卫星遥感监测技术
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卫星遥感监测技术范文第1篇
社会经济的快速发展，为科学技术的不断进步创造了良好的环境与条件，顺应实际需要的不断高涨，先进的现代化技术层出不穷，又为推动社会经济的和谐可持续发展提供了可靠的技术保障。而在社会经济快速发展的同时，兼顾生态环境的和谐发展，才是真正的可持续发展，因此，应用现代化先进技术来实现生态环境的保护与监测是可持续发展战略实施的重要体现。卫星遥感技术是基于信息技术与遥感技术等发展起来的综合性技术，在实际应用中发挥了重要作用，尤其是在生态环境的保护与监测方面，更是作出了很大贡献。卫星遥感技术在水环境质量监测、大气环境质量监测、动态环境监测、固体废弃物监测、重大环境事故的跟踪监测及重要工程项目的环境监测等方面都发挥重要作用，本文主要是从以下几方面来对生态环境保护中，对卫星遥感技术的实际应用进行分析与探讨：
1、水环境质量监测方面的应用
卫星遥感技术在水环境质量监测方面主要包括水体富氧化监测、水体热污染与废水污染监测及泥沙污染监测等：（1）水体富氧化监测。水体富营养化严重影响水环境质量，在水体富营养化方面的监测，张穗等人通过叶绿素浓度遥感解译方法并结合叶绿素及总氮、总磷等特征提出了富营养化的评价方法。（2）水体热污染与废水污染监测。热污染主要来源于工厂排放的废弃热水，对水体生物及水体附近农作物造成极大威胁，因此需要加强对热水污染的监测，而在这一方面的探测，多是通过红外传感器来实现，探测图像中对于热污染的排放情况、温度分布及具体流向都有清晰显示。而在废水污染监测方面，可用热红外方法并基于温度差异来测定，但多是用多光谱合成图像进行监测。（3）泥沙污染监测。泥沙污染会提高水的反射率，出现红移状况，而0.93微米之1.13微米范围附近的水体有强烈的红外辐射吸收特点，在降低反射通量的同时，会遭受到水分瑞利散射效应的干扰，因此不是最佳的悬浮泥沙浓度判定波段，而最佳定量波段应为0.65微米之0.85微米之间。另外卫星遥感技术在海洋监测方面也发挥着重要作用，通过对遥感信息的仿真模拟与分析，可获取叶绿素浓度及海表面、海流循环模式或海冰运动等温线分布等影响海洋生物与理化过程的相关参数。通过卫星遥感技术，可全天候、大范围进行对海洋污染的监测，并且卫星遥感技术目前也已在海洋渔业中渔情预报与分析方面应用广泛。
2、大气环境质量方面的应用
卫星遥感技术在大气环境质量监测方面的具体应用主要包括对臭氧层的监测、对大气气溶胶的监测、对有害气体的监测、对沙尘暴的监测及对城市热岛效益的监测等：（1）对臭氧层的监测。二十世纪七十年代末期，已有通过臭氧制图光谱仪进行对臭氧层的卫星监测。胡顺星等人通过激光雷达进行了高度范围为对流层2千米至4千米臭氧层的监测，并取得较好成效。（2）对大气气溶胶的监测。传统的地面观测在气溶胶空间的变化趋势与具体分布方面的反映方面存在很大缺陷，而卫星遥感技术的高分辨率特点则有效弥补了这一缺陷。毛节泰等人通过对地面光度计测量与卫星遥感技术监测的结果进行对比，结果显示，两种测量结果较为接近，但地面遥感所覆盖的地面观测空间有限，而这一点又可通过卫星遥感技术来弥补，所以卫星遥感技术完全可替代地面遥感进行对大气气溶胶的监测。（3）对有害气体的监测。有害气体对人体及人们的生活环境造成极大威胁，因此对于自然生成或人为生成的有害气体监测具有重要意义，还可以通过有害气体监测对大气污染情况做间接分析。王雪梅等人将污染气体信息与概化为水体、植被等基本信息类型的线性集合做叠加，从卫星数据来进行对有害气体累加浓度信息的直接定量提取。（4）对沙尘暴的监测。通过EOS—Terra/MODIS数据，章伟伟等人对MODIS传感器通道特点及沙尘暴波谱特征进行分析，并通过叠加分析法进行对沙尘暴的监测。而范一大等人基于NOAA/AVHRR数据而采用的沙尘暴信息密度分割法与所提取的沙尘暴信息也取得显著成效。（5）对城市热岛效益的监测。通过热红外遥感进行地物辐射温度测定来推导与探测热岛效应差异及热源。马跃良等人根据辐射传输方程的地表温度反演方法，并基于LandsatTM/ETM+热红外波段数据，进行地表温度的定量计算，并对热污染情况进行探测。
3、地表监测方面的具体应用
地表监测方面的应用主要有对地面污染的监测、对土地利用变化的监测及对城市绿地的调查：（1）对地面污染的监测。在应用卫星遥感技术进行对地面污染的监测时，可对地面污染分布范围进行圈定，并作出规划性的地面污染预防措施。如煤炭自燃隐火监测中应用卫星遥感技术，相关部门单位结合地面红外测温仪及航空红外扫描仪，并基于细微的地表温度差异来实现隐火区圈定，并作出燃尽区与燃烧区的区分，同时对隐火的蔓延规律与具体方向做出分析，为及时采取预防措施提供可靠保障。（2）对土地利用变化的监测。卫星遥感技术应用最为广泛的领域之一就是土地利用与土地覆被变化的研究领域，满足了城市土地利用与覆被变化研究的动态多时段遥感图像资料的需求。通过对不同时段的同一地区土地利用与土地覆被变化进行分类，进而获取该区域的土地利用变化信息，为实现对土地覆盖的动态监测提供可靠的信息依据。史培军等人通过应用卫星遥感技术监测所得的不同时段同一区域遥感影像，对土地利用变化的驱动力以及空间过程作了分析，为土地利用与土地覆被变化的研究方面做出贡献。（3）对城市绿地的调查。通过卫星遥感技术的应用，可实时准确地得到城市绿化覆盖度信息及绿地分布情况，对绿地景观的布局、种类及具体组成等有一个宏观的了解。石雪冬等人通过RS技术与GIS技术的综合应用，探讨了城市绿地数据的提取方法，而刑诒等人则通过遥感监测实现了对城市景观生态变化的动态分析。
卫星遥感监测技术范文第2篇
关键词 遥感技术；水土保持；动态监测；流程
中图分类号 S157.1 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2017）04-0226-02
Abstract With the progress and popularization of science and technology，application scope of remote sensing technology is more and more widely，especially the application of remote sensing satellite image with high spatial resolution has been promoted.In dynamic monitoring of preventing soil erosion，planning and management of soil and water conservation，its application has become more and more perfect.The paper expounded the main features and functions of the remote sensing dynamic soil and water conservation monitoring technology，analyzed the main processes，in order to provide references.
Key words remote sensing technology；water and soil conservation；dynamic monitoring；process
遥感技术是一门新兴现代科学技术，其应用范围越来越广，尤其是对高空间分辨率的遥感卫星影像信息的应用已经进入推广化，高空间分辨率的遥感卫星影像信息在防止水土流失的动态监测、水土保持的规划治理方面的应用已经日趋完善，其广角宏观、快速真实的优势是其他技术不可比拟的，已成为水土流失监测的重要手段之一[1]。当前，随着遥感影像资源的不断丰富、处理技术的日臻完善，影像覆盖得快而广，遥感技术在水土保持监测任务中已经越来越受到认可和重视。
1 遥感动态水土保持监测技术应用的主要特点及功能
1.1 主要特点
遥感动态水土保持监测技术应用的主要特点：首先是方法灵活多样，可以用目视判读，也可以应用计算机图像处理，还可以把两者结合起来综合运用；其次是监测的空间尺度极其广阔，小至某一流域，大至一个省份甚至全国；最后是监测的时间先后跨度大，短自一年或几年的变化，长至数十年的变化。遥感影像主要应用于监测水土流失的先后变化，地方实施人工器械实施水土保持调查数据的真实度、准确性，还有对水利系统水土保持规划的执行情况和进展情况进行有效真实的监督，为生态环境建设决策提供科学依据[2]。
1.2 主要功能
遥感动态水保监测的功能具体包括：面蚀程度监视、沟蚀程度监视，水文要素结构监视、水土流失成因数据集约与分析、未来水土流失危害程度预测，在此基础上对水土保持的因素进行分析，主要有土壤种类划分、土壤侵蚀类型划分、侵蚀强度分类、地貌类型区划、母岩类型区划、植被盖度分析、坡度属性定性等。
2 遥感动态水保监测技术应用的主要流程
2.1 遥感动态水保监测技术应用的资料提取与收集方式
水土保持的实践证明：水土保持、水土流失的发展变化其实是一个时空变化的过程，遥感动态水保监测及评估必须根据目的的不同而采用各异的收集尺度。总的说来，气象卫星影像的监测具有时间分辨率极高、监测范畴极大、数据处理费用较低的特性，不足之处是空间分辨率较低且所收集反映的信息是大范围的地域混合。因此，气象卫星影像的监测适用于大范围、覆盖率、倾斜坡度、地表组成物质比较一致均匀的区域。与之相反的是，资源卫星却具有气象卫星不具备的特性，其波段多、时相多，具有极高的空间分辨率，可获取收集更精确、更真实的地表特征与信息，为水土流失状态信息提取、类比模型分析提供准确的数据支持。其弱点是，对某一个地区的重复观测周期较长，急需提取资料的关键时期难以得到所需的资料信息。因此，在水土保持实践中，为了同时满足水保监测的时间分辨率、空间分辨率的要求，则需将不同来源的信息（遥感、非遥感）进行重组复合，可以大大提高水保监测的数据源的精准度、精确度[3]。
2.2 应用遥感动态水保监测技术提取土壤侵蚀信息
遥感动态水保监测技术应用提取土壤侵蚀信息主要是以卫星影像为主要信息来源，把1/10万地形图和1/25万数字化地图作为基本底图，样区调查以1/10 000和1/50 000地形图为工作底图，同时可以结合各种专业图件（采用地质、地貌、植被、土壤、土地利用等图件）、水文气象资料及其他统计资料，采用专业化遥感图像处理技术、计算机辅助人机交互解译技术、GIS空间分析技术等科技手段，同时将野外路线调查、典型样方调查与建立解译标志结合起来，并利用多光V、多源图像处理技术及其专家的经验分析，达到对土壤侵蚀类型、土壤侵蚀级别、地表组成物质汇集、水土保持分区、覆盖率、坡度等土壤侵蚀信息进行客观真实的提取。
2.3 应用遥感动态水保监测技术提取土地利用变化信息
遥感动态水保监测技术应用主要是对不同时相土地信息的遥感数据进行组合、融合，用来提取土地利用的变化资源信息，同时与实地调查、变更详查等数据进行比对，对监测到的变化信息进行逐一核查，并对重点区域的土地图斑进行逐个比对，非重点区域实施统计比较的检查方法，对提取的信息结果进行反复核查和修改，直到达到要求的精度为止。最终将生成的不同格式的水土流失专题数据报表，经过统计分析来预测未来一个时期内水土流失变化动向[4]。
3 遥感动态水保监测应用的精度评定与监测结果分析
遥感动态水保监测精准度的高低是衡量水保监测科学性的关键技术指标，其中监测技术方法、信息来源是监测精准度高低的两大主要因素。在实测过程中，要应用最新最近的土地利用现状图和应用器进行实地实测，对于面积较小的试验区域，要同时针对5个像元以上的变化信息图斑逐一进行检查并实施精准定位；对于面积较大的监控区域，要实施抽样核查，然后对动态变化图斑的属性、面积大小、精度比较等数据进行客观统计。遥感动态水保监测是充分利用了遥感的多传感器、多时相的特性，对不同时相在同一区域的遥感数据进行变化信息的收集与提取。遥感监测的时相周期性和变化连续性为动态水保监测提供了基础性的条件。利用周期内收集的实时遥感图像，对监测区域内土壤侵蚀强度的年度变化进行真实客观监测，最后得出土壤侵蚀总量、年周期变化趋势、植被覆盖率动态变化、工程措施治理的效果、生物措施治理的效果，最终用此结果对某一区域的水土流失程度、生态环境恶化程度提出警戒或划出红线。
4 应用遥感动态水保监测的意义
应用遥感动态水保监测新技术，对水土保持进行真实的动态监测，利用已经贮存的土地利用数据、水保监测数据及图件、近期卫星遥感信息，在GPS和GIS的双重支持下，对水土保持、水土流失进行有效的动态监测，准确掌握水土保持的最新动态变化，将空间遥感数据、其他测量数据进行比对和综合，大幅度提高了遥感技术在水土保持信息化应用中的高度，为政府制定水土保持治理政策、各级领导宏观决策、水土流失监督执法、完善水土保持规划、提出水土流失治理等提供科学、准确的依据，是水土保持工程由传统向现代转变的重要举措。
5 参考文献
[1] 新玉，杨元辉.我国水土保持小流域综合治理模式研究[J].水土保持特刊，2011（12）：58-61.
[2] 董敏，李海宽，于亚文.地面遥感监测系统在水土保持监测中的应用初探[J].水土保持研究，2004，11（2）：63-64.
卫星遥感监测技术范文第3篇
【关键词】多源信息；水资源立体监测；水资源管理
引言
我国的水资源监测技术以地面监测技术为主，很难完成水资源的精细化监测。但是通过构建地面监测体系、卫星遥感系统、陆面同化系统的水资源监测技术，能够大幅提升水资源监测质量。因此，有必要对以多源信息为核心的水资源立体监测技术展开分析。
1水资源监测方法
1.1地面监测
通过地面监测得出的水资源监测结果可以用作遥感反演以及建模模拟结果的监测数据，所以地面监测数据具有一定准确性。我国拥有完善的地面监测网络，比如国家气象科学数据中心就能够提供多个区域不同时间节点的气温、湿度等数据，而国家地下水监测网络则可以完成对不同城市地下水水位以及温度等参数的采集与传输。但需要注意的是，我国地面监测网络的普及度虽然越来越高，但是在部分自然环境相对比较复杂的城市地区，地面监测站点的数量密度却略显不足，而且得到的监测数据依然存在误差，所以为了保证水资源监测质量，需要研究水资源立体监测技术，图1为水资源流量监测系统。
1.2遥感监测
在不同平台中，遥感监测技术可以分为星载监测、机载监测等，在面对不同的监测任务时，遥感监测技术能够通过多种不同的电磁波段以及传感器来完成监测效果，提升监测质量。而且遥感技术在进行水资源监测过程时还能够在短时间内获取大面积的监测数据，并找出监测区域内的空间部分特征。除此之外，因为星载遥感同时兼具了周期性与灵活性，所以在进行水资源要素时间变化数据监测时，相比地面监测，遥感监测能够在保证监测范围的同时获得更高的时空分辨率。在自然条件相对恶劣的地区很难铺设地面监测设施，而遥感技术则不会受到地面自然环境的限制，所以遥感技术在信息数据的获取上具有非常大的优势，但需要注意的是，遥感技术测量时得出的数据精度非常依赖传感器、反演算法等外界因素，所以遥感技术应用是需要选用其他检测技术来对其得出的数据信息进行结果验证[1]。
2水资源立体协同监测
2.1立体协同监测机理
我国部分地区的地形以及环境相对比较复杂，所以我国部分地区依然存在地面监测站覆盖范围不足的问题，而且即使是地面监测站相对比较密集的地区，在个别区域以及时间段依然会出现水资源信息监测质量不足的问题，而结合遥感技术之后，就能缓解地面监测技术存在的监测范围问题。地面监测技术、遥感技术以及模型模拟技术的监测机理具有非常大的差异，三种监测技术有不同的技术优势与技术缺陷。在进行水资源监测时，通过三种监测技术的协同作业，能够显著提升水资源监测质量，在开展水资源协同监测之前，需要发挥出遥感监测技术的潜在价值，因为遥感技术是协同监测技术中的基础核心。遥感技术中的数据融合技术作为协同监测技术运行时的支撑手段，其包含了单一卫星平台的数据信息融合以及多个卫星平台的数据信息融合。协同监测技术则包含卫星遥感—地面监测站协同监测、再分析—地面监测站协同监测、卫星遥感—再分析协同监测、卫星遥感—再分析—地面监测站协同监测、多元素协同监测，五种不同的监测手段涉及的核心算法包括降尺度、数据信息融合等。
2.2水资源立体协同监测
2.2.1不同监测方式的协同监测卫星遥感—再分析协同监测在实践过程中会通过多时相重建来对监测区域内云覆盖量不超过15%的MODIS地表温度数据进行恢复处理，并将重建后的温度数据与再分析地表温度进行结合分析，以此保证数据信息的准确性以及获取空间完整。通过将得到的数据作为关键变量运用在每天空间完整的1km分辨率的土壤水分计算中，就可以实现对应的协同监测。卫星遥感—地面监测站协同监测能够提升监测时的数据精确度与监测范围。通过这种监测方式能够完成对植被指数、反照率以及其他数据参数的采集，还可以通过机器学习模型来完成对大面积土壤中水分含量的动态监测[2]。通过再分析—地面监测站协同监测能够协同较低空间分辨率对土壤水分产品进行再分析，通过协同检测能够获取每天连续不断且空间完整的1km分辨率的土壤水分含量，相较于卫星遥感—地面协同监测而言，这种监测方式测得的土壤水分其具有更高的精确度。卫星遥感—再分析—地面监测站协同监测具有非常强的监测能力，因为这种协同监测能够在监测过程中结合不同监测方式各自的优势，相比其他监测方式，这种协同监测的方式能够进一步提高土壤水分的监测质量。
2.2.2多要素协同监测目前我国大部分地区的水循环、水资源要素监测都围绕着降水、土壤水分等单要素进行监测，所以反演、监测得到的数据在精确度、连续性、监测成本等方面很难达到最佳，因此非常有必要进行多要素协同监测。土壤水分—蒸散协同监测，不同地区的气候条件具有非常大的差异，蒸散受到能量、土壤水分的影响相对较大，不同气候条件下的土壤水分与能量对于蒸散的影响各不相同。比如在半湿润、半干旱以及干旱区，地面蒸散就会受到土壤水分含量的限制，所以在制定估算模型时必须充分考虑到土壤水分给蒸散带来的影响，据研究表明，通过土壤水分数据可以提升阴天条件下蒸散模拟的数据精确度。除此之外，通过土壤湿度指数等数据，同样可以提升蒸散的模拟精确度。土壤水分—降水—蒸散协同监测，通过水量平衡方程构建出的降水模型可以利用对土壤水分以及蒸散估算来完成对降水数据的反推，而且这种反推估算方式具有相对较高的数据精确度。除此之外，通过SM2RAIN模型，协同遥感技术、蒸散产品、土壤水分等数据通过能够完成对降水的模拟，并得到较为准确的降水信息。土壤水分—蒸散—地下水协同监测，采用遥感技术能够丰富水资源的监测信息，为各个区域提供长期、稳定的水资源监测数据。遥感技术中的数据同化也能够作为多要素协同监测技术，将监测到的径流量等数据同化到相应的模拟模型中，大幅提升水资源监测数据的精确度[3]。水资源立体监测能够作用于水量、水质等多方面水资源的数据监测，比如在农业用水效率监测中，传统的灌溉用水效率可以通过农作物根系层中的灌溉水量与饮水量的比值来得出，但是农作物根系层中的灌溉水量通常很难监测出来，所以传统水资源监测方式在某些特定条件下其监测质量并不高。然而通过水资源立体协同监测则可以采用遥感蒸散发模型来完成灌溉渠的蒸散发估算，并在蒸散发量中去掉有效降水量来得出水资源的消耗量，通过这种方式得出的农业用水效率具有更高的精确度。通过遥感监测能够完成对小时降水量以及累计降水量的同时监测，当降水达到一定程度之后便会形成径流，此时同时地面协同监测能够了解到径流汇集状况，水面蒸发时，则可以通过对土壤含水量进行监测来了解水文数据。降水、径流、蒸发三者之间的平衡关系能够直接从水文监测数据中反映出来。
3案例分析
采用水资源立体监测能够有效提升监测质量，例如，GRACE卫星发射之后使人们能够正式进行陆地水储量TWS变化空间探测。通过从GRACE卫星中提取监测区域的降水、径流、蒸发数据时，能够了解到监测区域的水资源变化趋势。Rodell等人通过GRACE卫星监测了水储量变化又通过GLDAS模拟了土壤中的水分情况，通过两者结合对印度西北部平原地区的地下水亏损情况进行了量化。而Ran等人则在2016年结合了GLDAS以及GRACE卫星专门反向推演了由2004—2009年之间长达72个月的海河流域地下水变化。虽然GRACE卫星观测时的数据分辨率偏低，但是在水资源监测中依然能够发挥出非常好的作用。Long等人将用水空间分析信息加入GRACE卫星的水资源储量反演中，使地下水储量变化的空间分辨率得到大幅提高。
卫星遥感监测技术范文第4篇
关键词：干旱；遥感；监测；多源
干旱是全球影响范围最广和造成经济社会损失最为严重的一种自然灾害，其波及范围广， 持续时间长， 是农业生产和人类生活中最严重的自然灾害之一。长江流域面积辽阔，人类活动频繁，是中国最重要的流域之一，自然条件差异很大，产流、汇流条件极其复杂，水资源量时空动态变化十分显著。因此，对长江流域的进行准确、实时的旱情监测对我国社会经济发展有着重大意义。
遥感技术的的实时性和完整性很快弥补了传统的气象数据监测干旱状况的局限性，成为了监测干旱灾害的一种重要手段。国外学者[1]很早就开始利用遥感技术研究干旱灾害的监测及预防。20 世纪80 年代末美国[2]利用NOAA 极轨气象卫星进行遥感监测，开始了基于遥感手段的旱情监测研究，并逐渐发展并投入应用，现已将降水、蒸发、气象、墒情与地下水资料进行一体化模拟计算， 采用VCI 和TCI 方法进行全球性的干旱和预报， 并进行作物的估产， 为美国农业部和商务部提供信息。成功实现了全国旱情监测网络系统。
国内对遥感数据的旱情监测研究虽然起步较晚，但也有不少学者提出了监测农业干旱、研究地表含水量的新方法[3， 4]，但面向抗旱减灾业务的遥感干旱监测业务化系统在水利行业尚未真正建立起来[5]。为了长江流域的抗旱、水资源调配等问题提供科学依据和决策支持，迫切需要一套集数据下载、数据处理、结果分析、产品展示、数据传输及GIS 浏览功能于一体的实用系统， 充实和丰富长江抗旱应用手段。
一、长江流域的特点及可用的光学遥感卫星数据源
（一）长江流域特点
长江发源于青藏高原，经由四川盆地和长江中下游平原注入东海，全长6397km，流域面积1.8×106 km2是中国第一大河，长江流域水资源丰富，年降水量在400-1500mm之间，年径流量居世界各大河第3位，具有多方面的综合经济优势。在长江流域各个世纪发生干旱的频率是不均匀的，至20世纪，长江流域旱情发生频率呈逐渐增大趋势，以各年5～9月降水量距平作为判断标准，长江上游干旱发生频率达56%，中下游干旱发生频率已经增至50%左右。尤其近几年长江流域部分地区屡屡面临严重旱情，如2010年初长江上游云南、贵州、广西、四川和重庆5省（区、市）因09年秋季以来降水严重偏少，土壤含水量普遍仅20%左右，导致发生了近百年一遇的严重旱情。
（二）主要光学卫星遥感数据源分析
光学卫星遥感数据是通过各类光学传感器对地球表面进行扫描，以数字方式记录的结果。遥感卫星系统以相当少的设备提供全球尺度上时间和空间连续的数据，基于卫星数据进行干旱监测，可以极大的减少人力物力的消耗，并且可以极大地提高所获取信息的准确性。基于以上几点，采用Modis、HJ-1A/B、GF-1号多种不同时空分辨率的卫星影像进行旱情信息的提取，充分结合了不同卫星影像的优势，以提供比单一种类影像更加详实的数据。
1. MODIS卫星
MODIS（中分辨率成像光谱仪）是搭载在terra和aqua卫星上的一个重要的传感器，是卫星上唯一将实时观测数据通过x波段向全世界直接广播，可以免费接收数据并无偿使用的星载仪器。
MODIS数据涉及波段范围广（共有36个波段，光谱范围从0.4um-14.4um），数据分辨率比NOAA-AVHRR有较大的进展（辐射分辨率达12bits，空间分辨率最高可达250m）。这些多波段数据可以同时提供反映陆地、云边界、云特性、海洋水色、浮游植物、大气中水汽、地表温度、云顶温度、大气温度、等多种信息，对于陆地表面和生物圈的大范围长期监测具有很大的优势。并且TERRA和AQUA卫星都是太阳同步极轨卫星， 对于接收MODIS数据来说可以得到每天最少2次白天和2次黑夜更新数据。这样的数据更新频率，对实时地球观测和应急处理有较大的实用价值。
2. HJ-1A/1B卫星
HJ-1A/1B是中国首个以防灾减灾和环境监测为直接应用目标的小卫星星座，主要针对灾害、生态破坏、环境污染等进行大范围全天候、全天时动态监测。
环境与灾害监测预报小卫星星座A、B星（HJ-1A /1B星）于2008年9月6日上午11点25分成功发射，HJ-1-A星搭载了CCD相机和超光谱成像仪（HSI），HJ-1-B星搭载了CCD相机和红外相机（IRS）。在HJ-1-A卫星和HJ-1-B卫星上均装载的两台CCD相机设计原理完全相同，以星下点对称放置，平分视场、并行观测，联合完成对地刈幅宽度为700公里、地面像元分辨率为30米、4个谱段的推扫成像。此外，在HJ-1-A卫星装载有一台超光谱成像仪，完成对地刈宽为50公里、地面像元分辨率为100米、110～128个光谱谱段的推扫成像，具有±30°侧视能力和星上定标功能。在HJ-1-B卫星上还装载有一台红外相机，完成对地幅宽为720公里、地面像元分辨率为150米/300米、近短中长4个光谱谱段的成像。HJ-1-A卫星和HJ-1-B卫星的轨道完全相同，相位相差180°。两台CCD相机组网后重访周期仅为2天。
3.高分一号卫星
高分一号卫星是国家高分辨率对地观测系统重大专项天基系统中的首发星，其主要目的是突破高空间分辨率、多光谱与高时间分辨率结合的光学遥感技术，多载荷图像拼接融合技术，高精度高稳定度姿态控制技术，5～8年寿命高可靠低轨卫星技术，高分辨率数据处理与应用等关键技术，推动我国卫星工程水平的提升，提高我国高分辨率数据自给率。高分一号卫星主要为国土资源、农业、环境保护等部门提供高精度、宽范围的空间观测服务，同时也会在气象、海洋、地理信息测绘、水利和林业资源监测、城市规划和交通管理、灾害评估与地球系统科学研究等领域发挥重要作用。
本文涉及到的相关数据包括长江流域内的Modis（中分辨率成像光谱仪）影像数据、HJ-1A/B卫星影像数据、GF-1号卫星数据等遥感影像数据以及全国行政区划矢量、重点湖库河流矢量、长江流域重点城市矢量等矢量数据，数据来自NASA网站和长江水利委员会水文局。
二、遥感旱情监测模型
传统的旱情监测主要依赖气象站点获取降水量、土壤湿度等要素。但是这些要素监测点较少，无法实现大范围、实时、动态的旱情监测，而这些正是遥感数据的优势所在。目前使用较多的遥感旱情监测模型主要有：热惯量法、蒸散发计算法、基于植被指数和温度的方法以及土壤含水量反演法。
本文主要采用了土壤含水量的遥感反演方法、植被指数法以及[3]多星源地表水源地遥感监测技术方法。
（一）土壤含水量的遥感反演方法
土壤含水量是用来监测土地退化与干旱的重要指标，它关系到粮食的生产、植被的长势与作物的生长状况等，同时也是水文、气候、农业与生态等领域的重要参数。遥感技术的快速高效发展，使得实时、动态监测和评估大面积的土壤水分状况成为可能，克服了传统土壤含水量监测方法的不足[6]。
垂直干旱指数[7]（PDI，perpendicular drought index）可以从可见光和热红外的光谱信息中反演得到，适用于反映中低植被覆盖和裸土区域的干旱情况反演。
垂直干旱指数PDI利用Nir-Red特征空间中任何一个点到土壤线垂线L的距离来描述区域土壤含水量的分布状况，点的位置到L线的垂线长度越长，代表该地区的干旱程度越严重，土壤含水量越低，点的位置到L线的垂线长度越短，则代表该地区干旱程度越低。一般来说，距离L线较近的空间区域都是干旱程度较低，土壤水分较为充足的区域；距离L线较远的空间区域都是旱情较为严重、土壤水分较少的区域。通过计算Nir-Red特征空间上任意一点到直线L的距离，可以构造一个基于Nir-Red光谱特征空间的土壤水分监测模型，即垂直干旱指数PDI，其表达式如下：
（1）
式中，Rred为经过大气校正的红光波段反射率；Rnir为经过大气校正的近红外波段反射率；M为土壤线的斜率。垂直干旱指数描述了Nir-Red光谱特征空间中土壤水分的分布规律：垂直干旱指数值越高的点对应着土壤含水量低的区域；反之，垂直干旱指数值越低的点对应着土壤含水量越高的区域。
（二）植被指数法
植被供水指数[8]（VSWI，Vegetations Supply Water Index）是通过计算归一化植被指数NDVI和植物冠层温度的比值得到的，其公式如下：
VSWI = NDVI / Ts（2）
式中，Ts为植被的冠层温度，NDVI是归一化植被指数。VSWI的值越高，表明植被的水源供给越充足，干旱程度越低；相反，VSWI的值越小，表名植被的水源供给较为缺乏，干旱程度越高。植被供水指数的物理意义为：当植被有充足的水源时，在卫星影像上表现出的植被指数在特定生长期间会保持在两个相对固定的值之间，同时，卫星影像上表现出的植被冠层温度也会保持在较为固定的范围中；若旱灾发生，植被得不到充分的灌溉，植被长势受到影响，在卫星影像会表现出植被指数下降，另一方面，在旱情发生时，为了减少水分损失，叶片表面的部分气孔会收缩甚至关闭，叶片得不到充分的散热，其表面温度会随之增高，这也将导致植被冠层温度的提升[9]。
由于使用遥感手段对植被的冠层温度进行精确反演存在一定困难，目前大多数研究以反演的地表温度代替植被的冠层温度来计算植被供水指数。植被供水指数对干旱时植被在红光波段、近红外波段、热红外波段上的所表现出的不同特征进行了综合，适用于植被覆盖度高的地区。经大量实验研究表明，在NDVI的值大于0.35的情况下非常有效[10]。
（三）多星源地表水源地遥感监测技术方法
地表水体蓄水量监测是干旱监测中的一个重要环节，蓄水量变化也是水资源管理的重要参考指标。经过对旱情严重的地区，河流、湖泊等代表性水体区域面积的变化研究，发现其水面缩减率很高，表明旱情已使这些水域面积缩减严重，地下水水位相应地也会出现下降，居民饮用水源日趋紧张。因此，通过水体指数提取水体，判断河流、湖泊等水体区域面积变化，可以为旱情监测提供参考数据。依据水体的光谱特征，一般采用水体指数法来提取水体，归一化差分植被指数（NDVI）和归一化差分水指数（NDWI）适用于所有具有近红，红波段和绿光波段的光学卫星影像，如MODIS， HJ和GF数据，也是最为常见也是最有效的两种水体指数。
归一化差分植被指数NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）计算公式为：
水体的红光区反射率高于植被，而在近红外区， 植被的反射率明显高于水体。因此， 采用NDVI来处理可增强水陆反差。NDVI是目前应用最广的植被指数， 常用于指示植被的数量特征以及用于监测植被的季节变化和用于土地覆盖研究， 也可用于植被区域和非植被区域的识别。在植被覆盖稠密的地区， NDVI较高， 而在植被覆盖稀疏的地区，NDVI受土壤背景影响较大， 如沙漠、水体的NDVI很低或为负值。利用此特点， 可通过选用阈值建立识别水体和植被、土壤的模型。
归一化差分水指数 NDWI （Normalized Difference Water Index）计算公式为：
水体附近湿地在此两波段光谱特征有明显差异， 且由于水体反射从可见光到红外波段逐渐减弱， 在近红外和中红外波长范围内吸收性最强，而植被在近红外波段反射率最强， 因此， 用绿光波段和近红外波段的反差构成NDWI， 可以最大程度地抑制植被信息， 而突出水体特征， 从而提取水体。
三、长江流域旱情分析应用实例
（一）长江流域旱情监测系统
本文以MODIS、HJ、GF光学遥感数据为主要数据源，使用功能强大的IDL 语言， 实现了针对长江流域地区功能相对完整的长江流域旱情监测系统， 并在长江水利委员会水文局得到了成功应用。该系统可综合利用气候资料、实时气象资料、实时遥感卫星资料、实时水文资料等信息，估算各类干旱指数及其综合指数，并结合水利遥感业务处理与分析技术，可监视长江流域以及防汛抗旱重点区域的旱情业务，实现系统常年连续运转，并以图表和统计数据的形式输出长江流域旱情监测和分析产品，反映长江流域重点区域旱情实况和未来短期旱情发展变化的信息，进行旱情监测预测，为指导抗旱、水资源调配等提供科学依据和决策支持。搭建长江流域旱情监测系统的技术流程如图1：
（二）旱情监测数据成果
为验证基于光学遥感数据的长江流域旱情监测成果的准确性，分别对Modis数据产品2015 年 6 月上旬的长江流域垂直干旱指数（PDI）专题图及植被供水指数（VSWI）专题图以及2014年10月的HJ星数据产品长江流域归一化水体指数（NDWI）专题图进行分析。利用长江流域旱情监测系统，可对MODIS影像、环境星影像及高分卫星影像进行几何校正、辐射校正及去云处理，并进行计算和分析，得到相应的旱情监测数据成果如图2。
图2所示为2015年6月上旬长江流域垂直干旱指数PDI分布图，图像显示，6月2日至6月4日间，由于大量降雨，江南地区及长江中下游地区，特别是湖南及江西南部地区，气象干旱情况明显减缓至无旱，青海地区则持续存在着一定程度的气象干旱。
图3所示为2015年6月上旬长江流域植被供水指数VSWI分布图，图像显示，云南西部、四川西南部植旱情况十分严重，一直处于重度干旱至中度干旱之间，河南南阳地区附近也出现了中度植旱。图3与图4虽然是同时期的数据，但结果却略有不同，主要是PDI指数与VSWI指数的敏感度不同， PDI主要监测地物的土壤水分含量，这种方法由于受不同地区的气候条件、土壤类型、种植结构等因素的影响较大，在进行大面积区域的旱情监测时需要历史同期数据比对才能得到更精准的结果。而VSWI主要监测区域内植被受胁程度，能够减弱或消除地域因素、生态因素和土壤背景等对干旱监测的影响，更适合运用于大范围区域的干旱监测。
根据气象局数据显示，2015年6月，云南西部、四川西南部由于降水持续偏少，气温偏高，干旱发展迅速，存在中度到重度气象干旱，西北部达到特旱，对农业生产造成一定影响。此外，青海东北部、雷州半岛局部地区也存在中等程度气象干旱。而6月又是江南地区的梅雨季节，长江中下游地区暴雨频繁，多地洪涝频发且受灾的区域出现重叠，农业生产损失较重。另外，江南南部、华南大部、西南地区南部等地气温偏高1-2℃，云南中北部部分地区偏高2-4℃；西南地区、江汉、江淮、西北地区东部夏播区墒情较好；华北、黄淮大部6月上中旬温高少雨墒情持续下降，夏播期部分地区墒情偏差，但大部地区灌溉条件较好，仅部分无灌溉条件地区的作物播种受到影响。由此可以发现，基于光学遥感数据的长江流域旱情监测成果在整体上与气象局新闻报道的事实基本吻合。
图4所示为2014年10月长江流域归一化水体指数（NDWI）分布图，图像显示，四川北部存在一定的干旱情况，陕西中部有非常明显的干旱现象。相较于Modis数据的结果，HJ星的分布图存在这明显的拼接线，有大量空白区域，因为HJ星的轨迹范围不能覆盖全流域。因此，Modis数据更适合宏观的流域监测，HJ星更适合用于重点区域监测。
四、结语
基于光学遥感数据的长江流域旱情监测研究能够帮助政府决策部门掌握旱情的最新动态，预测旱情的发展趋势，提高旱情监测反演的准确性，能将这些研究成功应用于水文部门，将推动干旱遥感监测的全面业务化，同时对我国的国民生产，尤其是农业生产和水利规划，具有非常重要的意义。
在后续的基于光学遥感数据的旱情监测工作中，可在此基础上结合业务实际需求，拓展更多结合DEM、地表覆盖类型及各测站观测的实时水情，构建研究区域的水体、旱情等遥感监测模型，从而减小地域气候、地形、植被覆盖度的差异对预警结果的影响，提高监测精度和预警准确度。
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卫星遥感监测技术范文第5篇
遥感是利用工作在不同电磁波范围、运行在不同高度和不同类型遥感平台上的技术,连续不断、夜以继日、周而复始地获取以地球表面为主体的遥感数据,对地球表面的各种物体进行探测,把握地球表面物体、现象和过程的变化及其演变过程。
遥感开辟了人类认知地球的崭新视角,为人类提供了从多维角度和宏观尺度上去认识宇宙世界的新方法和新手段,实现了历史性的跨越。目前,我国的遥感应用已取得了令人瞩目的成就,在经济建设和社会发展中发挥着越来越重要的技术支撑和服务作用。
受国家重视应用前景广
中国遥感技术起步于20世纪70年代末,30年来,国家非常重视遥感技术的发展,连续4个五年计划都把发展遥感技术列为国家重点科技攻关项目,把遥感技术作为国民经济建设35项关键技术之一。
在应用方面,遥感已在土地资源、土地利用及其动态监测,主要农作物的遥感估产,森林资源调查包括植树造林及退耕还林评估,重要自然灾害的遥感监测与评估,城市发展和规划的遥感监测等众多领域得到全面应用。
遥感应用为国家和各级政府提供了大量科学的宏观辅助决策信息,产生了巨大的社会经济效益。越来越多的部门,已经或正在将这些技术纳入部门业务化应用中,成为主管部门执法或制定产业政策、行业规范及行业技术改造的主要技术之一。
国家中长期规划把遥感对地观测列为重点项目,将遥感应用列为相关部门的重点应用内容。我国卫星发射有长期规划,保证了遥感应用的信息源,保证了我国的遥感应用持续发展。
各领域实践处处开花
1.土地资源调查和土地动态遥感监测
随着人口的增加,耕地的减少,我国面临着如何尽快查清国土资源的数量和分布的重大问题。
我国利用遥感技术先后完成了全国土地利用调查。在20世纪80年代初期采用陆地卫星MSS数据编制了全国818幅1∶25万土地利用图等。20世纪80年代中期我国又应用航空和卫星遥感技术与野外调绘相结合,完成全国的土地利用详查,查清了我国土地权属、类型、数量、质量、分布及利用状况。从此取得了全面、翔实、准确的全国土地利用现状的第一手资料,为编制国民经济和社会发展计划,制定有关政策和科学决策等提供了重要依据。我国应用陆地卫星TM数据、中巴卫星数据等完成了20世纪80年代中期、90年代中末期和2000年代中期1∶10万和1∶25万全国土地利用调查,并建立了业务运行系统,具有每年耕地数据动态更新和每五年土地利用数据全面更新的能力。现在我国正利用遥感数据进行第二次全国土地详查工作。
2.遥感在自然灾害监测评估中的应用
遥感技术为自然灾害的监测评价提供了强有力的技术手段。经过20多年的科技攻关和建设,我国已建立了重大自然灾害遥感监测评估运行系统,已经形成了对台风、暴雨、洪涝、旱灾、森林与草原火灾、雪灾、冰凌、赤潮、地震、沙尘暴以及典型区的虫害、滑坡、泥石流等灾害的监测能力,特别是快速图像处理和评估系统的建立,已经具有了对突发性灾害的快速应急反应能力,使该系统能在几个小时内获取灾情数据,1天内做出灾情的快速评估,1周内完成详细评估报告。
系统建成后已先后在1987年的大兴安岭特大森林火灾,1998年我国长江、嫩江特大洪水,2000年易贡大滑坡地质灾害,2003年淮河大洪水以及2008年“5•12”汶川特大地震等灾害监测中投入运行,为国家各级防灾减灾部门决策提供服务,产生巨大的社会和经济效益。
例如在1998年我国特大洪水监测中,运用了六颗卫星数据,出动三套航空遥感系统对灾情进行动态监测,并核实了上报受灾面积3 亿多亩为3000多亩的事实,体现了遥感的优势。遥感在汶川大地震灾情监测中发挥了其他手段不可替代的作用,是获取灾情信息的惟一手段。在四川汶川大地震发生后,全力启用了航空、航天遥感设备和专业技术人员,为抗震救灾监测获取、处理和分析数据,并紧急向政府部门、前线指挥部提供了大量快速、有效的灾情数据和信息。
3.农作物遥感估产系统
农业生产形势,特别是各级政府、农业生产管理部门、农产品购销与加工企业以及广大公众都关注的大事。农作物长势与产量是国家社会经济基础信息,对于制定国家和区域社会经济发展规划,制定农产品进出口计划,确保国家粮食安全,指导和调控宏观的种植业结构调整,提高相关企业与农民的经营管理水平均具有重要意义。遥感技术用于农情监测具有得天独厚的优势。近30年来,农作物遥感监测一直是遥感应用的一个重要主题。
中国科学院建成了“中国农情遥感速报系统”,该系统包括作物长势监测、主要作物产量预测、粮食产量预测、时空结构监测和粮食供需平衡预警等5个子系统,可实现全国范围主要农作物的长势监测、单产预测与估算、农作物种植面积提取、种植结构变化监测、粮食总产分析计算、耕地复种指数获取、农业气象分析、农作物旱情遥感监测等农情监测业务,并能获取全球主要农业国家的作物长势和重点产粮国的总产预测等信息。自运行以来,该系统每年监测和预测的信息被国家发改委、国家粮食局、农业部等部门及一些省市应用,现在已推广到期货市场应用。
农业部组织研发并投入业务运行的“国家农业遥感监测系统(CHARMS)”,可定期监测和评价全国大宗农作物面积、长势和产量、草地产草量和草地退化、农业土地资源、土壤墒情、农业灾害等主要农业动态信息,为农业结构调整、粮食安全预警和农业宏观决策提供可靠的技术支撑。
4.遥感在数字城市建设中的应用
遥感在城市建筑监测中发挥了重要作用。城市拆迁是城市建设中的难题,利用高分辨率图像,对拆迁进程一目了然,便于城市建设管理。北京市利用“北京一号”小卫星4米分辨率的图像对较大工程(如奥运工程)的拆迁和建设进行了监测。建设部已经建立了风景名胜保护监管信息系统,实现对风景名胜区环境生态和景观的及时、有效的监管,以迅速遏制国家级风景名胜区“城市化”、“人工化”、“商业化”的趋势恶性蔓延,保护国家风景名胜区的宝贵资源。该系统已纳入建设部日常监管业务。
城市发展已经成为遥感技术应用最具活力的领域之一。利用先进的遥感等空间信息技术可以对城市自然生态中的土地、生物(如绿地)、水、景观等,对社会生态中的环境(如大气污染)和人居环境(如绿化和热岛)等进行监测,为城市建设提供生态布局和治理方案。
对我国直辖市、省会城市和特别行政区的34个城市的中心建成区30年的城市扩展监测结果表明,到21世纪初期,各个城市中心建成区不同程度地增加了中心建成区的面积,城市的建设规模显著增大。实施监测的34个城市的中心建成区面积较监测起始期扩大了2.26倍。
5. 遥感在测绘中的应用
以遥感数据为核心的国家1:5万地形数据库建设已相继完成了数字栅格地图(DRG)、数字高程模型(DEM)、矢量核心要素数据库(DLG)、地名(GN)、土地覆盖(LC)、数字正射影像(DOM)、控制点(CP)、元数据库(MD)等专题数据库,并实现对各数据库的集成管理,为广大用户提供高精度的基础地理信息服务。1∶5万基础地理信息更新工程的实施,将大幅度地提高其现势性和改善内容完整性,有力地提升基础测绘成果为国民经济建设、社会发展和国家安全的服务保障能力与水平。
我国西部约 200万平方公里的国土曾经受恶劣自然环境和当时技术水平的制约,一直没有测制过1:5万比例尺地形图。如今,航天遥感、航空摄影、航空航天合成孔径雷达、卫星导航定位、地理信息系统等最新摄影测量与遥感技术,为西部测图工程的顺利实施提供了有力的技术支撑。西部测图工程的实施,对于满足西部重大基础设施建设、资源合理开发与利用、生态建设与环境保护以及国家安全具有十分重大的意义。
做好数据保障与应用业务结合
1. 遥感应用的数据保障问题
遥感应用进入业务化,首先要保证其时效性、数据的可靠性和实用性。这就要求遥感数据能及时提供用户所需要的不同时间分辨率、空间分辨率、光谱分辨率的各种数据,特别是突发性灾害的监测评估,要能在灾害发生后最短的时间内提供遥感数据。
2. 遥感信息与应用业务的结合问题
遥感提供的信息可能只是业务应用涉及的部分信息,要解决业务应用需要与实际应用模型、其他数据与信息等的结合,其难点是遥感信息与应用模型的同化、综合信息的挖掘等。
3. 遥感应用系统集成问题
遥感信息作为业务应用的重要空间信息,其优势是可以快速提供大范围地表的空间分布信息,这是常规方法不可比拟的,但是,遥感信息必须与数据库、模型和应用系统集成在一起才能发挥其应有的作用。目前应用比较好的领域都是这样做的。
“四化”加速遥感应用
1. 遥感应用数据的详细化
由于遥感应用的巨大需求,遥感数据获取技术的飞速发展,适应遥感应用的数据将是多样化的。空间分辨率将会有几公里- 1公里-几百米-几十米-几米-几十厘米级的数据,时间分辨率会有几天-几小时- 1小时-半小时甚至更高时频的数据,光谱间隔将达纳米级。
2. 遥感信息提取的智能化
遥感应用的重要环节是信息提取和挖掘。未来的遥感数据处理和信息提取技术会向自动化、智能化方向发展,关键要解决精度和速度问题,新的算法、模式识别和工作流技术等将会引入到遥感数据处理和信息提取中,大大提高自动化处理和智能化提取的能力,可以自动处理重复、费事的任务,提高操作效率,降低生产成本。
3. 遥感应用的外包服务化
由于遥感的数据-信息-知识-应用的技术环节复杂,因此遥感应用的门槛很高。目前,国际上已出现一些大的企业,承接政府和行业的遥感应用。将复杂的技术问题交给企业解决,从得到的遥感信息和知识中做好自身与专业的结合,从而降低应用的门槛。我国“北京一号”小卫星的应用就是由北京各委办局交给企业做的,取得很好的效果。这种外包服务化是未来遥感应用发展的趋势,也会推动遥感产业化。
4. 遥感应用的大众化
