东海赤潮遥感自动监测系统开发与应用

赤潮是最严重的海洋灾害之一,它不仅破坏海洋渔业生产、恶化海洋环境、影响滨海旅游业,而且还会影响人类健康。卫星遥感技术具有覆盖范围广、重复率高、成本低廉等优势,近年来已成为赤潮监测不可或缺的重要手段。本研究利用C++语言建立了一套赤潮遥感监测系统。该系统能自动接收和处理遥感数据,并利用赤潮水体的光谱和固有光学量特征自动提取赤潮信息。在实际业务化应用中,该系统被国家监测部门采用,在2013年4月至9月东海赤潮高发期间,该系统制作了55期赤潮遥感监测产品,用于指导船舶现场监测工作,取得了良好的应用效果。利用本系统对近年来东海发生的27次大型赤潮事件进行了发生位置和面积的提取,并与现场观测结果进行比较。结果显示,系统对大部分赤潮范围的识别有较好的效果,对赤潮识别准确度大概在80%左右。     

服务于赤潮高精度快速检测的决策树RX高光谱遥感算法

本文应用辽东湾鲅鱼圈研究区赤潮高光谱遥感数据,针对互信息RX(Reed-Xiaoli)和传统相关系数RX等单源算法赤潮检测结果不稳定,可能出现漏检和误检的问题,提出基于互信息和相关系数的决策树RX赤潮高精度检测模型,结果表明:与单源算法相比,决策树RX算法赤潮高光谱遥感检测得到的ROC曲线较稳定;与经典的非监督和监督遥感分类算法相比,决策树RX算法的错分情况明显减少,检测精度较高,总体精度达96%以上;子空间划分得到的特征波段组合,能够在不降低赤潮检测精度的前提下,检测速度提高3倍;耀斑抑制后数据1的特征波段组合赤潮检测总体精度提高了1.82%。     

基于子空间划分和耀斑抑制的赤潮高光谱高精度快速检测研究

高光谱数据波段多、数据量大,波段间存在信息冗余,影响了赤潮高光谱遥感检测速度。又由于海面太阳耀斑的存在,导致高光谱图像耀斑区的光谱反射远大于周边水体的离水辐亮度,严重影响了赤潮高光谱遥感检测精度。文中提出了互信息子空间划分结合最大信息熵的特征波段提取方法 ME,并与MP、CE和CP 3种方法进行对比分析,采用了3种滤波方法和6个滤波窗口进行耀斑抑制,探讨耀斑对赤潮高光谱遥感检测精度的影响。结果表明:提出的ME方法不仅具有良好的保谱性质,而且在保持原有赤潮检测精度的基础上,相较于原始全波段高光谱数据减少了近一半的检测时间;7×7滤波窗口的Median滤波方法对应的赤潮检测精度最高,达到了96.25%,相比未经滤波高光谱图像的检测精度提高了6.33%。因此,基于子空间划分的特征波段提取和耀斑抑制可实现赤潮高光谱高精度快速检测。     

中国海洋航空高光谱遥感应用研究进展

详述了我国赤潮航空高光谱遥感应用研究的发展现状，对所发展的赤潮发现检测、生物优势种类识别、生物量分布特征提取技术及所建立的赤潮光谱数据库进行了详细介绍。概述了基于高光谱数据的溢油发生检测及面积信息提取、海冰发生检测及密集度信息反演、海岸带典型要素光谱波段敏感性等的研究进展。从遥感平台、成像光谱仪的角度对我国的海洋航空高光谱遥感发展进行了展望，简要介绍了建设中的国内首套适用于海洋环境与灾害快速监测的海洋航空遥感多传感器集成与应用系统。指出发展我国海洋航空高光谱遥感应用研究的3个关键问题：(1)大量获取海洋及海岸带要素的高光谱数据；(2)开展海洋及海岸带要素现场光谱数据的同步测量研究；(3)大力建设海洋及海岸带要素的地物光谱数据库。     

面向对象的围海养殖用海信息分类提取与动态监测研究

以江苏大丰高涂围海养殖区域为研究区,基于ZY-3号高分辨率卫星遥感数据,采用面向对象方法开展了围海养殖用海信息分类提取与动态监测研究。通过多尺度分割获取研究区地物斑块,根据其形状、光谱、纹理等特征信息的差异性,建立分类规则集,并结合目视解译完善提取规则,实现了围海养殖用海中淡水养殖区、海水养殖区和干涸养殖区的分类提取,得到精度达93%的分类结果。总结出养殖区分类提取通用的特征指标集。最后基于目标识别,对多年份围海养殖信息进行动态监测,更全面、高效地了解围海养殖发展趋势,为海洋遥感监测领域拓展了更广阔的应用前景。     

基于自扩展深度置信网络的原油油膜绝对厚度反演研究

海上溢油事故危害海洋生态安全、人类健康与经济发展。开展基于遥感技术的海面溢油量的估算研究,对于保护海洋生态环境具有重要意义,而油膜厚度反演是溢油量估算的核心环节。本文通过搭建室外实验场景,模拟真实海面溢油环境,基于现场实测高光谱遥感数据,开展海面溢油厚度反演研究。本文将深度学习与遥感技术融合,提出了基于自扩展深度置信网络的油膜厚度反演模型(oil thickness inversion generative adversarial and deep belief network,OG-DBN)。该模型由油膜光谱特征数据自扩展模块与油膜绝对厚度反演模块两部分组成。光谱特征数据自扩展模块能够基于实测高光谱遥感数据,自动筛选出光谱可分性较好的光谱特征区间,进而基于对抗生成网络(generativeadversarial network,GAN)进行样本扩展,增强模型的泛化性;油膜绝对厚度反演模块则是基于深度置信网络(deep belief network,DBN),深度挖掘不同厚度油膜光谱特征数据的光谱特性信息,精确反演油膜的绝对厚度。实验结果表明,本文提出的OG-DBN模型在可控实验条件下,原油油膜绝对厚度反演精度达到97.69%,决定系数R2为0.980,平均差控制在±0.06%;模型鲁棒性测试表明,该模型仍能保持较为稳定的反演精度,均高于93.33%,R2大于0.957以上,平均差在±0.6%以内。     

基于光谱差异的东海赤潮提取算法

赤潮是最严重的海洋灾害之一,它不仅破坏海洋渔业生产、恶化海洋环境、影响滨海旅游业,而且还会影响人类健康。东海是我国赤潮灾害的“高发区”,赤潮发生次数和面积均明显高于其它海区。遥感是赤潮监测的最有效的手段之一,从光谱曲线可以看出,赤潮水体和非赤潮水体光谱曲线有明显的区别,前者呈现出2个吸收峰和2个反射峰,而后者不具备该特征。基于光谱差异,本文提出了1种新的赤潮提取算法:R_rs555/R_rs488>1.5且R_rs678-R_rs667>0。该算法能有效地确定卫星数据中赤潮的位置,与公报的赤潮位置吻合得较好。因此,该算法适用于卫星数据的东海赤潮信息提取。     

联合光谱和纹理特征的滨海湿地高光谱深度学习分类—以黄河三角洲湿地为例

本文基于CHRIS高光谱遥感影像，发展了一种结合地物光谱特征和多纹理空间特征信息，采用双全链接的8层深度卷积神经网络分类算法对滨海湿地高光谱影像进行遥感地物分类，并在黄河口滨海湿地进行了应用。结果表明：1）基于测试样本数据，联合光谱特征和K-L变换的纹理特征信息，采用DCNN模型方法展现了高的分类精度，精度高达99%；2）利用光谱特征和全纹理特征的精度比仅使用光谱特征和光谱特征联合K-L变换后纹理特征的分类精度低。利用K-L变换后的光谱特征和纹理特征的DCNN分类精度达到99.38%，相比于使用全纹理特征信息的精度提高了4.15%；3）基于验证图像，发展的DCNN分类方法精度优于其他算法，DCNN方法总体分类精度为84.64%，Kappa系数为0.80；4）相比于浅层分类方法，本文发展的DCNN模型分类算法保证了所有地物类型的分类精度更加均衡，保持了主要地物类型的分类精度几乎不变，同时提高了滩涂和农田的精度。基于DCNN模型，潮滩和农田的分类精度分别达到79.26%和56.72%。比其它浅层分类方法提高了2.51%和10.6%。     

东海赤潮高发区水体光谱吸收特性分析

赤潮是海洋中一种复杂的生态异常现象。赤潮的爆发、不仅严重影响近海景观,破坏水产养殖,危害人体健康,还对海洋生态平衡造成破坏,给人类造成惨重经济损失。近年来,在我国的赤潮观测记录中,赤潮的年发生次数逐渐增加,且面积不断增大,因此,对赤潮的发生发展机理及预测治理研究是科学家刻不容缓的研究课题。 赤潮发生时,赤潮生物大量聚集,使水体颜色发生明显变化,进而赤潮水体的光谱特征发生变化,且存在差异,使利用水色遥感监测赤潮成为可能,还可以用来区分赤潮种类的不同。水体光谱的变化特性(包括吸收与散射特性)是水色赤潮遥感监测的基础,是水色遥感生物光学算法开发的重要组成部分。因此对赤潮水体进行光谱吸收特性的分析研究对于发展研究海区的水色遥感生物光学算法及赤潮遥感监测方法都有重要意义。     

基于无人机载多光谱相机的海面溢油分类方法研究

海洋溢油事故发生后,及时准确地探测油污分布情况极为重要。无人机载多光谱探测海面油膜是高效的溢油监测手段之一,它能弥补卫星遥感的滞后性、精度低等不足,具有灵活性高、实时性强等优点。本研究研制了无人机载多光谱油污探测系统并进行了水面油膜机载探测实验,分别利用最大似然法、最小距离法以及光谱角填图法对成像结果进行分类,并将3种方法的分类结果进行精度评价,结果表明光谱角填图法总分类精度高于90%。利用该系统在小型渔港进行了海面溢油探测实验,基于光谱角填图法将原始图像进行分类。实验结果表明,该溢油探测方法是一种低成本、操作简单、分类精度高的非接触监测手段,能够满足目前海面溢油快速监控的需求,具有良好的应用前景。     

一种基于众数赋值的高光谱图像地物分类方法

提出了一种融合监督分类与非监督分类结果的高光谱遥感影像分类新方法——众数赋值分类法。采用ISODATA非监督分类方法对高光谱遥感影像进行分类,并对非监督分类结果的图斑进行标记,同时用最大似然法(ML)和支持向量机(SVM)法进行监督分类,然后以监督分类结果对非监督分类后各斑块进行类别赋值。方法是:统计每个非监督分类斑块中由监督分类所获得的各类别像元数及所占比例,将非监督分类斑块的类别赋予所占比例最高的监督分类结果的类别,最终获得高光谱图像分类结果。研究表明:(1)非监督分类类别数量大于10时,其与ML分类结果融合的总体分类精度和Kappa系数均较监督分类法的分类结果好;(2)ML和20个类别的ISODATA分类结果融合的总体精度最高,为87.35%,比单独ML的总体精度高约2个百分点;(3)SVM和10个类别的ISODATA分类结果融合的总体精度提高最大,较SVM的总体精度提高近3个百分点;(4)随着非监督分类类别数量的增多,分类结果的总体精度呈现由低到高再到低的变化过程。     

海岸带高光谱影像分类技术研究

以海岸带地物分类研究为重要对象,针对传统海岸带区域地物及海水等目标分类技术的局限性,通过分析海岸带地物的光谱特征以及在高光谱数据中的表征,研究高光谱成像技术在海岸带遥感应用中的有效性。实验结果表明相对传统的遥感影像分类技术,高光谱海岸带分类显得更为精细,也展示了高光谱技术在海洋遥感中的巨大应用前景?     

协同主动学习和半监督方法的海冰图像分类

海冰遥感光谱影像分类中标签样本难以获取,导致海冰分类精度难以提高,但是大量包含丰富信息的未标签样本却没有得到充分利用,针对这种情况,提出一种协同主动学习和半监督学习方法用于海冰遥感图像分类。在主动学习部分,结合最优标号和次优标号、自组织映射神经网络以及增强的聚类多样性算法来选择兼具不确定性和差异性的样本参与训练;在半监督学习部分,利用直推式支持向量机,并且融合主动学习思想从大量未标签样本中选取相对可靠且包含一定信息量的样本进行迭代训练;然后协同主动学习分类结果和半监督分类结果,通过一致性验证保证所加入伪标签样本的正确性。为了验证方法的有效性,分别采用巴芬湾地区30 m分辨率的Hyperion高光谱数据(验证数据为15 m分辨率的Landsat-8数据)和辽东湾地区15 m分辨率的Landsat-8数据(验证数据为4.77 m分辨率的Google Earth数据)进行海冰分类实验。实验结果表明,相对其他传统方法,该协同分类方法可以在只有少量标签样本的情况下,充分利用大量未标签样本中包含的信息,实现快速收敛,并获得较高的分类精度(两个实验的总体精度分别为90.003%和93.288%),适用于海冰遥感图像分类。     

基于海洋一号D卫星海岸带成像仪的赤潮遥感监测特征

为进一步加强对赤潮等海洋生态灾害的动态监测,科学支撑海洋防灾减灾工作,文章基于海洋一号D卫星搭载的海岸带成像仪数据,选取北部湾、茂名近岸和陵水湾为研究区域,分析2021年2月发生的4例赤潮事件的遥感影像、叶绿素a浓度和赤潮指数特征。研究结果表明：遥感影像可清晰呈现赤潮分布状况,叶绿素a浓度和赤潮指数的异常值范围与遥感影像一致,赤潮水体的叶绿素a浓度和赤潮指数整体高于非赤潮水体。     

基于SVM方法的航空高光谱赤潮信息提取与分析

从仪器到外业数据采集再到内业数据处理,较全面的阐述了航空高光谱赤潮监测的工作流程,并着重讨论了航空高光谱赤潮信息提取这一关键技术.采用专门针对小样本高维度的支持向量机模式识别方法,以2013年7月4日浙江舟山东福山赤潮高光谱数据为例,通过采集7个点位的赤潮海水和正常海水波谱曲线,研究分析赤潮海水的差异性特征,开展赤潮信息提取技术的研究,并对相同样本不同的提取方法进行了对比,通过分析,进一步证明了支持向量机方法的准确性和优越性.航空高光谱赤潮信息提取技术的研究可为航空赤潮业务化监测提供必要的技术基础.     

高光谱海洋遥感影像处理系统集成与应用研究

主要研究了基于多传感器获取的高光谱海洋遥感影像特点，针对我国海域赤潮、溢油、海冰等不同的海洋现象，采用不同的模块存储格式和光谱角信息进行处理，提高了高光谱海洋遥感影像处理的精度和速度；利用VC＋＋动态连接数据库将各模块集合成一有机整体，既保证了各模块处理的特色，又实现了不同格式的快速转换存储，使系统具有了很强的开放性和可扩展性。     

基于地物光谱可分性的CHRIS 高光谱影像波段选择及其分类应用

本文以黄河口湿地为研究区,应用覆盖该区域的CHRIS高光谱遥感影像,提出了一种基于地物光谱可分性的滨海湿地高光谱影像波段选择方法。该方法利用研究区的7种典型地物的110余条现场实测地物光谱曲线,通过分析比对地物两两之间的光谱可分度,确定地物类型之间的光谱可分区间,基于此选取CHRIS高光谱影像的地物分类特征波段,应用三种经典的监督分类方法(支持向量机法SVM、人工神经网络法ANN和光谱角制图法SAM)开展利用全波段的和利用本文方法选择特征波段的分类对比实验。结果表明:(1)基于光谱可分性特征波段的方法较全波段分类精度有所提高,其中ANN分类精度最高,为82.52%,较全波段分类精度提高了约为5.1%;(2)芦苇、水体、黄河水和裸滩4种地物的识别能力高,生产者精度都在80%以上;(3)碱蓬的用户精度提升最为明显,约在7%。