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类型T_LNSES 002-2023 场地土壤生态环境损害遥感分析调查技术指南.pdf

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    T_LNSES 002-2023 场地土壤生态环境损害遥感分析调查技术指南 002 2023 场地 土壤 生态环境 损害 遥感 分析 调查 技术 指南
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    ICS 13.080CCS Z00团体标准T/LNSES 002-2023场地土壤生态环境损害遥感分析调查技术指南Technical Guidelines for Remote SensingAnalysis and Investigation of Site SoilEnvironmental Damage2023-02-01 发布2023-02-01 实施辽宁省环境科学学会发 布T/LNSES 002-2023I目次前 言.II1 范围.12 规范性引用文件.13 术语和定义.14 工作流程与工作内容.24.1 基本原则.24.2 工作流程.24.3 评估准备.24.4 数据采集与处理.44.5 场地生态环境质量遥感评估.44.6 场地生态环境评估指标.75 报告编写.95.1 报告编写要求.95.2 模型文件要求.9附录A(规范性附录)土壤情况记录表.10土壤样品采集记录表.10土壤光谱采集记录表.11附录 B(资料性附录)常见高光谱卫星数据.12常见高光谱卫星数据参数表.10附录 C(资料性附录)土地利用分类体系.15土地利用分类体系表.10附录 D(资料性附录)调查报告编制大纲.15调查报告编制大纲.10T/LNSES 002-2023II前言本文件按照 GB/T 1.1-2020标准化工作导则 第 1 部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由辽宁省环境科学学会提出并归口。本文件起草单位:沈阳建筑大学、生态环境部华南环境科学研究所、航天宏图信息技术股份有限公司、辽宁大辽生态环境有限公司。本文件主要起草人:问鼎、唐玉兰、廖通逵、李婷、黄殿男、周雯、刘强、洪曼、杨辉、宗继彪、傅金祥、曹倩、由昆、李红玲、李微、于靓、李继伟、张萧汉、杨娜、葛成林、王坤、李鑫。本文件为首次发布。T/LNSES 002-20231场地土壤生态环境损害遥感分析调查技术指南1范围本文件规定了场地土壤生态环境损害遥感分析调查的一般性原则、程序、内容和技术要求等内容。本文件适用于因场地环境污染导致的涉及土壤生态环境损害的遥感分析调查工作。土壤生态环境损害可分为重金属污染与有机物污染;根据不同污染类型与实地情况,划定污染的风险等级。2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。GB 15618 土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)GB 36600 土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)GB/T 39791.1 生态环境损害鉴定评估技术指南 总纲和关键环节 第 1 部分:总纲GB/T 39791.2 生态环境损害鉴定评估技术指南 总纲和关键环节 第 2 部分:损害调查GB/T 39792.1 生态环境损害鉴定评估技术指南 环境要素第 1 部分:土壤和地下水HJ 25.1 建设用地土壤污染状况调查技术导则HJ 25.3 建设用地土壤污染风险评估技术导则HJ/T 166 土壤环境监测技术规范3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1土壤 soil位于陆地表层能够生长植物的疏松多孔物质层及其相关自然地理要素的综合体。3.2生态环境损害 environmental damage因污染环境、破坏生态造成环境空气、地表水、沉积物、土壤、地下水、海水等环境要素和植物、动物、微生物等生物要素的不利改变,及上述要素构成的生态系统的功能退化和服务减少。3.3场地污染 site pollution在一定空间域上的土壤及含水层中污染物浓度及暴露量达到不可接受的生态或健康风险水平,或已经超过国家及地方限定值的现象。3.4土壤污染物 soil pollutants土壤中含量过多,超过土壤自净能力,引起土壤的组成、结构和功能发生变化,使微生物活动受到抑制的物质。3.5遥感 remote sensingT/LNSES 002-20232运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测,并根据其特性对物体的性质、特征和状态进行分析的理论、方法和应用的科学技术。3.6敏感程度 sensitivity产生一个可检测到(有用的)输出信号的最小输入。3.7高光谱反演 hyperspectral inversion使用遥感卫星拍摄的高光谱数据以及实地采样化验的某物质含量数据建立一个反演模型,从而得知土壤中某物质的含量。3.8预测模型 Prediction model采用定量预测法进行预测时,用数学语言或公式所描述的事物间的数量关系。4工作流程与工作内容4.1 基本原则4.1.1 针对性原则根据项目类别、敏感程度和土壤污染等级确定场地土壤生态环境损害遥感分析调查的工作方案和评估重点,选择最优的反演建模方法,有针对性的构建土壤污染物含量高光谱反演模型。4.1.2 科学性原则土壤污染高光谱遥感调查应深入分析土壤的光谱信息和污染物含量之间的联系,借助高光谱遥感数据在建模过程中准确描述土壤污染物含量的空间分布规律,经过模型验证保证评估结果的科学可靠。4.2 工作流程场地土壤生态环境损害遥感分析调查主要包括评估准备、数据采集与处理、场地土壤生态环境损害遥感评估(土壤污染物高光谱反演模型构建)、报告编写等步骤,具体工作流程见图 1。场地土壤生态环境损害遥感分析调查工作是在调查评价场地污染状况以及调研国内外相关研究成果的基础上,通过野外土壤样本的采集、室内光谱测定及预处理以及卫星或无人机高光谱遥感数据的采集与处理,构建土壤污染物含量高光谱反演模型。在此基础上,建立适合当前技术水平的场地土壤生态环境损害遥感评估分析指标体系。4.3 评估准备进行场地踏勘、人员访问,收集区域地质、地形地貌、土壤、水文等资料,掌握调查区的自然与社会环境状况、污染源、污染区域等信息;初步判定场地主要污染物种类;分析场地及其周边环境的潜在敏感受体,明确环境敏感程度;详细分析前期场地土壤污染物污染调查概况,确定高光谱遥感调查分析方法,编制工作方案。T/LNSES 002-20233图 1 土壤生态环境损害遥感分析调查工作流程T/LNSES 002-202344.4 数据采集与处理4.4.1 数据采集4.4.1.1 土壤样本采集土壤样本的采集需选择晴天能见度较好的天气,使采样点尽量均匀分布场地,并详细的记录每个样点的地理坐标。用于物理、地质及生物学用途的样本采集可能需要专业的工具及技术,这类采样宜在相关专家指导下进行。采样可选择采用机械方法或手工方法。采样可能在近地表面进行,或在地表下不同深度地方进行。可通过挖掘坑(如探坑),击入式探头或钻进(如钻孔)等方法达到所需深度。4.4.1.2 土壤光谱采集使用光谱仪对土壤样本的光谱数据进行采集,在暗室中对光谱反射率进行测定,卤素灯作为唯一光源,且光谱仪的功能及参数选择方面应至少满足如下要求:光谱仪光学系统采用真空光室,重现性及长期稳定性良好;光学系统为帕邢龙格结构;激发台温度控制稳定;自动分析程序选择;仪器带有自检功能;工作曲线采用国际样线,预做工作曲线,可根据需要延伸及扩展范围,自动扣除干扰。4.4.1.3 土壤污染物含量测定在室内采用相关仪器进行土壤样品主要的污染物测定。4.4.1.4 高光谱遥感数据获取高光谱遥感数据包括基于卫星的高光谱数据或无人机机载高光谱数据,前者可采用现有的覆盖场地的高光谱卫星数据,无人机高光谱数据采集前需要进行导航准备、仪器设备安装和检查、基站布设、飞行测量、地面基站数据获取和地面定标光谱测量等。高光谱数据空间分辨率原则上不低于 30 米,条件允许的情况下应尽可能选择较高分辨率的卫星,目前国产主流高光谱卫星有高分五号(GF-5)、珠海一号、环境一号 A 星(HJ-1A)等,可根据实际情况以及相关要求采用合适的影像数据。4.4.1.5 采样补充说明在采样过程中还应注意采样区域的大小及地形;所采样地面的自然特征;土壤类型或地层可能的水平和垂直差异表征;采样地及周边区域的地质状况;地下水深度及流向采样深度,包括挖掘坑或地基深度(考虑场地的将来利用);采样地的使用或处理历史;建筑物及障碍物如地基或硬质地面,埋藏槽罐及地下设施(如电力、下水道、管道,电缆等);地下槽罐及设施存在的表征(如观察盖检查室、排气管等);混凝土及柏油通道、公路或硬质地面现场人员的安全及环境保护;支撑植被生长而大范围扩展的根系预估之外的地表水塘或水饱和地面;围栏墙体及其他妨碍进人的土木工程;高于现场平面之上的倾倒物料或建筑拆除物料;存在被污染风险的水体位置,包括地表水及地下水。4.4.2 数据预处理4.4.2.1 土壤光谱数据预处理对土壤光谱数据的预处理主要有异常曲线的剔除、断点修正、平滑去噪、主成分分析、光谱的多元散射校正,此基础上对光谱数据进行数学变换。4.4.2.2 高光谱遥感数据预处理图像预处理是遥感应用的第一步,针对卫星或无人机高光谱数据进行预处理,包括辐射定标、大气校正、几何校正、影像拼接和预处理质量检查等。4.5 场地生态环境质量遥感评估4.5.1 土壤光谱特征分析将土壤污染物含量与变换后的土壤光谱数据进行皮尔逊(Pearson)相关分析,筛选出最大相关系数对应的光谱特征波段。光谱分析受到系统误差、偶然误差等因素影响,因此在实际调查过程中应根据当地环境条件进行调整。土壤污染物特征波段见表 1。T/LNSES 002-20235表 1 土壤污染物特征波段土壤污染物特征波段Cr565nm、596 nm、705 nmCu585 nm、515 nm、555 nmPb585 nm、545 nmZn565 nm、585 nm、545 nm、959 nmHg595 nm、555 nm、955 nmNi515 nm、395 nm、465 nmAs545 nm、985 nm、955 nm、975 nmCd735 nm、905 nm4.5.2 土壤污染物反演模型构建将采集的土壤样本一部分用于建模,一部分用于模型精度验证。根据土壤光谱特征波段,样本点在高光谱遥感数据中对应波段的光谱反射率值为自变量,场地土壤样本的实测土壤污染物含量为因变量,建立场地土壤污染物含量估测模型。4.5.2.1 多元逐步线性回归法(MLSR)多元线性逐步回归是通过一个因变量和多个自变量组合表达它们之间的线性关系。其基本思想是逐个将变量引入模型,利用逐步回归的思想筛选出显著性水平良好的波段,每引入一个新的变量后,对已经选入的每个变量逐个进行显著性检查,从而剔除掉不显著的变量。回归方程为:=0+11+22+式中:因变量;自变量;(=0,1,2,)回归系数;随机误差;自变量的数量。将土壤污染物实测含量作为建模样本的因变量,在遥感影像中提取与土壤样本对应坐标上的光谱波段的反射率作为自变量,通过 MLSR 方法分析构建污染物反演模型。4.5.2.2 偏最小二乘回归法(PLSR)偏最小二乘回归是一种结合主成分回归和 MLSR 的分析方法,是比较有效的分析方法。主要研究内容是在大量的两组高线性相关变量的情况下,建立自变量的线性模型,以解决样本数小于变量数的问题,避免出现过拟合,因此 PLSR 是对 MLSR 的改进。其原理是首先从自变量(1,2,)中提取相互独立的分量(=1,2,),并且提取的主成分携带尽可能多的原始成分;然后从因变量(1,2,)中提取独立分量(=1,2,),要求 和 之间的协方差最大化,并利用 MLSR 得出的因变量建立回归模型。该方法误差较小,操作简单。=+=+式中:、的正交载荷矩阵;、误差项(服从正态分布的随机变量)。以土壤污染物实测含量为因变量,选用单一光谱指标的特征波段作为自变量建立单光谱变换指标偏最小二乘回归(univariate partial least squares regression,U-PLSR)模型,用 MLSR 筛选出的多种光T/LNSES 002-20236谱指标作为自变量建立多光谱变换指标偏最小二乘回归(multivariate partial least squares regression,M-PLSR)模型。4.5.3 场地土壤污染物评价
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