賽斯拜克中國(guó)核心技術(shù)品牌 博士專(zhuān)業(yè)研發(fā)團(tuán)隊(duì) 18年專(zhuān)注高光譜
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來(lái)源:賽斯拜克 發(fā)表時(shí)間:2023-08-14 瀏覽量:795 作者:awei
隨著科技的不斷發(fā)展,高光譜成像技術(shù)正在逐漸滲透到各個(gè)領(lǐng)域,其中也包括海洋科學(xué)。高光譜成像技術(shù),作為一種新型的遙感技術(shù),具有圖譜合一的特點(diǎn),為海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)提供了新的可能性。
隨著科技的不斷發(fā)展,高光譜成像技術(shù)正在逐漸滲透到各個(gè)領(lǐng)域,其中也包括海洋科學(xué)。高光譜成像技術(shù),作為一種新型的遙感技術(shù),具有圖譜合一的特點(diǎn),為海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)提供了新的可能性。
一、高光譜成像技術(shù)的基本概念
高光譜成像技術(shù),簡(jiǎn)稱(chēng)HSI,是結(jié)合了傳統(tǒng)圖像和光譜信息的一種新型成像技術(shù)。它不僅能獲取目標(biāo)的形狀、大小等信息,還能獲取每個(gè)目標(biāo)的光譜信息,進(jìn)而進(jìn)行物質(zhì)的識(shí)別和定量分析。
二、高光譜成像技術(shù)在海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中的研究
1 海洋水色反演
1.1 水色要素反演
葉綠素、懸浮物和透明度是評(píng)價(jià)海水水質(zhì)的幾項(xiàng)主要指標(biāo),葉綠素 a 是浮游植物中普遍含有的色素,在藍(lán)光和紅光波段存在吸收峰,并且激發(fā)熒光,水體吸收光譜和熒光光譜隨著葉綠素 a 濃度的變化而變化;水體懸浮物由有機(jī)和無(wú)機(jī)顆粒物組成,其含量可直接影響水體透明度、渾濁度以及水色,研究發(fā)現(xiàn),在近岸海域,懸浮物濃度與長(zhǎng)波段的遙感反射率或比值呈現(xiàn)良好的相關(guān)性;水體透明度與水體各組分含量及其吸收、散射特性直接相關(guān),反映了水體的渾濁程度,研究表明,可見(jiàn)光的全波段漫射衰減系數(shù)和透明度具有較好的相關(guān)性,可通過(guò)反演來(lái)估計(jì)水體透明度?;谏鲜鲈?,即可利用遙感反射率數(shù)據(jù)開(kāi)展水色要素的濃度反演。受限于數(shù)據(jù)源,目前的海洋水色反演多基于多光譜遙感影像展開(kāi),隨著我國(guó)環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星 A 星(HJ-1A)的發(fā)射,眾多學(xué)者進(jìn)行了高光譜水色反演研究,他們基于 HJ-1A 超光譜成像儀(HSI)高光譜數(shù)據(jù)分別提取了懸浮物(見(jiàn)圖 1)和葉綠素 a 濃度的混合光譜分解模型并開(kāi)展實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)分別為 0.82、0.89,驗(yàn)證了模型的適用性;此外,面向 2018 年發(fā)射升空的 GF-5 衛(wèi)星高光譜傳感器,專(zhuān)家學(xué)者還開(kāi)展了渾濁水體葉綠素 a 濃度的反演算法研究,根據(jù) GF-5 衛(wèi)星數(shù)據(jù)波段設(shè)置,將實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模擬 GF-5 光譜數(shù)據(jù)開(kāi)展了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。
圖 1 基于 HJ-1A HSI 的混合光譜分解模型懸浮物反演結(jié)果
1.2 淺海水深探測(cè)
水深是海洋環(huán)境的重要參數(shù),是海洋資源開(kāi)發(fā)和海洋環(huán)境保護(hù)的基礎(chǔ)保障。然而在部分海岸帶淺海和島礁周邊海域,船只無(wú)法到達(dá),傳統(tǒng)水深測(cè)量無(wú)法作業(yè),在此情形下,基于水體的光學(xué)特征發(fā)展的水深遙感探測(cè)成為選擇。高光譜遙感波譜信息豐富,是近些年來(lái)水深遙感反演研究的熱點(diǎn)和前沿,形成了光譜微分統(tǒng)計(jì)、查找表、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和半分析等模型,經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其平均相對(duì)誤差低于20%。其中,HOPE模型(Hyperspectral Optimization Process Exemplar)是目前影響最大且應(yīng)用最為廣泛的一種高光譜遙感水深反演模型,該模型由 Lee 1999 年提出,是一種聯(lián)合反演淺海水深和固有光學(xué)性質(zhì)的半分析模型,充分考慮了水體組分的吸收和散射因素,物理機(jī)制比較完備。其最大優(yōu)勢(shì)是無(wú)需實(shí)測(cè)水深,可直接進(jìn)行水深反演,因而受到了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的青睞,并開(kāi)展了大量的應(yīng)用研究,研究結(jié)果精度普遍較高,0~25m水深段平均相對(duì)誤差在15%左右。
2海洋災(zāi)害監(jiān)測(cè)
2.1 赤潮
赤潮是海洋中一些微藻、原生動(dòng)物或細(xì)菌在一定環(huán)境條件下爆發(fā)性增殖,引起水體變色的一種生態(tài)異?,F(xiàn)象,是我國(guó)主要的海洋生態(tài)災(zāi)害之一,對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)、水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)和濱海旅游業(yè)等構(gòu)成較大影響。赤潮發(fā)生時(shí),浮游生物的聚集會(huì)導(dǎo)致水體葉綠素濃度的升高,引起水體光譜特性的變化,進(jìn)而產(chǎn)生有別于正常水體的光譜特征,如赤潮發(fā)生海域水體往往在熒光波段(685 附近)具有較高的遙感反射率。通過(guò)對(duì)高光譜影像光譜特征差異的分析,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)赤潮的檢測(cè)和監(jiān)測(cè)。目前常用的高光譜赤潮檢測(cè)方法有基于赤潮水體反射率的分析函數(shù)算法、基于光譜特征和小波的識(shí)別算法、基于現(xiàn)場(chǎng)赤潮海水和正常海水的波譜數(shù)據(jù)的 SVM 算法等,專(zhuān)家學(xué)者提出了基于高光譜圖像解混的海洋藻類(lèi)監(jiān)測(cè)算法,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法能有效克服高光譜圖像分辨率不足造成的面積估算不準(zhǔn)問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)亞像素水平的面積估計(jì);也提出了基于子空間劃分和耀斑抑制的赤潮高光譜高精度快速檢測(cè)方法,并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的可行性。
2.2 溢油
與赤潮類(lèi)似,海上溢油也是一種我國(guó)近海常見(jiàn)的海洋災(zāi)害,近幾年發(fā)生的幾次海上溢油事件對(duì)我國(guó)近海環(huán)境造成了很大的破壞。溢油發(fā)生后會(huì)在海面形成油膜,不同厚度的油膜會(huì)在可見(jiàn)光影像上表現(xiàn)出不同的特征,尤其在近紅外波段表現(xiàn)出與清潔海水明顯的光譜差異,同時(shí),油膜平滑了海表面的微尺度波,使油膜與海水在影像中的紋理表現(xiàn)存在差異,介于此,可利用光學(xué)影像對(duì)海上溢油進(jìn)行檢測(cè)。高光譜圖譜合一的優(yōu)勢(shì),可以通過(guò)目標(biāo)的光譜和紋理特征剔除顏色和外觀與油膜相似的假目標(biāo),獲取更精準(zhǔn)的海上溢油信息,目前常用的方法有基于多尺度特征深度學(xué)習(xí)的高光譜溢油檢測(cè)、小波變換及深度學(xué)習(xí)等,另外專(zhuān)家學(xué)者還提出了通過(guò)分區(qū)混合端元計(jì)算海洋溢油覆蓋度的探測(cè)方法,并采用仿真數(shù)據(jù)與真實(shí)高光譜影像數(shù)據(jù)相結(jié)合進(jìn)行實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了算法的有效性。
2.3 海冰
海冰是典型海洋生態(tài)災(zāi)害之一,常發(fā)生于我國(guó)渤海和黃海北部,對(duì)航道通行、海上石油開(kāi)采及漁業(yè)資源開(kāi)發(fā)造成較大的影響。目前的海冰遙感監(jiān)測(cè)主要集中在海冰分布和海冰厚度計(jì)算上,部分技術(shù)已較為成熟,并開(kāi)展了業(yè)務(wù)化應(yīng)用。受限于影像的光譜分辨率,目前的海冰遙感監(jiān)測(cè)主要是對(duì)海冰分布范圍的提取,而海冰厚度的研究成果較少,提取算法尚不夠成熟。但研究表明,不同類(lèi)型的海冰在一定的光譜范圍內(nèi),表現(xiàn)出顯著的反射率差異和強(qiáng)烈的可分離性,海冰厚度與海冰反照率之間呈現(xiàn)良好的指數(shù)關(guān)系,尤其對(duì)于一年冰或冰厚小于 1m 的海冰。高光譜影像較高的光譜分辨率可以獲得近乎連續(xù)的光譜信息和豐富的海冰圖像信息,可為海冰更深一步的探測(cè)提供重要信息。
3海濱濕地遙感監(jiān)測(cè)濱海濕地是重要的鳥(niǎo)類(lèi)等陸地動(dòng)物的棲息地和魚(yú)類(lèi)等水生動(dòng)物的繁育場(chǎng)所 , 地物類(lèi)型復(fù)雜多樣,且大部分區(qū)域人為無(wú)法進(jìn)入,現(xiàn)有的多光譜遙感技術(shù)在濱海濕地地物類(lèi)型分布方面有較多的應(yīng)用,但無(wú)法開(kāi)展高精度的復(fù)雜地物類(lèi)型分類(lèi)和定量遙感監(jiān)測(cè),如植被生物量和蓋度等。高光譜影像的高光譜分辨率,能夠更精細(xì)地展現(xiàn)地物的光譜特征,在濱海濕地負(fù)責(zé)地物類(lèi)型分類(lèi)和定量監(jiān)測(cè)中可發(fā)揮獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。目前濱海濕地典型地物分類(lèi)的方法多為基于現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)的監(jiān)督分類(lèi),常用方法有 SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、最大自然分類(lèi)法等,同樣,高光譜影像遙感監(jiān)測(cè)也可對(duì)不同地物光譜特征波段進(jìn)行遴選,建立基于高光譜植被指數(shù)的定量信息提取方法和模型,開(kāi)展基于高光譜遙感影像的地物類(lèi)型和植被定量信息提取。某學(xué)者基于 SVM 方法,利用珠海一號(hào)高光譜影像對(duì)黃河三角洲國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)的水體、鹽地堿蓬、潮灘、蘆葦沼澤、互花米草、潮灘蘆葦、檉柳灌叢等 7 種典型地物進(jìn)行了分類(lèi)研究,總體分類(lèi)精度為 86.02%,kappa 系數(shù)為 0.83,其中,水體和鹽地堿蓬的分類(lèi)精度最高,分別為 98.96%和 95.94%。實(shí)驗(yàn)所用影像及分類(lèi)結(jié)果圖參見(jiàn)圖 2。
(a)實(shí)驗(yàn)區(qū) OHS 假彩色合成圖像
(b)OHS 假彩色合成影像和地物真實(shí)分布圖
(c)OHS 影像 SVM 分類(lèi)結(jié)果
圖 2 基于 OHS 影像的黃河口濱海濕地地物分類(lèi)
三、高光譜成像技術(shù)的挑戰(zhàn)和前景
雖然高光譜成像技術(shù)在海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用前景,但也面臨著一些挑戰(zhàn),如海洋環(huán)境的復(fù)雜性和惡劣性、數(shù)據(jù)處理和分析的難度等。然而,隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,這些問(wèn)題都將得到有效的解決。
高光譜成像技術(shù)在海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中具有巨大的潛力。它不僅可以提高我們對(duì)海洋環(huán)境的認(rèn)識(shí),還可以為海洋資源的開(kāi)發(fā)和保護(hù)提供重要的技術(shù)支持。未來(lái),隨著高光譜成像技術(shù)的不斷完善和優(yōu)化,我們有理由相信,它將為海洋科學(xué)的發(fā)展開(kāi)辟出新的道路。