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遥感在环境监测中的应用论文怎么写啊

发布时间:2024-07-12 09:12:27

遥感在环境监测中的应用论文怎么写啊

遥感在环境监测中的应用 1 水环境污染监测 水体的遥感监测主要是以污染水与清洁水的反射光谱特征研究作为基础的。总的看来,清洁水体反射率比较低,水体对光有较强的吸收性能,而较强的分子散射性仅存在于光谱区较短的谱段上。故在一般遥感影像上,水体表现为暗色色调,在红外谱段上尤其明显。为了进行水质监测,可以采用以水体光谱特性和水色为指标的遥感技术。海洋石油污染和向海洋倾倒废弃物是海洋环境恶化的重要原因。全世界每年排入海洋的石油及其制品多达 1000多万吨,这对海洋生态所造成的灾害性影响是无法估量的。人海河流把沿岸农田的化学肥料、城市中的生活废水和工业污水不断排人海洋,使海洋污染范围不断扩展,生态环境恶化,环境质量下降。应用遥感卫星,特别是海洋遥感卫星,可以在大范围内对石油污染和化学污染进行搜索,还可以估算出污染的范围及其扩散情况,从而为海洋环保部门提供了必需的数据和资料。2 大气污染监测 大气遥感监测主要利用气象卫星定期地监控大气温度和水蒸汽垂直分布。影响大气环境质量的主要因素是气溶胶含量和各种有害气体,而这些物理量通常不可能用遥感手段直接识别。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,所以,实际上是通过测量大气的散射、吸收及辐射的光谱而从其结果中反演推算出来的。通过对穿过大气层的太阳(月亮、星星)的直射光,来 自大气和云的散射光,来 自地表的反射光,以及来 自大气和地表的热辐射进行吸收光谱分析或发射光谱分析,从而测量它们的光谱特性来求出大气气体分子的密度。通过遥感图像可以直接分析出大气气溶胶的分布和含量,而有害气体通常不能在遥感图像上直接显示出来,只能利用间接解译标志——植物对有害气体的敏感性来推断大气污染的程度和性质。3 地面污染及土地利用发展监测 地面污染也是利用间接解译,通过污染区作物的生长所起的特殊变化,与正常生长区的作物有不同的光谱表现来确定。通过定期地监测地面的作业就能查清土地利用形式的变化,以便管理资源。人工建筑物特别容易测定,这是由于它们的高反射率和形状的规则性所致。因此通过遥感图像,在城市规划中可以可靠地跟踪都市扩大的规模和速度,还能查清像隔热不佳的建筑物的热损失这类特殊问题。最后遥感还可以被用来监视森林砍伐,估计牧场开垦的规模和速度。

遥感在环境监测中的应用论文怎么写

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遥感在环境监测中的应用 1 水环境污染监测 水体的遥感监测主要是以污染水与清洁水的反射光谱特征研究作为基础的。总的看来,清洁水体反射率比较低,水体对光有较强的吸收性能,而较强的分子散射性仅存在于光谱区较短的谱段上。故在一般遥感影像上,水体表现为暗色色调,在红外谱段上尤其明显。为了进行水质监测,可以采用以水体光谱特性和水色为指标的遥感技术。海洋石油污染和向海洋倾倒废弃物是海洋环境恶化的重要原因。全世界每年排入海洋的石油及其制品多达 1000多万吨,这对海洋生态所造成的灾害性影响是无法估量的。人海河流把沿岸农田的化学肥料、城市中的生活废水和工业污水不断排人海洋,使海洋污染范围不断扩展,生态环境恶化,环境质量下降。应用遥感卫星,特别是海洋遥感卫星,可以在大范围内对石油污染和化学污染进行搜索,还可以估算出污染的范围及其扩散情况,从而为海洋环保部门提供了必需的数据和资料。2 大气污染监测 大气遥感监测主要利用气象卫星定期地监控大气温度和水蒸汽垂直分布。影响大气环境质量的主要因素是气溶胶含量和各种有害气体,而这些物理量通常不可能用遥感手段直接识别。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,所以,实际上是通过测量大气的散射、吸收及辐射的光谱而从其结果中反演推算出来的。通过对穿过大气层的太阳(月亮、星星)的直射光,来 自大气和云的散射光,来 自地表的反射光,以及来 自大气和地表的热辐射进行吸收光谱分析或发射光谱分析,从而测量它们的光谱特性来求出大气气体分子的密度。通过遥感图像可以直接分析出大气气溶胶的分布和含量,而有害气体通常不能在遥感图像上直接显示出来,只能利用间接解译标志——植物对有害气体的敏感性来推断大气污染的程度和性质。3 地面污染及土地利用发展监测 地面污染也是利用间接解译,通过污染区作物的生长所起的特殊变化,与正常生长区的作物有不同的光谱表现来确定。通过定期地监测地面的作业就能查清土地利用形式的变化,以便管理资源。人工建筑物特别容易测定,这是由于它们的高反射率和形状的规则性所致。因此通过遥感图像,在城市规划中可以可靠地跟踪都市扩大的规模和速度,还能查清像隔热不佳的建筑物的热损失这类特殊问题。最后遥感还可以被用来监视森林砍伐,估计牧场开垦的规模和速度。

全球第一个四维度“数字海洋”原型系统目前由我科学家建成,这是我国自2006年正式实施“数字海洋”信息基础框架构建以来在此方面取得的重要进展。 记者日前在首届中国“数字海洋”论坛上亲眼见到了该领域研究专家、国家海洋信息中心副主任石绥祥所做的演示。只见电脑屏幕上呈现着一个地球的立体图,他将鼠标放在蓝色海洋上的任意一点,该点所代表区域的一系列海洋参数、包括音像视频均能调取出来;不仅如此,当他设定好时间和经纬度坐标,海平面之下100米、200米抑或是任意一点,其相关海洋参数都能一一显示;该原型系统还能模拟出几十年之后海平面上升对我国沿海城市的影响;有关我国第一次环球大洋科考的各类详细信息也都非常直观地重现在人们眼前…… “随着数据的不断填充,在这个原型系统上,不管是能想到的还是想不到的数字信息几乎都能包括。”石绥祥告诉记者,该原型系统的建成让“数字海洋”变成了“看得见、摸得着”的东西,而“数字海洋”则可用数字化手段统一地处理和表现海洋问题,使人类最大限度地理解并有效地利用海洋信息资源。“它能发挥的作用不可估量。”石绥祥说。 据了解,“数字海洋”是由海量、多分辨率、多时相、多类型海洋立体监测监视数据,及其分析算法和模型构建而成的总体海洋系统。它运用3S(遥感RS、地理信息系统GIS、全球定位系统GPS)、虚拟现实、仿真、互操作等技术手段,以数字化、可视化、动态显示等方式,形成一个给人以身临其境感觉的人机交互的虚拟海洋世界。

遥感在环境监测中的应用论文题目

遥感在环境监测中的应用 1 水环境污染监测 水体的遥感监测主要是以污染水与清洁水的反射光谱特征研究作为基础的。总的看来,清洁水体反射率比较低,水体对光有较强的吸收性能,而较强的分子散射性仅存在于光谱区较短的谱段上。故在一般遥感影像上,水体表现为暗色色调,在红外谱段上尤其明显。为了进行水质监测,可以采用以水体光谱特性和水色为指标的遥感技术。海洋石油污染和向海洋倾倒废弃物是海洋环境恶化的重要原因。全世界每年排入海洋的石油及其制品多达 1000多万吨,这对海洋生态所造成的灾害性影响是无法估量的。人海河流把沿岸农田的化学肥料、城市中的生活废水和工业污水不断排人海洋,使海洋污染范围不断扩展,生态环境恶化,环境质量下降。应用遥感卫星,特别是海洋遥感卫星,可以在大范围内对石油污染和化学污染进行搜索,还可以估算出污染的范围及其扩散情况,从而为海洋环保部门提供了必需的数据和资料。2 大气污染监测 大气遥感监测主要利用气象卫星定期地监控大气温度和水蒸汽垂直分布。影响大气环境质量的主要因素是气溶胶含量和各种有害气体,而这些物理量通常不可能用遥感手段直接识别。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,所以,实际上是通过测量大气的散射、吸收及辐射的光谱而从其结果中反演推算出来的。通过对穿过大气层的太阳(月亮、星星)的直射光,来 自大气和云的散射光,来 自地表的反射光,以及来 自大气和地表的热辐射进行吸收光谱分析或发射光谱分析,从而测量它们的光谱特性来求出大气气体分子的密度。通过遥感图像可以直接分析出大气气溶胶的分布和含量,而有害气体通常不能在遥感图像上直接显示出来,只能利用间接解译标志——植物对有害气体的敏感性来推断大气污染的程度和性质。3 地面污染及土地利用发展监测 地面污染也是利用间接解译,通过污染区作物的生长所起的特殊变化,与正常生长区的作物有不同的光谱表现来确定。通过定期地监测地面的作业就能查清土地利用形式的变化,以便管理资源。人工建筑物特别容易测定,这是由于它们的高反射率和形状的规则性所致。因此通过遥感图像,在城市规划中可以可靠地跟踪都市扩大的规模和速度,还能查清像隔热不佳的建筑物的热损失这类特殊问题。最后遥感还可以被用来监视森林砍伐,估计牧场开垦的规模和速度。

遥感技术(remote sensing)是一门建立在空间科学、电子技术、光学、计算机技术、信息论等新的技术科学以及地球科学理论基础上的综合性技术,为现代前沿科学技术之一,具有宏观、动态、综合、快速、多层次、多时相的优势。而且遥感数据是城市重要的信息资源之一;我们可以了解到遥感在城市规划中的作用概括为:1)实现快速获取城市数据的方法手段之一;2)根据遥感图像处理技术实现遥感制图在城市规划应用: 1)城市土地利用现状调查; 2)城市历史变迁动态研究; 3)城市水系调查; 4)城市道路网络调查; 5)城市污染源分布调查; 6)城市垃圾调查; 7)城市热岛效应调查; 8)城市绿化现状调查; 9)城市在建工地调查; 10)城市旧城改造调查;11)城市防汛设施分布调查;12)城市违章建筑现状调查等等。。。。3)与GIS(或者4D产品)、GPS等数据或者与其他数据模型实现三维可视化进行真实描述。等等

遥感在环境监测中的应用论文摘要

土地覆盖监测:土地覆盖是人地相互作用过程的最终体现,也是地球表层系统最明显的景观标志,土地覆盖变化又会引发一系列环境的改变。遥感技术因其能提供动态、丰富和廉价的数据源已成为获取土地覆盖信息最为行之有效的手段。森林覆盖监测:森林是陆地生态系统的主体,是人类赖以生存的基础资源。传统五年一次的一类调查和十年一次的二类调查存在更新周期长、历经时间长、样地易被特殊对待、数据可比性差等缺陷,难以科学、准确评估森林资源和生态状况变化。遥感具有宏观性、客观性、周期性、便捷性等特点,已经在森林资源清查(一类调查)和规划设计调查(二类调查)中大显身手。草地覆盖监测:草地是仅次于森林资源的陆地植物资源。遥感技术在草地资源调查、分类和制图中得到应用,大大地提高了草地资源调查与制图的精度,促使草地分类由定性逐渐走向定量化,可以完成草地退化监测与评估,节省了人力、物力和财力。湿地资源监测:湿地是地球上水陆相互作用形成的独特的生态系统,是自然界最富生态多样性的景观和人类最重要的生存环境之一。实时监测湿地种类及其数量,为湿地的保护提供第一手材料显得尤为重要。遥感技术具有观测范围广,信息量大,获取信息快,更新周期短,节省人力物力和人为干扰因素少等诸多优势,已经成为湿地研究的有力手段。可以提取湿地边界、进行湿地分类、湿地动态变化监测等 。

黄文星1,2 万荣胜1,2(广州海洋地质调查局 广州 510760;国土资源部海底矿产资源重点实验室 广州 510760)第一作者简介:黄文星(1985—),硕士,助理工程师,主要从事遥感地质和构造地貌研究,Email:。摘要 近几十年来,随着沿海经济的发展,环境问题突出,海岸带环境地质问题得到越来越多的重视。卫星遥感以其实时、快速、高效的特点在海岸带环境地质调查中得到广泛应用。这些应用包括海岸带类型划分、岸线提取、近岸水深探测以及近岸悬浮泥沙、海表温度(SST)盐度(SSS)、叶绿素浓度反演等环境地质内容。本文简要介绍这些应用的主要原理方法和不足。关键词 卫星遥感 海岸带 环境地质调查1 前言海岸带是海陆交互作用的地带,同时也是人类生存和发展的重要区域。由于自然环境的变化和人类活动的干扰,海岸带地区环境地质问题日益突出,主要表现为海平面上升、海水倒灌、地面沉降、海岸侵蚀、风暴、赤潮等,因此,进行海岸带环境地质调查具有重要意义。卫星遥感是20世纪60年代发展起来的新技术,具有宏观、快速、动态、综合的特点。目前已经在海岸带地质调查中广泛应用——近岸水域地形地貌探测、海岸类型识别、岸线变迁历史、滩涂演变过程、岛礁分布、航道变迁、海面温度分布、海水盐度分布、海水悬移质及叶绿素分布、海流及波浪状况等[1]。本文主要介绍海岸带类型划分、岸线提取、近岸水深探测以及近岸悬浮泥沙、海表温度(SST)盐度(SSS)、叶绿素浓度反演等的原理方法和存在问题。2 海岸带类型调查海岸带类型是海岸带环境地质调查的基本内容之一。不同的海岸带类型具有不同的物质组成、形态特征和空间分布特点,一般可以通过卫星影像中的色调、形状、纹理、阴影,以及与相关地物的空间配置关系进行识别。砂质海岸表层砂体干出地表时,对可见光具有很强的反射作用,一般呈亮白色;靠近水体,随着含水量的增加,对近红外波段的反射强度快速减弱,呈暗色调;空间配置上,砂质海岸一般地形较为开阔平坦,往往分布在砂质来源丰富、侵蚀作用相对较弱的河口和海湾附近。泥质海岸主要的物质成分为淤泥和粉砂,一般含水量较高,对近红外波段的反射较弱,影调偏暗,多分布于封闭海湾和潮滩。基岩海岸一般位于岬角位置,多为陆上山脉向海的延伸,与海分界截然,纹理色调与岩性、地貌和覆盖的植被有关。实际调查发现,不同海岸类型有相互交叉的情况。以海南文昌铜鼓岭石头公园附近的海湾为例(图1),该区高潮位-中潮位间,表层砂质覆盖;中潮位-低潮位,大量的基岩礁石出露,这为海岸带类型的定性带来很大的困难,进一步的精细划分对遥感影像的分辨率和时相(低潮位)提出了更高的要求。图1 海南文昌石头公园附近的海湾F1 A bay near by the Stone Park in Hainan Province3 岸线提取岸线调查也是海岸带环境地质调查的基本内容,通过解译多个时相的岸线,可以研究岸线的变迁演化历史,对分析海平面升降、港口淤积、航道淤塞等具有重要作用,同时也可以为区域经济环境规划提供参考。一般情况下,在遥感影像中,海水和陆地的分界线是非常明显的,这条线我们称之为水边线(图1)。水边线是动态变化的,随着潮水涨落,与影像的获取时间有关。而海岸线是多年平均大潮高潮所形成的海水与陆地分界的痕迹线。基岩海岸和人工海岸,岸线陡直,在出图精度容许的情况下,可以直接将水边线作为岸线。砂质海岸和泥质海岸,海岸地势平缓,延伸宽广,水边线与岸线往往有较大的偏差,一般不能直接将水边线作为岸线。这种情况下,往往采用沙滩泥滩与陆生植被的分界线作为岸线(图1)。在大型河口和三角洲附近,岸滩开阔,地物复杂,识别与陆生植被的分界难度较大,有学者[2]提出潮汐模型的方法进行岸线识别。其基本思路是:首先,提取同一地区多个时相的遥感影像的水边线;然后通过潮汐模型或者当地实测的验潮数据,推算出各个时相水边线的高程值,并以此构建研究区海岸带的地形数据;最后依据潮汐模型或者验潮数据推算最大高潮线的位置,即岸线。当前潮汐模型方法面临的主要问题是海岸带的地形资料缺乏,影像数据不多,精度检验困难等。为了提高遥感影像的解译效率,近年来,有研究者尝试进行岸线的自动识别。识别的算法主要有阈值法、边缘检测算子法、主动轮廓模型方法、面向对象法、马尔科夫场方法等[3],目前岸线自动识别技术尚处于探索阶段。4 近海水深调查传统上水深调查多依靠声纳回声测量,然而,海岸带附近水深较浅,波浪潮汐作用强烈,利用船舶进行声纳水深测量难度大,遥感是一个很好的补充手段。当前应用卫星遥感进行水深调查,主要有两种方法:微波遥感和光学遥感。微波对海水的穿透能力非常有限,只能达到厘米级,不能直接探测海底地形,但海流与水下地形的相互作用会使海表产生起伏(海浪),而微波遥感对海浪形态的测量具有很好的效果,也就是说,微波遥感可以通过测量海浪形态来反推海底地形。这种方法在实际应用过程中受海流和海风的方向、速度的影响较为明显[4],并且探测的深度有限[5]。可见光对水体具有一定的穿透力(10~30米),假如水体足够清澈,太阳辐射可以到达浅水区底部,并反射回传感器,传感器接收的亮度信息中包含了水深信息。当前应用光学遥感进行水深反演的方法主要有三种[6,7]:一是纯理论模型,主要依据遥感水深的原理和水体光谱特性进行理论计算,这种方法的主要问题是水体光学参数难以获取,且计算过程复杂,目前难以推广使用;二是数学统计模型,将实测的水深数据与遥感影像的灰度值进行统计分析,拟合出方程曲线,再外推计算水深值,这种方法简单易行,但影像灰度值与水深的相关度不能保证,计算结果往往不理想;三是半经验半理论模型,主要通过简化理论模型结合统计数据进行模拟计算,这种方法集合了前两种的优点,是目前使用较多的方法。目前,光学遥感用于水深调查,在清澈水体已经取得一定的进展,对近岸浑浊水体还处在探索阶段,其关键的技术难题在于如何减轻悬浮物质和底质(底泥)颜色对水深反演模型的影响[6]。5 近岸水环境调查近年来,随着沿海社会经济的发展,海岸带环境问题愈加突出,海岸带的地质调查也相应地增加了近岸水环境调查的内容[1],如:近海悬浮泥沙调查、海表温度(SST)、盐度(SSS)和叶绿素浓度等,卫星遥感在这些项目的调查中同样发挥着重要作用。1 近岸海水悬浮泥沙遥感水体中悬沙含量的时空分布是分析河口海岸的冲淤变化、估算河流入海物质通量和研究海洋沉积速率的重要参数。因此,对海水悬浮泥沙的调查具有重要意义。目前,应用卫星遥感进行悬浮泥沙定量反演最为常用的是经验模式——建立野外实测数据与遥感反射率或者归一化离水辐射率之间的关系。常见的关系式有:线性关系、对数关系、Gordon关系、负指数关系等。其主要的依据是悬沙水体的波谱反射曲线具有如下特征:一般情况下悬沙水体的反射率,随着悬沙浓度的增大而增大;悬沙的波谱曲线有黄光波段和近红外波段两个反射峰[8],在悬沙浓度较低时,第一个峰高于第二个峰,随着悬沙浓度的增加,第二个峰增加,并最终略高于第一个峰[9]。然而,悬沙水体的反射不只与悬沙的浓度有关,还与悬沙的颗粒大小、种类和形状等有关,因此,上述构建的关系模式在推广应用中往往有很大的局限性。研究更具有可操作性和普适性的水体悬沙遥感算法,需要有更多的标定、检验和发展分析模型。2 近岸海水表层温度反演目前在全球海水表层温度(SST)调查中常用的数据源为AVHRR和MODIS,但是由于这两个数据的空间分辨率均为千米级,不能满足大比例尺近岸海温调查的要求。TM和ETM+的热红外波段具有较高空间分辨力(分别为120米和90米),在近海的海水表层温度调查中得到广泛应用,并取得不错的效果[10-13]。利用陆地卫星做海水表层温度反演的难点主要在于大气校正,因为TM和ETM+数据只有一个热红外波段,无法通过不同波段对大气的吸收和发射率的差异来构建大气校正方程,而同步实测的大气轮廓线数据和辐射传输模型往往也缺乏。3 近岸叶绿素浓度反演叶绿素浓度可用于估算浮游植物的生物量和生产力,同时也是反映水体营养化程度的一个重要参数[14]。在开阔大洋的一类水体中,蓝绿比值法取得较好的效果,应用较为成熟,而该方法并不适用于浑浊的近岸二类水体。目前在二类水体的叶绿素浓度调查中多采用荧光法。荧光法的原理是[15]:浮游植物在波长为400~700nm的太阳光激发下,可以在683nm波段附近产生红光辐射,辐射强度与叶绿素浓度具有很强的相关性,并且大气辐射和海水中的黄色物质与悬浮泥沙对该辐射峰的影响较小。通过量测680nm与660nm之间的辐射量,再进行反演即可得到叶绿素的浓度。当前,荧光法主要存在三个问题[15]:一是叶绿素产生荧光的过程复杂多变,有待于生物学和生态学方面的进一步研究;二是叶绿素发射的荧光只占叶绿素吸收能量的5%,当叶绿素浓度较低时,传感器难以探测;三是随着叶绿素浓度的增加,叶绿素的荧光峰将发生“红移”,而传感器的通道是固定的,这将影响荧光峰辐射量计算时的准确度。4 近岸海水表层盐度反演对近岸盐度变化进行监测是我们认识河口海岸生态环境,了解其物理过程的重要手段[16]。传统上主要采用取水样或者使用CTD来测量海水盐度,但是这种方法野外工作量大,且无法同步获取大面积海水表层盐度数据。目前主要应用微波遥感进行海水表层盐度的反演,其原理是:海水盐度的变化会改变海水的介电常数,进而改变微波辐射特性,通过微波辐射计量测海面的微波发射率,即可从辐射计的亮温中反演出海水表面层盐度(SST)。目前常用于海表盐度反演的电磁波是以413GHz为中心的宽度为20MHz的波段,该波段主要的优点是,它属于受国际条约保护的用于无线电天文学研究的波段,不存在人为信号干扰,并且使用该波段除大雨外,几乎可以实现全天候的观测[17]。问题在于目前卫星搭载的传感器空间分辨率极低,无法满足近岸观测的要求。6 结论和讨论遥感海岸带环境地质调查,具有高效率、低成本的特点,目前已经得到广泛应用。在一些领域,如海岸类型调查和岸线调查都已经比较成熟。难点在于近岸水体部分,水深调查、悬沙调查、温度盐度和叶绿素浓度反演,这几个方面都还处于探索阶段。面临的最重大的技术瓶颈在于传感器。遥感近岸环境地质调查对传感器提出了苛刻的“三高”要求(高空间分辨率、高波谱分辨率和高时间分辨率)。首先,海岸带环境地质调查以岸线以外20公里的海区和岸线以内5公里的陆区作为核心调查区。因此,高的空间分辨率尤为重要,传统的海洋水色卫星,分辨率多为公里级,难以达到1:10万和更大比例尺海岸带调查的制图精度要求。其次,海岸带环境地质调查的内容复杂多样,包含了陆地和水体,水体又涉及浅表的温度盐度、悬浮的泥沙以及水下的地形地貌。要满足这些需求,必须要有足够高的波谱分辨率,才能有效地去除干扰信息,获得准确的波谱传导模型。最后,海岸带是岩石圈、生物圈、水圈和大气圈强烈交互作用的区域,同时,还是人类的集中居住区,受人类改造强烈,环境变化快速。传感器没有高的时间分辨率,便无法准确把握海岸带环境地质变化的规律。以目前的技术而言,建立一个低轨道的小卫星群,搭载高分辨率(空间分辨率和波谱分辨率)传感器,是最有效的解决办法。参考文献[1]夏真,林进清,郑志昌海岸带海洋地质环境综合调查方法[J]地质通报24(6):570-575[2]申家双,翟京生,郭海涛海岸线提取技术研究[J]海洋测绘29(6):74-77[3]张明,蒋雪中,张俊儒,等遥感影像海岸线特征提取研究进展[J]人民黄河30(6):7-9[4]范开国,傅斌,黄韦艮,等浅海水下地形的SAR遥感仿真研究[J]海洋学研究27(2):79-83[5]郑宗生RS与GIS在海洋地质调查中的应用[J]海洋地质动态22(1):27-33[6]张鹰,张东,王艳姣,等含沙水体水深遥感方法的研究[J]海洋学报(中文版)30(1):51-58[7]陶菲经泥沙遥感参数校正的辐射沙洲水深遥感模型研究[D]南京:南京师范大学[8]李炎,李京基于海面—遥感器光谱反射率斜率传递现象的悬浮泥沙遥感算法[J]科学通报44(17):1892-1897[9]刘芳南黄海及东海北部海域悬沙的遥感研究[D]北京:中国科学院研究生院[10]于杰,李永振,陈丕茂,等利用Landsat TM6数据反演大亚湾海水表层温度[J]国土资源遥感(3):24-29[11]邢前国,陈楚群,施平利用Landsat数据反演近岸海水表层温度的大气校正算法[J]海洋学报(中文版)29(3):23-30[12]Suga Y,Ogawa H,Ohno K,et Detection of surface temperature from LANDSAT-7/ETM+[J]Advanced Space R32(11):2235-2240[13]Thomas A,Byrne D,Weatherbee RCoastal sea surface temperature variability from Landsat infrared data[J]Remote Sensing of E81(2-3):262-272[14]李素菊,吴倩,王学军,等巢湖浮游植物叶绿素含量与反射光谱特征的关系[J]湖泊科学14(3):228-234[15]邢小罡,赵冬至,刘玉光,等叶绿素a 荧光遥感研究进展[J]遥感学报11(1):137-144[16]王永红,M L Heron,Peter R航空微波遥感观测海水表层盐度的研究进展[J]海洋地质与第四纪地质27(1):139-145[17]杨斌利用于海洋盐度观测的主被动联合遥感器[J]空间电子技术(2):49-54The application of Satellite Remote Sensing to Geo-environment in Coastal ZonesHuang Wenxing1,2Wan Rongshen1,2(Guangzhou Marine Geological Survey,Guangzhou,510760;Key Laboratory of Marine Mineral Reasources,MLR,Guangzhou,510760)Abstract:In recent decades,as China's coastal economic development,coastal environmental geology problems are becoming increasingly Satellite Remote Sensing has features of rapid,real-time and high efficiency,which make it widely used in the coastal geo⁃environment These applications include coastal zone Type Classification,coastline extraction,water⁃depth measurement in coastal zone,suspended sediment detection,sea surface temperature(SST),sea surface salinity(SSS),chlorophyll concentration detection and other environmental This paper introduces the principles and shortcomings of these Key words:Satellite Remote Sensing;Coastal Zones;Geo⁃environment Survey

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This article in the analysis comparison spatial databases and ESRI in Corporation's spatial databases engine ArcSDE foundation, proposed that uses ArcSDE to save the magnanimous phantom data the solution, realizes the remote sensing phantom spatial data and the attribute data unification integration This article in Visual under the Stutio environment, based on ArcEngine, the c# language design has developed the remote sensing phantom inquiry demonstration demonstration prototype system, has used for reference based on the content retrieval and the spatial data Yuan data management way, has designed one new remote sensing phantom data bank administration way, namely based on the phantom interpretation content with the Yuan data's remote sensing phantom retrieval, realizes the phantom fast inquiry and the localization In the article introduced emphatically system's database design and the system major function realize the method, as well as the system realizes some key

森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨  王照利、黄生、张敏中、马胜利  (国家林业局西北林业规划设计院,遥感计算中心,西安710048)  本文发表于<陕西林业科技>2005 N1 P27-29,55  摘要:  目前,多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点,根据森林资源调查的需要,从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。探讨性地提出了适应于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。  关键词:SPOT5 遥感数据,森林资源调查、数据处理  DISCUSSION ON SPOT5 IMAGE DATA PROCESSING FOR FOREST INVENTORY  Wang Zhaoli, Huangsheng,Zhangminzhong,Ma Shengli  (Northwest Institute for Forest Inventory, Planning &Design, Xi’an China 710048)  Abstract: Now days, high spatial resolution and multispectral SPOT5 image data are widely applied in forest inventory in C Based on the characteristics of SPOT5 image and requirements of forest inventory, this paper discusses the processing procedures of ordering image data, ortho-rectification, image bands composition and image data The complete steps of image processing for forest inventory are   Key words: SPOT5 image data,forest inventory, data processing  前言  卫星遥感影像具有空间宏观性、视角广、多分辨率(光谱和空间)、多时相、周期性、信息量丰富等特点,所以卫星遥感影像既可以提供森林资源的宏观空间分布信息又能提供局部的详细信息以及随时间、空间变化的信息等[1]。目前在林业领域卫星遥感数据被广泛的应用于不同尺度层次的森林资源调查、资源监测、病虫害、火灾监测等方面。  2002年5月法国SPOT地球观测卫星系列之5号卫星(即SPOT5星)发射。SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10米(短波红外空间分辨率为20米),但全色波段空间分辨率达到5米。SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析,在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下,SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查,可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。在我国SPOT5卫星数据已被大量地应用于森林资源调查工作中,尤其,是在森林资源“二类”调查中被作基本的森林资源信息源提取各类信息。针对于将多光谱分辨率和高空间分辨率的SPOT5遥感数据应用于森林资源调查的数据处理技术和方法鲜有报道。本文总结工作实践,结合SPOT5遥感数据的特点,根据森林资源调查的需要,从遥感数据的订购、正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的基本处理方法。  1.SPOT5卫星遥感数据特点  SPOT卫星系统采用线性阵列传感器和推扫式扫描技术,具有旋转式平面镜可以进行倾斜观察获得倾斜图像和立体像对。采用与太阳同步的近极地的椭圆形轨道,轨道高度约832Km,轨道倾角7o ,每天绕地球14圈多,重复覆盖周期26天[2]。由于有倾斜观测功能,使重复覆盖周期减少到2-3天。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪(HRG)、1台高分辨率立体成像装置(HRS)和1台宽视域植被探测仪(VGT)。高分辨率几何成像仪的波段选择是总结了多年的研究成果,认为HRG的波段设置(见表1)足以取得辨别作物和植被类型的最佳效果。本文主要探讨HRG高空间分辨率数据的处理。  2.SPOT5数据的处理方法和过程  SPOT5数据处理工作流程:  1 遥感数据的订购  订购数据时,用户需向数据代理商提供购买区域的四个角的大地坐标或者数据的景号(PATH/ROW)。特别应该注意数据订购时间和用户拿到数据之间有时间差,间隔时间长短因用户的要求、天气、卫星重复覆盖周期而异。相对于其他卫星数据,比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察,用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据,但要支付编程费。对于遥感数据的时相、云量、入射角、阴影量、是否购买高空间分辨率的全色波段等用户根据自己具体的工作需要向代理商提出限制要求。  根据我们对SPOT5遥感数据的使用,对于森林资源调查,北方9,10月份和11月初的遥感影像比较适宜。代理商向用户提供经过处理的不同级别的影像产品,在森林资源调查中建议购买SPOT1A级产品,用户可根据自己的工作需要进行处理,同时也可减少费用。  2 基础数据准备  大比例尺地形图和高精度DEM是进行SPOT5遥感数据高精度正射校正必需的基础地理数据。建议购买1:10000地形图和1:25000数字高程模型(DEM)。  将1:1万地形图扫描,扫描分辨率设置为300DPI。将扫描好的地形图进行几何精纠正,纠正精度控制在3毫米内。从测绘部门购买的1:1万地形图为北京54坐标系3度分带高斯克吕格投影,而1:5万DEM为北京54坐标系6度分带投影。在数据准备时,将校正好的1:1万地形图通过换带转换转成和DEM一致的6度分带投影。  对于没有1:1万地形图的地区,建议使用差分GPS接收机采集地面控制点。  3几何正射校正  正射校正过程应用了法国SPOT公司发行的GEOIMAGE软件。GEOIMAGE软件有针对SPOT5卫星数据开发的SPOT5物理模型。模型模块自动读取DEM信息。SPOT 物理模型可读取卫星在获取遥感数据的瞬间状态参数,这些参数存贮在数据的头文件中[3]。卫星状态参数包括:卫星成像瞬间的经纬度、高度、倾角等。卫星状态参数能够帮助提高几何校正的精度。  以校正好的1:1万地形图为基准,在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。在进行正射校正时,应先进行全色波段数据校正,然后以校正好的全色波段数据为基准进行多光谱数据校正。以全色波段数据为基准校正多光谱波段就比较容易校正,且能提高两者的匹配精度。地面控制点应分布均匀,影像的边缘部分布要有控制点分布,同时在不同的高程范围最好都有控制点。地面控制点的数量因地形地貌的复杂程度而定,根据我们的经验,一景60KmX60Km的SPOT5数据,一般地势平缓的地区20个左右控制点即可达到满意的结果,在高山区25个左右控制点就可使正射校正精度满足要求。重采样方法采用双线性内插法。  4 辐射校正  用户购买的SPOT5的各级数据,数据提供商已经根据卫星的记录参数对遥感数据做了辐射校正,即消除了传感器自身引起的、大气辐射引起的辐射噪声。若果影像存在薄雾或地形高差较大引起的辐射误差情况,用户应进一步进行辐射校正处理。薄雾的简单消除原理是基于近红外波段不受大气辐射影响,清澈的水体或死阴影区的数值应为零。从各波段数据中减去近红外波段的水体或阴影的不为零值。地形起伏引起的辐射误差校正公式: f (x,y)=g(x,y)/cosa,g(x,y)为坡度为a的倾斜面上的地物影像;f (x,y)为校正后的影像。由于坡度因子参与校正所以需要DEM支持。  5 波段组合  根据SPOT5数据波谱特征(表1),各波段分别记录反映了植被的不同特征方面:B4(SWIR)短波红外反映植物和土壤的含水量,利于植被水分状况和长势分析;B3(NIR)近红外波段对植被类别、密度、生长力、病虫害等的变化敏感;B2(RED)红光波段对植被的覆盖度、植被的生长状况敏感;B1(VIS)可见光波段对植物的叶绿素和叶绿素浓度敏感。经过比较分析和实际应用发现SPOT5的B3、B4、B2波段组合对植被类型的识别要优于B3、B2和B1的组合。但由于B4波段的空间分辨率为20米,使B342组合对植被空间几何细节表达没有B321组合清晰,例如林缘界线信息表达方面B321要优于B342。  6 影像数据融合  对于购买有高空间分辨率全色波段数据的用户,进行数据融合是必不可少的。影像数据融合能够综合不同波段、不同空间分辨率数据(层)的特征,融合后的数据具有更丰富、更可靠的信息[4]。 根据影像数据融合的水平阶段,影像融合分为:像元级、特征级和决策级三个层次。为了最大限度的从SPOT5遥感数据中提取森林植被信息,应进行像元级的数据融合,将5米的全色波段和10米多光谱数据进行融合。融合得到的新数据既具有全色波段数据的高空间分辨率特征又具有多光谱特征。  像元级数据融合的方法多种多样,根据数据融合的目的,即最大限度的突显森林植被信息,应选取B4、B3、B2和PAN波段,根据我们的试验Brovey 融合算法方法比较理想:  7遥感影像地图  将融合好的数据按Rfused、Gfused、Bfused组合,叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息,按1:1万地形图分幅生成1:1万纸质图作为外业手图。   结果和讨论  1 几何精度  利用SPOT5物理模型,采用1:1万地形图和5万DEM ,经过正射校正处理,可使影像的几何精度控制在2个像元内(<10米),达到1:1万制图标准要求。为以遥感影像为基础信息源提取林分调查因子、区划林班界线生成大比例尺的林相图、森林分布图提供了几何精度保障。  2 波段选择  对于没有全色波段的情况,SPOT5数据的B342组合有利于森林植被类型的识别。在应用遥感技术进行森林资源调查区划中,林分类型信息提取是最为重要的环节,所以B342波段组合是小班区划和外业手图的最佳组合。  3 融合效果  融合数据技术使SPOT5遥感影像既具有全色波段的高空间分辨率又拥有多光谱数据的光谱分辨率,丰富了遥感影像的信息量。采用Brovey算法使SPOT5遥感影像从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性,提高了小班因子正判率和林分小班的区划精度。  参考文献  1.周成虎,杨晓梅,骆剑承等《遥感影像地学理解与分析》,科学出版社,北京,2001,3-  2.赵英时《遥感应用分析原理与方法》,科学出版社,北京,88-90  3.北京视宝卫星图像有限公司《专业制图工作室GEOIMAGE用户指南》,2004,68-  4.Christine P Geometric Aspects of Multisensor Image Fusion for Topographic Map Updating in The Humid Tropics, ITC Publication, 1996,51-  21世纪遥感与GIS的发展  来源: 李德仁 时间: 2005-08-11-23:09 浏览次数: 79  21世纪遥感与GIS的发展  李德仁  (武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞瑜路129号,430079)  摘要:在20世纪,人类的一大进步是实现了太空对地观测,即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测,并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上,为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中,遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。  关键词:发展趋势;航空航天遥感;地理信息系统;对地观测  中图法分类号:P208;P9  随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展,人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想,并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通,为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。在20世纪后半叶,遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术,迅速地成长起来。  1 遥感技术的主要发展趋势  1 航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多(多平台、多传感器、多角度)和三高(高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率)  从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一,短短几十年,遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星(35000km)、太阳同步卫星(600—1000km)、太空飞船(200—300km)、航天飞机(240—350km)、探空火箭(200—1000km),并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等;传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等,它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像,EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。  卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m,进一步提高到Quckbird(快鸟)的62m,高光谱分辨率已达到5—6nm,500—600个波段。在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星,具有220个波段,EOS AM-1(Terra)和EOS PM-1(Aqua)卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展,通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座,以及传感器的大角度倾斜,可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点,以及用INSAR和D-INSAR,特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性,SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如,美国宇航局的长远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR,美国国防部则要发射一系列短波SAR,实现干涉重访问间隔为8d、3d和1d,空间分辨率分别为20m、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间,我国将全方位地推进遥感数据获取的手段,形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。  2 航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制  确定影像目标的实地位置(三维坐标),解决影像目标在哪儿(Where)是摄影测量与遥感的主要任务之一。在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上,利用DGPS和INS惯性导航系统的组合,可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置(POS),从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。在航空摄影条件下的精度可达到dm级,在卫星遥感的条件下,其精度可达到m级。该技术的推广应用,将改变目前摄影测量和遥感的作业流程,从而实现实时测图和实时数据库更新。若与高精度激光扫描仪集成,可实现实时三维测量(LIDAR),自动生成数字表面模型(DSM),并可推算出数字高程模型(DEM)。  美国NASA在1994年和1997年两次将航天激光测高仪(SLA)安装在航天飞机上,企图建立基于SLA的全球控制点数据库,激光点大小为100m,间隔为750m,每秒10个脉冲;随后又提出了地学激光测高系统(GLAS)计划,已于2002年12月19日将该卫星IICESat(cloud and land elevation satellite)发射上天。该卫星装有激光测距系统、GPS接收机和恒星跟踪姿态测定系统。GLAS发射近红外光(1064nm)和可见绿光(532nm)的短脉冲(4ns)。激光脉冲频率为40次/s,激光点大小实地为70m,间隔为170m,其高程精度要明显高于SRTM,可望达到m级。他们的下一步计划是要在2015年之前使星载LIDAR的激光测高精度达到dm和cm级。  法国利用设在全球的54个站点向卫星发射信号,通过测定多普勒频移,以精确解求卫星的空间坐标,具有极高的精度。测定距地球1300km的Topex/Poseidon卫星的高度,精度达到±3cm。用来测定SPOT 4卫星的轨道,3个坐标方向达到±5cm精度,对于SPOT 5和Envisat,可望达到±1m精度。若忽略SPOT 5传感器的角元素,直接进行无地面控制的正射像片制作,精度可达到±15m,完全可以满足国家安全和西部开发的需求。  3 摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化  从影像数据中自动提取地物目标,解决它的属性和语义(What)是摄影测量与遥感的另一大任务。在已取得影像匹配成果的基础上,影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术,基于统计和基于结构的目标识别与分类,处理的对象既包括高分辨率影像,也更加注重高光谱影像。随着遥感数据量的增大,数据融合和信息融合技术逐渐成熟。压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。我国学者在这些方面取得了不少可喜的成果。  4 利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化  利用遥感影像自动进行变化监测(What change)关系到我国的经济建设和国防建设。过去人工方法投入大,周期长。随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现,实时自动化监测已成为研究的一个热点。  自动变化监测研究包括利用新旧影像(DOM)的对比、新影像与旧数字地图(DLS)的对比来自动发现变化和更新数据库。目前的变化监测是先将新影像与旧影像(或数字地图)进行配准,然后再提取变化目标,这在精度、速度与自动化处理方面都有不足之处。笔者提出了把配准与变化监测同步的整体处理[1]。最理想的方法是将影像目标三维重建与变化监测一起进行,实现三维变化监测和自动更新。进一步的发展则是利用智能传感器,将数据处理在轨完成,发送回来的直接为信息,而不一定为影像数据。  5 摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用  “数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。1999年12月在北京成功地召开了第一届国际“数字地球”大会后,我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设,2001年国家测绘局完成了构建“数字中国”地理空间基础框架的总体战略研究。在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上,2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。在这个数据量达11TB的巨型数据库中,摄影测量与遥感将用来建设DOM(数字正射影像)、DEM(数字高程模型)、DLG(数字线划图)和CP(控制点数据库)。如果要建立全国1m分辨率影像数据库,其数据量将达到60TB。如果整个“数字地球”均达到1m分辨率,其数据量之大可想而知。本世纪内可望建成这一分辨率的数字地球。  “数字文化遗产”是目前联合国和许多国家关心的一个问题,涉及到近景成像、计算机视觉和虚拟现实技术。在近景成像和近景三位量测方面,有室内各种三维激光扫描与成像仪器,还可以直接由视频摄像机的系列图像获取目标场三维重建信息。它们所获取的数据经过计算机自动处理后,可以在虚拟现实技术支持下形成文化遗迹的三维仿真,而且可以按照时间序列,将历史文化在时间隧道中再现,对文化遗产保护、复原与研究具有重要意义。  6 全定量化遥感方法将走向实用  从遥感科学的本质讲,通过对地球表层(包括岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层)的遥感,其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性,所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。几何方程式是有显式表示的数学方程,而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演,而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累,多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟,相信在21世纪,估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化,遥感基础理论研究将迈上新的台阶。只有实现了遥感定量化,才可能真正实现自动化和实时化。  2 GIS技术的主要发展趋势  1 空间数据库趋向图形、影像和DEM三库一体化和面向对象[2]  GIS发展曾经历过栅格、矢量两个不同数据结构发展阶段,目前随着高分辨率卫星遥感数据的飞快增长和数字地球、数码城市的需求,形成了面向对象的数据模型和三库(图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库)一体化的数据结构。这样的数据库结构使GIS的发展更加趋向自然化、逼真化,更加贴近用户。以面向应用的GIS软件为前台,以大型关系数据库(Oracle 8i,9i等)为后台数据库管理,成为当前GIS技术的主流趋势。  2 空间数据表达趋向多比例尺、多尺度、动态多位和实时三维可视化  在传统的GIS中,空间数据是以二维形式存储并挂接相应的属性数据。目前,空间数据表达的趋势是基于金字塔和LOD(level of detail)技术的多比例尺空间数据库,在不同尺度表示时可自动显示出相应比例尺或相应分辨率的数据,多比例尺数据集的跨度要比传统地图的比例尺大,在显示不同比例尺数据时,可采用LOD或地图综合技术。真三维GIS的空间数据要存储三维坐标。动态GIS在土地变更调查、土地覆盖变化监测中已有较好的应用,真四维的时空GIS将有望从理论研究转入实用阶段。基于三库一体化的时空3D可视化技术发展势头迅猛,已能再PC机上实现GIS环境下的三维建筑物室外室内漫游、信息查询、空间分析、剖面分析和阴影分析等,基于虚拟现实技术的真三维GIS将使人们在现实空间外,可以同时拥有一个Cyber空间。  3 空间分析和辅助决策智能化需要利用数据挖掘方法从空间数据库和属性数据库中发现更多的有用知识  GIS是以应用导向的空间信息技术,空间分析与辅助决策支持是GIS的高水平应用,它需要基于知识的智能系统。知识的获取是专家系统中最困难的任务。随着各种类型数据库的建立,从数据库中挖掘知识成为当今计算机界一个非常引人注目的课题。从GIS空间数据库中发现的知识可以有效的支持遥感图像解译,以解决“同物异谱”和“同谱异物”的问题。反过来,从属性数据库中挖掘的知识又具有优化资源配置等一些列空间分析的功能[3]。尽管数据挖掘和知识发现这一命题仍处于理论研究阶段,但随着数据库的快速增大和对数据挖掘工具的深入研究,其应用前景是不可估量的。  4 通过Web服务器和WAP服务器的互联网和移动GIS将推进联邦数据库和互操作的研究及地学信息服务事业  随着计算机通讯网络(包括有线和无线网)的大容量和高速化,GIS已成为在网络上的分布式异构系统。许多不同单位、不同组织维护管理的既独立又互联互用的联邦数据库,将可提供全社会各行各业的应用需要。因此,联邦数据库和互操作(federal databases & interoperability)问题成为当前国际GIS联合研究的一个热点。互操作意味着数据库中数据的直接共享,GIS规律功能模块的互操作与共享,以及多点之间的相同工作,这方面的研究已显示出明显的成效。未来的GIS用户将可能在网络上缴纳为其需要所选用数据和软件功能模块的使用费,而不必购买这个数据库和整套的GIS软硬件,这些成果产生的直接效果是GIS应用将走向地学信息服务。  目前已兴起的LBS和MLS,即基于位置的服务和移动定位服务,突出地反映了这种变化趋势。它引起的革命性变化使GIS将走出研究院所和政府机关,成为全社会人人具备的信息服务工具。我国目前已有2亿个手机用户,若每人每月为MLS支付10元费用,全国一年的产值将达到240亿。可以预测在不久的将来,地学信息将能随时随地为任何人和任何事情进行4A服务(geo-in-formation for anyone and anything at anywhere and anytime)。  5 地理信息科学的研究有望在本世纪形成较完整的理论框架体系  笔者曾扼要地叙述了地球空间信息科学的7大理论问题[4]:(1)地球空间信息的基准,包括几何基准、物理基准和时间基准;(2)地球空间信息标准,包括空间数据采集、存储与交换标准、空间数据精度与质量标准、空间信息的分类与代码标准、空间信息的安全

森林资源调查中SPOT5遥感图像处理方法探讨王照利、黄生、张敏中、马胜利(国家林业局西北林业规划设计院,遥感计算中心,西安710048)本文发表于<陕西林业科技>2005 N1 P27-29,55 摘要: 目前,多光谱、高空间分辨率的SPOT5卫星遥感数据被广泛应用到森林资源调查中。本文结合SPOT5遥感数据的特点,根据森林资源调查的需要,从遥感数据的正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的处理和信息提取。探讨性地提出了适应于森林资源调查的SPOT5遥感数据处理方法。 关键词:SPOT5 遥感数据,森林资源调查、数据处理DISCUSSION ON SPOT5 IMAGE DATA PROCESSING FOR FOREST INVENTORYWang Zhaoli, Huangsheng,Zhangminzhong,Ma Shengli(Northwest Institute for Forest Inventory, Planning &Design, Xi’an China 710048) Abstract: Now days, high spatial resolution and multispectral SPOT5 image data are widely applied in forest inventory in C Based on the characteristics of SPOT5 image and requirements of forest inventory, this paper discusses the processing procedures of ordering image data, ortho-rectification, image bands composition and image data The complete steps of image processing for forest inventory are Key words: SPOT5 image data,forest inventory, data processing 前言 卫星遥感影像具有空间宏观性、视角广、多分辨率(光谱和空间)、多时相、周期性、信息量丰富等特点,所以卫星遥感影像既可以提供森林资源的宏观空间分布信息又能提供局部的详细信息以及随时间、空间变化的信息等[1]。目前在林业领域卫星遥感数据被广泛的应用于不同尺度层次的森林资源调查、资源监测、病虫害、火灾监测等方面。2002年5月法国SPOT地球观测卫星系列之5号卫星(即SPOT5星)发射。SPOT5遥感数据的多光谱波段空间分辨率为10米(短波红外空间分辨率为20米),但全色波段空间分辨率达到5米。SPOT5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析,在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下,SPOT5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查,可大幅度的森林调查的减少外业工作量、提高工作效率。在我国SPOT5卫星数据已被大量地应用于森林资源调查工作中,尤其,是在森林资源“二类”调查中被作基本的森林资源信息源提取各类信息。针对于将多光谱分辨率和高空间分辨率的SPOT5遥感数据应用于森林资源调查的数据处理技术和方法鲜有报道。本文总结工作实践,结合SPOT5遥感数据的特点,根据森林资源调查的需要,从遥感数据的订购、正射校正、波段组合、融合处理和数据变换处理等方面探讨了SPOT5数据的基本处理方法。 1.SPOT5卫星遥感数据特点 SPOT卫星系统采用线性阵列传感器和推扫式扫描技术,具有旋转式平面镜可以进行倾斜观察获得倾斜图像和立体像对。采用与太阳同步的近极地的椭圆形轨道,轨道高度约832Km,轨道倾角7o ,每天绕地球14圈多,重复覆盖周期26天[2]。由于有倾斜观测功能,使重复覆盖周期减少到2-3天。SPOT5卫星载有2台高分辨率几何成像仪(HRG)、1台高分辨率立体成像装置(HRS)和1台宽视域植被探测仪(VGT)。高分辨率几何成像仪的波段选择是总结了多年的研究成果,认为HRG的波段设置(见表1)足以取得辨别作物和植被类型的最佳效果。本文主要探讨HRG高空间分辨率数据的处理。 2.SPOT5数据的处理方法和过程 SPOT5数据处理工作流程: 1 遥感数据的订购 订购数据时,用户需向数据代理商提供购买区域的四个角的大地坐标或者数据的景号(PATH/ROW)。特别应该注意数据订购时间和用户拿到数据之间有时间差,间隔时间长短因用户的要求、天气、卫星重复覆盖周期而异。相对于其他卫星数据,比较有利的一面是SPOT5卫星装置有旋转式平面镜可以进行倾斜观察,用户可向代理商申请红色编程提前得到调查区域的遥感数据,但要支付编程费。对于遥感数据的时相、云量、入射角、阴影量、是否购买高空间分辨率的全色波段等用户根据自己具体的工作需要向代理商提出限制要求。 根据我们对SPOT5遥感数据的使用,对于森林资源调查,北方9,10月份和11月初的遥感影像比较适宜。代理商向用户提供经过处理的不同级别的影像产品,在森林资源调查中建议购买SPOT1A级产品,用户可根据自己的工作需要进行处理,同时也可减少费用。 2 基础数据准备 大比例尺地形图和高精度DEM是进行SPOT5遥感数据高精度正射校正必需的基础地理数据。建议购买1:10000地形图和1:25000数字高程模型(DEM)。 将1:1万地形图扫描,扫描分辨率设置为300DPI。将扫描好的地形图进行几何精纠正,纠正精度控制在3毫米内。从测绘部门购买的1:1万地形图为北京54坐标系3度分带高斯克吕格投影,而1:5万DEM为北京54坐标系6度分带投影。在数据准备时,将校正好的1:1万地形图通过换带转换转成和DEM一致的6度分带投影。 对于没有1:1万地形图的地区,建议使用差分GPS接收机采集地面控制点。 3几何正射校正 正射校正过程应用了法国SPOT公司发行的GEOIMAGE软件。GEOIMAGE软件有针对SPOT5卫星数据开发的SPOT5物理模型。模型模块自动读取DEM信息。SPOT 物理模型可读取卫星在获取遥感数据的瞬间状态参数,这些参数存贮在数据的头文件中[3]。卫星状态参数包括:卫星成像瞬间的经纬度、高度、倾角等。卫星状态参数能够帮助提高几何校正的精度。 以校正好的1:1万地形图为基准,在影像图上找出和地形图上地物相匹配的明显地物作为地面控制点。在进行正射校正时,应先进行全色波段数据校正,然后以校正好的全色波段数据为基准进行多光谱数据校正。以全色波段数据为基准校正多光谱波段就比较容易校正,且能提高两者的匹配精度。地面控制点应分布均匀,影像的边缘部分布要有控制点分布,同时在不同的高程范围最好都有控制点。地面控制点的数量因地形地貌的复杂程度而定,根据我们的经验,一景60KmX60Km的SPOT5数据,一般地势平缓的地区20个左右控制点即可达到满意的结果,在高山区25个左右控制点就可使正射校正精度满足要求。重采样方法采用双线性内插法。 4 辐射校正 用户购买的SPOT5的各级数据,数据提供商已经根据卫星的记录参数对遥感数据做了辐射校正,即消除了传感器自身引起的、大气辐射引起的辐射噪声。若果影像存在薄雾或地形高差较大引起的辐射误差情况,用户应进一步进行辐射校正处理。薄雾的简单消除原理是基于近红外波段不受大气辐射影响,清澈的水体或死阴影区的数值应为零。从各波段数据中减去近红外波段的水体或阴影的不为零值。地形起伏引起的辐射误差校正公式: f (x,y)=g(x,y)/cosa,g(x,y)为坡度为a的倾斜面上的地物影像;f (x,y)为校正后的影像。由于坡度因子参与校正所以需要DEM支持。 5 波段组合 根据SPOT5数据波谱特征(表1),各波段分别记录反映了植被的不同特征方面:B4(SWIR)短波红外反映植物和土壤的含水量,利于植被水分状况和长势分析;B3(NIR)近红外波段对植被类别、密度、生长力、病虫害等的变化敏感;B2(RED)红光波段对植被的覆盖度、植被的生长状况敏感;B1(VIS)可见光波段对植物的叶绿素和叶绿素浓度敏感。经过比较分析和实际应用发现SPOT5的B3、B4、B2波段组合对植被类型的识别要优于B3、B2和B1的组合。但由于B4波段的空间分辨率为20米,使B342组合对植被空间几何细节表达没有B321组合清晰,例如林缘界线信息表达方面B321要优于B342。 6 影像数据融合 对于购买有高空间分辨率全色波段数据的用户,进行数据融合是必不可少的。影像数据融合能够综合不同波段、不同空间分辨率数据(层)的特征,融合后的数据具有更丰富、更可靠的信息[4]。 根据影像数据融合的水平阶段,影像融合分为:像元级、特征级和决策级三个层次。为了最大限度的从SPOT5遥感数据中提取森林植被信息,应进行像元级的数据融合,将5米的全色波段和10米多光谱数据进行融合。融合得到的新数据既具有全色波段数据的高空间分辨率特征又具有多光谱特征。像元级数据融合的方法多种多样,根据数据融合的目的,即最大限度的突显森林植被信息,应选取B4、B3、B2和PAN波段,根据我们的试验Brovey 融合算法方法比较理想: 7遥感影像地图 将融合好的数据按Rfused、Gfused、Bfused组合,叠加上行政界线、公里格网、坐标、比例尺等辅助信息,按1:1万地形图分幅生成1:1万纸质图作为外业手图。 结果和讨论 1 几何精度 利用SPOT5物理模型,采用1:1万地形图和5万DEM ,经过正射校正处理,可使影像的几何精度控制在2个像元内(<10米),达到1:1万制图标准要求。为以遥感影像为基础信息源提取林分调查因子、区划林班界线生成大比例尺的林相图、森林分布图提供了几何精度保障。 2 波段选择 对于没有全色波段的情况,SPOT5数据的B342组合有利于森林植被类型的识别。在应用遥感技术进行森林资源调查区划中,林分类型信息提取是最为重要的环节,所以B342波段组合是小班区划和外业手图的最佳组合。 3 融合效果 融合数据技术使SPOT5遥感影像既具有全色波段的高空间分辨率又拥有多光谱数据的光谱分辨率,丰富了遥感影像的信息量。采用Brovey算法使SPOT5遥感影像从色彩、纹理等方面增强了影像的可判读性,提高了小班因子正判率和林分小班的区划精度。 参考文献 1.周成虎,杨晓梅,骆剑承等《遥感影像地学理解与分析》,科学出版社,北京,2001,3- 2.赵英时《遥感应用分析原理与方法》,科学出版社,北京,88-90 3.北京视宝卫星图像有限公司《专业制图工作室GEOIMAGE用户指南》,2004,68- 4.Christine P Geometric Aspects of Multisensor Image Fusion for Topographic Map Updating in The Humid Tropics, ITC Publication, 1996,51-21世纪遥感与GIS的发展 来源: 李德仁 时间: 2005-08-11-23:09 浏览次数: 79 21世纪遥感与GIS的发展李德仁 (武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉市珞瑜路129号,430079) 摘要:在20世纪,人类的一大进步是实现了太空对地观测,即可以从空中和太空对人类赖以生存的地球通过非接触传感器的遥感进行观测,并将所得到的数据和信息存储在计算机网络上,为人类社会的可持续发展服务。在短短的30年中,遥感和GIS作为一个边缘交叉学科已发展成为一门科学、技术和经济实体。本文深入地论述了21世纪中遥感的6大发展趋势和GIS的5个发展特征。 关键词:发展趋势;航空航天遥感;地理信息系统;对地观测 中图法分类号:P208;P9 随着计算机技术、空间技术和信息技术的发展,人类实现了从空中和太空来观测和感知人类赖以生存的地球的理想,并能将所感知到的结果通过计算机网络在全球流通,为人类的生存、繁荣和可持续发展服务。在20世纪后半叶,遥感和地理信息系统作为一门新兴的科学和技术,迅速地成长起来。 1 遥感技术的主要发展趋势 1 航空航天遥感传感器数据获取技术趋向三多(多平台、多传感器、多角度)和三高(高空间分辨率、高光谱分辨率和高时相分辨率) 从空中和太空观测地球获取影像是20世纪的重大成果之一,短短几十年,遥感数据获取手段迅猛发展。遥感平台有地球同步轨道卫星(35000km)、太阳同步卫星(600—1000km)、太空飞船(200—300km)、航天飞机(240—350km)、探空火箭(200—1000km),并且还有高、中、低空飞机、升空气球、无人飞机等;传感器有框幅式光学相机、缝隙、全景相机、光机扫描仪、光电扫描仪、CCD线阵、面阵扫描仪、微波散射计雷达测高仪、激光扫描仪和合成孔径雷达等,它们几乎覆盖了可透过大气窗口的所有电磁波段。三行CCD阵列可以同时得到3个角度的扫描成像,EOS Terra卫星上的MISR可同时从9个角度对地成像。 卫星遥感的空间分辨率从Ikonos Ⅱ的1m,进一步提高到Quckbird(快鸟)的62m,高光谱分辨率已达到5—6nm,500—600个波段。在轨的美国EO-1高光谱遥感卫星,具有220个波段,EOS AM-1(Terra)和EOS PM-1(Aqua)卫星上的MODIS具有36个波段的中等分辨率成像光谱仪。时间分辨率的提高主要依赖于小卫星技术的发展,通过发射地球同步轨道卫星和合理分布的小卫星星座,以及传感器的大角度倾斜,可以以1—3d的周期获得感兴趣地区的遥感影像。由于具有全天候、全天时的特点,以及用INSAR和D-INSAR,特别是双天线INSAR进行高精度三位地形及其变化测定的可能性,SAR雷达卫星为全世界各国所普遍关注。例如,美国宇航局的长远计划是要发射一系列太阳同步和地球同步的长波SAR,美国国防部则要发射一系列短波SAR,实现干涉重访问间隔为8d、3d和1d,空间分辨率分别为20m、5m和2m。我国在机载和星载SAR传感器及其应用研究方面正在形成体系。“十五”期间,我国将全方位地推进遥感数据获取的手段,形成自主的高分辨率资源卫星、雷达卫星、测图卫星和对环境与灾害进行实时监测的小卫星群。 2 航空航天遥感对地定位趋向于不依赖地面控制 确定影像目标的实地位置(三维坐标),解决影像目标在哪儿(Where)是摄影测量与遥感的主要任务之一。在已成功用于生产的全自动化GPS空中三角测量的基础上,利用DGPS和INS惯性导航系统的组合,可形成航空/航天影像传感器的位置与姿态的自动测量和稳定装置(POS),从而可实现定点摄影成像和无地面控制的高精度对地直接定位。在航空摄影条件下的精度可达到dm级,在卫星遥感的条件下,其精度可达到m级。该技术的推广应用,将改变目前摄影测量和遥感的作业流程,从而实现实时测图和实时数据库更新。若与高精度激光扫描仪集成,可实现实时三维测量(LIDAR),自动生成数字表面模型(DSM),并可推算出数字高程模型(DEM)。 美国NASA在1994年和1997年两次将航天激光测高仪(SLA)安装在航天飞机上,企图建立基于SLA的全球控制点数据库,激光点大小为100m,间隔为750m,每秒10个脉冲;随后又提出了地学激光测高系统(GLAS)计划,已于2002年12月19日将该卫星IICESat(cloud and land elevation satellite)发射上天。该卫星装有激光测距系统、GPS接收机和恒星跟踪姿态测定系统。GLAS发射近红外光(1064nm)和可见绿光(532nm)的短脉冲(4ns)。激光脉冲频率为40次/s,激光点大小实地为70m,间隔为170m,其高程精度要明显高于SRTM,可望达到m级。他们的下一步计划是要在2015年之前使星载LIDAR的激光测高精度达到dm和cm级。 法国利用设在全球的54个站点向卫星发射信号,通过测定多普勒频移,以精确解求卫星的空间坐标,具有极高的精度。测定距地球1300km的Topex/Poseidon卫星的高度,精度达到±3cm。用来测定SPOT 4卫星的轨道,3个坐标方向达到±5cm精度,对于SPOT 5和Envisat,可望达到±1m精度。若忽略SPOT 5传感器的角元素,直接进行无地面控制的正射像片制作,精度可达到±15m,完全可以满足国家安全和西部开发的需求。 3 摄影测量与遥感数据的计算机处理更趋向自动化和智能化 从影像数据中自动提取地物目标,解决它的属性和语义(What)是摄影测量与遥感的另一大任务。在已取得影像匹配成果的基础上,影像目标的自动识别技术主要集中在影像融合技术,基于统计和基于结构的目标识别与分类,处理的对象既包括高分辨率影像,也更加注重高光谱影像。随着遥感数据量的增大,数据融合和信息融合技术逐渐成熟。压缩倍率高、速度快的影像数据压缩方法也已商业化。我国学者在这些方面取得了不少可喜的成果。 4 利用多时像影像数据自动发现地表覆盖的变化趋向实时化 利用遥感影像自动进行变化监测(What change)关系到我国的经济建设和国防建设。过去人工方法投入大,周期长。随着各类空间数据库的建立和大量新的影像数据源的出现,实时自动化监测已成为研究的一个热点。 自动变化监测研究包括利用新旧影像(DOM)的对比、新影像与旧数字地图(DLS)的对比来自动发现变化和更新数据库。目前的变化监测是先将新影像与旧影像(或数字地图)进行配准,然后再提取变化目标,这在精度、速度与自动化处理方面都有不足之处。笔者提出了把配准与变化监测同步的整体处理[1]。最理想的方法是将影像目标三维重建与变化监测一起进行,实现三维变化监测和自动更新。进一步的发展则是利用智能传感器,将数据处理在轨完成,发送回来的直接为信息,而不一定为影像数据。 5 摄影测量与遥感在构建“数字地球”、“数字中国”、“数字省市”和“数字文化遗产”中正在发挥愈来愈大的作用 “数字地球”概念是在全球信息化浪潮推进下形成的。1999年12月在北京成功地召开了第一届国际“数字地球”大会后,我国正积极推进“数字中国”和“数字省市”的建设,2001年国家测绘局完成了构建“数字中国”地理空间基础框架的总体战略研究。在已完成1∶100万和1∶25万全国空间数据库的基础上,2001年全国各省市测绘局开始1∶5万空间数据库的建库工作。在这个数据量达11TB的巨型数据库中,摄影测量与遥感将用来建设DOM(数字正射影像)、DEM(数字高程模型)、DLG(数字线划图)和CP(控制点数据库)。如果要建立全国1m分辨率影像数据库,其数据量将达到60TB。如果整个“数字地球”均达到1m分辨率,其数据量之大可想而知。本世纪内可望建成这一分辨率的数字地球。 “数字文化遗产”是目前联合国和许多国家关心的一个问题,涉及到近景成像、计算机视觉和虚拟现实技术。在近景成像和近景三位量测方面,有室内各种三维激光扫描与成像仪器,还可以直接由视频摄像机的系列图像获取目标场三维重建信息。它们所获取的数据经过计算机自动处理后,可以在虚拟现实技术支持下形成文化遗迹的三维仿真,而且可以按照时间序列,将历史文化在时间隧道中再现,对文化遗产保护、复原与研究具有重要意义。 6 全定量化遥感方法将走向实用 从遥感科学的本质讲,通过对地球表层(包括岩石圈、水圈、大气圈和生物圈4大圈层)的遥感,其目的是为了获得有关地物目标的几何与物理特性,所以需要通过全定量化遥感方法进行反演。几何方程式是有显式表示的数学方程,而物理方程一直是隐式。目前的遥感解译与目标识别并没有通过物理方程反演,而是采用了基于灰度或加上一定知识的统计、结构和纹理的影像分析方法。但随着对成像机理、地物波谱反射特征、大气模型、气溶胶的研究深入和数据积累,多角度、多传感器、高光谱及雷达卫星遥感技术的成熟,相信在21世纪,估计几何与物理方程式的全定量化遥感方法将逐步由理论研究走向实用化,遥感基础理论研究将迈上新的台阶。只有实现了遥感定量化,才可能真正实现自动化和实时化。 2 GIS技术的主要发展趋势 1 空间数据库趋向图形、影像和DEM三库一体化和面向对象[2] GIS发展曾经历过栅格、矢量两个不同数据结构发展阶段,目前随着高分辨率卫星遥感数据的飞快增长和数字地球、数码城市的需求,形成了面向对象的数据模型和三库(图形矢量库、影像栅格库和DEM格网库)一体化的数据结构。这样的数据库结构使GIS的发展更加趋向自然化、逼真化,更加贴近用户。以面向应用的GIS软件为前台,以大型关系数据库(Oracle 8i,9i等)为后台数据库管理,成为当前GIS技术的主流趋势。 2 空间数据表达趋向多比例尺、多尺度、动态多位和实时三维可视化 在传统的GIS中,空间数据是以二维形式存储并挂接相应的属性数据。目前,空间数据表达的趋势是基于金字塔和LOD(level of detail)技术的多比例尺空间数据库,在不同尺度表示时可自动显示出相应比例尺或相应分辨率的数据,多比例尺数据集的跨度要比传统地图的比例尺大,在显示不同比例尺数据时,可采用LOD或地图综合技术。真三维GIS的空间数据要存储三维坐标。动态GIS在土地变更调查、土地覆盖变化监测中已有较好的应用,真四维的时空GIS将有望从理论研究转入实用阶段。基于三库一体化的时空3D可视化技术发展势头迅猛,已能再PC机上实现GIS环境下的三维建筑物室外室内漫游、信息查询、空间分析、剖面分析和阴影分析等,基于虚拟现实技术的真三维GIS将使人们在现实空间外,可以同时拥有一个Cyber空间。 3 空间分析和辅助决策智能化需要利用数据挖掘方法从空间数据库和属性数据库中发现更多的有用知识 GIS是以应用导向的空间信息技术,空间分析与辅助决策支持是GIS的高水平应用,它需要基于知识的智能系统。知识的获取是专家系统中最困难的任务。随着各种类型数据库的建立,从数据库中挖掘知识成为当今计算机界一个非常引人注目的课题。从GIS空间数据库中发现的知识可以有效的支持遥感图像解译,以解决“同物异谱”和“同谱异物”的问题。反过来,从属性数据库中挖掘的知识又具有优化资源配置等一些列空间分析的功能[3]。尽管数据挖掘和知识发现这一命题仍处于理论研究阶段,但随着数据库的快速增大和对数据挖掘工具的深入研究,其应用前景是不可估量的。 4 通过Web服务器和WAP服务器的互联网和移动GIS将推进联邦数据库和互操作的研究及地学信息服务事业 随着计算机通讯网络(包括有线和无线网)的大容量和高速化,GIS已成为在网络上的分布式异构系统。许多不同单位、不同组织维护管理的既独立又互联互用的联邦数据库,将可提供全社会各行各业的应用需要。因此,联邦数据库和互操作(federal databases & interoperability)问题成为当前国际GIS联合研究的一个热点。互操作意味着数据库中数据的直接共享,GIS规律功能模块的互操作与共享,以及多点之间的相同工作,这方面的研究已显示出明显的成效。未来的GIS用户将可能在网络上缴纳为其需要所选用数据和软件功能模块的使用费,而不必购买这个数据库和整套的GIS软硬件,这些成果产生的直接效果是GIS应用将走向地学信息服务。 目前已兴起的LBS和MLS,即基于位置的服务和移动定位服务,突出地反映了这种变化趋势。它引起的革命性变化使GIS将走出研究院所和政府机关,成为全社会人人具备的信息服务工具。我国目前已有2亿个手机用户,若每人每月为MLS支付10元费用,全国一年的产值将达到240亿。可以预测在不久的将来,地学信息将能随时随地为任何人和任何事情进行4A服务(geo-in-formation for anyone and anything at anywhere and anytime)。 5 地理信息科学的研究有望在本世纪形成较完整的理论框架体系 笔者曾扼要地叙述了地球空间信息科学的7大理论问题[4]:(1)地球空间信息的基准,包括几何基准、物理基准和时间基准;(2)地球空间信息标准,包括空间数据采集、存储与交换标准、空间数据精度与质量标准、空间信息的分类与代码标准、空间信息的安全

遥感在环境监测中的应用 1 水环境污染监测 水体的遥感监测主要是以污染水与清洁水的反射光谱特征研究作为基础的。总的看来,清洁水体反射率比较低,水体对光有较强的吸收性能,而较强的分子散射性仅存在于光谱区较短的谱段上。故在一般遥感影像上,水体表现为暗色色调,在红外谱段上尤其明显。为了进行水质监测,可以采用以水体光谱特性和水色为指标的遥感技术。海洋石油污染和向海洋倾倒废弃物是海洋环境恶化的重要原因。全世界每年排入海洋的石油及其制品多达 1000多万吨,这对海洋生态所造成的灾害性影响是无法估量的。人海河流把沿岸农田的化学肥料、城市中的生活废水和工业污水不断排人海洋,使海洋污染范围不断扩展,生态环境恶化,环境质量下降。应用遥感卫星,特别是海洋遥感卫星,可以在大范围内对石油污染和化学污染进行搜索,还可以估算出污染的范围及其扩散情况,从而为海洋环保部门提供了必需的数据和资料。2 大气污染监测 大气遥感监测主要利用气象卫星定期地监控大气温度和水蒸汽垂直分布。影响大气环境质量的主要因素是气溶胶含量和各种有害气体,而这些物理量通常不可能用遥感手段直接识别。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,所以,实际上是通过测量大气的散射、吸收及辐射的光谱而从其结果中反演推算出来的。通过对穿过大气层的太阳(月亮、星星)的直射光,来 自大气和云的散射光,来 自地表的反射光,以及来 自大气和地表的热辐射进行吸收光谱分析或发射光谱分析,从而测量它们的光谱特性来求出大气气体分子的密度。通过遥感图像可以直接分析出大气气溶胶的分布和含量,而有害气体通常不能在遥感图像上直接显示出来,只能利用间接解译标志——植物对有害气体的敏感性来推断大气污染的程度和性质。3 地面污染及土地利用发展监测 地面污染也是利用间接解译,通过污染区作物的生长所起的特殊变化,与正常生长区的作物有不同的光谱表现来确定。通过定期地监测地面的作业就能查清土地利用形式的变化,以便管理资源。人工建筑物特别容易测定,这是由于它们的高反射率和形状的规则性所致。因此通过遥感图像,在城市规划中可以可靠地跟踪都市扩大的规模和速度,还能查清像隔热不佳的建筑物的热损失这类特殊问题。最后遥感还可以被用来监视森林砍伐,估计牧场开垦的规模和速度。

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