基于SPOT-6遥感影像的近海水深反演

水深反演对于浅海地形调查、海岸带保护和开发具有重要的意义。本文选取南海东锣岛海域为研究区,采用SPOT-6 6 m高分辨率数据,基于SPOT-6多光谱数据和水深实测值分别建立蓝-绿、蓝-红等6个波段比值模型。结果显示,绿-红波段的比值模型精度最高,R²值达到0.706 4,这对于反演热带海洋地区水深具有一定借鉴意义。基于该模型的反演结果对不同水深范围内的平均相对误差进行比较,结果表明:0~5 m水深范围反演误差较高,主要由于该范围水体情况较复杂,5～10 m 水深范围内平均相对误差最小为13.62%,而随着水深的增加,反演的误差增大,分析误差的主要来源是海水中的悬浮颗粒物、黄色物质、叶绿素质量浓度等方面的影响。     

高分六号遥感影像水深反演能力评价

水深是重要的海洋要素,水深遥感反演是获取浅水水深的重要手段。当前水深遥感反 演应用以国外卫星数据为主,国产卫星数据的研究和应用较少。本文针对国产高分六号卫星 （GF-6） 数据,以三亚南山港为研究区域,分别建立单波段回归模型、双波段比值模型、多波段 回归模型,进行多光谱影像的水深反演能力研究,并与国外主流哨兵2 号卫星（Sentinel-2） 数 据进行实验比较。实验结果表明：GF-6 遥感影像具有较好的浅水水深反演能力和一定的反演精度,各波段水深探测能力依次为：绿波段跃蓝波段跃红波段跃近红外波段,反演方法效果依次为：多波段模型跃双波段模型跃单波段模型。相较于Sentinel-2 数据,GF-6 数据水深反演精度与其一致,这表明GF-6 影像具备替代国外遥感数据进行水深反演的能力和大规模应用的潜力。本文针对GF-6 影像水深反演能力的研究方法和分析,结果将为国产高分系列卫星数据的水深反演研究和应用提供有益的参考。     

基于神经网络技术的遥感水深反演模型研究

利用Landsat7 ETM+遥感影像反射率和实测水深值之间的相关性,选取了相关性较好的ETM1、ETM2、ETM3、ETM4、ETM3/ETM2等5个水深反演因子,建立了BP神经网络水深反演模型。为充分体现BP神经网络模型的优越性,利用SPSS软件建立了单波段、波段比值、多波段三种不同的线性回归模型。通过对比发现,具有很好的自适应能力和非线性映射能力的BP神经网络模型在处理遥感水深反演问题上比传统的线性模型效果更好。     

基于光谱分层的浅海水深遥感反演方法

卫星水深反演是水深测量的一种重要手段,其中Stumpf比值算法和Lyzenga多项式算法应用广泛并诞生了大量改进算法,但这些算法没有顾及不同光谱的测深极限与适用范围,为此本文提出一种基于光谱分层的水深反演方法。首先,根据红、绿、蓝光谱对水体的穿透能力差异,提出一种基于影像本身的无参数光谱分层策略,提取红光层、绿光层、蓝光层;然后,根据不同光谱层的波段测深性能,分光谱层构建水深反演优化模型,获取浅海水深反演结果。以我国南沙海域长线礁和美属维尔京群岛巴克岛为实验区,本文方法对经典Stumpf比值算法和Lyzenga多项式算法进行改进后,水深均方根误差、平均绝对误差、平均相对误差分别降低了0.41～0.89 m、0.35～0.65 m、4%～19%,尤其在红光层,即水深较浅区域,平均相对误差降低了58%～149%,精度提升明显。因此,改进算法在提高卫星水深反演效果方面具有可行性和有效性。     

海岸带潮滩土壤含水量遥感测量

出露潮滩上土壤含水量的遥感测量是潮间带地形地貌测量方法的一种新尝试,也是对潮滩生态环境深层次认知的一条途径。借鉴陆地土壤含水量遥感监测的经验,通过分析实测潮滩土壤含水量与其光谱值的关系,建立出露潮滩上土壤含水量遥感监测模型,并利用该模型对研究区影像的土壤含水量进行反演尝试。研究结果为:(1)潮滩土壤含水量与光谱反射率的关系,波段的相关系数以ETM+4的相关性最大;(2)从多元线性模型、单波段模型、比值模型、仿植被指数模型的应用比较看,对于潮滩土壤含水量的遥感反演模型选用单波段模型的误差最小。结果表明,通过遥感测量和监测模型的反演,可以迅速得到海岸潮间带露滩上土壤含水量分布。     

基于半经验模型的水深反演及不同水深范围的误差分析

基于半经验遥感模型,开展广东省雷州湾SPOT-5影像不同水深范围的遥感反演及误差分析,给出不同模型对应的最佳水深范围和不同水深范围的最佳反演模型,结果如下：红光单波段模型、红光-绿光双波段模型、绿光-红光-近红外三波段模型均在2～5m水深范围内反演误差最小,分别为16.7%,13.2%和17.1%。0～2m水深范围内,红光-近红外双波段模型反演误差最小,为34.3%;2～5m水深范围内,红光-绿光双波段模型反演误差最小,为13.2%;5～10m水深范围内,红光-近红外双波段模型反演误差最小,为19.3%;10～20m水深范围内,三波段模型反演误差最小,为31.5%。     

基于WorldView-2遥感影像反演浅海水深过程中太阳耀斑的去除方法

基于Hedley等的方法对WorldView-2遥感影像反演岛礁水深时的太阳耀斑进行去除,在技术实现过程中根据WorldView-2波段设置的特殊性做一定的改进,将8波段分为两组,其中蓝、绿、红波段依据近红外1波段来去耀斑,海岸、黄、红边波段依据近红外2波段来去耀斑,在具体应用中完整实现该理论方法。结果表明,去耀斑后无论是对水深反演结果的精度上还是从影像直观视觉上都有提高,该方法有利于WorldView-2影像处理中耀斑去除的常规化应用。     

GF-1 WFV图像经验模分解的光谱保真性与水深遥感探测

水深是海洋环境的重要参数之一，水深遥感反演是水深测量的一种重要手段。经验模分解（EMD）具有剔除小尺度波浪信息，留下大尺度水下地形信息的特性。本文利用EMD对高分一号卫星宽幅影像进行尺度变换，使用光谱相关系数、光谱角、光谱偏差和光谱相对偏差等评价指标，对剩余层图像进行光谱保真性分析；利用改进的对数转换比值模型对原始影像和剩余层图像进行水深反演，并进行相关性分析与精度评价。研究结果表明:（1）评价指标显示EMD变换后影像具有相当的保真性；空间断面分析表明EMD去除了小尺度的噪声信息，保留了水下地形变化信息。（2）经均匀分布的检查点验证，两区域的原图像反演水深和实测水深的相关性较好，相关系数达0.75以上，且两种波段组合的MAE和MRE均不超过2.42 m和8.5%。（3）对EMD的全部10层进行水深反演，蓝绿波段的MAE和MRE均不高于1.62 m和5.8%；绿红波段的MAE和MRE均不高于1.93 m和6.9%。（4）对于不同的波段组合，蓝绿波段组合在各剩余层的水深反演效果明显优于绿红波段，经EMD后的水深反演效果明显提高。（5）20~30 m水深段的反演精度整体要高于30~40 m，该模型应用于较浅水深段更具优势。     

一种改进的地理加权回归模型水深反演方法

利用多光谱卫星遥感影像反演浅海水深是水深测量的一种重要方式。提出一种基于主成分分析的地理加权回归模型(PCA-GWR),采用WorldView-2多光谱卫星遥感影像数据,对经过数学变换后的波段反射率数据先进行主成分分析,将得到第一主成分量进行地理加权回归分析,并与双波段比值模型、多波段线性模型和地理加权回归模型(GWR)的水深反演结果进行比较。结果显示,各个反演模型反演水深值与实测水深值的相关系数r均大于0.75,其中PCA-GWR模型水深反演结果最好,r为0.96、RMSE为1.56 m、MAE为1.06 m。研究表明,PCA-GWR模型可有效去除数据变换后的冗余信息,降低数据空间非平稳性,具有较高的反演精度与可靠性,适用于浅海水深反演。     

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。     

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。     

基于遥感图像分析的极区海冰漂移研究

自然水体中石油污染含量的时空间分布是数字地球领域水体环境研究的一个重要参数,利用遥感技术提取水中石油含量也是数字地球研究领域的一个热点问题.基于2009-2013年进行的六次石油类污水野外配比实验数据,结合2013年6月-2014年4月晴天获取的中国辽宁盘锦辽河油田Landsat 8/OLI遥感数据,在对配比实验测定值、Landsat 8/OLI传感器模拟值和Landsat 8/OLI传感器过境值等三类遥感反射比数据进行归一化处理的基础上,通过对波段特征进行分析,发现含油水样与无油水样在绿色、红色和近红外波段的遥感反射比存在明显的差异,由此提出了水体石油污染归一化遥感反射比指数NDPRI (Normalized Difference Petroleum Remote Sensing Reflectance Index),该指数可用来判断水体是否存在油污染,进一步建立利用NDPRI来反演水中石油含量遥感模式.结果表明:(1)含油水样和无油水样在蓝色波段的归一化遥感反射比差别不大;(2)含油水样在绿色和红色波段的归一化遥感反射比明显低于无油水样;(3)无油水样在近红外波段的归一化遥感反射比呈现下降趋势,而含油水样的归一化遥感反射比随着石油类浓度含量的增加而明显抬升,呈现出较好的线性关系;(4)含油水样,其NDPRI小于0.45,此阈值作为是否有油污染的判断值.最后,利用2014年4-8月污水厂获取的现场实测数据对模式进行验证,相对误差为13.5％,表明所建立的模式具有良好的石油含量反演精度.     

多光谱遥感在长江口水深探测中的应用

利用L andsat-7 ETM 遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了单波段模型、双波段模型、比值模型和多波段模型等4种线性回归模型,以及动量BP人工神经网络水深反演模型,对长江口南港航道水深进行了反演,对比分析了不同方法在长江口水深反演计算中的优劣性,试验表明,神经网络反演模型标准误差最小,精度最高。     

乌梁素海沉水植物群落光谱特征及其受覆盖度的影响分析

沉水植物是湖泊生态系统重要组成,也是水质与健康状况的指标性类群,可以采用遥感技术对其生长和分布情况进行监测.基于实测光谱数据,分析了乌梁素海沉水植物光谱特征,研究了覆盖度对乌梁素海沉水植物反射光谱的影响,建立了乌梁素海沉水植物覆盖度反演模型.结果 表明;沉水植物群落的光谱反射率随覆盖度减少而下降,覆盖度为1％～20％时...     

Biophysical control of intertidal benthic macroalgae revealed by high-frequency multispectral camera images

Intertidal benthic macroalgae are a biological quality indicator in estuaries and coasts. While remote sensing has been applied to quantify the spatial distribution of such macroalgae, it is generally not used for their monitoring. We examined the day-to-day and seasonal dynamics of macroalgal cover on a sandy intertidal flat using visible and near-infrared images from a time-lapse camera mounted on a tower. Benthic algae were identified using supervised, semi-supervised and unsupervised classification techniques, validated with monthly ground-truthing over one year. A supervised classification (based on maximum likelihood, using training areas identified in the field) performed best in discriminating between sediment, benthic diatom films and macroalgae, with highest spectral separability between macroalgae and diatoms in spring/summer. An automated unsupervised classification (based on the Normalised Differential Vegetation Index NDVI) allowed detection of daily changes in macroalgal coverage without the need for calibration. This method showed a bloom of macroalgae (filamentous green algae, Ulva sp.) in summer with > 60% cover, but with pronounced superimposed day-to-day variation in cover. Waves were a major factor in regulating macroalgal cover, but regrowth of the thalli after a summer storm was fast (2 weeks). Images and in situ data demonstrated that the protruding tubes of the polychaete Lanice conchilega facilitated both settlement (anchorage) and survival (resistance to waves) of the macroalgae. Thus, high-frequency, high resolution images revealed the mechanisms for regulating the dynamics in cover of the macroalgae and for their spatial structuring. Ramifications for the mode, timing, frequency and evaluation of monitoring macroalgae by field and remote sensing surveys are discussed.     

基于数据挖掘的GF-1 遥感影像绿潮自适应阈值分区智能检测方法研究

由于受到云雾的影响，可见光影像能够高效用于绿潮检测的数据源较为有限，特别是云覆盖较为严重的可见光影像，基本无法用于检测绿潮。即使影像数据是在薄云、薄雾、无云覆盖的情况下获取的，由于其光谱反射值存在较大差异，依然很难采用同一阈值进行绿潮检测。基于此，为了提高可见光影像的利用率，实现不同云覆盖情况下，绿潮的高精度自适应阈值的自动检测，本文以GF-1影像为数据源，首先采用K-means聚类和C4.5决策树方法实现影像云覆盖情况的自动识别；其次，选取大量不同云覆盖情况下子图像样本（每个子图像样本中均包含绿潮和海水两类），分析得出不同云覆盖情况下绿潮和海水的区分阈值y与影像光谱差x=band_nir-band_red之间所具有的线性关系；然后，利用分析得出的线性关系提出一种适用于GF-1影像的绿潮分区自适应阈值自动检测方法。最后，为验证提出方法的有效性，分别采用NDVI方法、EVI方法和本文提出的自适应阈值自动检测方法进行绿潮提取实验。实验结果表明，对于GF-1卫星遥感数据，本文提出的绿潮自适应阈值分区自动检测方法明显优于传统的NDVI和EVI检测方法，不仅提高了绿潮的监测精度，而且实现了绿潮提取的全自动化。     

黄海、东海二类水体漫衰减系数与透明度反演模式研究

黄海、东海是典型的二类水体区域,总悬浮物含量高,水体光学特性复杂.利用2003年春秋季黄海、东海水色联合试验中获取的高质量现场实测数据,建立了由遥感反射比反演水体在490nm波段的漫衰减系数和海水透明度的统计反演模式.这两种模式皆采用490,555,670nm三个波段的组合,漫衰减系数的反演值和实测值的相关系数为0.96,平均相对误差为17.2%;透明度的反演值与实测值的相关系数为0.95,平均相对误差为16.8%.对两种反演模式对遥感反射比输入误差的敏感性进行了分析,结果表明反演模式对±5%的遥感反射比输入误差导致490nm波段的漫衰减系数反演误差最大为27.3%,透明度最大误差为22.7%,并利用2003年春秋季同一海区的实测数据对模型进行了检验,漫衰减系数的平均相对误差为25.0%,透明度的为16.5%.给出了412,443,510,520,555,565nm各波段的漫衰减系数同波段490nm的漫衰减系数之间的关系,结果表明,在400~600nm波段中的每一个波段的漫衰减系数与490nm波段的漫衰减系数的相关性较高,相关系数都超过了0.98.这样利用建立的各波段漫衰减系数关系模型可以从一个已知波段的漫衰减系数反演出其他任何波段的漫衰减系数,这就在水色反演和应用中大大减少了未知因子的个数.     

Delineating suspended sediment concentration patterns in surface waters of the Changjiang Estuary by remote sensing analysis

Three Landsat TM imageries (taken on 18 May 1987, 4 August 1998 and 28 July 2007) were used as the data source to identify the spatial and temporal variations of the suspended sediment concentration (SSC) in surface waters of the Changjiang Estuary. Atmospheric correction was carried out to determine the water-leaving reflectance using the FLAASH module. A regression equation between surveyed SSC and suspended sediment index was chosen to retrieve the SSC from the Landsat TM images. In addition, tidal harmonic analysis was performed to calculate tidal conditions corresponding to the acquisition time of satellite images. The results show that the SSC spatial patterns are similar to the in situ observation results, which show the highest SSC in the region of turbidity maximum zone in the Changjiang Estuary. For the period of 1987 to 2007, the SSC pattern is controlled mainly by tidal dynamic conditions and wind speeds, rather than sediment discharges from the river.     

南海岛礁遥感影像大气校正算法研究

针对目前传统大气辐射传输模型使用时难以确定气溶胶光学厚度的问题,提出一种仅依靠影像自身信息的大气校正算法,该算法针对南海水域清澈的特点,将暗像元法和大气辐射传输模型相结合,通过暗像元匹配和迭代运算确定气溶胶。实验结果表明:该算法与Sen2cor算法相比大气校正后的地物剖面光谱曲线基本一致,校正后影像能够反映出水深与蓝绿波段对数比值较好的相关性,具有较好的使用价值。     

Biofilm: A crucial factor affecting the settlement of seaweed on intertidal rocky surfaces

We hypothesized that the presence of biofilm accelerated the settlement of dominant seaweed species and maintained high levels of species richness by regulating the blooming of particular species on an intertidal rocky shore. The coverage and species richness of macroalgae on sterile and cleared substrates (225 cm²) were measured to investigate the effects of biofilm on the settlement of macroalgae in intertidal zones at Noryang, Songmoon, and Sangnam in Gawngyang Bay on the southern coast of the Korean peninsula. Green algae coverage on cleared substrates was significantly higher than that on sterile substrates at both Noryang and Songmoon during the study period. This suggests that the presence of biofilm enhances the settlement of green algae by providing various habitat structures and, consequently, may lead to serious ‘green tide’ events. However, the coverage of algae other than green algae and algal species richness on cleared substrates remained high at Sangnam during the experimental period. Biofilm facilitated the settlement of macroalgae and inhibited the blooming of specific algae by inducing inter-specific space competition. Therefore, biofilm plays an important role on seaweed assemblages on intertidal rocky shores by accelerating the settlement of seaweed.