二者亮度和温度的差别 ,从而显示出海面油污染分
布的情况。另外 ,成像雷达技术也是探测海洋石油
污染的有力工具

[ 4 ]

。

2. 2

水体富营养化

水质富营养化的一个显著标志是水体里浮游植

物大量繁生 ,使得富营养化的水体兼有水体和植物
的反射光谱特征。因此 ,调查水体中悬浮物质的数
量及叶绿素含量 ,可以对水体富营养化程度进行监
测。富营养化水体在可见光波段 ,反射率较低 ;而在
近红外波段 ,反射率明显升高 ,在彩色红外图像上 ,
富营养化水体呈红褐色或紫红色

[ 4 ]

。张海林、

何报

寅等

[ 18 ]

利用 1999 年 TM 各波段的卫星遥感数据和

多年可靠的地面监测资料 ,对武汉东湖各子湖进行
了研究 ,建立了各子湖的营养状态指数与 TMb5 图
像上灰度值之间的线性关系模型 ,并运用该模型对
武汉各主要湖泊进行富营养化评价。所得结果与修
正富营养化指数法对武汉主要湖泊的富营养化程度
进行评价结果相一致。

2. 3

泥沙污染及水体浑浊度分析

水体中泥沙含量增加使水反射率提高。随着水

中悬浮泥沙浓度的增加及悬粒径增加 ,水体反射量
逐渐增加 ,反射峰出现“红移现象”。定量判读悬浮
泥沙浓度的最佳波段在 0. 65～0. 85μm 。另外 ,采
用蓝光波段和绿光波段反射率的比值 ,可以判别 2
种水体浑浊度的大小

[ 4 ]

。万余庆等以黄土高原几类

常见土壤 (如腐殖土、

黑垆土、

积钙红粘土、

黄土、

河

床冲积土、

垆土等) 为试验品 ,定量研究了不同泥土

含量与水体光谱反射率的关系 ,认为高光谱遥感技
术可以探测水体泥沙含量。含有各类土壤的水体在
波长 1 550～1 850 nm 、

1 350～1 380 nm 的光谱反射

率与泥沙含量线性相关性明显。波长在 368 ～
831 nm 的反射率可以反演水体深度 ,波长在 433 nm
处反射率与水体深度指数相关性关系最密切

[ 19 ]

。

生态植被监测

植被是反映区域生态环境的最好标志之一 ,同

时也是土壤、

水文等要素的解译标志。遥感对于估

计大型植被和生物物理及生态学参量的关联是一种
非常有利的工具。随着传感器技术和处理技术的增
强 ,植被特性例如种类成分 ,叶面积指数 ,单位面积
或体积的植物数量 ,光合作用辐射和吸收 ,甚至化学
成分都可以通过放射数据测定。目前 ,在自然生态
遥感监测方面主要利用 NOAA/ AV HRR 数据和
L ANDSA T/ TM 数据 ,以及 SPO T 数据进行工作。

TM 数据具有空间分辨率高 ,覆盖面积大 ,其中 B2 、

B3 和 B4 波段具有对植被非常敏感的优势。而

NOAA 气象卫星数据具有时空分辨率高 ,成像面积

大 ,成本低 ,不受地理条件限制等优点 ,故广泛应用
于生态植被监测研究。

钟诚等

[ 20 ]

利用 TM 数据和 NOAA 数据对西藏

那曲地区草地退化进行了评价。在调查中应用草地
退化重要因子草地盖度与遥感图像植被指数之间较

好的相关关系 ,利用野外调查测得的草地盖度样方
资料 ,与在遥感图像上测出的各样方的植被指数的
相关关系 ,进行监督分类 ,依据退化草地评价指标体
系 ,对那曲地区草地进行科学评价 ,结果表明 :那曲
地区草地退化严重 ,草地退化面积已达 1 365. 09 万

,占草地面积 (不包括难利用草地) 的 48. 8 % ,其

中轻度退化面积占退化草地面积的 59. 3 % ,中度退
化面积占 29. 2 % ,重度退化面积占 11. 5 % ,并且有
日趋发展的趋势。刘建军等

[ 21 ]

应用遥感 ( Remote

Sensing , RS) 与地理信息系统 ( Geo grap hic Info r

matio n System , GIS) 的手段和方法 ,对新疆土地利

用/ 土地覆盖进行解译 ,并应用新疆生态环境质量综
合评价指标 ,完成新疆生态环境质量综合评价工作。
结果表明 :虽然 2000 - 2002 年间生态环境质量变化
不大 ,但新疆生态环境质量背景总体较差 ,而且在空
间分布上存在着较大的差异。青海省已建立了卫星
遥感信息中心 ,可以全天候地接收美国 MODIS 卫
星的信号 ,能够及时掌握生态环境的变化情况 ,为生
态环境的遥感监测提供数据信息

[ 22 ]

。

环境遥感技术的发展趋势

遥感影像获取技术方面 ,随着高性能新型传感

器的研制开发水平的提高以及环境资源遥感对高精
度遥感数据要求的提高 ,高空间和高光谱分辨率已
是卫星遥感影像获取技术的总发展趋势。热红外遥
感技术会得到更广泛的应用。雷达遥感技术具有全
天候全天时影像的获取能力以及对一些地物的穿透
能力 ,将得到更广泛的应用。以地球为研究对象的
综合对地观测数据获取系统必将是当前及今后遥感
技术发展的重要方向之一。遥感信息模型的发展方
面 ,遥感信息机理模型的发展和拓宽 ,特别是不确定
性遥感信息模型与人工智能决策支持系统的开发与
综合应用也将是一个重要研究和应用方向。将环境
污染遥感监测技术 ( RS) 与地理信息系统 ( GIS) 、

全

球定位系统 ( Geograp hic Information System ,

GPS) 、

专家系统 ( Expert System , ES) 技术集成 ,利

用环境污染遥感监测集成系统 ,可以大大提高环境
监测的科学性、

合理性及智能化程度 ,从而大大扩展

环境监测的应用范围 ,开发集 GPS、RS、GIS、ES 于
一体、

适合环境保护领域应用的综合多功能型的遥

感信息技术 ,也将是今后环境遥感技术的发展趋势。

[

参

考

文

献

]

[ 1 ]

梅安新

彭望禄

秦其明

等

遥感导论

[ M ] .

北京

高

等教育出版社

,2001.

[ 2 ]

遥感研究会

(

日

) .

遥感精解

[ M ] .

刘勇卫

贺雪鸿

译

北京

测绘出版社

,1993.

[ 3 ]

戴前伟

杨振中

遥感技术在环境监测中的应用

[J ] .

西部探矿工程

,2007 (4) :209

210.

[ 4 ]

韩

燕

崔玉民

浅谈遥感技术在环境监测中的应用

[J ] .

阜阳师范学院学报

自然科学版

, 2007 , 24 ( 1) :

59.

・

　第

期

石丽娜等　遥感技术在环境监测中的应用和发展前景