基于GOCI數(shù)據(jù)的黃海滸苔提取

王法景

摘?要：自2007年以來，黃海海域每年都會發(fā)生滸苔爆發(fā)增殖災(zāi)害，對沿海城市環(huán)境、水產(chǎn)業(yè)、旅游觀光業(yè)等造成嚴(yán)重危害。隨著科技的進(jìn)步，現(xiàn)已基本實(shí)現(xiàn)了對綠潮的光學(xué)遙感監(jiān)測。GOCI數(shù)據(jù)所具有的高時間分辨率是其它光學(xué)遙感數(shù)據(jù)所無法媲美的。基于GOCI數(shù)據(jù)對黃海綠潮進(jìn)行監(jiān)測也將發(fā)會越來越重要的作用。本文根據(jù)GOCI數(shù)據(jù)的波段設(shè)置特點(diǎn)，依據(jù)現(xiàn)行主流的綠潮提取算法為綠潮立體監(jiān)測提供可能。

關(guān)鍵詞：黃海;綠潮;GOCI

1 緒論

滸苔雖然無毒，且經(jīng)過加工后具備一定的價值[1-3]，但過量增殖卻會阻礙航道、造成海洋水生態(tài)惡化、導(dǎo)致綠潮災(zāi)害發(fā)生等，給國家和當(dāng)?shù)夭块T造成巨大經(jīng)濟(jì)損失[4-6]。國際上已將滸苔等綠藻類爆發(fā)性增殖稱為“綠潮”，而近年來綠潮無論從暴發(fā)次數(shù)、影響范圍等都成顯著的上升趨勢。由于光學(xué)遙感較于微波遙感具有價格低廉、適合目視解譯判讀等優(yōu)勢，因此光學(xué)遙感更適合對滸苔進(jìn)行大范圍宏觀監(jiān)測，也是現(xiàn)階段綠潮監(jiān)測的主要業(yè)務(wù)手段的遙感數(shù)據(jù)來源。本文基于全球首顆地球同步軌道水色衛(wèi)星GOCI（Geostationary Ocean Color Imager）數(shù)據(jù)，依據(jù)GOCI數(shù)據(jù)的波段特點(diǎn)綜述全球主流的綠潮監(jiān)測算法，改進(jìn)NDVI算法對綠潮進(jìn)行監(jiān)測提取。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 GOCI數(shù)據(jù)

GOCI數(shù)據(jù)是搭載在韓國2010年發(fā)射的全球首顆地球同步軌道水色衛(wèi)星。GOCI衛(wèi)星共有8個波段。GOCI數(shù)據(jù)的空間分辨率可達(dá)500m，為綠潮的監(jiān)測提供較多有用的信息，實(shí)現(xiàn)對黃海、部分東海地區(qū)準(zhǔn)實(shí)時滸苔動態(tài)監(jiān)測。

2.2 數(shù)據(jù)處理

對滸苔進(jìn)行監(jiān)測提取，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。基于GOCI數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理的過程主要包括幾何、大氣校正和綠潮范圍提取等三步。

2.2.1 幾何校正

基于GOCI數(shù)據(jù)的幾何校正主要包括利用控制點(diǎn)的方法和GLT等方法，控制點(diǎn)方法首先利用已幾何校正后的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)建立與GOCI數(shù)據(jù)共同的地面控制點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對GOCI數(shù)據(jù)的幾何校正。而GLT方法是利用輸入的幾何文件生成一個地理位置查找表（geographic lookup table，GLT），該表是一個二維圖像文件，包含的兩個波段分別是地理校正影像的行和列。GLT幾何校正方法具有操作過程簡單、運(yùn)算速度快、校正精度高等優(yōu)點(diǎn)，特別適合像GOCI這種低分辨率的衛(wèi)星影像進(jìn)行幾何校正。本文所采用的幾何校正方法便是后者，將校正后的GOCI影像進(jìn)行與谷歌地圖矢量疊加分析，發(fā)現(xiàn)其校正效果良好。

2.2.2 大氣校正

本文利用GOCI數(shù)據(jù)處理軟件GDPS對GOCI數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正：首先利用該軟件生成消除瑞麗散射后的二級產(chǎn)品（Rayleigh Corrected Radiance），然后對得到的二級產(chǎn)品采用“暗像元”法消除氣溶膠等大氣影響，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)GOCI數(shù)據(jù)的大氣校正。

2.2.3 海陸分離

綠潮分布范圍提取的關(guān)鍵是區(qū)分陸地與海水，海水與綠潮。陸地對提取綠潮信息的干擾較大，在GOCI數(shù)據(jù)預(yù)處理中，需要對海陸范圍進(jìn)行分離。本文海陸分離也是利用GDPS軟件：利用GDPS生成的COCI L2P產(chǎn)品中的Landmask Image對陸地進(jìn)行掩膜，獲取海水范圍。右圖為經(jīng)過預(yù)處理后生成的2014年6月18日8景COCI影像。

3 結(jié)論與討論

GOCI數(shù)據(jù)對綠潮的監(jiān)測發(fā)揮著越來越重要的作用，與MODIS數(shù)據(jù)相比存在這波段數(shù)少、分辨率較低、無法全球觀測等劣勢，但是以其高時間分辨率的優(yōu)勢能夠保證綠潮從開始、暴發(fā)、消亡等過程進(jìn)行全程監(jiān)測，而且能夠進(jìn)行日變化、時變化監(jiān)測，對于綠潮的成因、漂浮規(guī)律等具有很高的研究價值。機(jī)載SAR數(shù)據(jù)費(fèi)用昂貴，但作為GOCI數(shù)據(jù)的一個有效補(bǔ)充，也發(fā)揮著其不可替代的作用，其高空間分辨率也會是未來監(jiān)測綠潮的主流。

致謝

感謝韓國水色衛(wèi)星中心KOSC提供的GOCI數(shù)據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]林文庭.淺論滸苔的開發(fā)與利用.中國食物與營養(yǎng)，2007，（9）：23-25.

[2]Fleurence J，Gutbier G，Mabeau S，Leray C. Fatty acids from 11 marine macroalgae of the French Brittany coast. Journal of Applied Phycology，1994，6（5/6）：527-532.

[3]劉英霞，常顯波，王桂云，趙俊生.滸苔的危害及防治[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，20：9566-9567.

[4]王超.滸苔（Ulva prolifera） 綠潮危害效應(yīng)與機(jī)制的基礎(chǔ)研究[D].青島：中國科學(xué)院海洋研究所，2010.

[5]于波，湯國民，劉少青.滸苔綠潮的發(fā)生、危害及防治對策[J].山東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2012，03：102-104.

[6]Ryu J H，Han H J，Cho S，et al.Overview of geostationary ocean color imager（GOCI） and GOCI data processing system（GDPS）[J].Ocean Science Journal，2012，47（3）：223-233.

基金項目：楊凌職業(yè)技術(shù)學(xué)院2019年自然科學(xué)研究基金項目（項目編號：A2019024）