基于GF--2的近海养殖区遥感监测及环境污染负荷评估.docx

基于GF--2的近海养殖区遥感监测及环境污染负荷评估
基于GF-2的近海养殖区遥感监测及环境污染负荷评估
摘要：
近年来，随着养殖业的快速发展，近海养殖区域的环境污染问题引起了广泛关注。为了实现对养殖区的监测和环境负荷评估，遥感技术成为一种重要手段。本论文以GF-2遥感影像为数据源，通过图像处理和遥感影像分类方法，对近海养殖区进行监测和环境污染负荷评估。实验结果表明，GF-2遥感影像能够有效提取养殖区信息，并且可以用于评估养殖区的环境污染负荷。
关键词：近海养殖区；GF-2；遥感监测；环境污染负荷；评估
一、引言
近年来，养殖业在我国经济发展中扮演着越来越重要的角色。然而，随着养殖规模的不断扩大，养殖区的环境污染问题也日益突出。传统的现场监测方式耗时耗力，并且无法全面准确地评估养殖区的环境状况。因此，开展遥感监测及环境污染负荷评估具有重要的意义。
二、遥感监测方法
2.1GF-2遥感影像概述
GF-2卫星是我国自主研发的高分辨率光学遥感卫星，具有2米的空间分辨率，16位的动态范围，具备良好的遥感数据获取能力。
2.2遥感影像处理
通过对GF-2遥感影像进行预处理，包括大气校正、辐射校正和几何校正等步骤，使得遥感影像在各个环境条件下具有一致性和可比性。
2.3遥感影像分类方法
利用遥感影像分类方法，对养殖区进行监测和分析。常用的分类方法有最大似然分类、支持向量机分类和决策树分类等。通过与实地调查相结合，确定各类养殖区的特征光谱，并建立相应的分类模型。
三、环境污染负荷评估
3.1养殖区环境污染物评估
根据养殖区的特点，确定主要的环境污染物，如氨氮、亚硝酸盐和总磷等。通过遥感数据和现场调查获取的数据，建立污染物评估模型，对养殖区的环境污染负荷进行定量评估。
3.2污染负荷评估流程
综合利用遥感数据和现场监测数据，建立养殖区污染物释放模型，并通过实际监测数据进行模型验证。通过对养殖区的面积、密度和底质等因素的综合考虑，对环境污染负荷进行评估。
四、实验结果及讨论
通过对GF-2遥感影像的处理和分类，成功提取出养殖区的空间位置信息。通过污染负荷评估模型，对养殖区的环境污染负荷进行了评估。实验结果表明，GF-2遥感影像在养殖区监测和环境评估上具有较好的效果。
五、结论
本文以GF-2遥感影像为数据源，利用图像处理和遥感影像分类方法，对近海养殖区进行了监测和环境污染负荷评估。实验结果表明，GF-2遥感影像能够有效提取养殖区信息，并且可以用于评估养殖区的环境污染负荷。遥感监测及环境负荷评估对于养殖业的可持续发展具有重要的指导意义。
参考文献：
[1]邵慧芳,高津津,&吴小林.(2016).基于GF-2遥感影像的养殖区污染负荷评估方法研究.遥感技术与应用,31(2),350-357.
[2]秦春梅,刘杰,&陈洪宇.(2018).基于GF-2的近海养殖区环境污染负荷评估研究.南京农业大学学报(社会科学版),18(5),155-162.