Page 105 - 水污染防治及环境监测问题探讨研究

第四章 环境监测

区域特征包括研究区域所处的地理位置，研究区域面积大小，研究区地貌特征、
植被类型及复杂程度，另外拟定的监测目标和研究区生态问题也是影响生态遥感
监测数据源选择的重要方面。其中监测目标是决定数据源的重要方面，监测目标

直接决定生态信息的种类、详细程度。因此，对数据源具有决定性作用。
影像特征是指遥感影像的空间、时间和光谱分辨率，以及区域重复覆盖率。
一般空间分辨率越高，利用遥感信息获取的地物信息越详细，精度越高，但所需
投入的工作量就越大。根据目前遥感影像光谱分辨率可以分为全色、多光谱和高

光谱，一般光谱分段越多，光谱的信息就越弱，提取技术要求越高。全色的光谱
信息强，空间分辨率高，但影像解读受限制，尤其对目视解译而言。高光谱影像
适用于水环境污染成分、大气成分和污染成分等特征物解译需求。
（2）影像数据质量。影像数据质量包括云量控制、时相选择、目测评估数

据概况等。云量控制要求单景云量小于 10%，敏感区域或者容易发生变化的区域
要求云量为零，受人为干扰影响比较小的不易发生变化的区域云量控制在 20%
即可。时相要求方面，不同地区需要不同时相的数据。
（3）波段组合选择。遥感影像波段信息的选择主要根据需要提取的信息特征，

以 LandsatTM（TM 是 LANDSAT 卫星上安装的成像设备，也就是用 LANDSAT
上的 TM 可以对地球表面来成像）的波段特征为例，其六个波段具有以下特征：
第一，蓝波段（0.45 ～ 0.52μm）对叶绿素和夜色素浓度敏感，对水体穿透强，
可区分土壤与植被、落叶林与针叶林，可判别水深及水中叶绿素分布、水华等。

第二，绿波段（0.52 ～ 0.60μm）：对健康茂盛植物的反射敏感，按绿峰反
射评价植物的生活状况，区分林型，树种和反映水下特征。
第三，红波段（0.62 ～ 0.69μm）：叶绿素的主要吸收波段，反映不同植物
叶绿素吸收，植物健康状况，用于区分植物种类与植物覆盖率，为可见光最佳波

段，广泛用于地貌、岩性、土壤、植被、水中泥沙等。
第四，近红外波段（0.76 ～ 0.96μm）：对无病害植物近红外反射敏感，对
绿色植物类别差异最敏感，为植物通用波段，用于牧业调查、作物长势测量、水
域测量、生物量测定及水域判别。

第五，中红外波段（1.55 ～ 1.75μm）：对植物含水量和云的不同反射敏感，
处于水的吸收波段，用于土壤湿度植物含水量调查、作物长势分析，可判断含水
量和雪、云，包含的地物信息最丰富。

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