毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述
1、选题的目的和意义
水是生命之源，是自然环境中最重要最活跃的生态要素之一，水质状况直接关系到人类社会的生存与发展。因此，无论是发达国家还是发展中国家都非常重视水资源和水质状况的研究和监测.这对于水资源贫乏，又亟待发展经济的人口大国中国来说，更具有紧迫的现实意义[1]。随着经济和社会的快速发展 ,我国的水污染问题越来越突出。因而对水资源的保护与监测也越来越重要。
传统水质监测通常采用现场取样实验室化学分析的方法，其优点是能对众多的水质指标做出精确的分析和评价，缺点是不仅费时费力，不经济，而且采样点有限，只能了解采样点处的水质状况，对于整个水体而言，这些采样点数据只具有局部和个别的代表意义。随着遥感技术的产生和发展，遥感技术在环境监测领域的应用越来越广泛，尤其是在水质监测方面，越来越普遍。水质遥感监测具有常规监测所无法比拟的优势，它的监测范围广、速度快、成本低，而且更重要的是它可以实现水质的长期动态监测，以便于人们可以及时有效地掌握研究区域的水质状况，避免富营养化的发生[2]。可以说遥感技术在水污染监测上的应用具有十分重要的意义。
2、国内外现状和动态
由于水体中的污染物种类很多，一般可分为悬浮物、可溶性有机物及浮游植物等[3]，所以国内外对水质遥感的方向也有很多。
国外从20世纪70年代开始就针对多光谱传感器系统MSS的4个波段进行了湖泊水质遥感研究。例如，Harma等运用半经验法对MODIS和MERIS进行波段拟合，来监测芬兰的85个湖泊和105个沿海水体监测点的水质状况，发现(L531-L748)/(L551-L748)、L667-L748、L748-L870等波段组合可以用来估测悬浮物的浓度[4]。Sabine Thiemann等通过分析Mecklenburg Lake区的不同时相的高光谱数据特征,建立了基于半经验和多时相的透明度和叶绿素a浓度的遥感反演模型[5]。Darecki等在本质上保留了MODIS的叶绿素经验产品的公式，将波罗的海的特殊参变量带入其中，对二类水体叶绿素浓度的反演进行了改良[6]。Giardino等通过对意大利加尔达湖实验研究,认为MERIS数据可以提供有效信息用于监测和评价湖泊水体叶绿素a空间分布。 Kutser等利用星载高光谱传感器MERIS成功监测了波罗的海蓝藻的爆发[7]。
我国国家环保局、海洋局、水利部和中科院等有关单位从上世纪 70 年代后期就开始了水质遥感的研究，并取得了许多可喜的成果。张凤丽等通过对西安市护城河及兴庆公园污水的监测,定量分析了水体中 COD、 BOD5 与水体波谱之间的关系,为水体污染的遥感分析与监测提供了理论基础和方法依据[8]。侯鹏等以山东省第一大淡水湖南四湖为研究对象,定量、定性地分析了悬浮物、浮游生物和可溶性有机物等主要水体污染物,进一步为水体污染遥感分析与监测提供了理论和方法依据[9]。何隆华等采用NOAA14/AVHRR太湖流域全区无云的数据，对长江三角洲主要水体水质污染进行遥感研究[10]。闻建光以主要水环境遥感监测指标（如叶绿素、浮游植物、总悬浮物等）为研究对象，开展水环境遥感分析，建立相关水质参数的遥感定量反演模型与算法[11]。杨一鹏等利用常规卫星遥感数据Landsat/TM定量反演太湖叶绿素a( Ch-la)的浓度[12]。林飞娜采用经验方法建立 CBERS02-CCD多光谱遥感反演模型：基于不同波段及波段组合与地面实测叶绿素a浓度的相关性分析，得出最高相关波段组合的叶绿素a浓度反演模型，并用实测数据与模拟结果进行对比，分析其精度,从而完成内陆水体波谱特征分析及叶绿素a浓度遥感定量模型研究[13]。于德浩等介绍了内陆水体水质遥感监测的原理与方法,并介绍了几种常用的遥感数据,总结了目前遥感在内陆水体水质监测应用中存在的问题和不足,并对以后遥感水质监测的研究重点进行了探讨[14]。周冠华等基于太湖实测的吸收系数与后向散射系数数据与 Landsat/TM数据，利用Gordon半分析模型,对叶绿素a、悬浮物与黄色物质进行了同步反演,并探讨了半分析算法适用于内陆水体多光谱遥感数据的潜力。多水质参数同步反演方法为水环境综合分析提供了有利的技术手段[15]。代稳等利用CBERS-01的CCD数据和准同步地面监测数据，结合水体组分的光谱特征，对红枫湖水体有机物和总氮、磷的遥感进行分析[16]。蒋赛以渭河陕西段水域为研究对象,采用法国SPOT一5遥感影像对该水域水质进行定量遥感研究[17]。近5年来，我国在水质水体研究领域的成果更多。例如，朱利等基于环境一号卫星多光谱数据,针对我国内陆水体开展遥感监测研究[18]。孟灵等总结了近年来二类水体悬浮泥沙遥感反演算法的研究进展,提出未来的研究需加强反射率光谱曲线研究,开发高光谱遥感数据以及综合多源数据信息[19]。王皓简述了遥感技术在水质监测中的意义，总结了可用于遥感监测的水质指标[20]。王柳呓等采用Landsat- 7 ETM 遥感数据，基于遥感影像，通过建立光谱信息与水质参数的相关关系，快速、大范围的监测温州温瑞塘河主河道水体水质状况[21]。万风年等应用遥感监测城市水体水质的研究[22]。
以上研究都是建立在对遥感影像的分析处理的基础上，因而影像处理的精度直接影响到最终研究成果的好坏，对此也有相当多的专家学者做了这方面的研究。例如，罗杨洁做的水体遥感中的太阳耀光偏振剥离法研究[23]。王海君做的太湖水色遥感大气校正方法研究[24]。陆皖宁做的水体遥感实测光谱数据后处理与软件实现[25]。可见，目前还很少有学者研究水体遥感影像污染物信息的提取，而水体遥感影像提取污染物信息普遍存在着尺度效应问题，选择合适的空间分辨率影像能够较准确地表征水域污染的空间分布状况。充分利用水体空间尺度信息，研究水色遥感的尺度问题，有利于提升湖泊水体遥感反演模型的应用能力，从而为以后湖泊水体遥感提供可靠的应用基础。
参考文献
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