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。     

基于小波变换的油膜光谱特征分析

水上溢油光谱作为高光谱遥感目标识别与分类的参考依据,在溢油识别与厚度区分等方面具有重要的研究意义。通过测量厚度范围为1.0～127 μm间的轻柴油的20组光谱曲线,计算其反射率光谱曲线随厚度变化的特征,并利用db4小波对反射率数据进行处理,突出光谱奇异性及其位置与奇异值随油膜厚度变化的特征。在研究范围内的油膜光谱反射率高于水体,但反射率值与油膜厚度间无固定增减关系。在其厚度小于6 μm时反射率光谱曲线无明显特征,厚度大于6 μm后在388 nm附近存在区别于水体的反射峰特征且随厚度增加特征愈加突出。油膜光谱小波分析后的细节系数在388～393 nm内表现出明显的奇异性,并且奇异位置随厚度增加向短波方向移动、奇异极值增大。研究证实了小波分析在确定油膜光谱特征位置与变化研究中的积极作用,并发现了紫外-可见光短波范围内的光谱特征,为紫外遥感进行溢油识别提供了科学依据。     

基于光谱反射率数据的水面油种鉴别研究

为探讨一种快速、及时对水上油膜种类进行鉴别的方法,采用水上油膜反射率光谱数据结合聚类分析方法、主成分分析方法和小波变换分别对厚度为300,500和1 000 μm的煤油,300,1 000和1 500 μm的润滑油,50,300和500 μm的轻柴油和500,2 000 μm的180#柴油等四种常见溢油油种进行判别研究。聚类分析结果表明：采用欧氏距离计算样本间的聚类距离,在距离L=8.976以上能够将样本正确分类,准确率100%;对同一油种油膜而言,油膜厚度接近的更易聚类;主成分分析结果表明：对原始数据、小波概要系数和小波细节系数分别进行主成分分析,其中小波细节系数对油种区分效果最佳,四种油膜样品在主成分得分空间中独立分布。利用反射率光谱数据结合聚类分析和基于小波细节系数的主成分分析对水上油膜种类的鉴别是可行的。     

椭偏测量法的油膜紫外可见-近红外光谱光谱偏振特性研究

为实现水面溢油目标的偏振遥感,选择合适的波段和观测角度,需要油膜的光谱偏振特性数据作支撑。在实验室采用椭偏测量的方法,针对不同厚度机油油膜和纯净水作为背景样本,测量了不同观测角度下从紫外到近红外波段（270~900 nm）的镜面反射光谱偏振参数：辅助角ψ和相位差Δ,并对在相同条件下油和水的测量结果作对比。分析表明除布儒斯特角附近位置外,不同厚度的油膜与水的起偏特性在各观测角都存在差异。通过在45°入射角所测的ψ和Δ,得到水/油样本的光谱折射率和消光系数,水折射率经过偏移修正后,与Schiebener水折射率模型的标准差为3×10-5。根据之前得到的油/水参数,对油膜在水背景的物理现象作薄油膜理想介质层建模,用菲涅耳定律仿真自然光的镜面反射,发现在全观测波段相同入射光条件下油膜的反射光存在明显的偏振度（DOP）或偏振角（AOP）光谱偏振可观测性。模型与实际测量结果对比发现：在300~350 nm仿真结果和实际测量相符,油膜的反射光偏振性质趋近于油样本;在350~550 nm,油膜模型仿真结果比实验的干涉效应更明显,油膜实验数据表明其光谱起偏性质依然与油保持一致;在大于550 nm直到近红外波段,实验干涉效应开始显著。说明油膜比油有更强的散射或吸收特性,辨识参数得到油膜的消光系数存在不同于油的随波长先变小后变大的性质。总之,利用光谱椭偏测量方法,通过多波段、多角度测量,分析液体样本的光谱偏振特性和折射率等性质;偏振观测的恰当角度与油/水的布儒斯特角有关,在布鲁斯特角之外的位置观测,油膜的光谱椭偏角相较水都存在分辨能力;对小于200 μm的薄油膜近红外波段可重复性较差,而紫外和可见蓝紫波段相比之下有很好的可重复性和区分性,更适合于对甚薄油膜表面种类的遥感观测。该实验涉及的方法可以用于其他油种油膜的偏振光谱测量,实验数据为偏振遥感工作的波段选择与观测角度提供提供参考。     

渤海海冰反射光谱基本特征的观测研究

针对渤海海冰监测的需要,在分析前人相关研究的基础上, 从洁净平整冰入手, 通过控制实验,在辽东湾鲅鱼圈港内获取不同厚度的洁净平整冰、有积雪覆盖海冰和含有泥沙海冰的样本,开展海冰现场反射光谱观测实验。根据两年的观测数据, 在可观测到的小于30 cm厚度范围内,洁净平整冰的光谱曲线呈现出“一大一小” 的双峰特征,且主反射峰值与海冰厚度有较好的对应关系;有积雪覆盖海冰的主反射峰光谱值要大大高于相同厚度的没有积雪覆盖的洁净平整冰主反射峰光谱值;含有泥沙的海冰的光谱曲线在675～725 nm波长范围内表现为先略有抬升,然后再继续下降的特征,而且其主反射峰值也大大升高。积雪覆盖和泥沙是产生渤海海冰“同厚异谱”或“同谱异厚”现象的重要原因。     

水面油污染物差分偏振光谱信号预处理算法研究

采用差分偏振光谱法在3～5μm波段对水面溢油污染物进行被动遥感时,所测差分偏振光谱是含有强大气吸收光谱信号与油污染物目标弱光谱信号的混合谱,这给油污染物光谱特征识别带来了困难。另外,受环境因素以及油膜自身张力影响,水面油膜厚度分布以及油膜表面粗糙度在测量过程中发生变化,从而使得连续测量的差分偏振光谱中油污染物光谱信息含量存在不同。利用这一特点,基于固定点迭代的快速主成分分析算法FastPCA设计了水面溢油污染物差分偏振光谱信号预处理算法。实验结果表明,该算法可以有效地将水面油污染物目标光谱特征信息从具有强大气吸收的混合差分偏振光谱信号中提取出来,通过光谱重构得到油污染物光谱特征信号,可用于进一步的定性、定量分析。     

高光谱溢油检测中云背景抑制方法研究

针对高光谱图像溢油检测过程中云背景的干扰问题,提出一种高光谱场景云背景抑制方法.首先,分析了海面溢油的光谱反射率特性,根据海面溢油中C-H键的光谱特征,介绍了基于伪彩图像的溢油检测方法.其次,比较了高光谱场景中海水、溢油和云背景的辐射特性,依据云背景辐射特性的特点,设计了一种新的云背景辐射光谱特征提取模型,在此基础上,进一步考虑云、海面与溢油的差异,选取云辐射最大的波段图像,结合云背景辐射光谱特征生成云背景抑制图.最后,将云背景抑制图与溢油伪彩图像相乘,得到云背景抑制结果.将本文提出的方法应用于实际墨西哥湾Airborne Visible InfraRed Imaging Spectrometer高光谱遥感影像的海面溢油的检测,结果表明本文提出的方法能够在不影响溢油检测条件下,有效地消除高光谱溢油检测过程中云背景的影响.     

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。     

多模式融合下的海洋溢油高光谱成像油种识别方法

为利用不同油种的发光特性来探测海洋溢油,通过高光谱成像仪,在两种照明模式下采集了6种溢油油种的高光谱图像。基于33个波段构建了波段均值、波段差、波段比和归一化波段比4个辐射指数,提出了基于Fisher和PCA的模型共识的溢油高光谱特征选择方法,采用RBF-SVM模型对油种进行识别。比较发现,本文构建的基于光源混合、波段运算和模型共识的多模式融合方法,从不同侧面提高了模型的溢油识别能力,识别率达到了99.1%以上,比单一方法提高了10%以上。结果表明,多模式融合有效提高了海洋溢油的识别率。     

半干旱采煤塌陷不同应力区典型植物高光谱特征分析

利用高光谱反演、监测植被生长状况的基础是光谱特征识别。以半干旱采煤塌陷区为样地，利用Field Spec 3地物光谱仪与SPAD-502叶绿素仪同步采集采煤地表塌陷形成的不同应力区(非采区、中性区、拉伸区、压缩区)典型植物叶片光谱反射率与叶绿素含量(SPAD值)，分析典型植物相同应力区SPAD值升高其光谱特征的变化，对比不同应力区典型植物SPAD值较高与较低时光谱特征的差异，并借助Matlab软件深入研究不同应力区典型植物SPAD值与差值指数、归一化指数的相关关系。结果表明：(1)不同应力区同种植物光谱曲线随着SPAD值不同变化规律相异，可见光波段区分明显，其余波段受应力影响的区域样本SPAD值不同，反射率比非采区波动更为剧烈与无序。可见光波段，糙隐子草、柠条、杨树、油蒿SPAD值低的样本光谱曲线绿峰缺失，SPAD值升高，绿峰出现但位置红移，SPAD值高于30时，为典型植被光谱曲线，油松样本SPAD值越高反射峰值越小；受应力影响的区域SPAD值低的样本谷、峰、边特征参数缺失更多，光谱变化规律不强。(2)400～700 nm波段，不同应力区糙隐子草、油蒿、油松、柠条样本SPAD值较低组反射率显著高于较高组，杨树样本相反；780～1 350 nm波段，拉伸区的糙隐子草、非采区的油蒿和柠条、压缩区的油松和杨树样本SPAD值较高组与较低组的反射率差异小；相较于非采区，受应力影响的糙隐子草、油蒿、柠条样本在所测波段SPAD值较高组与较低组的同波段反射率差值显著减小。(3)受应力影响的区域样本SPAD值与光谱指数相关性较之非采区在某些波段大面积增强。与非采区相比，中性区的油蒿、油松、柠条、杨树样本SPAD值与光谱指数的最大相关系数值均增大，糙隐子草相反；非采区植物SPAD值与NDVI最大相关系数均高于DI，波段组合多位于近红外，受应力影响区域的样本最大相关系数多数位于可见光波段。本研究为矿区不同应力区典型植物高光谱波段识别与植物健康状态监测、矿区生态环境精准治理提供了理论支撑。     

融合拉曼散射光和荧光信号反演海面溢油厚度的算法研究

随着海洋溢油问题的日益严重,多种遥感技术被用于海面溢油监测,其中激光诱导荧光(LIF)技术是目前被认为最有效的海面溢油探测技术之一。Hoge等基于LIF技术提出了一种利用拉曼散射光评估薄油膜厚度的积分反演算法并广泛应用于海面溢油探测,针对该算法存在误差较大的问题,提出一种融合拉曼散射光和荧光信号评估海面溢油厚度的反演算法。首先利用拉曼散射光信号反演油膜厚度,然后利用该反演结果计算获取溢油油品的荧光特征光谱,最后利用荧光信号反演油膜厚度。文中推导了利用荧光信号反演油膜厚度的算法,给出了油品荧光特征光谱的逼近算法,并给出了利用荧光信号反演油膜厚度的误差分析。通过实验对该方法进行了验证,选用原油和柴油为实验油品,以波长405 nm的激光作为激发光源,采集波长范围为420～700 nm,采集了海水的背景荧光和拉曼散射光信号、实验油品2,5,10和20 μm等不同厚度油膜的光谱信号。将采集数据分为训练集和测试集,利用训练集数据采用梯度下降法获取油品的荧光特征光谱,利用测试集数据分别采用积分拉曼法和该方法反演油膜厚度。采用积分拉曼法,原油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为12.6%,4.6%,4.4%和2.3%,柴油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为14.0%,7.0%,4.2%和3.6%;采用本文方法,原油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为2.5%,2.2%,1.2%和1.1%,柴油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为3.0%,2.4%,2.7%和1.6%。实验结果表明,2 μm油膜反演结果的误差降低最多,原油和柴油2 μm油膜的反演结果误差分别由12.6%和14.0%降低为2.5%和3.0%,其他厚度油膜反演结果的误差也有较大程度的降低,油膜厚度反演结果的误差均小于3%,采用本文算法可以有效提高油膜厚度反演结果的精度。     

北极海冰的光谱特征分析

北极海冰对全球气候变化有着举足轻重的作用,它的快速变化及其影响是国内外关注的焦点。采用ASD FieldSpec 3便携式地物光谱仪,在2010年中国第4次北极科学考察的长期冰站观测期间对不同类型的海冰进行了野外光谱测量,系统分析了光谱特征。结果表明积雪覆盖海冰的光谱反射率最高,裸露海冰其次,表层消融的海冰(有融池)最低。厚雪、薄雪、湿雪、雪晶的光谱曲线峰谷特征明显,基本都随波长的增加反射率降低。天然海冰、白冰、蓝冰的反射率随波长的变化基本一致,反射率居于中等,灰冰的反射率远低于天然海冰、白冰和蓝冰。分析北极海冰的波谱特性,探索北极海冰的定量遥感研究,进而分析其对全球变暖的响应,具有重要的科学意义。     

基于激光诱导荧光的溢油厚度定量检测实验研究

海上溢油油膜厚度的定量检测是实现溢油量准确估计的重要依据和手段,为制定石油污染应急响应提供了基础数据。本文基于激光诱导荧光（LIF）的方法以柴油（0# diesel）、机油（Mobil motor oil 20w-40）、润滑油（Shell Helix 15w-40,Shell Helix 10w-40,Shell Helix 5w-40）为研究对象,重点分析了油膜厚度-荧光发射强度关系,检出限以及油膜厚度在不同水体中定量检测的准确性。结果表明：0#柴油和美孚机油20w-60的荧光光谱特征与润滑油的光谱特征有明显不同,柴油的荧光峰位于326 nm其FWHM为60 nm,美孚机油20w-60则具有三个荧光峰分别位于360 nm/375 nm/390 nm其FWHM为100nm。三种润滑油（壳牌润滑油15w-40、壳牌润滑油10w-40、壳牌润滑油5w-40）的荧光光谱重叠明显,荧光峰分别位于334,344和343 nm且FWHM分别为75,45和50 nm。5种油膜的荧光强度均随油膜厚度的增加而增加,校正曲线的相关性分别为0.997 8,0.997 9,0.996 4,0.997 8和0.996 0,均具有较好的相关性,5种油膜检出限分别为0.03,0.02,0.02,0.03和0.05 μm,0#柴油在合成海水A和B中的平均相对误差为5.04%和8.73%,平均相对标准偏差分别为4.37%和8.36%,美孚机油20w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为7.99%和9.97%,平均相对标准偏差为4.78%和6.23%。壳牌润滑油15w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为8.54%和13.69%,相对标准偏差为5.05%和9.08%。壳牌润滑油10w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为6.33%和12.38%,平均相对标准偏差为2.85%和7.92%。壳牌润滑油5w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为4.28%和11.57%,平均相对标准偏差为3.56%和7.73%。可见5种油膜在不同水体中定量检测的平均相对误差均小于14%,平均相对标准偏差均小于10%,研究结果可以实现对薄油膜的测量,为海上油膜厚度的在线监测提供了技术手段。     

基于激光拉曼光谱的水面油膜厚度测量方法研究

为了实现水体表面油膜厚度的快速非接触检测,基于激光拉曼光谱检测技术,搭建了水体表面油膜厚度拉曼光谱检测系统。以532 nm激光作为激发光源,以常见的柴油和汽油为例研究了不同油品的拉曼光谱特性,研究结果表明,油膜拉曼光谱响应特性与油品密切相关,相同油膜厚度情况下不同油品的拉曼光谱曲线有明显的差异,97#汽油在1 651 cm-1光谱强度要高于90#汽油。随着油膜厚度的增加,柴油316和1 451 cm-1光谱强度和汽油1 651 cm-1拉曼位移光谱强度增加,油拉曼光谱信号变强;根据油水界面拉曼光谱特征,设计了油膜厚度计算因子,实验证明随着油膜厚度增加,油膜厚度计算因子r_film呈下降趋势。可以将油膜厚度计算因子作为水体表面油膜厚度测量的一种依据。     

基于激光诱导水拉曼抑制法的油膜厚度测量方法研究

为了实现水体表面油膜厚度的快速测量分析,以266 nm的激光作为探测系统的激发光源,基于激光诱导水拉曼散射光谱检测技术,通过获取不同种类不同厚度油膜存在下水拉曼光谱信息,建立油膜厚度反演模型。采用高斯函数拟合法校正了荧光光谱对拉曼光谱的干扰。然后根据水拉曼抑制法结合非线性最小二乘优化算法,建立油膜厚度反演模型。结果表明：对92#汽油、0#柴油、美孚机油20w-40、壳牌润滑油10w-40、采埃孚变速箱油AG6和原油油膜能探测到的油膜厚度范围为0.19~379.22 μm。采用水拉曼光谱-油膜厚度反演模型预测油膜厚度的平均相对误差在8.14%~15.81%之间。该方法能实现实验室条件下对微米级油膜的测量。     

一种基于荧光信号的海面厚油膜评估方法

油膜厚度是海面溢油污染评估分析的一个重要指标,激光诱导荧光(LIF)技术是目前最有效的海面溢油探测技术之一,基于LIF探测技术的油膜厚度反演算法当下仅有适用于薄油膜(≤10~20 μm)的评估方法,而对于较厚油膜(>20 μm)的评估目前尚无有效的反演算法。鉴于此,提出一种基于LIF技术适用于较厚油膜的反演算法,该算法采用油膜荧光信号反演油膜厚度,推导了油膜厚度反演公式,并给出了基于该反演算法的油膜厚度评估方法。首先采用最大类间方差算法(Otsu)选取合适的荧光光谱波段,然后根据选取波段内每个波长的光谱数据反演油膜厚度,最后采用反演油膜厚度的平均值作为油膜厚度评估结果。研究了该算法的适用范围,给出了该算法有效评估范围最大值与测量相对误差的关系,并结合消光系数给出了在多种测量误差条件下不同消光系数油品有效评估范围的最大值。通过实验对本文方法进行了验证,选用原油和白油的混合油(1∶50)作为实验油品,以波长为405 nm的激光作为激发光源,采集波长范围为420～750 nm,采集了海水背景荧光和拉曼散射光光谱、实验油品的荧光特征光谱和多种不同厚度的较厚油膜的荧光光谱。采用Otsu算法选取420～476 nm波段评估油膜厚度,在实验油品油膜厚度≤800 μm时,该算法对油膜厚度的评估具有较高的精度,平均误差为10.5%;在油膜厚度>800 μm时,平均误差为28.8%,评估误差较大且随油膜厚度的增加快速变大,该实验结果与利用测量相对误差和消光系数的分析结果一致。实验结果表明,该方法可以实现对海面较厚油膜厚度的有效评估,并可以根据测量相对误差和消光系数判断评估结果的有效性。