遥感在水环境监测中的应用

[导读] 我国环境遥感应用领域的发展经历了从单纯的环境监测发展到了环境区划、环境影响评价和预测研究等。遥感水环境监测从一次性监测发展到了连续动态监测，从个别指标的定性研究扩展到了多目标、多层次的模型研究和定量分析，从单一卫星数据源的应用发展到了多数据源、多时相、多分辨率遥感数据的应用。遥感在水环境监测中发挥着越来越大的作用。

　　随着遥感技术的不断发展， 对地球诸多水环境要素进行动态监测成为现实。我国环境遥感应用领域的发展经历了从单纯的环境监测发展到了环境区划、环境影响评价和预测研究等。遥感水环境监测从一次性监测发展到了连续动态监测，从个别指标的定性研究扩展到了多目标、多层次的模型研究和定量分析，从单一卫星数据源的应用发展到了多数据源、多时相、多分辨率遥感数据的应用。遥感在水环境监测中发挥着越来越大的作用。

　　城市水污染监测

　　应用遥感手段，可以快速监测出水体污染源的类型、位置分布以及水体污染的分布范围等。下图是利用 SPOT5 卫星影像得到的某城市污水企业所排放的工业废水情况。

图 1 城市水环境污染监测

　　如图1所示， 从图片中可以清晰的监测出排污管道的位置， 同时，可监测出河水表面积累的厚厚的油污和浮游物体。

　　湖泊水污染监测

　　利用遥感技术能迅速、同步地监测大范围水环境质量状况及其动态变化。 水环境的遥感监测是基于污水的光谱效应。遥感在水污染监测中的应用发展很快，现在已可测出水体的叶绿素、泥沙含量、水温、水色等信息，还可对环境污染事故进行遥感跟踪调查、预报事故发生点、污染面积、扩散程度及方向，估算污染造成的损失并提出相应的对策。

　　本方案基于 TM 影像，应用 GIS 平台，提取某区域湖泊信息，利用空间建模工具计算出温度植被指数 TNDVI，研究湖泊水域内部水污染空间分布规律。

图 2 研究区湖泊污染监测

　　利用计算机自动分类与人机交互式解译方式获取土地利用数据，进而提取湖泊水体信息。

图 3 研究区土地利用信息

　　本方案主要监测水体富营养化情况， 考虑到水体温度和叶绿素对水体富营养化的影响，对计算温度植被指数(TNDVI)再分类提取。

　　温度植被指数(TNDVI)可利用空间建模获取，计算函数为：

　　TNDVI=Sqrt[(Band4-Band3/Band4+Band3)+0.5]

　　TNDVI 计算后，根据经验和野外验证(实测数据)对 TNDVI 指数分为四级指标，即：

　　0.41≤TNDVI<0.46 轻污染水体

　　0.46≤TNDVI<0.50 中等污染水体(轻)

　　0.50≤TNDVI<0.55 中等污染水体(重)

　　0.55≤TNDVI≤0.63 重污染水体

图 4 水污染空间分布图

　　基于水污染空间分布图，可定性与定量评价水污染程度、污染面积及主要分布区域。

　　海洋环境监测

　　通过对遥感信息的分析、仿真和模拟， 可以获得影响海洋理化和生物过程， 如海冰运动、海流循环模式、海表面等温线分布、叶绿素浓度等相关参数。在现代海洋渔业中， 遥感已成为渔情分析和预报的重要技术手段之一。在海洋污染监测方面，卫星遥感可实现对海洋大范围、全天候的污染监测，有很高的实用价值。

　　利用海洋遥感产品制作中国近海等温线分布，分布如下。

图 5 海洋等温线分布

[来源：地理国情监测云平台]