遥感动态监测

4.6.4　遥感动态监测

1.遥感方法动态监测沙尘暴

沙尘暴对生态系统的破坏力极强，它能够加速土地荒漠化，对大气环境造成严重的污染，使城市空气质量显著下降，对农业、牧业、工业及交通运输均会造成不良影响。沙尘暴的监测方法中，传统的地面监测方法受到许多因素的制约，不能很好地刻画沙尘暴过程。卫星遥感技术可以从空间上捕捉沙尘天气动态信息，而且时间分辨率高，是目前最为有效的监测、跟踪、分析沙尘天气的手段。

沙尘暴的发生改变了遥感信息的重要传输介质-大气的特性，当利用卫星遥感技术对沙尘暴进行遥感监测时，遥感信息在沙尘暴影响区的传输是相当复杂的。沙尘暴多由大粒子物质组成，其粒子的反射特性更容易被卫星遥感探测获取，沙尘暴的监测实质就是如何在遥感数据中区分沙尘、大粒子云、气溶胶等具有较大相似性的粒子。由于沙尘粒子的分布跨度较大，观测到的粒子的半径r可以为0.1～100μm，较强沙尘天气粒子半径分布最大值常在5～10μm之间。在可见光波段，当比值r/λ＞＞1，出现无选择性散射。另外，大气分子与微粒气溶胶对可见光有较强的散射，成为大气沙尘遥感的干扰因素。而对于近红外1.6μm波段，沙尘粒子半径与波长接近，适合用米氏散射解释，并且大气分子与微粒气溶胶对红外辐射干扰较小，从而在监测较强的大气沙尘时，可以忽略分子与微粒气溶胶的影响。同时1.6μm波段对大气沙尘的遥感特征是线性分布的，即它的测值与沙尘强度的变化相一致，这对沙尘暴的监测具有重要意义。

热红外辐射在沙尘天气遥感中也有重要意义。地表加热状况、边界层热输送、沙尘层厚度、潜热转换以及辐射传递中的吸收消光等与沙尘天气的起因、强度和消散等有显而易见的关系，因此，在沙尘天气的遥感监测中，热红外辐射信息是重要变量。

图4-6-3为沙尘暴监测遥感影像，它反映了2002年3月20日袭击北京的沙尘天气的起源、移动、加强和扩散过程。由图4-6-3可以看出，3月19日14时，有大片黄色沙尘区在蒙古中部形成，随后该沙尘区向东移动并进入中国。3月20日11时，在该沙尘区的西南侧，也就是中国内蒙古中部又有一片新的沙尘区形成，两片沙尘区在东移过程中发展，区域不断扩大，最后连成一片。3月20日16时，沙尘区开始影响北京地区。

2.农作物生长状况及其生长环境的动态监测

在遥感图像上，反映作物生长状况和生长环境的因子主要分为两类，即作物结构特征和叶子与土壤的光谱特征。

作物结构特征是反映其生长状况的重要因子，它包含两个方面，即叶面积指数分布函数和叶倾角分布函数。叶面积指数是影响作物反射率的一个重要因子，随着作物生长周期的不同，或者作物是否受到病、虫害的影响，叶面积指数也随之发生变化，因此，叶面积指数可以反映作物的生长状况。叶倾角分布函数直接影响叶子截取光能的效率，从而决定了叶子的光合有效面积。不同作物在不同生长周期或者不同状况有着不同的叶倾角分布，因此叶倾角分布也是反映作物生长状况的一个重要因子。

图4-6-3　沙尘暴监测遥感影像

反映作物生长状况和生长环境的另外两个重要因子是叶子光谱特征和土壤光谱特征，它们对作物的反映特性起着重要作用。叶子光谱特征反映叶子内叶绿素含量的状况，直接决定了叶子光合作用的能力，是影响作物生长的重要因素，因此，作物生长的好坏直接反映在叶子光谱特征上。土壤光谱特征反映土壤的含水量，土壤肥力等作物生长的环境。土壤含水量和土壤肥力发生变化，会在土壤的光谱特征上明显体现出来，因此，土壤的光谱特征是反映作物生长环境的一个重要因子。

利用遥感图像的多波段特征可以进行作物生长状况及其生长环境的动态监测，它包括两个方面:一是通过绿色植物的红光吸收波段和近红外反射波段的光谱特征而对影像进行不同绿度值的数字图像处理，利用这种绿度值的数字图像，提取叶面积指数和叶倾角分布信息，从而了解作物的生长状况。另一方面，通过卫星影像背景值和热红外波段的影像特征来了解土壤的含水量及肥力，从而了解作物的生长环境。

随着遥感技术的飞速发展，一些新型传感器，如具有高光谱分辨率的成像光谱仪和多角度探测器等，在作物生长监测中将发挥更大的作用。例如，成像光谱仪的高光谱数据对叶子和土壤的光谱特征极为敏感，对监测作物生长状况和生长环境具有明显的优势;而利用多角度遥感数据可以反演作物的结构特征，从而分析作物的生长状况和生长环境，掌握其影响因子的变化规律。综合利用这两种数据，发挥各自的长处，就会有利于全面反演作物生长的各种要素。

3.森林资源调查与动态监测

利用遥感技术进行森林资源调查和森林资源动态变化监测，形成森林资源信息综合化，这是现代森林资源管理中的一个重要方面。森林资源是陆地上的主要生物资源，具有分布广、生产周期长等特点。及时、准确地对森林资源动态变化进行监测，掌握森林资源变化规律，具有重要的社会、经济和生态意义。

传统的森林资源二类调查中一直使用航片和地形图相结合的方式进行外业区划，调绘手图，寻找地物、成图和求面积。1986年北京卫星地面接收站正式投入运行，直接接收陆地卫星的光谱扫描仪(MSS)和专题绘图(TM)数据，大大推动了遥感技术在森林资源监测中的应用。2003年，国家林业局作出了在全国范围内采用SPOT-5等高分辨率卫星数据开展森林资源调查的决定，从而掀起了新一轮的森林资源航天遥感调查热潮。SPOT-5遥感数据的高空间分辨率和多光谱分辨率为森林资源调查提供了丰富的、可靠的、高精度的基础数据源。从性价比分析，在其他高分辨率遥感数据目前比较昂贵的状况下，SPOT 5遥感数据比较适宜应用于大面积的森林资源调查，可大幅度地减少森林调查的外业工作量，提高工作效率。

利用遥感技术对森林面积进行动态监测主要有以下几种方法:

(1)分类比较监测法。该方法首先对覆盖区的多时相遥感数据进行裁剪、几何精度纠正，及影像增强处理，以增强原始图像的光谱信息，消除噪声，提高信噪比，以有利于遥感图像植被信息的提取;然后对影像进行监督分类，并通过目标判读以及结合地面调查数据对分类影像进行分类精度评价，在保证较高分类精度的条件下，对分类图像进行各类地物像元统计计算，计算出各类地物特别是各类林木的面积大小;最后对各个时相遥感影像中各类林木的面积进行比较计算，以此得到变化矩阵。这种方法尽管简单易行但受分类精度的限制，动态监测森林资源的精度不是很理想。

(2)图像差值法。以3个时相的TM影像对森林资源动态监测为例来说明图像差值法，将经过严格配准的3个时相遥感数据TM7、TM5、TM4三个波段作差值，得到差值图像ΔTM7、ΔTM5、ΔTM4，将这3层差值图像配以红(R)、绿(G)、蓝(B)进行彩色合成，从彩色合成图可以看出用不同颜色显示的森林植被增加、减少、轻微变化或不变的位置和范围，同时也可以计算出变化的面积值。

(3)比值植被指数差值法。应用比值植被指数(IR/R)与植被生物量具有高相关性，所以通过比较不同时相的植被指数图像，可以有效地监测森林植被的变化情况。而且，比值还能够消除太阳高度角、大气状况、土壤水分等因素对遥感图像的影响，对非地类变化引起的差异进行压缩，进而突出地类的变化。由于森林植被消长剧烈影响植被指数变化，可以依据植被指数变化程度对林地消长进行检测，并依据一定阈值划分比值植被指数差值图像来检测变化区域的位置和面积大小。

(4)归一化差值植被指数法。由植被的光谱反射特性可知，红光波段(R)是叶绿素的吸收带，对应TM影像的3波段TM3;近红外波段(IR)是植被的强烈反射波段，对应于TM影像的4波段TM4。植被在这两个光谱范围的反射差异极大。归一化差值植被指数(NDVI)应用了植被红光区的强吸收、近红外波段高反射的特性，通过比值变换，使植被信号放大，并使植被群内方差缩小、群间方差变大，消除或减弱了地形阴影的影响，从而易于提取植被信息，区分植被的动态变化，所以在研究中被大量应用。

4.森林火灾的动态监测

卫星遥感监测在森林防火中的应用，大大提高了对森林干旱、火灾的监测和预报能力，有效避免了常规监测手段在时间、空间上的不足，为确定灾害特征及开展减灾技术的研究，进一步做好森林防火工作提供了极具潜力的技术支撑。

1987年5月黑龙江省大兴安岭发生特大火灾。火灾发生首先由气象卫星热红外图像发现高温火点区，但火势很快扩展。在抗灾的同时，利用Landsat卫星上的TM专题制图仪，接收1987年5月23日、5月30日、6月50日的图像。镶嵌成过火区的彩色卫星影像。从影像上可清楚地看到过火区南北100km，东西达200km，到接收日还有明火在燃烧，但周围已挖好隔离带，火势已被控制。经对影像分析建立重度、中度和轻度灾区的判读标志，并据此解译出此次火灾的灾情分布。灾情等级的划分原则为:

(1)重度灾区，为树冠火，地面火，地下火(地面植被及可燃堆积物内)通过地区。火焰温度高，全部立木及幼树、草、灌均烧死，图像上的特征显示为褐色连片区域。TM图像上清晰的形迹表明，重度灾区基本是火灾初期，由3个起火点因七八级大风所造成的火旋风及狂燃阶段所通过的区域。

(2)中度灾区，主要是地面火及树冠火通过的区域。图像显示为在褐色背景上分布细碎绿色区。表明林中下木、地被植物及部分树冠被烧，幼树及部分立木被烧死。

(3)轻度灾区，主要是地面火通过区域，立木基本未受损害。图像中显示为与未过火区相似的色调，但稍暗，与中度灾区相比，这种绿色区连片较大。

5.洪涝灾情的动态监测

遥感技术对灾害监测评估有特殊的优势和潜力，尤其是对洪涝灾害的监测评估在我国已有较长的历史。早在1983年，水利部遥感技术应用中心就用地球资源卫星遥感影像调查了发生在三江平原挠力河的洪水，成功地获取了受淹面积和河道变化的信息。洪涝灾害的监测和评估从最开始时用NOAA气象卫星的AVIRR数据，发展到用陆地卫星的TM影像，再到采用全天候的机载和星载侧视合成孔径雷达(SAR)来监测洪水。在遥感数据传输方面，也在“八五”期间研制成功了实时传输机载SAR图像的“机-星-地”系统。此外，在图像处理技术方面，例如在数字遥感图像上提取耕地、居民地等目标物以及在SAR图像上提取水体的技术也日臻成熟，基础背景数据库的建设也有一定进展。所有这些都为遥感技术实际应用于洪涝灾害的监测评估创造了良好的条件。事实上，在过去几个五年计划期间，都对当时发生的洪涝灾害进行了实际监测，各个阶段的研制成果都在不同程度上得到了应用。