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可可西里湖泊群立体监测技术方法及应用

汇报人:

2024-01-31

contents

目录

引言

可可西里湖泊群概述

立体监测技术方法

监测数据处理与分析

监测技术应用与效果评估

结论与展望

01

引言

保护可可西里湖泊群生态环境

01

可可西里湖泊群是我国青藏高原上的重要湿地生态系统,具有独特的水文、气候和生物多样性特征,对维护区域生态平衡具有重要意义。

监测技术方法的需求与发展

02

随着全球气候变化和人类活动的影响,可可西里湖泊群面临着水位下降、水质恶化、生物多样性减少等问题,迫切需要有效的监测技术方法来及时掌握湖泊群生态环境的变化情况。

为湖泊群保护与管理提供科学依据

03

通过立体监测技术方法的应用,可以获取湖泊群的多源、多维、高精度监测数据,为湖泊群的保护与管理提供科学依据和决策支持。

国内研究现状

目前国内在湖泊立体监测方面已经取得了一定的研究成果,包括遥感监测、地面观测、水下探测等多种技术手段的应用,但在可可西里湖泊群方面的立体监测研究还相对较少。

国外研究现状

国外在湖泊立体监测方面的研究起步较早,技术手段更加先进和多样化,包括卫星遥感、无人机航拍、雷达探测、声学探测等多种方法,可以为可可西里湖泊群的立体监测提供有益的借鉴和参考。

发展趋势

未来湖泊立体监测技术将更加注重多源数据的融合与挖掘,提高监测精度和时效性;同时,随着人工智能、大数据等技术的不断发展,湖泊立体监测将实现更加智能化和自动化的数据处理与分析。

研究内容

本研究将针对可可西里湖泊群生态环境的特点和问题,开展多源、多维、高精度的立体监测技术研究,包括遥感监测、地面观测、水下探测等多种技术手段的综合应用,以获取湖泊群的水位、水质、生物多样性等多方面的监测数据。

技术路线

本研究将采用“天-空-地-水”一体化的立体监测技术路线,通过卫星遥感获取大范围湖泊群的空间分布和水位变化情况;利用无人机航拍获取高分辨率的湖泊群影像数据;通过地面观测站对湖泊群的水质、气象等要素进行实时监测;利用水下探测器对湖泊群的水下地形、水质等要素进行探测和分析。同时,将采用多源数据融合与挖掘技术,对获取的监测数据进行综合处理和分析,提取湖泊群生态环境的变化特征和规律。

02

可可西里湖泊群概述

可可西里湖泊群位于中国青藏高原腹地,青海省境内,是世界上海拔最高、面积最大的高原内陆湖泊群。

地理位置

该地区气候寒冷干燥,属于高原亚寒带半干旱气候区,年均气温低,日夜温差大,植被稀疏,以高寒荒漠草原为主。

自然环境

可可西里湖泊群由众多大小不一、形状各异的湖泊组成,呈星罗棋布状分布于高原之上,湖泊之间通过河流、溪流等相互连接。

湖泊水质清澈,矿化度低,多以淡水湖和微咸水湖为主;湖泊深度不一,部分深湖可达数十米;湖岸线曲折多变,多形成半岛、湖湾等地貌形态。

特点

分布

由于高原气候和人为活动影响,可可西里湖泊群生态环境脆弱,植被覆盖度低,生物多样性不高,但仍有一些特有的高原生物种类生存繁衍。

生态环境现状

近年来,随着全球气候变化和人类活动加剧,可可西里湖泊群面临着水位下降、水质恶化、草场退化等生态环境问题,对当地生态系统和人类生产生活造成了一定影响。

生态环境问题

03

立体监测技术方法

利用高分辨率卫星影像,对可可西里湖泊群进行大范围、周期性监测,获取湖泊面积、水位等信息。

卫星遥感

利用飞机或无人机搭载遥感设备,对湖泊进行高分辨率、高精度的航空摄影,获取更详细的湖泊信息。

航空遥感

利用雷达波的穿透性强、不受光照和时间限制等特点,对湖泊进行全天候、全天时的监测。

雷达遥感

在湖泊周边设立水位观测站,通过水位计等设备实时监测湖泊水位变化。

水位观测

水质监测

气象观测

定期采集湖泊水样,进行水质化验和分析,评估湖泊水质状况。

设立气象观测站,对湖泊周边的气象要素进行实时监测,为湖泊变化提供气象数据支持。

03

02

01

高分辨率航拍

利用无人机搭载高分辨率相机,对湖泊进行高清晰度、多角度的航拍,获取湖泊的详细影像资料。

实时传输技术

通过无人机搭载的实时传输设备,将航拍影像实时传输回地面控制中心,方便及时进行数据分析和处理。

无人机巡航监测

利用无人机进行定期或不定期的巡航监测,及时发现湖泊的异常情况并进行处理。

水下环境监测

通过水下机器人搭载的环境监测设备,对湖泊的水温、水质、溶解氧等环境参数进行实时监测和分析。

水下地形探测

利用水下机器人搭载的地形探测设备,对湖泊底部地形进行高精度探测和测绘,获取湖泊底部地形数据。

水下生物探测

利用水下机器人对湖泊中的生物种类、数量、分布等进行探测和记录,为湖泊生态研究提供数据支持。

04

监测数据处理与分析

数据清洗

数据格式转换

数据插值

质量控制标准制定

去除异常值、重复值等不符合质量要求的数据。

对缺失数据进行插值

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