CN113092383A - 一种近海岸海洋赤潮识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种近海岸海洋赤潮识别方法，S1、获取同一片海域水体的卫星遥感影像和实测高光谱数据；S2、得到位于海域内的每个像素点在预设波段内的各波长反射率；S3、根据实测高光谱数据确定出三个波长；S4、获取每个像素点对应S3中的三个波长的反射率；S5、构建赤潮识别指数计算公式，并计算卫星遥感影像上海域水体内每个像素点的赤潮识别指数；S6、当某个像素点的海洋赤潮识别指数在预设范围内时则该像素点的水体为赤潮水体；反之则该像素点的水体为非赤潮水体；S7、按照S6中的方法对每个像素点进行赤潮判断。该方法综合考虑了赤潮水体的光谱特征，并通过计算赤潮识别指数和阈值分割可以简便、高效、准确的提取赤潮。
Description
技术领域
本发明涉及卫星遥感影像处理领域，特别涉及一种近海岸海洋赤潮识别方法。
背景技术
赤潮是在特殊环境条件下产生的水体变色的有害生态现象，通常由海洋里的浮游植物、原生动物、细菌暴发性增殖或高度聚集而引起。赤潮发生时，海洋生物的大量死亡给海洋水产养殖业、滨海旅游业等造成巨大经济损失，同时对海洋生态环境造成极大破坏。传统的监测方法如船舶监测和浮标监测无法观察赤潮在空间上的发生情况，且成本非常高，经济效益低下。而遥感卫星能够从更宏观地角度监测赤潮时空变化过程，已经成为目前赤潮空间监测的最佳选择。因此，研究先进的赤潮遥感监测方法对于有效监测赤潮灾害，保护海洋生态环境具有重要的意义。
目前有论文公开了一种基于植被指数的航空高光谱赤潮检测方法，其中根据两类地物差异的显著性度量以确定出组合波段，但该方法中需要计算所有组合波段下的植被指数，才能确定出最佳组合波段，其中在计算时选取组合波段个数较少时易出现赤潮检测精度较低的情况，但组合波段个数较多时则出现计算复杂的问题，因此上述方法并不适用。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的现状，提供一种简单方便且识别准确度高的近海岸海洋赤潮识别方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种近海岸海洋赤潮识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、获取同一片海域内水体的卫星遥感影像和实测高光谱数据；
S2、对卫星遥感影像进行预处理，得到卫星遥感影像中位于海域内的每个像素点在预设波段内的各波长反射率；
S3、将S1中的实测高光谱数据绘制成光谱反射率曲线，并判断出光谱反射率曲线中明显突变的三个波长，然后，结合卫星遥感影像中波段设置的先验知识确定出第一波长λ1、第二波长λ2和第三波长λ3，λ2＜λ1＜λ3；
S4、在S2中获取卫星遥感影像中位于海域内每个像素点的第一波长λ1的反射率Rrs(λ1)、第二波长λ2的反射率Rrs(λ2)和第三波长λ3的反射率Rrs(λ3)；
S5、构建赤潮识别指数RTI计算公式，并根据以下公式计算卫星遥感影像中位于海域内的每个像素点的赤潮识别指数RTI：
RTI＝[Rrs(λ1)-1-Rrs(λ2)-1]/[Rrs(λ3)-1-Rrs(λ1)-1]；
S6、在卫星遥感影像中位于海域内任意选择一个像素点，判断该像素点的赤潮识别指数RTI是否在预设范围内，如是，则该像素点的水体为赤潮水体；如否，则该像素点的水体为非赤潮水体；
S7、按照S6中的方法对卫星遥感影像中位于海域内的每个像素点的赤潮识别指数RTI进行判断。
所述S2中预处理依次包括辐射校正、裁剪、大气校正和几何校正。
所述S1中实测高光谱数据为多个赤潮水体的实测高光谱数据；其中，实测高光谱数据获取的方法为：先人工对海域的水体进行判定，并在海域中选出多个判定为赤潮水体的区域，之后对选出的区域进行高光谱测量，获得多个赤潮水体的实测高光谱数据。
为了更加直观的了解赤潮发生区域，所述S7后还包括步骤S8：将S7中计算得到的赤潮识别指数RTI按照从小到大的顺序进行排序，并在卫星遥感影像上将位于海域内每个像素点依次按照赤潮识别指数RTI的排序用不同颜色进行标注。
与现有技术相比，本发明的优点在于：通过建立赤潮识别指数计算公式，并根据分析赤潮的情况以确定出最能体现赤潮特征的波长，从而根据卫星遥感影像上每个像素点的赤潮识别指数，该方法综合考虑了赤潮水体的光谱特征，并通过计算卫星遥感影像上每个像素点的赤潮识别指数，从而通过阈值分割可以简便、高效、准确的提取赤潮。
附图说明
图1为本发明实施例中近海岸海洋赤潮识别方法的流程图；
图2为本发明实施例中赤潮水体、浑浊水体和清洁水体的光谱反射率曲线图。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
如图1所示，一种近海岸海洋赤潮识别方法包括以下步骤：
S1、获取同一片海域内水体的卫星遥感影像和实测高光谱数据；
本实施例中，卫星遥感影像为Sentinel-3OLCI卫星遥感影像数据，实测高光谱数据为ASD FieldSpec HandHeld2手持式地面光谱仪测量得到的高光谱数据；
S2、对卫星遥感影像进行预处理，得到卫星遥感影像中位于海域内的每个像素点在预设波段内的各波长反射率；
其中，S2中预处理依次包括辐射校正、裁剪、大气校正和几何校正的处理；另外，预设波段为遥感领域常用的波段，本实施例中，预设波段为：400～900nm；
S3、将S1中的实测高光谱数据绘制成光谱反射率曲线，并判断出光谱反射率曲线中三个明显突变的波峰或波谷所对应的波长，然后，结合卫星遥感影像中波段设置的先验知识确定出第一波长λ1、第二波长λ2和第三波长λ3，λ2＜λ1＜λ3；
为了能提高赤潮识别的准确率，本实施例中，实测高光谱数据为多个赤潮水体的实测高光谱数据；其中，实测高光谱数据获取的方法为：先人工对海域的水体进行判定，并在海域中选出多个判定为赤潮水体的区域，之后对选出的区域进行高光谱测量，获得多个赤潮水体的实测高光谱数据；
其中，通过人工对光谱反射率曲线中进行判断，获取多条赤潮水体的光谱反射率曲线上的三个最明显突变的波峰或波谷，由于每条光谱反射率曲线上的最明显突变的波峰或波谷对应的波长不可能完全一致，因此在人工判断时只能通过先预估出光谱发射率曲线中明显突变的点所对应的波长范围(即：敏感波段)；另外，卫星遥感影像中波段设置的先验知识指的是现有遥感影像中波段设置的经验值，现有遥感影像中根据不同波段的特性从而将每个波段赋予不同的用途；本实施例中，通过先对实测高光谱数据获取用于海域内最能体现赤潮特征的敏感波段，并结合现有卫星遥感影像的波段设置先验知识进行修正，从而提高通过卫星遥感影像识别赤潮现象的准确率；
S4、在S2中获取卫星遥感影像中位于海域内每个像素点的第一波长λ1的反射率Rrs(λ1)、第二波长λ2的反射率Rrs(λ2)和第三波长λ3的反射率Rrs(λ3)；
S5、构建赤潮识别指数RTI计算公式，并根据以下公式计算卫星遥感影像中位于海域内的每个像素点的赤潮识别指数RTI：
RTI＝[Rrs(λ1)-1-Rrs(λ2)-1]/[Rrs(λ3)-1-Rrs(λ1)-1]；
S6、在卫星遥感影像中位于海域内任意选择一个像素点，判断该像素点的赤潮识别指数RTI是否在预设范围内，如是，则该像素点的水体为赤潮水体；如否，则该像素点的水体为非赤潮水体；上述预设范围是根据对历年这一片海域内的赤潮事件记录确定的，本实施例中，预设范围为0.2～1；
S7、按照S6中的方法对卫星遥感影像中位于海域内的每个像素点的赤潮识别指数RTI进行判断。
为了更加直观的了解赤潮发生区域，S7后还包括步骤S8：将S7中计算得到的赤潮识别指数RTI按照从小到大的顺序进行排序，并在卫星遥感影像上将位于海域内每个像素点依次按照赤潮识别指数RTI的排序用不同颜色进行标注。赤潮识别指数RTI越大，颜色越深，从而能更加直观的观察到赤潮发生的区域。
水色遥感的目的就是为了反演水质的组分，一般水中有悬浮物，叶绿素(提取赤潮的关键)，还有一些有机物氮磷等(不是研究的关键)。因此如何提取水体中的叶绿素量是识别赤潮的关键。现有的水体叶绿素a浓度遥感估算方法有三波段模型以及四波段模型，其中，四波段模型比三波段的优势在于：能最大化的消除悬浮颗粒的吸收系数对反演结果的影响，更好的应用于高浑浊水体中；现有的四波段模型计算公式为：
[Rrs(λr)-1-Rrs(λ2)-1]/[Rrs(λ3)-1-Rrs(λ4)-1]；
本发明中根据对海域水体拍摄的卫星遥感影像中获取的光谱反射率曲线进行分析，根据现有的反射光谱知识可很清楚的知道，光谱反射率曲线中波峰和波谷对应的波长则对应为水体中叶绿素a最敏感的波段，由于当地的海域的光谱反射率曲线只存在影响力较大的三个波段，并未出现比较突出的第四个波段，因此上述四波段模型并不能适用于该海域的遥感影像判定，效果不佳；本发明中赤潮识别指数RTI计算公式是在现有的水体叶绿素a浓度遥感估算的四波段模型优化而成的，本质是一种增强型三波段模型，既有效消除了悬浮物的影响，同时用到的波段较少，计算简单；实验时用λ1替换λ4，当然，同时也用λ2替换λ4，但经过实验后发现用λ2替换λ4的识别精确度明显没有用λ1替换λ4好，因此本实施例中选用λ1替换λ4。
本发明中第一波长λ1、第二波长λ2和第三波长λ3确定的理论依据为：
在海岸带、河口河流和内陆水域等二类水体，反射光谱由三个组成部分决定：浮游植物色素(主要是叶绿素a)，无机悬浮沉积物和黄色物质，纯净水体在可见光波段反射率随着波长增大而减小，在近红外波段，由于水体吸收系数大，水面反射率非常小，赤潮现象是由于藻类植物爆发增长而出现，其空间分布特征与海表面叶绿素a异常聚集呈显著相关性。
在二类水体中，叶绿素a的反射峰位于675nm附近和700nm-760nm附近，反射峰的出现是含叶绿素a水体最显著的光谱特征，其存在与否被认为是判定水体是否含有藻类叶绿素a的依据。因此这些波段可以作为叶绿素定量标志。利用光谱曲线可以提供的藻类叶绿素a和其他物质分布信息，便于直观分析赤潮水体的光谱特征。
因此本发明中利用实测光谱数据绘制赤潮水体、浑浊水体和清洁水体的光谱反射率曲线，并采样到Sentinel-3OLCI数据各个波段上，由图2可以发现，赤潮水体的反射率值在各个波段整体处于较高的值，高于浑浊水体高于清洁水体。三种水体都在560nm波段处的反射率达到最高，在波长大于560nm时，三种水体反射率都随着波长的增加呈指数递减达到最小值。其中，赤潮水体与其他水体的光谱特征的差别差异主要集中在可见光-近红外波段，特别是在650nm-760nm光谱形状明显不同；对于赤潮水体，在675nm和760nm附近存在叶绿素a吸收峰，此处的反射率与叶绿素a浓度呈现较高的负相关，在700nm处由于叶绿素荧光的作用呈现较平缓的上升趋势。因此选择这些波段组合的遥感反射率比值可以突出赤潮水体的特点，有利于区分赤潮水体和非赤潮水体。
如图1中所示，多个赤潮水体光谱反射率曲线的三个明显突变的波峰或波谷分别对应为560nm附近、675nm和760nm附近，这三个明显突变的地方为叶绿素a的敏感波段，并根据OLCI拍摄的卫星遥感影像波段设置及用途如下表1所示，其中表1为现有遥感影像领域常用的波段划分及用途；560nm附近设置有波长510nm、560nm和620nm，675nm附近设置有波长665nm和673.75nm，760nm附近设置有波长753.75nm和761.25nm，根据用途进行分析确定出第一波长、第二波长和第三波长，本实施例中，第一波长λ1为665nm，第二波长λ2为560nm，第三波长λ3为754nm，这三个波长是在对海域水体分析获取的波长范围并结合先验知识做了修正而获得。
在实际使用时，例如如果之前有对东海海域进行分析获取得到的三个波段时，则下次对东海海域进行赤潮分析时，则直接使用之前的三个波段；海域不同时则重新进行分析获取；本发明中实测高光谱数据用于赤潮水体的光谱特征分析，从而得到最能体现赤潮水体特征的波长，以得到最能表示赤潮情况的赤潮识别指数RTI计算公式，并通过卫星遥感影像作为范围区域赤潮面积提取的数据源，计算出卫星遥感影像上每个像素点的赤潮识别指数RTI，最后通过阈值分割识别出赤潮，另外将历年赤潮事件记录作为赤潮提取精度验证的依据。
表1 OLCI的波段设置及其用途
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种近海岸海洋赤潮识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、获取同一片海域内水体的卫星遥感影像和实测高光谱数据；
S2、对卫星遥感影像进行预处理，得到卫星遥感影像中位于海域内的每个像素点在预设波段内的各波长反射率；
S3、将S1中的实测高光谱数据绘制成光谱反射率曲线，并判断出光谱反射率曲线中三个明显突变的波峰或波谷所对应的波长，然后，结合卫星遥感影像中波段设置的先验知识确定出第一波长λ1、第二波长λ2和第三波长λ3，λ2＜λ1＜λ3；
S4、在S2中获取卫星遥感影像中位于海域内每个像素点的第一波长λ1的反射率Rrs(λ1)、第二波长λ2的反射率Rrs(λ2)和第三波长λ3的反射率Rrs(λ3)；
S5、构建赤潮识别指数RTI计算公式，并根据以下公式计算卫星遥感影像中位于海域内的每个像素点的赤潮识别指数RTI：
RTI＝[Rrs(λ1)-1-Rrs(λ2)-1]/[Rrs(λ3)-1-Rrs(λ1)-1]；
S6、在卫星遥感影像中位于海域内任意选择一个像素点，判断该像素点的赤潮识别指数RTI是否在预设范围内，如是，则该像素点的水体为赤潮水体；如否，则该像素点的水体为非赤潮水体；
S7、按照S6中的方法对卫星遥感影像中位于海域内的每个像素点的赤潮识别指数RTI进行判断。
2.根据权利要求1所述的近海岸海洋赤潮识别方法，其特征在于：所述S2中预处理依次包括辐射校正、裁剪、大气校正和几何校正。
3.根据权利要求1所述的近海岸海洋赤潮识别方法，其特征在于：所述S1中实测高光谱数据为多个赤潮水体的实测高光谱数据；其中，实测高光谱数据获取的方法为：先人工对海域的水体进行判定，并在海域中选出多个判定为赤潮水体的区域，之后对选出的区域进行高光谱测量，获得多个赤潮水体的实测高光谱数据。
4.根据权利要求1～3任一项所述的近海岸海洋赤潮识别方法，其特征在于：所述S7后还包括步骤S8：将S7中计算得到的赤潮识别指数RTI按照从小到大的顺序进行排序，并在卫星遥感影像上将位于海域内每个像素点依次按照赤潮识别指数RTI的排序用不同颜色进行标注。
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| CN202110368585.2A Pending CN113092383A (zh) | 2021-04-06 | 2021-04-06 | 一种近海岸海洋赤潮识别方法 |
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| CN (1) | CN113092383A (zh) |
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-
2021
- 2021-04-06 CN CN202110368585.2A patent/CN113092383A/zh active Pending
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