多种薄油膜光谱反射率特性外场测试方法及结果分析

水面溢油机载航测工作需要以全面的溢油模拟目标的光谱反射率特性数据作为支撑,选择合适的工作波段,并通过获得的数据对溢油情况进行分析与判断。针对汽油、柴油、润滑油、煤油与原油五种目标样本,油膜从紫外波段到近红外波段进行了反射光谱测量,并将结果与相同实验环境下的水的反射光谱对比。实验结果表明油膜的光谱反射特性与油品类型以及油膜的厚度相关。不同种类的油膜在相同厚度的情况下,光谱反射率曲线的差异很大,而同一种类的油膜,随着油膜厚度的改变,光谱反射率曲线亦随之发生改变,因而就单一油膜而论,可以通过反射率曲线区分不同的油膜厚度。以相同的油膜厚度而论,柴油,煤油,润滑油在380 nm附近存在反射率峰值,与水的反射率差异明显,原油在大于340 nm波长的反射率远小于水,所得到的反射光谱能够在一定程度上区分不同类型油膜。实验涉及主要溢油油种,数据全面覆盖探测常用的光谱波段,定量化描述了油膜光谱反射率特性,为机载水面溢油探测工作的波段选择与水面溢油的早期发现与分析提供了全面的理论与数据支持。     

海洋溢油模拟目标的紫外反射特性研究

海洋溢油是一种破坏性极大的海洋污染物,对它的监测一直是海洋遥感的重要内容之一, 通过反射率强弱来区分溢油区域和未污染海面即为常用的方法。文章针对海洋溢油的紫外反射特性展开研究,并建立了相应的光谱测量实验系统,选择合适的实验条件和环境后对海洋溢油的4种模拟目标(汽油、煤油、柴油、润滑油)的紫外波段反射光谱进行了测试。通过对实验数据的处理和分析,得到这4种模拟目标在紫外波段的反射特性,并和同样实验环境下测得的水反射特性进行了对比。实验结果表明,油膜在紫外波段的反射率和水存在较为明显的差异,差异值主要由油种和油膜厚度所决定。该实验方法同样适用于真实溢油目标,这为今后利用紫外波段对海洋溢油进行遥感监测积累了一定的理论和实验基础。     

利用反射与透射光谱测量GaN外延层的光学参数

GaN是一种理想的紫外发光和探测材料,其光学特性参数是光学器件设计的重要依据。采用紫外反射与透射光谱相结合的方法对国产GaN外延层进行光学特性测量,利用反射率与折射率之间的关系和薄膜干涉效应,建立了GaN外延层厚度、表面反射率、光谱吸收系数的光谱测量公式。测量结果表明,GaN外延层在紫外波段存在三个吸收区,其中364nm以下波段为强吸收区,吸收系数接近10^5cm^-1,364～375nm为吸收过渡区,375nm以上波段为弱吸收区;GaN表面反射率在三个吸收区的变化不大,为0．2～0．25之间。     

空间目标探测与识别的波段选择

介绍了根据目标的反射率实验测量和大气光谱特征对大气层外目标进行探测的波段选择方法.测量出样品及标准板的反射光强度,计算出样品的光谱反射率,在考虑空间目标自身的辐射强度、光谱反射率、背景大气的辐射亮度、目标-背景对比度、不同波段斜程透过率等诸多因素后进行波段选择.利用MODTRAN大气传输模型计算了目标亮度、背景大气的辐射亮度、对比度以及不同波段斜程透过率的典型光谱特征、并进行光谱特征分析,综合考虑目标的视亮度以及对比度,结果表明0.76～0.90 μm是包覆黄色镀铝聚酯薄膜的目标最佳探测波段,0.52～0.60 μm是包覆银色镀铝聚酯薄膜的目标最佳探测波段.     

反射光谱法快速检测润滑油污染浓度的回归模型

基于反射光谱技术原理研究润滑油的污染浓度预测模型。选用纯净润滑油和原态污染油为原料,采用等体积法逐一配置不同浓度的样本;调整好光纤探头与样品之间的距离及方位角并保持不变,采用脉冲氙灯为激发光源,利用波段在200~850nm范围的光谱仪对不同浓度的样本进行反射光谱测量实验。实验曲线观察分析表明,润滑油的污染浓度越高,反射光谱的强度越低。在采用变步长算法对原始实验数据进行稀疏采样的基础上,分别采用相关系数法、主成分分析法、主成分分析结合相关系数法(主成分-相关系数法)选取工作润滑油在220~780nm宽波段范围内的优势特征波长,并在所选取的优势波长处建立了润滑油污染浓度与光谱反射率的指数关系模型。测试结果表明,主成分-相关系数法选取的优势波长378.93nm,所建立的污染浓度与光谱反射率的指数回归模型能够较好地实现润滑油污染浓度大于0.06时的预测和估计。基于主成分-相关系数法选取优势特征波长所建立的指数关系回归模型,因混合介质及浓度的特异性条件,不服从低浓度均匀透明溶液中的朗伯-比尔定律,适用于较高污染浓度的润滑油质量状态估计,为进一步实现工作润滑油污染浓度的反射光谱法在线快速准确测定提供了可行性实验依据。     

基于光谱吸收靶标的成像光谱仪光谱定标方法研究

中心波长和带宽是影响成像光谱仪数据定量化应用水平的两个重要光谱性能参数。针对覆盖光谱范围较窄的可见光与近红外波段成像光谱仪,提出了一种利用人工光谱吸收靶标进行光谱定标的方法,论证和建立光谱吸收靶标光谱定标方法的数学模型。在同一环境下利用成像光谱仪和ASD光谱仪对地面光谱吸收靶标进行准同步光谱测量,并进行反射率计算,然后通过光谱匹配计算中心波长偏移量和带宽变化量。利用该方法对设计带宽为6 nm的可见光与近红外波段的成像光谱仪进行了地面定标实验。实验结果表明,该方法能够作为外场光谱定标的辅助手段,提高成像光谱仪的定量化应用水平。     

高光谱探测绿色涂料伪装的光谱成像研究

基于现有伪装涂料与植被反射光谱的本质差异,提出一种可有效识别当前所有绿色伪装涂料的高光谱成像方法.通过分析绿色伪装涂料与被子植物叶片的反射光谱及其一阶微分谱的差异,确定了星载和机载高光谱遥感探测中,可见光波段的绿色反射峰和780～1 300 nm的“近红外高原”波段反射率的波动性是识别绿色伪装涂料的有效光谱特征.对“近红外高原”波段的反射光谱进行成像是高光谱探测实现伪装目标可视识别的可行方法,尤其是对反射光谱一阶微分处理后进行成像可更加有效地识别植被环境中的绿色伪装涂料.     

有冰海区油膜光谱特征研究

近些年有冰海区石油的勘探、开发以及运输频度逐年上升,这增加了冰区溢油发生的风险。试验通过测量海水、碎冰、整冰等不同背景条件下轻柴油和原油油膜的可见光-近红外光谱反射率曲线,并与洁净的海水、碎冰和平整冰光谱曲线进行比较,得到能够有效识别冰区溢油的波段。测量结果表明：同一油种在不同背景下油膜的光谱反射率曲线有所差异,同一油种同一背景下由于分布形态不同光谱反射率曲线也有所差异。但同一油种的油膜仍呈现出许多区别于背景的共同特征：以海水、碎冰或整冰为背景的轻柴油油膜的光谱反射率曲线呈现“先低后高”、部分“相伴而行”的特点;海水、碎冰和整冰中原油油膜的光谱反射率曲线在750～770 nm区间出现楔状反射峰的典型特点。根据以上特点可以将溢油污染海水/海冰与洁净海水/海冰很好的区分开来,从而为遥感监测冰区溢油时的波段选择和溢油识别提供参考和依据。     

基于天空光遮挡法的漂浮式水体光谱测量系统研制

精确的现场水体光谱特性测量与分析是水色遥感领域亟待解决的重要基础问题。传统的剖面法、水面之上法等水体光谱现场测量方法无法直接测得离水辐亮度(L_w),后处理过程比较复杂,不确定性较大。天空光遮挡法(SBA)实现了对水体离水辐亮度的直接测量后处理流程相对简单,能较好地避免传统现场光谱测量方法的许多不确定因素。但目前为止,国际上还没有成熟的基于SBA方法的水体光谱测量系统,因此基于SBA方法开展新型水体光谱测量系统研制与测试具有重要的理论与现实意义。作者在系统分析SBA水体光谱现场获取原理的基础上,介绍了首套基于SBA方法的漂浮式水体光谱测量系统的研发情况,详细阐述了其硬件结构设计及系统单元设置情况。通过2017年9月20日珠江口(113°32′38″E, 22°25′43″N)的系统现场测试分析验证了该系统分钟级高频次连续水体光谱采集能力。该系统实现了连续直接观测得到离水辐亮度和入射辐照度进而计算得到遥感反射率(R_(rs))的功能,其变异系数均小于5%,将系统观测结果与Maya2000 Pro同步观测获得的遥感反射率对比,表现出良好的一致性,证明了该系统采用SBA方法进行水体遥感反射率测量的有效性。连续观测实验证明了该系统水体遥感反射率测量的稳定性以及快速跟踪水体光学特征变化的能力。论文指出了基于SBA漂浮式水体光谱测量系统发展起来的漂浮式光学浮标(FOBY)在自阴影评估与校正、数据质量控制、数据高频获取、浮标姿态记录、多要素联合观测、长时序大范围组网等方面存在的问题及未来发展前景。综上所述,基于SBA方法研发的漂浮式水体光谱测量系统能实现水体光谱的高频观测,以及水体光学特性的快速变化动态跟踪,有助于提高现场测量与卫星遥感数据的匹配效率;基于该系统,在建立传感器观测网的基础上可以获取水体光谱大数据集,有利于大幅提高各种卫星数据水色遥感应用潜力。     

基于实测数据的新疆富蕴季节性积雪光谱分析

使用FieldSpec 3(350～2 500 nm)光谱仪野外测得新疆富蕴地区季节性积雪光谱,与冰对比得出了该地区典型季节性积雪光谱特征,并分析了太阳高度角、 坡度、 雪深、 污染物浓度对积雪光谱的影响。研究结果表明：积雪反射率在可见光波段较高,随波长的增加逐渐减小;随着太阳高度角的增大积雪反射率逐渐降低,且在1 090和1 300 nm对太阳高度角的变化敏感;坡度的存在使积雪反射率大幅上升;在一定深度范围内,积雪反射率随雪深的增加而增大,在400～500和1 250～1 320 nm,反射率对雪深变化敏感;随着污染物的增加,积雪反射率在可见光波段明显下降,且波峰波谷趋于平缓。季节性积雪的光谱测量和分析工作对于积雪参数的监测和反演具有重要意义。     

多光谱数据融合和GANs算法的COD浓度预测

水体中过高浓度的有机污染物含量危害巨大,不仅会造成严重的环境污染,而且会危害人类身体健康。化学需氧量(COD)表征了水体中有机污染物的污染程度。提出了一种将紫外(UV)光谱和近红外(NIR)光谱进行多光谱数据级融合(LLDF)和特征级融合(MLDF),进而构建基于生成对抗式网络(GANs)算法的COD浓度定量预测模型。首先按照一定的浓度梯度配制COD标准液样本,分别采集标准液的UV光谱(190～310 nm)和NIR光谱(830～2 100 nm),对获取到的UV和NIR光谱数据进行一阶导数和Savitzky-Golay (S-G)平滑的预处理,消除基线漂移和干扰噪声;基于预处理过的光谱,直接进行数据级和特征级的数据融合,结合GANs算法搭建COD浓度预测模型。并使用评价参数相关系数的平方(R2)、预测值与真实浓度值的均方根误差(RMSEP)和预测偏差来对模型进行评价。结果表明,不论是特征级融合模型还是数据级融合模型都不够理想。分析原因可知,由于UV和NIR波段数据量不均衡,导致NIR波段掩盖掉了UV光谱的模型贡献度,让光谱融合失去意义。为了避免融合失败,拟采用归一化的方法处理多光谱数据,并讨论了标准归一化(SNV)、最大最小归一化(MMN)和矢量归一化(VN)对建模的影响。将经过归一化后的UV和NIR光谱数据再次进行融合,分别作为GANs模型的输入X,将真实测量COD值作为输出值Y,建立不同归一化方法处理后的COD浓度预测模型。建模结果显示,采用不同归一化方法对多光谱数据融合模型的影响较大,不论是数据级融合模型还是特征级融合模型的预测精度较未归一化之前有明显的提升,其中采用最大最小归一化的预测模型效果提升最为明显。与单一谱源的全波长UV波段的GANs预测模型、全波长NIR波段的GANs预测模型进行对比来验证多光谱数据融合GANs预测模型的精度,结果表明：基于UV和NIR光谱的特征级光谱融合模型的R2为0.994 7,RMSEP为0.976,比数据级融合的预测模型误差降低了52.9%,预测回收率为98.4%~103.1%,远好于其他几组,模型的泛化能力更强,预测精度也更高。与单一谱源的预测模型相比,多光谱数据融合能反应更多的水体样品的化学信息,更加全面揭示水体的污染物程度,从不同的层面上反应水体中污染物的差异,为在线监测水体中COD浓度提供一定的技术支持。     

盐胁迫下匍匐翦股颖高光谱分析与电解质渗透率反演

叶片电解质渗透率是反映植物细胞渗透性的一个重要指标,对草坪草遭受盐胁迫的研究有重要意义。针对叶片电解质渗透率传统检测方法,耗时长,损伤叶片,无法大面积监测等弊端,探讨了用高光谱快速无损检测叶片电解质渗透率的方法。以匍匐翦股颖(Agrostis stolonifera)为对象,在温室中水培两周后进行浓度分别为0(对照),100和200 mmol·L-1的盐处理,7 d后按间隔7 d取样3次,共72个样。每次取样时先测量样品的光谱值,然后采用电导率法测定叶片电解质渗透率。分析匍匐翦股颖三种盐处理与光谱反射率之间的关系和差异,对三种盐处理的光谱反射率计算归一化植被指数和差值植被指数,采用差分法计算光谱反射率的一阶微分,同时计算出蓝、绿和红光的三边参数,分析叶片电解质渗透率与光谱反射率、归一化植被指数、差值植被指数和三边参数的相关性。利用叶片电解质渗透率和各光谱数据相关程度高的数据,对校正集采用一元线性回归、多元线性回归和偏最小二乘回归法构建叶片电解质渗透率反演模型,用预测集检验反演模型。结果表明：盐胁迫与叶片高光谱在450～700 nm波段呈正相关;叶片电解质渗透率与450～732 nm波段反射率在0.01水平上显著相关;三边参数中绿边幅值和绿边面积与叶片电解质渗透率显著相关;采用偏最小二乘回归法建立的反演模型精度最好,建模和反演预测的决定系数分别达到了0.681和0.758,均方根误差分别为7.124和7.079。偏最小二乘法构建的反演模型实现了盐胁迫下匍匐翦股颖叶片电解质渗透率的快速无损检测,也为采用高光谱实时监测盐胁迫对匍匐翦股颖及其同类植物的伤害提供了依据和理论参考。     

基于植物油可见吸收光谱的相关系数鉴别特级初榨橄榄油

目前市场上的橄榄油品牌很多,质量参差不齐,亟需完善橄榄油的等级分类检测和特级初榨橄榄油的鉴别方法。可见吸收光谱光谱法可在不直接接触样品的情况下对样品进行无添加试剂的探测,因此为实现特级初榨橄榄油的鉴别,采用可见吸收光谱法对不同种类植物油进行了光谱测量。实验结果发现特级初榨橄榄油在500~780 nm波段内具有4个明显的吸收峰,而其他种类植物油在此波段内吸光度较弱或无吸收峰,且同种植物油不同品牌之间的光谱特征极其相似。采用相关系数比对不同种类植物油可见吸收光谱,分别计算了四个不同波长范围内植物油的可见吸收光谱的相关系数,实验发现不同波长范围内的植物油可见光谱相关系数差别较大。在520～700 nm范围内,特级初榨橄榄油间的光谱相关系数在0.999 6以上,特级初榨橄榄油与其他种类植物油的光谱相关系数均低于0.267 8,特级初榨橄榄油与其他等级橄榄油的光谱相关系数在0.194 6～0.835 8之间。研究结果表明可见吸收光谱相关系数法是一种快速非接触式鉴别特级初榨橄榄油的可行性方法。建立了一种特级初榨橄榄油快速鉴别方法,即可见吸收光谱相关系数法。该方法在特级初榨橄榄油的实际鉴别中具有一定的应用价值。     

基于生物光学模型的水面薄油膜厚度的高光谱遥感反演实验研究

研究水表薄油膜厚度与其反射率光谱之间的变化规律,对于分析海洋油膜污染和油气勘探的遥感探测机理具有十分重要的意义。建立了水面薄油膜厚度的生物光学模型,并介绍了单波段和双波段比值简化算法反演薄油膜厚度信息的方法。通过对原油样品进行油膜厚度定量反演,研究了遥感反射率随水表油膜厚度的变化规律。研究发现,可见光到近红外波段(450～800nm)反射率对油膜厚度变化最为敏感,有很高的负相关关系,并且随着油膜厚度的增加呈负指数形态下降。对于浅水环境较混浊的水体,ETM1/ETM3双波段比值模型可以较好的消除线性天空散射光的影响,克服单波段反演模型在不同水质背景下反演效果不稳定的特点,其反演结果的复相关系数R2可以达到0.98,是水表薄油膜厚度遥感探测的较好波段选择。     

琅琊山景区不同指标浓度下水质光谱差异分析

高光谱技术已广泛运用于水质检测领域。探讨不同指标浓度下水质光谱变化规律及其光谱特征,能够为水质指标遥感光谱精准识别与定量提取提供理论基础。选取琅琊山景区不同水体景观共47个典型站位进行水质指标与光谱同步测量,提取每个检测点的7个水质指标及350~950 nm波段,探讨不同浓度水质指标光谱特征变化规律,分析水质指标与光谱反射率、反射率一阶微分、任意两波段反射率比值及差值之间的关系。结果表明： 各水质指标光谱曲线变化趋势一致,但各有差异,区分度最大的波段在可见光范围;不同盐度、溶解性总固体、电导率含量的水质光谱曲线变化较为接近,含量最高的样本光谱反射率最高,且变化最显著;浊度含量较高的水质样本光谱反射率变化较显著,700~950 nm波段不同浊度含量的水质样本光谱反射率区分不明显;溶解氧浓度为4~4.9 mg·L-1的水质光谱反射率在350~900 nm波段内明显低于其余样本;在350~380 nm波段范围,光谱反射率不随叶绿素含量变化而变化,叶绿素含量接近0的样本在400~950 nm波段低于其余样本;不同蓝绿藻藻蓝蛋白含量的样本光谱曲线相比其余水质指标在350~730 nm波段变化较大,交叉点较多。此外,水质指标与原始光谱反射率相关性较低,光谱一阶微分、差值指数、比值指数与各水质指标相关性整体有所提升。该研究可为水质高光谱遥感检测提供一定的理论基础。     

黄浦江上游遥感监测溶解氧模型与时空变化

溶解氧含量是反映水体有机污染的重要水质指标。文章选择黄浦江上游水源中的典型水质参数——溶解氧为研究对象,利用地面高光谱遥感数据、多光谱遥感数据和现场水质监测数据来研究水体反射光谱特征与水质参数浓度之间的关系,发现溶解氧含量与641 nm波段的光谱反射率相关性最高,由Landsat5 TM第3和4波段的遥感反射率比值变量所建立的对数模型相关性最高,达到0.829。在此基础上,基于多时相遥感影像对溶解氧模型的通用性和准确性进行验证,并探讨了溶解氧的时空变化规律。结果表明,该模型具有较高精度,估测值与地面实测值在时间变化规律上保持一致,同时根据该模型得出的黄浦江上游溶解氧含量空间分布规律与该区域的有机污染实际分布情况是相互吻合的。     

不同含水量尾砂的光谱特征与遥感模型

我国尾矿库数量众多,分布广泛,在低含水量条件下,风力作用引起的尾砂扬尘会对周边环境造成污染。而尾矿库表面积大,含水量变化快,传统的含水量监测方法效率低、安全性差、成本高,难以实现尾矿库含水量的大面积、实时、快速的监测。目前,基于光谱特征的遥感模型虽可以较为准确地预测土壤含水量,但矿区尾砂与常规土壤在成分上存在差异性,使得土壤含水量的光谱预测遥感模型可能无法适用于尾矿库含水量的预测。为此,选择辽宁省风水沟尾矿库作为研究区,采集尾砂配置成不同含水量的样品,测试其可见光-近红外光谱,分析不同含水量样品的光谱特征以及含水量与光谱特征之间的关系,建立针对尾砂的含水量遥感预测模型,并应用于辽宁省风水沟尾矿库表面含水量的预测。结果表明：（1）含水量对尾砂的光谱特征有显著影响,二者存在高度的相关性,光谱反射率随含水量增加而下降,且波长越长,含水量对光谱的影响越显著;（2）构建了基于尾砂光谱特征的含水量遥感预测模型,选择Landsat8-OLI传感器的B6和B7波段,定义了比值指数（RTI）、归一化差异指数（NDTI）和差值指数（DTI）3种尾砂光谱指数,并将这3种指数作为输入自变量,使用随机森林方法进行训练以及含水量的建模预测,并与B7波段建立的对数反射率预测模型进行比较。结果表明,光谱指数+随机森林的预测模型效果优于基于B7波段建立的对数反射率模型。（3）使用光谱指数+随机森林的预测模型,通过Landsat8-OLI数据对实地尾矿库提取了含水量的空间分布图,结果表明模型预测的含水量与实测结果之间的决定系数R2达0.798,均方根误差RMSE为0.077,相对分析误差RPD为1.970,平均相对精度ARE为20.1%,在现有技术条件下,达到了较好的预测效果。该研究为变质型铁矿尾矿库含水量的预测提供一种大面积、实时、快速的实用方法。     

基于珠海一号高光谱卫星的巢湖叶绿素a浓度反演

叶绿素a是重要的水质参数,可以衡量水体的富营养化程度。遥感技术可以实时、快速、大范围地获取水体中叶绿素a的浓度与分布,对于水生态环境的评价及治理具有重要意义。内陆水体的光谱特征复杂,宽波段的多光谱遥感难以精确获取水体的光谱信息。国产珠海一号高光谱卫星因其光谱分辨率高,波段多等优势在内陆湖泊的遥感监测中具有广阔的应用前景。基于珠海一号高光谱数据,充分发挥其高光谱分辨率的优势,对巢湖的叶绿素a浓度进行反演,从影像中提取实测点处的遥感反射率曲线,筛选具有显著光谱特征的波段,并以OIF指数衡量不同波段组合获取水体组分信息的能力,以此构建与实测叶绿素a浓度相关性较高的波段组合。结果表明珠海一号OHS-2A星影像的14,16和19波段所构建的三波段模型[R_rs(700 nm)-1-R_rs(670 nm)-1]×R_rs(746 nm)在巢湖的叶绿素a浓度反演中取得了较高的精度,相对误差和均方根误差分别为19.97%和10.85 mg·m-3。由模型反演巢湖2019年5月10日的叶绿素a浓度空间分布图可知,叶绿素a浓度自东向西呈上升趋势,全湖南部和东北部的叶绿素a浓度较低,西巢湖的北部叶绿素a浓度最高。西巢湖的整体叶绿素a浓度是全湖最高的,尤其是其北部水域,水质情况较差,已经出现了一定面积的水华,其主要原因在于该地区紧邻合肥市,人类活动强烈,污水废水排放量大。珠海一号高光谱卫星对于内陆湖泊的水质反演具有一定的优势,但也存在着数据处理困难,波段利用率低,反演模型普适性差等局限,今后仍需借助珠海一号高光谱数据开展更多的湖泊遥感研究,不断提出高光谱遥感影像处理的新方法,提高反演模型的精度与普适性,充分挖掘数据源的潜力,使其更好地服务于水质的遥感监测工作。