基于GF-4 衛星遙感數據的赤潮信息識別方法
——以秦皇島海域為例*

宋 彥 ，王 寧 ，丁 一 ，辛 蕾 ，孫 青 ，姜 濤

（1.國家海洋局北海預報中心，山東 青島 266061；2.山東省海洋生態環境與防災減災重點實驗室，山東 青島 266061；3.91033 部隊，山東 青島 266061）

赤潮是由海水中的某些浮游植物、原生動物或細菌在一定環境條件下，短時間內暴發性增殖或聚集而引起的一種水體變色的生態異常現象，主要分為有害赤潮和無害赤潮兩大類。近年來，隨著我國近岸海水富營養化愈加嚴重，有毒赤潮頻繁發生且規模不斷擴大，嚴重破壞海洋生態環境，影響海洋捕撈業、海水養殖業等海洋經濟產業，甚至威脅人類的身體健康和生命安全[1]。因此，加強赤潮研究和防治顯得尤為迫切。而赤潮監測對研究赤潮形成原因、研判赤潮過程的環境特征以及做好赤潮災害預警預測都十分關鍵。

赤潮監測的方法主要有現場監測和衛星遙感監測兩種。傳統的現場監測主要依靠船舶監測或航空監測，需要監測人員乘船到赤潮海域進行水質監測、生物采樣分析等現場測量，或通過航空拍攝方式監測赤潮海域，這些方法監測精確度相對較高，但監測耗時長、人力物力成本高、覆蓋點位有限、難以獲取赤潮總體面積，很難適應赤潮暴發快、變化快、周期短的特點。相比之下，衛星遙感監測利用赤潮水體的光學特性，通過衛星遙感影像識別赤潮水體、提取赤潮信息，確定赤潮面積和覆蓋范圍。衛星遙感監測具有空間覆蓋范圍廣、時間重訪率高、成本相對較低等優點，并且受時間、海況、天氣狀況等因素的限制比現場監測方式小得多，可以更好地監測赤潮的動態變化，成為赤潮監測的重要手段[2-3]。

國內外大量學者做過基于遙感手段的赤潮監測方法研究。1974 年，Strong 利用陸地衛星Landsat 的MSS傳感器第6 波段單波段數據進行了湖泊赤潮的探測[4]。1983 年，Holligan 等基于赤潮水體和非赤潮水體的光譜特征，提出了利用CZCS 遙感數據第1 波段和第3波段的遙感反射率建立雙波段比值模型探測赤潮的方法，提取效果較為理想，為后來學者研究利用其他水色傳感器建立多波段差值比值法奠定了基礎[5]。1993 年，胡德永基于陸地衛星Landsat 的TM 傳感器數據分析了赤潮水體與清潔水體、渾濁水體的光譜特性，發現三類水體在第3 波段和第4 波段存在反射率差異[6]。1994年，Gower 為解決在高亮度水體中雙波段比值法過飽和的問題，提出了基于AVHRR 遙感數據的雙波段差值比值法[7]。2002 年，Koponen 等人利用 MODIS 衛星250m 分辨率數據和1000m 分辨率數據進行多波段假彩色合成，研究提取了波羅的海的赤潮信息[8]。2003年，Stumpf 等提出利用SeaWiFS 傳感器數據反演的葉綠素a 濃度異常值與平均值之差監測葉綠素a 濃度異常現象，減少葉綠素a 濃度反演誤差，并將該方法成功用于墨西哥灣K. brevis 藻赤潮識別[9]。同年，Huang 等基于赤潮水體溫度變化的特征建立了人工神經網絡法，利用NOAA/AVHRR 遙感數據識別了我國渤海夜光藻赤潮水體信息[10]。2004 年，Kahru 等人利用MODIS數據第1、4、3 波段合成的真彩色影像，對秘魯Paracas灣進行了監測，通過第1、2 波段的反射率差值識別赤潮信息強度[11]。同年，Tang 等利用衛星遙感數據反演葉綠素濃度、海表溫度和風場數據，綜合了海岸帶等深線信息及現場觀察，提出建立赤潮深層機制的建議[12]。2006 年，王其茂等利用赤潮水體的光譜特性及赤潮發生時水體中葉綠素a 濃度的變化特征，綜合水體懸浮泥沙信息，提出了利用MODIS 遙感數據第3、4、9、11波段提取赤潮信息的反演方法[13]。2010 年，趙文化等利用MERSI 遙感數據葉綠素濃度與熒光指數雙閾值方法有效監測了我國東海赤潮[14]。2007 年，李繼龍等使用MODIS 真彩色影像構建多波段差值比值，通過海表溫度和葉綠素a 濃度等參數選取閾值，對長江口及鄰近海域的赤潮進行反演提取[15]。2011 年，Son 等利用MODIS遙感數據光譜信息提出了光譜分類方法，并將其應用在五次不同的赤潮事件中[16]。2012 年，孫麗雅等基于MODIS 遙感數據分析水體葉綠素濃度信息，提取東海赤潮信息，發現使用葉綠素濃度的月平均差值法能有效提取水體異常信息，比起閾值法更能反映出赤潮發展趨勢[17]。2017 年，張賀和鄭小慎利用MODIS 遙感數據和GOCI 遙感數據研究基于葉綠素a 濃度的赤潮反演方法，通過實測數據建立針對渤海海域的反演模型，較好地提取了2014 年渤海赤潮[18]。2017 年，江彬彬等利用GOCI 遙感數據的歸一化離水輻射率參數通過閾值法對赤潮進行判別，有效地監測了我國東海不同時間不同地點的三次赤潮[19]。2020 年，姜德娟等利用MODIS 數據采用葉綠素異常法、赤潮指數法、波段比值法、紅波段差值法和Karenia brevis 指數法五種方法提取渤海赤潮信息，發現渤海的不同海域對算法的適應性有所差異[20]。由于這些衛星數據難以同時兼顧空間分辨率、時間分辨率及時效性，并且赤潮提取算法的遷移性較差，這些方法在我國赤潮災害業務化監測工作中的應用有所局限。

我國的GF-4 衛星運行在地球同步軌道，搭載了一臺可見光50m 分辨率、中波紅外400m 分辨率、大于400km 幅寬的凝視相機，具備可見光、多光譜和紅外成像能力。GF-4 衛星相比MODIS、MERIS 等衛星具有分辨率高、重訪周期短、幅寬大、響應快速、機動靈活等優勢[21-22]，相比 Landsat、GOCI 等衛星時效性、靈活性更高，更適用于赤潮信息提取，但目前基于GF-4 衛星的研究還比較少。此外，秦皇島附近海域赤潮監測是我國渤海生態環境監測任務的重要內容。隨著秦皇島附近海域的環境治理力度逐年加大，赤潮頻率降低、面積減小，需要使用更高分辨率的衛星數據進行監測，而目前尚未見在該海域應用GF-4 衛星遙感數據識別赤潮水體、提取赤潮信息的有效算法。因此，本文采用GF-4衛星遙感數據作為數據源，研究適用于秦皇島附近海域赤潮信息提取的方法，以期為該海域赤潮遙感監測提供參考。

1 研究區域與數據預處理

1.1 研究區域

本文選取秦皇島附近海域為研究區域（經度范圍119°10′0"E-120°0′0"E，緯度范圍 39°20′0"N-40°0′0"N），位置示意圖如圖1 所示。秦皇島附近海域是渤海赤潮高發海域，秦皇島附近海域赤潮監測是渤海生態環境監測任務的重要內容。根據《秦皇島市海洋環境公報》和《中國海洋災害公報》數據統計，2005 年至2020年該海域發現赤潮至少50 起，累計發現赤潮面積超過13980km2，給海洋經濟造成了嚴重影響[23-25]。

圖1 秦皇島附近海域位置示意圖

1.2 GF-4 衛星數據介紹

高分四號（GF-4）衛星于 2015 年 12 月 29 日成功發射，是我國第一顆地球同步軌道遙感衛星，具有分辨率高、重訪周期短、幅寬大、響應快速、機動靈活等優勢，能夠克服衛星圖像分辨率低和衛星觀測時間間隔長、覆蓋范圍小等缺陷，為我國海洋災害監測提供快速、可靠、穩定的光學遙感數據保障。

GF-4 衛星可見光近紅外通道包含5 個波段，中波紅外通道包含1 個波段。各波段寬度、空間分辨率、幅寬等特征信息如表1 所示。

表1 GF-4 衛星有效載荷技術指標

1.3 數據預處理

GF-4 衛星數據處理主要包括輻射定標、大氣校正、幾何校正、圖像裁切、陸地掩膜以及圖像增強等。

使用以下公式對GF-4 衛星數據進行輻射定標：Le＝Gain×DN＋Bias。其中，Le 為衛星載荷通道入瞳處等效輻射亮度，DN 為衛星載荷觀測值，Gain 和Bias 分別為定標系數增益、偏移量。Gain 和Bias 的值從中國資源衛星應用中心網站直接獲取，通過運算將傳感器記錄的原始無量綱DN 值轉換為圖像輻射亮度。

利用ENVI 軟件中的FLAASH 大氣校正模塊對GF-4 影像進行大氣校正。輸入處理后的輻射定標數據，設置參數，獲得地表反射率數據。利用ENVI 軟件的正射校正流程化工具對GF-4 衛星數據進行正射校正。正射校正結束后對圖像做自動配準，控制均方根誤差（RMSE）小于1 個像元，以保證幾何校正的精度[26]。

為提高影像處理效率，對GF-4 衛星影像進行裁切，去除研究區域之外的影像。對裁切后的影像進行陸地掩膜處理，排除陸地干擾，便于識別海水與赤潮信息。圖像增強可以加強影像上的感興趣特征，突出赤潮水體與非赤潮水體的對比信息，提高信息分類精度。

2 赤潮信息提取原理與方法

基于衛星遙感數據提取赤潮信息，主要原理是赤潮生物引起海水水質變化，導致赤潮發生區域的水體光譜特性與其他水體光譜特性不同，這一特點在遙感上表現為水體的遙感反射率發生不同程度的增強或減弱。

2.1 赤潮水體光譜特性

赤潮水體和非赤潮水體的光譜特性曲線有明顯差異[27]。通過觀察不同水體的光譜特性，可以明顯地區分赤潮水體和非赤潮水體。整體來講，赤潮水體的光譜特性主要表現在可見光波段和近紅外波段。從遙感反射率看，赤潮水體的反射率較低，非赤潮水體的反射率較高；從反射峰、吸收峰看，赤潮水體在440-460nm 的藍光波段和650-670nm 的紅光波段處形成吸收峰，在560-580nm 的綠光波段和690-710nm 的紅光波段處形成反射峰，而非赤潮水體則沒有這一特征。大量水體實驗表明，赤潮水體中生物密集、葉綠素含量高，對黃光吸收多，對綠光反射強，導致了這一光譜特征。

2.2 GF-4 衛星波段特征及對赤潮信息的敏感度

結合赤潮水體和非赤潮水體的光譜特性，針對GF-4 衛星的波段設置，獲得如圖2 所示的光譜特性曲線。不難看出，兩類水體在GF-4 衛星的不同波段反映的信息有所局限，但仍然能夠明顯區分相互間的差異。

圖2 基于GF-4 衛星波段設置的赤潮水體和非赤潮水體光譜特性

2.3 赤潮信息提取方法

通過分析基于GF-4 衛星的赤潮水體光譜特性發現，赤潮水體與非赤潮水體在第2、3、5 波段的遙感反射率特征差異較大，換言之，這三個波段對赤潮信息的敏感度更高、使用價值更大，可以作為赤潮信息提取的重要指標。根據赤潮水體的光譜特性和GF-4 衛星的波段設置特點，提出三種基于GF-4 衛星的赤潮信息提取方法。

2.3.1 雙波段比值法

相比非赤潮水體，赤潮水體具有更為明顯的吸收峰和反射峰，而非赤潮水體在相應波段變化比較小。王其茂等曾利用這一特點，基于MODIS 衛星數據發展了的閾值提取方法（R3 為 459-479nm 的可見光藍光波段，R4 為545-565 nm 的可見光綠光波段，Cr 為常數）[13]。對比MODIS 衛星數據和GF-4 衛星數據的波段設置差異，針對性嘗試的雙波段比值赤潮提取方法。其中，R2、R3 分別是GF-4 衛星第2 波段和第3 波段的遙感反射率，分別含有赤潮水體的反射信息和赤潮水體的吸收信息；Cr 是常數，其大小與研究區域的水體特性以及赤潮藻種有關，基于經驗確定。

2.3.2 雙波段差值法

比較赤潮水體與非赤潮水體的光譜特征，在藍光、綠光波段，非赤潮水體的遙感反射率遠高于赤潮水體。隨著頻譜波長的增加，非赤潮水體遙感反射率下降幅度相比赤潮水體更大。在近紅外波段，赤潮水體與非赤潮水體的遙感反射率已經相差不大。依據赤潮水體與非赤潮水體的這一光譜特性，選取GF-4 衛星數據的第3 波段和第5 波段，采取R3-R5

2.3.3 多波段差值比值法

根據對赤潮水體光譜特性的分析，GF-4 衛星的第2、3、5 波段對赤潮信息的敏感度較高。之前兩種方法都僅使用了兩個波段，對波段信息的應用存在一定的局限性。為提高赤潮識別精度，考慮將三個波段信息均引入計算公式，提出的多波段差值比值赤潮提取方法，其中Cr 是常數，其大小與研究區域的水體特性以及赤潮藻種有關，基于經驗確定。

3 結果

根據《2017 年秦皇島市海洋環境公報》記載[23]，2017年8 月9 日至8 月26 日，秦皇島戴河口至金夢海灣附近海域發生赤潮災害，最大影響面積為50km2。8 月15日，秦皇島附近海域天氣狀況良好，幾乎無云霧遮蓋海面，故使用8 月 15 日GF-4 衛星數據（GF4_PMS_E11 9.1_N39.1_20170815_L1A0000171696）進行應用驗證。

3.1 雙波段比值法

結合目視判讀，分析雙波段比值法計算得到的影像數據，發現發生赤潮海域的像元值大于周圍正常海域的像元值，多次實驗取Cr 值為0.85，提取的赤潮面積為68km2，提取結果如圖3 所示。

圖3 基于雙波段比值法的提取結果

3.2 雙波段差值法

結合目視判讀，分析雙波段差值法計算得到的影像數據，多次實驗取Cr 值為0.1，提取的赤潮面積為43km2，提取結果如圖 4 所示。

圖4 基于雙波段差值法的提取結果

3.3 多波段差值比值法

結合目視判讀，分析多波段差值比值法計算得到的影像數據，多次實驗取Cr 值為1.65，提取的赤潮面積為61km2，提取結果如圖5 所示。

圖5 基于多波段差值比值法的提取結果

3.4 真彩色目視判讀

為了更好地比較三種方法的有效性，本文對8 月15 日GF-4 衛星數據的真彩色影像進行圖像增強處理，結合人工經驗目視判讀，提取赤潮水體面積37km2，提取的赤潮范圍如圖6 所示。

圖6 真彩色影像赤潮提取結果

4 討論

比較分析提取的赤潮信息位置可以看到，雙波段比值法、雙波段差值法和多波段差值比值法提取的赤潮范圍和目視判讀的提取范圍都有所重合，并且將大部分赤潮信息提取出來，其中雙波段差值法吻合度最高，多波段差值比值法次之，雙波段比值法吻合度最低。

比較分析提取的赤潮信息面積，雙波段差值法誤差最小，雙波段比值法誤差最大，多波段差值比值法誤差介于二者之間。根據《秦皇島市海洋環境公報》的記錄，本次赤潮過程的最大影響面積為50km2，而目視判讀和雙波段差值法的提取面積都小于50km2，可能是因為本次赤潮過程并不是在8 月15 日達到最大影響范圍；多波段差值比值法和雙波段比值法的提取面積較大，可能是因為存在一定的誤判，例如將沿岸海域非赤潮區域誤判為赤潮區域。

本文提出的方法還有待改進。一方面，對于Cr 值的選取更多依賴專家經驗，可以嘗試積累數據使用機器學習算法確定；另一方面，GF-4 衛星作為我國近年來發射的衛星，數據處理的精度可能存在一定偏差，對赤潮信息提取結果有一定影響。GF-4 衛星數據能夠為秦皇島附近海域赤潮衛星遙感監測提供有效的數據支持，未來可以考慮從提高GF-4 衛星數據處理能力、改進赤潮識別提取算法等方面入手做更深的研究。

5 結論

本文通過分析赤潮水體和非赤潮水體的光譜特性差異，綜合考慮GF-4 衛星波段特征，分析提出了基于GF-4 衛星數據第2、3、5 波段的三種赤潮信息提取方法。從2017 年8 月秦皇島附近海域的應用情況來看，三種方法均可提取赤潮信息，其中，雙波段差值法的實際應用效果最好，該方法的應用和進一步研究可以為秦皇島附近海域赤潮監測提供技術支持。