1 成都理工大学, 四川 成都 610059
2 四川测绘地理信息局测绘技术服务中心, 四川 成都 610081
无人机载红外载荷能够在阴、雨、雾、霾等 恶劣天气条件下以及夜间展开作业, 因此在灾情信息获取和应急测绘保障中具有广泛应用。 通过描述无人机载红外载荷在大量相关行业领域的应用和实践, 总结分析了其在地质灾害监测评估、森林火灾救援预警、气象水 文灾害监测、环境问题应急调查以及恶劣环境下的搜索与救援等应急测绘保障中的应用现状, 讨论了实际存在的技术问题、难点以及相 应的解决途径。最后从灾情自动识别和检测方面, 给出了促进无人机载红外载荷在应急测绘保障应用中不断发展的建议。
无人机 红外载荷 应急测绘保障 应用 UAV infrared payload emergency mapping support application
1 中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所, 新疆 乌鲁木齐830002
2 长安大学地质工程与测绘学院, 陕西 西安710054
3 成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室, 四川 成都610059
为了探索不同类型遥感传感器对地物反射光谱响应的异同和卫星遥感监测雪盖空间尺度的差异, 收集了2007年—2013年冬春季川西北米亚罗地区、 青海省祁连山区和新疆北疆地区各种积雪、 植被和裸土反射光谱数据, 经中分辨率成像光谱仪MODIS和环境与灾害监测预报小卫星HJ-1B传感器响应函数完成地基光谱到传感器可见光、 近红外及短波红外通道反射率的转换。 分析了新旧融雪、 不同雪深及不同积雪覆盖下的反射光谱特征及不同传感器对地物反射光谱响应的异同性, 并结合同期同区域影像分析了MODIS和HJ-1B积雪监测空间尺度的效果差异。 结果表明, 可见光波段范围内, 各传感器对新雪和污雪反射光谱响应一致性很高; 对裸土和矮株植被反射光谱响应程度较为一致; 对其他类型积雪反射光谱响应程度有所不同, 尤其是消融积雪和冻结积雪, 反射光谱响应性差异很大; 全雪覆盖下, 深度不同的积雪NDSI值域相对稳定, 不同传感器NDSI具有很好的趋势一致性; MODIS和HJ1B NDSI法监测积雪空间尺度差异明显, 很好的解释了混合像元存在的成因。
传感器 光谱响应 光谱响应函数 空间尺度 Sensor Spectral response MODIS MODIS HJ-1B HJ-1B Spectral response function Spatial scales 光谱学与光谱分析
2014, 34(5): 1306
1 成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室, 四川 成都610059
2 重庆地质矿产研究院外生成矿与矿山环境重庆市重点实验室, 重庆400042
3 煤炭资源与安全开采国家重点实验室重庆研究中心, 重庆400042
随着现代工业技术的飞速发展以及人类活动的影响, 土壤中重金属污染问题愈发严重, 土壤重金属污染已经成为当前全球面临的很严峻的环境问题, 也逐渐成为了全球土壤和环境研究的重点。 传统的通过点样测量的方法获取土壤重金属含量虽然精度较高, 但是耗时耗力, 成本较高, 且不能大面积、 快速得到所研究区域的重金属含量分布。 遥感技术的发展为土壤重金属含量的研究提供了新的思路, 为了使用遥感技术反演某地区土壤重金属含量, 了解其光谱特征是快速、 准确建立反演算法的基础。 以重庆市万盛采矿区为研究区, 分别在2012年3月和8月用ASD FieldSpec Pro Ⅲ地物光谱仪(350～2 500 nm)对该地区171组和123组土壤样进行了现场光谱测定, 并在第二次光谱采集的时候对其中的40个土壤样进行了土壤化学分析以建立土壤中三种重金属含量的反演模型, 为遥感定量反演研究区土壤As, Cd, Zn三种重金属含量提供科学依据。 结果表明: 在万盛采矿区, 土壤在近红外波段R2320与R1755波段、 R2260与R2210、 R1920与可见光波段R480波段的反射值比值分别和土壤中As, Cd和Zn含量存在较好的相关性, 由此可根据采样点光谱及地理插值获得研究区土壤中As, Cd和Zn含量的分布图。
万盛矿区 土壤污染 光谱测量 光谱分析 Wansheng mining area Soil pollution Spectrum measurement Spectrum analysis
1 成都理工大学地学空间信息技术国土资源部重点实验室， 四川 成都 610059
2 重庆地质矿产研究院外生成矿与矿山环境重庆市重点实验室， 重庆 400042
3 煤炭资源与安全开采国家重点实验室重庆研究中心， 重庆 400042
矿山开采中产生的固体废弃物和废液会使矿区土壤中富集重金属元素，进而影响矿区内 的农作物生长。选择重庆市万盛区矿区作为研究区，采集红薯和南瓜的实测高光谱数据和土壤 样本的重金属含量数据。通过对土壤重金属含量和农作物的红边位置偏移进行相关分析，发现不同 土壤重金属含量对研究区内主要农作物的影响是不同的。可以看出，在研究区内的两种主要农作 物中，红薯对矿区土壤中的重金属Cr、Mn和Cd比较敏感，而南瓜则对以上三种土壤重金 属具有一定的吸收和抵抗作用。该结果可以为万盛区矿区内农作物种植的选择提供理论 依据。
矿区 土壤重金属 实测高光谱数据 植被红边位置 mining area soil heavy metal measured hyperspectral data red edge position
1 南京大学国际地球系统科学研究所, 江苏 南京 210093
2 成都理工大学遥感与GIS研究所, 四川 成都 610059
3 浙江农林大学亚热带森林培育国家重点实验室/浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室, 浙江 杭州 311300
4 加拿大不列颠哥伦比亚大学地球与环境科学系, 加拿大不列颠哥伦比亚省基洛纳市
山地冰盖和积雪在全球很多地区的水分平衡中发挥着重要的作用, 目前大面积山地冰盖和积雪的测量方法主要依靠遥感测量方法。 为使用遥感反演某地区山地冰盖和积雪的储存量, 了解其光谱特征是快速、 准确建立反演算法的基础。 以川西北米亚罗地区为研究区, 布设了24个测控点, 在2007年1月利用ASD便携式地物光谱仪对该地区积雪进行了积雪反射光谱的测定并对其进行了分析。 分析结果表明: 在米亚罗地区, 1 026, 1 256, 1 493和1 990 nm是积雪的特征吸收谷, 积雪表面光谱反射率与积雪厚度有关, 同时, 积雪在不同深度所表现的反射光谱特性也有所差异。
川西北地区 雪积/雪融 光谱测量 光谱分析 Northwest of Sichuan province Snow cover/snow melt Spectrum measurement Spectrum analysis 光谱学与光谱分析
2011, 31(5): 1361
1 电子科技大学 地表空间信息技术研究所, 四川 成都 610054
2 成都理工大学 遥感与GIS研究所, 四川 成都 610059
3 中国科学院遥感应用研究所, 北京 100101
在分析植被光谱特征与光谱和植被水分相关性的基础上, 初步确定几个波段或波段组合为植被含水量的光谱指数。利用数据对植被含水量FMC(Fuel Moisture Content)与上述水份光谱指数分别建立最优函数关系。通过分析不同光谱指数的关系及其相对误差, 确定以1600 nm和820 nm处反射率的比值SR作为建立本研究区植被含水量模型的特征参数; 并利用实测光谱反射率与植被含水量建立SR与FMC之间的模型关系。根据植被含水量模型、 ETM和ASTER遥感数据, 在IDL7.0开发平台下实现研究区植被含水量的定量反演, 并利用区内实测数据和本底调查数据对反演结果进行了综合评价与分析。结果表明, 光谱指数SR可以较好地剔除环境背景以及冠层结构等外界因素的影响, 植被含水量遥感反演精度较高, 能真实反映研究区植被含水量的时空变化规律与特征。
遥感 定量反演 植被含水量 光谱指数 光谱反射率
