遙感技術在環境變化監測中的應用進展

曹飛,穆寶慧,徐丹,高乾,孫建欣,孫浩,孫中平

(1.生態環境部衛星環境應用中心,北京 100094；2.北京師范大學地理科學學部,北京 100875)

近年來,經濟快速發展的同時,給環境帶來了巨大的壓力,導致了一系列環境問題的出現,例如大氣污染[1]、水資源污染、土壤污染以及氣象災害[2]等。環境變化嚴重影響著人們的生活質量,準確、及時、全面地監測環境變化能夠起到改善人們生存環境的作用,還能夠促進國民經濟的高速發展。

由于受到自然條件和時空因素的限制,傳統的環境監測方法,如點式采樣監測法[3]等,適應性差、效率低。環境遙感監測技術具有多空間尺度性[5]、多時間尺度性[6]、多學科綜合性[7]和多用途性等特點,能夠及時有效地對出現的環境問題提供數據分析[8],并為重大決策提供數據支撐,便于進行長期的動態監測,實時監測大面積的環境質量變化,快速、準確地反映環境質量現狀并對未來發展趨勢做出判斷,彌補地面點位監測的不足[9]。

1 大氣環境遙感監測

大氣監測根據所利用的波段,主要分為紫外、可見光、反射紅外遙感技術[10]。大氣中不同的氣體由于物理性質的差異,對于不同波段光線的反射、吸收和透射具有明顯的差異,表現為遙感圖像上不同的色調,大氣環境遙感監測技術利用影像信息的差別,從而識別出污染物及污染源。目前大氣環境遙感監測主要應用于對有害氣體的監測,包括二氧化碳(CO2)、二氧化硫(SO2)等,以及對大氣氣溶膠和臭氧層的監測、對沙塵暴和城市熱島效應現象的監測等方面。

大氣中小顆粒有害氣體的含量直接影響到人體健康。目前常用的大氣有害氣體的監測方法主要是利用植被長勢與有害氣體含量的關系反演大氣成分[11]以及利用衛星搭載的高分辨率大氣探測器來實現對大氣中有害氣體成分的監測[12],利用空氣中的有害氣體對光譜的吸收特征波段進行信息提取,例如利用CO2在1.6μm處的光譜吸收特點,對二氧化碳進行濃度反演[13]。對于SO2可利用植物光譜特征及光合特性研究[14],對SO2污染下植物中葉綠素含量、葉片含硫量、葉液pH值和冠層光譜反射率的關系進行相關關系研究[15],也可以利用SO2在紫外線波長范圍內的特征吸收波段進行測量。

對于大氣氣溶膠以及臭氧等大顆粒有害氣體的監測,多數仍采用特征波段進行測算。在臭氧監測方面,目前常用的方法有紫外光度計法[16],利用臭氧強烈地吸收太陽紫外輻射。臭氧在紅外波段有許多旋轉振動吸收帶,也可用于大氣中臭氧含量的推算[17]。除此之外,利用大氣光學厚度的變化也能夠推算大氣中的臭氧含量,同時利用衛星遙感數據還可以獲得臭氧總量和分布范圍。葛邦宇等利用暗目標法和相關性分析的方法反映出京津冀地區氣溶膠的時間變化信息。

對于由大氣中大顆粒物質引起的天氣現象,如沙塵暴和城市熱島效應,也可以用遙感的手段進行監測。近年來城市熱島效應受到越來越多的重視。盛輝等利用TM遙感影像對東營市的熱島效應進行了監測,分析出熱島效應的時空演化規律及發展趨勢,并闡述了植被和水體兩種影響因素對城市熱島效應的減弱作用[19]。

2 水環境遙感監測

水環境遙感監測技術主要是利用水體中不同種類和不同濃度的污染物所具有的光譜特征,同時結合監測得到的水環境數據,利用其在遙感影像上因灰度、紋理等的差異判別水污染的種類以及污染量。水環境遙感監測包括水域變化監測、水溫監測,水體富營養化監測、葉綠素濃度計算、懸浮固體遙感監測以及石油污染遙感監測。

在水域變化監測方面,遙感衛星提供了大面積的影像,可支持對水域面積進行變化監測,并對其水域變化面積進行檢測,主要通過多時相遙感序列數據對面積進行統計分析與變化監測,目前用到的遙感影像包括雷達遙感數據[20]、Landsat-5 TM數據[21-22]、MODIS數據、Landsat ETM數據。水溫監測主要利用熱紅外波段對溫度的感應機制,為了提高準確度,可結合氣象數據修正,動態監測水體溫度變化[25]。

水中物質監測方面,主要利用Terra衛星上的MODIS數據[26-27]、 Landsat TM數據[28],通過水體指數模型[29]和反演算法對富營養化進行監測[30]。祝令亞等利用MODIS數據的波段反射率與葉綠素濃度的實測值進行分析,以此建立葉綠素濃度的監測模型[31-32]。除此之外,還可以利用高光譜遙感數據建立水體葉綠素提取指數,且該方法受水體懸浮物影響小[33]。盛琳等基于GOCI多光譜數據利用QAA算法對東平湖葉綠素濃度進行估算,結果表明QAA算法得到的結果優于傳統的葉綠素估算模型,同時具有良好的可移植性[34]。為了提高葉綠素反演模型的精度,吳儀等基于環境衛星數據利用遙感數據與水中物質濃度的定量關系反演新豐江水庫的葉綠素濃度,反演精度較高[35]。水中固體懸浮物的監測方面,多使用陸地衛星、NOAA、風云氣象衛星及海洋衛星0.58～0.68μm波段的數據信息[4],根據反射率與懸浮物的濃度關系進行水體懸浮物的遙感分析。QIU等基于Landsat 8資料對黃河口的懸浮物濃度進行了估計,并建立了Landsat 8衛星資料懸浮物濃度反演算法,與實測數據進行對比,結果表明Landsat 8能較好地反映黃河口懸浮物的分布情況[36]。

傳統石油污染監測主要依靠目視觀察以及機動游艇巡視的方式進行,受到時空條件的局限,而遙感監測則能夠及時監測到石油的污染范圍和污染油種類。韓仲志等利用改進后的獨立分量分析算法,對溢油覆蓋率進行了估計,提高了溢油探測和大小估計的準確性[37]。

3 生態環境遙感監測

生態環境遙感監測具有視野廣、效率高等特點,適用于大面積尺度的生態環境問題的監測,主要利用各種生態問題在遙感圖像上反映的信息不同。遙感在生態環境監測方面主要有森林監測、水土流失及荒漠化監測、農作物病蟲害監測等多個方面。

森林的情況復雜,資源眾多,并且時常會因為天氣等因素發生火災。王雪軍等利用多源遙感數據結合其他調查資料,實現了森林面積的有效監測[38],鄭冬梅等利用群團樣地和圖斑區劃判讀兩種方法對森林資源進行監測,且兩種方法都取得了預期效果[39],實現了大區域森林資源監測。王枚梅等基于無人機可見光影像對亞高山針葉林進行面向對象分析,提取單位面積樹木數和郁閉度等參數[40]。近年來,森林火災問題尤為突出,為了保護森林資源的安全,森林火災監測越來越重要。

在水土流失方面,嚴重的水土流失區域伴生著荒漠化,劉艷等基于TM影像分析瑪納斯河流域的荒漠化土地特征,結合基于MODIS陸地產品利用多源信息復合法獲得了荒漠化程度指數構建荒漠化監測評價模型。結果表明,該模型得出的研究區荒漠化評價結果具有較好的精度[41]。

我國是農業大國,一直以來病蟲害監測都是我國重點關注的問題,遙感技術的注入為病蟲害監測提供了新的方法。目前,在森林病蟲害的遙感監測方面所利用的遙感數據主要有Landsat TM,MSS和SPOT HRV等衛星遙感數據和多種航空遙感數據。此外,各種地面輔助地理數據和野外調查數據可以提高對森林病蟲害的監測精度。已有相關學者對冬小麥病蟲害進行研究[44],也有學者對農作物病蟲害地區的空間進行監測[45]。

4 災害遙感監測

災害監測主要利用災害的表現形式進行監測,對于常能造成死亡事件和很大經濟損失的突發性災害,主要利用多源數據融合進行及時有效的監測和評估；而對于影響面積比較大,持續時間比較長的緩發性災害,主要利用長時間序列的數據進行變化監測分析,從時間尺度上對災害進行監測和分析。根據災害的變化形式劃分,遙感在災害監測方面主要有洪災監測、氣象災害監測、地質監測等多個方面。

洪災監測根據其應用時間大致分為洪災前、中、后三個部分。對洪災的監測一直是水利方面的關鍵問題,目前多個國家發射用于災害監測與評估的多種衛星搭載光譜傳感器對洪澇易發區域進行長期監測,確保在洪災發生時有穩定的數據源[46],同時可結合降水量[47]、水位[48]等氣象數據進行洪水的預警和預測。遙感技術在災后的損失評估中主要利用水體的特征及多期影像對比進行變化監測,以獲取洪水區域、位置及持續時間等信息,通過提取水體區域得到淹沒范圍和面積[49],掌握洪水發展的過程,對災情進行快速的評估[50]。

遙感技術在氣象監測方面主要應用于干旱、冰雪、臺風和強對流天氣監測。干旱遙感主要基于土壤水分[51]和植被狀況[52],主要方法有依靠植被指數降低特征判定的植被指數法[53]以及利用受災植被指數與多年植被指數平均值做差的距平植被指數法[54]。冰雪監測主要利用冰雪的光譜特征[55],常用的方法有依據光譜特征的監督分類方法估計局部冰雪覆蓋[56]。為了彌補中低分辨率中混合像元的缺陷,在光譜特征基礎上加入反射率信息可提高冰雪提取的準確度[57]。對于不同的需求,有學者建立了相應的模型及指數方法[58]。臺風監測分為氣象衛星遙感監測和微波遙感監測,前者可實現臺風中心定位、臺風成因及臺風登陸過程中的結構變化,如強度、風雨分布及路徑等。遙感以氣象衛星為主,結合雷達及常規天氣觀測資料可實現對強對流天氣的監測[59],同時可通過閃電等重要指示因子對強對流天氣的監測和預警提供支持。

在地質災害方面,遙感可以進行滑坡識別、滑坡空間分析及基本信息提取等,如利用前后時相圖像提取滑坡、泥石流區域[61],并根據滑坡引起的環境變化評估滑坡的穩定性[62]。遙感在地震監測方面也發揮著巨大作用,在地震前通過對云監測和地表溫度反演實現對地震的預測分析,在地震發生前后利用遙感數據對地震區進行連續、動態監測,并對災情影響進行綜合評估[62]。除此以外,遙感還可以通過監測火山體的溫度實現對火山的監測。

5 總結與展望

遙感技術已在全世界得到廣泛的應用,其應用范圍涉及大氣、水體、生態等各個領域,在眾多領域開展了多方面的研究探索工作,并取得了豐碩的成果。然而,人類正面臨著人口迅速增長、資源嚴重破壞、生態環境惡化等帶來的壓力,對遙感技術也有了更高的要求。遙感技術在環境變化監測中呈現出時空多尺度、多源數據綜合及多學科綜合應用等特點。

環境變化的時間和空間不同形成了遙感技術時空多尺度的特點。環境變化的區域尺寸和周期是選擇遙感影像的重要因素,不同空間分辨率表明了不同地物細節的可見程度,而不同的時間分辨率的遙感影像提供了地物不同的動態變化信息。考慮到環境遙感監測對象的特征,需要能夠提供更高空間分辨率、時間分辨率的探測。

隨著遙感技術的發展,熱紅外、微波等不同傳感器被應用到對地觀測中,研究人員能夠獲取同一地區多時相、多光譜、多傳感器的遙感影像數據,體現了遙感技術多源數據綜合的特點。與單源遙感影像數據相比,多源遙感影像數據所提供的信息具有冗余性和互補性,因此多源數據融合也被應用至多個領域。而面對一些如洪澇、臺風等突發性災害,要求遙感技術不受白晝、云雨等的限制,目前有學者已經開始了雷達和可見光融合的研究,但其理論仍需要進一步完善。

遙感技術是多種學科知識相互滲透和融合的結果,因此又具有多學科綜合應用的特點。遙感技術受到測繪科學、計算機技術、地理科學等多種學科的影響,在長時間的探索中形成了一套完整的體系。這些學科拓寬了遙感的應用范圍,增強了遙感數據處理的能力,使遙感技術成為獲取地球資源與環境信息的重要手段。遙感作為重要的觀測手段,應著重提高其在環境災害中的應用,例如與地震等理論相結合,提供災害預測、預報和預警的技術方法。