CN105241429A - 一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法 - Google Patents
一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105241429A CN105241429A CN201510607456.9A CN201510607456A CN105241429A CN 105241429 A CN105241429 A CN 105241429A CN 201510607456 A CN201510607456 A CN 201510607456A CN 105241429 A CN105241429 A CN 105241429A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- temperature
- sea
- temperature rise
- surface temperature
- remote sensing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C13/00—Surveying specially adapted to open water, e.g. sea, lake, river or canal
Landscapes
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Hydrology & Water Resources (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radiation Pyrometers (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法,具体步骤包括,1)利用MODTRAN5.3软件计算大气参数,输入至大气辐射传输方程简化形式,对航空热红外遥感数据进行海面温度反演,将像元辐射亮温转变成温度;2)将1)中反演得到的海面温度与地面同步测量温度进行对比,计算温度反演结果的误差,若误差大于0.5K,利用地面同步测量温度对结果进行修正。3)用图像分割技术提取温升区;4)基于非温升区海面温度模拟温升区海面自然温度,用温升区海面温度减去同区域模拟的海面自然温度,得到温升区域的温升值。本方法的优点在于:反演精度高,既能够满足近海工业温排水时间分辨率的需求,也满足了其对空间分辨率的需求。
Description
技术领域
本发明属于环境监测领域,涉及一种应用航空热红外遥感数据反演海面温度,并自动提取反映温排水影响范围和程度的温排水温升区和温升值,得到温排水分布图。
背景技术
海洋位于地球生物圈的底部,来自人类和自然活动的废弃物,大多排入海洋。近年来,我国沿海地区经济迅速发展,城市化进程逐步加快,近海石油开发,以及近海电站运行,导致工业“三废”的大量排放,造成近岸海区环境质量的逐年下降,而且近海污染范围正在不断增加,对海洋资源、海洋环境、海洋经济的发展乃至人类健康造成了严重影响。宁波大学郑曙光研究发现,目前我国化工项目中超过80%布局在临江、濒海区域,在我国1.8万公里海岸线上,密布着石油、化工等诸多重化工项目,如果将这些项目在地图上标注出来,几乎可以把整条海岸都串起来了。2013年中国环境公报指出,全国近岸海域水质一般。一、二类海水点位比例为66.4%;三、四类海水点位比例为15.0%;劣四类海水点位比例为18.6%。渤海近岸海域水质一般,黄海、南海近海海域水质良好,东海近岸海域水质极差。因此,围绕我国近海工业对周围环境的影响开展相关研究是必要的。
污染使得海水的温度、pH、含盐量、透明度、生物种类和数量等性状发生改变,对海洋的生态平衡构成危害。温度是海水水质状况的重要表征和基本指示指标。近海工业向海洋排放的废水,废水温度不同于海水的温度,用作冷却水的废水,其温度往往高于周围海域海水温度,这种近海工业运行的过程中不可避免地要向周围海域排放冷却水,也被称为温排水。相比近海工业机器内部工作时的温度,温排水的温度是比较低的,但是其温度却往往高于周围海域的海水温度。温排水不仅可以使排入海域的海水温度升高,而且使排入海域的局部流场发生变化。从而影响海洋生物的正常生长、繁殖与分布,以至于影响局部海洋生态系统。有研究表明,海水温度影响生物迁移。海水表层的水温升高1度,就意味着生物幼体在温暖海水中迁移的距离将缩短。以往都是通过调查一定范围内的温度、盐度、潮流等指标,开展相关的数值模拟和物理试验对温排水影响做评估。
热红外遥感技术可以大范围、快速、同时获取海面在热红外波段的辐射信息,并反演海面水温,近些年来越来越多地被用于为温排水监测以及相关的研究。以往的关于温排水监测的研究多采用几十米、几百米、公里级的中、低分辨率遥感图像,对于采用高空间分辨率的热红外遥感图像监测温排水的研究很少。相对浩瀚的海洋,近海工业温排水的影响范围往往相对较小,采用高空间分辨率的航空热红外遥感将会更有利于深入研究温排水的空间扩散特征和时间变化特征。
发明内容
针对现有的技术空白和缺点,本发明所要解决的技术问题是提供一种速度快、准确性好,可大范围自动提取近海工业排水口所排出的废水造成的海面水温升区和计算温升区范围。
为了解决上述技术问题,本发明提供的一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法,其特点是,测量方法的步骤如下:
1)在如下的大气辐射传输方程基础上,从所获取的经过辐射校正和几何校正后的航空热红外遥感数据中反演海面温度:
L(λ)=B(Ts,λ)ε(λ)t(λ)+[1-ε(λ)]L↓(λ)t(λ)+L↑(λ)(1)
其中,λ为中心波长;L(λ)为传感器接收到的辐射亮度;Ts为物理温度;B(Ts,λ)为温度Ts所对应的黑体辐射亮度;ε(λ)为波长为λ时的发射率;t(λ)为波长为λ时的大气透过率;L↓(λ)为大气向下辐射亮度;L↑(λ)为大气向上辐射亮度。如果要反演Ts,需要已知ε(λ)、t(λ)、L↓(λ)和L↑(λ)这四个参数,其中参数ε(λ)与地物的物理和空间分布特性有关,其余三个参数t(λ)、L↓(λ)和L↑(λ)与获取图像时的大气状况有关。根据获取图像时的大气状况,将实测的相对湿度、气温、能见度等大气参数输入MODTRAN软件计算t(λ)、L↓(λ)、L↑(λ);
2)根据同步海面测量数据,对反演的海面水温进行验证。如果平均误差大于0.5K,则需要修正,修正公式为
Ts′=r1Ts+r2(2)
Ts'为经修正的海面水温的物理温度,r1和r2是根据实测现场水温和反演的海
面水温用最小二乘法回归得到;
3)用多尺度对反演的海面温度温度进行分割得到若干个多边形,根据暖水舌的形态特征判别属于温升区的多边形,得到温升区范围;
4)沿着温升区周围,选取多个点,并基于选取的这些点做模拟插值,建立得到温升区海面自然水温,用温升区海面温度减去同区域模拟的海面自然温度,得到温升区域的温升值。
附图说明
图1海水温度反演结果。
图2反演温度与实测温度对比。
图3温升区范围。
图4模拟的温升区海面自然水温,其中图(1)背景点选择图,图(2)是插值得到温升区海面自然水温图。
图5温升值分布图。
具体实施方式
以下对本发明的实施例做了进一步详细描述,但本实施例并不限于本发明,凡是采用本发明的相似方法及其相似变化,均应列入本发明的保护范围。
(1)在2014年7月10日10时03分至10时08分用美国ABS传感器获取了某核电站周围海域的热红外图像,对图像进行辐射定标和几何校正。用MODTRAN5.3计算(1)式中的t(λ)、L↓(λ)和L↑(λ),海水反射率取0.984,并根据(1)式和经过辐射定标和几何校正的图像反演海面温度,见图1;
(2)对比地面同步测量温度,所反演的海面温度误差为0.43℃,见图2。误差小于0.5K,因而无须根据公式(2)进行修正;
(3)用多尺度对反演的海面温度温度进行分割得到若干个多边形,根据暖水舌的形态特征判别属于温升区的多边形,得到温升区范围,见图3;
(4)沿着温升区周围,选取多个点,并基于选取的这些点做模拟插值,得到温升区海面自然水温,用温升区海面温度减去同区域模拟的海面自然温度,得到温升区域的温升值,最终制作出温升区分布图,见图5。
Claims (1)
1.一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法,其特征在于包括如下步骤:
1)在如下的大气辐射传输方程基础上,从所获取的经过辐射校正和几何校正后的航空热红外遥感数据中反演海面温度:
L(λ)=B(Ts,λ)ε(λ)t(λ)+[1-ε(λ)]L↓(λ)t(λ)+L↑(λ)(1)
其中,λ为中心波长;L(λ)为传感器接收到的辐射亮度;Ts为物理温度;B(Ts,λ)为温度Ts所对应的黑体辐射亮度;ε(λ)为波长为λ时的发射率,其数值与地物的物理和空间分布特性有关;t(λ)为波长为λ时的大气透过率;L↓(λ)为大气向下辐射亮度;L↑(λ)为大气向上辐射亮度;
根据获取图像时的大气状况,将实测的相对湿度、气温、能见度等大气参数输入MODTRAN软件计算t(λ)、L↓(λ)、L↑(λ),然后根据方程(1)反演出Ts;
2)根据同步海面测量数据,对反演的海面水温的物理温度Ts进行验证,如果平均误差大于0.5K,则需要修正,修正公式为
Ts′=r1Ts+r2(2)
Ts′为经修正的海面水温的物理温度,r1和r2是根据实测现场水温和反演的海面水温用最小二乘法回归得到;
3)用多尺度对反演的海面温度温度进行分割得到若干个多边形,根据暖水舌的形态特征判别属于温升区的多边形,得到温升区范围;
4)沿着温升区周围,选取多个点,并基于选取的这些点做模拟插值,得到温升区海面自然水温,用温升区海面温度减去同区域模拟的海面自然温度,得到温升区域的温升值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510607456.9A CN105241429B (zh) | 2015-09-22 | 2015-09-22 | 一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510607456.9A CN105241429B (zh) | 2015-09-22 | 2015-09-22 | 一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105241429A true CN105241429A (zh) | 2016-01-13 |
CN105241429B CN105241429B (zh) | 2017-08-25 |
Family
ID=55039160
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510607456.9A Active CN105241429B (zh) | 2015-09-22 | 2015-09-22 | 一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105241429B (zh) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108364264A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-08-03 | 大连航天北斗科技有限公司 | 一种基于无人机红外遥感技术的海水温度监测方法及系统 |
CN110375859A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-25 | 浙江大学 | 一种基于单窗算法下的无人机红外水面测温精度校正方法 |
CN111611544A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-09-01 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种机载大视场面阵摆扫热像仪温排水监测方法 |
CN111798378A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-20 | 北京航空航天大学 | 一种热红外图像超分辨率重建评价方法 |
CN115144095A (zh) * | 2022-09-06 | 2022-10-04 | 自然资源部第一海洋研究所 | 基于遥感的已运营核电厂温排水本底水温确定方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5612901A (en) * | 1994-05-17 | 1997-03-18 | Gallegos; Sonia C. | Apparatus and method for cloud masking |
CN1619336A (zh) * | 2004-12-08 | 2005-05-25 | 中国海洋大学 | 海上气象能见度的卫星定量遥感方法 |
CN101551275A (zh) * | 2009-04-30 | 2009-10-07 | 上海航遥信息技术有限公司 | 机载多光谱扫描仪用于工业温排水监测的技术方法 |
CN104361591A (zh) * | 2014-11-13 | 2015-02-18 | 环境保护部卫星环境应用中心 | 电厂温排水监测中区域替代基准温度的获取方法和系统 |
-
2015
- 2015-09-22 CN CN201510607456.9A patent/CN105241429B/zh active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5612901A (en) * | 1994-05-17 | 1997-03-18 | Gallegos; Sonia C. | Apparatus and method for cloud masking |
CN1619336A (zh) * | 2004-12-08 | 2005-05-25 | 中国海洋大学 | 海上气象能见度的卫星定量遥感方法 |
CN101551275A (zh) * | 2009-04-30 | 2009-10-07 | 上海航遥信息技术有限公司 | 机载多光谱扫描仪用于工业温排水监测的技术方法 |
CN104361591A (zh) * | 2014-11-13 | 2015-02-18 | 环境保护部卫星环境应用中心 | 电厂温排水监测中区域替代基准温度的获取方法和系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
刘成玉: "基于地物光谱矢量空间的遥感图像大气校正方法研究", 《中国优秀硕士学位论文电子期刊》 * |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108364264A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-08-03 | 大连航天北斗科技有限公司 | 一种基于无人机红外遥感技术的海水温度监测方法及系统 |
CN110375859A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-10-25 | 浙江大学 | 一种基于单窗算法下的无人机红外水面测温精度校正方法 |
CN111611544A (zh) * | 2020-05-12 | 2020-09-01 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种机载大视场面阵摆扫热像仪温排水监测方法 |
CN111611544B (zh) * | 2020-05-12 | 2024-03-26 | 中国科学院上海技术物理研究所 | 一种机载大视场面阵摆扫热像仪温排水监测方法 |
CN111798378A (zh) * | 2020-07-08 | 2020-10-20 | 北京航空航天大学 | 一种热红外图像超分辨率重建评价方法 |
CN115144095A (zh) * | 2022-09-06 | 2022-10-04 | 自然资源部第一海洋研究所 | 基于遥感的已运营核电厂温排水本底水温确定方法及系统 |
CN115144095B (zh) * | 2022-09-06 | 2022-11-11 | 自然资源部第一海洋研究所 | 基于遥感的已运营核电厂温排水本底水温确定方法及系统 |
US11830635B1 (en) | 2022-09-06 | 2023-11-28 | First Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources | Method and system for determining background water temperature of thermal discharge from operating nuclear power plants based on remote sensing |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105241429B (zh) | 2017-08-25 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Qiao et al. | 55-year (1960–2015) spatiotemporal shoreline change analysis using historical DISP and Landsat time series data in Shanghai | |
Kang et al. | Topographic mapping on large-scale tidal flats with an iterative approach on the waterline method | |
Wang et al. | Retrieval of suspended sediment concentrations in large turbid rivers using Landsat ETM+: an example from the Yangtze River, China | |
Mason et al. | Automatic near real-time selection of flood water levels from high resolution Synthetic Aperture Radar images for assimilation into hydraulic models: A case study | |
CN105241429B (zh) | 一种基于航空遥感的近海工业温排水提取方法 | |
CN113885025A (zh) | 一种滑坡形变监测方法与可视化服务平台 | |
CN112989692A (zh) | 基于遥感数据的湖泊富营养化反演方法 | |
Du et al. | Vertical accuracy assessment of freely available digital elevation models over low-lying coastal plains | |
Xie et al. | Diagnosis of 3D vertical circulation in the upwelling and frontal zones east of Hainan Island, China | |
Yan et al. | Shoreline change detection and forecast along the Yancheng coast using a digital shoreline analysis system | |
Wang et al. | Image misregistration error in change measurements | |
Ando et al. | Fifteen years progress of the TRITON array in the Western Pacific and Eastern Indian Oceans | |
Halliwell Jr et al. | OSSE impact analysis of airborne ocean surveys for improving upper-ocean dynamical and thermodynamical forecasts in the Gulf of Mexico | |
Mengelkamp et al. | Evaporation over a heterogeneous land surface | |
Liu et al. | High-resolution mapping of mainland China’s urban floor area | |
Fu et al. | Spatial–temporal variations of oceanographic parameters in the Zhoushan sea area of the East China Sea based on remote sensing datasets | |
Wang et al. | Temporal continuous monitoring of cyanobacterial blooms in Lake Taihu at an hourly scale using machine learning | |
Ren et al. | Detection of SST fronts from a high-resolution model and its preliminary results in the south China sea | |
Beaucage et al. | Synthetic aperture radar satellite data for offshore wind assessment: A strategic sampling approach | |
Gao et al. | Himawari-8 geostationary satellite observation of the internal solitary waves in the South China Sea | |
Zhan et al. | MODIS-based research on Secchi disk depth using an improved semianalytical algorithm in the Yellow Sea | |
Teggi | A technique for spatial sharpening of thermal imagery of coastal waters and of watercourses | |
Liu et al. | Analysis of coastline changes and the socio-economic driving mechanisms in Shenzhen, China | |
Wu et al. | Urban black-odor water remote sensing mapping based on shadow removal: a case study in Nanjing | |
Wei et al. | Long-term observation of global nuclear power plants thermal plumes using Landsat images and deep learning |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |