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【摘 要】及时了解和掌握城市的环境状况，对于合理保护城市环境和实现区域可持续发展具有十分重要的意义。传统的环境监测和调查，因其人工成本高、效率低、时间长，不能对城市环境的变化趋势及时进行反馈。根据统计，2018年我国发射的遥感卫星已经达到了40颗，远超过2017年发射的19颗，预计今后会有更多的遥感卫星升空，对我国的遥感监测发挥重要作用。随着遥感技术的进步，遥感卫星传感器的专业化、高精度化和其光谱的广域覆盖能力不断增强，遥感监测已成为环境保护最重要的监测手段之一。
【关键词】光学遥感技术;污染观测;应用
1 城市污染监测的内容
目前，先进的遥感卫星上都会搭载高精度的专业级别的光谱传感器，因为地球上各地物的光谱不同，传感器感受到的反射光谱也不同，这就成为地物辨别、环境监测的基础。在所有物质中，水体对光的反射最小，光波大多都被水体吸收了，反射率一般在2%—5%左右。能够对水体进行遥感的光波段为可见光，尤其是蓝光波段是最适合的，海洋大多呈现为蓝色也是这个道理。当水体受到污染时，反射光谱会随着污染物的性质和浓度的不同而发生变化，根据常用仪器检测的经验可以反推水体污染不同程度的光谱特征以供遥感技术的对比使用。由于监测水体需要用到光谱的分析，水体中与光谱变化有关，能够通过反演来测定的指标有叶绿素、固体悬浮物、水体透明度、生物需氧量、总磷、总氮、氨氮等，这些就是进行污染遥感监测的内容。
2 城市污染监测的数据处理
2.1 污染实地调查数据的获取
此次研究以我国某地级市为目标区域，城区内的河道有18条，总长度约为30 km。城区水域的面积占城区总面积的10%左右。城区的河道水力坡度差较小，加之城市内的河床比郊区的河床高，周边清澈的水很难流入市区，造成河道自净能力较差，因此随着经济发展和生产活动的加剧，造成水体污染加剧。这就为水体污染监测工作带来较大困难，常规的监测手段和现有的人员承担不了庞大的工作量，所以需要采用卫星遥感技术进行实时监测，可以减少大量的外业工作。
2.2 污染遥感数据的获取
根据采样时GPS-TRK定位的坐标数据，通过遥感卫星得到基础图像，基础图像的获得需要通过“地理空间数据云”中获取或者从其他网站取得。在处理遥感图像时，需要使用遥感图像处理平台ENVI，对遥感图像进行数据预处理、水体提取等常规功能，经过处理能够得到高质量的遥感图像（如图2所示）以及图像数据。
2.3 数据处理
在对遥感图像提取的灰度值与水体实测指标数据进行相关性分析以便遥感卫星能够直接或间接进行水体反演时，需要利用数学统计的两个知识：回归分析和因素分析。它们是统计学的一个重要分支。回归分析是确定因变量与一个或者多个自变量的相关关系，最终建立回归方程的一种分析。在实际运用中，建立回归方程的目的就是为了确认变量与因变量是否存在某种关系，用相关系数的大小来判断它们的相关程度。因素分析是根据回归分析结果，得出各个自变量对目标变量产生的影响，原理就是按照各变量的相关性大小进行分组，把相关性大的分为一组，相关性低的分为一组。每个组的变量作为一个因素，用不可预测的变量来表示，这个因素就称作为公共因素。这样统计的问题就能够用这些公共因素和特殊因素构成基本函数来描述需要统计的每个变量。在研究的领域来讲，许多问题的产生，都不是孤立的，一般都是有某种因素影响或者多种因素的作用。
为了研究遥感图像提取的灰度值与城区水域实测数据间是否存在相关联的关系，以采样位置的遥感图像灰度值为自变量，以采样位置的实测值为因变量建立回归分析，再利用因素分析的降维方法，建立简单描述各种污染因素的回归方程。
3 遥感技术在生态系统脆弱性评价上的运用
生态系统脆弱性的评价可以预测在某些外部因素下是否易于引发生态问题及环境污染，能较好地反映生态环境对外界干扰的承受程度。生态环境脆弱性研究不仅能为脆弱生态环境重建工作提供科学依据，进行生态环境脆弱性评价同时也是制定区域可持续发展规划的重要前提。以遥感和地面调查数据为基础，通过分析研究区域生态系统格局及演变趋势、生态系统质量及生态系统服务功能等的时空特征，判断其生态系统脆弱的等级，提出生态保护的对策和建议。
生态环境脆弱性评价指标确定方面：该区域的突出环境特点;区域地貌、气候、土壤、植被特点等及人类活动。故而，基础地理数据、专题数据里的地形数据（高程、坡度、坡向）、土壤数据、降水数据（全国范围内分辨率为100米×100米的GRID数据）、植被数据、农田分布和农业人口比重数据都可以在GIS软件中处理进行制图和分析。
4 结束语
通过对城市污染监测的研究可以看出，环境遥感的方法比常规的监测手段有更高的效率、更直观的效果、更低的成本，随着技术的成熟化，完全可以通过遥感技术建立整个城市的生态环境监测系统，对正大气、水、土壤等环境要素进行实时监测，及时进行污染预防、污染治理、突发状况处理等工作，有助于城市环境的可持续发展。本文通过对遥感污染监测的原理、方法以及数学统计分析得到了污染要素反演的关联关系以及综合污染分布图，证明了经验分析模型的有效性。当然，遥感水质监测方法在后续研究工作中，还应该加强水体反演方法的研究;由于水质监测的参数较多，目前的遥感技术还不十分完备，与实际应用中的水质监测要求存在一定距离，需要研究更宽范围的光学传感器以增加水质监测的范围。
參考文献：
[1]杨柳，韩瑜，李帆，等.基于ETM+影像的温榆河水质参数反演[J].黑龙江大学自然科学学报，2013（4）：533-539.
[2]王旭楠，陈圣波，宁亚灵，等.基于ASTER数据的石头口门水库水质参数定量遥感反演[J].世界地质，2008（1）：105-109.
[3]江辉.基于多源遥感的鄱阳湖水质参数反演与分析[D].南昌：南昌大学，2011.
[4]佘丰宁，蔡启铭.主成分监督分类及其在水质特征遥感图像识别中的应用[J].湖泊科学，1997，9（3）：262.
（作者单位：浙江泰乐地理信息技术股份有限公司）
【关键词】光学遥感技术;污染观测;应用
1 城市污染监测的内容
目前，先进的遥感卫星上都会搭载高精度的专业级别的光谱传感器，因为地球上各地物的光谱不同，传感器感受到的反射光谱也不同，这就成为地物辨别、环境监测的基础。在所有物质中，水体对光的反射最小，光波大多都被水体吸收了，反射率一般在2%—5%左右。能够对水体进行遥感的光波段为可见光，尤其是蓝光波段是最适合的，海洋大多呈现为蓝色也是这个道理。当水体受到污染时，反射光谱会随着污染物的性质和浓度的不同而发生变化，根据常用仪器检测的经验可以反推水体污染不同程度的光谱特征以供遥感技术的对比使用。由于监测水体需要用到光谱的分析，水体中与光谱变化有关，能够通过反演来测定的指标有叶绿素、固体悬浮物、水体透明度、生物需氧量、总磷、总氮、氨氮等，这些就是进行污染遥感监测的内容。
2 城市污染监测的数据处理
2.1 污染实地调查数据的获取
此次研究以我国某地级市为目标区域，城区内的河道有18条，总长度约为30 km。城区水域的面积占城区总面积的10%左右。城区的河道水力坡度差较小，加之城市内的河床比郊区的河床高，周边清澈的水很难流入市区，造成河道自净能力较差，因此随着经济发展和生产活动的加剧，造成水体污染加剧。这就为水体污染监测工作带来较大困难，常规的监测手段和现有的人员承担不了庞大的工作量，所以需要采用卫星遥感技术进行实时监测，可以减少大量的外业工作。
2.2 污染遥感数据的获取
根据采样时GPS-TRK定位的坐标数据，通过遥感卫星得到基础图像，基础图像的获得需要通过“地理空间数据云”中获取或者从其他网站取得。在处理遥感图像时，需要使用遥感图像处理平台ENVI，对遥感图像进行数据预处理、水体提取等常规功能，经过处理能够得到高质量的遥感图像（如图2所示）以及图像数据。
2.3 数据处理
在对遥感图像提取的灰度值与水体实测指标数据进行相关性分析以便遥感卫星能够直接或间接进行水体反演时，需要利用数学统计的两个知识：回归分析和因素分析。它们是统计学的一个重要分支。回归分析是确定因变量与一个或者多个自变量的相关关系，最终建立回归方程的一种分析。在实际运用中，建立回归方程的目的就是为了确认变量与因变量是否存在某种关系，用相关系数的大小来判断它们的相关程度。因素分析是根据回归分析结果，得出各个自变量对目标变量产生的影响，原理就是按照各变量的相关性大小进行分组，把相关性大的分为一组，相关性低的分为一组。每个组的变量作为一个因素，用不可预测的变量来表示，这个因素就称作为公共因素。这样统计的问题就能够用这些公共因素和特殊因素构成基本函数来描述需要统计的每个变量。在研究的领域来讲，许多问题的产生，都不是孤立的，一般都是有某种因素影响或者多种因素的作用。
为了研究遥感图像提取的灰度值与城区水域实测数据间是否存在相关联的关系，以采样位置的遥感图像灰度值为自变量，以采样位置的实测值为因变量建立回归分析，再利用因素分析的降维方法，建立简单描述各种污染因素的回归方程。
3 遥感技术在生态系统脆弱性评价上的运用
生态系统脆弱性的评价可以预测在某些外部因素下是否易于引发生态问题及环境污染，能较好地反映生态环境对外界干扰的承受程度。生态环境脆弱性研究不仅能为脆弱生态环境重建工作提供科学依据，进行生态环境脆弱性评价同时也是制定区域可持续发展规划的重要前提。以遥感和地面调查数据为基础，通过分析研究区域生态系统格局及演变趋势、生态系统质量及生态系统服务功能等的时空特征，判断其生态系统脆弱的等级，提出生态保护的对策和建议。
生态环境脆弱性评价指标确定方面：该区域的突出环境特点;区域地貌、气候、土壤、植被特点等及人类活动。故而，基础地理数据、专题数据里的地形数据（高程、坡度、坡向）、土壤数据、降水数据（全国范围内分辨率为100米×100米的GRID数据）、植被数据、农田分布和农业人口比重数据都可以在GIS软件中处理进行制图和分析。
4 结束语
通过对城市污染监测的研究可以看出，环境遥感的方法比常规的监测手段有更高的效率、更直观的效果、更低的成本，随着技术的成熟化，完全可以通过遥感技术建立整个城市的生态环境监测系统，对正大气、水、土壤等环境要素进行实时监测，及时进行污染预防、污染治理、突发状况处理等工作，有助于城市环境的可持续发展。本文通过对遥感污染监测的原理、方法以及数学统计分析得到了污染要素反演的关联关系以及综合污染分布图，证明了经验分析模型的有效性。当然，遥感水质监测方法在后续研究工作中，还应该加强水体反演方法的研究;由于水质监测的参数较多，目前的遥感技术还不十分完备，与实际应用中的水质监测要求存在一定距离，需要研究更宽范围的光学传感器以增加水质监测的范围。
參考文献：
[1]杨柳，韩瑜，李帆，等.基于ETM+影像的温榆河水质参数反演[J].黑龙江大学自然科学学报，2013（4）：533-539.
[2]王旭楠，陈圣波，宁亚灵，等.基于ASTER数据的石头口门水库水质参数定量遥感反演[J].世界地质，2008（1）：105-109.
[3]江辉.基于多源遥感的鄱阳湖水质参数反演与分析[D].南昌：南昌大学，2011.
[4]佘丰宁，蔡启铭.主成分监督分类及其在水质特征遥感图像识别中的应用[J].湖泊科学，1997，9（3）：262.
（作者单位：浙江泰乐地理信息技术股份有限公司）