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。     

基于双向反射率函数分布的海洋溢油紫外反射光谱特性研究

为实现利用采用紫外波段对海水溢油污染进行监测,采用了回转半径为1 500mm的双向反射分布函数测量装置和工作波段为300~400nm的大视场紫外成像仪,对海水溢油紫外反射光谱特性进行研究.对三种油样品进行了外场试验,试验结果表明:海水溢油紫外光谱双向反射分布函数测量装置不确定度为3.68%;在天顶角0°和30°,相对太阳方位角0°和45°时,原油样品与海水的双向反射分布函数在紫外波段差别较大.因此,可利用此状态下300~380nm工作波段的紫外光学遥感仪器监测海水溢油状态.     

漂浮透明油品的紫外反射光谱特性研究

石油产品的庞大运输量增加了重大污染事故的风险,给生态安全带来了巨大威胁。其泄漏事故往往具有突发性、偶然性以及污染范围大等特点,传统的化学采样检测并不适用于现场的应急监测和定量预警。卫星遥感以及机载成像的发展为事故的检测提供了有效手段,但因为水面漂浮油品颜色特征不明显,多呈透明色,RGB相机下水和水面漂浮油品难以区分,严重影响成像监测效果。尝试从水与油品的光谱反射率特性的差异出发,寻找油品的特征波段,提高图像中水与油的对比度,以实现溢油监测。针对漂浮油品的光谱测量,已有研究选用的实验容器与环境条件与自然水体中的综合光学特征存在明显差异,难以为现场泄漏事故的监测提供相应的数据支持。为模拟实际的泄漏情景,在人工开阔湖面上使用地物光谱仪对汽油和二甲苯两类透明油品及类油化学品进行紫外可见反射光谱特性的测量探究。光谱测量结果显示,样品与水在各波段区间的光谱角余弦值均接近1,但光谱反射率差值在紫外波段明显大于其他波段,说明漂浮汽油与二甲苯这类透明油品与湖水的光谱反射率曲线形状差异基本一致,而幅值差异在紫外波段处最大。为进一步论证光谱特征分析结果,选择365,436,546以及700 nm四个紫外-可见波段的滤光片,对样品进行成像分析。成像分析结果显示,汽油与二甲苯两种漂浮透明油品与湖水在紫外波段处的图像总体灰度对比值与纹理特征差距明显高于其他可见光波段。因此,选用紫外波段进行水面漂浮油品的成像监测能有效提高油品与自然水面的成像对比度。该实验在自然光与湖面自然水体的条件下进行,极大程度地模拟了实际的透明油品泄漏污染情景,为透明油品及类油化学品机载遥感监测的波段优选提供了理论与数据支持。     

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。     

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。     

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。     

叶绿素浓度垂直不均一分布对于分层水体表观光学特性的影响

以往大部分海洋光学和海色研究都是以海洋光学有效成分及固有光学特性垂直均一分布的假设为基础进行的,然而海洋观测表明海水成分的垂直不均一性大量存在。文章通过Hydrolight辐射传输模拟研究了叶绿素浓度垂直不均一分布对海水表观光学特性的影响。叶绿素浓度垂直不均一分布由高斯模型来近似模拟,选择成熟的一类水体生物光学模型,利用Hydrolight辐射传输代码模拟表观光学特性,将垂直不均一廓线情况下模拟的表观光学特性值与具有本底值的均一廓线情况所模拟的相应值进行了比较。结果表明,水表面以下的叶绿素浓度最大值增加了蓝光波段的遥感反射率,减小了绿光波段的遥感反射率,而且改变了水体中辐射的方向分布,在叶绿素浓度最大值处,下行辐射漫衰减系数和平均余弦廓线分别出现峰值和谷值。     

高光谱图像的海面溢油自动检测方法研究

海面溢油对海洋环境会生成许多有害物质,导致位于食物链底端的浮游生物大量死亡,进而危害整个海洋生态系统。高光谱遥感可以获取溢油和海水的空间分布信息和光谱分布信息,利用高光谱图像进行溢油检测具有更好的检测性能。针对高光谱图像的海面溢油检测过程中需要人工辅助的缺点,提出一种基于自适应匹配滤波的高光谱图像海面溢油自动检测方法。首先,利用场景中溢油的C—H键光谱特性,设计一种溢油参考光谱特征提取模型,获取溢油检测过程中的参考光谱。其次,依据海水、云以及溢油光谱反射特性的差异,选取海水、云和溢油差异最大的波段,分割海水像素,计算溢油检测过程中的背景参数。最后,将目标检测中经典的自适应匹配滤波方法进行适当的改进应用于溢油的检测。将该方法应用于实际墨西哥湾airborne visible infrared imaging spectrometer(AVIRIS)高光谱遥感影像的海面溢油的检测,结果表明该方法具有计算速度快,不需要人工辅助等方面的特点,可用于海面溢油的自动检测。     

海雾的遥感光学辐射特性

为实现海雾的卫星自动监测,利用大量AVHRR3/NOAA17卫星观测数据,比较不同目标物(海雾区、不同云系及晴空下垫面)在可见光、近红外波段的反射辐射特性差异,统计分析了海雾的遥感光学辐射特性.结果表明,海雾区三通道反射率满足RCh1RCh3a>RCb2,甚至出现RCh3a>RCh1>RCh2不同于其它目标物(RCh1>RCh2>RCh3a.运用Streamer辐射传输模式模拟了海雾、不同云系在卫星高度处的三通道反射率特性,从理论上进一步验证了海雾所具有的光学辐射特性,同时指出,Ch3a的反射率对粒子粒径的响应明显,即粒子粒径越小,Ch3a的反射率越高.通过米氏散射理论对这一现象进行原因分析.     

The detection and prediction for oil spill on the sea based on the infrared images

Detection for oil pollution is an important part of the marine environment protection in maritime security. In order to realize all-weather, rapid and accurate oil spill area detection, infrared images of oil spill on the sea is processed on account of infrared thermal imaging’s visual capacity in darkness and frog. The detection for oil spill is realized and the location as well as the area of oil spill is calculated. The prediction integrated model of oil spill spreading is established and the prediction simulation for oil spill area is realized by changing the oil varieties, environmental factors and time, etc. The results show that this simulation is accurate, fast, intuitive and simple. It has certain significance for realizing the early warning of oil spill area detection automatically, intelligently and quickly.     

紫外/可见光下海洋溢油油种光谱识别方法

为了考察高光谱技术对海洋溢油种类的鉴别能力,进行了模拟溢油实验。利用紫外三种波长光源(254nm、302nm、365nm)和可见光两种光源(日光灯和阳光)照射海水上的油墨,使用AvaSpec-2048地物光谱仪采集5个油种(汽油、柴油、煤油、机油、花生油)的高光谱数据(200~1160nm),基于这些数据,通过PCA进行特征优化,使用前10个主分量构建了支持向量机的油种识别模型,使用网格法对支持向量机参数C和gamma进行参数寻优,通过5折交叉验证法进行了结果测试。结果表明,阳光下的光谱识别率最高,日光灯下的识别效果最差,三种紫外灯在波长302nm透射下识别率较高,在254nm和365nm下的识别效果相当。由此可见,在油种鉴别过程中光源的类型、照射方式、光强都会影响到油种的识别效果。     

基于LIF的海面溢油状态识别研究

随着海洋运输业和海洋石油开采业的快速发展,溢油污染日益严重,给海洋环境和海洋生态平衡带来极大威胁。因此海洋溢油污染的治理、改善,成为海洋环境保护工程中刻不容缓的重要工作。而对不同状态溢油的识别则是解决溢油污染问题的基础与关键。海面上的溢油,主要包括未乳化与乳化两个不同阶段。前者以不同厚度的油膜形式存在,后者以不同油水比的溢油乳化物形式存在。不同状态的海面溢油具有不同的元素组成：油膜为纯油分子,乳化溢油为油水混合结构,构建出差异化的荧光基团。在激光作用下具备各自特征的荧光光谱信息,不同状态显示出较为明显的荧光光谱差异。光谱曲线的形状特征是荧光物质物理化学性质的一种外在体现,所以从光谱的特征形状来分析、比较一定的光谱参量可以达到物质分类和物种识别的目的和效果。为了实现海面溢油不同状态的快速分类识别,通过搭建的LIF探测系统,采集了常用成品油不同状态的荧光光谱,光谱曲线对比发现：乳化阶段的光谱会表现出荧光峰个数增多、荧光强度改变、荧光峰位偏移等一系列特征。在此基础上,根据表观统计学原理,提取光谱的均值、标准差、峰度系数、谱线宽度、曲线斜率等特征参量,并将这些特征值进行聚类分析。结果显示: 基于激光诱导荧光光谱的海面溢油聚类分析结果与实际溢油状态是基本一致的。即在已知油种的前提下,该分类方法可较好识别出海面不同的溢油状态。因此该方法可以为海面溢油识别提供一种新思路,也为LIF技术探测质量的提高,应用水平的提升奠定一定的基础。     

高光谱遥感分区混合端元提取计算海洋溢油覆盖度

溢油覆盖度的估测是海洋溢油探测与灾害评估的重要内容,受航空航天传感器地面分辨率的限制,准确探测溢油覆盖度比较困难。在海洋风浪及破碎波作用下,溢油往往呈条带状分布。获取的高光谱数据中存在大量的油、水混合像元;传统图像分割方式计算溢油面积存在偏差,且受传感器角度、高度等影响,光谱变异明显,传统端元提取方法很难找到纯像元光谱。提出了一种通过分区混合端元计算海洋溢油覆盖度的探测方法。首先对影像进行分区并使用N-FINDR算法进行端元预选;然后再利用独立分量分析（ICA）方法进行端元精选,按照负熵最大输出得到候选端元,并将地面同步参考光谱作为约束引入相似性溢油端元识别;最后基于非负矩阵分解方法(NMF)求取端元丰度,通过太阳耀斑区的修正,得到真实的溢油覆盖度。分区混合端元的提取较好的解决了全局端元变异及环境适应性差的问题,使精选后的端元具有更好的环境鲁棒性。为更好地衡量该算法精度,采用仿真数据与真实高光谱影像数据相结合进行实验验证。仿真实验中,人工设定溢油丰度,使用均方根误差（RMSE）和丰度估计误差对比评估估计丰度与设定丰度之间的差别,并设计了算法适应性和抗噪实验。结果表明采用MNF和ICA两种高光谱压缩方法,丰度估计误差均低于3%,重构图像的最小均方根误差RMSE最高为0.030 6,且具有较好的抗噪能力,验证了该算法的有效性。真实实验中,使用2011年山东长岛溢油8景机载高光谱影像数据为真实测试数据,由于真实遥感数据往往缺失地面同步丰度数据,导致对算法精度进行评价比较困难,使用仿真数据交互验证与目视解译数据相结合的方法进行精度评价,通过耀斑区修正后估测的机载高光谱成像总的溢油覆盖面积为1.17 km2,溢油覆盖度为22.85%,与现场人工估测面积偏差为2.15%,明显高于传统方法。受海洋破碎波、光谱变异性影响,和航空航天遥感器地面分辨率的限制,海洋溢油遥感中单个像元进行丰度解析是一个难题。基于亚像元丰度分解思想,讨论了海洋溢油覆盖度的问题,提出一种较为完善的海洋溢油覆盖度的计算办法,通过仿真数据和实际的高光谱溢油数据进行了方法的验证,实现了较为客观的自动化溢油覆盖度（丰度）探测方法,可以较为准确的估测海洋溢油的覆盖度,对溢油遥感面积的业务化探测具有积极意义。     

油膜覆盖的非线性海面电磁散射多普勒谱特性研究

当海面上方漂浮油膜时,海面的毛细波成分将因油膜的阻尼作用而被破坏.本文采用PM谱,基于Marangoni阻尼效应,建立油膜覆盖的一维Creamer非线性海面模型,并简单分析了油膜的阻尼作用对海面轮廓的影响.在此基础上,利用迭代物理光学方法研究了L波段下该模型的后向散射回波的多普勒谱特性,通过与基于线性模型的海面散射回波多普勒谱对比发现,在大中入射角下,非线性海面散射回波与线性海面多普勒谱的差异不可忽略,说明采用Creamer非线性理论建立海面几何模型的必要性.研究发现,油膜覆盖海面的散射回波的多普勒频移及展宽与干净海面雷达回波的多普勒特性具有明显差异,这表明海面上漂浮的油膜对雷达散射回波的多普勒特性具有显著的影响.数值结果重点分析了入射角、油膜参数以及风速对油膜覆盖海面散射回波多普勒谱展宽和频移的影响规律.     

一种海面水包油溢油量等效评估算法的研究

水包油乳化液的溢油量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)是目前海面溢油遥感探测领域一项最好的技术之一。基于LIF探测技术的海面水包油溢油量的评估目前尚无一套有效且完整的算法。鉴于此,首先设计了一种水包油乳化液溢油量的等效评估模型：将水包油乳化液中分散相油滴假设聚集为漂浮在海面上的成片油膜,如此就将水包油乳化液溢油量的评估问题转化为具有相同荧光效果的等效模型中油膜厚度的估测问题;其次基于LIF探测机理和荧光辐射传输过程,建立了LIF系统接收的荧光信号方程,进而反演求得油膜厚度的计算公式;最后选择具有代表性的重质、轻质两种油品,通过仿真实验验证了等效模型的正确性和将探测的水包油乳化液的荧光信号强度通过等效算法求取了油膜厚度,并对等效误差进行了分析,得出了等效评估算法的适用条件：即当水包油乳化液的实际溢油厚度≤其荧光平稳时的最小溢油厚度时,本文的等效评估算法具有较高精度,其平均误差在8%以内;而当实际溢油厚度＞荧光平稳时的最小溢油厚度时,等效评估误差增大,其平均值超出25%。另外,采用本文算法对重质、轻质水包油乳化液的溢油量进行等效评估时,实际溢油厚度分别不大于2和16 μm时可得到较好估测结果。所以,本文研究内容对基于LIF技术探测的海面水包油乳化液的溢油量评估是一种可行和有借鉴意义的方法。     

收发共轴LIF系统海面乳化溢油探测与仿真研究

海面溢油污染是常见的海洋污染之一,通常以未乳化、乳化等风化状态存在,其中乳化阶段对海洋危害更加显著。因此,快速监测海面溢油信息,准确识别并评估乳化溢油污染对溢油应急处理和生态环境保护具有重要意义。激光诱导荧光(LIF)是目前有效的海面溢油探测技术之一。LIF探测系统可分为收发共轴和非共轴形式。有关收发共轴LIF系统对海面乳化溢油探测的研究较少,利用Mie散射理论计算得到溢油乳化液的吸收系数、散射系数等光学参数,建立蒙特卡罗光子传输模型对乳化溢油进行双向反射再辐射分布函数(bidirectional reflectance and reradiation distribution function, BRRDF)的仿真研究。分析浓度、厚度、油种多参数下乳化溢油的f_BRRDFcos2θ与发射接收角度的关系,进而得到基于收发共轴LIF系统海面乳化溢油探测的适宜条件。结果表明,f_BRRDFcos2θ与发射接收方位角无关,但受发射接收天顶角的影响较大,各参数下乳化溢油的f_BRRDFcos2θ其变化规律具有一定差异性。重质油包水和低浓度水包油的f_BRRDFcos2θ对天顶角的变化更敏感,轻质油包水和高浓度水包油的f_BRRDFcos2θ对较小角度(0°~45°)不敏感,之后迅速下降。因此基于收发共轴LIF系统对海面乳化溢油进行探测时,发射接收天顶角在0°~45°范围内为宜,其中在0°处系统可接收到最大光功率。另外,为验证仿真正确性,利用实验室LIF系统对乳化溢油进行收发共轴式测量荧光光谱,发现此与仿真结果具有一致性趋势。     

基于RBF神经网络的较低浓度下同步荧光光谱的溢油鉴别

针对海面溢油样品的含量难以确定,同时考虑到海水掺杂及风化等问题的影响,提出了在较低非线性浓度范围内采集溢油嫌疑样品的同步荧光光谱,获取其训练样本集,利用主成分分析法(Principal com-ponent analysis,PCA)提取其特征光谱,结合径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络对肇事样本和嫌疑样本进行模式识别的方法。通过对相近油源原油样品分类识别研究表明:该方法仅需单次对肇事样本同步光谱测量,再借助数据分析,就可以很好区分相近油源溢油样品,外扰对识别率影响也不大。RBF神经网络算法识别率在92%左右。该结论对海洋环境中溢油的实时检测及油指纹数据信息库的建立有重要意义。     

基于近红外光谱法的多组分复杂溢油源定量建模分析

研究利用近红外光谱分析方法进行模拟复杂混合溢油源的定量分析问题。选取汽油、柴油、煤油三种轻质石油类产品,按照不同浓度比例配置成40个模拟混合溢油样本,利用傅里叶变换近红外光谱仪采集其在4 000～12 000 cm-1谱区范围内的近红外光谱;采用不同预处理方法,利用偏最小二乘算法建立混合溢油样本三组分各自的浓度定量模型。汽油、柴油和煤油的最优预处理方法均为二阶导数方法,分别在8 501.3～7 999.8 cm-1,6 102.1～4 597.8 cm-1,6 549.5～4 597.8 cm-1,7 999.8～7 498.4 cm-1和6 102.1～4 597.8 cm-1谱区范围内,预测模型的决定系数R2分别为0.998 2,0.990 2和0.993 6;RMSEP值分别为0.474 7,0.936 1和1.013 1;RPD值分别为25.126 9,10.517 3和13.072 0。实验结果表明：利用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法能够定量确定模拟混合溢油样本中各组分的浓度,为海洋复杂溢油源的定量检测与分析提供有效手段。