遥感技术在环境变化监测中的应用进展

曹飞,穆宝慧,徐丹,高乾,孙建欣,孙浩,孙中平

(1.生态环境部卫星环境应用中心,北京 100094；2.北京师范大学地理科学学部,北京 100875)

近年来,经济快速发展的同时,给环境带来了巨大的压力,导致了一系列环境问题的出现,例如大气污染[1]、水资源污染、土壤污染以及气象灾害[2]等。环境变化严重影响着人们的生活质量,准确、及时、全面地监测环境变化能够起到改善人们生存环境的作用,还能够促进国民经济的高速发展。

由于受到自然条件和时空因素的限制,传统的环境监测方法,如点式采样监测法[3]等,适应性差、效率低。环境遥感监测技术具有多空间尺度性[5]、多时间尺度性[6]、多学科综合性[7]和多用途性等特点,能够及时有效地对出现的环境问题提供数据分析[8],并为重大决策提供数据支撑,便于进行长期的动态监测,实时监测大面积的环境质量变化,快速、准确地反映环境质量现状并对未来发展趋势做出判断,弥补地面点位监测的不足[9]。

1 大气环境遥感监测

大气监测根据所利用的波段,主要分为紫外、可见光、反射红外遥感技术[10]。大气中不同的气体由于物理性质的差异,对于不同波段光线的反射、吸收和透射具有明显的差异,表现为遥感图像上不同的色调,大气环境遥感监测技术利用影像信息的差别,从而识别出污染物及污染源。目前大气环境遥感监测主要应用于对有害气体的监测,包括二氧化碳(CO2)、二氧化硫(SO2)等,以及对大气气溶胶和臭氧层的监测、对沙尘暴和城市热岛效应现象的监测等方面。

大气中小颗粒有害气体的含量直接影响到人体健康。目前常用的大气有害气体的监测方法主要是利用植被长势与有害气体含量的关系反演大气成分[11]以及利用卫星搭载的高分辨率大气探测器来实现对大气中有害气体成分的监测[12],利用空气中的有害气体对光谱的吸收特征波段进行信息提取,例如利用CO2在1.6μm处的光谱吸收特点,对二氧化碳进行浓度反演[13]。对于SO2可利用植物光谱特征及光合特性研究[14],对SO2污染下植物中叶绿素含量、叶片含硫量、叶液pH值和冠层光谱反射率的关系进行相关关系研究[15],也可以利用SO2在紫外线波长范围内的特征吸收波段进行测量。

对于大气气溶胶以及臭氧等大颗粒有害气体的监测,多数仍采用特征波段进行测算。在臭氧监测方面,目前常用的方法有紫外光度计法[16],利用臭氧强烈地吸收太阳紫外辐射。臭氧在红外波段有许多旋转振动吸收带,也可用于大气中臭氧含量的推算[17]。除此之外,利用大气光学厚度的变化也能够推算大气中的臭氧含量,同时利用卫星遥感数据还可以获得臭氧总量和分布范围。葛邦宇等利用暗目标法和相关性分析的方法反映出京津冀地区气溶胶的时间变化信息。

对于由大气中大颗粒物质引起的天气现象,如沙尘暴和城市热岛效应,也可以用遥感的手段进行监测。近年来城市热岛效应受到越来越多的重视。盛辉等利用TM遥感影像对东营市的热岛效应进行了监测,分析出热岛效应的时空演化规律及发展趋势,并阐述了植被和水体两种影响因素对城市热岛效应的减弱作用[19]。

2 水环境遥感监测

水环境遥感监测技术主要是利用水体中不同种类和不同浓度的污染物所具有的光谱特征,同时结合监测得到的水环境数据,利用其在遥感影像上因灰度、纹理等的差异判别水污染的种类以及污染量。水环境遥感监测包括水域变化监测、水温监测,水体富营养化监测、叶绿素浓度计算、悬浮固体遥感监测以及石油污染遥感监测。

在水域变化监测方面,遥感卫星提供了大面积的影像,可支持对水域面积进行变化监测,并对其水域变化面积进行检测,主要通过多时相遥感序列数据对面积进行统计分析与变化监测,目前用到的遥感影像包括雷达遥感数据[20]、Landsat-5 TM数据[21-22]、MODIS数据、Landsat ETM数据。水温监测主要利用热红外波段对温度的感应机制,为了提高准确度,可结合气象数据修正,动态监测水体温度变化[25]。

水中物质监测方面,主要利用Terra卫星上的MODIS数据[26-27]、 Landsat TM数据[28],通过水体指数模型[29]和反演算法对富营养化进行监测[30]。祝令亚等利用MODIS数据的波段反射率与叶绿素浓度的实测值进行分析,以此建立叶绿素浓度的监测模型[31-32]。除此之外,还可以利用高光谱遥感数据建立水体叶绿素提取指数,且该方法受水体悬浮物影响小[33]。盛琳等基于GOCI多光谱数据利用QAA算法对东平湖叶绿素浓度进行估算,结果表明QAA算法得到的结果优于传统的叶绿素估算模型,同时具有良好的可移植性[34]。为了提高叶绿素反演模型的精度,吴仪等基于环境卫星数据利用遥感数据与水中物质浓度的定量关系反演新丰江水库的叶绿素浓度,反演精度较高[35]。水中固体悬浮物的监测方面,多使用陆地卫星、NOAA、风云气象卫星及海洋卫星0.58～0.68μm波段的数据信息[4],根据反射率与悬浮物的浓度关系进行水体悬浮物的遥感分析。QIU等基于Landsat 8资料对黄河口的悬浮物浓度进行了估计,并建立了Landsat 8卫星资料悬浮物浓度反演算法,与实测数据进行对比,结果表明Landsat 8能较好地反映黄河口悬浮物的分布情况[36]。

传统石油污染监测主要依靠目视观察以及机动游艇巡视的方式进行,受到时空条件的局限,而遥感监测则能够及时监测到石油的污染范围和污染油种类。韩仲志等利用改进后的独立分量分析算法,对溢油覆盖率进行了估计,提高了溢油探测和大小估计的准确性[37]。

3 生态环境遥感监测

生态环境遥感监测具有视野广、效率高等特点,适用于大面积尺度的生态环境问题的监测,主要利用各种生态问题在遥感图像上反映的信息不同。遥感在生态环境监测方面主要有森林监测、水土流失及荒漠化监测、农作物病虫害监测等多个方面。

森林的情况复杂,资源众多,并且时常会因为天气等因素发生火灾。王雪军等利用多源遥感数据结合其他调查资料,实现了森林面积的有效监测[38],郑冬梅等利用群团样地和图斑区划判读两种方法对森林资源进行监测,且两种方法都取得了预期效果[39],实现了大区域森林资源监测。王枚梅等基于无人机可见光影像对亚高山针叶林进行面向对象分析,提取单位面积树木数和郁闭度等参数[40]。近年来,森林火灾问题尤为突出,为了保护森林资源的安全,森林火灾监测越来越重要。

在水土流失方面,严重的水土流失区域伴生着荒漠化,刘艳等基于TM影像分析玛纳斯河流域的荒漠化土地特征,结合基于MODIS陆地产品利用多源信息复合法获得了荒漠化程度指数构建荒漠化监测评价模型。结果表明,该模型得出的研究区荒漠化评价结果具有较好的精度[41]。

我国是农业大国,一直以来病虫害监测都是我国重点关注的问题,遥感技术的注入为病虫害监测提供了新的方法。目前,在森林病虫害的遥感监测方面所利用的遥感数据主要有Landsat TM,MSS和SPOT HRV等卫星遥感数据和多种航空遥感数据。此外,各种地面辅助地理数据和野外调查数据可以提高对森林病虫害的监测精度。已有相关学者对冬小麦病虫害进行研究[44],也有学者对农作物病虫害地区的空间进行监测[45]。

4 灾害遥感监测

灾害监测主要利用灾害的表现形式进行监测,对于常能造成死亡事件和很大经济损失的突发性灾害,主要利用多源数据融合进行及时有效的监测和评估；而对于影响面积比较大,持续时间比较长的缓发性灾害,主要利用长时间序列的数据进行变化监测分析,从时间尺度上对灾害进行监测和分析。根据灾害的变化形式划分,遥感在灾害监测方面主要有洪灾监测、气象灾害监测、地质监测等多个方面。

洪灾监测根据其应用时间大致分为洪灾前、中、后三个部分。对洪灾的监测一直是水利方面的关键问题,目前多个国家发射用于灾害监测与评估的多种卫星搭载光谱传感器对洪涝易发区域进行长期监测,确保在洪灾发生时有稳定的数据源[46],同时可结合降水量[47]、水位[48]等气象数据进行洪水的预警和预测。遥感技术在灾后的损失评估中主要利用水体的特征及多期影像对比进行变化监测,以获取洪水区域、位置及持续时间等信息,通过提取水体区域得到淹没范围和面积[49],掌握洪水发展的过程,对灾情进行快速的评估[50]。

遥感技术在气象监测方面主要应用于干旱、冰雪、台风和强对流天气监测。干旱遥感主要基于土壤水分[51]和植被状况[52],主要方法有依靠植被指数降低特征判定的植被指数法[53]以及利用受灾植被指数与多年植被指数平均值做差的距平植被指数法[54]。冰雪监测主要利用冰雪的光谱特征[55],常用的方法有依据光谱特征的监督分类方法估计局部冰雪覆盖[56]。为了弥补中低分辨率中混合像元的缺陷,在光谱特征基础上加入反射率信息可提高冰雪提取的准确度[57]。对于不同的需求,有学者建立了相应的模型及指数方法[58]。台风监测分为气象卫星遥感监测和微波遥感监测,前者可实现台风中心定位、台风成因及台风登陆过程中的结构变化,如强度、风雨分布及路径等。遥感以气象卫星为主,结合雷达及常规天气观测资料可实现对强对流天气的监测[59],同时可通过闪电等重要指示因子对强对流天气的监测和预警提供支持。

在地质灾害方面,遥感可以进行滑坡识别、滑坡空间分析及基本信息提取等,如利用前后时相图像提取滑坡、泥石流区域[61],并根据滑坡引起的环境变化评估滑坡的稳定性[62]。遥感在地震监测方面也发挥着巨大作用,在地震前通过对云监测和地表温度反演实现对地震的预测分析,在地震发生前后利用遥感数据对地震区进行连续、动态监测,并对灾情影响进行综合评估[62]。除此以外,遥感还可以通过监测火山体的温度实现对火山的监测。

5 总结与展望

遥感技术已在全世界得到广泛的应用,其应用范围涉及大气、水体、生态等各个领域,在众多领域开展了多方面的研究探索工作,并取得了丰硕的成果。然而,人类正面临着人口迅速增长、资源严重破坏、生态环境恶化等带来的压力,对遥感技术也有了更高的要求。遥感技术在环境变化监测中呈现出时空多尺度、多源数据综合及多学科综合应用等特点。

环境变化的时间和空间不同形成了遥感技术时空多尺度的特点。环境变化的区域尺寸和周期是选择遥感影像的重要因素,不同空间分辨率表明了不同地物细节的可见程度,而不同的时间分辨率的遥感影像提供了地物不同的动态变化信息。考虑到环境遥感监测对象的特征,需要能够提供更高空间分辨率、时间分辨率的探测。

随着遥感技术的发展,热红外、微波等不同传感器被应用到对地观测中,研究人员能够获取同一地区多时相、多光谱、多传感器的遥感影像数据,体现了遥感技术多源数据综合的特点。与单源遥感影像数据相比,多源遥感影像数据所提供的信息具有冗余性和互补性,因此多源数据融合也被应用至多个领域。而面对一些如洪涝、台风等突发性灾害,要求遥感技术不受白昼、云雨等的限制,目前有学者已经开始了雷达和可见光融合的研究,但其理论仍需要进一步完善。

遥感技术是多种学科知识相互渗透和融合的结果,因此又具有多学科综合应用的特点。遥感技术受到测绘科学、计算机技术、地理科学等多种学科的影响,在长时间的探索中形成了一套完整的体系。这些学科拓宽了遥感的应用范围,增强了遥感数据处理的能力,使遥感技术成为获取地球资源与环境信息的重要手段。遥感作为重要的观测手段,应着重提高其在环境灾害中的应用,例如与地震等理论相结合,提供灾害预测、预报和预警的技术方法。