基于遥感技术的鄱阳湖水体面积及容积动态监测与分析

基于遥感技术的湖泊富营养化监测及分析湖泊富营养化是指湖泊水体中营养物质含量过高导致水体富营养化的现象，是全球湖泊面临的普遍环境问题之一、由于湖泊是生态系统的重要组成部分，湖泊富营养化会对湖泊生态系统和水资源利用带来严重影响。

因此，对湖泊富营养化进行监测和分析是非常重要的。

遥感技术是一种通过卫星或飞行器获取远距离遥远地物的技术手段。

它可以提供大范围、多时相和高分辨率的湖泊信息，被广泛应用于湖泊富营养化监测及分析方面。

下面将详细介绍基于遥感技术的湖泊富营养化监测及分析方法。

首先，通过遥感技术可以获取湖泊水体的光谱信息。

湖泊中的富营养化通常表现为水体中藻类含量增加，导致水体变绿。

遥感技术可以通过获取湖泊水体的光谱信息来判断水体中藻类的浓度。

比如，通过获取湖泊水体的叶绿素-a浓度等光学参数，可以间接判断湖泊富营养化程度。

其次，遥感技术可以提供湖泊富营养化时空分布的信息。

通过获取多时相的湖泊遥感影像，可以观察富营养化的发展和演变趋势。

例如，可以通过对多时相影像进行比对，观察湖泊水体颜色的变化趋势，进一步判定湖泊富营养化的类型和程度。

同时，遥感技术还可以提供湖泊富营养化的空间分布信息，通过获取湖泊影像中的藻华覆盖面积和分布范围等参数，可以进一步了解湖泊富营养化的空间分布特征。

第三，遥感技术可以提供湖泊富营养化的影响因素分析。

湖泊富营养化是多种因素综合作用的结果，包括气候变化、人类活动、湖泊水体自身特性等。

遥感技术可以通过获取湖泊影像中的地表信息，如湖岸带的土地利用状况、降水量等，以及获取湖泊周围的土地利用/覆盖数据，如农田面积、城市扩张等，从而分析湖泊富营养化的主要影响因素。

最后，遥感技术还可以提供湖泊富营养化的动态变化监测。

通过利用多时相的湖泊影像，可以实现湖泊富营养化的变化趋势的监测。

例如，通过获取湖泊影像中的水体温度、水质波段等指标，可以实现湖泊富营养化过程的实时监测和预警。

总而言之，基于遥感技术的湖泊富营养化监测及分析具有广阔的应用前景。

基于遥感技术的湖泊水质监测与分析湖泊是地球上的大型自然水体, 在人类的生产生活中具有着不可替代的作用。

湖泊的水质是评价湖泊水资源是否可持续利用的重要指标。

近几年来, 湖泊水质污染问题越来越严重, 涉及到环境保护、农业生产等多个方面, 加之常规监测方式存在着时间和经济上的限制, 限制了湖泊水质监测与分析的效率和精度。

因此, 采用基于遥感技术的湖泊水质监测与分析方法已经成为研究者的重要选择, 本文详细介绍和分析了该方法的原理、优点和应用现状。

一.基于遥感技术的湖泊水质监测的原理遥感技术的本质是一种通过传感器或仪器获取地球表面信息的技术。

通过遥感技术的图像处理, 可以快速而准确地获取湖泊的水色、透明度等水体光学参数, 为湖泊水质监测和分析提供了可靠数据。

湖泊水质监测的工作流程是：首先通过卫星遥感获取湖泊的光谱数据, 进而通过各种数据处理方法计算反射光谱率, 通过水体反射率与水质参数（如溶解氧、叶绿素、总硬度）的经验关系得到水质参数。

其中, 遥感数据是以传感器为载体获得, 传感器分辨率越高, 获得数据的精确度就越高。

涉及常用的卫星传感器有Modis、Landsat、Sentinel等, 这些传感器可以捕捉到湖泊受到的自然光, 通过对湖泊的反射率进行处理、分类, 得到湖泊的光学参数。

光学参数是湖泊水质监测的基础参数, 包括水质透明度、浊度、悬浮颗粒物、叶绿素浓度等。

二.基于遥感技术的湖泊水质监测的优点相对于传统的湖泊水质监测手段, 采用遥感技术具有以下优点:1.时间成本低采用传统的水质监测方法, 需要定期采集水样进行分析, 时间成本高、经济成本高, 而遥感技术能够实现对广大湖泊水质监测的连续性监控和快速出图。

减少人力、物力投入, 快速反应湖泊生态变化, 有利于保护湖泊环境。

2.空间尺度大遥感技术基于卫星传感器记录和计算, 不受地理时间和空间限制, 视野具有全球性, 对于不同类型的湖泊, 不同时间段, 都能够获得数据进行计算, 以发现水体变化趋势。

J. Lake Sci.(湖泊科学), 2009, 21(5): 720-724. E-mail: jlakes@©2009 by Journal of Lake Sciences基于遥感和历史水位记录的鄱阳湖区淹没风险制图*齐述华1, 舒晓波1, Daniel Brown2, 姜鲁光3(1: 江西师范大学地理与环境学院, 南昌330022)(2:School of Natural Resources and Environment, University of Michigan, Ann Arbor, USA, 48109)(3: 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京100101)摘 要: 提出了一种利用多时相遥感影像和历史水位观测资料, 利用ArcGIS空间分析功能实现冲积平原区洪水风险制图的方法. 首先利用9幅鄱阳湖区不同时相的Landsat TM/ETM+遥感影像, 通过非监督分类的方法提取水体淹没范围. 根据都昌水文站资料1955-2001年间水位记录, 分别计算鄱阳湖洪水多发期(6, 7, 8月份)和全年各水位的超频率(EP). 假设在相同水位条件下具有相同的淹没范围, 将遥感获取的水体边界作为EP的等值线, 在ArcGIS的支持下, 利用等值线插值实现鄱阳湖区洪水多发期和全年的水体淹没风险制图.关键词: 鄱阳湖; 淹没风险制图; 遥感; 超频率Flooding hazard mapping for Poyang Lake Region with remote sensing and water level recordsQI Shuhua1, SHU Xiaobo1, Daniel Brown2 & JIANG Luguang3(1: School of Geography and Environment, Jiangxi Normal University, Nanchang 330022, P.R.China)(2: School of Natural Resources and Environment, University of Michigan, Ann Arbor, USA, 48109)(3: Institute of Geographic Science and Natural Resources Research, Chinese Academic of Science, Beijing 100101, P.R.China)Abstract: Flooding is a natural calamity that can caused great loss. Flooding hazard mapping is an effective tool for managing flooding to reduce the destructivity. In this paper, we suggested a new method to map the flooding hazard for alluvial plain with multi-temporal remote sensing images and lake level records. 9 images gained at different date for Poyang Lake Region were used to pickup the inundation extent with different lake level, and the annual and monthly exceedance probability of lake level for Poyang was estimated by sorting all lake level records. The boundary of inundation extent from remote sensing images was regarded as isolines valued as exceedance probability for the lake level happened on the image taken time. With the interpolation process provided by ArcGIS software, the flooding hazard were mapped for Poyang Lake Region.Keywords: Lake Poyang; flooding hazard mapping; remote sensing; exceedance probability湖泊生态系统是重要的湿地生态系统, 水是湖泊生态系统状态的最主要控制因子. 湖泊的水文过程往往控制着湖泊周边冲积平原的洲滩植被空间分布特征, 从而影响湖泊生态系统的野生动物空间分布特征. 受季风气候影响, 年际间季风的不稳定性造成了我国水旱灾害频繁发生. 长江流域中游地区, 洪水发生频率显著增加, 在汉朝-明朝(200BC-1644AD)洪水发生频率为9-11年一次, 而20世纪最后的几十年间, 洪水发生频率差不多是每2-3年发生一次[1]. 洪水风险图可以广泛用于洪泛区管理、洪水保险、土地利用规划、洪水避难、灾害预警、灾情评估、洪水影响评价、提高公众的洪水风险意识等重要作用.*国家自然科学基金项目(40801169)、江西省科技厅项目“鄱阳湖湿地生态系统动态监测”和国家科技支撑项目(2007BAC23B05)联合资助. 2008-11-11收稿; 2009-02-19收修改稿. 齐述华, 男, 1973年生, 博士, 副教授; E-mail: qishuhua11@.齐述华等: 基于遥感和历史水位记录的鄱阳湖区淹没风险制图721早在20世纪五、六十年代, 美国和日本等发达国家就开展了洪灾风险制图研究, 我国从20世纪80年代中期开始开展洪灾风险研究[2]. 随着空间技术在经济建设中应用的深入, 地理信息系统(Geography Information System, GIS)和遥感技术成为洪水管理的重要工具, 比如许有鹏等[3]在GIS 技术支持下, 借助历史洪水数据库和社会经济数据库, 探讨了流域洪水风险图快速编制的方法和途径; 苏布达等[4]结合遥感和GIS 建立洪水淹没风险的模拟模型; 陈鹏霄[5]应用GIS 工具研究了ASAR 遥感影像数据和DEM 数据进行东洞庭湖的水深制图和洪水频率制图的基础上制作东洞庭湖的洪水风险图; 唐川与朱静[6]在GIS 的支持下对影响山洪形成与泛滥的地形坡度、暴雨天数、河网缓冲区、标准面积洪峰流量、泥石流分布密度和洪灾历史统计六项因子进行了分析和叠合评价, 并结合社会经济的易损性分析, 完成了红河流域的山洪灾害风险区划图.本文拟利用不同时相的9幅Landsat TM/ETM+遥感影像, 以非监督分类的方法提取的水体淹没范围, 并结合鄱阳湖中都昌水文站资料1955-2001年间水位记录计算不同水位发生的超频率, 利用ArcGIS 的空间分析功能, 实现鄱阳湖区洪水淹没风险制图.1 研究区概况鄱阳湖位于长江中游, 承纳赣、抚、信、修、饶“五河”来水, 通过调蓄后经湖口流入长江. 受季风气候影响, 水旱灾害频繁发生, 造成鄱阳湖水位变化明显, 根据都昌水文站水位记录, 1955-2001年间最高水位和最低水位分别是20.60m 和6.28m(全文采用1985年国家标准高程基准), 湖泊水位差异悬殊导致湖泊形态差异悬殊, 呈现“高水为湖、低水似河”和“洪水一片、枯水一线”的景观, 湖泊水面面积变化在<1000km 2至>4000km 2之间[7]. 从11-19世纪, 鄱阳湖区共发生洪灾69次, 平均13年一次, 进入20世纪初至90年代, 发生洪涝灾害37次, 平均2.7年一次, 表明洪涝灾害发生的频率已显著增加[8], 并且洪水的强度也不断增加, 1998年洪水水位达到历史的最高记录. 在1955-2001年间, 分别于1973, 1977, 1980, 1983, 1992, 1995, 1996, 1998和1999年发生了9次大洪水(洪水位>18.9m, 都昌水文站水位), 其中历史最高水位发生在1998年的大洪水期间, 都昌水位达到20.6m, 超过发生在1995年的历史最高水位0.64m [7]. 都昌水文站1955-2001年各月份的平均水位, 鄱阳湖洪水主要发生在6, 7, 8和9月份(图1).2 数据与方法2.1 遥感数据文中主要采用了美国Landsat 卫星所获取的晴空条件下1987-12-17、1989-07-15、1993-01-31、1993-07-10、1999-04-06、1999-12-10、2000-07-05、2000-08-22和2001-01-29等9幅TM/ETM+遥感影像. 首先通过选择控制点将所有影像进行几何纠正, 纠正的精度控制在1个像素点以内. 由于遥感影像的数据来源不同, 影像的投影参数不一致, 因此文中结合DEM, 将所有影像的投影转换为横轴墨卡托投影的正射影像. 对每幅遥感影像进行非监督分类提取水体范围, 由于鄱阳湖水面范围大, 水体中悬浮物质和污染物浓度、水体深度差异较大, 导致水体的光谱特征有所差异, 进行非监督分类时, 同是水体会被划分为不同的类别, 所以需要结合目视判读, 提取出水体范围. 并在ArcGIS 软件支持下, 将栅格数据格式下的水体淹没范围转换为淹没范围矢量, 得到水体淹没范围边界. 2.2 圩堤数据鄱阳湖区围湖造田历史悠久[9], 目前圩堤纵横6400km [10](图2), 根据圩堤的保护面积大小, 鄱阳湖区圩堤划分为重点圩堤、重要圩堤和小圩堤, 1998年大洪水后, 鄱阳湖区实行退田还湖, 把部分小圩堤挖开,图1 鄱阳湖都昌观测水位的月相变化特征Fig.1 The lake level monthly dynamic for Lake PoyangJ. Lake Sci .(湖泊科学), 2009, 21(5)722这部分圩堤又分为单退圩堤和双退圩堤. 除了圩堤倒塌的情况, 通常圩堤内与鄱阳湖水体的联系是在人为控制下, 不受湖泊水文地形条件的控制. 圩堤内部水体与湖泊水文站观测水位不存在水力上的联系, 圩堤内区域不作为水体淹没频率计算的范围. 2.3 都昌水文站观测水位和淹水风险制图超频率(Exceedance Probability, EP)是建立在多年历史观测资料统计基础上的, 为所有观测值中大于某值的频率, 可以表达为:()=100%nEP x N(1) 其中, x 为观测值, n 为所有观测样本中大于x 的样本数, N 为总的观测样本数. 以超频率为纵坐标、观测参数为横坐标形成的超频率曲线表现为递减函数, 被广泛应用于自然灾害事件(如气候异常事件、水文灾害[11-12]等)的发生频率预报中. 水位的超频率是根据多年历史水位记录, 大于某水位的频率. 由于鄱阳湖区洪水主要发生在6-8月份, 所以在这里着重分析6-8月份各水位发生的超频率, 同时也考虑了全年各水位的超频率.假设水体的淹没范围只受水位的控制, 那么水体淹没边界的淹没频率与该淹没边界对应水位的超频率是相同的. 利用1955-2001年间每天的都昌水文站水位, 利用(1)式计算遥感影像获取日期的都昌水位的超频率, 并将遥感提取的水体淹没范围边界线作为都昌水位的EP 等值线; 同时, 结合鄱阳湖区的DEM, 提取出鄱阳湖区高程小于历史最高水位的范围作为鄱阳湖历史最大淹没范围, 并将提取的最大淹没范围转化为矢量, 作为EP =0的等值线. 此外, 凡是高程大于1998年最高洪水位的地区, 淹没风险为0, 另外, 由于圩堤内的区域淹没风险主要依赖于圩堤的结构和强度等, 在不考虑圩堤内涝和溃堤的前提下, 认为淹没风险为0. 最后, 通过最近邻内插方法, 实现鄱阳湖区圩堤外的年度、6月份、7月份和8月份的水体淹没风险制图.3 结果与讨论3.1 水位的超频率根据水位超频率的定义, 最高水位的超频率等于1/N , 其中N 为总的水位观测样本数,而最低水位的超频率为图3 鄱阳湖年、6月、7月和8月份水位的超频率Fig.3 The Exceedance Probability for every lake levelbased on lake level records from Douchang hydrological station during 1955-2001图2鄱阳湖区DEM 和环湖圩堤分布 Fig.2 DEM for Poyang Lake Region and the leveesdistribution around Lake Poyang齐述华等: 基于遥感和历史水位记录的鄱阳湖区淹没风险制图723100%. 各遥感影像获取日期的都昌水位及该水位所对应的超频率见表1. 从超频率-水位曲线(图3)可以看出, 超频率-水位曲线是递减曲线, 超频率随着水位的增加而减少; 相同水位下, 7月份水位超频率最大, 表明7月份高水位的发生频率最大, 这与都昌水文站历年7月份的平均水位最大的结果(图1)是一致的.表1 影像获取时间所对应的都昌水位及相应水位的超频率Tab.1 The lake levels and the corresponding Exceedance Probability happened in these daysthat landsat images were taken图4 全年的和洪水多发月份的鄱阳湖区洪水淹没频率空间分布 Fig.4 The annual and monthly flooding probability for Poyang Lake RegionLandsat 影像获取日期 都昌水位(m) 年EP 6月份EP 7月份EP 8月份EP 1993-01-31 8.32 0.919 1 1 1 1999-12-10 9.29 0.816 1 1 1 1987-12-17 9.73 0.774 1 1 1 2001-01-29 11.03 0.623 0.988 1 0.9721999-04-06 11.48 0.562 0.966 0.998 0.962 2000-08-22 13.72 0.294 0.585 0.890 0.702 2000-07-05 15.54 0.137 0.260 0.605 0.398 1989-07-15 17.35 0.045 0.054 0.274 0.121 1993-07-10 18.360.0210.020 0.144 0.054J. Lake Sci.(湖泊科学), 2009, 21(5) 7243.2 鄱阳湖区水体淹没风险制图利用ArcGIS空间分析模块的内插功能, 采用最近邻内插方法, 得到鄱阳湖区淹水发生频率空间分布图(图4), 说明(1)年淹没频率空间分布图能够清楚地反映出常年淹水的范围, 与低水一线的景观吻合;(2)6月、7月和8月的淹没频率分布图能够反映鄱阳湖区基本处于高水位, 特别是7月份, 湖泊草洲基本都处于淹没状态.4 结论与展望本文提出了一种利用历史水位观测数据和多时相的遥感数据, 在GIS的支持下实现湖泊洪水淹没风险制图的新方法, 并成功应用于我国洪水多发的长江中下游鄱阳湖区, 实现了鄱阳湖区洪水季节6、7、8月份和全年的洪水淹没风险制图.由于鄱阳湖平原耕种历史悠久, 平原上广布着保护耕地和居民点的圩堤, 圩堤包围的区域的洪水淹没风险很大程度上依赖于圩堤的结构、强度, 使该方法不能合理的评价圩堤内的洪水淹没风险, 而事实上洪水造成的损失主要来自于圩堤内的农业损失和居民点的财产、人员损失等. 对圩堤内部的洪水淹没风险的研究还有待进一步收集圩堤的建筑参数资料和历史事件的发生等资料, 实现这些区域范围的洪水风险评估.5 参考文献[1]Yin H, Li C. Human impact of floods and flood disasters on the Yangtze River. Geomorphology, 2001, 41: 105-109.[2]黄大鹏, 刘闯, 彭顺风. 洪灾风险评价与区划研究进展. 地理科学进展. 2007, 26(4): 11-22.[3]许有鹏, 李立国, 蔡国民等. GIS支持下中小流域洪水风险图系统研究. 地理科学, 2004, 24(4): 452-457.[4]苏布达, 姜彤, 郭业友等. 基于GIS栅格数据的洪水风险动态模拟模型及其应用. 河海大学学报(自然科学版), 2005,33(4): 370-374.[5]陈鹏霄. 基于GIS和遥感数据的洪水风险分析. 水利水电快报, 2008, 29(8).[6]唐川, 朱静. 基于GIS的山洪灾害风险区划. 地理学报, 2005, 60(1): 87-94.[7]Shankman David, Liang Qiaoli. Landscape changes and increasing flood frequency in China’s Lake Poyang Region.Professional Geographer, 2003, 55(4): 434-445.[8]《鄱阳湖研究》编辑委员会. 鄱阳湖研究. 上海: 上海科技出版社, 1988: 218-230.[9]吴金娣. 唐宋时期鄱阳湖区经济状况研究. 上海师范大学学报, 1997, (1): 43-50.[10]姜鲁光. 鄱阳湖退田还湖地区洪水风险与土地利用变化研究[博士论文]. 北京: 中国科学院地理科学与资源研究所,2006.[11]Robert E Swain1, David Bowles, Dean Ostenaa. A framework for characterization of extreme floods for dam safety riskassessments. Proceedings of the 1998 USCOLD Annual Lecture, Buffalo, New York, 1998.[12]Christopher M Smemoe. Floodplain risk analysis using flood probability and annual exceedance probability maps. BrighamYoung Univerisity, 2004.。

浙江省9+1高中联盟2022-2023学年高三上学期期中地理试题（解析版）一、选择题1（本大题共20小题，每小题2分，共40分。

每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，不选、多选、错选均不得分）“绿电”即绿色电力，是指通过二氧化碳零（或接近于零）排放的生产过程得到的电力。

2022年北京冬奥会首次实现了奥运历史上全部场馆100%绿色电能供应。

完成下面小题。

1. 北京冬奥会场馆使用的“绿电”主要由河北张家口供应，得益于张家口（）A. 资源丰富B. 交通便利C. 位置优越D. 科技发达2. 北京冬奥会举办期间使用“绿电”主要是（）A. 水电和风电B. 水电和光电C. 风电和核电D. 风电和光电【答案】1. A 2. D【解析】【1题详解】北京冬奥会技术上针对北京冬奥会设计了跨区域绿电交易机制，为冬奥场馆的“绿电”运行提供保障，因此北京冬奥会实现全部场馆100%“绿电”，主要得益于张家口丰富的资源条件，纬度高风力强，晴天多太阳能资源丰富，可以进行光伏发电和风力发电，A正确；新能源开发对交通需求不大，位置优越、科技发达为可再生能源开发利用提供了良好的基础，但都不是北京冬奥会实现全部场馆100%“绿电”的主要原因，BCD错误，故选A。

【2题详解】北京冬奥会全部场馆使用“绿电”主要是指河北张家口的光伏发电和风力发电通过张北柔性直流电网工程输入北京电网，因此北京冬奥会举办期间使用的“绿电”主要是风电和光电，D正确。

故选D。

日本某农场以亲子教育为出发点，巧妙地将种植、加工、销售与观光体验结合起来，形成集生产、加工、销售、休闲观光农业、网络购物于一体的主题农场，促进了当地农业与第二、第三产业的融合发展。

完成下面小题。

3. 该农场发展成功的主要原因是（）①国际市场广阔②人才和科技优势③农业基础好④交通、通信发达A. ①②④B. ①②③C.①③④ D.②③④4. 与传统农业相比，产业融合发展的突出优势是（）A. 农业投入更大B.科技水平更高C. 经济效益更好D. 生产规模更大【答案】3. D 4. C【解析】【3题详解】由材料“将种植、加工、销售与观光体验结合起来，形成集生产、加工、销售、休闲观光农业、网络购物于一体的主题农场”可知，该农场实现农作物种植、农产品加工、农业观光、体验等多种业态的复合发展，因此国际市场广阔不符合事实，①错误；该农场就是大农业，代表着农业产业化未来前进的发展方向，因此需要人才和科技优势作保证，良好的农业为基础，交通、通信发达作为沟通条件，故②③④是成功条件。

基于遥感和GIS的湖泊变化分析湖泊作为自然景观的一部分，对于地球的生态系统具有重要意义。

然而，随着气候变化和人类活动的影响，许多湖泊正在发生变化。

为了更好地了解湖泊的变化趋势和影响因素，科学家们运用遥感和地理信息系统（GIS）技术进行湖泊变化分析。

本文将探讨基于遥感和GIS的湖泊变化分析的方法及其应用。

遥感技术是通过卫星、航空器或其他传感器获取地球表面信息的技术。

利用遥感技术，科学家们可以获取湖泊的空间分布和时间演变的信息。

其中，卫星影像是最常用的遥感数据源之一。

通过获取多时相的卫星影像，科学家们可以对湖泊的面积、形态和水体质量进行定量分析。

首先，通过比较不同时期湖泊的影像，可以推测湖泊变化的差异。

例如，可以通过计算湖泊面积的变化来确定湖泊的水位变化。

此外，还可以利用卫星影像测算湖泊的体积和深度变化。

通过这些定量数据，科学家们可以研究湖泊变化的规律以及可能的影响因素。

其次，地理信息系统（GIS）是一种用于存储、分析和显示地理数据的工具。

通过将遥感数据与地理信息系统相结合，可以更好地理解湖泊的变化情况。

例如，可以对湖泊周围的土地利用进行分类和变化分析，从而推测人类活动对湖泊变化的影响。

此外，还可以通过GIS技术对湖泊中的污染物扩散进行模拟和预测，为湖泊管理和保护提供科学依据。

在湖泊变化分析中，除了遥感和GIS技术，还需要结合地面调查和实验数据进行综合分析。

例如，可以通过测量湖泊水质进行实地采样，以验证遥感数据中反映的湖泊质量变化。

同时，还可以通过地面观测和水文测量来获取湖泊的内部测量数据，为湖泊变化分析提供更加准确的依据。

基于遥感和GIS的湖泊变化分析在许多领域都具有应用前景。

首先，对于环境保护和资源管理部门来说，了解湖泊的变化趋势可以帮助制定合理的保护措施。

例如，可以根据湖泊变化情况进行水资源规划和管理，以更好地满足人类活动和生态系统的需求。

其次，对于科学研究人员来说，湖泊变化分析可以提供关于气候变化和人类活动影响的重要数据。

基于遥感和地理信息系统的湖泊水质监测与评估湖泊是水资源的重要组成部分，对于水质的监测与评估具有重要意义。

随着科技的发展，基于遥感和地理信息系统（GIS）的湖泊水质监测与评估方法得到了广泛应用。

本文将介绍该方法的原理和优势，并探讨其在湖泊水质监测与评估中的应用。

一、基于遥感和GIS的湖泊水质监测与评估方法的原理1. 遥感技术：遥感技术利用卫星或飞机等遥感平台获取湖泊的遥感影像，通过对不同波段的数据进行处理和解译，获得湖泊水质相关的信息。

主要手段包括多光谱遥感和高光谱遥感等。

2. GIS技术：GIS技术是一种将地理空间数据与属性数据相结合的信息处理系统，可以进行空间分析、空间查询和空间模拟等操作。

在湖泊水质监测与评估中，可以利用GIS技术对湖泊的水质数据进行管理、分析和展示。

二、基于遥感和GIS的湖泊水质监测与评估方法的优势1. 客观性：基于遥感和GIS的方法可以获取大范围的湖泊水质信息，避免了传统采样分析的主观性和局限性。

2. 实时性：遥感技术可以获取连续的遥感影像，GIS技术可以实时处理和分析数据，使湖泊水质监测与评估的结果更加及时和准确。

3. 综合性：遥感和GIS技术可以获取和处理多种多样的水质参数，如水温、浊度、叶绿素-a浓度等，从而全面评估湖泊水质的状况。

三、基于遥感和GIS的湖泊水质监测与评估的应用1. 水环境调查：利用遥感和GIS技术可以对湖泊的水质、水温和叶绿素-a浓度等进行全面调查，为湖泊水质监测提供数据基础。

2. 水质变化监测：通过连续获取湖泊的遥感影像，结合GIS技术分析，可以监测湖泊水质的时空变化，了解湖泊富营养化等问题。

3. 水质评价与预警：基于遥感和GIS技术，可以建立湖泊水质评估模型，预测湖泊水质的趋势，并提供相关预警信息，为保护湖泊水资源提供科学依据。

4. 水生态研究：遥感和GIS技术可以获取湖泊的空间分布和结构特征，对湖泊水质与水生态之间的关系进行分析和研究，为湖泊生态环境保护提供支持。

遥感技术在水体变化监测中的应用在当今的科技时代，遥感技术作为一种强大的工具，正广泛应用于多个领域，其中在水体变化监测方面发挥着至关重要的作用。

水体是地球生态系统的重要组成部分，其变化不仅关系到水资源的合理利用，还对生态平衡、气候变化以及人类的生产生活产生深远影响。

因此，准确、及时地监测水体变化具有重要的意义。

遥感技术，简单来说，就是通过非接触的方式获取物体或区域的信息。

在水体变化监测中，它主要依赖卫星、飞机等搭载的传感器来收集水体的光谱、辐射等数据，并通过特定的算法和模型进行分析处理，从而获取有关水体的各种信息。

首先，遥感技术能够大范围、快速地监测水体的面积变化。

通过对不同时期的遥感影像进行对比分析，可以清晰地看到水体的扩张或萎缩情况。

这对于研究湖泊、河流、海洋等水体的动态变化非常有帮助。

例如，在一些干旱地区，通过长期的遥感监测可以了解到湖泊面积的逐渐缩小，从而为水资源的管理和调配提供重要依据。

其次，遥感技术可以监测水体的水质参数。

利用多光谱或高光谱遥感数据，能够估算水体中的叶绿素 a 浓度、悬浮物浓度、透明度等指标。

叶绿素a 浓度的高低可以反映水体中藻类等浮游植物的生长状况，从而判断水体的富营养化程度。

悬浮物浓度则与水体的浑浊度有关，能够间接反映水土流失等问题。

透明度则是衡量水体清澈程度的一个重要指标。

通过对这些水质参数的监测，可以及时发现水体污染情况，为环境保护和治理提供支持。

此外，遥感技术还能监测水体的温度变化。

水体温度的分布和变化对于水生生态系统、气候研究以及能源利用等方面都具有重要意义。

例如，海洋表面温度的变化与海洋环流、厄尔尼诺和拉尼娜现象等密切相关。

通过遥感手段获取大面积的水体温度数据，可以更好地理解这些气候现象的形成机制和发展趋势。

在实际应用中，遥感技术监测水体变化也面临一些挑战。

例如，遥感数据的分辨率可能有限，对于一些较小的水体或者细节变化难以准确捕捉。

同时，大气干扰、云层遮挡等因素也可能影响遥感数据的质量和准确性。

遥感技术在水资源调查中的应用概述水资源是人类生存和发展的重要基础，而科学准确地了解和评估水资源的情况对于科学合理地管理和利用水资源至关重要。

遥感技术作为一种非接触式的观测方法，具有全球覆盖、高时空分辨率和定量化特点，被广泛应用于水资源调查中。

本文将探讨遥感技术在水资源调查中的应用，从水体监测、水质评估和水文模拟等方面进行论述。

一、水体监测遥感技术在水资源调查中的一项重要应用是对水体的监测。

通过卫星遥感影像的获取和分析，可以实时监测水体的面积变化、形态变化和水位变化等信息。

例如，利用多期遥感影像可以分析水体的季节性变化，研究河流、湖泊的径流情况，从而做出合理的水资源调度决策。

遥感技术还可以监测水体的蓝藻和浮游植物等生态指标，为水体生态环境保护提供数据支持。

二、水质评估水质是水资源调查中的重要指标之一。

传统的水质监测需要采样、化验等复杂过程，成本高且效率低。

而遥感技术通过获取水体光谱信息，可以快速准确地评估水质。

通过反演水体的浑浊度、叶绿素含量和溶解氧浓度等指标，可以实现水质的预警和监测。

此外，遥感技术还可以判断水体中是否存在污染物，为水环境保护和治理提供科学依据。

三、水文模拟水文模拟是水资源调查中的重要工具之一。

传统的水文模拟需要大量的观测数据和模型参数，而遥感技术可以提供高时空分辨率的参数和观测数据。

通过获取土地利用/覆盖、地形特征和降雨数据等信息，结合遥感图像的解译和处理技术，可以建立精准的水文模型，模拟水文过程中的径流、蒸散发等水文要素。

这种基于遥感技术的水文模拟方法准确度高且成本低廉，为水资源管理提供科学依据。

四、应用案例在中国，遥感技术在水资源调查中已经得到广泛的应用。

例如，在海南岛的椰子种植中，通过遥感影像获取椰子园地的含盐量信息，对于营养水分的合理调控起到了至关重要的作用。

又如，在三峡工程调度中，遥感技术被用于监测和预测三峡库区的洪水情况，为水电调度和库区安全提供支持。

结语遥感技术在水资源调查中的应用具有重要意义。

Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2018, 7(5), 483-491Published Online October 2018 in Hans. /journal/jwrrhttps:///10.12677/jwrr.2018.75054Rapid Extraction of Water Area in Poyang Lake Based on Sentinel-1 Satellite ImagesPing Huang, Xiaohua Xu, Delong LiJiangxi Provincial Institute of Water Science, Nanchang JiangxiReceived: Aug. 19th, 2018; accepted: Aug. 31st, 2018; published: Sep. 11th, 2018AbstractSatellite data is a powerful tool to obtain flood inundated area and evaluate flood disaster, which has high sensitivity to extract water area at any time in day or night and under all weather conditions. Senti-nel-1A, is as the first satellite in ESA’s Copernicus Programmer for monitoring environment. Based on the images taken by Sentinel-1A before and after rainstorm in Poyang Lake in June 2017, the water area is extracted quickly and effectively using the method of threshold and the superposition of the vector. It is proved that the method is simple and feasible, which can provide reference for the research and utiliza-tion of Sentinel-1 satellite data in flood disaster assessment.KeywordsSatellite Images, Poyang Lake, Water Area, Rapid Extraction基于Sentinel-1卫星数据快速提取鄱阳湖水体面积黄萍，许小华，李德龙江西省水利科学研究院，江西南昌收稿日期：2018年8月19日；录用日期：2018年8月31日；发布日期：2018年9月11日摘要SAR数据具有对地观测的全天时、全天候等特点，对水体提取较为敏感的优势，是获取洪水淹没范围、评估洪水灾害灾情的有力工具。

第21卷第2期江西农业大学学报Vol.21,No.2 1999年6月Acta Agriculturae Universitatis Jiangxiensis June,1999江西98特大洪涝卫星遥感监测及鄱阳湖水体淹没模型的研究黄淑娥　王保生　张建萍　王怀清(江西省气象科学研究所,南昌330046)摘要　通过洪涝发生前后卫星遥感资料和有关气象、水文等资料进行综合分析,研究江西省尤其鄱阳湖区1998年6月、7月特大洪涝灾害的发生特点和危害程度。

根据近年来卫星遥感监测实况资料建立了鄱阳湖主体及其附近区域水体淹没模型。

关键词　98特大洪涝;遥感监测;模型研究分类号　P407.8气象卫星对洪水监测的研究和应用早在80年代初就已开始。

我国先后对辽河、松花江、江淮等地的洪水成功地进行了监测,1998年又对长江、嫩江和两大湖区的特大洪涝进行了监测。

本文以1998年江西省特大洪涝灾害为例,对洪涝发生的雨情、水情和遥感灾情进行系统分析。

1　雨情分析江西省1998年汛期出现了两次连续大暴雨过程。

一次发生在6月12～27日,另一次发生在7月17～8月1日,两次大暴雨过程的降水强度、持续时间、过程雨量均突破历史最高记录。

6月12～27日,我省赣北、赣中大部地区出现长达15d的连续大暴雨过程,累计雨量大于400mm 的达50个县市,800～1000mm的有10个县市,超过1000mm的有横峰(1025mm)和弋阳(1014mm)两个县。

此次暴雨过程致使抚河、信江等江河出现超历史最高水位,上饶、抚州、鹰潭等地出现严重洪涝灾害。

7月17～8月1日,我省北部又连续出现长达15d的暴雨、大暴雨过程,过程累计雨量大于200m m的有44个县市,400mm～600mm的有12个县市,南昌、九江、宜春、上饶和景德镇5地市39个县市的平均雨量为418mm,婺源最多达911m m。

第2次大暴雨过程致使赣江、长江九江段、鄱阳湖及柘林水库等地多次超历史最高水位,使鄱阳湖区、九江市及赣江沿岸地区出现严重洪涝灾害。

基于遥感技术的城市积涝监测一、遥感技术概述遥感技术是一种通过卫星、飞机或其他载体，利用传感器远距离获取地球表面信息的技术。

它具有覆盖范围广、数据获取快速、成本效益高等特点，已广泛应用于环境监测、资源调查、城市规划等多个领域。

本文将探讨基于遥感技术的城市积涝监测，分析其重要性、挑战以及实现途径。

1.1 遥感技术的核心特性遥感技术的核心特性主要包括以下几个方面：- 多尺度观测：遥感技术可以提供从全球到局部的多尺度观测能力。

- 多时相监测：能够实现对同一区域不同时间的连续监测。

- 多光谱成像：通过不同波段的传感器获取地表特征信息。

- 非接触性：无需直接接触地表即可获取数据。

1.2 遥感技术的应用场景遥感技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 环境监测：监测森林覆盖变化、水体污染等环境问题。

- 灾害评估：快速评估地震、洪水等自然灾害的影响。

- 城市规划：辅助城市规划和土地利用变更分析。

- 农业管理：监测作物生长状况，评估农业产量。

二、城市积涝监测的重要性与挑战城市积涝是由于降雨量超过城市排水系统承载能力而引发的城市内涝现象。

它不仅影响城市居民的生活和出行，还可能对城市基础设施造成严重损害。

因此，及时准确的城市积涝监测对于灾害预防和应急响应至关重要。

2.1 城市积涝监测的重要性城市积涝监测的重要性主要体现在以下几个方面：- 灾害预警：提前发现积涝风险，及时发布预警信息。

- 应急响应：为政府和相关部门提供决策支持，快速组织救援。

- 城市规划：分析积涝原因，优化城市排水系统设计。

- 居民安全：减少积涝对居民生活的影响，保障人民生命财产安全。

2.2 城市积涝监测的挑战城市积涝监测面临的挑战主要包括以下几个方面：- 数据精度：遥感数据的精度直接影响监测结果的准确性。

- 时效性：城市积涝具有突发性，需要快速响应的监测手段。

- 数据融合：需要将不同来源、不同分辨率的遥感数据进行有效融合。

- 技术集成：集成多种遥感技术，提高监测的综合性和准确性。