水色遥感原理及悬浮物的卫星遥感信息识别概述
第1章绪论
1.1国内外研究现状
LANDSAT一1刚刚发射成功,WiesblattEA和YargerH.L.等就提出了用LANDSAT一1MSS遥感数据定量计算水体悬浮泥沙含量的统计模型,这无疑是最早采用陆地卫星影像进行的遥感定量工作之一,同时也反映出人们是怎样急切地盼望能用卫星遥感技术解决这一问题。此后很多研究者在这方面进行了实验,建立了各种不同形式的经验关系式。而且海湾水质的遥感定量监测也一直是环境遥感工作者追求的目标之一,并提出了各种各样的基于卫星遥感数据的分析方法。
影响沿岸和河口水体质量的主要因子是叶绿素和悬浮物。近年来,各国的遥感工作者相继建立了一些有效的悬浮物估算模式。采用的遥感手段有MSS、MT、AVHRR和CZCS等传感器。采用的方法有相关分析、回归分析等方法。lemas等人在1974年采用Landsat多光谱扫描仪MSS数据探测到Delaware湾的悬浮物浓度。
1983一1985年期间,国家海洋局组织关于单位对六五;国家科技攻关项目遥感技术在海洋环境与资源调查中开发的研究;进行安排时,专门组织力量选择长江口及杭洲湾两个海区对悬浮泥沙遥感定量模式进行科技攻关。在技术路线上,提出了含沙水体反射率或反射率函数f()R概念。通过理论计算、含沙水体光谱反射率实验测试及现场同步测验数据验证相结合的方法,分别获得了三种不同信息源的悬浮泥沙遥感定量模式。
.气象卫星AVHRR第一通道(0.58一0.68拼m)遥感图象定量模式.
陆地卫星MSS多波段比值逐步回归模式.
陆地卫星MT多波段反射率与水体悬浮泥沙经验关系式
总之,国内外利用卫星遥感提取悬浮泥沙的研究已做了很多的工作,但如何建立一种通用模式,如何进一步提高模型的精度,则是很多遥感工作者仍在潜心研究的问题。而且这对于促进水色卫星遥感的技术进一步发展具有十分重要的意义。当然要有效地利用卫星遥感提取悬浮泥沙的关于信息,就必须对水色遥感有深入的了解。
1.2研究的应用前景
本论文是一项应用性研究,它的成果将直接服务于应用。足够精度的悬浮物卫星遥感提取方法,将产生巨大的效益。首先可以利用卫星大尺度快速同步的特点来进行沿海土地资源潜力预测。可以通过卫星遥感监测大河河口泥沙场时空分布规律及其沉积部位。
其次,可以进行沿海港口、航道淤积量估计。随着世界经济一体化进程的加速,水运事业的国际竞争促使我国港口,航道建设向大吨位泊位和浅水深用的需求扩展,这就导致工程规划、设计和管理决策部门迫切了解拟建工程海域海岸稳定性和泥沙回淤状况,而遥感图象可以提供泥沙浓度场分布,细颗粒泥沙再悬浮、滩槽泥沙交换,岸滩冲淤变化等多种信息。
最后,还可以帮助沿岸及浅海生态环境的评价。悬浮泥沙散射特性直接影响近岸和陆架水的光穿透深度,从而引起水生生物系统中由垂直温度结构及混合层深度造成的浮游植物生产量的差异;而悬浮泥沙遥感信息又可作为优良的示踪剂分析河口冲淡水,海洋锋面与水团,近岸海水水体温度、盐度、密度、水色、透明度及营养盐、海底沉积物等要素对沿岸及浅海生态环境的影响,其应用背景可为O~20米等深浅之间近2亿多亩浅海水产增养殖开发潜力进行环境评估。
另外利用卫星遥感技术提取出悬浮物信息,还可以在二类水体的赤潮卫星遥感监测中排除悬浮物的干扰有效提取出赤潮信息为减灾防灾服务,从而创造出巨大的减灾效益。
第2章水色遥感机理
2.1纯水和纯海水的光谱特征
2.1.1纯水的光谱特性
纯水的光谱吸收特性已有很多文献报道过。Morel和rPieur采用吸收分光光度测量法对纯水在所选的可见光谱段的光学吸收系数进行了测量。多数早期的吸收测量都是采用传统的吸收分光光度测量技术来完成的。这些技术需要对传输单元的光学特性进行认真的评估及准备免受污染的纯净水。在这些早期的实验数据中存在着很大的离散性。而近期的数据除了Moerl和rPie盯的认真工作以外,还包含一些新技术,用以避免早期试验中出现的一些问题。这样就使得后期的数据虽然不如以前发表的数据精度所说的那样高,但离散度很小。
通过测量,Clare等人给出的纯水光谱吸收结果列于表2一1中。从纯水对光的衰减看,在可见光谱区,蓝光透射率最大,红光衰减率最强。与散射比较,纯水对光的衰减,主要是吸收引起的,在红外光谱区,相对于吸收而言,散射影响可以忽略。由于选择吸收效应,纯水在750一76Onm处出现吸收最大值,在其它波段存在若干窄的吸收带。
纯水对光的散射常被当作分子散射来处理。研究结果表明,纯水引起的光散射基本上遵从才;定律。Shifirn也提供了水分子的散射结果。他认为n值应在4.05和4.65之间。1988年又总结出散射系数在546mn处的值从纯水的0.0O109m一,到盐度为35的海水的0.OOZO7m一,之间变化。此结果为20℃水的实验结果。同时他也指出散射随温度而下降。
实际上,水中光的散射还与散射角、偏振等关于。
而RobinM.Po口e和Edward5.Fry采用两种相互独立的方法进行了测试:(l)光热探侧器集束折射技术(2)集成空腔技术。两种方法虽然不同,但结果却有很好的一致性。但集成空腔技术更易于操作。RobinM.P叩e和Edward5.Fyr试验发现,兰光段的吸收比以前所认为的要低很多。获得了380一7O0mn的22℃纯水系数。Robim和Fyr用积分球(空腔)测量的吸收光谱曲线如图2.1所示。可以看出,在418nm波段的蓝光区吸收值最小,而在红光区吸收最大,这与上述结果是一致的。
2.2水体分类(一类二类)
2.2.1水色遥感
习惯上我们用纯水来表明那些只含水分子本身和溶解无机盐的水体。自然水体的光学属性受到几种物质的影响。换言之,除了纯水本身外,还有三种主要成分:a.浮游植物:主要指浮游植物和其他的微生物。但为在光学属性识别上的方便而统称之为浮游植物。b.悬浮物(无机):尽管微生物也是悬浮物;,但我们通常指无机悬浮物。c.黄色物质:主要是有颜色的无机溶解物质。
在较浅近岸和内陆水体中,波浪和流运动把底部沉积物搅起使之悬浮,因而显著地改变了海洋水色。此处悬浮物并不是指某一单一类型物质而是指具有不同特征的物质总体。例如珊瑚礁岸边的白沙就跟河流入口处的红土有所不同。当然悬浮物也包括其他来源的悬浮颗粒,如沉积的大陆碎屑,或者火山沉积物。
2.2.2一类水体和二类水体
为方便对水色遥感的研究,根据水体中悬浮和溶解物对水体光学属性影响不同,Morel和Prieur(1977)把海洋水体分为一类和二类水体,后来Gordon和Morel(1983)又加以完善。一类水体主要指光学属性变化基本来自于浮游植物影响的水体。而二类水体则不仅受浮游植物和相关的颗粒影响,而且还受那些独立于浮游植物的其他物质影响,比如悬浮无机物和黄色物质。实际上除了浮游植物之外,有一些小有机物诸如鞭毛藻,异养菌和病毒,对一类水体的光学属性也有着较重要的作用。所以说一类水体的光学特性并不是由浮游植物唯一决定。只是规定一类水体中来自于其他物质的影响相对较小,能够被表示为浮游植物的函数。而在二类水体中其他的颗粒物或黄色物质可能显著影响着光学特性。
对这两类水体的描述如图2.3所示。图.23利用三角图来给水体分类,这种分类是基于浮游植物、黄色物质和悬浮物三种成分对光学属性的相对贡献来进行的。纯水的光学属性本身并不影响分类。在三角图中,水样的光学特征用单个点来表示,三个轴则表示三种成分各自的折射贡献。无论哪种成分的贡献在信号中占绝对主导的地位,代表该水样的点都会朝着相应的顶点移动。而如果三种成分的贡献都较均衡,那么点就会向中心的等边三角形移动。
由图2.3可见,有几种明显的类型:
a.一只有一种成分占主导地位的情形。此时水体就会落到靠近三个顶点的三个较小的三角形之中。在这三个小三角形中,三种成分中的每一个的贡献都超过总量的三分之二。
b.有两种成分占主导地位,而第三种成分作用很次要的情形,其用沿轴的三个梯形来表示。
c.三种成分都很重要的情形。其用位于中心的内在三角形来表示。从光学的观点来看,这是最复杂的水体。
第3章悬浮遥感模型........16
3.1概述.............16
3.2悬浮遥感模型的理论基础..................16
3.2.1含沙量与反射比的函数关系...........16
3.2.2遥感探测的理论基础........18
第4章水体光谱测量......28
4.1水体光谱的测量原理............28
4.2光谱测量仪器与过程...............29
第5章神经网络分析方法.........31
5.1神经网络技术介绍...........31
5.2神经网络技术原理...........31
第6章数据采集与处理分析
6.1现场数据采集
为了建立遥感探测模型,必须有与卫星图象同步的现场数据。我们于1999年5月10日在大连湾进行了卫星遥感和海面测量同步实验,现场工作用两条船在大连湾内和大连南部海域同步进行。现场取样和光谱测量工作时间为9:00一15:oo。Landsat在大连湾过境的时间为北京时间上午10时。
6.2现场数据的处理分析
6.2.1悬浮物质浓度测定
测定悬浮物质浓度,最常用的方法有过滤重量法、光学法等。本次试验测定悬浮物质浓度采用重量法。过滤重量法准确度较高,最大相对误差4一5%。此外尚可保存样品,进行粒度、矿物成份及有机碳等项目的分析。适用于河口、港湾和大洋水体中悬浮物质的测定。方法原理是使一定体积的水样通过0.45户m的滤膜,称量留在滤膜上的悬浮物质的重量,计算海水中的悬浮物质浓度。其检出限:Zmg/L;测定上限:so00mg/L。
6.3.1.1悬浮物测量现场作业步骤
1)组装抽滤系统,抽滤的适宜压力为sxlo」一6xlo节a,负压过大,悬浮物质颗粒嵌入滤膜微孔,妨碍过滤,为此,在真空系统中须有压力表。
2)用不锈钢镊子把预先称重为玛的水样滤膜置于予先称重为凡的空白校正膜的上面,放入过滤器中,装好。
3)将水样振摇均匀,倒入量筒,量取一定体积。(视悬浮物浓度而定,大于1000mg/L者取50一10OmL;小于100mg/L时,量取1一SL)。
4)开启真空泵,接通开关,将水样倒入过滤器内,量筒用蒸馏水洗净,并倒入过滤器。为了洗掉盐份,待抽干后,再用蒸馏水淋洗悬浮物质三次,每次50mL,再抽干。
5)用不锈钢镊子取下滤膜放在原滤膜盒内置于红外灯下低温(50℃)烘干,或自然环境下风干。盖好滤膜盒盖,按次序保存,带回实验室。
第7章大连湾悬浮遥感模型建立
7.1训练与计算
7.1.1海区计算
对于3层BP网络进行反复训练,以确定最终控制参数w、b,表7一2给出了用于神经网络计算的权值和闭值。然后再把目标海区作为输入仿真计算。图7.1为经过神经网络分析计算求得的大连湾悬浮物浓度分布图。
7.2结果与讨论
7.2.1神经网络分析结果
从7.1图中可清晰反映出悬浮物浓度高低的变化。悬浮物浓度变化于0.8一17.Zmg/L之间。总的来看,悬浮物浓度的分布是近岸高,远海低,没有形成明显的低值区。甜水套一臭水套一大连港一带的海域的值较高(8.7一14.smg/)L,寺儿沟外至老虎滩近海的值也相对较高(6.5一10.Zmg/)L:滨海路南侧海域的悬浮物值相对不高(4.3一7.Zmg/L)。大连湾中部的悬浮物浓度值相对较低4.smg/L。三山岛东南部海域的悬浮物浓度(5.8一7.Slgn/L)要高于其西南部海域3.smg/L。
7.2.2回归分析计算与比较
除了利用神经网络方法来建立模型之外,还运用统计方法来对这些卫星和现场数据进行分析计算,建立了回归模型。首先对不同的波段和其间的比值进行线形和非线形的回归计算,以发现较优组合。经比较选择,本文采用两种回归方法进行分析。
参考文献（略）