卫星遥感在海洋灾害监测与预报中的应用

自20世纪70年代以来,我国在海洋遥感领域取得了显著进展,通过发展卫星遥感技术,为海洋灾害监测与预报带来了革命性的变化。本文综合回顾了我国海洋卫星遥感技术的发展历程,突出其在海洋环境与资源监测、海洋灾害监测、海洋权益维护及海洋环境预报等方面的应用。通过详细分析海浪、赤潮、绿潮、海冰和溢油等海洋灾害的遥感监测方法,揭示了卫星遥感技术在灾害评估和应急响应决策中的重要作用。同时,探讨了这一技术在海洋权益维护与环境预报方面的应用,强调其在促进海洋可持续发展和环境保护中的关键作用。

白洋淀淀区水质遥感监测可行性研究

基于ZY01-02D卫星影像,针对白洋淀淀区的叶绿素a、化学需氧量、总磷、总氮、悬浮物和透明度6个水质要素建立了反演的半经验模型,并分析了其在白洋淀淀区应用的可行性。结果表明,所建立的方法,算法简便,成本低廉,建模平均相对误差为6.33%~25.42%,验证数据集平均相对误差为19.4%~35.51%,为实现白洋淀水质快速、准确、大面积监测业务化应用提供了新的思路。但该方法仍存在改进空间,可通过提高遥感数据空间分辨率,并结合地面监测数据进行优化,不断提高水质遥感监测精度。

基于ZY-102D影像的白洋淀水域叶绿素a浓度遥感反演

白洋淀位于雄安新区的核心区域,是当前社会关注的焦点,对白洋淀水域进行水质监测是水污染防治的重要依据,对周边居民生活和当地经济发展具有重要意义。将ZY-102D AHSI(advanced hyperspectral imager)高光谱影像与ZY-102D VNIC(visible near-infrared camera)多光谱影像作为遥感数据源,分别进行了基于单一影像数据的单独反演与基于两种影像的联合反演,研究结果表明联合反演模型相较于基于AHSI的反演模型可以有效提高叶绿素a浓度的反演精度,三种反演模型中基于VNIC的反演模型精度最高,相较于以往学者的研究结果高光谱数据的优势未充分体现,说明对于白洋淀淀区的叶绿素a浓度反演空间分辨率有更大的影响,从而进一步将ZY-102D AHSI的36波段与ZY-102D VNIC融合,将空间分辨率提高至10 m,优化后的模型平均无偏相对误差(average unbiased relative error,AURE)与均方根误差(root mean square error,RMSE)别降低到13.62%、0.52μg/L,进一步提高了叶绿素a浓度的反演精度。研究表明,ZY-102D影像数据在内陆水体水质监测中具有较好的适用性,利用模型算法提升高光谱数据的空间分辨率将是提高叶绿素a浓度反演精度的重要途经,研究成果对ZY-102D影像在白洋淀水域的水质监测与应用具有重要的意义。

无人机航空摄影测量在大比例尺测图中的应用

无人机航空摄影测量在绘制大比例尺测绘图的过程中发挥着重要作用,因为无人机拥有低成本、高效率的特点,且在工作过程中的风险性较低,受到了地形图绘制人员的喜爱,可以在检测地质灾害、绘制大比例尺地形图与开发矿产资源的过程中,发挥重要作用,提高测量工作的准确性。本文从无人机航空摄影测量在大比例尺测图中的应用角度出发,旨在提高无人机测量的准确性。