铁对藻类生长的影响及其光谱识别研究展望

铁(Fe)是藻类生长所必需的微量营养元素,在藻类对氮的吸收、固氮菌对氮的固定、叶绿素合成、卟啉生物合成、光合作用电子传输等生物过程中发挥着非常重要的作用。因此在水体富营养化治理过程中,除了要注意控制氮、磷的输入,还应考虑Fe的调控作用。遥感技术是监测水体富营养化的有效措施,应用遥感技术可以实时、大面积监测水体中藻类的生长分布情况。水体中Fe浓度的波动会使藻类细胞的代谢活动发生变化,进而反映在藻类反射光谱上,而地物特征与其光谱特征的关系是解译遥感影像的关键;研究Fe的藻类光谱效应,对于阐明湖泊中水华爆发与Fe的关系、分析水华爆发的动态过程以及建立湖泊富营养化遥感预警体系都具有重要的意义。文章基于“Fe假说”,综述了Fe对藻类生长的重要作用及藻类光谱研究进展,并对Fe的藻类光谱效应在水体富营养化遥感预警机制研究领域的应用进行了展望。     

基于GOCI影像分类的太湖水体叶绿素a浓度日变化分析

叶绿素a浓度(Chlorophyll-a: Chl-a)是内陆水体重要的水质参数之一,遥感数据为其提供了大范围、多时相的监测信息,然而由于内陆湖泊水色要素复杂的光学性质及较大的时空差异,传统的遥感影像及单一的Chl-a反演模型在应用中存在着局限性。因此本研究以太湖为研究区,时间分辨率1小时的静止海洋水色卫星Geostationary Ocean Color Imager(GOCI)为数据源,在基于层次聚类法实现归一化实测光谱反射率分类的基础上,利用光谱角测距匹配实现2012年5月6日(08:16—15:16) 8景GOCI太湖影像的水体分类;并针对不同水体类型分别建立基于GOCI影像的Chl-a反演模型,实现不同类型水体的Chl-a浓度反演。结果表明,太湖水体光谱可分为四类,类型1光谱体现出漂浮藻类的特征,可将其作为蓝藻水华的判定依据;类型2—4体现的特征分别为水体含有较高Chl-a浓度、较高悬浮物浓度及相对较低Chl-a较低悬浮物浓度;并且类型2—4与分类前相比,其分类模型估算的Chl-a浓度误差均得到了不同程度的提高,平均相对误差分别降低了7%,12.3%和15.9%;此外,GOCI影像反演结果不仅可以很好地反映Chl-a浓度的空间分布状况,也能反映出太湖Chl-a浓度的日变化差异及规律,表现出了其在富营养化污染动态监测及预警中的应用潜力。该方法在GOCI影像中的应用,在提高Chl-a浓度反演精度的同时也提高了模型在实际应用中的适用性,为日后太湖水体不同时刻Chl-a浓度的精确估算提供了基础。     

多谱段推扫式离轴三反光学系统设计

工业排放增多导致水体环境恶化,海洋生物濒危.传统的水体监测技术已无法满足实时、快速、准确的应用需求,为对水体环境实行更有效的监测,各研究单位开始利用遥感技术获取水体信息.针对水体监测的技术要求,设计了一种焦距为84.5mm,口径20mm,视场36°×6°的离轴三反式光学系统,可以满足空间遥感宽光谱覆盖的要求.系统主镜、...     

基于定量遥感反演的内陆水体藻类监测

叶绿素作为衡量湖泊富营养化的重要指标,利用遥感技术对其进行实时动态监测具有重要意义。以太湖为例,通过对水体实测光谱和水质采样数据的分析,建立了光谱反射率比值与叶绿素a浓度的回归模型。结果显示,700 nm附近波段与625 nm附近波段所构建的比值模型R2最高,710 nm以后波段与其他可见光波段所构建的比值模型的R2会随可见光波长的增大而逐渐下降。在高光谱遥感估算模型的基础上,应用同步MODIS卫星遥感数据进行了太湖叶绿素a浓度的空间分布反演,并基于MODIS绿度指数建立了太湖藻华水体信息提取模型,从叶绿素a浓度估算和藻华信息提取两个方面实现了太湖藻类空间分布特征的定量反演,为太湖等大型内陆水体藻类的实时定量遥感监测提供了新的研究思路。     

基于CDOM光学特性的近海环境富营养化监测

富营养化是河口港湾一个重要的生态环境问题。传统的富营养化监测与评价需要依靠费时费力的人工采样、实验室分析测定,周期较长,难以实现现场实时快速监测与评价。本文依据2009年2月、5月、8月和10～11月在厦门湾海域的有色溶解有机物(CDOM)与主要环境要素的调查资料,探讨了利用CDOM的光学性质反演COD,TN,TP等富营养化参数的可行性。结果表明：(1)厦门湾表层水体CDOM存在明显的空间和季节性变化,九龙江河口区的丰度最高;(2)陆源输入及浮游植物的现场生产是水体中CDOM的主要来源,因此可建立利用盐度和叶绿素a浓度估算厦门湾CDOM丰度的经验算法,该经验算法的相关系数达0.96,经验算法估算值与实测CDOM之间的相对误差为11.1%±0.71%,精度较高;(3)厦门湾各个季节COD,TN,TP与CDOM吸收系数、荧光组分之间有很好的相关性,总体表现春夏较高、秋季次之、冬季最差;(4)结合上述研究成果,利用厦门湾已建立的水质自动监测系统实时获取的盐度、叶绿素a以及经验公式推导出的CDOM荧光资料,有望克服COD,TN和TP等富营养化指标只能通过人工采样和实验室分析获取的缺点;实现对海域富营养化程度的快速监测与评价。     

内陆水体叶绿素a含量定量检测的研究

以武汉东湖为实验基地,通过对其水体的多次检测,获得了从2006年6月到9月4个月的东湖水体透射光谱,并与蒸馏水透射光谱进行比较,对东湖水富营养化程度进行了定性分析.采用一种新的测量方法得到叶绿素a浓度与677 nm和703 nm处相对强度的差值和比值有很好的线性相关性,建立了东湖水体叶绿素a含量的准确定量检测模型,为实现对东湖水实时、快速、准确监测提供了基础,为高精度遥感水质分析提供了参考.     

太湖藻华水体的遥感监测与预警

受水体富营养化的影响,藻华暴发已成为目前我国湖泊和水库面临的主要环境问题之一.针对藻华水体的动态监测,特别是提前预警技术的研究对于内陆水体的污染防控具有重要意义.该文结合高光谱实验数据,综合运用指数法和遥感影像假彩色合成法.建立了基于MODIS数据的太湖藻华水体遥感信息提取模型,并在此基础上,对2007年3～5月间太湖藻华形成过程进行了遥感实时动态监测研究.通过埘春夏季节蓝藻水华的空间分布特征和藻华不同形成阶段的特征分析,提出了太湖藻华水体预警的技术方法,即当MODIS水体绿度指数GI集中分布于0.6～0.8区间时,可认为太湖水域已进入蓝藻水华大规模暴发前的预警阶段.     

改进SVR的内陆水体COD高光谱遥感反演

高光谱数据可以捕获内陆水体中不同浓度的化学需氧量（COD）引起的光谱变化,因此研究光谱反射率与COD浓度之间的关系对于COD的遥感估算至关重要。支持向量回归模型（SVR）具有适合小样本、泛化能力好的特点,基于SVR模型能够更加准确获得COD浓度和光谱数据之间的关系,但仍然存在参数选取困难和易陷入局部极值的问题。为了解决这个问题,将模拟退火-粒子群算法（SA-PSO）引入到支持向量回归机的参数优化过程中,提出了一种改进SVR（SA-PSO-SVR）的内陆水体COD高光谱遥感反演方法。以潍河流域为研究区域,通过野外测量获得了COD浓度和水表面光谱反射率。首先根据光谱反射率对COD的响应来确定敏感因子,把SA-PSO算法引入SVR的参数优化过程中建立了COD浓度与敏感因子之间的反演模型。最后利用珠海一号高光谱数据验证模型的准确性,进而获得了COD浓度的分布情况。通过光谱分析,可知该区域实测的水面光谱具有典型的二类水体特征,光谱曲线形状呈现明显的双峰特征,当浓度增加时,反射峰具有向短波长方向移动而反射谷向长波长方向移动的趋势。通过计算Pearson相关系数分析COD浓度和光谱之间的相关性,结果表明最佳的反演因子为518 nm/940.4 nm,623.6 nm/636.8 nm,729.2 nm/890.9 nm和752.3 nm/857.9 nm的四个波段比值组合;经过SA-PSO-SVR方法建立的COD估计模型的平均相对误差（MRE）和均方根误差（RMSE）分别为1.62％和2.99 mg·L-1（R2=0.86）,反演结果优于其他模型（SVR、BP神经网络和线性回归模型）。将实测水面光谱建立的最优模型应用于高光谱卫星影像上,RMSE和MRE分别为4.47 mg·L-1和11.87%。获得的潍河-峡山水库区域的COD反演结果显示：COD的整体浓度介于17~42 mg·L-1之间,韩信坝、峡山水库的东北部、渠河注入潍河的交汇处等区域的COD浓度高于其他水域。证实了SA-PSO-SVR是一种有效的COD高光谱反演方法,可供潍河流域水资源管理提供参考。     

水体COD光谱特性分析及遥感反演模型构建

有机污染物是水体污染的主要来源,水体有机污染程度可通过化学需氧量(COD)指标综合表示。与传统复杂专业的化学检测手段相比,遥感技术因具有快速、实时、非接触、大面积等独特优势而广泛用于水体水质监测,包括叶绿素、悬浮物和黄色物质等生色参数的定量反演。然而目前对于水体COD这一重要水质参数的遥感反演报道不足,这主要是因为影响COD浓度的有机污染物复杂多变、光谱响应机理尚不明晰。通过测量实验室配比的不同浓度COD标准液及野外实际水体的可见-短波红外反射光谱(350～2 500 nm),分析了水体COD的光谱响应特性。研究发现,随着COD浓度增加,水体反射光谱在可见-短波红外范围内整体逐步上升,但在540～580和1 000～1 060 nm波段范围内光谱响应快速增强,表现出—OH伸缩振动的三级倍频和—CH伸缩振动与变形振动的合频吸收特征。利用上述敏感谱段与全谱段分别对实验室COD标准液和野外实际水体建立偏最小二乘(PLS)回归模型,其中, COD标准液模型反演精度:(1)敏感谱段,R~2=0.972, RMSE=39.629 mg·L~(-1);(2)全谱段,R~2=0.961, RMSE=46.639mg·L~(-1);实际水体模型反演精度:(1)敏感谱段,R~2=0.798, RMSE=32.037 mg·L~(-1);(2)全谱段,R~2=0.658, RMSE=48.332 mg·L~(-1)。结果表明,不管是COD标准液还是实际水体,基于敏感谱段的COD反演模型精度均优于基于全谱段的反演模型。研究可为水体COD遥感反演提供重要的理论与技术支撑。     

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。     

基于多帧背景的泄漏气体自适应匹配滤波检测

被动傅里叶变换红外(FTIR)扫描遥测成像系统采集的红外高光谱图像具有空间、光谱等维度信息,可被用于大气环境中有毒有害气体的识别、定量及可视化。该系统具有光谱分辨率高、非接触式及远距离探测等优点,然而其单帧图像的像元数量少且部分存在气体吸收或发射特征,无法直接用于红外高光谱图像的目标检测。提出了基于多帧背景的泄漏气体自适应匹配滤波(AMF)检测方法,以短时间内、同一区域的多帧红外高光谱图像为基础,筛选出无目标气体特征的背景光谱并计算探测区域的背景最大似然估计,应用于后续帧的目标气体泄漏检测。红外高光谱图像来自于SF₆气体的遥测实验,共扫描四帧（120像元/帧）,去除前三帧内含有目标气体特征的像元光谱,剩余背景光谱被用于计算背景的最大似然估计,第四帧红外高光谱图像逐像元对SF₆气体进行的AMF检测,并与非线性最小二乘法反演的SF₆柱浓度图像比对,结果表明AMF检测高值与柱浓度高值有较强的相关性。为验证多帧背景在不同空间检测方法下的性能,分别对该帧数据进行了基于正交子空间的自适应子空间检测(ASD)、基于混合空间的自适应余弦检测(ACE)及基于斜子空间的最大似然比检测(OGLRT),并分别与SF₆柱浓度图像比对,结果表明多帧背景适用于不同空间的检测方法。此外,为验证存在目标气体吸收特征的非背景光谱对背景空间的影响,向背景空间中加入多条含有SF₆气体吸收特征的光谱,通过ROC曲线检验,结果表明背景空间中混入目标气体特征会降低AMF方法的检测性能。AMF检测值的假彩色图像也能应用于被动FTIR扫描遥测成像系统,相较于柱浓度假彩色图像,泄漏源及扩散趋势更为明显。基于红外高光谱图像的检测方法依赖于整体背景的统计特性,相较于单像元光谱波段的反演算法,极大地降低了背景的依赖性。多帧背景下的AMF泄漏气体检测方法能很好地应用于被动FTIR扫描遥测成像系统上并满足在线监测要求。     

特征增强SSD算法及其在遥感目标检测中的应用

为了提高对复杂场景下多尺度遥感目标的检测精度,提出了基于多尺度单发射击检测(SSD)的特征增强目标检测算法.首先对SSD的金字塔特征层中的浅层网络设计浅层特征增强模块,以提高浅层网络对小目标物体的特征提取能力;然后设计深层特征融合模块,替换SSD金字塔特征层中的深层网络,提高深层网络的特征提取能力;最后将提取的图像特征与不同纵横比的候选框进行匹配以执行不同尺度遥感图像目标检测与定位.在光学遥感图像数据集上的实验结果表明,该算法能够适应不同背景下的遥感目标检测,有效地提高了复杂场景下的遥感目标的检测精度.此外,在拓展实验中,文中算法对图像中的模糊目标的检测效果也优于SSD.     

城市河网尺度的水体光谱指数适宜性分析研究

城市地表水是城市生态环境的重要组成部分,地表水环境高光谱遥感是高光谱遥感的重要应用方向,水体提取是地表水环境高光谱遥感的第一步,其主要任务是从高光谱遥感数据中提取地表水水体轮廓。基于光谱指数的水体提取方法充分利用光谱信息,计算简单,实现容易,提取效果优异。归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)、高光谱差异化水体指数(HDWI)和基于指数的水体指数(IWI)等光谱指数已经广泛应用于湖泊、大江大河等开阔水体提取。近些年来,随着成像光谱技术的发展,高光谱遥感数据的获取能力也突飞猛进,空间分辨率和光谱分辨率不断提高。与江河湖基本在流域内沿地形分布不同,城市地表水一般细小,纵横交错,形成河网。在高光谱遥感数据用于城市体表水提取时,其面临的图像空间分辨率、地物类型和地物复杂等,与江河湖水体提取有很大不同。因此,需要对这些常用的光谱指数在城市地表水提取中的适宜性进行评价。以此做为出发点和目标,以河网密布的江南水乡中国浙江省嘉兴市为研究对象,以应用型航空成像光谱仪(Airborne imaging spectrometer for applications, AISA)获取的高空间分辨率机载高光谱遥感数据为数据源,通过Youden指数确定最佳阈值,将总体分类精度、错分误差、漏分误差、Kappa系数作为衡量指标,分析评价了NDVI,NDWI,HDWI和IWI 4种光谱指数在城市河网提取中的适宜性。结果表明,阴影与水体光谱变化趋势类似,是造成水体提取过程中高错分误差的主要因素。四种指数都可以准确抑制落在植被中的阴影,但无法有效抑制落在建筑物中的阴影。HDWI虽然可以在一定程度上抑制建筑物中的阴影,但是无法有效地抑制亮建筑物背景。通过对不同类型水体和阴影（笼罩下地物）光谱的进一步分析,虽然水体和阴影光谱曲线变化趋势相似,均在560～600 nm附近存在波峰,但是水体和阴影波峰高度存在差异,水体波峰值较大而阴影波峰值较低。因此,通过充分挖掘水体和阴影在560～600 nm处光谱反射信息,有望进一步抑制建筑物阴影,提高城市河网水体提取精度。     

SO2气体排放的紫外成像遥感监测

工业烟囱及船舶尾气中SO2气体排放是造成大气污染的重要因素。SO2容易被氧化生成硫酸雾或硫酸盐气溶胶,产生酸雨,严重危害大气生态环境平衡及人类健康。现有的SO2光学遥感测量技术,如拉曼散射激光雷达、差分吸收激光雷达(DIAL)、傅里叶变换红外吸收光谱(FTIR)、紫外差分吸收光谱(DOAS)、高分辨光谱成像等,难以兼顾气体污染监测对高时间分辨率、高空间分辨率以及便携机动等应用需求。近年来,紫外SO2相机成像探测因探测精度高、实用性强得到迅速发展,该技术时间分辨率高、空间分辨力强,能从解析图像中直观在线获取污染气体浓度在空间的二维分布及随时间的排放率,对于监测环境污染有重要作用。基于紫外SO2相机成像探测技术,围绕SO2柱浓度探测的测量原理及影响因素、仪器设计及实验方法、反演算法及结果比对等方面开展研究。取得的成果主要有:(1)利用窄带滤光片的窄波窗口,用紫外相机测量310 nm附近的SO2紫外吸收,建立了紫外成像遥感监测理论模型,介绍了紫外成像遥感检测获取SO2浓度图像的测量原理;(2)将滤光片放置镜头前后,讨论了不同入射角对滤光片中心波长及透过率曲线的影响,发现滤光片放置镜头后,相机系统对SO2的灵敏度受入射角影响更小,对SO2浓度图像的反演误差更小;(3)分析了太阳高度角对SO2浓度图像反演的影响,阐明了SO2浓度反演曲线实时校准的不可或缺性;(4)通过理论分析设计出了紫外成像遥感探测装置,开展了基于紫外成像遥感监测SO2气体排放的实验研究,通过2-IM法拟合出了人工天空背景,获得了SO2光学厚度图像,利用标准泡进行校准,反演出了SO2浓度图像;(5)采用DOAS技术对SO2气体排放进行监测,与紫外成像遥感获得的SO2浓度进行对比表明,两方法实验结果所计算得到的浓度信息趋势相一致,从而证明紫外成像遥感监测技术测量结果的准确性,同时展现了该技术在工厂烟囱及船舶尾气污染排放遥感监测中的巨大应用前景。     

水质参数遥感反演光谱特征构建与敏感性分析

水质遥感监测是遥感的重要应用方向之一,作为传统水体采样化验的辅助手段,具有快速、大面积、无接触的技术优点。然而,目前内陆河湖水环境监测常用的遥感传感器大多是针对陆地观测或海洋水色观测而设计的,其性能指标的设计和设置并未考虑到内陆水体特性,限制了水质遥感定量监测的应用。针对这一问题,提出了一种基于变异系数和噪声占比指数的水质参数反演光谱特征构建方法,并通过光谱仿真模拟实验,研究光谱分辨率、信噪比以及辐射分辨率对典型水质参数反演模型的影响。选择上海市三项典型水质参数溶解氧（DO）、总磷（TP）和氨氮（NH₃-N）为研究对象,分别构建了水质参数反演光谱特征及相应遥感反演模型,然后开展光谱仿真模拟实验,定义了敏感度S和水质敏感微分指数CI,进行敏感性分析。最终从模型反演准确度和稳定性两个方面来评价仪器参数对水质参数遥感反演模型的影响。结果表明：光谱特征构建方法能有效确定水质参数反演特征波段。光谱分辨率对比值型的水质参数反演模型的影响较小,而信噪比和辐射分辨率对模型影响较大,随着信噪比和辐射分辨率的增加,水质参数模型精度和稳定性都有一定提升。综合仪器指标敏感性分析,可知当信噪比优于56 dB,辐射分辨率不低于9 bit,光谱分辨率适宜,能够较好地应用于内陆河湖水质遥感监测。该研究不仅可以为面向内陆河湖水质监测的传感器的研制提供参考和借鉴,还能为水资源监管部门进行水质遥感监测提供技术支持,有利于加快水环境智能化监测体系的构建。     

基于特征结构相似度的遥感影像融合质量评价指标

在分析现有影像融合评价指标的基础上,根据人眼视觉特性,提出一种基于特征结构相似度的遥感影像融合评价指标.首先从原始影像和融合影像中提取空间特征和光谱特征,然后综合计算空间特征和光谱特征的结构相似度作为评价指标,达到评价影像质量的目的.通过对多种传感器获取的遥感影像进行融合实验,结果表明该客观评价方法与主观评价结果一致,...     

一种稳健的道路主方向提取算法

基于高分辨遥感影像下直线型道路段的形状特征，提出了一种稳健的道路主方向提取算法．该算法基于结构张量计算的方向直方图探测初始主方向，并根据矢量化的边缘计算精确的方向角，使得探测过程稳健、结果准确．在此基础上可以发展交互式的直线道路段或道路网提取算法．实验结果表明，该算法的结果为进一步的道路边线的准确提取提供了保障．     

水体悬浮泥沙的偏振光谱特性研究

基于离水辐射的湖泊水体遥感通过反演与光谱关系密切的悬浮泥沙、浮游植物和黄色物质等要素的浓度来实现对水质状况的评估,然而由于湖泊水体的复杂性以及不同要素间的相互干扰,现有的基于反射率光谱的分析方法难以准确反演这些要素。从悬浮泥沙水体离水辐射的反射率、偏振光谱特性出发,给出敏感波段处悬浮泥沙浓度与反射率、偏振度之间的关系,比对了基于反射率以及基于偏振度的两种反演方法在实验室水体、巢湖水体中的应用效果。研究结果表明,在湖泊复杂水体条件下,水体的偏振信息具有比反射率更加良好的抗干扰能力,显示偏振度信息在湖泊水质遥感上存在着重要的应用潜力。     

基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器

图像去噪是遥感图像复原的重要步骤。在去除图像噪声的同时希望尽可能多地保留图像的纹理细节信息。受较差的成像环境和图像数据远距离传输的影响,遥感图像中一般都含有较强的高斯-脉冲混合噪声,而在现有的图像去噪算法中,能够同时去除图像中的高斯-脉冲混合噪声的通用噪声滤波器很少。以非局部平均方法的滤波思想为基础,通过引入邻域相似度评价的概念和脉冲噪声探测器,提出了基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器。实验结果表明:基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器具备有很好地去除图像高斯-脉冲混合噪声的能力,在去除高斯-脉冲混合噪声的同时能够很好地保持图像的复杂纹理和精细细节,并且便于向DSP/FPGA多处理器平台上移植。