CN102721652A - 一种基于modis光学遥感数据的高反射率海洋溢油检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于MODIS光学遥感数据的高反射率海洋溢油检测方法，该方法计算MODIS光学遥感数据的光谱综合值SI，然后应用高反射率海洋溢油检测算法计算得到海面溢油指数OI，悬浮泥沙指数SSI和海水指数SWI，基于溢油检测方法结果，按照判断标准来检测海洋溢油。本发明提高了海洋溢油检测的准确度和精度。
Description
技术领域
本发明涉及一种高反射率海洋溢油检测方法，特别涉及一种基于MODIS光学遥感数据的高反射率海洋溢油检测方法。
背景技术
海上石油平台爆炸、海上石油开采的泄漏和井喷事故以及油轮在航行过程中搁浅、触礁和相撞等引起的海洋溢油事故，导致大量石油在短时间内侵入海洋，给海洋带来严重的污染，它具有发生频率高，分布面积广，危害程度高等特点。海洋溢油类污染已成为影响海洋生态环境的重要污染物之一。
航空遥感为海洋溢油检测提供了先进的技术手段。目前可用于海面溢油检测的可见光遥感卫星数据源主要包括低分辨率的NOAA卫星的AVHRR数据和Seasat的SeaWiFS数据、中等分辨率的Terra和Aqua卫星的MODIS数据、中高分辨率的Landsat卫星的ETM数据和SPOT卫星的HRV等数据。
AVHRR数据是一种被广泛应用的卫星数据，主要用于气象监测。AVHRR没有海洋通道，光谱分辨率也不高，海洋环境检测能力较低。Seasat卫星的发射，极大地提高了海洋遥感的能力，SeaWiFS的光谱分辨率比AVHRR有较大的改进，许多海洋用户采用SeaWiFS资料开展海洋监测，但该数据的空间分辨率仍然较低。Landsat、SPOT遥感卫星数据在空间分辨率上具有优势，非常有利于溢油的精确检测分析。但卫星重复访问周期长，在时间上难以对任意日期的海洋溢油进行捕获和每天连续的跟踪，并且波段有限，光谱分辨率也难以有效地区别溢油区和非溢油区，与现有的中低分辨率的其他卫星相比，Terra和Aqua卫星的MODIS数据，在保留了AVHRR数据的能力的同时，在数据波段数目和数据应用范围、数据分辨率、数据接收与数据格式、卫星波段数与数据应用范围等方面都作了相当大的改进。
MODIS被设计成36个波段。在36个波段中有2个波段是250米，5个波段是500米，其余29个波段1000米。使得MODIS数据量大幅度地增加（大约相当于AVHRR同期数据量的18倍左右）。MODIS数据时间分辨率有优势。一天可过境2次，对各种突发性、快速变化的自然灾害有更强的实时监测能力。光谱分辨率大大提高。MODIS的36个波段大大增强了对地球复杂系统的观测能力和对地表类型的识别能力。而且地面接收站每日或每两日可获取一次全球观测数据，为实时和动态监测提供了很好的数据来源。
利用卫星遥感数据进行海洋溢油检测，最为常用的方法是人工目视解译方法和模型检测算法。通过专家知识来对海洋溢油进行人工目视解译，许多人为因素导致了海洋溢油检测的错误判断，并且，海洋溢油一般发生在环境恶劣的天气条件下，影响了数据的可读性，这就使得通过人工目视解译方法检测海洋溢油存在着非常大的不确定性。现有的海洋溢油检测模型只是适合MODIS数据的低反射率海洋溢油检测，而油品不同，在MODIS数据中的反射率不同，有些海洋溢油在MODIS数据中呈高反射率，因此需要一种科学的方法对高反射率海洋溢油进行检测，为国家相关部门提供决策支持。
发明内容
为了克服现有人工目视解译和现有模型检测海洋溢油的不足，本发明提供了一种基于MODIS光学遥感数据的高反射率海洋溢油检测方法，该方法对海洋溢油进行检测，提高了海洋溢油检测的准确度和精度，以便为国家相关部门提供决策支持。
本发明采用的技术方案为：一种基于MODIS光学遥感数据的高反射率海洋溢油检测方法，通过对MODIS光学遥感数据的波段光谱值计算，并计算海洋溢油指数、悬浮泥沙指数和海水指数来检测海洋溢油，所述海洋溢油检测方法包括如下步骤：
步骤（1）、根据公式SI＝(b3-b2)/(b2-b4)计算出MODIS数据的光谱综合值SI，其中，b2，b3，b4为MODIS的第2、第3、第4波段光谱值。
步骤（2）、通过对MODIS光学遥感数据进行试验分别得到：
标准海域海面高反射率溢油光谱指数HOSI和该海域高反射率溢油光谱综合值与非溢油水体的光谱综合值的差异ΔHOSI；
标准海域的悬浮泥沙光谱指数SSS和该海域悬浮泥沙光谱综合值与其非泥沙水体的标准光谱综合值的差异ΔSSS；
标准海域纯洁海水光谱指数SPWI和标准海域纯洁海水光谱综合值与非纯洁海水的标准光谱综合值的差异ΔSPWI。
步骤（3）、基于步骤（1）及步骤（2）得到的结果，
根据公式OI＝Ln[(SI-HOSI)1/2/6×ΔHOSI2]计算出MODIS数据的溢油指数OI；
根据公式SSI＝Ln[(SI-SSS)1/2/6×ΔSSS2]计算出MODIS数据的悬浮泥沙指数SSI；
根据公式SWI＝Ln[(SI-SPWI)1/2/6×ΔSPWI2]计算出MODIS数据的海水指数SWI；
步骤（4）、基于步骤（3）计算结果，按照判断标准，判断是否为海洋溢油。
本发明与现有技术相比的优点在于：
本发明提出的应用MODIS光学遥感数据对高反射率海洋溢油进行检测的方法，利用MODIS的光谱特性，通过对溢油指数、悬浮泥沙指数、海水指数的计算，经过判断标准分析来检测海洋溢油。
具体实施方式
下面结合本发明的具体实施方式对本发明进一步说明。
利用本发明对渤海海域某次海洋溢油进行检测。中心位置位于东经120°7′45″、北纬38°27′33″。
以下数据处理使用是美国ITT Visual Information Solutions公司ENVI作为平台。
1.数据准备
本发明的实施例中获取的是经过系统级校正的MODIS光学卫星遥感图像，成像于2011年6月14日0500（UTM）时刻，中心位置位于东经120°7′45″、北纬38°27′33″，空间分辨率为500m。
2.疑似溢油区域选择
根据（1）所得到的结果，应用ENVI的ROI来选取疑似溢油区域。
3.高反射率海洋溢油检测方法
（1）MODIS数据的光谱综合值计算
MODIS数据的光谱综合值SI计算公式为：SI＝(b3-b2)/(b2-b4)，其中，b2，b3，b4为MODIS的第2、第3、第4波段光谱值。首先应用ENVI软件ROI Tool的Stats统计MODIS的第2、第3、第4波段光谱值，再应用ENVI软件band math计算结果为：
SI＝(b3-b2)/(b2-b4)
＝(0.171688-0.156897)/(0.156897-0.155229)
＝8.867506
（2）溢油指数计算
MODIS数据溢油指数计算公式为：OI＝Ln[(SI-HOSI)1/2/6×ΔHOSI2]，其中SI为MODIS数据的光谱综合值，HOSI为该海域的高反射率溢油光谱指数，即高反射率溢油的光谱综合值，渤海值为8。ΔHOSI为该海域高反射率溢油的光谱综合值与非溢油水体的光谱综合值的差异，该区域值为4。应用ENVI软件band math计算结果为：
OI＝Ln[(SI-HOSI)1/2/6×ΔHOSI2]
＝Ln[(8.867506-8)1/2/6×42]
＝Ln(2.483728)
＝0.909761
（3）悬浮泥沙指数计算
MODIS数据悬浮泥沙指数计算公式为：SSI＝Ln[(SI-SSS)1/2/6×ΔSSS2]，其中SI为MODIS数据的光谱综合值，SSS为该海域的悬浮泥沙光谱指数，即典型悬浮泥沙海水的光谱综合值，渤海值为7。ΔSSS为该海域悬浮泥沙光谱综合值与其非泥沙水体的标准光谱综合值的差异，该区域值为3。应用ENVI软件band math计算结果为：
SSI＝Ln[(SI-SSS)1/2/6×ΔSSS2]
＝Ln[(8.867506-7)1/2/6×32]
＝Ln(2.049849)
＝0.717766
（4）海水指数计算
MODIS数据海水指数计算公式为：SWI＝Ln[(SI-SPWI)1/2/6×ΔSPWI2]，其中SI为MODIS数据的光谱综合值，SPWI为该海域的标准纯洁海水光谱指数，即纯洁海水的光谱综合值，渤海值为6。ΔSPWI为该海域标准纯洁海水光谱综合值与非纯洁海水的标准光谱综合值的差异，该区域值为2。应用ENVI软件band math计算结果为：
SWI＝Ln[(SI-SPWI)1/2/6×ΔSPWI2]
＝Ln[(8.867506-6)1/2/6×22]
＝Ln(1.128916)
＝0.121258
4.分析结果
由计算结果可以得到OI＞SSI＞SWI，即海面溢油可能性大于泥沙悬浮和清洁海水，且海面溢油指数OI逼近于1。根据判断标准，2011年6月14日渤海海域，中心位置位于东经120°7′45″、北纬38°27′33″发生海洋溢油，与事实相符。
本发明未详细阐述的技术内容属于本领域技术人员的公知技术。
Claims (1)
1.一种基于MODIS光学遥感数据的高反射率海洋溢油检测方法，其特征在于，通过对MODIS光学遥感数据的波段光谱值计算，并计算海洋溢油指数、悬浮泥沙指数和海水指数来检测海洋溢油，所述海洋溢油检测方法包括如下步骤：
步骤（1）、根据公式SI＝(b3-b2)/(b2-b4)计算得到MODIS数据的光谱综合值SI，其中，b2，b3，b4为MODIS的第2、第3、第4波段光谱值；
步骤（2）、通过对MODIS光学遥感数据进行试验分别得到：
标准海域海面高反射率溢油的光谱指数HOSI和该海域高反射率溢油的光谱综合值与非溢油水体的光谱综合值的差异ΔHOSI；
标准海域的悬浮泥沙光谱指数SSS和该海域悬浮泥沙光谱综合值与其非泥沙水体的标准光谱综合值的差异ΔSSS；
标准海域纯洁海水光谱指数SPWI和标准海域纯洁海水光谱综合值与非纯洁海水的标准光谱综合值的差异ΔSPWI；
步骤（3）、基于步骤（1）及步骤（2）得到的结果，
根据公式OI＝Ln[(SI-HOSI)1/2/6×ΔHOSI2]计算出MODIS数据的海面溢油指数OI；
根据公式SSI＝Ln[(SI-SSS)1/2/6×ΔSSS2]计算出MODIS数据的悬浮泥沙指数SSI；
根据公式SWI＝Ln[(SI-SPWI)1/2/6×ΔSPWI2]计算出MODIS数据的海水指数SWI；
步骤（4）、基于步骤（3）计算结果，按照判断标准，判断是否为海洋溢油，从而达到对海洋溢油的检测。
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| CN (1) | CN102721652A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106066210A (zh) * | 2016-06-12 | 2016-11-02 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种含油污染水体的识别方法及装置 |
| CN108021887A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-05-11 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 基于空间光谱差比参量的遥感影像分析方法及应用 |
| CN108732575A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-02 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 海洋沉潜油水下快速识别探测装置及方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101881829A (zh) * | 2009-05-08 | 2010-11-10 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | Modis光学遥感数据海洋溢油检测算法 |
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Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101881829A (zh) * | 2009-05-08 | 2010-11-10 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | Modis光学遥感数据海洋溢油检测算法 |
Non-Patent Citations (6)
| Title |
|---|
| 20030801 J.L. Go�mez Gesteira et al Impact of the Aegean Sea oil spill on the subtidal fine sand macrobenthic community of the Ares-Betanzos Ria (Northwest Spain) 第60卷, * |
| 20050331 S.D. Wang et al Two-dimensional numerical simulation for transport and fate of oil spills in seas 第32卷, * |
| J.L. GO´MEZ GESTEIRA ET AL: "Impact of the Aegean Sea oil spill on the subtidal fine sand macrobenthic community of the Ares-Betanzos Ria (Northwest Spain)", <MARINE ENVIRONMENTAL RESEARCH>, vol. 60, 1 August 2003 (2003-08-01) * |
| S.D. WANG ET AL: "Two-dimensional numerical simulation for transport and fate of oil spills in seas", <OCEAN ENGINEERING>, vol. 32, 31 March 2005 (2005-03-31) * |
| 沈亮等: "利用MODIS 和HJ-1 卫星数据监测墨西哥湾溢油事件", 《广东海洋大学学报》, vol. 30, no. 6, 31 December 2010 (2010-12-31) * |
| 苏伟光: "海洋微型遥感溢油检测技术与应用研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》, 15 January 2009 (2009-01-15) * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106066210A (zh) * | 2016-06-12 | 2016-11-02 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种含油污染水体的识别方法及装置 |
| CN106066210B (zh) * | 2016-06-12 | 2019-01-18 | 中国石油天然气股份有限公司 | 一种含油污染水体的识别方法及装置 |
| CN108021887A (zh) * | 2017-12-05 | 2018-05-11 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 基于空间光谱差比参量的遥感影像分析方法及应用 |
| CN108021887B (zh) * | 2017-12-05 | 2019-10-01 | 中国科学院遥感与数字地球研究所 | 基于空间光谱差比参量的遥感影像分析方法及应用 |
| CN108732575A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-11-02 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 海洋沉潜油水下快速识别探测装置及方法 |
| CN108732575B (zh) * | 2018-05-31 | 2021-08-06 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 海洋沉潜油水下快速识别探测装置及方法 |
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