面向国产高分辨率卫星的浒苔绿潮遥感监测算法对比

利用高空间分辨率卫星影像准确监测浒苔绿潮对灾害早期发现、动态跟踪以及沿岸防御具有重要应用价值。目前面向高分辨率遥感影像已有多种浒苔提取方法,但不同遥感算法受到海水背景(浑浊和清澈海水)和外界观测环境(如云层、太阳耀斑、观测几何条件)等干扰,其监测效果可能受到不同程度影响。为此,以国产高分辨率GF-WFV和HJ-CCD影像为例,充分对比了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、漂浮藻类高度虚拟基线指数(virtual baseline floating macroalgae height,VB-FAH)和绿度指数(tasseled cap greenness,TCG)在常见多种环境背景下提取浒苔的优势和不足。研究结果表明:在清澈海水、浑浊海水和弱太阳耀斑背景下,NDVI、VB-FAH和TCG三种算法均有较好的浒苔识别能力,其精度评价指标F1-score和总体分类精度(overall accuracy, OA)分别超过95.6%和95.2%。对于几何观测条件,VB-FAH和TCG算法对观测几何角度的变化不敏感并表现较高的稳定性,要优于NDVI方法。在云层覆盖和强太阳耀斑背景下,TCG算法的浒苔判识能力最好,并可有效排除云覆盖和强太阳耀斑的干扰,其精度评价指标F1-score和OA分别超过95.2%和95.0%。