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摘 要

根据2013年洪泽湖水样实测数据，采用遥感影像技术，使用ENVI和SNAP等软件，结合python编程，建立起洪泽湖叶绿素a浓度的遥感反演模型。对2013年至2018年洪泽湖水体中叶绿素a的浓度变化进行分析。在空间变化上，根据对2013年至2018年卫星影像分析可得，2013年4月叶绿素a浓度空间分布为洪泽湖西部和北部区域低于其他地区； 2013年9月，洪泽湖中部的叶绿素a浓度明显高于其他地区。2013年10月，洪泽西部、南部和东部部分边缘地区叶绿素a浓度明显高于北部地区。2013年11月，洪泽湖北部、边缘以及西部的叶绿素a浓度明显高于中部地区。整体上各年间，洪泽湖边缘地区的叶绿素a浓度往往远高于其他地区，这是受到人类活动的影响。另外，时间变化上，在2013至2017年的每年冬季，洪泽湖的叶绿素a浓度均出现峰值，而2018年冬季却没有峰值出现。此外， 2014年至2018年，春季均出现了叶绿素a浓度的峰值。

关 键 词：洪泽湖，叶绿素a浓度，时空分布，遥感技术

Abstract：According to the measured data of Hongze Lake water sample in 2013, using remote sensing image technology, using ENVI and SNAP software, combined with python programming, establishes a remote sensing inversion model of chlorophyll a concentration in Hongze Lake. The concentration change of chlorophyll a in the water body of Hongze Lake from 2013 to 2018 was analyzed. In terms of spatial variation, according to the satellite image analysis from 2013 to 2018, the spatial distribution of chlorophyll a concentration in April 2013 was lower than that in other areas in the west and north of Hongze Lake; in September 2013, in the middle of Hongze Lake The chlorophyll a concentration was significantly higher than other regions. In October 2013, the concentration of chlorophyll a in the western, southern and eastern marginal regions of Hongze was significantly higher than that in the northern region. In November 2013, the concentration of chlorophyll a in the northern, marginal and western parts of Hongze Lake was significantly higher than that in the central part. In general, the concentration of chlorophyll a in the marginal area of ​​Hongze Lake is often much higher than that in other regions, which is affected by human activities. In addition, in terms of time, in the winter of 2013 to 2017, the concentration of chlorophyll a in Hongze Lake peaked, but there was no peak in the winter of 2018. In addition, peaks of chlorophyll a concentration occurred in spring from 2014 to 2018.

Keywords: Hongze Lake, chlorophyll-a concentration, spatial and temporal distribution, Remote Sensing Technology

目录

1.引言 2

1.1洪泽湖概况 2

1.2遥感技术的发展 3

1.2.1传统的湖泊水质监测技术 3

1.2.2遥感技术概况 3

1.2.3遥感技术的发展和展望 3

1.3 叶绿素a浓度遥感反演研究进展 4

2、数据获取及处理 4

2.1叶绿素a遥感反演模型构建 4

2.3 测试方法 5

2.3.1 Chla浓度测定方法 5

2.3.2 叶绿素a浓度反演模型 7

2.4遥感影像获取及处理 8

2.4.1 不同平台遥感影像 8

2.4.2 遥感影像的预处理 8

3.结果与分析 8

3.1 叶绿素a浓度空间分布 8

3.3 叶绿素a浓度时间变化 11

4.结论 14

参 考 文 献 15

致 谢 17

1.引言

1.1洪泽湖概况

湖泊是地球上最重要的淡水资源之一。 它具有提供工业用水和生活用水，调节河川径流，发展旅游业，交通水运，发展农业灌溉，维护生态平衡和生物多样性等多种功能。 在经济发展起着非常重要的作用。同时它也是湖泊流域可持续发展和人民生存的重要基础。

洪泽湖是我国第四大淡水湖，是淮河流域最大的平原湖泊型水库^[1]，总面积约为2069平方公里，沿湖周边地区涉及江苏省淮安市和宿迁市，洪泽湖大堤防保护区人口高达2000万。 洪泽湖生物资源丰富，总生物量达到33.7万吨。它为周边地区提供工业和生活用水，为农田提供灌溉，并且在发电和水产养殖方面也起着非常重要的作用。中国东部的气候以季风为主，干旱和洪水频繁发生。洪泽湖是一个大规模的调节水库，它确保了人们的正常生产和生活。 同时，洪泽湖也是南水北调东线的重要水道和水泵站^[2] 。其水环境的好坏将直接关系到京、津、冀、鲁地区和淮河流域人民的用水安全。

一直以来，洪泽湖都因其丰富的渔业资源而十分出名。然而，随着周围地区经济社会的发展，发生了越来越多的水污染事故。据统计，1992至2012年间洪泽湖发生污染事故21起。自1978年以来发生的13起重大污染事故，就造成经济损失5.72亿元^[3]。其中一些污染事故是由氮，磷，钾等这些污染物营养过剩引起的水体富营养化造成的^[4]。因此，近年来洪泽湖部分的水环境严重超标，导致渔业水质逐年下降，清洁水面积逐渐萎缩，严重影响了下游居民的生活质量^[3]。保护湖区优质水质是洪泽湖周边人民的基本需求，也是人民富裕，繁荣的前提。因此其水体中污染物来源较广、变化较快。如何快速获取水体中污染物的浓度以及区域，便成为至关重要的问题。

1.2遥感技术的发展

1.2.1传统的湖泊水质监测技术

水质监测是湖泊水环境管理的基础，也是湖泊水华风险提示和治理污染的重要依据^[5]。水质监测的传统方法是采用离散点概面的方法，在具有复杂条件的湖泊边界中，它可能无法代表所有区域的分布特性，并且它也不能连续地反映整个湖的水的质量，有一定的缺陷。

1.2.2遥感技术概况

遥感技术常用于环境监测和地质勘探，具有很好的应用优势^[6]。引入水质遥感技术对于改善和提升湖泊水质监测的应用具有非常积极的意义^[7]。遥感技术在特定的应用过程中具有采集速度快，数据传输质量高的特点。它可以在多个尺度上估算许多湖泊的主要水质参数，尤其是连续监测大面积地表环境的快速变化。通过将这种技术手段应用于环境监测过程，它还可以有效地将水环境与被测对象之间的关系联系起来。从而提高水质监测结果的质量和准确性^[8]。

1.2.3遥感技术的发展和展望

国内外众多学者已经利用遥感技术，成功的开展了湖泊水体主要水质参数的动态变化监测，成为不同空间尺度综合监控湖泊状态和保护湖泊资源的有力手段，并为湖泊资源的利用和开发提供重要的基础数据。目前，针对淮安市洪泽湖开展遥感监测的研究工作较少，鲜见针对洪泽湖主要水质参数的遥感监测，而采用长时间序列、进行逐年动态变化研究、分析南水北调东线工程对洪泽湖主要水质参数的影响未见报道。

因此，利用长期序列和逐年的遥感影像，对洪泽湖主要水质参数进行反演和监测，及在时间空间中其结构的详细变化，研究和分析主要水质参数对南水北调东线工程调蓄水的响应,可以揭示人类活动对湖泊水质的影响，为洪泽湖资源的合理开发和利用提供科学的数据，对促进我国经济可持续发展具有重要意义。

1.3 叶绿素a浓度遥感反演研究进展

洪泽湖是一个藻型湖泊，叶绿素a是水体中的藻类进行光合作用所需的重要元素，因此通过叶绿素a可以分析出水中浮游植物的数量和变化,也能看出水体的营养状态。 因此可以通过测量分析叶绿素a浓度在水体中的含量与动态特征，了解湖中藻类的数量和变化趋势及洪泽湖的营养状态^[10，11]。准确地测得叶绿素a 浓度也有利于预防蓝藻水华，维持湖泊的健康可持续状态^[12]。

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