流域水环境遥感监测模型研究

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1、硕士学位论文流域水环境遥感监测模型研究作者姓名：申明指导教师:王思远研究员马元旭助理研究员中国科学院遥感与数字地球研究所学位类别:理学硕士学科专业:地图学与地理信息系统培养单位：中国科学院遥感与数字地球研究所2018年6月StudyontheRemoteSensingModelsforMonitoringRiverineWaterEnvironmentAthesissubmittedtoUniversityofChineseAcademyofSciencesinpartialfulfillmento

2、ftherequirementforthedegreeofMasterofNaturalScienceinCartographyandGeographicalInformationSystemByMingShenSupervisor:ProfessorSiyuanWangAssistantResearcherYuanxuMaInstituteofRemoteSensingandDigitalEarth,ChineseAcademyofSciencesJune,2018中国科学院大学研究生学位论文原创

3、性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均已在文中以明确方式标明或致谢。作者签名：日期：中国科学院大学学位论文授权使用声明本人完全了解并同意遵守中国科学院有关保存和使用学位论文的规定，即中国科学院有权保留送交学位论文的副本，允许该论文被查阅，可以按照学术研究公开原则和保护知识产权的原则公布该论文的全部或部分内容，

4、可以采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编本学位论文。涉密及延迟公开的学位论文在解密或延迟期后适用本声明。作者签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要河流是地球水文循环的关键组成部分，流域水环境状况是评价区域生态系统功能的重要依据，与人类生活和社会发展关系密切。因此，随着经济社会的发展，流域水环境监测的重要性凸显，它能够为水资源管理和社会经济发展决策提供重要依据。然而，传统的地面监测方法费时、耗力，且时空覆盖范围非常有限，不利于大范围、连续监测。随着对地观测技术的发展，遥感在水环境监测中的重要作用日益彰

5、显，利用遥感技术进行水环境监测成为热点方向。本研究选择具有独特地理特征的高原河流雅鲁藏布江和以河流含沙量高著称的黄河河口为研究区域，针对有实地调查资料和缺乏充分实测资料的两种遥感水环境监测情景，结合多时相、中高分辨率的多源遥感数据，分别构建半经验反演模型和自组织特征提取模型，探讨了两种不同的流域水环境遥感监测模式，并构建了长时序监测模型，重点对高原高寒区河流的长时序遥感监测模型进行了探索，为全球变化背景下水环境监测与水资源管理提供重要信息支撑。本文的主要研究成果包含以下几点：（1）高原高寒河流水体光

6、谱曲线在580-700nm、750nm、810nm附近出现反射峰谷，低于450nm的蓝波段、650-870nm的红波段和近红外波段对水环境参量浑浊度较为敏感，550-580nm附近的绿波段最不敏感，构建水环境遥感监测模型时应当优先考虑这些波段。（2）基于哨兵2A数据构建了多种水环境参数反演模型，通过优化对比发现，红绿波段比值、红边波段与绿波段比值模型反演效果较好。其中红绿波段比值的幂函数模型精度较高、结果稳定、适用性强，且能够拓展至Landsat系列数据，适合用于长时序水环境遥感监测。（3）利用20

7、07-2017年的Landsat和哨兵二号遥感数据，反演并分析雅鲁藏布江中游水体浑浊度。结果表明，雅江中游浑浊度在十年间整体呈波动下降趋势，年内变化具有明显的季节特征，丰水期和枯水期浑浊度差异显著，6-9月浑浊度较高；不同河段丰水期浑浊度差异较大，中游上段和下段浑浊度较低，中段浑浊度较高，枯水期浑浊差异较小。I流域水环境遥感监测模型研究（4）针对部分研究中缺乏地面调查资料的情况，提出了构建自组织神经网络（SOM）模型，从长时序遥感影像中提取水环境特征典型模式，作为经验模型的辅助。以黄河河口区突出的浑

8、浊特征为研究对象，SOM模型提取出2000-2015年浑浊水体典型分布模式。研究发现近15年来浑浊度整体呈现降低趋势，年内变化具有明显季节特征，冬春季浑浊度较高，夏秋季浑浊度较低。比较验证结果表明，SOM模型提取的典型特征与经验模型反演结果相一致，说明SOM模型提取水环境模式的方法可靠，能够在缺乏充分实测光谱数据时，作为经验模型监测的重要补充。总之，遥感技术在流域水环境监测中具有不可比拟的优势，随着遥感传感器空间分辨率与光谱分辨率的提高，遥感对地观测技术将会发挥更大的