浅海底质高光谱反射率测量系统的设计及应用

海底光谱反射率是光学浅水中太阳辐射传输的重要组成部分,影响着海水表面离水辐亮度的光谱特性,因此底质光谱信息的准确获取对于浅海遥感工作的开展至关重要。专门设计了一套海底光谱反射率测量系统填补了国际上在这方面的空白。采用可自由伸缩并旋转角度的参考白板贴近目标物测量,以消除探头到目标物之间水体吸收衰减的影响,双光路采集系统同步测量的设计避免了水下光场迅速变化对辐射测量的影响。于2018年9月3日—8日,用该系统在三亚珊瑚礁保护区进行原位海底反射率测量试验,测量对象包括珊瑚、海草、泥沙、沙滩等多种底质。各底质类型之间具有光谱可分性,具体表现为,在波长大于580 nm的长波段,浅海沙子底质与岸上沙滩光谱反射率特征差异明显,表明相对于空气中,水体和水中微藻介质的吸收散射作用严重影响着水下光谱辐射的测量,证实了空气中测量的目标光谱不可替代水中的结果。珊瑚和水草的光谱反射率特征主要区别在于海草反射率光谱在540~600 nm波段有一个宽反射峰,而珊瑚的典型特征是在575,600和650 nm附近有三个特征反射峰。此外,珊瑚、沙子和沙滩三种碳酸盐质底质在395,430,490和520 nm存在反射峰,485和585 nm处有一个小吸收峰,而海草则相反,在395,430,490和520 nm存在吸收峰,485和585 nm处显示反射峰。以上数据为将来利用底质反射率提取底栖物质组成信息奠定了基础,同时其结果也能够证实系统的可靠性和有效性。     

三亚鹿回头海域疣状杯形珊瑚反射率光谱分析

珊瑚礁地物光谱特征是珊瑚礁遥感研究的理论基础,可以作为遥感定性和定量研究珊瑚礁的依据。采用我国南海三亚湾鹿回头海域的优势物种疣状杯形珊瑚(Pocillopora verrucosa)为研究对象,用光纤光谱仪测量其反射率光谱。利用珊瑚反射率光谱和导数分析的方法研究了健康和白化两种状态下疣状杯形珊瑚的反射率光谱的差异。研究分析的结果显示:健康疣状杯形珊瑚的反射率光谱,在波长580,604.7和647 nm处出现了特征波峰,在波长669 nm处出现一个显著的波谷;白化疣状杯形珊瑚的反射率光谱明显高于健康疣状杯形珊瑚的反射率光谱,但是其波形相对较为平缓,在波长663 nm处存在一个相对较弱的波谷。反射率光谱导数分析发现健康与白化疣状杯形珊瑚存在多个可区分波段,其中主要可区分波段包括:一阶导数,404~425,456~466,513~532,563~568和661~667 nm等;二阶导数,408~420,542~556,563~573,615~634和687~695 nm等;四阶导数,402~418,466~472,478~481,617~622和684~689 nm等。     

基于现场光谱的潮滩表层沉积物叶绿素-a含量遥感模式

提出了一种可实现潮滩表层叶绿素的现场快速、无损的光学检测方法。利用反射率光谱对我国潮滩表层沉积物叶绿素-a浓度进行了观测试验。基于高光谱650,675及700nm各波段的反射率,提出了用于叶绿素浓度反演的归一化底栖微藻差异指数(NDI-MPB)、及可消除呈直线或近似直线变化的背景噪声光谱的反射谷深度(T-depth)模型。研究结果表明,NDI-MPB指数与表层沉积物(3mm)中的叶绿素-a浓度(2.22～49.36mg.m-2)有极好的线性相关性(r>0.99);以叶绿素-a浓度表征底栖微型藻类生物量,NDI-MPB可用于潮滩表层底栖微型藻类生物量的遥感监测。     

高光谱激光雷达植被叶片方向反射特性及对叶绿素反演的影响

不同于传统被动光学传感器,高光谱激光雷达发射主动式全波段高斯脉冲激光,和植被叶片表面相互作用后,不同波段后向散射强度返回至接收器并被记录下来。以往的高光谱激光雷达植被叶片反射特性研究只聚焦于零度角入射的情况,对多入射角方向反射光谱特性以及方向反射特性对叶片叶绿素含量估算带来的误差尚未进行过深入研究。利用实验室研发的32波段高光谱激光雷达获取了不同入射角下的植被叶片反射光谱,对高信噪比波段下植被叶片的复杂方向反射特性进行了深入分析,随后选择光谱指数研究了高光谱激光雷达测量条件下植被方向反射特性对叶绿素含量反演的影响。结果表明,(1)高光谱激光雷达植被叶片回波强度随入射角增大逐渐降低,但二向反射率因子并不逐渐减小,在可见光和近红外波段,二向反射率因子随入射角增大分别呈现出两种不同形状特征,可见光波段反射率因子最大值出现在0°～10°,近红外波段最大值出现在60°,反射率因子最小值均出现在45°处,最大和最小反射率因子间可差0.1左右,可见光和近红外波段10°～60°内二向反射率因子均呈现先减小后增大的趋势;(2)通过对不同入射角下光谱指数与叶绿素含量的回归分析发现,方向反射特性对反演精度有...     

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。     

通道式辐射计自动观测数据的反射率光谱拓展方法

为了适应光谱特性、观测角度不同的卫星载荷定标需求,提出了一种考虑地表双向反射分布函数特性(BRDF)的通道式辐射计光谱反射率拓展方法。利用国家高分辨遥感综合定标场的星地观测数据,对提出的自动观测数据光谱拓展方法进行验证。结果表明,通道反射率光谱拓展结果与地物光谱仪实测值相比平均相对差异为2.67%;而与Sentinel-2A/B卫星实际观测结果相比,各波段差异均在10%以内。进一步开展了不确定性分析,利用提出的光谱拓展方法获得的地表光谱反射率不确定度为3.34%,基于该方法的Sentinel-2A/B蓝、绿、红、近红外波段辐射定标总不确定度分别为3.35%,3.77%,4.10%,4.29%。     

基于非负矩阵分解的中红外地表特性光谱重建方法

在中红外遥感领域,高光谱地表反射率/发射率等地表特性具有极高的应用价值和应用需求,但利用卫星遥感手段难以获取吸收波段的高光谱地表反射/发射特性,且通过光谱重建获取全波段的地表特性方法仍存在很多问题。为解决中红外全波段地表特性光谱重建所面临的难题,基于约翰霍普金斯大学(Johns Hopkins University, JHU)地物波谱库和中分辨率成像光谱仪(MODIS)短波红外和中红外地表多光谱卫星产品,提出了一种利用非负矩阵分解(NMF)重建高光谱地表反射率的方法,对2.5～5.0μm中红外光谱范围内的地表反射/发射率进行光谱重建,重建后的光谱分辨率可达10 nm。首先基于JHU地物波谱库选取4种典型地物类型(土壤、植被、人造材料和岩石),建立地物光谱库样本信息,再利用MODIS传感器光谱响应函数,根据等效计算公式将2.0～5.0μm波段范围反射率结果重采样到10 nm光谱间隔、共301个波段,得到JHU地表反射率光谱数据集。对光谱数据集进行非负矩阵分解处理,提取4条端元向量光谱曲线,结合MODIS短波红外和中红外4个波段(2.13、 3.75、 3.96和4.05μm)的全球月均地...     

植物叶片可见与近红外光谱反射率数据库的建立与主成分分析

可见与近红外波段光谱反射率数据库是颜色科学与技术和遥感目标地物分类识别领域等研究与应用的基础数据。主成分分析(PCA)在光谱数据分析、光谱重建、高光谱数据降维以及遥感图像分类等方面有广泛应用。测量并建立了云南公园常见绿化植物柳树、樟、红花檵木、蓝花楹等48种植物150条叶片从可见光到近红外波段光谱反射率数据库,波长范围400～1 000 nm、间隔4 nm。并且分别对可见与可见到近红外两种波段范围进行PCA研究。结果表明：不同植物叶片按照红、绿、黄相同色相的光谱反射率曲线基本相似;但对于同一种植物,在可见光波段400～700 nm,因为体内叶绿素、叶黄素、叶红素和花青苷含量的不同,光谱反射率曲线有较大的差异;在近红外波段700～1 000 nm,所有植物叶片光谱反射率仅仅是大小不同,而同一植物光谱反射率基本不随波长变化。PCA分析表明：在可见光和可见与近红外波段前三个主成分的累积贡献率分别达到98.62%和94.97%。数据库及其PCA分析结果将为自然物体光谱重建、多光谱成像技术和遥感目标地物分类识别等领域应用提供支撑。     

不同病虫害危害程度下云南松针叶光谱模拟及其生化参数敏感性分析

明确植被叶片反射率对生化参数敏感程度是遥感定量反演生化参数含量的前提。本文以不同健康状态下的云南松针叶光谱为例,基于查找表法(LUT)对针叶光谱模型LIBERTY的叶绿素和水分吸收系数进行了标定。提出了一种新的光谱合成方法和枯黄指数YI,解决LIBERTY模型不能有效拟合严重受害程度的云南松针叶反射光谱曲线的问题。并应用EFAST全局敏感性分析方法,利用标定后的LIBERTY模型定量分析了不同受害程度的针叶生化参数敏感性变化。结果表明:(1)标定后的LIBERTY模型能有效拟合健康针叶光谱(R~2=0.999,RMSE0.01)、轻度(R~2=0.991,RMSE0.02)和中度受害针叶光谱(R~2=0.992,RMSE0.03);但是严重受害针叶光谱模拟能力很差(R~2=0.803,RMSE0.1)。(2)新光谱合成方法能有效拟合严重受害光谱(R~2=0.991,RMSE0.03);枯黄指数(YI)能够定量分析受害程度。(3)随着受害程度加深,针叶反射率对叶绿素、水分参数敏感度降低,而基吸收、白化吸收等参数敏感度增大,且存在敏感波段。如在505~565和705~850 nm范围白化吸收对针叶反射率作用明显;对于严重受害针叶,除了叶绿素之外白化吸收对可见光区针叶反射率影响也非常显著;通过引入白化吸收先验知识,发现如果能进一步确定白化吸收情况,能够提高严重受害针叶叶绿素反演的精度。     

重金属污染水体背景下的底质反射率光谱特征及其对离水反射率贡献影响分析

水体重金属遥感反演是水环境遥感领域中的难题,目前仍有相当多的基础性问题有待解决,而浅水区底质对离水反射率贡献规律是将来遥感反演模型精度其中一个重要影响因素,尤其在重金属污染这种特殊的背景下,揭示其贡献规律对提升水体重金属遥感模型精度有重要作用,测量结果对研究重金属尾矿底泥的反射率光谱特征以及区分常见水底底质有参考意义。首先利用光谱仪测量获得广东大宝山尾矿底质反射率,发现其在波长755、 1 280、 1 620和2 200 nm存在反射峰,有明显光谱特征,并与河床常见的粗沙、淤泥和石头三类底质反射率进行了对比分析,结果表明：一方面,粗沙和淤泥反射率呈一缓慢上升的曲线,与存在多个特征反射峰的矿区底泥有明显区别;另一方面,石头反射率则在波长范围550～650 nm出现一个宽而扁平的反射峰后随即在波长675 nm处出现波谷然后增大至波长750 nm后趋于平缓,其特征波长与矿区底泥均不一样。上述特征波长可作为重金属污染背景下底泥光谱的重要区分波段。测量水深为1 cm、 10 cm和深水区的离水反射率,结合水质遥感模型计算出1 cm水深情况下底质反射光、水体散射光,并将其对离水反射率贡献进行讨论...     

三亚鹿回头海域珊瑚、团扇藻和砂反射率光谱分析

以海南三亚湾鹿回头附近海域常见的8种优势造礁石珊瑚的反射率光谱代表该海域珊瑚的反射率光谱,用光纤光谱仪测量它们和此海域常见底质团扇藻、砂的反射率光谱。利用反射率、导数光谱法分析研究了该海域造礁石珊瑚、团扇藻和砂反射率光谱的差异。分析表明500～ 700 nm和珊瑚反射率差异相对较大;珊瑚反射率光谱明显低于砂反射率光谱,反射率谱线整体差异显著。导数分析结果显示造礁石珊瑚、团扇藻和砂的可区分波段为：石珊瑚与团扇藻的一阶导数,主要为415.1～425.6,482～487,514.5～529,577～587.6和631.9～644 nm等波段。二阶导数主要为,413～418.7,427.4～432.5,462.3～470.6,494.4～503.6,551.6～561.4,590～594和639～643 nm波段。四阶导数主要为,412.2～418.4,420.5～425.3,470.9～480.2,481.3～486.9,540.8～545.7,560～568.3和635.6～639.6 nm等波段。石珊瑚与砂的一阶导数,主要为400～413.7,514.5～529.6,576.9～587.6和602.7～667 nm波段。二阶导数主要为,420.5～430.7,446.9～458.8,467.3～472.3,537～544.3,556.8～561.4,582.8～587.2和637.6～649.4 nm。四阶导数主要为,414.4～418.7,419.5～430.3,486.9～495.8,534.2～540.1,579～583.1,622.7～627.5,640～645和665.4～672.8 nm等波段。     

三亚鹿回头海域珊瑚、石莼和碎石反射率光谱分析

以南海三亚湾鹿回头海域八种常见造礁石珊瑚优势种的反射率光谱为代表,用光谱仪测量它们和此海域常见底质石莼以及碎石的反射率光谱。通过反射率、导数光谱法研究了三亚鹿回头海域造礁石珊瑚、石莼和碎石的光谱差异。石莼于561.4 nm处出现反射率高达48%左右的显著波峰,在500～700 nm波长范围和造礁石珊瑚反射率差异较大;碎石反射率明显高于造礁石珊瑚反射率,整体差异显著。导数分析结果表明造礁石珊瑚、石莼和碎石可区分波段为：造礁石珊瑚与石莼主要为一阶导数在485～487,505～510,515～529,559～578,587～593,598～603和667～670 nm等波段。二阶导数在494.4～505.7,524～534.5,543.6～561.4和567.2～579.7 nm波段。四阶导数在515.8～430,621～627.1,628.8～635.6,639.3～645,661.8～669.8和678.4～682.4 nm等波段。造礁石珊瑚与碎石一阶导数反射光谱,主要为400～413.7,414～418,484.8～486.9,506～509.6,514.5～528.9,576.9～587.6和602.7～653.4 nm波段。二阶导数主要为,451.6～461.6,564.5～570.7和677～685 nm。四阶导数主要为,412.6～425.3,459.8～467,467.7～470.6,535.6～540.8,583.8～591.4,654.4～659.8和670.8～680 nm等波段。     

基于冠层辐射传输模型的地表反射率光谱重建方法

针对基于多光谱数据有限光谱信息重建地表反射率光谱的病态求解难题,提出一种基于冠层辐射传输物理机理并充分考虑像元异质性的地表反射率光谱重建方法,该方法假设混合像元由植被和土壤两种地物类型组成,利用冠层辐射传输模型构造端元光谱查找表,进而通过组分比例因子估算实现基于多光谱图像的高光谱地表反射率模拟。以Landsat ETM+多光谱图像为例的地表反射率超光谱重建验证实验结果表明,模拟的反射率光谱能够较好的反映不同地物特征信息。进一步地,利用模拟的地表反射率拟合Landsat ETM+图像和MODIS图像,各波段模拟图像与实际观测图像之间具有较高的相关系数(Landsat: 0.90~0.99, MODIS: 0.74~0.85),进一步验证了该方法的可行性。     

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。     

内陆河道表层水体反射光谱的走航观测研究

现场水体光谱观测是水体光学性质、水色遥感反演建模等研究不可或缺的基础性工作之一.常规的倾斜观测方法受其较为严格的观测几何条件限制,需要依据船体位置、太阳方位等不断调整观测角度,特别是针对河道水体光谱观测时,还须考虑河道走向、岸线遮蔽物等情况,因此,只能设置若干站点进行离散样点的观测,难以在岸线环境较为复杂的河道水体开展...     

高分辨率遥感影像融合处理技术的对比分析研究

随着遥感技术的发展,获取遥感数据的手段越来越丰富。由各种不同的传感器获取的影像数据与日俱增,在同一地区形成了多时相、多分辨率的影像序列。如何综合各种类型的遥感影像信息,提高遥感数据的利用效益已成为遥感应用的瓶颈问题。多源遥感数据融合技术是解决这一问题的有效手段。高空间分辨率影像数据的多样性和复杂性对遥感信息融合处理技术提出了新的更高的要求。以IKONOS卫星数据为例对其进行了空间分辨率的影像融合。研究中引入了多种融合方法,如IHS变换、主成分分析、小波变换以及基于区域特征的自适应小波包算法。从光谱质量和空间信息的角度出发对融合方法进行了比较研究,分析出了比较适合于IKONOS卫星的高分辨率影像融合的处理方法。     

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。     

基于五种大气校正的多时相森林碳储量遥感反演研究

大气校正已广泛应用于区域生态植被的动态监测,但是不同校正方法和模型对遥感影像光谱和森林碳储量估算结果的影响不得而知,同时这种差异在多时相遥感监测与应用时经常被忽略。以多期Landsat影像为数据源,借助植被指数MNDVI和野外实地调查的马尾松林样方数据,进行马尾松林碳储量反演。然后采用几种常用的大气校正算法：6S,FLAASH(fast line-sight atmospheric),IACM(illumination and atmospheric)和QUAC(quick atmospheric correction),并结合地面同步实测的光谱数据,以评估其对马尾松冠层光谱曲线、植被指数以及林分碳储量估算的影响;同时从遥感动态监测角度出发,分析了相对大气校正(pseudo-invariant feature, PIF)对多时相影像植被指数与碳储量反演结果的校正效果。结果表明,经大气校正后的影像波段反射率与实测光谱结果较为接近,其中近红外和短波红外波段光谱反射率明显上升,同时可见光波段减弱,NDVI(normalized difference vegetation index)增加明显。不同大气校正模型对研究区马尾松林碳储量的遥感反演结果影响较大,其中IACM与6S模型分别具有较高的精度和较低的误差。此外,经过PIF校正后不同时相影像的NDVI相对偏差降低了85.16%,同时马尾松林碳储量反演模型精度得到明显提升,表明辐射归一化处理对于多时相遥感影像的应用十分必要。研究发现ICAM与PIF的大气校正模型组合可较好纠正大气效应,适用于多时相遥感数据的森林碳储量反演与监测研究。