油沙藻混合水体遥感反射率光谱特征分析

在石油类污染水体中,通过遥感技术获取的遥感反射率(Remote sensing reflectance,R_rs)主要是油(石油类物质)、沙(悬浮泥沙)和藻(叶绿素)三种水体组分共同贡献的结果。基于现有的油藻混合水体R_rs光谱的研究基础,本文通过添加悬浮泥沙组分,进一步研究油沙藻混合水体R_rs光谱变化特征,旨在提高基于R_rs所建立的石油类污染浓度C_oil遥感反演模型的精度。将2018年8月25—27日在辽宁省大连港海域针对石油类污染水体所测量的现场数据作为输入参数,采用浓度配比方式,基于辐射传输模型Hydrolight对R_rs光谱数据进行模拟,并对纯沙、油沙、油沙藻等不同组合水体的R_rs光谱变化特征展开分析。结果表明：(1)在纯沙单组分水体中,不同浓度的R_rs在440 nm处出现了交汇,交汇处前后R_rs的光谱变化在量级和形状上有明显的差异;(2)在油沙双组分混合水体中,R_rs     

东海赤潮多发区非均匀叶绿素浓度剖面对遥感反射比的影响

赤潮增殖过程中,藻类首先在次表层发育,并形成非均匀的叶绿素浓度剖面,一般呈高斯分布。利用Hydroli-ght4.1模拟180组数据用于研究该过程对遥感反射比的影响。东海为赤潮多发区,通过比较叶绿素浓度在垂直非均匀和垂直均匀情况下的模拟结果,给出高斯分布模型4个参数对遥感反射比的影响。可得到以下初步结论:叶绿素浓度非均匀剖面参数的变化主要影响遥感反射比的绿黄波段,且有向长波段移动的趋势,而对蓝、红波段几乎没有影响;垂直非均匀情况下的遥感反射比要高于垂直均匀的情况。     

基于遥感反射比光谱的一种藻类识别方法

利用所得的甲藻门和硅藻门的17种藻类遥感反射比光谱,对其进行平滑、取倒数和归一化等预处理后,进行了四阶微分处理.根据聚类分析结果,甲藻门各藻种分为一类,而硅藻门的藻种分为另一类,这说明经上述处理后,甲藻门和硅藻门的差异性显著增大.将甲藻门和硅藻门的四阶微分光谱分别平均得到门类的特征光谱,并在原始数据中加入泥沙进行敏感性...     

海面光谱辐射计系统研制及遥感反射比的测量

本文报道海面光谱辐射计的研制、定标和海上现场实验测量。运用一个 2 5 6元光电二极管列阵传感器件测量海面离水辐亮度和向下辐照度的光谱分布 ,可计算得出遥感反射比。该仪器所测量的数据可以用于海洋方面相关专业的科学研究 ,并给出海上实验测量数据     

由Hyper-TSRB数据估算海面遥感反射比的方法比较

比较了3种由Hyper-TSRB数据估算海面遥感反射比(Rrs)的方法,这3种方法分别为:prosoft、优化方法和经验方法。用于比较的现场测量数据为SeaBASS数据中193个站位的水中向上辐亮度(Lu(z))及向下辐照度(Ed(z))的剖面数。比较结果显示,3种方法对于较清的水体都有很高的精度,对于混浊的水体,优化方法和经验方法都有较高的精度,其中经验方法的性能稍优于优化方法,而prosoft方法精度较差,可达50%。     

VIIRS在中国渤海的遥感反射率产品验证

采用星星交叉检验方法,比对了VIIRS和MODIS在中国渤海遥感反射率获取能力。由对比结果得出:在近岸海区VIIRS和MODIS观测能力相似,在浑浊水体VIIRS的遥感反射率高于MODIS。同时基于2012年9月辽东湾航次获取的现场遥感反射率数据对VIIRS在渤海海区的反演能力进行了星地检验。结果表明:VIIRS在中国近岸二类水体的反演效果较好,但出现了低估现象,在反演精度上,VIIRS卫星Rrs产品的反演误差远离近红外波段而增大,随水体悬浮颗粒浓度的增加而增大。     

国外导航卫星的反射信号在海洋遥感中的应用分析

为了详细了解国外导航卫星反射信号(GNSS-R)新技术在海洋遥感方面的研究进展,在外文文献调研的基础上,详细阐述了GNSS-R的反射率和双基雷达两种方法在海洋监测应用的遥感技术原理,介绍了海面风场遥感、海冰遥感和海面测高等方面的的理论模型和方法。高空间分辨率和高时间分辨率是导航卫星反射信号在海洋中应用的最大优势。虽然GNSS-R的海洋气象要素反演技术只有十几年的发展历史,但是它已经在海洋天气预报和全球气候变化等领域显示出广阔的应用前景和巨大潜力,未来必将成为海洋大气探测的重要技术手段。     

风生海中气泡对海洋光学反射比的影响

风浪破碎是海中气泡的主要成因.先前的研究基于理论计算和数值模拟,揭示了海中气泡对光散射和海水反射比有不可忽略的影响.利用海洋光学和海面风速现场观测数据,结合Mie散射理论计算和海中光辐射传递数值模拟,研究风浪破碎产生的海中气泡对海水反射比的影响.现场观测和数值模拟结果表明,在光学性质稳定的I类海水中,不同风速下海洋光学反射比的不同主要源于海中气泡的贡献.     

悬沙水体不同波段反射比的分布特征及悬沙量估算实验研究

我国沿岸、河口附近水域具有高悬沙量的特点.悬沙的分布、扩散、沉降过程影响港口、航道水深的维持,影响生态环境.利用卫星遥感资料开展悬沙遥感及定量算法研究,在我国已取得诸多成果,挥才兴等[1]提出了几种悬沙定量的经验和半经验模式.“七五”攻关分别对黄河口和长江口提出了对数模式、线性分析模式和双峰比模式,Ma等[2]将模式识别方法应用于悬沙遥感.90年代后期,国际上陆续发射多颗海色卫星,我国也计划发射海色卫星,为有效地利用海色卫星资料,进一步开展悬沙定量算法及传感器谱段选择研究具有重要意义.     

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.     

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。     

基于遥感光谱反射率反演黄河口海域Ⅱ类水体悬浮泥沙浓度模型

依据黄河口海域含沙水体野外实测光谱反射率为参考实验数据,结合水体表面光谱观测数据建立了经验回归模型,从而定量估测黄河口海域水体表层悬浮泥沙质量浓度,最终得出黄河口海域不同年份水体的悬浮泥沙质量浓度图,这对分析河口海岸带冲淤变化过程具有重要的意义。     

基于神经网络模型的湛江湾水体有色溶解有机物的遥感估算

有色溶解有机物(Colored Dissolved Organic Matter, CDOM)是水体中重要的水质参数之一,是水色遥感的重要研究对象,如何构建适合特定区域的近海二类水体CDOM反演模型一直是国内外研究难点。本文利用2017年5月26～29日对南海西北部海域湛江湾20个站位采集的水样和测量的光谱资料,分析归一化遥感反射率与CDOM浓度a_g(400)的相关性,发现最大负相关系数出现在586nm处,选择580、585、590、595nm这四个波段处的归一化遥感反射率与a_g(400)建立了多元线性回归模型、BP(Back-Propagation)神经网络模型和RBF(Radial-Basis Function)神经网络模型,并与其他算法模型进行对比分析。结果发现, BP和RBF神经网络模型的平均相对误差和均方根误差均远小于多元线性回归模型和其他算法模型,神经网络模型的预测值与实测值拟合效果要优于多元线性回归模型。研究表明,神经网络模型更适合于湛江湾有色溶解有机物的遥感估算。     

河口水环境遥感监测研究进展——以赤潮和溢油为例

从河口地区对赤潮和溢油的监测需求出发,阐述了利用遥感技术监测赤潮和溢油等问题的有效性和优越性。回顾了河口地区赤潮和溢油遥感监测的发展历程、探测机理和影响因素,并探讨了历史上不同卫星传感器对赤潮和溢油监测的优势和不足。通过对最新研究成果的总结,讨论了水环境遥感监测存在的问题,并对未来水环境遥感平台发展趋势和新的研究方向进行了展望。     

Remote sensing of water depths in shallow waters via artificial neural networks

Determination of the water depths in coastal zones is a common requirement for the majority of coastal engineering and coastal science applications. However, production of high quality bathymetric maps requires expensive field survey, high technology equipment and expert personnel. Remotely sensed images can be conveniently used to reduce the cost and labor needed for bathymetric measurements and to overcome the difficulties in spatial and temporal depth provision. An Artificial Neural Network (ANN) methodology is introduced in this study to derive bathymetric maps in shallow waters via remote sensing images and sample depth measurements. This methodology provides fast and practical solution for depth estimation in shallow waters, coupling temporal and spatial capabilities of remote sensing imagery with modeling flexibility of ANN. Its main advantage in practice is that it enables to directly use image reflectance values in depth estimations, without refining depth-caused scatterings from other environmental factors (e.g. bottom material and vegetation). Its function-free structure allows evaluating nonlinear relationships between multi-band images and in-situ depth measurements, therefore leads more reliable depth estimations than classical regressive approaches. The west coast of the Foca, Izmir/Turkey was used as a test bed. Aster first three band images and Quickbird pan-sharpened images were used to derive ANN based bathymetric maps of this study area. In-situ depth measurements were supplied from the General Command of Mapping, Turkey (HGK). Two models were set, one for Aster and one for Quickbird image inputs. Bathymetric maps relying solely on in-situ depth measurements were used to evaluate resultant derived bathymetric maps. The efficiency of the methodology was discussed at the end of the paper. It is concluded that the proposed methodology could decrease spatial and repetitive depth measurement requirements in bathymetric mapping especially for preliminary engineering application.     

渤海海域多源遥感溢油风险评价与长序监测

渤海海域溢油事件频发,所以进行海洋溢油风险时空特征分析,对于开展卫星遥感溢油精确监测具有重要意义.作者采用多源高分辨率卫星遥感数据,提取渤海海域船舶及石油平台两类主要溢油风险源分布状况,结合2015—2020年间渤海海域海上溢油卫星遥感监测结果,分析多种传感器下不同类型溢油的成像特征,通过溢油风险源核密度分析方法,获得...     

基于多源卫星遥感的渤海海上油气平台识别

针对海上油气平台信息不足的问题,开展多源卫星遥感的油气平台识别方法研究。基于Landsat-8光学遥感影像(2018—2021年)应用阈值分割法、K-means分类法和最大似然分类法分别识别出渤海海域油气平台136座、166座和113座;基于Sentinel-1 SAR影像(2018—2021年)应用阈值分割法识别出油气平台338座;对上述结果进行决策级融合,识别出渤海油气平台428座。利用ZY-3高分辨率影像对融合方法的识别结果进行验证,结果显示识别油气平台的正确率达到85.2%,错判率、漏判率分别为10.9%和3.9%;油气平台位置与相关文献和公开资料一致。研究结果表明,决策级融合方法能够实现海上油气平台的有效判别,具有推广、应用价值。     

悬浮泥沙浓度遥感反演模式研究

利用野外采集的悬沙样品配置不同粒径和浓度等级的悬沙水样,进行实验室光谱测量,分析悬沙水样的光谱特征及其反射率与粒径之间的关系。根据实验结果选取泥沙浓度和粒径的敏感波段,建立了敏感波段模型和主成分模型。结果表明,主成分分析法能大量获取多通道悬沙水体光谱反射率信息,模型的反演能力优于敏感波段模型。     

空间分辨率对水深遥感反演的影响分析

遥感水深反演中空间分辨率的影响是一个重要的科学问题。本文使用东岛的QuickBird和WorldView-2多光谱影像及实测水深点进行实验研究,实验使用了原始空间分辨率（2.4/2m）以及4种降空间分辨率（4m,8m,16m和32m）的影像,使用相同的水深控制点开展水深遥感反演,并对水深反演结果使用相同的检查点进行精度验证。实验结果表明,随着空间分辨率由2.4/2m降低至4m,8m和16m,水深遥感反演的精度呈现出逐渐提高的趋势,进一步降低空间分辨率则会导致水深反演精度下降。当影像空间分辨率为16m时,水深反演结果误差最小且与实测水深值相关性最高,此时两景影像的水深反演平均相对误差分别21.2%和13.1%,相对于最大值分别降低了14.7%和2.9%;平均绝对误差分别为2.0m和1.4m,相对于最大值分别降低了1.0m和0.5m。本文研究结果为水深遥感反演研究与应用中遥感数据的选择提供了参考。