传统的悬浮泥沙浓度测量方法大多采用取样法。这种方法耗费时间、人力和物力，而且由于采样地点等实际条件的限制，其监测的范围、获取的样点的个数以及采样的频次都无法满足水质监测的需求。而卫星遥感技术具有周期性、大范围、快速获取水体信息的优点，可以有效地监测水体组分含量的分布和动态变化，克服常规观测方法的不足，在水环境监测中的应用越来越广泛。传统调查方法是逐点采样分析，速度慢、周期长，且只能获得特定时间和空间上的少量离散数据，利用遥感快速、大范围、周期短的特点，可以实现大面积水域水色的动态、连续、同步的观测。85360

COMS卫星的GOCI传感器的分辨率为500m，其观察目标的覆盖区域为以朝鲜半岛为中心的2500×2500平方公里范围内的海域。GOCI传感器的6通道和2通道获取的数据为可见光和近红外测量数据，其波长范围为400nm ~ 900nm。海洋水色卫星GOCI观察海洋和沿海水域的高空间分辨率（500m）和非常高的时间分辨率（刷新 率：1小时）。2008年，王繁等的研究发现，杭州湾的潮水日变化引起的短周期震动幅度的变异程度超过了月内大、中、小潮导致的变异程度[1]。利用遥感能够快速获取周期性的海体表面的各种信息数据已经成为了一种新兴的获取数据的重要手段，越来越受到人们的重视被广泛应用。但是，王繁等的研究表明，杭州湾之类的高动态海区并不能通过中长期的遥感监测时间尺度获取到能够充分描述表层悬浮泥沙浓度的动态变化规律的数据，而把握小时间尺度的变化，如获取每天不同时刻的数据，来监测其日变化更具有现实的应用价值。GOCI数据每天能够在杭州湾地区成像8景，能满足其小时间尺度的监测需求。根据2010年，Young-Heon Jo等的研究，当需要监测、预测短时间范围和小空间范围的海洋环境可以采用GOCI影响数据进行分析。2014年，牟冰利用实验发现发现借用清洁像元大气校正方法在黄河口海域的适用性高[2]。典型的淤积水域导致该水域的悬浮泥沙的浓度长期处于高数值。2015年，江彬彬等建立的悬浮泥沙反演结果显示杭州湾北部芦潮港沿岸和庵东沿岸悬浮泥沙长期处于高值[3]。由于受到海潮的影响，当涨潮时，海水水位升高，悬浮泥沙的浓度因为海水的稀释作用降低，而后退潮后因为底部泥沙的再悬浮作用其浓度增高。同年，伍高燕等的研究表明在时间范畴上水体的最大浑浊度与海水水位有一定的滞后关系 [4]。由此可见,GOCI高时间分辨率的能力使得其对中国杭州湾入海口的悬浮泥沙浓度的变化能够进行准实时观测。

"高分四号"卫星时间、空间分辨率均较高，被越来越多的应用于中国领土上的各方面数据的监测上。实现中国民用高分卫星研制和卫星遥感应用领域的新突破[5]。2016年，刘明等验证了相比更高分辨率遥感影像的水体提取结果,"高分四号"卫星数据提取的水体外部轮廓较为粗糙。"高分四号"卫星影像包含了多样的湿地类型信息，在研究时一般采用最大似然法进行分类。根据提取到的湿地类型信息及其空间分布，对湿地的保护有重要意义。论文网

近年来国内学者对于多源遥感卫星的比较研究逐渐增多。2012年，沈宏综合比较Landsat5/TM、Terra/Aqua/MODIS、ENVISAT/MERIS、FY-3A/MERSI以及COMS/GOCI五个卫星传感器的各参数，可知，水色传感器设计性能在不断地提高。主要表现在：水色波段增多，光谱分辨率也提高到 20 nm 和 10 nm [6]。2014年彭翔翼对MODIS、MERSI、GOCI和MERIS四种传感器的各项基础数据进行比较。MODIS和GOCI天顶辐亮度与MERIS的线性相关性均较好, 且三者的Rrs一致。但MERSI传感器与MERIS传感器各光谱波段的Rrs相差较大，尤其是近红外区域。2015年，李军等的研究结果表明：GOCI的去云算法比较严格，在卫星有效数据覆盖率方面差于MODIS[7]。GOCI数据的遥感反射率产品有较好的线性相关，且GOCI反演值大于MODIS反演值。 悬浮泥沙浓度测量技术国内外研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_196885.html