基于GF1-WFV和HJ-CCD数据的我国近海绿潮遥感监测算法研究

大面积绿潮爆发对海洋生态环境、渔业经济、滨海旅游业等造成严重的负面影响。利用遥感技术可对绿潮进行宏观、及时、动态的有效监测,也可进行及时治理和预防,以减少经济损失。从GF1-WFV和HJ-CCD影像数据提取我国沿海绿潮水体的反射光谱特征,分析与非绿潮水体的光谱特征的差异,进而面向环境一号和高分一号开发了多光谱绿潮指数(MGTI)-多波段差值耦合算法,并用该算法对绿潮进行遥感监测。同时与Landsat7-ETM+影像监测面积、归一化植被指数(NDVI)算法和增强型植被指数(EVI)算法提取绿潮面积进行比较验证。结果表明,所开发算法对绿潮发生位置和面积的监测效果较好,且精度达到94%,可有效地应用于我国沿海二类水体的绿潮监测,为利用国产卫星数据监测沿海绿潮提供理论依据和方法支撑。     

基于多源、多时相遥感影像的黄、东海绿潮影响区检测

利用不同空间分辨率、多时相卫星遥感数据,对2007-2010年间黄海、东海发生的绿潮(大型绿藻——浒苔)进行了监测与评估.江苏北部浅滩沿岸水体浑浊,浒苔在该海域中光谱混合现象严重,高空间分辨率的遥感影像有利于其检测;在水体极浑浊的射阳河口检测到的浒苔离岸最近距离为1 km左右.反演结果表明,浒苔在5月初会沿苏北沿岸流向...     

春季辽东湾静止轨道海洋水色遥感产品的真实性检验

静止轨道海洋水色成像仪(GOCI)拥有高时间分辨率(1 h)和高空间分辨率(500 m×500 m)的观测优势。为了保证GOCI应用的可靠性,对其遥感产品进行检验极为重要。利用辽东湾春季航次观测数据,对4种二类水体大气校正算法[Korea Ocean Satellite Center(KOSC)校正算法、management unit mathematics models(MUMM)校正算法、紫外(UV)校正算法和近红外(NIR)校正算法]获得的GOCI遥感反射率产品及GOCI标准叶绿素浓度、悬浮物浓度遥感产品进行了真实性检验,并探讨了不同观测时相的稳定性。结果表明:KOSC算法在辽东湾具有最高的校正精度,各波段遥感反射率平均绝对百分比误差(APD)为27.16%(412 nm)、16.03%(443 nm)、13.73%(490 nm)、15.99%(555 nm)、12.83%(660 nm)、12.35%(680 nm)、27.68%(745 nm)、42.81%(865 nm);叶绿素浓度、悬浮物浓度产品的平均绝对百分比误差分别为29.75%和26.40%。相比于临近中午观测时的结果,GOCI早上和下午观测时反演的结果(包括遥感反射率、叶绿素浓度、悬浮物浓度)与实测值偏差显著增大。     

结合GOCI数据反演近海浮游植物叶绿素和类胡萝卜素浓度

基于2016-2018年渤海、黄海和东海7个航次中米集的实测遥感反射率和浮游植物色素浓度数据,利用静止海洋水色成像仪(GOCI)遥感反射率产品建立中国近海水体中总叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素c、光保护类胡萝卜素和光合有效类胡萝卜素浓度的反演模型,并进一步得到2014-2018年渤海、黄海和东海各色素浓度分布图.研究结果...     

基于静止轨道水色卫星数据的渤海总吸收系数遥感反演和逐时变化研究

渤海是我国的半封闭内海,受陆源影响显著,水体光学性质复杂多变,静止轨道水色卫星(GOCI)的高时间分辨率数据为研究渤海水体总吸收系数的时空变化特征,特别是逐时变化提供了可能。针对GOCI波段设置,利用实测数据建立了基于遥感反射率波段比值的412、443、555 nm波段渤海总吸收系数遥感反演模型,经独立实测数据检验,模型反演值与实测值的相关系数大于0.8,平均相对误差(APD)小于13%,中值相对误差小于9%,优于已有典型算法(精度提高约10%);经独立现场-卫星时空匹配数据检验,基于该模型和GOCI卫星数据的总吸收系数遥感反演平均相对误差在35%以内。基于2015年5月4日1天8景的GOCI影像和所建立的模型,研究了渤海总吸收系数的逐时变化特征。结果表明,8:30—15:30期间总吸收系数变幅主要分布范围是0.2~0.3 m~(-1),最大变幅可达到0.8 m~(-1),变幅极大值主要分布在辽东湾、渤海湾和莱州湾近岸海域。结合潮汐数据的分析发现,辽东湾、渤海湾北部总吸收系数与潮高的逐时变化具有较好的一致性,总吸收系数极小值出现时刻滞后于低潮时刻0~1.5 h;莱州湾西部总吸收系数与潮高逐时变化呈明显负相关性;渤海湾南部、莱州湾东部总吸收系数与潮高变化未见显著相关性。     

基于QA Score的GDPS各个版本在黄海海域GOCI数据处理中的适应性分析

水体的遥感反射比光谱（R_rs(λ)）是海洋水色遥感反演海洋生物地球光学参数的关键,其定义是离水辐亮度与恰好水面之上的向下辐照度之比。海洋水色卫星传感器接收到的总信号中90%是大气的贡献,海洋水体贡献的离水辐亮度不足10%,因此对接收的信号进行大气校正获得高精度的水体遥感反射比信号是海洋光学遥感的关键技术之一。基于大量高质量的现场高光谱遥感反射比数据的基础上建立的R_rs(λ)光谱数据的质量评价体系QA(quality assurance),可以通过计算R_rs的得分情况（QA score）很好地识别出有问题或可能错误的R_rs(λ)光谱。GOCI(geostationary ocean color imager)是搭载在全球第一颗对地静止卫星COMS(communication ocean and meteorological satellite)上的主要传感器,由韩国海洋卫星中心（KOSC）发射,其高观测频次(8景观测数据/天)使生物地球化学参数的日变化监测成为可能。KOSC研发了GDPS (GOCI data processing system)软件专门用于GOCI数据处理,包括大气校正。到目前为止已为全球用户免费提供GDPS1.1, GDPS1.2, GDPS1.3, GDPS1.4, GDPS1.4.1, GDPS2.0六个版本。应用QA Score评价体系对于GDPS1.2, GDPS1.3, GDPS1.4.1, GDPS2.0四个版本在黄海海域处理得到的GOCI遥感反射比光谱数据的质量进行了评比。结果发现GDPS1.2的R_rs数据被视为无效的数据量明显大于GDPS1.3, GDPS1.4.1和GDPS2.0的处理结果;GDPS2.0的R_rs数据QA得分情况要差于GDPS1.2,GDPS1.3和GDPS1.4.1;GDPS1.3和GDPS1.4.1的数据处理结果基本相同,这与GDPS1.4在GDPS1.3的基础上只进行了软件模块化优化处理且修复了一些小问题的结果相吻合。基于该研究,黄海海域使用GOCI R_rs数据时,如果R_rs波段比是首要考虑因素（如反演叶绿素a浓度）且对有效数据数量要求不高,可以使用GDPS1.2版本进行大气校正;如果更关心的是某个波段R_rs值,则使用GDPS2.0进行大气校正更合适。     

基于NPP-VIIRS卫星数据的渤黄海浊度反演算法研究

浊度是水环境和水质状况的重要监测指标。卫星遥感技术具有宏观的空间覆盖性和重复的定期采样性,是一种有效的监测水体浊度的方法。基于NPP-VIIRS卫星的遥感反射率,建立了一个适用于渤黄海的水体浊度遥感反演算法,并将其应用到VIIRS卫星图像上,研究了渤黄海水体浊度的时空分布特征。结果表明:该算法具有较高的反演精度(决定系数R~2为0.97,均方根误差为16 NTU,平均绝对误差为23 NTU,平均相对误差为34.63%)。渤黄海水体浊度在空间尺度上基本呈现近岸高、远岸低的分布特征;在时间尺度上,冬季浊度维持在一个较高的水平,春季浊度高值区逐渐收缩,夏季达到最低,只在沿岸区域仍有较高的浊度,而秋季浊度又逐渐升高。     

黄河口海域颗粒有机碳浓度遥感反演与时空分布特征

基于黄河口海域实测数据,建立了利用745nm(模型1)和680nm(模型2)波段遥感反射率的颗粒有机碳(POC)浓度反演模型,得到的平均相对误差(APD)均低于26%,其中模型1表现更优。结合海洋水色成像仪(GOCI)影像和实测数据对两个模型进行了精度评估,平均相对误差均在30%以内。基于所建立的模型和卫星遥感影像,分析了逐时、大风过程(几日之间)、季节变化三种情况下黄河口海域POC浓度的时空变化特征。结果表明,冬季POC浓度整体较高,夏季POC浓度整体较低;渤海湾附近出现POC浓度最高值。三种情况下,POC浓度的变化范围在同一尺度上,表明短时间间隔并不意味着POC浓度变化范围也小,其季节平均效应是显著的。     

基于多尺度均值漂移的高分辨率遥感影像快速分割方法

均值漂移算法是一种特征空间分析方法,广泛应用于自然场景影像和医学影像分割中.但算法较高的计算复杂度成为其在具有海量特性的遥感影像中应用的瓶颈.文章将均值漂移算法拓展到小波域,提出了一种小波域均值漂移快速分割算法.多光谱遥感影像和仿真影像的实验表明:在获得相当的分割结果的前提下,相比单尺度均值漂移算法,提出的分割算法能够...     

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。     

黄海浒苔灾害遥感立体监测

2008年夏天,浒苔在黄海、东海海域第一次大规模爆发,成为自然灾害,严重威胁了第29届青岛奥帆赛的正常举办.利用卫星、航宅、船舶等不同平台的遥感方式对浒苔灾害进行实时、连续、动态的立体监测.首先介绍了立体监测系统的构成;然后在通过对浒苔、海水灾害现场光谱测量的基础上分析浒苔光谱特征,并结合多平台、多传感器、多光谱遥感数...     

浑浊二类水体的高分四号卫星大气校正效果分析

高分四号卫星是我国首颗高空间分辨率地球静止卫星,在浑浊二类水体的遥感定量监测方面应用潜力很大。为评价高分四号多光谱数据经大气校正后水体反射率的精度,以太湖为研究区,使用同步MODIS数据辅助的Gordon单次散射改进算法,对2016年7月21日和2016年8月17日两景高分四号多光谱数据进行大气校正,并通过与地面同步实测光谱数据、以及地球静止水色卫星GOCI数据大气校正结果的协同比对,验证高分四号多光谱数据的大气校正效果,为该卫星产品的水色遥感应用提供借鉴和参考。结果表明,红光B4波段校正精度最高,平均绝对误差(MAPE)为10.71%;绿光B3波段校正精度次高,MAPE为13.21%;近红外B5波段校正精度次低,MAPE为33.06%;蓝光B2波段校正精度最低,MAPE为53.55%。其中B3,B4和B5波段校正精度高于GOCI,主要原因在于高分四号的空间分辨率远高于GOCI,混合像元导致的精度误差相对较小,充分显示了高分四号作为一颗高空间分辨率地球静止卫星在水色遥感方面的优势;而B2波段低于GOCI,表明高分四号的蓝光波段尚有改进空间,今后有必要对该波段进行重新定标等处理;在未得到有效处理的情况下,水色遥感应用应尽量避开该波段。总体而言,高分四号多光谱数据校正精度较高,可以较好的应用于内陆二类浑浊水体的定量遥感监测。     

黄渤海悬浮颗粒物粒径的遥感反演研究

悬浮颗粒物粒径是重要的海洋光学参数,在以悬浮颗粒物为主的黄渤海海域,对水体生物、化学过程等起着重要的作用,该参数的卫星遥感反演也对海洋光学与水色遥感研究具有重要意义。利用2014年5月和11月的黄渤海47组实测数据,建立了基于静止海洋水色卫星(GOCI)波段设置的遥感反射率(Rrs)与悬浮颗粒物中值粒径(D50)反演模型,555 nm波段幂函数的反演效果最佳,决定系数R2为0.72,绝对误差SMAPE为6.35%,经实测数据检验,均方根误差SRMSE约为0.17,相对误差变化范围为-5%~5%。对反演模型引入5%误差进行敏感性检验,绝对误差、均方根误差分别控制在2%以及0.002以内,具有较好的稳定性。将此模型运用于2013年6月GOCI卫星数据,反演出悬浮颗粒物中值粒径D50的时空分布图,呈现从近岸向远海粒径逐渐变大的趋势。     

胶州湾海域Landsat8/OLI数据处理中多种大气校正方法的评价

海洋水色遥感研究中,精确的水体遥感反射比R_rs(λ)光谱数据是应用海洋光学卫星数据反演海洋生物地球物理参数的关键。实际工作中,遥感反射比是根据遥感仪器接收到的辐亮度经大气吸收和散射校正、太阳距离以及太阳高度角校正后计算出来的。因此对卫星传感器数据进行大气校正是我们得到精确的水体遥感反射比光谱数据的关键因素之一,也是海洋水色遥感研究中的一个重要问题。胶州湾是黄海西部的一个半封闭海湾,是北温带海湾生态系统的重要代表,该海域内规划了大范围的海洋牧场养殖区域,水体生物光学性质复杂。Landsat是美国NASA的陆地卫星计划,最初是为了观测陆地而研发,但是其高空间分辨率(30 m)的优势在海洋遥感监测中表现突出,使得其成为卫星遥感监测河流、湖泊、内陆环湾等水体不可忽略的数据源之一。基于QA(quality assurance) Score光谱质量评价体系对Landsat8/OLI数据处理中五种大气校正算法在胶州湾海域的大气校正结果进行了评价分析。五种大气校正算法分别是NASA(National Aeronautics and Space Administration)标准近红外大气校正算法(Seadas采用为默认大气校正算法,记为Seadas Default);Acolite 默认大气校正算法—暗光谱拟合算法（dark spectrum fitting,记为Acolite DSF）;以及Acolite指数外推算法（exponential extrapolation）,根据算法中所使用波段的不同,分别记为Acolite SWIR, Acolite Red/NIR, Acolite NIR/SWIR。分析结果表明在胶州湾海域Seadas Default的大气校正算法得到的R_rs(λ)数据QA得分为1的概率（83.95%）要远大于Acolite DSF（49.66%）,Acolite SWIR（4.13%）,Acolite Red/NIR（7.25%）,Acolite NIR/SWIR（1.38%）四种大气校正算法。Acolite DSF大气校正算法优于Acolite SWIR,Acolite Red/NIR,Acolite NIR/SWIR。应用MODIS/Aqua卫星数据对Seadas Default大气校正算法和Acolite DSF大气校正算法处理Landsat8/OLI卫星数据得到的R_rs(λ)在443,483,561和655 nm的数据进行了对比分析,结果表明在各个波段的Seadas Default算法所得的大气校正结果都要优于Acolite DSF算法。据此,建议在胶州湾及其附近海域应用Landsat8/OLI数据进行遥感应用研究时以NASA标准近红外大气校正算法为首选。     

海面漂浮绿潮生物量光谱特征及估算模型

海上漂浮绿潮生物量的估算对实现绿潮处置资源高效配置、提高应急处置效率具有重要意义。利用现场实验获取的漂浮绿潮单位面积生物量及其地物反射光谱数据,分析了漂浮绿潮光谱特征和多种光谱指数与单位面积生物量之间的响应关系,基于此构建并验证了漂浮绿潮生物量估算模型。结果显示漂浮绿潮近红外波段反射率与单位面积生物量之间存在强相关关系(相关系数R≈0.8);光谱指数以及960nm反射峰和1060nm吸收峰峰值与漂浮绿潮单位面积生物量显著相关(R0.7);基于R_(960)/R_(670)和R_(1060)/R_(670)(R_(670),R_(960),R_(1060)分别为670,960,1060nm处的反射率)构建的漂浮绿潮生物量指数估算模型具有较高的精度(R~2≈0.9,相对误差R_(PE)≈27%)。研究结果为利用遥感技术实现海面漂浮绿潮生物量估算提供了参考。     

2008年—2012年山东半岛海域浒苔时空分布特征研究

浒苔是我国近海一种新型的海洋生态灾害,自2008年以来,每年5—8月份在黄海海域周期性暴发与消亡,给沿海地区造成不同的环境影响和经济损失。基于2008年—2012年五年的MODIS数据,计算了山东半岛海域长时间序列NDVI,利用阈值分割法提取浒苔信息,并进一步获得爆发的时间、面积、相对聚集密度、影响范围及浒苔漂浮路径。结果表明：2008年以来各年浒苔最早发生在5月中旬至6月上旬,6月中旬至7上旬进入爆发期,浒苔面积、影响范围及浒苔密度达到最大值,其相对聚集密度峰值一般早于或晚于爆发期一个生长阶段,最终于7月下旬或8月上旬进入消亡期,平均持续时间约为71天。浒苔漂浮路径整体为从东南外海逐渐开始向西北近海海域靠近。从浒苔面积、影响范围、相对聚集密度等多项指标综合看,2008年和2009年两年浒苔爆发较为严重。     

长江口及邻近海域的浊度日变化遥感研究

基于长江口及东海的浮标观测资料,建立针对静止海洋光学传感器(GOCI)的瑞利校正反射率数据的浊度反演模型,并对长江口及邻近海域的浊度进行遥感反演。研究结果显示:680 nm波段对浊度信号最敏感,基于多波段组合建立的模型的反演效果最佳;长江口及邻近海域的浊度分布呈现出近岸高、远岸低的特征,长江口到杭州湾的浊度一天内呈先增后减的变化趋势,杭州湾以南的日变化趋势则相反;水体浊度日变化受海洋动力的影响可通过浑浊带表征,浑浊带外的水体浊度日变化不显著;浑浊带具有显著的季节性特征,呈现出冬远夏近的趋势,与海流有关。     

基于Sentinel-3 OLCI影像的渤海透明度遥感反演研究

透明度是海洋生态环境监测的关键指标,在军事、航海、渔业等领域均发挥着重要作用。与传统的海洋监测技术相比,遥感技术具有长时序、大范围、近实时获取海洋信息的优势,利用水色卫星观测我国海域透明度的变化,对合理开发和利用我国海洋资源有着重要的意义。利用实测透明度数据与Sentinel-3 OLCI传感器中心波段的等效遥感反射率数据构建了渤海透明度反演模型,主要包括单波段法、波段比值法和混合波段法。利用与卫星时空同步的现场透明度数据进行了模型精度验证,最终确定以B6(560 nm)与B7(620 nm)为敏感因子的混合波段模型透明度反演效果最佳,该模型透明度的反演值与实测值间决定系数(R2)为0.68,平均相对误差(MRE)为15.93%,均方根误差(RMSE)为0.48 m。在此基础上结合Sentinel-3 OLCI时间序列影像,得到2020年渤海透明度月均遥感产品,发现渤海透明度分布状况有明显的区域性与季节性特征。透明度的整体变化区间为0~10 m,其中夏季7月和8月份透明度较高,局部海域透明度可高于9 m,而冬季相对较低1月和2月份全海域不足2 m;透明度整体呈现近岸海域低、离岸海域高的空间分布特征,渤海中部、秦皇岛近岸海域透明度相对较高,渤海湾、辽东湾、莱州湾透明度常年较低。渤海透明度的分布趋势与渤海沿岸地质属性、周边河流分布情况以及沿岸城市群与工业港口的发展情况密不可分。该研究为渤海透明度遥感估算提供了可靠的理论基础,对监测渤海海洋环境具有重要的意义。     

基于多轴差分吸收光谱技术的合肥地区气溶胶观测研究

大气气溶胶的直径从几纳米到几十微米不等,对大气辐射评估、全球气候变化、当地空气质量和能见度以及人类健康都有着直接或间接影响,尤其秋冬季节是雾霾高发期,更有利于大气气溶胶的生成、转化和积累。目前,用于气溶胶信息观测的技术有很多,包括激光雷达、太阳光度计、华盖计、卫星遥感等。多轴差分光学吸收光谱(MAX-DOAS)技术是一种被动遥测式光谱设备,具有稳定、可实时连续监测等特点,可同时获取多种痕量气体的浓度信息,且能反演气溶胶光学厚度(AOD)和气溶胶廓线。介绍了MAX-DOAS反演气溶胶信息的算法,并于2017年12月至2018年1月,在合肥市科学岛开展了MAX-DOAS观测,观测方位角为0度(正北),垂直方向上从低到高扫描10个仰角;反演时取中午时段的天顶方向测量光谱作为参考光谱。在337～370 nm波段,利用QDOAS软件计算出O_4斜柱浓度(DSCD),然后再利用气溶胶廓线反演算法(PriAM)反演出AOD和气溶胶消光系数(AE)。将结果与太阳光度计CE318测得的AOD做对比,小时均值和日均值的相关性系数均为0.91,结果表明MAX-DOAS在获取气溶胶信息方面具有较高的可靠性。同时,将MAX-DOAS获得的近地面气溶胶消光系数与地面站点的点式仪器测得的PM_(2.5)浓度进行了相关性对比,日均值和小时均值线性拟合相关系数r分别为0.83和0.62,进一步验证了MAX-DOAS获取气溶胶信息的可靠性。由于冬季是雾霾的高发期, AOD值较高,选取2017年12月3日至6日的一次雾霾过程,廓线结果表明气溶胶主要分布在1.5 km以下,结合当时的风场信息及雾霾期间的气流后向轨迹图,可知此次污染是西北方向污染气团输送导致的。     

霾光谱特性分析与卫星遥感识别算法

近年来,我国频繁发生的灰霾污染事件和常态性的高细颗粒物浓度(PM_2.5),已经引起了全世界范围的广泛关注。卫星遥感能够对大气污染进行快速准确地监测。然而在大气遥感领域具有代表性的中分辨率成像光谱仪(NASA/MODIS),其云监测和暗像元反演算法通常把灰霾当做薄云、雾或地表亮目标处理,无法反演霾天的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth, AOD)。笔者研究了云、雾、霾、地表覆盖等不同像元在可见光、近红外以及红外通道的光谱特性。基于MODIS数据,参考相关的云监测和气溶胶反演算法,选取多个对灰霾敏感的光谱通道,计算表观反射率和亮度温度。针对不同波段,分别探讨了霾与薄云、低层云、雾、浓密植被和地表亮目标等像元之间的光谱差异,统计灰霾分布的阈值区间,并设计基于MODIS卫星遥感数据的灰霾识别自动处理流程。通过对2008年华北平原春夏两个重霾事件进行测试,该算法的霾分布监测结果与卫星真彩图具有较好的一致性。基于北京和香河AERONET站点观测的高AOD数据,验证了本算法的霾识别率接近80%,在一定程度能够弥补MODIS标准气溶胶算法用于灰霾天的不足。最后,分析了灰霾识别过程中的主要误差来源,并提出了基于霾纹理特征,以及其他辅助数据支撑的改进方法。