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摘 要

近年来，水体污染问题已严重制约国民经济的快速可持续发展，并影响着人们的日常生活和身体健康，快捷准确的进行水质监测已经显得尤为必要。随着遥感技术的不断发展，用遥感技术来进行水环境监测已经成为近年来常用的手段之一。但水体遥感影像提取污染物信息普遍存在着尺度效应问题，选择合适的空间分辨率影像能够较准确地表征水域污染的空间分布状况。充分利用水体空间尺度信息，研究水色遥感的尺度问题，有利于提升湖泊水体遥感反演模型的应用能力。

本文以巢湖水域HJ-lA卫星HSI高光谱和CCD多光谱遥感数据为例，以Matlab为平台，采用基于离散小波多尺度变换分析方法，生成多光谱尺度和空间尺度影像，然后利用水体污染物的定量遥感反演方法，获取湖面水体叶绿素多尺度空间分布浓度，并利用水面同步实测数据对反演结果进行验证。通过结果比较，以确定HSI高光谱数据的较优分析空间尺度大小，以为水体污染物的空间尺度选择提供依据。

关键字：水体污染；遥感；空间变异；小波分析

Water pollution multiscale wavelet analysis of remote sensing spatial variability

Abstract

In recent years, Water pollution problem has seriously hampered rapid and sustainable development of the national economy and rapid development of the national economy, and affects people's daily life and health, is necessary to quickly and accurately for water quality monitoring. With the continuous development of remote sensing technology, using remote sensing technology to monitor the water environment in recent years has become one of the commonly used methods. However, remote sensing image information extracting pollution widespread scale effects of water problems, select the appropriate spatial resolution images can more accurately characterize the spatial distribution of water pollution. Make full use of the water body scale information space, color remote sensing research scale problems, help enhance application capabilities lake water remote sensing inversion model.

The study is based on the Chaohu water HJ-lA satellite HSI and CCD spectral remote sensing data as an example. Based on Matlab platform, it uses the analysis approach based on discrete wavelet scale transform to generate spectral and spatial scales image. Then it obtains the scale spatial concentration distribution of the lake, using quantitative remote sensing inversion method of water pollutants, and validates the inversion results using water synchronous measurement data. Through the results comparison, it can determine the optimal spatial scale analysis of HSI data for the selection of water pollutants spatial scale.

Keywords: Pollution of waters; Remote sensing; Spatial variation; Wavelet analysis

目 录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1 课题的研究背景 1

1.2 课题的研究意义 1

1.3 国内外动态 2

1.4 研究的内容及方法 3

1.4.1 研究内容 3

1.5 技术路线 4

第二章 理论与技术方法原理 6

2.1 水体污染物 6

2.2 尺度 6

2.2.1 基于像元的尺度转换 7

2.2.2 面向对象的尺度转换 7

2.3 小波变换 7

2.4 遥感空间反演算法 8

2.4.1 分析法 8

2.4.2 半分析法 9

2.4.3 经验法 9

2.4.4 半经验方法 9

第三章 研究区域概况及基础数据 10

3.1 研究区概况 10

3.2 基础数据 11

第四章 数据处理 13

4.1 图像预处理 13

4.1.1 CCD图像预处理 13

4.1.2 HIS图像预处理 16

4.2 图像小波压缩 19

4.3 图像反射率的计算与提取 21

4.3.1图像反射率的计算 21

4.3.2图像反射率的提取 22

4-4 叶绿素遥感反演 24

第五章 结论与展望 27

5.1 结 论 27

5.2 展 望 27

参考文献 28

致 谢 30

第一章 绪 论

1.1 课题的研究背景

水是我们生活中所不可缺少的物质。但是，随着人类经济活动加剧，工业生产的发展和社会经济的繁荣，水污染日益严重。水污染对周围环境和各种微生物等都存在很大的危害。久而久之，也会威胁到人的安全与健康。因此，我们必须重视水环境污染，并对其作出解决方案。治理水污染的首要任务了解水体中污染物分布情况，快捷准确的湖泊水质监测已经显得尤为必要，但传统监测方法费力费时，且仅能了解监测断面的水体污染状况，难以获取大尺度水体水质的变化趋势和空间分布状况，不能满足大尺度、实时动态的监测评价要求。遥感反演技术的出现，给水质的监测评价提供了新的机遇与选择。通过选择合适的遥感波段数据，建立水质参数的遥感估测模型来反演水体中的水质参数浓度，它可以反映水质在空间和时间上的分布和变化情况，发现一些常规方法难以揭示的污染物迁移特征和污染源分布，具有监测范围广、快速、低成本和便于长期进行动态监测的优点。

1.2 课题的研究意义

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