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利用 IRS LISS IV 卫星数据评估印度哈尔基湿地(拉姆萨尔湿地)的水质参数。

Assessment of water quality parameters of the Harike wetland in India, a Ramsar site, using IRS LISS IV satellite data.

机构信息

Department of Botanical & Environmental Sciences, Guru Nanak Dev University, Amritsar, 143 005, Punjab, India.

出版信息

Environ Monit Assess. 2010 Nov;170(1-4):117-28. doi: 10.1007/s10661-009-1220-2. Epub 2009 Oct 31.

DOI:10.1007/s10661-009-1220-2
PMID:19882220
Abstract

This study aims at the classification and water quality assessment of Harike wetland (Ramsar site) in India using satellite images from the Indian Remote Sensing satellite, Resourcesat (IRS P6). The Harike wetland is a converging zone of two rivers, Beas and Sutlej. The satellite images of IRS Linear Imaging Self Scanner (LISS) IV multispectral sensor with three bands (green, red, and near infrared (NIR)) and a spatial resolution of 5.8 m were classified using supervised image classification techniques. Field points for image classification and water sampling were recorded using a Garmin eTrex Global Positioning System. The water quality parameters assessed were dissolved oxygen, conductivity, pH, turbidity, total and suspended solids (SS), chemical oxygen demand, and Secchi disk transparency (SDT). Correlations were established between turbidity and SS, SS and SDT, and total solids and turbidity. Using reflectance values from the green, red, and NIR bands, we then plotted the water quality parameters with the mean digital number values from the satellite imagery. The NIR band correlated significantly with the water quality parameters, whereas, using SDT values, it was observed that the green and the red reflectance bands were able to distinguish the waters from the two rivers, which have different water qualities.

摘要

本研究旨在利用印度遥感卫星资源卫星(IRS P6)的卫星图像对印度哈里奎湿地(拉姆萨尔湿地)进行分类和水质评估。哈里奎湿地是两条河流——比斯河和萨特莱杰河的汇流区。使用监督图像分类技术对 IRS 线性成像自扫描器(LISS)IV 多光谱传感器的三个波段(绿色、红色和近红外(NIR))和 5.8 m 的空间分辨率的卫星图像进行分类。使用 Garmin eTrex 全球定位系统记录图像分类和水样采集的现场点。评估的水质参数包括溶解氧、电导率、pH 值、浊度、总悬浮物和悬浮固体(SS)、化学需氧量和塞奇圆盘透明度(SDT)。建立了浊度与 SS、SS 与 SDT 以及总固体与浊度之间的相关性。然后,根据绿光、红光和近红外波段的反射率值,我们用卫星图像的平均数字值绘制了水质参数图。近红外波段与水质参数显著相关,而使用 SDT 值则表明,绿光和红光反射带能够区分具有不同水质的两条河流的水。

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