水资源与环境多平台遥感监测、评估与预警

任务来源：计划外项目

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技术简介

该成果利用卫星、飞机或地面高点等多遥感平台，采集空间、时间、图谱多维度的河、湖、库水体遥感数据，并传输到云端，结合AI技术和模型计算，实现叶绿素、总氮、总磷、需氧量、氨氮等多参数的测定，生成直观可视的水质监测图表。具有数据接收、存储、转发、下载及处理等功能，可对用户、设备、数据统一管理。适用于河流湖库监测、监管与预警。

主要性能指标

（1）可实现7种水质指标（浊度、Chl-a、COD、DO、总磷、氨氮、总悬浮颗粒物浓度）高精反演(相对误优于25%、25%、30%、30%、30%、30%、25%)；（2）可基于光谱技术实现高悬浮泥沙(浓度>2000克/立方米)的泥沙浓度及其叶绿素浓度监测（监测精度大于2毫克/立方米）。

技术特色

基于卫星、飞机或者小型无人机、地面光谱仪开展水环境观测，获取图像或光谱，对遥感影像进行辐射定标、几何校正、大气校正等处理后，获得遥感反射率数据，采用已经开发的目标参数反演模型和识别算法，实现水温、水体组分、藻类、水面水下目标、溢油、污染与灾害的多平台、多尺度遥感监测。

推广情况

已在广东省珠三角河流、河涌、湖库、养殖池塘的水质动态监测中应用，为快速、全面掌握重点河段水质污染空间分布状态与变化规律，开展水环境治理提供有效便捷的数据服务与科学依据。

典型案例

案例1：在广东省珠三角河流、河涌、湖库、养殖池塘的水质动态监测应用，基于卫星、无人机和地基高光谱，实现了6个监测断面及其邻近水域开展了7种主要水质指标一年周期（共12期）的高时空分辨率遥感监测与评估。案例2：在黄海、东海的大规模浒苔绿潮与金潮灾害的监测应用，实现了绿潮与养殖区的监测，支持了灾害的析源、过程、应用效果评估，提出了相应的灾害控制建议，为重大活动（青岛上合峰会、山东海阳亚沙会）的成功举办提供了保障。

联系我们

负责人：邢前国

/ 0535-2109125

中国科学院烟台海岸带研究所

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