案例研究：卫星技术检测到莫梅尔湖周围的污染源
识别氮和磷源
卫星技术已成功地用于帮助检测泄漏，但现在在美国正在应用泄漏，以帮助检测水污染的来源。
总部位于阿肯色州的美国水电工具，阿肯色州中部水，需要识别和监测进入其主要饮用水源之一的污染物的来源。
人造水库向阿肯色州首府小石城及周边地区提供65％的饮用水，经历了增加的沉积物，包括氮和磷。水库的流域包括各种与农业和林业有关的不同土地用途。
转向卫星 +大数据
与数据分析公司合作，使用了一种结合了卫星数据，水文分析的流域管理工具Rezatec。和机器学习。然后对土地使用进行映射以创建“土壤侵蚀风险模型”，以提供流域风险分析。
目的是创建回顾性分析，并将其与传统的监测方法相结合。这将有助于确定来源的位置，这些污染物（从除草剂，农药，肥料和金属）中造成的污染物有流入储层的风险。
然后，阿肯色州中部水利用所得数据吸引当地利益相关者和主要土地所有者。然后，该公用事业公司可以针对流域区域中弥漫性污染水平的降低，并管理与林业行动相关的农业实践和土壤侵蚀引起的水质的影响。
采用基于流域的方法
阿肯色州中部水认为，这种“基于流域的方法”将有两个主要好处：预防进入原水源并保护饮用水，最终减少污染水处理费用。
阿肯色州中部水资源科学家兰迪·伊斯利（Randy Easley）表示：“对于自来水公司而言，探索新的和创新的管理方法来应对预算约束，更严格的监管合规性要求以及增加的环境压力的挑战。”
Aquatech最近报道了另一家使用卫星技术（Utilis）的公司计划如何调整其卫星解决方案检测到下水道断裂的饮用水泄漏和泄漏。
整个进程如何运作？
Rezatec的地理空间人工智能（AI）解决方案基于当代地球观察数据和水文建模。
该公司称，使用对卫星衍生的地球观测数据的分析，它可以预测土地利用的变化和环境风险，从而深入了解土地使用如何影响水质。
机器学习实现了卫星图像和数据输入的统计处理，这可能导致“降低运营成本并在其网络中优化资产管理”。
该解决方案还用于评估水分配网络中的管道故障风险，并监测大坝潜在的弱点迹象。
“水公用事业正在寻找更全面和成本效益的方法来绘制和监视土地利用/土地覆盖，以预测流域内景观之间的变化，以便更好地了解土地使用与水质之间的关系。”操作官。
“卫星数据可以提供创新和高效的解决方案，这些解决方案正在全球越来越多的组织采用。”
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