海洋水色遥感-海洋遥感.ppt

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1、2020/10/25,海洋遥感,The Oceanic Remote Sensing,2020/10/25,第五章 海洋水色遥感,概述 海洋水色遥感机理 生物-光学算法的物理基础 海洋水色要素浓度反演 赤潮现象的遥感监测与反演,2020/10/25,5.1 概述,1.海洋水色遥感传感器,1970年，Clarke等成功的验证了利用航空光谱遥感水体表层叶绿素浓度的可行性。 CZCS（Nimbus-7） SeaWifs（SeaStar） MODIS（Terra-Aqua） COCTS（HY-1A、HY-1B）,2020/10/25,5.1 概述,1.海洋水色遥感传感器,2020/10/25,5.1

2、概述,1.海洋水色遥感传感器,波段设置,2020/10/25,5.1 概述,2.与海洋水色遥感有关的应用和研究,全球气候变化（包括海洋碳通量研究） 海岸带管理与（工程）环境评价 海洋初级生产力与海洋渔业资源的开发、保护 海洋污染环境的监测 海洋动力环境研究 海洋生态系统与混合层物理性质的关系研究,2020/10/25,5.1 概述,2.与海洋水色遥感有关的应用和研究,2020/10/25,5.1 概述,3.海洋水色遥感中的关键技术,大气校正 - 从传感器接收到的信号中消除大气的影响，获得包含海水组分信息的海面离水辐射度。 生物光学算法 - 根据不同海水的光学特性与离水辐射度之间的关系，估算有关

3、的海洋水色要素。,2020/10/25,5.1 概述,4.海洋水色遥感的几个基本概念,海洋水体分类 根据Morel等提出的双向分类法，可分为： - 类水体：光学特性主要由浮游植物及其分解物决定； - 类水体：光学特性除了与浮游植物及其分解物有关外，还由悬浮物、黄色物质决定，其水色由水体的各成分以非线性方式来影响。,2020/10/25,5.1 概述,4.海洋水色遥感的几个基本概念,海水的光学特性 海水的光学特性有：表观光学量和固有光学量。 表观光学量由光场和水中的成分而定，包括向下辐照度、向上辐照度、离水辐亮度、遥感反射率、辐照度比等，以及这些量的衰减系数。 固有光学量与光场无关，只与水中成分

4、分布及其光学特性有关，直接反映媒介的散射和吸收特征，如：吸收系数；散射系数；体积散射函数等。,2020/10/25,5.1 概述,4.海洋水色遥感的几个基本概念,海水的色素 叶绿素：反映海洋生产力的变化，最主要的为叶绿素a，在蓝光（420-500nm）和红光（600-700nm）波段具有两个强吸收谷。 荧光：浮游植物吸收的太阳能在某波段上的辐射光，该值可作为植物健康状况的标志。 色素浓度：叶绿素a和褐色素浓度之和，常用C表示。,2020/10/25,5.1 概述,4.海洋水色遥感的几个基本概念,黄色物质 - 在全球碳循环研究中比较重要 海水中的融解有机物DOM包括颗粒状有机碳POC和融解的有机

5、碳DOC。 海水中的有色融解有机物（CDOM）被称为黄色物质。黄色物质在蓝色波段具有强烈的吸收。一般定义黄色物质浓度为：,2020/10/25,5.1 概述,4.海洋水色遥感的几个基本概念,黄色物质,融解有机物DOM的光谱吸收曲线,2020/10/25,5.1 概述,4.海洋水色遥感的几个基本概念,海洋初级生产力 初级生产力表示在单位海洋面积内，浮游植物通过光合作用固定碳的速率或能力，与平均叶绿素相关，单位为mgm-2d-1。 反演算法有：经验算法、解析算法。,2020/10/25,5.1 概述,4.海洋水色遥感的几个基本概念,赤潮 海水中的浮游生物过度繁殖或聚焦致使海水变色（多为红色）的一种

6、生态环境恶化的现象。,2020/10/25,5.2 海洋水色遥感机理,1.海洋水色遥感机理的简单描述,海洋水色遥感是基于传感器接收的离水辐射（透射入水的辐射经过水体反射离开水面的辐射）所进行的。 水中各重要成分浓度变化水体吸收和散射光学性质变化离水辐射度变化传感器接收信号发生变化。 水色遥感过程：通过大气校正，得到离水辐射，再根据各成分浓度与离水辐射之间的相关关系，反演得到各水色要素浓度。,2020/10/25,5.2 海洋水色遥感机理,.海洋水色遥感的正演与反演,2020/10/25,5.2 海洋水色遥感机理,.大气校正前后的辐射度对水色要素的指示不同,TOA,BOA,2020/10/25,

7、5.2 海洋水色遥感机理,2.具体的模型描述,- 水气辐射传输模型,a. 简化模型,b. a模型细化,c. 考虑多次散射和白浪引起的散射,水中物质,太阳,传感器,海表,2020/10/25,.利用水气辐射传输模型反演的主要过程,（1）辐射定标,（2）大气校正,采用近似法（如对模型进行合理的简化）和数值法（如采用一些同步的大气数据进行计算）； 利用近红外两个波段的离水辐射度近似为0来进行校正。,2020/10/25,第8波段气溶胶散射,计算n值,其它波段气溶胶散射,（3）水色要素反演-(生物光学算法、经验公式法）,.利用水气辐射传输模型反演的主要过程, 以SeaWIFS（SeaStar）对一类水

8、体探测为例， 设置了大气校正通道7（765nm） 和8（865nm）。这二个波段的离水辐射度近似为0。,生物-光学算法已经扩展到了水中其它组分及海水光学性质的研究。,2020/10/25,5.3 生物-光学算法的物理基础,1.离水辐射度,(1)水面上的下行辐照度,（2）水面向下的辐照度,或,2020/10/25,5.3 生物-光学算法的物理基础,1.离水辐射度,(3)水次表面向上辐照度与辐射度的关系,体积散射相函数Q为散射光方向的辐射度与辐照度之比，它与介质对光子散射的空间分布有关。对于光学上各向同性的介质，Q等于。在可见光和近红外光波段，海水的Q约等于4.55；当接近中午太阳天顶角较小时，Q

9、约等于5.0。,2020/10/25,5.3 生物-光学算法的物理基础,1.离水辐射度,(4)离水辐射度Lw的计算,综合以上诸式可得：,单位：Sr-1,遥感反射率：,2020/10/25,5.3 生物-光学算法的物理基础,2.归一化离水辐射度,（1）物理意义：当太阳位于天顶处，且消除大气的影响时，海表离水辐射度的近似表达。 （2）计算（Gordon）：,2020/10/25,5.3 生物-光学算法的物理基础,3.离水反射率,离水反射率：,归一化离水反射率和归一化离水辐射度与入射光达到海面的辐照度无关，只与当时当地的海洋内部各种粒子的成分和浓度有关。,单位：Sr-1,归一化离水反射率：,遥感反射

10、率：,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,1.反演海洋水色要素需考虑的因素,（1）水色遥感图像的大气校正； （2）多种水色要素对离水辐射度的共同贡献； （3）运动的海水对水色要素反演的影响。,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,2.海洋水色要素的反演方法,经验公式法 通过测量水体表面的光谱辐射特征和水中各水色要素的浓度，建立二者之间的定量关系。 基于模型的解析算法 利用生物-光学模型描述水体要素与水体光谱辐射特征之间的相关性，建立二者之间的关系。,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（1）叶绿素浓度反演,a.代数法（基于模型的解析算法） 也称为半

11、分析型生物光学算法。,辐射因子i为海气透射比与海水折射率之比；,总吸收系数和后向散射系数：,以上这些吸收系数和后向散射系数对应着各物质的浓度。,Carder，1996；,固有光学量与遥感反射率的关系,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（1）叶绿素浓度反演,a.代数法（基于模型的解析算法）,浮游植物色素浓度C的反演：,利用吸收系数：,利用衰减系数：,Lee等进行了改进：,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（1）叶绿素浓度反演,b.经验算法（）,对于I类水体：,常用的经验关系：蓝绿比值经验算法,利用水体随着叶绿素浓度的增大，离水辐射度光谱峰从蓝波段向绿波段偏移的

12、机理而提出蓝绿比值经验算法。,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（1）叶绿素浓度反演,b. 经验算法（）- 最早针对CZCS设计的,Gordon双通道算法,Clack三通道算法,. NASA的另一种方法：,或,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（1）叶绿素浓度反演,b.经验算法（）,基于蓝绿比值的MODIS算法（Esaias，1998）,反演模型：,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（1）叶绿素浓度反演,c.经验算法（Tassan模型）,预先定义：,针对HY-1 COCTS和SeaWiFS：,反演公式：,其中i,j 分别为接近叶绿素吸收最大

13、值和最小值的波段；m,n 分别位于叶绿素吸收峰的两边，是次级波段。,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（1）叶绿素浓度反演,c.经验算法（NSOAS模型）,预先定义：,反演公式：,该模型与Tassan模型类似，但采用的波段510nm和后者的490nm略有差异。,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（2）悬浮泥沙浓度反演,I.悬浮泥沙定量遥感的试验研究,采用水槽光谱实验研究方法，确定不同浓度泥沙含量水体的反射率与水体含沙量之间的相关关系。,包括槽体、循环系统和测量平台。试验中测试水体的固有光学量和表观光学量（归一化）、水体成分。,2020/10/25,5.4 海

14、洋水色要素浓度反演,（2）悬浮泥沙浓度反演,I.悬浮泥沙定量遥感的试验研究,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,I.悬浮泥沙定量遥感的试验研究,450900nm波段反射率与悬浮泥沙含量存在固定的关系； 随着泥沙含量的增加，光谱反射率增大，但其增幅随着含沙量的增加而减小，峰值向红光波段移动，即“红移现象”； 当含沙量较大时，光谱反射率随含沙量增加趋于某一常数； 含沙海水的反射率光谱存在两个峰值（黄光波段和近红外波段），含沙量较低时，第一个峰值大于第二个峰值，随着含沙量的增加，第二个峰值逐渐升高。,试验结果分析：,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,.悬浮泥沙遥感的

15、定量模式,有关悬浮泥沙定量遥感反演的模式很多，但尚无统一的定量模式或可靠的模型参数。主要原因在于: 缺乏足够、可靠的同步实测定标资料； 利用某个时相遥感资料得到的定量模式，其参数很难具有普遍适用性；,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,.悬浮泥沙遥感的定量模式经验模式,线性关系式,对数关系式,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,.悬浮泥沙遥感的定量模式经验模式,利用地面同步或准同步的测量数据建立关系，求解模型系数。,Tassan模型,NSOAS线性模型,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,.悬浮泥沙遥感的定量模式理论模式,Gordon公式,以大气

16、物理和海洋光学的基本特性为依据，从理论上导出反射率随悬浮泥沙含量变化的基本关系。,负指数关系公式,该式不如对数公式的精度高。,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,.悬浮泥沙遥感的定量模式理论模式,Gordon公式与负指数关系公式联合,A,B,C,G,D为待定系数（参数），可通过回归计算得出。,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（3）黄色物质的遥感反演,目前海洋水色遥感对黄色物质的研究主要有两类：,水色遥感时如何消除黄色物质的干扰 研究遥感反演黄色物质浓度的方法,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（3）黄色物质的遥感反演,Tassan模式,1-

17、412nm，2-443nm，3-490nm,NSOAS线性模型,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（4）类水体的水色反演,a.大气校正,在近红外波段建立耦合的水文-大气光学模式，根据水体后向散射在近红外波段之间的关系，迭代计算近红外波段的气溶胶特性。 假设气溶胶类型在小范围内基本不变，借用邻近较洁净水体的大气条件来计算浑浊海水的气溶胶辐射率，实现对类水体的大气校正。,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（4）类水体的水色反演,b.反演方法,经验公式法 代数法（前面已介绍） 神经网络方法 非线性最优化法 主成分分析法,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓

18、度反演,（4）类水体的水色反演,b.反演方法非线性最优化法,首先确定一个海洋水色模式，通过调整作为输入参数的反演浓度（即叶绿素、悬浮无机物、黄色物质等），重复计算与之对应的辐亮度值，使得模式计算所得的辐亮度值与实际测得的辐亮度值之间的误差在某个阈值内。,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（4）类水体的水色反演,b.反演方法非线性最优化法（应用时注意）,设置预测模型的参数时要保证将要反演的未知参量之间的相关性尽可能小。 尽量为每一个需要反演的未知量设定限值，从而保证得到唯一确定的误差最小值，而且还可提高运算速度。,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（4）类水体

19、的水色反演,b.反演方法非线性最优化法（应用时注意）,内陆水体实测结果用于说明水色要素之间的相关性,2020/10/25,5.4 海洋水色要素浓度反演,（4）类水体的水色反演,b.反演方法主成分分析法,对光谱数据的主成分分析可以决定所需光谱通道数及每一个光谱通道在反演水体组分浓度时所占的权重。,相对于使用所有波段而言，主成分分析法增强了各波段之间的差别，提高了反演水体组分的准确性。算法简单、稳定、运算快捷，大气影响自动体现在加权因子中，不必进行大气校正。,2020/10/25,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（1）赤潮水体的光谱特性,赤潮水体具有两个反射峰，而正常海水则表现为单峰，同时，赤潮

20、水体的反射率都在2%以下，而正常海水的反射率最高达6.40%。,690-710nm的反射峰是赤潮水体的特征光谱。,2020/10/25,不同浓度的蓝绿藻的影响,不同浓度的绿藻的影响,不同优势种类、不同浓度藻类引起的赤潮水体光谱曲线，反射峰位置都有所差别。,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（1）赤潮水体的光谱特性,2020/10/25,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（2）赤潮水体的遥感监测,赤潮水体与正常水体所表现出的不同光谱特征，是赤潮水体遥感监测的基础。 随赤潮生物密度的加大，海水后向散射蓝光和绿光波段的辐射量明显减小，而红光波段的辐射量则相应增大。这也是赤潮水体呈现红色的主要原因。,

21、a.原理基础,2020/10/25,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（2）赤潮水体的遥感监测,能够最有效地将赤潮与悬浮泥沙和叶绿素等区分开的光谱波段是最佳波段。 赤潮水体光谱的吸收谷和反射峰（尤其是690-710nm波段范围）可视为赤潮遥感探测的最佳波段。,b.遥感探测的最佳波段,但目前，海洋水色卫星传感器大都未设置赤潮监测波段，很多研究采用航空高光谱遥感技术。,2020/10/25,c.不同平台遥感数据在赤潮监测中的可用性,2020/10/25,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（2）赤潮水体的遥感监测,目前采用卫星、飞机和现场船舶等多种手段，对赤潮的分布形态、发生范围、生物种类、贝毒和海

22、洋水文、海洋化学等多种要素进行监测。 赤潮遥感探测方法大致可归纳为单波段遥感技术、多波段遥感技术和数值模拟遥感技术。,d.赤潮遥感探测的方法,2020/10/25,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（2）赤潮水体的遥感监测,考虑到资料的时效性和实用性，海面温度SST的异常变化是赤潮监测中非常有效的方法。 温度是赤潮发生的一个重要环境因素，直接或间接控制着赤潮生物的生长和增殖，同时也影响着赤潮生物的水平分布。反之，赤潮发生时，SST在水平和垂直方向上出现异常变化。,d.赤潮遥感探测的方法-利用SST,2020/10/25,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（2）赤潮水体的遥感监测,浮游植物细胞数

23、的遥感探测模型：,d.赤潮遥感探测的方法-利用NDVI,赤潮发生后，浮游植物细胞数急剧增加，可设定Phy的阈值来判断赤潮区域。,直接利用NDVI进行赤潮探测:,NDVI在一般情况下小于0, 而当NDVI大于0时，表明海水表层有高浓度的浮游藻类聚集。,2020/10/25,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（2）赤潮水体的遥感监测,d.赤潮遥感探测的方法-利用NDVI,赤潮生物细胞数指数（南海分局）：,F值越大，则赤潮的规模就越大。,A为赤潮生物基准细胞数阈值,2020/10/25,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（2）赤潮水体的遥感监测,d.赤潮遥感探测的方法-利用叶绿素a,赤潮发生时，叶绿

24、素a浓度一般较高，且在赤潮形成过程中，叶绿素a浓度增加速率较快。,avt和a_r是赤潮临界值，随海区不同、赤潮藻类不同而有变化，需要根据实际情况决定。,2020/10/25,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（2）赤潮水体的遥感监测,d.赤潮遥感探测的方法-其它方法,多波段差值比值法 数值模拟法 人工神经网络法 多种监测技术联合法 ,2020/10/25,5.5 赤潮现象的遥感监测与反演,（2）赤潮水体的遥感监测,e.赤潮遥感探测的优缺点分析,卫星遥感监测具有同步性、平均性和广域性的优点，但在回归周期、空间分辨率、波段设置、成像条件、技术方法等方面尚有许多不足之处。 航空遥感监测具有空间和光谱分辨率的优势，能够实时的对赤潮现象进行监测，而且其定量化程度较高。,赤潮遥感监测技术还不能达到业务化运行的要求。,