浒苔水体光谱特征参量时间序列数据拟合研究

开展时间序列浒苔水体光谱特征参量的拟合研究可为寻求最佳拟合方法,从而对进一步开展大尺度的高光谱高空间高时间分辨率遥感动态实时监测具有重要的参考价值。在实验室培养3种不同浓度的浒苔水体,用ASD光谱仪测定并获取浒苔水体的时间序列反射光谱,基于反射光谱定量提取光谱特征参量,构建时间序列数据;应用曲线拟合和时间序列ARMA模型开展浒苔水体光谱特征参量的时间序列拟合研究。结果表明:应用二阶或三阶多项式和ARMA模型可较高精度地拟合浒苔水体的光谱特征参量;但时间序列ARMA模型比多项式拟合模型更能反映浒苔水体光谱特征参量的时间序列数据的分布和变动特性。该研究可为浒苔灾害动态监测业务化运行部门提供浒苔光谱数据,同时也为光谱数据的处理和分析提供一种新的方法。     

黄海典型漂浮大型藻类光谱特征分析

利用实测高光谱和多光谱相机数据对在黄海海域采集的浒苔和马尾藻样本进行光谱特征分析。结果显示:漂浮大型藻类的高光谱反射率均值(Rmean_H)与多光谱反射率均值(Rmean_M)、高光谱藻类指数(VB-FAHH)与多光谱藻类指数(VB-FAHM)之间的相对误差小于15.6%,说明这两种数据具有较好的一致性;基于光谱特征波长的反射率建立比值光谱指数,其中浒苔和马尾藻的差异最为明显的是R640/R554指数;基于多光谱相机计算反射谷深度指数(T-depth),采用阈值法来区分浒苔和马尾藻,T-depth阈值的区分精度分别为69.6%±30.0%和69.6%±24.3%,稍优于虚拟基线漂浮藻类指数(VB-FAH)阈值的区分精度。     

水面浮油膜光谱测量及光谱特征分析

为深入解析水面浮油膜光谱特征,采用水面以上光谱测量方法,去除太阳直射和天空光两部分反射的影响,获取了珠江口水域不同厚度水面柴油膜光谱信息,对其光谱响应特征和机理进行了分析。结果表明:水面柴油膜光谱对背景水体光谱具有依赖性,但水面柴油膜光谱在可见光波段高于背景水体,且随着油膜厚度增加呈现不断增加的趋势;油膜反射光谱在蓝、紫光区域出现明显反射峰;360~500 nm区域油膜反射率与厚度相关系数大于0.8,有利于油膜厚度的遥感估算。最后指出,水面浮油膜类似于光学薄膜的单层增反膜,导致光谱反射率的增加,在360~420 nm区域的反射峰和石油类物质的荧光性有关。研究结果可为水域溢油污染遥感监测研究提供理论依据。     

赤潮水体红光波段反射光谱的模拟及形成机理

赤潮水体红光波段反射光谱中"荧光峰"的红移现象一直备受研究者的广泛关注。本文基于前向辐射传输模型,通过2011年7月9日在大连湾海域实测的赤潮水体吸收系数和后向散射系数模拟了弹性散射作用下的反射光谱,发现在未考虑叶绿素荧光的情况下,红光波段仍存在显著的反射峰,且随叶绿素浓度的增加,反射峰出现红移现象;加入叶绿素荧光后,模拟光谱红光波段反射峰的位置与高度出现不同程度的改变,与实测光谱的更接近;对比模拟光谱与实测光谱可确定,红光波段的反射峰由吸收、后向散射以及叶绿素荧光共同控制,而文献中通常提到的"荧光峰"红移实由浮游藻类红光波段的强吸收作用导致,与叶绿素荧光无关,因此反射峰红移的说法更为合理。     

2015年黄海浒苔演变特征的遥感分析

为揭示2015年黄海区域浒苔演变特征, 利用MODIS(moderate-resolution imaging spectrometer)数据, 通过计算漂浮藻类指数(floating algae index, FAI)建立了浒苔信息的数据集, 进而获取了浒苔的时空变化规律特征。研究发现, 5月13日浒苔条带最早出现在苏北近岸, 之后浒苔条带向北和向东漂移, 浒苔覆盖面积逐渐变大; 向北漂移的浒苔逐渐发展成大规模聚集的形态, 而向东的条带仍旧是分散的形态; 向北漂移的浒苔条带6月12日到达半岛顶端后出现大规模登陆的情况, 登陆的依次顺序为乳山—青岛—海阳; 在苏北近岸的浒苔一直持续到8月5日。对2015年浒苔时空演变特征与往年情况进行初步对比分析, 发现其与2013年浒苔漂移路径和登陆过程存在显著差异, 具有很强的年际差异。     

浒苔藻体时间序列光谱特征的曲线估计

选用相同自然光照和固定水环境条件下的3种密度梯度(0.5,2.5和5.0g/L)的浒苔藻体反射光谱为研究对象,通过单变量参数定义提取了高光谱特征参量,并选用能较好体现浒苔藻体光谱特征差异的特征变量如黄边位置、蓝边位置、归一化植被指数NDVI,比值植被指数RVI[719,680]和VI[555,680],应用曲线模拟法对这些具有时间序列特点的高光谱特征变量进行曲线估计,并分析其演变规律。结果表明:黄边位置无法模拟。应用二次函数或三次函数能高精度地模拟各个特征变量,蓝边位置曲线估计模型的判定系数最高达0.498;归一化植被指数NDVI为0.926,比值植被指数RVI[719,680]为0.729,比值植被指数VI[555,680]为0.765。这些特征变量随着时间的推移而呈现先上升后下降或先下降后上升再下降的起伏规律,演变趋势与浒苔藻体密度存在非线性关系;除了蓝边位置和黄边位置外,其他特征参量均可较好地描述浒苔藻体反射光谱特征的演变趋势。该研究为深入进行浒苔藻体的定量遥感研究提供数据支持和技术支撑。     

东印度洋南部海域遥感反射率光谱特征研究:不同观测方法及数据处理方法的对比

利用2016年秋季现场观测数据,开展了东印度洋南部海域水体遥感反射率光谱特征研究,分析了不同方法(剖面法、水面之上法)测量结果之间的差异,以及两种水面之上数据处理方法结果的差异。研究发现:(1)东印度洋南部海域的遥感反射率随波长单调下降,具备清洁大洋水体的典型光谱特征,在光谱形状和量值等方面均与研究区历史观测数据具有较好的一致性;(2)与剖面法得到的遥感反射率光谱相比,水面之上法的测量结果总体偏大,二者的相对偏差在离水辐射较强的蓝光波段(412~490 nm)为15%~25%,在离水辐射较弱的绿光波段(555 nm)为47%~61%;(3)不同的水面之上数据处理方法引起的遥感反射率相对偏差在蓝光波段是4%~7%,在绿光波段是11%。分析了不同测量方法、数据处理方法所得结果存在差异的原因。     

利用MODIS和RADARSAT数据对浒苔的监测研究

浒苔是一种大型的浮游性海藻,它的爆发给环境造成了很大的影响。本文介绍了利用EOS/MODIS和RADARSAT遥感数据探测2008-2009年发生在黄海及邻近海域(119°E~122°E,34°N~36°30′N之间)的浒苔灾害的研究。本研究首先利用MODIS传感器的1、2波段计算了相应海域的NDVI。在云层较厚的情况下结合RADARSAT图像来辅助判定大型浮游藻类的信息。并计算了长时间序列NDVI,利用阀值分割法计算了浒苔爆发的面积信息,利用ARCVIEW工具对长时间序列的浒苔分布的矢量信息进行处理,得到了浒苔的漂浮路线,起源。初步研究了MODIS监测浒苔的可行性,讨论了浒苔的爆发可能对渔业资源造成的潜在影响。     

MODIS图像湖泊水体信息的快速识别与制图

在可见光和近红外波段内,水体、植被、城市和土壤等地物的光谱反射率差异是利用遥感手段提取水体的基本原理。利用归一化植被指数(NDVI)提取MOD IS遥感影像上的水体,再将提取出的水体和MOD IS的空间分辨率为250m的2个波段进行假彩色合成,实现湖泊水体遥感影像的自动制图。结果表明,利用本文方法制成的水体分布图,既能保留MOD IS的较高分辨率,又能清晰地识别水体。     

基于高分光学与全极化SAR的海南八门湾红树林种间分类方法

合理的红树种间组成结构是有效发挥红树林湿地生态价值的前提,明确的红树林种间分布信息是开展红树林生态系统治理和规划工作的有效依据。针对海南八门湾红树林湿地,基于高分三号(GF-3)全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)和高分六号(GF-6)多光谱遥感数据,本文提取了35个红树林遥感特征,利用极端梯度提升树(eXtremegradientboosting,XGBoost)算法开展了特征重要性排序、特征筛选和红树林种间分类实验,将其与传统的支持向量机(supportvectormachine,SVM)、随机森林(randomforest,RF)机器学习算法进行精度比较,并基于XGBoost算法进行了3种特征组合方式(优选特征、多光谱特征、全极化SAR特征)的分类精度比较,旨在探索XGBoost对红树林种间分类的适用性和光学与全极化SAR数据对红树林种间分类的能力。结果表明:1)识别红树林种类的优势特征依次为多光谱的光谱波段、极化分解参数、光谱植被指数,且仅利用前8个优选特征(绿光波段反射率G、蓝光波段反射率B、Yamaguchi面散射分量Ys、近红外波...     

黄海浒苔漂移输运和生长消亡过程的数值模拟与预测应用

本文在构建黄海浒苔漂移输运模型的基础上耦合了生长消亡过程的生态模块,利用CFSR(Climate Forecast System Reanalysis)再分析数据、国家海洋环境预报中心全球业务化海洋学预报系统(Chinese Global operational Oceanography Forecasting Sys...     

东海海域典型赤潮水体反射光谱模拟研究

东海原甲藻(Prorocentrum donghaiense Lu)是我国东海海域的典型赤潮藻种,其在水体中通常呈垂直非均匀分布,并存在季节性和日内的垂直迁移现象。本文通过量化垂直迁移过程中东海原甲藻的分布状态,利用Hydrolight软件数值模拟各状态下的水体反射光谱,研究其光谱特征和变化规律。利用叶绿素浓度高斯垂向模型表征东海原甲藻在水体中的垂直分布,结合东海近岸海域二类水体的生物光学模型,模拟得到垂直迁移过程中东海原甲藻赤潮水体的反射光谱。对比分析叶绿素浓度垂向分布参数(背景叶绿素浓度、甲藻主体水层厚度、水体总生物量和叶绿素浓度峰值深度)对水体反射光谱的影响。研究结果表明,在东海原甲藻从次表层向表层垂直向上迁移过程中,水体反射光谱数值在蓝绿波段(400—570nm)减小,在黄红波段(570—720nm)增大,特别是在叶绿素荧光效应波段(680nm)处的变化尤为明显。     

基于无人机高光谱的外来入侵种互花米草遥感监测方法研究——以黄河三角洲为研究区

互花米草(Spartina alterniflora)入侵性非常强,已被正式纳入我国第一批外来入侵物种名单。互花米草的疯狂蔓延已影响到当地土著物种的生长和空间分布,因此有关管理部门迫切需要互花米草的空间分布和扩散动态数据,但目前还没有一个有效的监测手段。针对这一需求,本文作者提出了基于无人机高光谱的外来入侵种互花米草遥感监测研究方案,拟以黄河三角洲为研究区,利用无人机高光谱遥感新型技术,分析不同情形下(不同生长状况、不同观测条件、不同环境条件等)互花米草的光谱特征,建立鲁棒的互花米草遥感检测模型,研究互花米草无人机高光谱图像高效获取方法,以实现互花米草的高效、准确监测,为亟需的外来入侵种互花米草业务化监测提供有效的技术手段。     

基于深度置信网络(DBN)的赤潮高光谱遥感提取研究

赤潮是严重的海洋灾害,有效监测赤潮对于保护海洋生态环境具有重要意义。高光谱遥感具有光谱分辨率高、图谱合一等优势,适合于海洋赤潮监测。深度学习是机器学习领域的前沿,为高光谱遥感分类提供了新的思路。深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)兼具监督分类与非监督分类的特点,通过构建DBN模型,将DBN应用于赤潮灾害遥感监测中,应用渤海机载高光谱遥感数据开展赤潮分类,以达到提取高光谱图像中赤潮水体范围的目的。通过设置对照实验,对比经典的SVM监督分类方法与ISODATA非监督分类方法,发现DBN模型在相同实验条件下具有更高的分类精度,赤潮遥感提取精度提高了3%～11%。     

江苏近岸海域HJ CCD影像悬浮泥沙遥感反演

基于2012~2014年期间江苏近岸海域实测遥感反射率、悬浮泥沙浓度及HJ CCD数据,建立该海域HJ CCD影像悬浮泥沙遥感反演模型。通过研究水体实测反射光谱特征,确定对悬浮泥沙浓度变化的敏感波段,并与悬浮泥沙浓度进行函数拟合分析。结果表明:将HJ CCD Band3的等效遥感反射率、HJ CCD Band3与Band2等效遥感反射率的比值分别作为敏感因子,并采用对数函数模拟低值区、指数函数模拟高值区获得的叠加模型表现最为突出。通过卫星应用发现,第2、3波段比值模型的遥感反演结果与实际情况相符,可有效削弱大气校正、表观反射率到遥感反射率的转换方法以及HJ CCD辐射分辨率较低等一系列问题的干扰,为江苏近岸海域HJ CCD悬浮泥沙遥感反演的最优模型。     

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。     

On the possibility of mapping living corals to the species level based on their optical signatures

Several methods (Spectral Angle Mapper, first derivatives, spectral clustering) were used to test the possibility of discriminating live corals at the species level by using reflectance spectra obtained by close range underwater remote sensing. The Spectral Angle Mapper used with an in situ spectral library of 73 coral colonies recognised all corals correctly in an artificial remote sensing image created from the same coral spectra. The results did not change when “grey” noise was added to each pixel in the artificial image or when the artificial image was made from reflectance spectra modelled through a 5-m water column. The results showed that the within-species variability in optical properties of a set of four coral species, for which at least three different specimens were measured, was as high as between-species variability. Thus, it is highly unlikely that hard corals can be discriminated at a species level by means of remote sensing. Cluster analysis showed that it is difficult to recognise corals also at the genus level (Acropora vs. non-Acropora) based on their reflectance spectra. However, visual inspection of the coral spectra and clustering analysis suggest that it is possible to separate three main optical types of corals: green, blue, and brown corals. This may form the basis for an optical classification of corals that is more suited for remote sensing than traditional taxonomy.     

渤海平整海冰多角度反射光谱特征

近些年来,遥感技术在渤海海冰的监测中发挥了举足轻重的作用。海冰的反射特征是利用光学遥感监测海冰的基础。在晴空条件下,对盛冰期渤海辽东湾东部3种典型的平整海冰的半球-方向反射率因子(hemispherical directional reflectance factor,HDRF)进行了测量,并计算了相应的各向异性因子(anisotropy factor,ANIF),结果表明,只有在太阳光入射主平面内的前向反射方向附近,半球-方向反射率因子与各向异性因子才会迅速增加,而在其他方向上两者的变化不明显。平整海冰的厚度和内部结构等因素会影响HDRF和ANIF随波长变化的特征,在350~1 350 nm波段,厚度较小且表面光滑的平整海冰的HDRF值相对较小,而厚度较大的平整海冰的HDRF值相对较大。在350~950 nm波段,厚度较小且表面光滑的平整海冰ANIF相对较大,而厚度较大的平整海冰的ANIF值相对较小。以上结果充分说明海冰对太阳光入射辐射的反射是冰-气界面的反射与冰体内部的散射的综合结果。     

Retrieval of total suspended matter from MODIS 250?m imagery in the Bohai Sea of China

Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) on the Aqua and Terra satellites have unique advantages for monitoring coastal waters, owing to their high spatial resolution (250?m), short revisit period (1–2?days), and freedom from cost. An empirical retrieval model for concentration of total suspended matter (TSM) has been developed based on a statistical analysis of field surveys of TSM and remote sensing reflectance (R _rs) in the Bohai Sea of China. A robust linear relationship was established between the equivalent remote sensing reflectance (converting ASD-measured R _rs by spectral response function) in the 620–670?nm band (band 1) of MODIS and the concentration of TSM (R ²?=?0.95; n?=?27; RMS?=?0.512) acquired in August and September 2008. The model was validated via in situ measurements in September 2009, resulting in a mean relative error of 12.9?%. Then, the corresponding MODIS products of monthly average concentration of TSM were produced from January to December 2009. The distribution characteristics of TSM in the Bohai Sea of China are closely related with the spatial pattern and seasonal variability. This study demonstrates that the moderately high resolution of MODIS 250?m data is available for monitoring the transport and fate of materials in relatively smaller bodies of water.