基于機(jī)載高光譜成像技術(shù)的海洋生態(tài)監(jiān)測(cè)

雙利合譜 研發(fā)部 吳亞藍(lán)

1 前序

高光譜成像作為一種新型的光譜成像技術(shù)，在海洋生態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域中充分展現(xiàn)了其自身的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。由于高光譜成像光譜儀具有光譜覆蓋范圍廣、分辨率高和波段多、圖譜合一等優(yōu)點(diǎn)，因此已成為海洋總氮、總磷等的有效監(jiān)測(cè)手段。它既可用于海水中高錳酸鹽濃度、懸浮泥沙含量、某些污染物和表層水溫探測(cè)，還可用于海冰、海岸帶等地表的探測(cè)。

國(guó)內(nèi)海洋遙感應(yīng)用基礎(chǔ)研究主要是一些數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建。在海洋水質(zhì)監(jiān)測(cè)應(yīng)用方面，只有可見光波段的光譜能夠觀測(cè)水下的狀況。另外，陸源污染、海水養(yǎng)殖、灘涂等海岸帶典型要素的光譜特性研究工作也在開展，研究人員以航空/衛(wèi)星的高光譜圖像為數(shù)據(jù)源，選取陸源污染、海水養(yǎng)殖、灘涂為監(jiān)測(cè)要素，進(jìn)行上述要素的光譜波段敏感性研究，獲得其探測(cè)的最佳波段，并進(jìn)一步發(fā)展準(zhǔn)確、快速識(shí)別和探測(cè)技術(shù)。在海洋表面溫度測(cè)量、海洋表層懸浮泥沙濃度的定性或半定量的觀測(cè)、海洋動(dòng)力現(xiàn)象的研究等方面都開展了相應(yīng)的研究。通過(guò)水質(zhì)遙感監(jiān)測(cè)分析水體反射光譜特征與水質(zhì)參數(shù)濃度之間的關(guān)系，建立水質(zhì)參數(shù)的反演算法。這是一種不僅省時(shí)省力，而且還可以利用衛(wèi)星影像進(jìn)行全面、及時(shí)的水質(zhì)監(jiān)測(cè)的方法。

2  材料與試驗(yàn)部分

野外試驗(yàn)飛行總共為兩次，均在中國(guó)的某段海面上進(jìn)行。

2.2  數(shù)據(jù)采集設(shè)備

本次試驗(yàn)采用大疆六旋翼無(wú)人機(jī)M600 Pro(無(wú)人機(jī)凈重約4 kg，最大載重約 10 kg)，在無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)上搭載江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的高光譜成像光譜儀GaiaSky-mini-2，該成像系統(tǒng)采用擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的內(nèi)置推掃方式獲取地面圖像(其主要參數(shù)見表1)。無(wú)人機(jī)的飛行高度均為300m，分別采集了33景和37景圖像，無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)的實(shí)景圖如圖1所示。

表1   GaiaSky-mini2 無(wú)人機(jī)載成像高光譜儀系統(tǒng)參數(shù)

圖1   無(wú)人機(jī)高光譜成像系統(tǒng)實(shí)景圖

2.3  無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理與分析

無(wú)人機(jī)高光譜圖像的預(yù)處理在江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的SpecView軟件中進(jìn)行，包括鏡像變換、黑白幀校準(zhǔn)（如公式1所示）。

     (1)

式中，Rref 是黑白校正過(guò)的圖像的反射率值，DNraw 是原始圖像的DN值，DNwhite為白板的白幀數(shù)據(jù)，DNdark 是相機(jī)的系統(tǒng)誤差DN值。

考慮到無(wú)人機(jī)飛到一定高度后，高光譜成像儀獲取的高光譜影像數(shù)據(jù)可能會(huì)受到大氣、水汽等因素的影響。為了消除這些因素的影響，我們（系統(tǒng)）在無(wú)人機(jī)起飛之前，在拍攝區(qū)域放置一塊經(jīng)過(guò)國(guó)家計(jì)量院標(biāo)定過(guò)的2m*2m灰布，在高光譜影像獲取的時(shí)候，只需要在其中的一景高光譜影像中覆蓋到灰布即可。消除大氣、水汽等因素影響的方法如公式2所示。

    (2)

式中，Rfixed 是消除大氣、水汽等因素后的圖像光譜反射率，Rref是經(jīng)過(guò)黑白校正后的圖像反射率，Rstandard是經(jīng)過(guò)國(guó)家計(jì)量院標(biāo)定的灰布的光譜反射率，Rgrayref 是經(jīng)過(guò)黑白校正后圖像中灰布的光譜反射率。

2.4  無(wú)人機(jī)高光譜影像拼接

無(wú)人機(jī)高光譜影像的拼接采用江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發(fā)的無(wú)人機(jī)高光譜拼接軟件SpecStitcher進(jìn)行拼接，該拼接軟件有圖像篩選、拼接預(yù)覽、投影方式選擇、拼接方法選擇、重采樣方法選擇、是否勻色、拼接結(jié)果格式輸出選擇等功能。拼接軟件界面如圖2所示。

圖2  無(wú)人機(jī)高光譜拼接軟件SpecStitcher

3  結(jié)果與分析

圖3.1（左）及圖3.2（左）為利用無(wú)人機(jī)高光譜拼接軟件SpecStitcher對(duì)海面及其海岸的無(wú)人機(jī)高光譜影像的三波段拼接效果預(yù)覽圖（RGB分別代表640 nm/550 nm/460 nm最鄰近波長(zhǎng)）。從拼接結(jié)果來(lái)看，第一次與第二次采集到的海面影像數(shù)據(jù)拼接效果較好。提取出陸地和海水的光譜曲線如圖3所示。

 

圖4 海水與陸地光譜對(duì)比

無(wú)人機(jī)高光譜影像不僅包含有河流，還有其他的樹木、雜草、土壤、道路、建筑物等，從影像中提取感興趣的目標(biāo)物，通常的方法有非監(jiān)督分類、監(jiān)督分類、決策樹、面向?qū)ο蠓诸惖?，本研究采用監(jiān)督分類的馬氏距離法對(duì)拼接好的無(wú)人機(jī)高光譜影像進(jìn)行分類，從而提取了兩次數(shù)據(jù)中的海水信息，并對(duì)第二次海水進(jìn)行可見總氧、總磷和高錳酸鹽等水質(zhì)參數(shù)的反演。兩次飛行提取出的海水信息如圖3.1（右）及圖3.2（右）所示。

3.2  無(wú)人機(jī)高光譜影像河流提取方法

3.3  總氮、總磷和高錳酸鹽的反演

水體中總氮、總磷和高錳酸鹽含量是衡量水質(zhì)的重要指標(biāo)。常規(guī)氮磷和高錳酸鹽的測(cè)量方法需要長(zhǎng)時(shí)間的高溫、高壓消解，且消解的溫度、時(shí)間和試劑對(duì)測(cè)定的結(jié)果均有較大的影響，整個(gè)操作煩瑣、費(fèi)時(shí)和耗力；因此本研究試圖利用高光譜遙感技術(shù)，通過(guò)對(duì)水體中氮、磷和高錳酸鹽光譜的測(cè)定，探索水體氮、磷和高錳酸鹽與反射光譜特征的關(guān)系，建立氮、磷濃度和高錳酸鹽的反演模型，為湖泊、水庫(kù)和河流等大型內(nèi)陸水體氮磷及高錳酸鹽遙感定量監(jiān)測(cè)提供理論依據(jù)。目前的一些研究?jī)H根據(jù)總氮、總磷、高錳酸鹽與海水水質(zhì)之間具有的密切相關(guān)關(guān)系，建立總氮、總磷和高錳酸鹽的遙感信息模型。

以第二次無(wú)人機(jī)飛行數(shù)據(jù)為例，利用機(jī)載高光譜影像反演海水的總磷濃度、總氮和高錳酸鹽濃度的分布圖，如圖5所示。

4 結(jié)論與討論

本文以中國(guó)某段海面作為研究對(duì)象，利用無(wú)人機(jī)搭載高光譜成像儀獲取的海面光譜圖像信息，采用拼接軟件對(duì)獲取的影像進(jìn)行拼接以得到一段完整的海面及海灘的高光譜影像數(shù)據(jù)；基于海水的固有特性，提取了兩次無(wú)人機(jī)高光譜數(shù)據(jù)中的海水信息；進(jìn)而根據(jù)現(xiàn)有報(bào)道的地面尺度研究海洋、湖泊富營(yíng)養(yǎng)以及水污染的高光譜數(shù)據(jù)模型，選擇了穩(wěn)定性較好的經(jīng)典模型，對(duì)兩段海面進(jìn)行富營(yíng)養(yǎng)（總氮、總磷和高錳酸鹽）的反演研究。結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研以及高光譜影像反演效果來(lái)看，本實(shí)驗(yàn)可以很好地反映出海面的富營(yíng)養(yǎng)和受污染程度。該研究為水利、水電部門和環(huán)保部門提供了一種監(jiān)測(cè)海水富營(yíng)養(yǎng)及受污染的分布情況的有效方法，為相關(guān)技術(shù)人員判斷污染源以及尋找水體富營(yíng)養(yǎng)的原因提供了有效的技術(shù)手段。