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来自 365体育科技 2019-09-23 12:16 的文章
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南京地理所浅水湖泊水生植物卫星遥感监测研究

水生植物在浅水湖泊中具有重要的生态功能和调节机制。浅水湖泊稳态转换理论认为与深水湖泊不同的是:浅水湖泊会突然从沉水植物占优势的水质清澈的状态转变到浮游植物占优势的浊水状态,在一定营养水平条件下,沉水植物存在与否及盖度多少决定着稳态类型。草型湖泊的主要环境问题就是水生植物大量生长而导致的湖泊沼泽化,浅水湖泊沼泽化的表观现象是挺水和浮叶植物逐步成为优势。因此,准确有效的获取浅水湖泊水生植物主要类群的时空分布及变化信息对湖泊修复和管理具有重要的指导意义。

蓝藻水华水体在近红外波段具有明显的植物特征“陡坡效应”,是卫星监测蓝藻水华的主要依据。水生植物拥有与蓝藻水华类似的光谱特征,在光学遥感影像上,基于近红外陡坡效应所研发的遥感监测方法,无法实现蓝藻水华和水生植物的同步监测。通常情况下,由于太湖水生植被主要分布在镇湖湾、光福湾、胥口湾、东太湖等区域 ,区别于水华易发区,太湖蓝藻水华遥感监测通常将东太湖水生植被区进行掩膜处理,掩膜区不再考虑水华的发生。2012年以来,随着太湖污染整治和生态修复措施的深入实施,太湖梅梁湖、贡湖以及南太湖等藻华易发区域,出现了大量的水生植物(以菹草、马来眼子菜、荇菜为主),面积可达数十平方公里。传统监测方法会将水生植物误判为蓝藻水华,严重影响监测精度;此外,为了减少大量水生植物对航运带来的不利影响,当地相关部门会定期收割,造成水生植物区的人为性变化;再加上太湖主要优势水生植物具有不同的生活史,生长期差异显著,水生植物的时空分布变化显著。综合上述因素,固定水生植物区的方式已无法适应水生植物的时空变化情形和满足蓝藻水华遥感高精度监测的要求。

中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊环境遥感团队的罗菊花等,在国家基金等项目的资助下,针对水生植物遥感监测开展了一系列研究。利用卫星遥感和实测数据,构建了水生植物卫星遥感提取模型,其监测精度高于80%;并针对“水生植物遥感提取模型中特征阈值不确定”的问题,提出了一种不依赖于同步实测样点的阈值计算方法,解决了缺少实测样点的历史遥感影像提取水生植物难的问题。该成果已在遥感类主流期刊Remote Sensing 上发表。并基于提出的新算法重建了太湖过去30年沉水和浮叶植物的空间分布数据集,阐明了浮叶和沉水植物的物候和季节消长规律,并发现遥感监测的水生植物组成结构指标变化在某种程度上可以指示湖泊N、P含量的变化,该成果近期在Ecological indictors期刊上发表,该研究的开展为富营养化浅水湖泊的生态修复和管理提供了理论依据和参考。

中国科学院南京地理与湖泊研究所张玉超等基于蓝藻水华和水生植被在蓝光、绿光和近红外波段的光谱差异,创新性提出蓝藻水华与水生植被遥感辨别指数CMI(Cyanobacteria and Macrophytes Index),成功实现太湖蓝藻水华、浮叶&挺水植被、沉水植被的MODIS卫星同步监测,监测精度达86%。该方法可以有效实现遥感技术对蓝藻水华和水生植被的分离和提取,为进一步提高太湖蓝藻水华预测预警精度提供了重要的技术支撑。

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此研究工作近日在《遥感》(Remote Sensing)杂志上已经公开发表。

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南京地理所浅水湖泊水生植物卫星遥感监测研究取得进展

太湖蓝藻水华和水生植被的MODIS卫星同步遥感监测方法研究获进展

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