畢業(yè)論文：東平湖水體葉綠素濃度遙感監(jiān)測系統(tǒng)設計

1、<p>　　本科生畢業(yè)論文（設計）</p><p>　　題 目： 東平湖水體葉綠素濃 </p><p>　　度遙感監(jiān)測系統(tǒng)設計 </p><p>　　專業(yè)代碼： 070703 </p><p>　　作者姓名： 李鏡堯 </p><p>　　學 號：

2、 2007202073 </p><p>　　單 位： 環(huán)境與規(guī)劃學院 </p><p>　　指導教師： 馬雪梅 </p><p>　　2011年5月31日</p><p><b>　　原創(chuàng)性聲明</b></p><p>　　本人鄭重聲明：所提交

3、的學位論文是本人在導師指導下，獨立進行研究取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內容外，論文中不含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得聊城大學或其他教育機構的學位證書而使用過的材料。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體，均已在文中以明確方式標明。本人承擔本聲明的相應責任。</p><p>　　學位論文作者簽名： 日期　 　.</p><p>

4、　　指導教師簽名：　　　　　　 日期　　 .</p><p><b>　　目 錄</b></p><p><b>　　1引 言1</b></p><p><b>　　2系統(tǒng)總體設計1</b></p><p>　　2.1系統(tǒng)數(shù)據(jù)源1</p>

5、<p>　　2.2系統(tǒng)總體結構2</p><p>　　2.3系統(tǒng)處理流程3</p><p><b>　　3系統(tǒng)關鍵技術3</b></p><p>　　3.1影像自動篩選與裁剪3</p><p>　　3.2限區(qū)域控制點自動識別4</p><p>　　3.3數(shù)據(jù)管理技術4&l

6、t;/p><p><b>　　3.4影像建模5</b></p><p>　　4系統(tǒng)功能模塊設計5</p><p><b>　　4.1數(shù)據(jù)準備6</b></p><p>　　4.1.1影像準備6</p><p>　　4.1.2數(shù)據(jù)入庫6</p><p&

7、gt;　　4.1.3數(shù)據(jù)列表7</p><p>　　4.2實測數(shù)據(jù)處理7</p><p>　　4.2.1點集操作7</p><p>　　4.2.2插值操作7</p><p>　　4.3影像預處理7</p><p>　　4.3.1輻射校正8</p><p>　　4.3.2幾何校正8&

8、lt;/p><p>　　4.3.3噪聲處理9</p><p><b>　　4.4水質監(jiān)測9</b></p><p>　　4.4.1反演模型10</p><p>　　4.4.2監(jiān)測結果分析11</p><p>　　4.4.3影像動畫播放11</p><p><b&

9、gt;　　4.5專題圖11</b></p><p><b>　　5應用實例12</b></p><p><b>　　6結 語13</b></p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　葉綠素濃度是衡量湖水富營養(yǎng)化程度的重要指標。利用遙感圖

10、像快速獲取東平湖水質狀況的空間信息，并構建信息系統(tǒng)對湖區(qū)污染治理有著重要意義。系統(tǒng)采用C/S架構，以免費下載的中巴環(huán)境小衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源，構建集遙感信息提取、葉綠素濃度反演于一體的信息系統(tǒng)。除實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)自動篩選、影像預處理自動化、應用數(shù)據(jù)管理及葉綠素濃度自動反演等功能以外，還具有較高的實用性和可擴展性，用戶可根據(jù)需要自己定義反演模型，所得結果可為制定東平湖水質優(yōu)化方案提供可靠的數(shù)據(jù)支持和信息服務。</p><p&g

11、t;　　關鍵詞：葉綠素濃度；遙感監(jiān)測；信息系統(tǒng)；東平湖；環(huán)境小衛(wèi)星</p><p><b>　　Abstract</b></p><p>　　Chlorophyll concentration is an important index to measure the lake eutrophication level. It is significant for Do

12、ngping Lake pollution control to fast acquire spatial information of its water quality and to build its information system. Used three-layer C/S framework model, the information system is built at the command of remote s

13、ensing information extraction and chlorophyll concentration monitoring with the environmental satellite image data source. Besides automatically filter the massive da</p><p>　　Key words: chlorophyl

14、l concentration；remote sensing monitoring；information system； Dongping Lake；CBERS HJ-1A /1B</p><p>　　東平湖葉綠素濃度遙感監(jiān)測系統(tǒng)設計與實現(xiàn)</p><p><b>　　1引 言</b></p><p>　　東平湖是山東省第二大淡水

15、湖泊，接納全部大汶河流域的來水，根據(jù)南水北調東線規(guī)劃方案，承擔調蓄任務。濟南市、泰安市、淄博市將從東平湖直接取水，同時黃河洛口以下河段缺水或斷流時，也由其向黃河補水，故東平湖在山東省的水資源調配和供給中起著重要作用。但隨著經(jīng)濟高速發(fā)展、工業(yè)化程度加劇及人為活動的影響，湖區(qū)污染逐漸加重[1-2]。因此對其進行實時監(jiān)測就變得尤為重要。據(jù)了解湖區(qū)現(xiàn)有監(jiān)測方法大多是通過實驗室分析個別水樣點，檢測較少，結果也很難代表湖區(qū)整體情況，且費時費力。&l

16、t;/p><p>　　與之相比，利用遙感技術對湖水水質進行監(jiān)測具有監(jiān)測范圍廣、速度快、成本低和便于進行長期動態(tài)監(jiān)測等優(yōu)勢。因此有很多學者進行了這方面的深入研究[3-7]，雖然所得研究成果豐富，但因影像處理步驟復雜，成果應用性較差，問題主要集中在影像處理過程專業(yè)性較強，很難被非專業(yè)工作人員掌握[8]；影像操作過程重復工作較多，且不具備可升級性和可擴展性；人為海量數(shù)據(jù)篩選較為困難，且不客觀[9]。針對以上問題，本文結合遙

17、感水質監(jiān)測業(yè)務流程，借助C#和IDL語言，構建東平湖的葉綠素濃度遙感監(jiān)測系統(tǒng)，為水質快速宏觀檢測及處理提供可靠數(shù)據(jù)支持和信息服務。</p><p><b>　　2系統(tǒng)總體設計</b></p><p><b>　　2.1系統(tǒng)數(shù)據(jù)源</b></p><p>　　系統(tǒng)采用的遙感數(shù)據(jù)為中國和巴西研制的環(huán)境與災害監(jiān)測預報小衛(wèi)星星座A

18、、B星(HJ-1A /1B星，簡稱HJ)，該數(shù)據(jù)具有高時效性，過境時間為2天；同時，影像CCD相機的譜段設置和空間分辨率與Landsat7/TM前4個波段完全相同；同時，HJ-1A星裝載的超光譜成像儀（HSI）可提供110-128個波段信息[10]。此外，系統(tǒng)還用到了影像同步水質實測數(shù)據(jù)、氣象統(tǒng)計數(shù)據(jù)、GPS定位數(shù)據(jù)及湖區(qū)及周邊DEM數(shù)據(jù)。</p><p><b>　　2.2系統(tǒng)總體結構<

19、;/b></p><p>　　系統(tǒng)采用C/S架構，按照葉綠素濃度遙感監(jiān)測的業(yè)務流程，遵循系統(tǒng)穩(wěn)定性和可擴展性原則，運用IDL和C#語言，以類交互的方式構建整個系統(tǒng)[11] ，該系統(tǒng)可為東平湖水質優(yōu)化處理提供空間分布信息及信息服務。具體系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)層，邏輯層和表現(xiàn)層，結構如圖1所示。</p><p><b>　　圖1 系統(tǒng)結構圖</b></p>&l

20、t;p>　　Fig.1 Structure of the system</p><p>　　1）數(shù)據(jù)層。為了實現(xiàn)遙感數(shù)據(jù)獨立訪問功能和提高數(shù)據(jù)庫調用速度，遙感影像和影像元數(shù)據(jù)采用不同的存儲模式，其中影像元數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)使用Access2007數(shù)據(jù)庫存儲，由DPHDataSetTableAdapters類管理，而影像數(shù)據(jù)存入用戶指定的文件目錄下，由C#從數(shù)據(jù)庫中獲取影像存儲地址，并由IDL語言根據(jù)地址調用所需

21、影像。同時，本系統(tǒng)使用AppManager類對當前應用所需數(shù)據(jù)與處理結果數(shù)據(jù)進行分類管理，從而實現(xiàn)快捷訪問。</p><p>　　2）邏輯層。這一層是連接數(shù)據(jù)層和用戶界面層之間的橋梁，該層以IDL類的形式進行封裝，開放出不同的接口供用戶界面層調用，并能夠從數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)輸送到用戶界面層。該層主要包括：數(shù)據(jù)準備、實測數(shù)據(jù)管理、影像預處理、監(jiān)測模型和專題圖輸出等。各模塊之間既相互獨立，又提供一些標準且簡單的接口，允

22、許使用者設置參數(shù)和屬性以適應特定的應用要求。</p><p>　　3）表現(xiàn)層。表現(xiàn)層是與用戶交互的一層。用戶可根據(jù)系統(tǒng)界面反饋的信息，通過交互控件調用邏輯層中的功能，實現(xiàn)用戶的處理目的。</p><p><b>　　2.3系統(tǒng)處理流程</b></p><p>　　本系統(tǒng)運用C # 語言實現(xiàn)系統(tǒng)架構，運用IDL 語言實現(xiàn)系統(tǒng)中影像處理功能模塊，采

23、用IDLDrawWidget 控件實現(xiàn)二者銜接。影像經(jīng)篩選后加載進入系統(tǒng)，再經(jīng)過影像預處理、影像建模和影像制圖等處理流程，最后通過動畫播放、專題圖制圖及統(tǒng)計報表的形式對檢測結果進行發(fā)布，系統(tǒng)處理流程如圖2所示。</p><p>　　圖2 系統(tǒng)處理流程圖</p><p>　　Fig.2 Workflow of the system</p><p><b>　

24、　3系統(tǒng)關鍵技術 </b></p><p>　　3.1影像自動篩選與裁剪</p><p>　　經(jīng)實驗獲得了適合東平湖HJ星衛(wèi)星影像的評價體系，該體系的影響因子有：影像元數(shù)據(jù)中的質量信息和云覆蓋度、氣象數(shù)據(jù)庫中的氣溫和風速。系統(tǒng)通過該評價體系對影像進行自動篩選。</p><p>　　篩選后的影像每景約為800M，而東平湖只占其中一小部分，為排除其他部分的影

25、響、減少數(shù)據(jù)量、提高系統(tǒng)運行速度，系統(tǒng)根據(jù)統(tǒng)計實驗，設置了東平湖范圍的四個角點坐標，根據(jù)該坐標值對初次導入數(shù)據(jù)庫的影像進行粗略裁剪。</p><p>　　3.2限區(qū)域控制點自動識別</p><p>　　鑒于影像配準工作較大，且受限于判讀人員的判讀能力，而由遙感專業(yè)軟件中的幾何自動校正功能得到的控制點精度較低，本系統(tǒng)采用限區(qū)域自動識別控制點的方式進行影像間幾何配準，首先在基礎影像中利用標識框

26、框出標識地物，再把待校正圖中的標識框移至包括該標志地物的任意區(qū)域，在區(qū)域內通過灰度共生計算得出兩區(qū)域內相似度最大的點作為控制點，如圖3-A/B所示。</p><p>　　該方法大大提高了影像間幾何配準的精度和速度，非遙感技術人員可在2分鐘之內完成影像配準，平均誤差為0.3個像元，從而大大提高了系統(tǒng)的實用性。</p><p>　　圖3-A 自動識別前</p><p>

27、　　Fig.3-A Before the automatic identification</p><p>　　圖3-B 自動識別后</p><p>　　Fig.3-B After the automatic identification</p><p><b>　　3.3數(shù)據(jù)管理技術</b></p><p>　　系統(tǒng)采

28、用文件+數(shù)據(jù)庫的管理方式對下載影像進行管理[12-13]，這種管理方式管理數(shù)據(jù)時，影像數(shù)據(jù)按照文件方式組織管理，在關系數(shù)據(jù)庫中，每個文件有唯一的ID與影像對應。為了提高影像數(shù)據(jù)管理效率，方便系統(tǒng)每個模塊對其進行快捷訪問，系統(tǒng)構建一個應用數(shù)據(jù)管理器（如圖4所示），該管理器用于統(tǒng)一管理當前正在應用的影像數(shù)據(jù)和實測數(shù)據(jù)，管理器由C#語言編寫的AppManager靜態(tài)類完成。</p><p>　　圖4 應用數(shù)據(jù)管理器&l

29、t;/p><p>　　Fig.4 Application data manager</p><p><b>　　3.4影像建模</b></p><p>　　反演模型是該系統(tǒng)的核心部分，系統(tǒng)針對有無實測數(shù)據(jù)，設計出指數(shù)模型和統(tǒng)計回歸模型兩種模型對湖區(qū)葉綠素濃度進行監(jiān)測[9]。在沒有實測數(shù)據(jù)情況下，根據(jù)水體及其所含物質的影像表征理論，利用指數(shù)模型對湖區(qū)

30、的各水質參數(shù)進行監(jiān)測，其目的是獲取湖區(qū)水質變化的相對信息；如具備影像地面同步數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可通過統(tǒng)計回歸模型對湖區(qū)的水質參數(shù)進行反演。兩種模型的算法變量均可由用戶根據(jù)實驗自行設置和更新，從而大大提高了系統(tǒng)的可擴展性。</p><p>　　系統(tǒng)中使用歸一化植被指數(shù)NDVI作為葉綠素濃度監(jiān)測的算法變量，統(tǒng)計回歸模型確定為二次形式[14]。同時系統(tǒng)為其他水質參數(shù)的監(jiān)測預留了擴展空間，只需向數(shù)據(jù)庫中錄入相應的算法變量和相關參

31、數(shù)即可。</p><p><b>　　4系統(tǒng)功能模塊設計</b></p><p>　　根據(jù)水質遙感監(jiān)測處理流程，設計出該系統(tǒng)的功能結構圖5。其中數(shù)據(jù)準備模塊是整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)入口與規(guī)整化處理模塊；實測數(shù)據(jù)管理模塊主要提供對實測數(shù)據(jù)的一些處理功能；影像預處理和水質遙感監(jiān)測模塊設計的主要目的是將水質參數(shù)遙感監(jiān)測業(yè)務流程化，并盡量簡化影像的處理步驟；專題圖輸出模塊主要用于監(jiān)測

32、結果輸出打印。</p><p>　　圖5 系統(tǒng)功能模塊設計</p><p>　　Fig.5 Design of system function module</p><p><b>　　4.1數(shù)據(jù)準備</b></p><p>　　數(shù)據(jù)準備是整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)入口與規(guī)整化處理模塊。系統(tǒng)三大主要源數(shù)據(jù)為影像數(shù)據(jù)、實測數(shù)據(jù)與氣象數(shù)

33、據(jù)。針對這三種數(shù)據(jù)的自身特點，該模塊分別為它們提供了不同的導入、瀏覽與維護操作。</p><p><b>　　4.1.1影像準備</b></p><p>　　1）影像下載。用戶接通互聯(lián)網(wǎng)后，可使用“影像下載”功能通過系統(tǒng)內置瀏覽器直接訪問HJ-1A /1B星影像下載頁面，登錄后便可以進行影像選購與下載。</p><p>　　2）影像篩選。用戶指

34、定待篩選影像所在路徑的根目錄，程序自動讀取該目錄下所有影像的元數(shù)據(jù)，并自動連接氣象數(shù)據(jù)庫中對應時間的氣象數(shù)據(jù)，然后根據(jù)影像質量評定模型對其進行篩選，最后生成篩選結果報表。</p><p><b>　　4.1.2數(shù)據(jù)入庫</b></p><p>　　1）導入影像。影像導入功能集多波段合成、影像粗裁剪與元數(shù)據(jù)入庫為一體，影像經(jīng)合成裁剪后存入影像文件路徑下，并同時在數(shù)據(jù)庫中

35、建立相關信息。 </p><p>　　2）導入實測數(shù)值。實測數(shù)據(jù)是水質監(jiān)測統(tǒng)計模型中必不可少的參數(shù)，該功能將實測值導入數(shù)據(jù)庫中進行統(tǒng)一管理，在導入過程中同時按基準影像計算其投影坐標與行列號，已備監(jiān)測模塊直接使用。</p><p>　　3）導入氣象數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)是影像自動篩選的主要參考因子，本系統(tǒng)的氣象數(shù)據(jù)由東平湖中心氣象站提供。新的氣象數(shù)據(jù)可通過此功能導入數(shù)據(jù)庫，以供影像篩選使用。<

36、/p><p><b>　　4.1.3數(shù)據(jù)列表</b></p><p>　　1）影像列表與元數(shù)據(jù)列表。提供影像及其元數(shù)據(jù)瀏覽與管理功能，其中“查看父影像” 操作將定位到選中影像的父影像，所謂父影像是指生成該影像的影像，而“查看元數(shù)據(jù)”操作將打開選中影像的元數(shù)據(jù)。</p><p>　　2）實測數(shù)據(jù)列表。實測數(shù)據(jù)列表列出了每次導入的實測值的記錄，雙擊某條

37、記錄，將打開這次實測值的詳細列表。該功能提供了對實測數(shù)據(jù)的“打開”、“導入”、“刪除”操作。</p><p>　　3）氣象數(shù)據(jù)列表。顯示與管理當前系統(tǒng)中已有的氣象數(shù)據(jù)。</p><p><b>　　4.2實測數(shù)據(jù)處理</b></p><p>　　該模塊提供了對實測數(shù)據(jù)的一些輔助處理功能：實測數(shù)據(jù)生成點數(shù)據(jù)集，點集與影像疊加和實測數(shù)據(jù)插值操作。&

38、lt;/p><p><b>　　4.2.1點集操作</b></p><p>　　1）生成點數(shù)據(jù)集。該功能將根據(jù)實測數(shù)據(jù)經(jīng)緯度坐標生成當前基準影像坐標系下的Shapefile點數(shù)據(jù)集。該點文件可以與影像疊加顯示，從而給出采樣點的分布情況。</p><p>　　2）點集疊加操作。與前一操作一起構成實測數(shù)據(jù)空間分布查看功能。</p><

39、;p><b>　　4.2.2插值操作</b></p><p>　　系統(tǒng)提供了線性回歸插值法，多元回歸插值法，克呂格插值法，反距離權重插值法。用戶可以使用該功能對實測數(shù)據(jù)進行插值操作。</p><p><b>　　4.3影像預處理</b></p><p>　　影像預處理功能主要包括輻射校正和幾何校正。此外，因衛(wèi)星成像探

40、元陣列不一致和大電路頻率響應等因素影響，HJ-1A /1B影像存在比較明顯的周期噪聲，因此系統(tǒng)在預處理功能中設計了高斯濾波器對所有影像進行除噪處理，以提高影像的信噪比。</p><p><b>　　4.3.1輻射校正</b></p><p>　　1）星上定標。該功能是將影像灰度級值轉換為反射率值。遙感數(shù)據(jù)反射率值可以用下面的公式計算：</p><p

41、>　　式中， DN為像元灰度值，GAINλ和BLASλ分別為圖像中各個波段的增益和偏移值，系統(tǒng)直接從元數(shù)據(jù)庫中讀取增益與偏移值對影像進行星上定標計算。</p><p>　　2）相對輻射校正。系統(tǒng)中采用的是統(tǒng)計回歸法：把從影像中采樣所得的亮暗像元點，用下式做線性回歸：</p><p>　　其中，y是待校正波段，x是參考波段（系統(tǒng)默認為第四波段），系數(shù)β1是氣溶膠吸收系數(shù)，截距β0是大氣

42、程輻射。各波段只需減去β0以消除程輻射對影像波段的影響。系統(tǒng)中亮暗像元通過繪制ROI功能獲得（如圖6）。</p><p>　　圖6 ROI選取與相對輻射校正</p><p>　　Fig.6 ROI selection and Relative radiation correction</p><p><b>　　4.3.2幾何校正</b><

43、;/p><p>　　遙感圖像的幾何校正，是遙感信息處理過程中的一個基本環(huán)節(jié)。在進行水質變化監(jiān)測和分析時，必需保證不同時期圖像的幾何一致性。目前，采用的幾何位置變換方法有多項式變換、共線變換和隨機場插值變換等方法。本系統(tǒng)采用基于二次多項式的坐標擬合。其表達式如下：</p><p>　　根據(jù)控制點的坐標，可以計算A、B … L的值，構建幾何校正表達式，對影像進行幾何配準。</p>&

44、lt;p>　　1）半自動選點校正。半自動選點的處理思想與航空影像的相對定向相似。首先在基礎影像中利用標識框框出標識地物，再把待校正圖中的標識框移至包括該標志地物的任意區(qū)域，在區(qū)域內通過灰度共生計算得出兩區(qū)域內相似度最大的點作為控制點。</p><p>　　2）自動選點校正。開啟自動選點功能后，系統(tǒng)首先讓用戶輸入自動選點參數(shù)，如同ENVI自動選點操作一樣，然后根據(jù)用戶的參數(shù)調用ENVI中的自動選則控制點函數(shù)E

45、NVI_AUTO_TIE_POINTS_DOIT實現(xiàn)自動選點功能，選點結束后不會直接校正，而是帶著這些點轉入半自動校正模式下，用戶可以根據(jù)誤差計算結果調整或刪除自動選則的壞點，也可繼續(xù)添加控制點。</p><p><b>　　4.3.3噪聲處理</b></p><p>　　HJ-1A /1B星產(chǎn)生比較明顯的周期噪聲，主要來源是由于衛(wèi)星成像探元陣列的不一致和大電路的頻率

46、響應等因素導致。經(jīng)過試驗，本系統(tǒng)最后決定采用高斯低通濾波器對其進行去噪處理。高斯低通濾波器設有不同大小的窗口供用戶選擇，以適應個別影像的特殊要求，圖7為高斯去噪前后對比圖。</p><p>　　圖7 高斯濾波前后對比</p><p>　　Fig.7 Contrast between before and after gaussian filter</p><p>&

47、lt;b>　　4.4水質監(jiān)測</b></p><p>　　系統(tǒng)中提供了葉綠素濃度的遙感監(jiān)測模型有指數(shù)模型和統(tǒng)計回歸模型兩種。并同時為其他水質參數(shù)（如懸浮物、透明度、總磷、總氮等）的監(jiān)測預留了擴展空間，只需錄入相應的算法變量即可。系統(tǒng)提供了監(jiān)測結果分析功能對反演結果進行等級劃分與變化監(jiān)測。另外動畫播放功能可以演示多時相湖區(qū)葉綠素濃度連續(xù)變化情況。</p><p><b

48、>　　4.4.1反演模型</b></p><p>　　1）指數(shù)模型。指數(shù)模型主要原理是通過對水體及其所含物質的物理光學性質進行分析，獲得不同水質參數(shù)在影像中的波譜響應特征，從而構建水質遙感模型，該模型最大的優(yōu)點就是可以不依賴于與衛(wèi)星同步的水質采樣數(shù)據(jù)，這也使得遙感對水質分析的應用更容易。從系統(tǒng)的監(jiān)測效果來看，利用基于影像光譜的指數(shù)模型, 可以快速有效地揭示不同時間段的水質變化情況，其處理流程如下

49、。</p><p>　　圖8 指數(shù)模型流程圖</p><p>　　Fig.8 Workflow of exponential model</p><p>　　2）統(tǒng)計模型。統(tǒng)計模型主要是通過GPS定位，結合準同步遙感與地面實測數(shù)據(jù)，利用線性回歸模型對不同時期的水質參數(shù)進行反演。該模型具體處理步驟如圖9所示。同時，統(tǒng)計回歸等級劃分時參考了中國環(huán)境監(jiān)測總站提供的有關分級

50、標準，具體標準如表1。</p><p>　　圖9 統(tǒng)計模型流程圖 </p><p>　　Fig.9 Workflow of statistical model</p><p>　　表1 葉綠素濃度等級劃分標準</p><p>　　Tab.1 Chlorophyll concentration hierarchies standards<

51、/p><p>　　4.4.2監(jiān)測結果分析</p><p>　　1）等級劃分。等級劃分操作對前面所得的反演結果進行標準等級劃分，并給每等賦以不同的顏色，以便于觀察。對不同模型的反演結果有不同的劃分標準：指數(shù)模型按K-mean聚類劃分為5等，統(tǒng)計模型按表1的葉綠素濃度標準等級劃分。</p><p>　　2）變化分析。變化分析操作，用來檢測水質參數(shù)的變化區(qū)域。系統(tǒng)提供了對等級

52、劃分后的圖像作差和作商兩種方式來求取變化信息。并用不同的顏色來表示區(qū)域的變化情況。</p><p>　　4.4.3影像動畫播放</p><p>　　湖泊水質隨著時間的推移不斷地發(fā)生變化，為了能更好的反映不同時期水質的不同，采用動畫播放的方式，用戶可以直觀的看到不同時期東平湖水質的變化與不同，這樣可以更好的反映水質質量變化。進入動畫播放功能后，用戶首先需要選擇播放影像，系統(tǒng)為用戶提供了影像篩

53、選器，能幫助用戶很快從所有影像中選出自己感興趣的系列圖像進行播放。</p><p><b>　　4.5專題圖</b></p><p>　　系統(tǒng)采用“傻瓜式”專題圖輸出方式，用戶只需選擇要輸出的影像，一副標準美觀的專題圖便呈現(xiàn)在屏幕上，然后根據(jù)用戶需要可存儲為JPG、BMP和PNG格式，效果如圖10。</p><p><b>　　圖10

54、 專題圖輸出</b></p><p>　　Fig.10 Special charts output</p><p><b>　　5應用實例 </b></p><p>　　系統(tǒng)在東平湖水質監(jiān)測中得到了成功應用，下面以2009年8月30日湖區(qū)葉綠素a濃度監(jiān)測為例，分別利用系統(tǒng)提供的指數(shù)模型和統(tǒng)計回歸模型對湖區(qū)富營養(yǎng)化指標進行監(jiān)測。由系統(tǒng)

55、得出該時期葉綠素a濃度統(tǒng)計回歸模型為：</p><p>　　Cch-a=459.94* Z*2+305.21*Z+49.29</p><p>　　其中Cch-a為葉綠素a濃度值；Z為歸一化植被指數(shù)NDVI((b4-b3)/(b4+b3))；模型相關系數(shù)R²為0.83，具有較高的提取精度。其中指數(shù)模型的等級劃分則是由非監(jiān)督分類方法計算得出，監(jiān)測結果如圖11所示。</p>

56、<p>　　圖11 系統(tǒng)中兩種模型監(jiān)測葉綠素a濃度效果圖</p><p>　　Fig.11 The effect figures monitoring chlorophyll concentration a by two models in system</p><p>　　由圖11可知，兩種監(jiān)測結果大致相同，監(jiān)測結果具有一定的客觀性。其中含葉綠素a濃度最大的是湖區(qū)內的水生植

57、物，其類型主要為蘆葦，大面積蘆葦主要分布在湖區(qū)的東南角，該區(qū)域是國家級濕地保護區(qū)，由兩種方法得到的水生植物面積分別為29.43 KM2和25.22 KM2，兩種監(jiān)測結果之間存在一定誤差，這與兩模型的局限性有關，需進一步深入研究。因水生植物的凈水作用，湖區(qū)的中南部水質較北部好，部分區(qū)域可達到貧營養(yǎng)化的標準。由兩種方法監(jiān)測到的富營養(yǎng)化水域主要分布在湖區(qū)西南角和西北角，面積分別為28.87KM2和25.19 KM 2，西南角的污染主要是由大面

58、積養(yǎng)殖造成的，而西北角則是因為生活污水排放。</p><p><b>　　6結 語</b></p><p>　　根據(jù)葉綠素濃度遙感監(jiān)測技術流程，以東平湖HJ衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源，文章總結了水質遙感監(jiān)測信息系統(tǒng)的相關技術。根據(jù)實際調查數(shù)據(jù)可知，監(jiān)測結果比較符合實際情況，且該系統(tǒng)具有如下特點：</p><p>　　1）系統(tǒng)操作智能化。包括大氣校正、幾

59、何校正和濾波處理在內的影像預處理操作均采用向導式的流程模式供用戶使用，這不但縮短了工作時間，且提高了處理精度和系統(tǒng)的智能性，從而為該系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)化提供了有利的技術支持； </p><p>　　2）界面友好。系統(tǒng)采用圖形化菜單，經(jīng)典分區(qū)模式操作界面；監(jiān)測結果信息發(fā)布形式多樣，系統(tǒng)除提供三種專題圖輸出格式以外，還向用戶提供了動畫播放功能，這使得水質參數(shù)動態(tài)變化過程的演示更加直觀；</p><p>

60、　　3）系統(tǒng)具有良好的可擴展性和可升級性。在水質參數(shù)反演過程中，用戶可在系統(tǒng)中直接對實測數(shù)據(jù)進行展點、插值運算，并隨著相關研究不斷深入，隨時將實驗比較穩(wěn)定的新模型加載到系統(tǒng)中，或修改系統(tǒng)中已有的反演模型；</p><p>　　4）系統(tǒng)便于維護。本系統(tǒng)充分利用了面向對象的程序設計的繼承、封裝和多態(tài)三大特點，從IDL到C#完全以類交互作用構建整個系統(tǒng)，代碼重用率高，便于將來系統(tǒng)的更新與維護。</p>&

61、lt;p>　　總之，水質遙感監(jiān)測以其獨特的優(yōu)勢成為解決湖泊退化、湖水富營養(yǎng)化等水環(huán)境問題的技術支持。本系統(tǒng)就該技術在操作過程存在的數(shù)據(jù)處理步驟復雜、對操作人員的業(yè)務素質要求高等問題，結合遙感監(jiān)測水質狀況技術流程，把遙感提取水質參數(shù)的主要方法應用到信息系統(tǒng)建設中，構建東平湖水質參數(shù)遙感動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，為東平湖水質監(jiān)測提供輔助支持，并為建立東平湖水質優(yōu)化方案提供可靠的數(shù)據(jù)支持和信息服務。</p><p><

62、b>　　參考文獻</b></p><p>　　孫棟,段登選,王志忠等.東平湖水質監(jiān)測與評價[J].淡水漁業(yè),2006,36(4):13-16.</p><p>　　張菊,鄧煥廣,陳詩越.東平湖湖心區(qū)沉積物組成及重金屬污染評價[J].人民黃河,32(7):47- 48.</p><p>　　馬榮華,戴錦芳.結合Landsat ETM與實測光譜估測太湖

63、葉綠素及懸浮物含量[J]. 湖泊科學, 2005, 17(2):97-1031.</p><p>　　佘豐寧,李旭文,蔡啟銘等. 1996. 水體葉綠素含量的遙感定量模型[J]. 湖泊科學, 8 (3): 201-207.</p><p>　　徐涵秋.環(huán)廈門海域水色變化的多光譜多時相遙感分析[J].環(huán)境科學學報,2006,26(7): 1209-1218.</p><p

64、>　　王云鵬,閔育順,傅家謨等.水體污染的遙感方法及在珠江廣州河段水污染監(jiān)測中的應用[J].遙感學報,2001,5(6):460-464.</p><p>　　雷坤,鄭丙輝,王橋.基于中巴地球資源1號衛(wèi)星的太湖表層水體水質遙感[J]. 環(huán)境科學　學報,2004,24(3):376-380.</p><p>　　胡潭高,張錦水,馬衛(wèi)峰等.糧食作物面積遙感測量運行系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[J].

65、農學工程學報, 2010, 26(3 :163-170.</p><p>　　王甡,江南,胡斌等.太湖藍藻水華遙感監(jiān)測信息系統(tǒng)設計及其關鍵技術[J].遙感技術與應用,2009,24(3):304-311.</p><p>　　白照廣.中國的環(huán)境與災害監(jiān)測預報小衛(wèi)星星座A/B星[J].中國航天,2009,5:10-15.</p><p>　　黎陽,尹球,胡勇.遙感信息

66、與知識共享平臺的研究[J].計算機工程,2009,35(15):244-249.</p><p>　　湯國安.地理信息系統(tǒng)概論[M].高等教育出版社出版.北京,2007.</p><p>　　李學榮,李莎.海洋水色遙感元數(shù)據(jù)及其系統(tǒng)設計[J].熱帶海洋學報,2007,26(1):81-86.</p><p>　　祝令亞.湖泊水質遙感監(jiān)測與評價方法研究[D].中國科學

67、院博士學位論文.2006.</p><p><b>　　致 謝</b></p><p>　　在本論文即將完成之際，謹此向我的指導老師馬雪梅老師致以衷心的感謝和崇高的敬意！本論文的工作是在馬老師的悉心指導下完成的。</p><p>　　在這大學四年里，馬老師不僅為我們創(chuàng)造了優(yōu)越的科研和學習環(huán)境，使我得以在GIS專業(yè)領域內操作與實踐技能大大提升，

68、同時在思想上、人生態(tài)度和意志品質方面給予了諄諄教誨，這些教益必將激勵著我在今后的人生道路上奮勇向前。</p><p>　　真誠感謝大學生科技創(chuàng)新實驗室的項目組同學們在該項目的開發(fā)中的幫助，正是集體的努力才使得項目進展順利。</p><p>　　衷心的感謝我的父母和其他親朋好友對我的關心、支持和理解，沒有他們對我的關心、鼓勵和支持，我無法完成現(xiàn)在的學業(yè)。</p><p&g