河北近海海域海冰时空变化遥感监测分析

河北近海海域每年冬季都会出现不同程度的海水冻结现象,实时连续监测海冰变化对制定有效的防灾减灾措施具有重要意义。利用MODIS、环境一号、高分一号、高分四号等多源卫星遥感数据,提取了2010—2018年8个冬季的河北近海海域海冰信息。以冰期、盛冰期、海冰最大面积、海冰最大外缘线和海冰最大叠加频次作为统计指标,分析了海冰时空变化特征。结果表明,河北近海海域海冰通常始于12月中下旬,终于次年2月下旬,冰期一般为50~60 d,盛冰期多数出现在1月下旬至2月上旬。在一般冰年,海冰多初现于唐山附近海域,消融于沧州附近海域。2010—2018年,前3个年度海冰冰情相对稳定,均相对较重;而近5个年度冰情变化相对剧烈,冰情较轻与较重的年度大体呈间隔式出现。监测期海冰冰情整体呈下降的变化趋势。     

利用AVHRR和MODIS数据测算海冰资源量——以渤海海冰资源测算为例

论文探讨了利用遥感数据测算海冰资源量的方法,提出了基于GIS技术和光谱特征的海冰信息分层提取法,并测算出2001-01-15的渤海海冰资源储量和可开采量分别为8.19×109m3和4×1010m3,表明渤海海冰作为淡水资源,其数量是相当可观的。论文认为,利用可见光、近红外和远红外波段对海冰资源量测算效果明显;MODIS数据在海冰资源量测算方面优于AVHRR数据。     

基于非负矩阵分解和支持向量机的墨西哥湾溢油HJ-1星遥感图像分类

为提高国产自主卫星在海洋溢油监测中的精度,提出一种基于非负矩阵分解和支持向量机的环境减灾星(HJ-1)海洋溢油遥感图像分类算法。针对HJ-1星遥感图像,首先利用非负矩阵分解算法进行图像特征提取,相对图像光谱和纹理等图像基本特征,构造具有针对性的溢油图像局部化非负特征,更符合遥感图像特征所对应的物理意义。进而在新特征的基础上,采用支持向量机实现遥感图像分类,解决小样本训练问题。通过墨西哥湾溢油遥感图像仿真实验比较,证明该方法在HJ-1星溢油图像分类中的有效性。     

基于MODIS时间序列及物候特征的农作物分类

论文以2012年6月至2014年6月期间的MOD09Q1及2013年四五月的MOD09A1为数据源,合成归一化植被指数(NDVI)和归一化水体指数(NDWI),利用TIMESAT软件对NDVI时间序列数据应用分段高斯函数拟合方法重构NDVI时序曲线,并获取7个物候特征(Phenology,以下简称PH,包括生长季始期,生长季末期,生长季长度,NDVI振幅,NDVI左导数,NDVI右导数,生长季期间的NDVI积分).结合Landsat 8 OLI遥感影像,中国第二次土地调查数据和实地采样样本数据,根据2013年多种地物平滑后的NDVI曲线特征,将年NDVI最大值低于0.5的水体和建设用地掩膜去除.为了获取研究区农作物的最优分类方法,采用分层分类:首先对平滑后的46个NDVI时序数据进行支持向量机(SVM)分类,得到农用地等分类信息;其次利用平滑后的46个NDVI波段,7个物候参数及6期归一化水体指数相互组合,对农用地进行支持向量机分类提取3种农作物的分布信息.经不同波段组合分类对比可知,分类总体精度及Kappa系数的关系为:NDVI+NDWI>NDVI+PH+NDWI>PH+NDWI>NDVI+PH>NDVI>PH.研究结果表明,遥感数据波段的增加不一定带来较高的分类精度;论文中归一化水体指数有效地提高了水稻的分类精度.此外,辅以物候特征对农作物分类也具有一定的可行性.     

香港近海海域叶绿素a定量反演及时空变化分析

以2009~2019年HJ-1A/B卫星多光谱数据和对应日期的实测数据为数据源,通过预处理提取出各波段组合反射率并与实测叶绿素a浓度数据进行统计相关性分析,选取相关性最高的波段组合作为特征变量与2/3的实测叶绿素a浓度数据进行建模,并用剩下的1/3实测叶绿素a浓度数据进行精度验证以确定最佳遥感反演模型,最后根据最佳反演模型对2009-2019年的香港近海海域叶绿素a浓度进行反演,明晰该海域近10年的叶绿素a浓度时空变化特征.结果表明：利用HJ-1A/B卫星多光谱数据反演香港近海海域叶绿素a浓度的最佳波段组合为第3波段和第2波段比值（B3/B2）,相关系数（r）为0.893;最佳反演模型为利用B3/B2构建的e指数回归模型（Chl=0.004e^6.693(B3/B2)）,决定系数（R²）为0.934,均方根误差（RMSE）为0.255μg/L,平均相对误差（RPD）为25%;近10年香港近海海域的叶绿素a浓度时空变化特征：空间上整体呈现“东高西低,由东向西逐渐减小”的分布特征,西部海域比东部海域平均浓度低5μg/L左右;2017年内呈“春低秋高,夏升冬降”的随季节变化特点,其中秋季最高,夏春两季次之,冬季最低.     

基于遥感技术的县级区域环境质量评价模型研究

建立了一种完全基于遥感数据的县级区域生态环境状况评价模型,该模型利用支持向量机的方法对广西钦州市钦南区HJ-1星CCD数据进行分类,提取土地利用类型,同时建立了生物丰度指数、植被覆盖度指数、水资源密度指数、土壤侵蚀指数和人类活动指数5种评价指标,对这些指数加权求和得到区域生态环境状况指数,定量化评价实验区域生态环境质量.评价结果表明,该区域整体生态环境质量良好,生态环境状况为良的区域占总面积的64.105%,主要集中在钦南区的林地区域,生态环境状况为一般的区域占31.206%,主要分布在水资源丰富的区域,而生态环境状况为差的区域则占3.668%,主要集中在人类活动频繁的城区.     

南宁市HJ-1CCD数据气溶胶光学厚度反演

利用环境一号卫星(HJ-1)CCD数据高时间分辨率、空间分辨率和宽覆盖的特点,进行城市地区气溶胶光学厚度定量反演研究。提出使用环境卫星数据自带的逐像元卫星观测角度文件及相应参数进行逐像元太阳天顶角、太阳方位角推算,生成四波段合成角度数据。结合改进后的暗目标算法,以及基于逐像元角度数据的6S查找表,对南宁市2014年1月14日、15日、16日HJ-1CCD数据进行气溶胶光学厚度反演。反演结果与ARONET地基观测数据进行验证,表明该算法有较高反演精度,相关系数为0.865,同时与MODIS气溶胶反演结果进行比较。结果表明,经过HJ-1CCD数据反演的气溶胶光学厚度可作为气溶胶时空分布的实时监测手段。     

海冰预警监测综合信息服务平台设计与实现

冰情及其险情等海冰信息产品的制作与发送是海冰监测工作的重要内容。海冰是渤海及北黄海海域的重要海洋灾害之一,依据政府职能部门、用海企业、社会公众、科研人员等用户对海冰监测信息产品的需求,对海冰预警监测综合信息服务平台建设方案进行研究。通过构建海冰预警监测综合信息服务平台,实现冰情和灾情数据查询、分析、动态显示与发布,以及海冰灾害风险分析与事故应急响应等主要功能,进而实现海上石油平台、滨海核电、高值养殖等典型涉海用户的冰情监测与风险信息的动态管理,以及相关行政区域的灾情信息传送。     

基于Sentinel-1数据波弗特海域海冰漂移检测技术研究

卫星遥感技术是目前对极区海冰监测的重要手段,随着卫星数据的不断优化,选择适合的漂移算法,提高海冰漂移检测的精度,对我国开展极区海冰运动研究有重要的意义。本文首先基于Sentinel-1遥感数据,采用有效的预处理方法,得到较为准确的数据集。然后针对所得数据集采用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）特征跟踪方法,实现了对时间间隔为1 d的极区海冰漂移的速度和方向监测。最后用浮标数据对本方法进行了验证。结果表明,本文所得漂移矢量与浮标数据所得结果基本一致,与浮标数据的平均误差比仅为8.1%,从而表明该方法可以有效地实现极区海冰漂移检测,且准确性较高。     

面向对象的海域使用专题信息遥感提取关键技术研究

利用遥感技术进行海域使用专题信息提取是开展区域用海项目动态监测的有效手段。本研究以SPOT-5高空间分辨率遥感影像为数据源,探讨了面向对象的海域使用专题信息遥感提取方法,从基于多特征的遥感图像多尺度分割、海域使用特征基元的多特征表达以及面向对象的海域使用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类三个方面,深入研究了面向对象的海域使用专题信息遥感提取关键技术与方法,结合所提出的海域使用两级分类体系,形成了利用高分遥感技术实现区域用海遥感监测的技术流程。在江苏如东沿海进行的实证分类研究表明,该技术流程能够取得理想的分类结果,可为开发业务化的海域使用遥感动态监测平台系统提供技术支撑。     

面向海洋调查与风险评估的冰情数据应用需求分析

本文对冰情监测数据在海冰条件调查、海冰监测、风险评估与预警中的工作需求进行了论述,并从标准规范、技术要求等角度对具体海冰监测要素的内容进行了汇总。面向海洋调查的传统海冰监测主要目的是获取冰情及环境要素数据,开展不同时空尺度的冰情演变规律分析及预测,为用海规划和工程海冰条件确定提供依据。通过2部海洋调查国家标准,以及涉及风电、港口、核电、船舶、石油、桥梁等涉及6个行业6类工程的9部国内外典型标准对比分析,归纳了海冰调查对于冰情监测的要素性需求。对于近年逐渐兴起的海冰风险评估和监测预警的新需求,结合行业内的试行规范和海冰灾害机理,分别分析了区域综合体和产业经济体两类目标的冰情监测需求。面向冰情监测的不同需求可为海冰监测体系发展提供新的需求。     

城市空气污染数据统计分析及治理措施研究

城市空气污染数据具有统计特性,根据统计结果可以实现对空气污染数据的有效预测,提出一种基于支持向量机学习的城市空气污染数据预测方法。采用多维传感器进行城市空气污染数据采集,采用决策数据高维映射重构模型对多传感器采样的城市空气污染数据先验特征进行信息重排,采用闭频繁项集挖掘方法提取城市空气污染数据的统计特征量,采用量化回归分析方法进行大数据的主特征分析,将量化回归分析结果输入到支持向量机预测器中,结合灰度学习进行污染数据的有效预测和加权控制,提高数据预测的自适应性,实现城市空气污染数据优化预测。     

湿地芦苇光谱对富营养化响应的多尺度高光谱遥感研究

近年来大多数滨海河口湿地都受到了人类活动的影响,水体富营养化加剧的问题造成了深远的影响,亟待在不同时空尺度上以快速、稳定、准确的途径监测滨海河口水体富营养化。论文采用能够提取植被氮吸收特征细微变化的高光谱遥感技术,基于3个时相的野外实验测量数据和HJ-1A HSI高光谱遥感数据,在叶片、冠层和景观3种尺度上,研究湿地芦苇的高光谱特征对滨海河口水体氮素浓度变化的时空响应特性,以此避免营养物质脉冲效应导致的错误水体富营养化水平评估结论。研究结果表明：在叶片和冠层尺度,邻近不同氮浓度的水体,湿地芦苇的光谱特征存在差异。而且,所采用的高光谱植被指数能够对邻近水体氮浓度的变化作出响应,各指数与水体氮浓度的相关性在冠层比叶片尺度有所降低,其中TCARI/OSAVI指数与水体氮浓度的相关性较高（叶片尺度R²为0.73,冠层尺度R²为0.7）;在景观尺度,采用基于Bootstrap的SVM模型,构建高光谱指数TCARI/OSAVI的水体总氮浓度估算模型,应用于3个时相HJ-1A HSI高光谱图像。精度检验显示,估算值和实测值之间存在较好的相关性（R²=0.61,RMSE=2.96 mg/L）。综合叶片、冠层和景观3种尺度的研究结果,证明湿地植被的高光谱响应特征可用于滨海河口水体氮浓度的时空分布估算,进而可以指示湿地所在区域水体富营养化水平的变化状况。     

基于环境一号卫星的太湖叶绿素a浓度提取

综合环境一号小卫星的CCD数据和同步地面水质监测数据,发现可见光红波段与近红外波段的波段组合与叶绿素a实测浓度存在较高相关性,并以此为基础建立了3个提取水体表层叶绿素a浓度的遥感信息模型.经验证分析,基于近红外波段与红波段比值的模型用于叶绿素a浓度反演提取的精度良好,RMSE达到了6.04mg/m3.将该模型应用于环境一号卫星CCD数据,生成了2009年5~12月共8幅太湖水体叶绿素a浓度分布图,并对其进行了时空分析,结果符合实际,并与以往的研究结果相一致.但模型不适用于水生植被覆盖较多区域叶绿素a浓度估算.     

基于环境一号卫星数据的太湖叶绿素a浓度反演

环境一号卫星在大型水体水环境监测与评价中具有独特的优势。为探求遥感影像在水体叶绿素a浓度反演中的应用,基于环境一号卫星CCD数据和同步实测叶绿素a浓度值,通过影像辐射定标、大气校正和几何精校正等预处理获取水体反射率,分别将单波段和不同特征波段组合的反射率与实测叶绿素a值进行皮尔逊相关分析,选取R20.8的波段组合进行建模,通过对3种波段组合反演结果对比和精度验证,发现基于CCD数据第4波段与第3波段反射率比值的二次模型具有良好的反演效果,模型预测值与实测值的最小相对误差为0.76%,平均相对误差10.99%,均方根误差为0.007 6 mg/L,明显低于实测叶绿素a浓度的平均值;最后基于该模型实现了太湖叶绿素a浓度反演,并对叶绿素a的时空分布进行了初步分析。     

渤海赤潮遥感监测方法比较研究

渤海是我国赤潮重灾区,近年来赤潮灾害频发且呈加剧趋势。有效监测渤海赤潮的发生、发展及消亡过程具有重要意义。本研究基于MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer）数据,比较分析了叶绿素浓度异常法、赤潮指数、波段比值法、红波段差值法、Karenia brevis指数等5种方法对渤海赤潮遥感监测的有效性。结果表明:5种方法均能有效监测到天津滨海旅游区附近海域的赤潮,不仅提取的范围与赤潮发生的最大面积相符,而且空间分布也一致。然而,由5种方法提取的秦皇岛附近海域的赤潮信息却表现出明显的差异,其中由叶绿素浓度异常法和波段比值法对赤潮信息的提取结果相对较为合理。因此,无论采用哪种方法进行赤潮监测,均需结合实地调查数据或ERGB（enhanced red-green-blue）影像等资料对不同时间、不同区域发生的赤潮的监测结果进行证实。     

EOS/MODIS数据在太湖蓝藻水华时空分布规律提取中的应用研究

EOS/MODIS数据非常适合于蓝藻水华的监测.为充分发挥EOS/MODIS数据高时间分辨率以及高光谱的独特优点,在2008年太湖蓝藻预警遥感监刹的基础上,利用MODIS数据开展了蓝藻水华时间和空间分布规律信息的提取方法研究,从蓝藻水华分布频率、分布区域的迁移变化以及基于水质指标反演(以温度为例)的相关性分析等方面系统开展太湖蓝藻水华时空发生规律提取方法研究,为蓝藻应急治理工作提供支持.     

基于光学视频的冰区核电海面浮冰监测与分析系统设计

随着能源需求的不断扩大,大型核电工程已逐渐向有冰海域分布。海冰是有冰海域海洋活动的首要灾害性环境要素,冰区核电站正常运行的首要问题是如何保障冷源取水不受海冰灾害影响而失效。本文根据冰区海水直接利用工程的监测需求,分析了光学视频在特定小区域海面浮冰监测中的优势,并基于海冰灾害风险评估的理论框架和信息处理流程,初步设计了冰区核电海面浮冰监测与分析系统。系统建成后,结合实时监测数据和风险评估数据库,可以快速提供冷源取水堵塞风险和预警信息,为企业和有关部门及时有效的采取防灾措施提供依据。     

基于支持向量机的绿潮灾害影响因素的权重分析

根据2012~2013年南黄海海域绿潮浒苔遥感监测分布面积数据及温度、天气状况、风向、风力、浪高5个影响绿潮浒苔扩散的气候因子,建立了相应的支持向量机回归模型.通过模型中各影响因素权重的变化分析绿潮灾害的发展过程,并与传统的单因素分析法进行对比,支持向量机回归更能准确得出各影响因素的权重及权重的变化规律.通过对权重变化规律的分析,给出在绿潮发生过程中漂浮、爆发和消亡阶段的划分依据.     

一种融合多波段比值法和随机森林算法的Sentinel-2绿潮信息提取方法

遥感卫星可以高效、大面积地监测海洋绿潮的发生及发展情况,而绿潮的精准识别提取尤为重要,对于维护海洋生态环境安全具有重大意义。本研究提出一种融合多波段比值法和随机森林算法（random forest,RF）的绿潮信息提取方法,基于高分辨率的Sentinel-2遥感影像,以苏北近岸海域为研究区,以绿潮和非绿潮两类地物为识别目标进行精准识别分类,并与最大似然法（maximum likelihood classification,MLC）、RF和支持向量机（support vector machine,SVM）以及融合多波段比值法的MLC和SVM等五种模型进行对比。结果表明：归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）和漂浮藻类指数（floating algae index,FAI）能够有效提高绿潮信息提取的准确性,融合这两种指数的RF模型分类结果 Kappa系数为0.98,总体精度为99.92%,高于其他五种模型。研究结果可为海洋环境生态及生物地球化学循环的相关研究与治理提供理论与技术支撑。