农业遥感用通道多相机

遥感技术具有监测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态监测等优势, 还能发现有时用常规方法难以揭示的污染源及其扩散的状态, 它不但可以快速、实时、动态、省时省力地监测大范围的大气环境变化和大气环境污染, 也可以实时、快速跟踪和监测突发性大气环境污染事件的发生、发展, 以便及时制定处理措施, 减少大气污染造成的损失。因此,遥感监测作为大气环境管理和大气污染控制的重要手段之一, 正发挥着不可替代的作用。1 　大气环境遥感监测技术的基本原理遥感监测就是用仪器对一段距离以外的目标物或现象进行观测,是一种不直接接触目标物或现象而能收集信息,对其进行识别、分析、判断的更高自动化程度的监测手段。它最重要的作用是不需要采样而直接可以进行区域性的跟踪测量,快速进行污染源的定点定位,污染范围的核定,污染物在大气中的分布、扩散等,从而获得全面的综合信息。根据所利用的波段, 遥感监测技术主要分为紫外、可见光、反射红外遥感技术 热红外遥感技术和微波遥感技术三种类型。大气环境遥感监测作为遥感技术应用中较为重要的内容之一,在业务上不同于常规气象要素的监测。常规气象要素遥感监测[1 ] 主要是指测量大气的垂直温度剖面、大气的垂直湿度剖面、降水量及频度、云覆盖率(云量和云层厚度) 和长波辐射、风(风速和风向) 、地球辐射收支的测量等。而大气环境遥感则是监测大气中的臭氧(O3 ) 、CO2 、SO2 、甲烷(CH4 ) 等痕量气体成分以及气溶胶、有害气体等的三维分布。这些物理量通常不可能用遥感手段直接识别,但由于水汽、二氧化碳、臭氧、甲烷等微量气体成分具有各自分子所固有的辐射和吸收光谱特征,如影响水汽分布的主要光谱波长在017μm , O3在0155～0165μm 之间存在一个明显的吸收带等,因此我们实际上可通过测量大气散射、吸收及辐射的光谱特征值而从中识别出这些组分来。研究表明,在卫星遥感中,有两个非常好的大气窗可以用来探测这些组分,即位于可见光范围内的0140～0175μm 的波段范围和在近红外和中红外的0185μm、1106μm、1122μm、1160μm、2120μm 波段处。2 　大气环境遥感监测技术的应用大气环境遥感监测技术按其工作方式可分为被动式遥感监测和主动式遥感监测,被动式遥感监测主要依靠接收大气自身所发射的红外光波或微波等辐射而实现对大气成分的探测 主动式遥感监测是指由遥感探测仪器发出波束、次波束与大气物质相互作用而产生回波,通过检测这种回波而实现对大气成分的探测。由于主动式大气探测仪器既要发射波束,又要接收回波,通常将这种方式称为雷达工作方式。根据遥感平台的不同,大气环境遥感监测又可分为天基、空基遥感和地基遥感。天基、空基遥感是以卫星、宇宙飞机、飞机和高空气球等为遥感平台,地基遥感则是以地面为主要遥感平台。本文将根据大气环境遥感监测技术的工作方式和遥感平台的不同,从四个方面来介绍大气环境遥感监测技术在实际中的应用。2. 1 　大气环境的被动式空基遥感监测目前利用被动式空基遥感对大气环境监测主要包括:对臭氧层的监测,对大气气溶胶和温室气体如CO2 、甲烷(CH4 ) 的监测,对大气主要污染物、大气热污染源以及突发性大气污染事故如沙尘暴等的监测。大气环境污染主要体现在大气污染物上,大气污染物的种类约有数千种,已发现有危害作用而被人们注意到的有一百多种,其中大部分为有机物。本文为了论述的方便,将大气污染的主要污染物按污染区域及污染性质分为三大类,第一类为区域性污染的大气污染物,主要有二氧化硫、氮氧化物、大气颗粒物(包括可吸入颗粒物) 、有机污染物等 第二类为灾害性大气污染,如沙尘暴、有毒气体的泄漏等 第三类为在全球变化中起着不可忽视作用的污染物,如对流层气溶胶、臭氧(O3 ) 、CO2 、甲烷(CH4 ) 等。本文将针对以上三大类污染物来介绍被动式空基遥感在大气环境监测中的应用。21111 　区域性大气污染物的被动式空基遥感监测利用遥感对大气环境进行监测的其中一个方面是对区域性大气污染物的监测,然而区域性大气污染信息是叠加于多变的地面信息之上的微弱信息,这些物理量通常不可能用遥感手段直接识别,提取非常困难,一般的地物提取方法均不实用。目前常用的方法主要有两类,一类是根据污染地区地物反射率发生变化,边界模糊的情况来对大气污染情况进行估计[2 ,3 ] 另一类是间接方法,主要根据树叶中SO2 等污染物含量与遥感数据中植被指数的关系估计大气污染的情况[4 ] 。王雪梅、邓孺孺等[5 ] 分析了卫星遥感像元信息构成的物理机制, 将像元信息概化为土壤、植被、水体等基本信息类型的线性集合与污染气体( SO2 ,NOx) 信息的简单叠加,首次从TM 卫星数据直接定量提取珠江口地区大气污染气体累加浓度信息。实验结果表明,所提取的污染信息满足精度要求。有学者[6 ,7 ] 用红外航片资料研究了环境污染区与植被的响应关系,指出受污染杨树与正常健康的杨树相比,光谱发射率在近红外波段(017～111) 有较大幅度的下降,而在红波段(016～017) 则有所增加,叶绿素指数也迅速减少,因此叶绿素指数可成为反映大气污染的一个重要指标。L. BRUZZONE[8 ] 等利用搭载在ERS - 2 卫星上的GOME 和ATSR - 2 传感器所接收到的数据,通过两种方法对生物燃烧排放到对流层中的NO2进行了计算,一种是假设这两种传感器所获得的数据与NO2浓度之间存在线性关系 另外一种是用基于辐射传输方程神经网络的非线性无参数方法来反演NO2 浓度。实验结果表明,这两种方法在实际反演NO2 浓度时效果较好。S. CORRADINI 等人[9 ] 根据aster 数据, 利用劈窗算法( the split2window technique) 计算了意大利Mt Etna 火山排放的SO2 ,试验证明,运用该方法可较为准确地计算出SO2的分布。21112 　灾害性大气污染———沙尘暴的被动式空基遥感监测利用遥感技术对大气环境进行监测的另一个方面是对大气污染事故的监测,如对沙尘暴的监测。沙尘暴是严重的生态环境问题,同时也是严重的大气污染问题,它突发性强,危害巨大,当沙尘暴发生时,大量沙尘粒子悬浮于空中并随风移动,对人畜及环境造成极大危害。沙尘暴属于大气气溶胶的一种极端情况。在气象学中,沙尘暴是指强风从地面卷起大量沙尘,使空气很浑浊,水平能见度小于110km 的灾害性天气现象。周明煜等[10 ] 利用NOAAPAVHRR 资料分析了1993 年4月北京、天津上空沙尘暴特性,得到在沙尘暴发生时,AVHRR 可见光通道1 和可见光通道2 的反射率都有增加,沙尘暴强度越大,反射率增加越大,但仅给出了反射率增加的大小,而没有根据卫星反射率的变化对沙尘暴进行定量研究。目前对沙尘暴的遥感监测主要是利用GMS 和NOAAPAVHRR 数据,其研究表明, GMS 的红外通道数据有利于确定沙尘暴的位置,同时它所具有的高时间分辨率(1h) ,更有利于大尺度监测沙尘暴的运动轨迹[11～14 ] 。由于NOAAPAVHRR 数据不但可以监测到沙尘暴反射辐射特性[15 ,16 ] ,而且可以在较大尺度上监测到沙尘暴的时空分布[11 ,12 ] ,因此是目前沙尘暴研究和监测的主要遥感信息源。

[align=left][font=宋体][color=black][back=white]水质评估为水与所含杂质的综合特性展示，涵盖了物理性、化学性、热力学及生物学多个维度的描述。[/back][/color][/font][/align][align=left][font=宋体][color=black][back=white]1、智慧水体监测新视角：水质遥感技术革新[/back][/color][/font][/align][align=left][font=宋体][color=black][back=white]水质遥感监测，作为一项前沿科技，利用远程感知技术，探究水体光谱特性与水质指标浓度间的内在联系，旨在构建精确的水质参数反演算法，实现广域、多时段水质信息的快速捕捉。此技术凸显了实时监测、高效处理与成本效益的显著优势。尽管面临气候波动、水体光学特性的复杂变化及数据精度挑战，持续优化算法模型，结合多元影响因子的考量与验证，是提升反演准确性的关键路径。[/back][/color][/font][/align][align=left][font=宋体][color=black][back=white]2、水质遥感监测背后的科学逻辑[/back][/color][/font][/align][align=left][font=宋体][color=black][back=white]水体的光学表现源自内部光学活性物质对光辐射的吸收与散射作用。遥感技术正是借由分析这些光谱特征，捕捉太阳光与水体相互作用的微妙信号。光线在遭遇溶解物质、悬浮颗粒及叶绿素等时，会发生特定波长的选择性吸收与散射，每种物质都有其独特的光谱指纹。例如，叶绿素对蓝红光的强吸收与绿光的相对低吸收，成为通过遥感图像分析，推定水中叶绿素浓度的科学依据。[/back][/color][/font][/align][align=left][font=宋体][color=black][back=white]3、水质遥感的宝贵数据资源[/back][/color][/font][/align][align=left][font=宋体][color=black][back=white]水质遥感监测依托的主要数据来源为卫星与航空遥感资料。卫星数据覆盖可见光至微波频谱，包括多光谱、高光谱及[/back][/color][/font][font=宋体][color=black][back=white]SAR图像，提供宏观视野。相比之下，航空遥感凭借更高空间分辨率与作业灵活性，利用多光谱相机、高光谱成像等高端传感器，为局部水体监测提供详尽信息。[/back][/color][/font][/align][align=left][font=宋体][color=black][back=white]4、水质遥感监测的核心关注点[/back][/color][/font][/align][align=left][font=宋体][color=black][back=white]随着技术演进与光谱分析的深化，水质遥感从定性迈向定量飞跃，监测指标亦日益丰富，涵盖浮游生物、悬浮固体、叶绿素[/back][/color][/font][font=宋体][color=black][back=white]a、溶解性有机物等关键要素。此外，诸如TOC、水温、透明度、DO、COD、TP、TN等间接反映水质状况的参数，通过复杂的关联分析与算法模型，亦能在遥感数据中寻找其存在的痕迹。[/back][/color][/font][/align]