2022 PIE开发者大赛
成果展示
获奖级别：三等奖（遥感应用组）
参赛队名：DFH-1
作品名称：国产高分辨率遥感卫星支持下的黄海浒苔绿潮长时序精细化监测研究
参赛单位：齐鲁工业大学
参赛队员：张玉旻(组长)、袁晴、李垭宁、王一鸣、魏亚萌
指导教师：禹定峰、安德玉
本作品综合利用国产高分辨率多源卫星数据（GF-1 WFV和HJ-1A/1B CCD），通过PIE-Basic软件，结合遥感反射率及差值植被指数（Difference Vegetation Index，DVI），对南黄海漂浮浒苔绿潮进行长时序精细化检测，并研究其生长消亡时空变化特征，为浒苔灾害遥感业务化监测及黄海浒苔灾害早期预防控制、后期打捞处理提供参考。
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选题目的
浒苔绿潮灾害是近年来我国南海常见的一种大型漂浮藻类灾害，严重影响海洋生态环境并造成巨大经济损失。自2007年以来，我国南黄海海域已连续15年周期性大规模暴发绿潮。南黄海绿潮因其持续时间长、影响海域广、清理难度大的特点，被认为是世界上最大规模的绿潮灾害。
绿潮在海上的分布范围很广，传统的调查方式（如航次调查）难以对其进行大范围的监测，而遥感技术因其较高的时效性、多空间分辨率、多光谱、大尺度的优点，能够及时获取浒苔的暴发区域、聚集程度等信息，为绿潮的动态监测及时空特征分析提供了可能，已成为绿潮灾害动态监测的重要手段。
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技术路线
图2‑1技术路线图
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作品详细说明
3.1
图像处理与浒苔提取
3.1.1 图像预处理
基于PIE-Basic软件，分别对研究区影像进行图像预处理，包括辐射定标、大气校正、正射校正、图像拼接等流程操作。
图3‑1 图像预处理效果图
3.1.2 创建陆地掩膜清除陆地
使用中国国家陆地边界矢量数据创建陆地掩膜文件，使用掩膜文件清除影像中的陆地部分。
图3‑2 应用掩膜清除陆地
3.1.3 创建云掩膜清除云层
GF1多光谱数据有蓝、绿、红、近红外4个波段，其中浒苔在红波段的吸收较强，云在红波段反射率较高，并且云分布相对集中。对红波段进行相应的参数设置即可分类出云。使用分离出的云掩膜文件对影像进行去云处理。
图3‑3 去云处理
3.1.4 DVI计算
自然海水因悬浮泥沙、叶绿素和黄色物质等在蓝光波段的高吸收特性以及水在近红外波段的高吸收特性，其在蓝光、近红外波段反射率普遍较低，在蓝光、红外波段范围内存在吸收谷。因植物细胞结构的影响，在近红外波段范围内存在反射高峰，故浒苔的反射光谱特征为可见光反射率低，近红外反射率高，具有明显的“红边现象”，被浒苔覆盖的海水亦呈现出类似特征。
基于自然海水和浒苔覆盖海水之间存在的光谱差异，本研究使用DVI波段运算方法进行浒苔提取。DVI对太阳光、气溶胶变化等的影响敏感性较低且对潮间上部和潮间下部分布的浒苔的识别能力较强。对预处理完的图像进行DVI运算后，可以以较高的精度对浒苔进行提取。
其中，
、
表示影像红光波段、近红外波段的反射率。
图3‑4 DVI计算结果
3.1.5 浒苔提取
使用监督分类方法进行浒苔提取。首先定义一个从属于某种类别的概率分布集群，然后把待分类像元落入各类别的条件概率作为判别函数， 将像元落入某类别的条件概率最大的类定义为该像元的类别。通过此种分类方法可以将面积较小且分散的浒苔精确分类出来。
使用分类后处理工具，对分类后的影像进行处理。通过比较，浒苔的矢量数据相比栅格数据在后期专题制图时更加清晰，对浒苔的最终分类结果进行矢量导出。
图3‑5 浒苔提取效果图
3.2
图像分析
根据浒苔的覆盖面积和增长速度可以将2014-2018年期间每年浒苔生长消亡过程具体划分为发现-发展-爆发-衰退-消亡五个阶段。
3.2.1 2014年浒苔长时序变化
图3‑6 2014年绿潮时空分布变化
图3‑7 2014年绿潮面积变化
如图所示，本研究在2014年5月22日率先于江苏省盐城市的苏北浅滩发现少量浒苔，覆盖面积约40.41km2。5月下旬至6月中旬，为浒苔的发展阶段，这一阶段浒苔增长较为平稳，浒苔逐渐聚集成团。6月中旬随着黄海海域气温上升，浒苔生长进入爆发阶段，浒苔面积由6月12日的262.75km2增长到6月18日的875.53km2，达到峰值；6月下旬浒苔开始平稳衰退，7月上旬和中旬浒苔衰退较快，浒苔由积聚成团逐渐破碎成斑块状。7月下旬至8月上旬浒苔进入消亡阶段，此时浒苔面积最低仅有8.76km2。8月中旬已经无法监测到浒苔。
3.2.2 2015年浒苔长时序变化
图3‑8 2015年绿潮时空分布变化
图3‑9 2015年绿潮面积变化
如图所示，本研究在2015年5月16日率先于江苏省盐城市的苏北浅滩发现少量浒苔，覆盖面积约35.71km2。由此可知，2015年浒苔的形成应不晚于5月上旬，5月中旬为浒苔的发展阶段，据估计浒苔的增长速率为20-30km2/d，在此期间浒苔受季风和暖流的影响浒苔向北发展，延伸到江苏山东两地的海域。六月初，进入夏季，黄海海域气温上升，浒苔生长进入爆发阶段，浒苔面积由5月25日的343km2增长到7月4日的1303km2，达到峰值。7月上旬和中旬为衰退阶段，浒苔开始快速衰退，此时积聚成团的浒苔逐渐破碎成斑块状。7月下旬至8月上旬浒苔进入消亡阶段，此时浒苔面积最低仅有32.87km2。8月中旬已经无法监测到浒苔。
3.2.3 2016年浒苔长时序变化
图3‑10 2016年浒苔时空分布变化
图3‑11 2016年浒苔面积变化
如图所示，本研究在2016年5月20日率先于江苏省盐城市的苏北浅滩及以南发现少量分散的浒苔，覆盖面积约21.3km2。5月中下旬为浒苔的发展阶段，在此期间，天气回温，同时受季风和暖流的影响浒苔向北发展，面积呈递增趋势；六月初，进入夏季，黄海海域气温上升，浒苔进入爆发阶段，浒苔面积由5月20日的21.3km2增长到6月13日的679.5km2，达到峰值；6月下旬至七月中旬为衰退阶段，浒苔开始快速衰退，由六月积聚成团的形状逐渐变成斑块状。7月下旬至8月上旬浒苔进入消亡阶段，此时浒苔面积最低仅有24.5km2。8月已经无法监测到浒苔。
3.2.4 2017年浒苔长时序变化
图3‑12 2017年浒苔时空分布变化
图3‑13 2017年浒苔面积变化
如图所示，本研究在2017年5月18日率先于江苏省盐城市的苏北浅滩发现少量浒苔，覆盖面积约74.65km2。5月下旬至6月上旬为浒苔的发展阶段，据估计浒苔的增长速率为20-30km2/d；6月中旬浒苔进入爆发阶段，浒苔面积由6月9日的272.09km2增长到6月26日的394.21km2，达到峰值；6月末浒苔开始衰退，积聚成团的浒苔逐渐破碎成斑块状。7月中旬浒苔进入消亡阶段，7月11日浒苔面积最低仅有5.96km2。8月已经无法监测到浒苔。
3.2.5 2018年浒苔长时序变化
图3‑14 2018年浒苔时空分布变化
图3‑15 2018年浒苔面积变化
如图所示，本研究在2018年6月8日率先于江苏省盐城市的苏北浅滩发现少量浒苔，覆盖面积约59.58km2。6月上旬为浒苔的发展阶段，据估计浒苔的增长速率为20-30km2/d，在此期间浒苔受季风和暖流的影响向北发展，延伸到江苏山东两地的海域；6月中旬，进入夏季，黄海海域气温上升适宜浒苔生长，进入爆发阶段，在6月12日浒苔面积为191.38km2，达到峰值；6月中旬至下旬浒苔面积波动较小有一段平稳期，7月上旬和中旬为衰退阶段，浒苔开始快速衰退此时积聚成团的浒苔逐渐破碎成斑块状。7月下旬至8月上旬浒苔进入消亡阶段，此时浒苔最低面积仅有54km2。8月中旬已经无法监测到浒苔。
3.2.6 横向对比
根据近五年数据分析，2014年—2018年间，2015年浒苔最大面积最大，持续天数长达79天。2016年浒苔最大面积次大。随着国家和政府的重视，2017年和2018年，浒苔最大爆发面积有所减少，绿潮天数也相对减少。而且浒苔面积变化不是固定的，受其他因素影响（台风、原油泄漏等）浒苔在衰退期面积会有所增加。
图3‑16不同年份浒苔最大面积横向对比
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特色与创新点
目前用于监测浒苔灾害的数据源较为单一，浒苔灾害持续时间长、分布范围广，遥感卫星受各种因素干扰，在长时间跨度上监测浒苔方面难以实现单颗卫星持续监测。而多源数据的结合应用能够弥补单一数据源在时间分辨率与空间分辨率上的不足。
绿潮面积估测容易受到云的影响。鉴于被云覆盖的海表面在红光波段的反射率高于浒苔，创建云掩膜文件，减少云覆盖对波段运算的负面影响，提高影像DVI运算的精确度。通过人工辅助判读方法进行ROI样本提取及分类，最终实现不同云覆盖情况下浒苔的精细化提取。
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应用前景
黄海浒苔绿潮长时序精细化监测研究为后期结合水文气象数据、水质监测数据、海洋生物空间分布等进一步了解绿潮监测与治理状况提供一定的思路与科学基础。同时，黄海浒苔绿潮长时序精细化监测中对绿潮消亡过程的研究，为绿潮灾害的影响预估、早期预防控制、后期打捞处理等提供支持，是进一步提出绿潮灾害防控策略的关键。
来源：PIE Engine 地球科学探索
转自：“测绘学术资讯”微信公众号
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