高邮湖水体叶绿素a浓度和总悬浮物浓度遥感反演[J]. 环境监控与预警, 2024, 16(6): 21-28.
[4]  沈英, 吴盼, 黄峰, 等. 基于高光谱成像技术的赤潮藻种鉴别和浓度测量方法[J]. 光谱学与光谱分析, 2023, 43(11): 3629-3636.
[5]  吕娜, 郭梦京, 赵馨, 等. 内陆淡水湖博斯腾湖水质遥感反演及时空演变特征[J]. 干旱区地理, 2024, 47(6): 953-966.
[6]  陈方方, 王强, 宋开山, 等. 基于Sentinel-3OLCI的查干湖水质参数定量反演[J]. 中国环境科学, 2023, 43(5): 2450-2459.
[7]  何云玲, 熊巧利, 罗贤, 等. 基于NDVI滇池水华特征的时空变化研究[J]. 生态环境学报, 2019, 28(3): 555-563.
[8]  赵晏慧, 李韬, 黄波, 等. 2016-2020年长江中游典型湖泊水质和富营养化演变特征及其驱动因素[J]. 湖泊科学, 2022, 34(5): 1441-1451.
[9]  周正, 何连, 刘良明. 基于HJ-1A/B CCD数据的东湖叶绿素a浓度反演可行性研究[J]. 测绘通报, 2011(3): 11-14.
[10]  黄启会. 基于遥感技术的湖泊水质叶绿素a浓度监测及富营养化评价研究[D]: [硕士学位论文]. 贵阳: 贵州师范大学, 2019.
[11]  孙咏曦, 陈燕飞, 周元, 等. 洪湖水质富营养化评价方法比较[J]. 水电能源科学, 2023, 41(9): 36-39.
[12]  彭翰. 改进的BP人工神经网络算法模型在水体重金属预测中的应用[D]: [硕士学位论文]. 重庆: 重庆大学, 2020.
[13]  Dörnhöfer, K. and Oppelt, N. (2016) Remote Sensing for Lake Research and Monitoring—Recent Advances. Ecological Indicators, 64, 105-122.
https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.12.009
[14]  王波, 黄津辉, 郭宏伟, 许旺, 曾清怀, 麦有全, 祝晓瞳, 田上. 基于遥感的内陆水体水质监测研究进展[J]. 水资源保护, 2022, 38(3): 117-124.
[15]  李旭文, 季耿善. 苏州运河水质的TM分析[J]. 遥感学报, 1993, 8(1): 36-44.
[16]  陈蕾, 邓孺孺, 陈启东, 等. 基于水质类型的TM图像水体信息提取[J]. 国土资源遥感, 2012(1): 90-94.
[17]  施明伦, 游保杉, 万腾州, 等. 大气校正对SPOT卫星遥测水质的影响[J]. 遥感学报, 2006(4): 548-558.
[18]  吕学研, 张甦, 张咏, 等. 无人机多光谱遥感在社渎港污染溯源中的应用[J].水资源与水工程学学报, 2021, 32(3): 18-23.
[19]  Yu, Z., Huang, Q., Peng, X., Liu, H., Ai, Q., Zhou, B., et al. (2022) Comparative Study on Recognition Models of Black-Odorous Water in Hangzhou Based on GF-2 Satellite Data. Sensors, 22, Article 4593.
https://doi.org/10.3390/s22124593
[20]  侯毅凯, 张安兵, 吕如兰, 等. 基于多源数据的河道水质遥感反演研究[J]. 灌溉排水学报, 2023, 42(11): 121-130.
[21]  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(1): 41-45.
[22]  郭邵萌. 基于高光谱遥感的湖泊水质污染研究[D]: [硕士学位论文]. 济南: 山东师范大学, 2013.
[23]  宋挺, 严飞, 黄君, 等. 基于环境小卫星多光谱数据的太湖叶绿素a浓度的反演[C]//中国环境科学学会, 四川大学. 2014中国环境科学学会学术年会论文集. 无锡市环境监测中心站, 2014: 1-5.
[24]  郑翔宇. 基于多源数据的黄海绿潮遥感监测研究[D]: [硕士学位论文]. 烟台: 中国科学院烟台海岸带研究所, 2017.
[25]  陈彤彤, 许凤至, 李建伟. 基于多源遥感影像的海上溢油监测处理系统[J]. 船海工程, 2020, 49(2): 49-51+54.
[26]  张福存, 李净, 吴立宗, 等. 基于MODIS数据的黑河流域地表温度反演研究[J]. 水土保持研究, 2011, 18(6): 42-51.
[27]  张宏建, 周健, 皇甫款. 基于OLI数据的信阳市境内淮河流域水质遥感反演[J]. 人民长江, 2021, 52(12): 47-53.

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