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探究海洋赤潮遥感数据监测应用

2020-02-22 252 上传者：管理员

摘要：选用2009年6月24日的一景秦皇岛海域的MODIS影像，利用ENVI软件对赤潮区域进行提取，并对几何校正、数据定标、太阳天顶角校正等遥感影像预处理，选取第3、第4通道反射率比值法对秦皇岛海域的赤潮进行判定。应用表明，利用蓝绿波段比值法(R4/R3)建立赤潮信息提取模型，实现了对秦皇岛海域的赤潮情况的检测。

关键词：
波段比值
赤潮
遥感数据
预处理
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近年来连续发生的海洋赤潮，面积大、周期长，严重破坏了海洋生态系统，给旅游业、渔业和水产养殖业造成了巨大损失。因此，对海洋赤潮发生区域及时进行监测，可以有助于政府和相关部门采取相应措施，减少赤潮带来的经济损失，对保护海洋生态环境也具有重要意义。由于赤潮发生时水色也会发生异常变化，这种变化在卫星遥感图像中可以显现出来，这使得利用卫星遥感数据对海洋赤潮进行监测成为一种有效的方法。MODIS卫星是当前主流的海洋水色遥感卫星，它的空间分辨率为250~1000m，共有36个光谱通道，光谱范围从0。4μm(可见光)到14。4μm(热红外)，第1和第2通道的空间分辨率为250m，第3到第7通道的空间分辨率为500m，第8到36通道的空间分辨率为1000m，地面覆盖周期为2~3d，是当前赤潮研究者选用的主要遥感卫星。因此，研究选用MODIS1B数据对海洋赤潮进行监测应用研究，选用2009年6月24日的一景秦皇岛海域的MODIS影像，利用ENVI软件对赤潮区域进行提取。

1、遥感影像预处理

1.1 读取原始数据

打开File→OpenAs→Genericformats→HDF4，选择MODIS1B的hdf文件，选择所有反射率、发射率数据集，选择数据存储方式BSQ。打开的遥感图像如图1所示。

1.2 几何校正

首先在工具箱中选择Geometriccorrection\GeoreferenceMODIS工具，对遥感数据的发射率文件进行几何校正，其中要注意保持GCP控制点以及对MODIS影像做双眼皮去除，几何校正方法应选为TriangulaGtion，发射率图像几何校正后的结果如图2所示。其他反射率文件可以利用发射率文件导出的GCP控制点来进行校正，选用工具箱中Geometriccorrection\registration\WrapfromGCPs:ImagetoMapRegistration工具。反射率图像几何校正后的结果如图3所示。

1.3 数据定标处理

由于MODIS信号数据本身是浮点数据，直接保存会占用大量空间，所以1B产品将这些信号值按一定的比例缩放为16位整数保存，缩放后信号值的有效范围为[0，32767]。为了使遥感影像数据恢复为原始的浮点数据，需要在使用MODIS1B数据之前先进行定标处理。对辐射数据和反射数据所采用的定标公式:Radiance＝scales(DN－offsets)，其中DN为某波段的某像素值，辐射数据定标时使用某波段的radiance_scales、radiance_offsets作为定标增益和偏移量;对反射数据进行定标时采用某波段的reflectance_scales、reflectance_offsets作为定标参数。定标处理后得到该波段真实的辐射亮度和反射率。MODIS影像的定标参数可以使用工具箱中Rastermanagement\DataGspecificUtilities\ViewHDFDatasetAttributes查看。数据定标后的图像如图4所示。

1.4 太阳天顶角校正

首先，对该影像文件的太阳天顶角数据集(solarzenith)，根据公式Zs＝DNS_Scale/180计算每一点的太阳天顶角弧度(S_Scale为探测值与真实值之间的缩放比，默认为0.01)。然后，利用重采样工具RasterManagement\ResizeData将角度数据集从271×406进行重采样到1354×2030，选择重采样方法为Blinear。最后，利用公式SLB，T，FS＝LB，T，FS/cos(Zs)或者SRB，T，FS＝RB，T，FS/cos(Zs)，对各个波段图像的太阳天顶角进行订正，其中LB，T，FS为某波段某像素点的辐射亮度，RB，T，FS为某波段某像素点的表观反射率。太阳天顶角校正后的图像如图5所示。

2、赤潮监测

选取第3、第4通道反射率比值法对秦皇岛海域的赤潮进行判定。首先，利用预处理后的第3、第4通道图像，计算两个图像的反射率比值R4/R3(R3、R4分别是MODIS第3、第4通道的反射率)，得到的结果图像如图6所示。然后，利用ROI工具选取包含秦皇岛海域的部分渤海海域作为兴趣区域，并裁剪出该区域图像单独保存，其他区域做掩模处理，对裁剪后的图像进行增强处理后如图7所示(图中椭圆圈出区域为秦皇岛海域)，对图7中秦皇岛海域的DN值进行分析发现，赤潮发生区域的DN值较周围海域明显偏大且值都在0。9以上，因此将Cr值设置为0。9来提取赤潮信息，提取的结果如图8所示，其中红色区域为赤潮。随后，我们对第11和第9通道的辐射率比值也进行了计算，结果显示秦皇岛海域的Cnw均在0。8以上，比其他无赤潮水体的Cnw值区别较大。上述应用表明，利用蓝绿波段比值法(R4/R3)建立赤潮信息提取模型，可以检测出秦皇岛海域的赤潮情况。对图8中赤潮区域进行面积计算结果为800km2左右，与报道的2009年6月下旬的秦皇岛市海域赤潮最大面积约1000km2存在一定差距，一方面由于图像的分辨率较低，图像处理过程(如图像裁剪、图像增强)都会出现误差，另一方面就是Cr值的选取还有待进一步精确。

3、结论

研究采用波段比值法对秦皇岛海域的赤潮监测进行了应用，后期将尝试采用叶绿素浓度反演法和波段比值法相结合的方法对秦皇岛海域的赤潮进行监测分析，找出最适合的监测模型。另外，建议各级政府从源头治理赤潮，逐步减少陆源氮、磷和其它有机物质的排海量，严格控制传统渔业的捕捞强度，着力解决海水养殖业自身污染问题，实现海洋生态的良性循环。

参考文献：

[1]杨斌,石静,田力,等.秦皇岛海域微微藻褐潮遥感监测方法初探[J].海洋环境科学,2016,35(4):605G610.

[2]周秋伶,马方方,张永丰,等.风暴潮过后秦皇岛海域两次赤潮过程浮标数据变化[J].海洋技术学报,2018,37(1):68G73.

[3]吴友文.遥感图像在秦皇岛海域赤潮监测中的应用研究[D].秦皇岛:东北大学,2013.

[4]陈磊.赤潮遥感探测方法及应用研究———以秦皇岛海域为例[D].包头:内蒙古师范大学,2012.

宋金玲,王蕾,贾冬艳,刘海滨,卞明明.基于遥感数据的海洋赤潮监测应用探索[J].现代化农业,2019(3):71-72.

基金项目:河北科技师范学院海洋科学研究专项“联合浮标和遥感数据的海洋赤潮预警系统研究”(2018HY020)､“大数据背景下海洋数据管理与挖掘关键问题研究”(2018HY013)