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    • 2022-10-06
      Aero LF/500/1000 机载探地雷达
    • 2022-10-06
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    • 2022-10-06
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    • 2022-10-06
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
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    • 2022-11-08
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    • 2022-10-07
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    • 2019-04-16
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    • 2019-04-16
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    • 2025-02-25
      EM10 便携式红外发射率测量仪
    • 2025-02-25
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    • 2019-05-05
      410Vis-IR 便携式红外反射发射率仪
    • 2019-05-05
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    • 2022-10-02
      X20P-LIR 一体式激光雷达红外高光谱成像系统
    • 2022-10-02
      X20P-IR 一体式高光谱红外成像仪
    • 2022-10-03
      X20P-LV 一体式激光雷达高光谱成像系统
    • 2023-11-13
      AZ-UX20 机载高光谱仪
    • 2022-10-05
      AMS-10 超高分辨率10通道光谱成像仪
    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
      Agro 作物水分胁迫指数成像仪
    • 2019-04-12
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    • 2022-10-05
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    • 2022-10-05
      425shark 机载高光谱成像仪
    • 2022-10-05
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    • 2022-10-06
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    • 2022-10-06
      LiDAR 220N 无人机激光雷达
    • 2022-10-06
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    • 2022-10-06
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    • 2020-06-18
      M300 RTK 多旋翼无人机
    • 2019-04-16
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    • 2022-10-07
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    • 2019-04-16
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    • 2019-09-25
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    • 2019-08-26
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    • 2019-08-26
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    • 2019-08-26
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    • 2019-08-27
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    • 2019-08-27
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    • 2019-08-27
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    • 2019-08-27
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    • 2020-01-03 涂层材料反射率测量.pdf

      끂7889 305.87 KB
    • 2020-01-03 纳米材料反射率测量.pdf

      끂9011 1.85 MB
    • 2020-01-03 镜面薄膜反射率测量.pdf

      끂8329 2.96 MB
    • 2020-01-03 金属材料反射率测量.caj

      끂3334 8.89 MB
    • 2020-03-17
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    • 2020-03-17
      植被参数反演
    • 2020-03-17
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    • 2020-03-17
      遥感影像分类
    • 2019-08-26
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    • 2022-10-12
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    • 2019-07-22
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    • 2019-04-15
      Pro 高性能机载热红外成像仪
    • 2019-03-20
      德州农工大学利用SOC710分割海藻表面高光谱图像
    • 2019-03-20
      西南医大病变组织光谱数据分析
    • 2019-03-20
      《Nature》子刊发表日本国立自然科学院使用SOC710应用研究不同季节生物对颜色的感知能力
    • 2020-01-03
      基于S185机载高光谱的深度学习方法自动识别冬小麦条锈病研究
    • 2020-01-03
      基于S185机载高光谱与高清数码相机技术的农作物参数评估对比研究
    • 2019-03-20
      安洲科技PSR-3500机载地物光谱仪参与委遥二号与风云三号定标
    • 2019-03-20
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    • 2019-03-20
      S185应用案例--农田土壤有机质的高光谱影像遥感
    • 2022-10-12
      贵州大学清镇中华茶博园X20P机载高光谱飞行报告
    • 2022-10-12
      X20P光场成像高光谱 河南周口某冬小麦试验基地
    • 2021-01-14
      基于S185机载高光谱成像技术的小麦黄锈检测研究
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    • 2022-10-12
      江苏省环境监测中心兴盐河道X20P飞行案例
    • 2020-01-10
      上海市青浦区使用K6多光谱相机大面积水质反演案例
    • 2019-03-20
      机载高光谱成像仪海洋监测应用
    • 2022-10-12
      四川林业科学研究院--松树松材线虫高光谱X20P机载高光谱数据分析报告
    • 2022-10-12
      锡林浩特 X20P草原飞行数据报告
    • 2019-03-20
      河北师范资环学院用SOC710高光谱成像仪进行草地退化特征波段识别
    • 2019-03-20
      使用SOC710VP成像光谱仪快速识别苹果损伤区域
    • 2019-03-20
      清华大学SOC710烟叶品质高光谱成像系统
    • 2019-03-20
      基于SOC710高光谱成像仪提取苹果损伤区域的研究
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    • 2020-01-03 WIRIS 热像仪在安防领域的应用.pdf

      끂9575 810.49 KB
    • 2020-01-03 S185机载高光谱用于监测雷区军事设施.pdf

      끂8363 1.5 MB
    • 2020-01-03 S185机载高光谱用于爆炸装置的伪装识别.pdf

      끂8618 4.33 MB
    • 2020-03-18
      文物等级鉴别
    • 2020-03-18
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    • 2020-03-18
      文物材料分类
    • 2019-12-31
      基于SOC710显微高光谱成像仪的微囊藻与束丝藻两种蓝藻细菌特性研究
    • 2019-12-31
      基于SOC710显微肾细胞研究--使用显微高光谱图像鉴别膜性肾病
    • 2019-12-31
      基于SOC710高光谱成像技术的烟草等级划分研究
    • 2019-12-31
      基于 SOC710高光谱成像仪的水下目标探测研究
    • 2020-01-02
      SR3500矿物分析带软件功能--印度前寒武纪时期岩石高光谱研究
    • 2020-01-02
      PSR3500植被指数研究--使用UNVI指数监测植被状态
    • 2020-01-02
      PSR3500森林生态系统研究--森林生态系统成像高光谱研究
    • 2019-05-30
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    • 2019-03-20
      内蒙古赤峰WIRIS 640机载热红外数据报告
    • 2019-03-20
      广州海岸带银叶树TC640热红外数据报告
    • 2019-03-19
      中国林科院河南济源核桃基地TC640数据报告
    • 2019-03-19
      长沙市郊FZ640热红外飞行报告
    • 2022-10-28
      X20P-LV机载高光谱与激雷达数据融合的4个典型案例
    • 2019-07-22
      北京师范大学塞罕坝林场S185+WIRIS Pro+CW10成功飞行验收
    • 2019-03-20
      安洲科技与成都纵横联合实验:S185机载高光谱成像仪+CW10垂起固定翼无人机成功首飞
    • 2019-03-20
      安洲科技与宁波市海洋与渔业执法支队联合验收实验——南沙山岛测量
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    • 2022-10-28
      X20P-LV机载高光谱与激雷达数据融合的4个典型案例
    • 2020-01-02
      大面积海岸带使用K6多光谱相机飞行数据报告
    • 2020-01-02
      中国农科院廊坊中试基地使用K6多光谱相机进行小麦飞行数据报告
    • 2020-01-02
      河南农业大学使用K6多光谱相机冬小麦飞行数据报告
    • 2020-01-03 南昌航空大学利用ET100研究铝合金等发射率.caj

      끂3344 8.89 MB
    • 2020-01-03 美国桑迪亚大学利用410Solar测量太阳镜薄膜反射率.pdf

      끂8775 2.96 MB
    • 2020-01-03 美国纳米材料研究中心利用410Solar测量纳米材料反射率.pdf

      끂8694 1.85 MB
    • 2020-01-03 澳大利亚国立大学利用410Solar测量不同涂层材料反射率.pdf

      끂8790 305.87 KB
    • 2022-11-21
      徐州市农业科学院S185机载高光谱成像系统成功交付
    • 2022-11-02
      中国科学院成都生物研究所 S185机载高光谱成像系统成功交付
    • 2022-10-30
      大连理工大学S185机载高光谱成像系统成功交付
    • 2022-10-21
      助力贴息贷款科研设备申报--无人机多源遥感设备推荐
    • 2020-09-25
      安洲科技利用S185G机载高光谱成像仪参与宁夏贺兰山生态修复治理
    • 2020-08-27
      高光谱&激光雷达&倾斜摄影融合
    • 2020-08-19
      S185机载高光谱成像仪+固定翼无人机—— 松嫩平原西部湿地大面积高光谱影像调查
    • 2019-11-28
      安洲科技参与空天院东营黄河口地区联合观测实验
    • 2019-09-05
      安洲科技参与中国辐射基准场辐射特性无人机观测联合试验
    • 2019-08-05
      安洲科技参加2019年中国土壤学会联合学术研讨会
    • 2019-07-31
      安洲科技参加中美碳联盟(USCCC)第十六届年会
    • 2019-07-04
      安洲科技参加第六届全国积雪遥感学术研讨会
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    • 2019-06-02
      欧洲Sentinel-5P卫星聚焦空气污染问题
    • 2019-06-02
      激光在太空应用:地球任务测试新技术
    • 2019-06-02
      欧洲航天局拟在月球暗面建造人类居住地
    • 2019-06-02
      美国UCI大学科学家公布新的星基全球干旱强度指数
    • 2019-06-02
      NASA火星登陆器将进行火星地震研究
    • 2019-06-02
      海洋与天空相遇的地方:NASA进行新型雷达试验
    • 2019-06-02
      我国首颗碳卫星发射成功 可监测全球二氧化碳浓度
    • 2019-06-02
      人类探测器首次近距离飞过冥王星 传回高清照片
    • 2019-06-18
      借助多种手段研究大气颗粒物对气候的影响
    • 2019-06-18
      NASA构建大气污染监测传感网络
    • 2019-06-18
      欧盟启动大气污染物与气候变化相互作用研究项目
    • 2019-06-18
      怎样评估建筑材料是否满足LEED和减少热岛效应的要求?
    • 2019-06-18
      欧空局(ESA)发布地球探测新计划
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      美国宇航局(NASA)2030年地球科学展望
    • 2019-06-18
      我国拥有了七种空间对地观测数据获取平台
    • 2019-06-18
      联合国推动全球海洋监测系统建设
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    • 2019-03-18 UAS sensors and data processing in agroforestry a review towards practical applications.pdf

      끂8478 4.78 MB
    • 2019-03-18 Unmanned Aerial Vehicle Remote Sensing for Field-Based Crop Phenotyping Current Status and Perspectives.pdf

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    • 2019-03-18 Influence of the Viewing Geometry Within Hyperspectral Images Retrieved from Uav Snapshot Cameras.pdf

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    • 2019-03-18 Estimation of Winter Wheat Above-Ground Biomass Using Unmanned Aerial Vehicle-Based Snapshot Hyperspectral Sensor and Crop Height Improved Models.pdf

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    • 2019-03-18 Determining surface magnetic susceptibility of loess-paleosolsections based on spectral features Application to a UHD 185hyperspectral image.pdf

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    • 2019-03-18 Seasonal stability of chlorophyll fluorescence quantified from airborne hyperspectral imagery as an indicator of net photosynthesis in the context of precision agriculture.pdf

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    • 2019-03-18 Hyperspectral Imaging A Review on UAV-Based Sensors, Data Processing and Applications for Agriculture and Forestry.pdf

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    • 2022-11-21 安洲科技 无人机多源遥感产品册.pdf

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    • 2020-08-26 WIRIS Pro 高性能机载热红外成像仪.pdf

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    • 2020-08-26 SEI高性能地物光谱仪.pdf

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    • 2020-08-26 K6 科研级机载多光谱成像仪.pdf

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    • 2020-08-26 425全波段高光谱成像系统.pdf

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    • 2020-01-02
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机载高光谱成像仪海洋监测应用

机载高光谱成像仪遥感技术是土地资源状况调查评价与动态监测的重要技术手段。随着遥感技术在空间识别、地物波谱识别和变化时间识别方面能力的提高,土地遥感正在成为遥感科学的重要分支。我国历来对国土资源十分重视,特别是自国土资源部成立以来,非常重视土地资源的动态监测工作。从1999年开始,高光谱成像仪遥感监测工作作为国土资源大调查的重要组成部分。

1.遥感应用的综述

1.1遥感的概念:

通过遥感传感器对电磁波敏感的仪器,在远离目标,或非接触接触目标的情况下探测目标地物。获取其反射辐射或者投射的电磁波信息。进行处理、分析、应用的一门科学与技术。

img1
 

电磁波谱的范围非常宽,从波长最短的γ射线到最长的无线电波,波长之比高达10的22次方。遥感采用的电磁波段可以从紫外线一直到微波波段。遥感就是根据感兴趣的地物的波谱特性,选择相应的电磁波段,通过传感器探测不同的电磁波谱的发射或反射能量而成像的。

反射波谱是某物体的反射率(或反射辐射能)随波长变化的规律,以波长为横坐标,反射率为纵坐标所得的曲线即称为该物体的反射波谱特性曲线。物体的反射波谱限于紫外、可见光和近红外,尤其是后两个波段。

2高光谱遥感应用的领域

2.1 遥感在土地资源中的应用

遥感技术是土地资源状况调查评价与动态监测的重要技术手段。随着遥感技术在空间识别、地物波谱识别和变化时间识别方面能力的提高,土地遥感正在成为遥感科学的重要分支。我国历来对国土资源十分重视,特别是自国土资源部成立以来,非常重视土地资源的动态监测工作,从1999年开始,遥感监测工作作为国土资源大调查的重要组成部分,连续16年,每年开展对全国重点地区的遥感监测。土地遥感的应用领域包括:监测建设用地变化趋势、布局及规模;为土地资源管理提供现势基础资料;辅助检查土地利用总体规划执行情况;复核土地变更调查;辅助开展土地变更调查;辅助开展土地利用现状图更新;基本农田保护区监测;配合土地执法检查。

2.2遥感在城市建设中的应用

城市是一个时代经济、社会、科学和文化的汇聚点,在全面建设小康社会中,我国城市化速度还将加快。遥感在城市建设中应用主要为以下三个方面:1)城市景观结构调查。土地是城市赖以存在的物质基础,城市遥感首先就是调查城市土地利用状况,提供工商业、文化、交通、绿地和水体的分布和面积;2)城市道路规划与交通环境分析。低空航空摄影对全市车流的瞬时调查,就可以几乎同时测出各个路段和交叉路口的机动车和自行车的车流密度,编绘出主要道路交叉口的车流量图,既简便易行,又准确可靠,在交通管理、道路拓宽和过街桥、立交桥选址等方面,都能够发挥作用;3)城市环境污染调查。受污染损害的植物,叶片叶绿素降低,在彩色红外像片上红的成分减少,污染程度通过影像色调的变化被记录下来,再参考树木缺株、形态或冠幅变小的程度,就可以绘制出分轻、中、重三级的污染程度。

2.3遥感在气象中的应用

气象卫星的出现,为人类自上而下观测大气层和地表、生态的变化提供了一种新型可靠的手段,由此应运而生的卫星气象成为大气科学发展史上又一新的里程碑。气象遥感的研究内容主要包括两个方面:一是寻找从卫星上探测和获取大气中主要气象要素和大气现象的理论和方法;二是研究卫星资料的处理技术和使用方法。例如利用红外通道和可见光通道中对比,可以很好解决大雾区、中高云区及地表的区分问题,区别出哪些是雾,哪些是云,哪些是裸露地表,此外利用遥感还可以对沙尘暴有很好的监控作用。

2.4遥感在地质灾害管理中的应用

传统的获取灾害损失评估信息方法主要依靠地面调查以及历史资料,耗费时间过长且因资料更新滞后,不能及时的体现地质灾害管理的作用。随着遥感技术及其他相关高新技术的高速发展,地质灾害遥感调查正处于逐步推广的阶段。卫星遥感技术的宏观性、全天候和全天时以及周期性,为地质灾害的研究提供了强有力的手段,并逐渐成为地球灾害监测系统工程中的主要技术。遥感技术已经应用于地质灾害管理的整个过程。在地质灾害调查、监测、预警、评估的四个阶段中,均能够及时准确的提供调查、评估、预警,为地质灾害管理工作的开展提供依据。

2.5遥感在农业和地质矿物领域的应用

农业遥感与精准农业,目前农业遥感与精准农业上的应用已经十分广泛,通过获得的高质量空间图像及光谱信息。具体应用领域有作物病虫害情况、监测作物的生长情况、植被和作物识别与分类、作物产量评估预测、产品品质分析鉴定。

地质矿物与土壤分析。传感器可快速获得目标区域的图像及光谱信息,对地质分布、找矿探矿、矿石成分分析、含量预测等提供了可靠数据,极大的提高了矿物勘探效率。具体应用领域有质地检测、营养元素含量检测、铁氧化物含量检测、矿物丰度的检测、有机质含量的检测。

3遥感在海洋和水体方面的应用

3.1遥感在海洋领域的应用

海洋遥感是指以海洋及海岸带作为监测、研究对象的遥感,包括物理海洋学遥感、生物海洋学、化学海洋学遥感与海水监测、海洋污染监测等。海洋遥感大幅度提升了海洋调查技术水平,与其余调查手段相比,具有很明显的优势。如:不受恶劣自然条件的限制、拓展了海洋调查的广度、能够实时长效的进行检测、庞大的信息获取量以及应用范围的多样性。

3.2遥感在水体领域的应用

影响水质的参数有:水中悬浮物、藻类、化学物质、溶解性有机物、热释放物、病原体和油类物质等。随着遥感技术的革新和对物质光谱特征研究的深入,可以监测的水质参数种类也在逐渐增加,除了热污染和溢油污染等突发性水污染事故的监测外,用遥感监测的水质数据大致可以分为以下四大类:浑浊度、浮游植物、溶解性有机物、化学性水质指标。

水质参数的遥感监测过程。首先,根据水质参数选择遥感数据,并获得同期内的地面监测的水质分析数据。现今广泛使用的遥感图象波段较宽,所反映的往往是综合信息,加之太阳光、大气等因素的影响,遥感信息表现的不甚明显,要对遥感数据进行一系列校正和转换将原始数字图像格式转换为辐射值或反射率值。然后根据经验选择不同波段或波段组合的数据与同步观测的地面数据进行统计分析,再经检验得到最后满意的模型方程。

高光谱遥感在内陆水体水质监测中的应用展示了水质遥感监测方法巨大的应用潜力和常规监测方法所无法比拟的优势,随着传感器技术的迅速发展,高分辨率、高光谱和多极化遥感数据将成为主流遥感信息源,为遥感走向微观定量水质监测提供了数据保证。

3.3 机载高光谱在海上溢油监测中的应用

海上溢油污染是最常见的海洋污染之一,其对海洋污染的程度超过重金属污染、放射性污染等,成为当今全球海洋污染的最严重问题。高光谱遥感技术作为一种有效监测溢油污染的手段,在国内外的溢油监浏系统中正扮演着越来越重要的角色。高光谱遥感能够通过目标的光谱特征剔除颜色和外观与油膜相同的假目标,提供更精确和令人信服的分类结果,高光谱遥感突破了光谱分辨率的限制,在获取地表空间图像的同时,获取每个像元近乎连续的窄波段光谱信息,不仅可以有效区分油膜与水,而且可根据不同油种和不同时期的油膜的光谱吸收特征差异推断所泄漏油的种类与时间,从而实现依据地物光谱特征的目标探测与识别。

机载高光谱在海上溢油污染监测领域取得了快速发展,利用海上溢油在可见近红外光谱区域(400-1000nm)的吸收特性,国内外在机载高光谱在溢油监测中取得的成果应用主要集中在以下领域:
        - 区分溢油目标与假目标对象,制作溢油分布图
        - 油膜的探测研究,油膜厚度的定量分析
        - 溢油扩散分析,海水污染与油污残留监测
        - 海上溢油量的半定量分析,评估溢油污染程度
        - 海上烃类异常信息提取,辅助地质资料制备

4 目前进展和成果

4.1太湖水质的监测

1988年委托上海师范大学进行太湖水质变迁的遥感研究,其研究成果包括通过1988年对太湖水体不同点进行的实地监测资料分析,绘制了太湖不同水域的水体反射光谱曲线,通过光谱特性的识别、提取和分析,建立遥感资料与太湖人工水质监测数据的相关关系,分别就太湖湖底的有机质含量、太湖水质指标COD、泥沙含量、浮游植物生物量等项目。与八十年代的卫星遥感的光谱波段建立了线形回归方程式,利用1973年至1986年九个时相的美国陆地卫星和我国国土卫星影相资料,分析确定太湖不同水域的七十年代至八十年代之间的水质变化过程,并在1988年底完成的报告中提出太湖富营养化状况已十分严重,若不采取措施,在合适的条件下,太湖将出现大范围的水华。1990年太湖第一次爆发蓝藻的事实说明,遥感技术在太湖的水资源管理和保护中是可以大有作为的。

利用卫星遥感的大范围覆盖和稳定信息获取,实现对太湖水环境的水质变化过程的全过程监测,以便为全面、客观的了解太湖水污染治理前后的水质和富营养化的实际情况,为及时发现问题,及时采取防范措施提供技术手段,也为遥感技术在湖泊水环境管理中的应用起到示范作用。

4.2湖泊叶绿素a含量的监测

计算叶绿素a浓度的最佳波段的选取依赖于叶绿素a的浓度。叶绿素a在蓝波段的440nm附近和红波段的678nm附近都有显著的吸收,当藻类密度较高时水体光谱反射曲线在这两个波段附近出现吸收峰值。550~570nm附近的绿反射峰值可作为叶绿素a定量标志,在685nm附近,叶绿素a有明显的荧光峰,含藻类水体最显著的光谱特征是在685~715nm出现反射峰,其位置和峰值是叶绿素a浓度的指示。根据Gitelson的研究,当叶绿素a的浓度从很低的值增加到100g/L时,叶绿素的诊断波段向长波方向移动,反射峰从685nm附近移动到715nm附近。悬浮物浓度和叶绿素a浓度有很大的相关性,Pulliainen提出先根据悬浮物浓度对监测水体进行分类,再对不同的类别选择合适的算法计算叶绿素a的浓度,可提高算法的精度。

对不同湖泊进行水质监测时,常用的方法是对近红外与红波段的反射率比值、红波段和蓝波段的反射率比值、660~680nm和685~715nm附近的波段的各种组合进行试验,找出最佳的波段组合。监测方法可根据湖泊的营养状况对湖泊进行预分类,然后对不同的湖泊类型选择不同的算法提高算法的精度和普遍适用性。

4.3内陆水体中悬浮物浓度的遥感定量监测

内陆水体中悬浮物浓度是最先被遥感估测的水质参数,悬浮物浓度、颗粒大小和其组成是影响悬浮物光谱反射的主要因素。Carpenter的研究证明了遥感定量监测悬浮物含量的可行性。Kallio等利用AISA成像光谱数据研究芬兰南部湖泊,结果表明估测悬浮物的最佳算法可利用单波段705~714nm的反射率R705-7l4得到。Gitelson等的研究表明500~600nm波段适合用来监测悬浮物,700~900nm波段范围反射率对悬浮物浓度变化敏感,是遥感估算悬浮物浓度的最佳波段。在可见光及近红外波段范围,随悬浮物含量的增加,水体的反射率增加且随着悬浮物浓度的增大,反射峰位置向长波方向移动。

悬浮物浓度在0.50mg/L的范围时,任何波段的反射率和悬浮物浓度都呈显著相关,但随着水体中悬浮物浓度的增加,由悬浮物引起的反射辐射将会达到饱和,在不同的波段范围,悬浮物的饱和浓度是不一样的,在短波段区域,悬浮物的饱和浓度低。因此当水体中悬浮物浓度很高的时候,构造模型时应该选择长波范围的波段。但是悬浮物算法都具有时间和水域特殊性。虽然在特定的湖泊或湖泊群取得了可接受的精度结果,但是难以外推到其他湖泊。

国内外对黄色物质的研究都是从海洋开始的。自Kalle(1949年)最先利用紫外线照射海水发现水体中存在黄色物质以来,很多学者对黄色物质的光学性质,尤其是其吸收特性进行了大量的研究,并且提出了适用于紫外和可见光波段的吸收曲线描述方程。

20世纪90年代以来,国外学者开始研究内陆水体中黄色物质的光吸收特性,并进行黄色物质的定量遥感监测。Pegau对美国爱达荷州的Pond湖中26个水样的黄色物质进行了s值测定。Gitelson通过对内陆水体水质参数光谱特征的分析和回归实验,提出了计算黄色物质的回归算法:CDOM=a×Zb;式中a、b为通过回归计算可以得到的系数;z为一个对黄色物质最敏感,而对其它干扰因子最不敏感的波段反射率函数。利用波长为700、675、620、560、480、430nm时的波段反射率比值或波段反射率加减比值进行黄色物质浓度反演,取得了较高的精度,CDOM的误差小于0.65mg/cm3。我国对内陆水体中的黄色物质方面的研究较少。

5采购机载成像光谱仪的效益

获得遥感数据主要有三种方式:第一种是航天级别的,如我国的神舟七号飞船就成安装类似的成像光谱仪。使用的成像光谱仪非常庞大,每次实验的费用非常巨大;第二种是航空级别,使用小型飞机或无人机作为光谱仪的搭载平台,是目前主要的遥感成像工作方法。但是要获得比较好的实验结果并不容易,需要精确的GPS和惯导定位和高频率的拍摄速度。第三种是地面级别,把推扫式成像光谱仪放置在地面,配备旋转位移台或线形位移台进行光谱扫描。

机载高光谱相对于航天级别的遥感成像,成本较低,分辨率较高,能达到厘米级别的分辨率。相对于地面级别的成像光谱仪来说,机载成像高光谱仪获取面积更大,尤其是应用最新的画幅式成像技术;该技术融合了高光谱数据的精确性和快照成像的高速性,能够瞬间获得在整个视场范围内精确的高光谱图像。可以最简便地在1/1000秒内获得整个高光谱立方体数据,配套功能强大的测量及数据处理软件,不需要IMU即可实现无人机遥感测量;德国S185机载高光谱成像仪可随UAV按预设航线自动测量,快速获得大面积高光谱图像,可通过软件自动快速拼接!可设置不同的飞行高度,实现大面积光谱数据的获取。以下为该型号机载成像光谱仪具体以应用案例:

5.1(S185机载高光谱部分数据实例)

    S185机载高速成像光谱仪是国内首款全画幅、非扫描、实时成像的机载高光谱成像系统,具有革命性的全画幅高光谱成像技术,是目前高速成像光谱仪的最轻版本,综合了高速相机的易用性及高光谱精度为一体。S185机载高速成像光谱仪可在1/1000秒内得到450-950nm范围内125个通道的数据立方体。S185搭载的小型多旋翼无人机,采用了双飞控系统与自动开伞功能,大大提高了系统的安全性;通过配置多轴增稳云台,可获取质量极高的高光谱立方体数据,从而无需进行后期的IMU校正;通过预设飞行航线可实现全程自动航线飞行,极大提高了多旋翼无人机的可操作性。S185机载高速成像光谱仪自带的Cube Ware光谱数据处理软件可进行光谱批量处理、光谱目标分类等多种功能,并提供开源代码便于用户后期开发与系统集成。用户可借助S185机载高速成像光谱仪在短时间内得到海上溢油区域的高光谱立方体数据,并借助Cube Ware光谱数据处理软件提取溢油目标,为海上溢油的监测提供快速而准确的参考信息。

单幅水体数据

img2
 

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        区域拼接数据

img4

 


 

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