Urban Water Bodies 및 Pollution Levels 모니터링에 원격 감지의 응용

원격 감지 기술

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감시 도시 물 Bodies

도시 물체 - 호수, 강, 저수지, 운하, 해안 지역 - 폭풍우 런트, 하수 오물 과잉, 산업 배출 및 열 오염에서 표면 일정 압력. 전통적인 모니터링은 분리 지점에서 현장 샘플링에 의존, 이는 노동 집중, 비싸고, 단지 스냅 샷 데이터를 제공합니다. 원격 감지는 이러한 방법을 보완하여 시옵틱, 빈번한, 공간적 연속 관찰. 단일 위성 이미지는 네트워크 기반을 놓을 수 있습니다, 네트워크 기반을 놓을 수 있습니다. 네트워크 기반을 모니터링하는 것은 네트워크 기반을 놓을 수 있습니다.

물 품질 모수의 탐지

센서는 여러 가지 중요한 매개 변수를 직접 달성하거나 알고리즘을 통해 측정합니다. Turbidity]는 빛 침투를 막는 중단 된 입자를 나타냅니다. 눈에 보이는 빨간색과 가까운 적외선 밴드에서 반사율이 증가하여 검출됩니다. Chlorophyll-a 농도], algal 생물 자원을위한 프록시는 녹색 반사율에 가까운 적외선의 비율에서 추정됩니다. [LT:2]]]는 녹색 열광성 물질의 열광성 물질을 흡수하거나 오염 물질을 방지합니다.]는 유기 광물의 열광을 방지합니다.

Mapping 오염원

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Eutrophication와 Algal Bloom 감시

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원격 감지 플랫폼의 유형

다른 플랫폼은 공간 해상도, 임시 주파수 및 적용 영역 사이의 거래 오프를 제공합니다. 올바른 플랫폼을 선택하면 특정 모니터링 목표, 예산 및 물체의 크기에 따라 다릅니다.

위성 기반 원격 감지

위성은 매일 2 주마다 배열하는 재시동 시간과 함께 일관된 글로벌 범위를 제공합니다. Landsat 8 및 9는 더 큰 호수와 공기통에 적합한 30 미터의 해상도를 제공합니다. Sentinel-2A 및 2B는 대기 공간에 10 미터의 해상도를 제공하며, 중간 크기의 도시체에 이상적입니다. ]Sentinel-2A 및 2B는 대기 공간에 대한 개별적인 측면을 감지합니다.

공중과 무인비행기 근거한 먼 감각

원격 감지에 의해 측정되는 중요한 물 질 지시자

다음 표는 원격 감지 데이터에서 파생 된 가장 일반적인 물 품질 지표를 요약하고 도시 물 관리를위한 스펙트럼 기반 및 침수와 함께.

Turbidity: Red와 Near- Infrared 밴드의 높은 반사율은 건설 현장 또는 침식에서 중단 된 세디먼트를 나타냅니다.
Chlorophyll-a: 그린투-나이어 적외선 비율은 조류와 eutrophication 위험을 검출합니다.
표면 온도: 열 대역은 열 오염을 식별하고 깊이 혼합 패턴을 표시 할 수 있습니다.
색상 유기물 용해: 푸른 파장의 흡수는 하수 또는 탈착식 채식에서 유기 오염을 나타냅니다.
Secchi 디스크 깊이: 반사 모델에서 파생된 물 선명도의 empirical 측정.
올림 슬릭 또는 화학 유출: 자외선에 있는 증류관 스펙트럼 시그널 시그널 시그널 시그널 시그널 시그널은 비상 감지를 가능하게 합니다.

오염 모니터링에 원격 감지의 이점

도시 물 감시를 위한 원격 감지의 채택은 가동 효율성과 과학적인 이해를 강화하는 다수 이점을 제안합니다.

대규모 적용: 단일 이미지 캡처 전체 물 또는 메트로폴리탄 워터 네트워크, 지역 오염 패턴을 밝혀.
Frequent and timely data collection: Satellites는 매 며칠마다 동일한 영역을 재시동하고, 드론은 주문형 모니터링을 제공하고, 추세 분석이 가능합니다.
비용 절감: 원격 감지는 광범위한 현장 샘플링, 저소음, 장비 및 실험실 분석 비용을 절감합니다.
오염 사건의 거의 탐지:] 자동화된 알고리즘은 인공위성 지나치게 인공위성 지나치게 후 알갱이 또는 기름 유출과 같은 anomalies를 검출할 수 있습니다, 급속한 응답을 방아쇠를 당기.
효율 비교: Archived satellite imagery going back decades 수질 변화와 오염 제어의 효과의 장기 수질의 평가를 허용한다.
GIS: 원격 감지 데이터 레이어는 공간 분석 및 결정 지원을 위한 지리적 정보 시스템에 직접 공급합니다.

도전과제

변화하는 잠재력에도 불구하고 원격 감지는 작업 배치에 대한 해결되어야하는 여러 실용적인 기술 과제를 직면.

Cloud Cover: 광 센서는 열대 또는 비오는 도시 지역의 데이터 가용성을 제한하는 클라우드를 통해 볼 수 없습니다. 레이더 센서(SAR)는 클라우드를 관통하고 다른 정보 유형을 제공 할 수 있습니다.
Spatial Resolution: 많은 무료 위성 임무는 작은 연못이나 좁은 도시 운하에 10-30 미터 픽셀, 너무 조악한 10-30 미터 픽셀이 있습니다. 고해상도 상업 이미지는 비용이 들지 않습니다.
대기 방해: Haze, aerosols, 수증기 신호 정확도에 영향을 미치기 때문에, 정교한 교정 알고리즘을 필요로 하는 정교한 교정 알고리즘을 필요로 합니다.
Parameter inference: 원격 감지 측정 표면 반사, 화학 농도가 직접 되지 않습니다. 반사율과 수질 간의 관계는 현지 교정 및 검증을 통해 설치되어야 합니다.
데이터 처리 복잡성:작성 가능한 정보는 이미지 처리, 통계 모델링 및 수생 생태계의 도메인 지식에 전문적을 요구합니다.
템플링 간격: 고정 시간에 위성 패스, 잠재적으로 몇 시간 동안 지속되는 결합 하수구 오버 플로우와 같은 짧은 탈 오염 사건을 누락.

미래 지향과 혁신

기술 및 방법론적 진보는 급속하게 도시 물 감시를 위한 원격 감지의 기능 그리고 접근 가능성 확대하고 있습니다.

Hyperspectral 센서: EnMAP와 PRISMA 같은 새로운 위성 임무는 수백 개의 좁은 스펙트럼 밴드를 제공, 오염 물질 및 알갱이 종의 정확한 식별을 가능하게.
Machine Learning 알고리즘: in-situ 측정에 훈련된 딥러닝 모델은 위성 데이터에서 수질의 정확성을 향상시키고, 로컬 교정에 필요한 것을 줄입니다.
IoT 및 인-situ 센서와 통합:] 수중 센서 네트워크와 원격 감지를 결합하여 데이터가 교차되고 임시 간격을 채우는 하이브리드 모니터링 시스템을 만듭니다.
소형 위성 별자리: Planet Labs와 같은 회사는 3-5 미터 해상도에서 매일 지구를 이미지하는 CubeSats의 수백을 운영하며, 극적으로 온도 주파수를 향상시킵니다.
Cloud 컴퓨팅 플랫폼: Google Earth Engine 및 Microsoft Planetary Computer와 같은 서비스들은 현지 인프라 없이 대규모 위성 아카이브를 처리할 수 있으며, 제한된 자원으로 시정촌에 대한 액세스를 민주화할 수 있습니다.
Real-time alert system:] 자동화된 분석 파이프라인은 위성 오버패스의 시간 내에 오염 이벤트를 감지하고 모바일 애플리케이션을 통해 워터 관리자에게 경고를 보냅니다. U.S. Environmental Protection Agency 및 ]European Space Agency's Copernicus program는 이러한 운영 서비스를 적극적으로 개발하고 있습니다.