基于OLCI数据的浙江近岸海域赤潮监测研究_七珂珂.pdf

第 46 卷 第 1 期2023 年 1 月测绘与空间地理信息GEOMATICS&SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGYVol.46,No.1Jan.,2023收稿日期:2021-07-30作者简介:七珂珂(1991-),女,河南商丘人,助理工程师,硕士,2019 年毕业于西南交通大学测绘科学与技术专业,主要从事水环境与自然资源遥感应用方面的研究工作。基于 OLCI 数据的浙江近岸海域赤潮监测研究七珂珂1,陈立波2,杨 崇1,随云慧1(1.宁波市阿拉图数字科技有限公司,浙江 宁波 315000;2.宁波市测绘和遥感技术研究院,浙江 宁波 315000)摘要:赤潮监测对于赤潮的治理、预防和减少灾害具有重要意义。与传统的赤潮监测手段相比,遥感技术具有低成本、高效率、高覆盖度等优势,在赤潮监测方面具有广阔的应用前景。本文首先基于实测光谱数据,验证了C2RCC 大气校正算法在浙江近岸海域的有效性;然后,利用 20172020 年 3 期赤潮爆发时期的 OLCI 影像数据,分别采用 Chl-a 浓度阈值法、改进型赤潮指数 RI 和赤潮水体遥感识别指数 RDI 3 种典型算法展开浙江近岸海域的赤潮监测研究。结果表明:1)C2RCC 算法大气校正效果较好,适用于 OLCI 影像数据和浙江近岸海域。2)基于OLCI 影像的 RDI 模型的赤潮监测精度最高,不易受高 TSS 和 CDOM 等成分的影响,监测结果更稳定;Chl-a 浓度阈值法和 RI 方法易受悬浮物泥沙的影响,导致临岸海域误判赤潮现象。3)赤潮遥感监测技术可以弥补传统手段无法获取赤潮空间分布的缺点,大大提升海洋赤潮监测预警的效能。本文研究对于浙江近岸海域赤潮监测预警、海洋生态保护、海洋资源管控等具有重要现实意义,同时也可以为我国其他海域的赤潮监测提供技术参考。关键词:OLCI;赤潮监测;Chl-a 浓度阈值法;改进型赤潮指数;赤潮水体遥感识别指数中图分类号:P229 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2023)01-0172-05Research on Red Tide Monitoring in Zhejiang Coastal Waters Based on OLCI DataQI Keke1,CHEN Libo2,YANG Chong1,SUI Yunhui1(1.Ningbo Alatu Digital Science and Technology Co.,Ltd.,Ningbo 315000,China;2.Ningbo Institude of Suverying,Mapping and Remote Sensing,Ningbo 315000,China)Abstract:Red tide monitoring is of great significance for its control,prevention and disaster reduction.Compared with the traditional means of red tide monitoring,remote sensing technology has the advantages of low cost,high efficiency and high coverage,and has broad application prospects in red tide monitoring.Firstly,based on the measured spectral data,the effectiveness of C2RCC atmos-pheric correction algorithm in Zhejiang coastal waters is verified;Then,three typical algorithms,Chl-a concentration threshold meth-od,Red tide Index(RI)and Red tide Detection Index(RDI)are used to monitor red tide in Zhejiang coastal waters by using OLCI image data of three periods of red tide outbreak from 2017 to 2020.The results show that:(1)the atmospheric correction effect of C2RCC algorithm is good,which is suitable for OLCI image data and Zhejiang coastal waters.(2)RDI model based on OLCI image has the highest accuracy of red tide monitoring,which is not easily affected by high TSS and CDOM,and the monitoring results are more stable;Chl-a concentration threshold method and RI method are easily affected by suspended sediment,which leads to misjudg-ment of red tide in coastal waters.(3)Red tide remote sensing monitoring technology can make up for the shortcomings of traditional methods which can not obtain the spatial distribution of red tide,and greatly improve the efficiency of marine red tide monitoring and early warning.This study has important practical significance for red tide monitoring and early warning,marine ecological protection,marine resources management and control in Zhejiang coastal waters,and can also provide technical reference for red tide monitoring in other areas of China.Key words:OLCI;red tide monitoring;Chl-a concentration threshold method;Red tide Index;Red tide Detection Index0 引 言近年来,随着经济的高速发展和海洋资源的大力开发利用,浙江近岸海域赤潮频繁爆发,其产生的赤潮毒素将会导致鱼类死亡、贝类中毒以及底栖生物栖息地被破坏等,甚至污染沿海水产养殖区内的生物,进而威胁人类健康和生命安全1。为了尽可能减少乃至避免赤潮灾害的发生,对浙江近岸海域进行赤潮监测研究势在必行,争取实现赤潮灾害早发现、早预警、早治理。由于赤潮分布具有空间尺度大小不一、周期短和变化快等特点2,传统的监测手段如船舶监测和浮标监测等不能获取赤潮在空间上的分布情况,且成本高昂,经济效益相对低下。而遥感技术是用高精度传感器对地表进行探测的现代高科技技术,能够从更宏观的角度监测赤潮时空变化过程,已经成为当前赤潮监测及预警预报的最佳选择3。OLCI 是欧洲航天局 Envisat MERIS 的后继卫星传感器,搭载于“哨兵-3”卫星上,不仅保留了先前MERIS 传感器(15 个波段)的光学遥感技术性能,还在蓝光、红光和近红外光谱段扩增了 6 个新的波段,共有 21 个波段4,具有较好的光谱分辨率。目前,“哨兵-3”A、B 2颗卫星同时在轨运行,可保证每 12 d 获取一景 300 m空间分辨率的覆盖研究区域的 OLCI 数据,具备良好时空及光谱分辨率的 OLCI 数据为浙江近岸海域赤潮监测提供了可靠的数据源。国内外学者针对不同的遥感数据源,开发了诸多赤潮灾害遥感监测算法,如 Chl-a 浓度阈值分割法、赤潮指数法、多波段差值比值法以及荧光高度法等5-6。其中比较典型的研究有:2006 年,Ahn 等7利用 SeaWiFS 影像的离水辐射率,通过蓝、绿波段的比值提出了赤潮指数(Red tide Index,RI),并识别了东北亚海域中典型赤潮水域;2014 年,Zhang 等8研究发现,赤潮指数 RI 模型在悬浮物浓度丰富的浑浊水体中应用存在一定的难度,所以针对悬浮物浓度较高的浑浊水体,在分析其光谱特征的基础上,基于 GOCI 影像数据提出了一种改进型赤潮指数反演模型,并应用于渤海海域的赤潮事件研究;2014 年,Choi等9基于 GOCI 影像,采用 Chl-a 浓度阈值法来监测韩国东海赤潮灾害;2019 年,Shen 等10针对 MERIS、MODIS 和GOCI 等常用的水色卫星影像数据,提出一种赤潮水体遥感识别指数 RDI(Red tide Detection Index,RDI)模型,并将该模型应用于东海海域赤潮水体提取;2020 年,姜德娟等11基于 MODIS 数据,对比分析了赤潮指数法、Chl-a 浓度阈值法、波段比值、Karenia brevis、红波段差值法等 5 种方法对渤海赤潮监测的有效性,结果显示,波段比值法和Chl-a 浓度阈值法对渤海赤潮提取的效果较好。赤潮监测方法众多,而不同的算法所适用的海域以及卫星影像均有所不同,即使同一方法在同一海域也会随时间而发生变化。为了获取适用于浙江近岸海域的赤潮监测方法,本文以 2017 年 7 月 1 日、2019 年 5 月 3 日、2020 年 5 月 13 日浙江近岸海域赤潮爆发时期的 OLCI 影像为例,分别采用 Chl-a 浓度阈值法、改进型赤潮指数 RI和赤潮水体遥感识别指数 RDI,对赤潮异常水体信息进行提取,并依据赤潮历史记录等资料对遥感监测结果进行对比分析,遴选出适用于 OLCI 数据和浙江近岸海域的赤潮遥感监测模型,以期为浙江近岸海域赤潮灾害预警监测提供技术支持。1 研究数据及预处理结合中国海洋灾害公报12和浙江省海洋灾害公报13中记录的赤潮信息,本文选取了 2017 年 7 月 1 日、2019 年 5 月 3 日和 2020 年 5 月 13 日 3 景赤潮爆发时期的 OLCI Level EFR 产品数据。这 3 期 OLCI 影像在浙江近岸海域的云覆盖范围较少,有效像元数据较多,影像质量整体良好。采用 ESA 提供的 SNAP 软件,对 OLCI 数据进行裁剪、大气校正、投影等相关预处理,其中大气校正结果是由 C2RCC 算法处理得到。C2RCC 算法是 Doerffer等14于 2007 年研发的,该算法是通过对全球大量样本数据训练获得的,可对全球大部分二类水体组分进行反演。通过输入 OLCI L1B 数据,利用 C2RCC 算法,可以获取大气校正后的遥感反射率、Chl-a 浓度、悬浮物浓度等多种产品数据15。2 赤潮遥感监测方法浙江近岸海域属于二类水体,悬浮泥沙含量较高,光学特性较为复杂,导致其赤潮提取难度增大。本文以历史赤潮记录信息为参考,利用具备良好时空及光谱分辨率的 OLCI 数据作为实验数据,对比分析 Chl-a 浓度阈值法、改进型的赤潮指数 RI 和赤潮水体遥感识别指数 RDI在浙江近岸海域赤潮遥感监测的有效性,遴选出适用于浙江海域的赤潮遥感监测模型。2.1 Chl-a 浓度阈值法有研究表明,Chl-a