CN115082309A - 一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及环境监测技术领域，具体为一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法，包括基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法和基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法。本发明应用灵活时空数据融合方法来生成高时空分辨率的FAI指数信息。受益于静止卫星的高时间分辨率特征，能够为太湖周边环境监测部门及科研部门提供及时预警及太湖蓝藻日间变化信息，有利于当地部门及时做好蓝藻水华防控及蓝藻水华爆发诱因分析。同时基于灵活时空数据融合方法产生的高空间分辨率蓝藻水华分布图，能够及时观察到小范围的蓝藻水华爆发，减少蓝藻水华爆发的漏判。

Description

一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法
技术领域
本发明涉及环境监测技术领域，具体为一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法。
背景技术
蓝藻水华多发生在夏季6-9月，有明显的季节性，受温度、阳光、营养物质的影响；温度在20℃以上；水体PH值偏高、光照度强且时间久的条件下，蓝藻形成气囊浮出水面并且迅速繁殖，以至形成蓝藻水华的现象，蓝藻水华具有多种危害性，例如恶臭，使水质恶化，减少鱼类生存空间，严重消耗水中氧气而导致水中生物死亡等，在我国，对于蓝藻水华的现象通常由卫星监测；
蓝藻水华遥感监测主要以基于单一卫星的指数方法为主，常用的指数有植被归一化指数，增强植被指数和归一化植被指数，这三种技术的处理流程非常相似，都是对大气矫正之后的遥感反射率进行组合和计算得到代表蓝藻水华强度的指数，再通过设定指数的阈值来判断是否为蓝藻水华爆发；
在这三种指数中，EVI(增强植被指数)和NDVI(植被归一化指数)对薄云和水面反射敏感，不能很好地反映蓝藻水华的信息，同时FAI(归一化植被指数)因为用到了红和近红外波段，包含了水中其他浮游植物的荧光信号，容易造成误判，因此一般认为FAI(归一化植被指数)是最好的蓝藻水华指数，在应用FAI(归一化植被指数)进行实际蓝藻水华监测过程中，由于蓝藻水华爆发时间短、日间变化快等特点，受到单一卫星性能的限制，这些基于FAI(归一化植被指数)的单一卫星蓝藻水华监测很难同时实现高时间和空间分辨率的蓝藻水华动态监测。除此之外，FAI(归一化植被指数)指数的计算需要复杂的瑞利校正过程，而很多具有高时间分辨率的静止卫星并没有可用的瑞利校正方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法，包括基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法和基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法；
所述基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法的步骤如下：
第一步，将下载好的气象卫星数据进行辐射定标，得到大气顶层反射率RTOA；
第二步，根据气象卫星所携带的卫星方位角和太阳天顶角信息，利用6sv辐射传输模型针对每个像素点进行辐射传输模拟，此时可得到的表观反射率为瑞利反射率Rr；
第三步，将瑞利反射率Rr进行瑞丽矫正，获得瑞丽校正后的反射率Rrc可以由大气顶层反射率去除瑞利反射率得到，即Rrc＝RTOA-Rr，其中：
Rrc：瑞丽校正后的反射率；
RTOA：大气顶层反射率；
Rr：瑞利反射率；
所述基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法步骤如下：
S1，选取高空间卫星和低空间卫星分辨率卫星在t1时刻的归一化植被指数计算结果和低空间分辨率卫星在t2时刻的归一化植被指数计算结果；
S2，利用ISODATA非监督分类算法，对t1时刻高空间分辨率卫星的归一化植被指数进行分类；
S3，依据t1时刻和t2时刻低空间分辨率卫星的卫星图像，利用最小二乘法，估算每一类中归一化植被的指数的变化；
S4，利用估算的归一化植被指数变化，假设每个像素归一化植被指数类型没有变化，估算t2时刻高分辨率归一化植被指数；
S5，将估算的t2时刻高分辨率卫星的归一化植被指数重采样到卫星的卫星图像的分辨率，计算残差，并利用TPS插值把残差插值到高空间分辨率中；
S6，将重采样后的残差和估算的t2时刻高空间分辨率归一化植被指数相加，得到最终的预测结果。
优选的，所述基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法适用于无合适的瑞利校正方法的气象卫星。
优选的，所述基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法适用于无法实现高时空分辨率水华监测的单一气象卫星。
优选的，所述第一步中，气象卫星为葵花8号气象卫星和GK2A气象卫星。
优选的，所述第二步中，在模拟过程中将气溶胶类型设置为无气溶胶，同时将地面反射率设置为0。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明提供了一种简单易行的技术方案来做瑞利校正，该方法在葵花8号卫星和GK 2A卫星上取得了良好的效果，能够应用在内陆和近海水环境监测中的藻华监测、水质监测、水污染监测等多个方面。
本发明应用灵活时空数据融合方法来生成高时空分辨率的FAI指数信息。受益于静止卫星的高时间分辨率特征，能够为太湖周边环境监测部门及科研部门提供及时预警及太湖蓝藻日间变化信息，有利于当地部门及时做好蓝藻水华防控及蓝藻水华爆发诱因分析。同时基于灵活时空数据融合方法产生的高空间分辨率蓝藻水华分布图，能够及时观察到小范围的蓝藻水华爆发，减少蓝藻水华爆发的漏判。
附图说明
图1为本发明基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法流程图；
图2为本发明基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法流程图；
图3为本发明实施例中MODIS卫星捕捉的某湖泊区域真彩色图；
图4为本发明实施例中计算得到的归一化植被指数图；
图5为本发明实施例中基于葵花八号卫星得到的真彩色合成图(上行)和FAI指数图(下行)；
图6为本发明实施例中葵花8号卫星和MODIS卫星融合得到的归一化植被指数指数图；
图7为本发明现有蓝藻水华遥感监测流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术工作人员员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1至图7，本发明提供一种技术方案：一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法，包括基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法和基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法；
所述基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法的步骤如下：
第一步，将下载好的气象卫星数据进行辐射定标，得到大气顶层反射率RTOA；
第二步，根据气象卫星所携带的卫星方位角和太阳天顶角信息，利用6sv辐射传输模型针对每个像素点进行辐射传输模拟，此时可得到的表观反射率为瑞利反射率Rr；
第三步，将瑞利反射率Rr进行瑞丽矫正，获得瑞丽校正后的反射率Rrc可以由大气顶层反射率去除瑞利反射率得到，即Rrc＝RTOA-Rr，其中：
Rrc：瑞丽校正后的反射率；
RTOA：大气顶层反射率；
Rr：瑞利反射率；
所述基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法步骤如下：
S1，选取高空间卫星和低空间卫星分辨率卫星在t1时刻的归一化植被指数计算结果和低空间分辨率卫星在t2时刻的归一化植被指数计算结果；
S2，利用ISODATA非监督分类算法，对t1时刻高空间分辨率卫星的归一化植被指数进行分类；
S3，依据t1时刻和t2时刻低空间分辨率卫星的卫星图像，利用最小二乘法，估算每一类中归一化植被的指数的变化；
S4，利用估算的归一化植被指数变化，假设每个像素归一化植被指数类型没有变化，估算t2时刻高分辨率归一化植被指数；
S5，将估算的t2时刻高分辨率卫星的归一化植被指数重采样到卫星的卫星图像的分辨率，计算残差，并利用TPS插值把残差插值到高空间分辨率中；
S6，将重采样后的残差和估算的t2时刻高空间分辨率归一化植被指数相加，得到最终的预测结果。
本实施例中，所述基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法适用于无合适的瑞利校正方法的气象卫星。
本实施例中，所述基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法适用于无法实现高时空分辨率水华监测的单一气象卫星。
本实施例中，所述第一步中，气象卫星为葵花8号气象卫星和GK2A气象卫星。
本实施例中，所述第二步中，在模拟过程中将气溶胶类型设置为无气溶胶，同时将地面反射率设置为0。
通过葵花卫星和MODIS卫星得到的FAI指数图和真彩色合成图如图4和图3所示，从图4和图3可以看到，该日上午有蓝藻水华发生，由于MODIS卫星是极地轨道卫星，仅仅获取了11：30一张卫星图像，而从葵花八号卫星图像可以看出，在早上9：30左右藻华就已经发生；
融合之后的结果空间分辨率更高，可以更清晰的看到该日早上从9：30开始的藻华发生过程，融合之后的结果拥有更高的时空分辨率，方便当地环境监测部门及时进行预警，也方便相关科研部门研究蓝藻水华的日间变化和生效规律，有利于更进一步治理蓝藻水华的环境污染问题。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术工作人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法，其特征在于：包括基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法和基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法；
所述基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法的步骤如下：
第一步，将下载好的气象卫星数据进行辐射定标，得到大气顶层反射率RTOA；
第二步，根据气象卫星所携带的卫星方位角和太阳天顶角信息，利用6sv辐射传输模型针对每个像素点进行辐射传输模拟，此时可得到的表观反射率为瑞利反射率Rr；
第三步，将瑞利反射率Rr进行瑞丽矫正，获得瑞丽校正后的反射率Rrc可以由大气顶层反射率去除瑞利反射率得到，即Rrc＝RTOA-Rr，其中：
Rrc：瑞丽校正后的反射率；
RTOA：大气顶层反射率；
Rr：瑞利反射率；
所述基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法步骤如下：
S1，选取高空间卫星和低空间卫星分辨率卫星在t1时刻的归一化植被指数计算结果和低空间分辨率卫星在t2时刻的归一化植被指数计算结果；
S2，利用ISODATA非监督分类算法，对t1时刻高空间分辨率卫星的归一化植被指数进行分类；
S3，依据t1时刻和t2时刻低空间分辨率卫星的卫星图像，利用最小二乘法，估算每一类中归一化植被的指数的变化；
S4，利用估算的归一化植被指数变化，假设每个像素归一化植被指数类型没有变化，估算t2时刻高分辨率归一化植被指数；
S5，将估算的t2时刻高分辨率卫星的归一化植被指数重采样到卫星的卫星图像的分辨率，计算残差，并利用TPS插值把残差插值到高空间分辨率中；
S6，将重采样后的残差和估算的t2时刻高空间分辨率归一化植被指数相加，得到最终的预测结果。
2.根据权利要求1所述的一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法，其特征在于：所述基于6sv辐射传输模型的瑞利校正方法适用于无合适的瑞利校正方法的气象卫星。
3.根据权利要求1所述的一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法，其特征在于：所述基于数据融合的高时空分辨率蓝藻水华监测方法适用于无法实现高时空分辨率水华监测的单一气象卫星。
4.根据权利要求1所述的一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法，其特征在于：所述第一步中，气象卫星为葵花8号气象卫星和GK2A气象卫星。
5.根据权利要求1所述的一种太湖蓝藻水华的多源卫星高时空分辨率监测方法，其特征在于：所述第二步中，在模拟过程中将气溶胶类型设置为无气溶胶，同时将地面反射率设置为0。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115760613A (zh) * 2022-11-15 2023-03-07 江苏省气候中心 一种结合卫星影像和光流法的蓝藻水华短时预测方法
CN116879192A (zh) * 2023-09-07 2023-10-13 航天宏图信息技术股份有限公司 基于卫星遥感数据的水华预测方法、装置、设备及介质

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