基于多波段差值比值法的秦皇岛海域赤潮监测方法

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　　摘 要：为了解秦皇岛海域赤潮的发生情况，通过利用预处理后的MODIS遥感数据，针对单波段比值法的不足，提出了多波段差值比值法来提取赤潮信息，并对两种方法进行了对比实验。实验结果证明多波段差值比值法提取的位置及面积与事实更加相符，说明该方法更适合秦皇岛海域的赤潮监测。
　　关键词：秦皇岛海域;MODIS;单波段比值法;多波段差值比值法
　　 随着近岸二类水体中赤潮的频繁发生，海洋生态环境遭到了严重破坏，影响了当地的旅游业、水产资源、渔业收益。其中有毒赤潮的发生也在逐年增多，加重影响了海洋生物、海洋渔业的生产和人类健康安全。近年来秦皇岛海域赤潮发生的频率和强度都呈上升趋势。根据2005年至2017年的秦皇岛市海洋环境公报显示[1]，秦皇岛海域共发生49起赤潮现象，其中大型面积（大于100 km2）高达11起，累计面积13 323.5 km2。
　　 遥感技术观测系统可多角度、全方位和全天候对海面情况进行监测，准确、有效、快速及时地提供多种空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率的观测数据[2]。本文主要利用预处理后的MODIS遥感数据，对单波段比值法进行了实验与评价，并在此基础上，提出了新的多波段比值来提取赤潮信息的方法，对秦皇达海域2009年6月24日的赤潮进行了成功提取。
　　1 MODIS数据
　　 MODIS是搭载在Terra和Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪，1999年12月18日，美国国家航空局发射了Terra，后来在2002年的4月份Aqua卫星也升上太空。Terra和Aqua卫星都是太阳同步极轨卫星，Terra的过境时间为每日上午，而Aqua的过境为每日的下午，再加上晚上的过境数据。Terra与Aqua上的MODIS数据在时间更新频率上得到了互补，这样可以保证两个卫星在数据采集方面展现出它的融合性和延展性，对于接收MODIS数据来说，可以得到每日四次更新数据①。这样的数据更新频率以及动态监测分析，更有利于实时地球观测和应急处理。MODIS传感器设有36个通道，可用于大气、陆地和海洋的观测。通道设置如表1[3]所示。
　　
　　 MODIS的第1～2通道空间分辨率为250 m，第3～7通道空间分辨率为500 m，第8～36通道空间分辨率为1 000 m，扫描宽度达2 330 km。MODIS较高的光谱分辨率和时间分辨率对于赤潮的监测具有重大作用。本文主要是利用的是MODIS 1B级数据产品经过预处理后的影像数据。
　　2 基于MODIS影像的赤潮监测方法
　　2.1 赤潮水体的光谱特性
　　通过对赤潮水体与非赤潮水体的光谱特性曲线对比图（图1）的分析，我们可以发现，赤潮水体的反射率比较低，而非赤潮水体反射率高于赤潮水体。赤潮水体表现出两个明显吸收峰和两个明显反射峰，而正常海水则是单峰。
　　 赤潮水体在440～460 nm的藍光波段形成了吸收峰，这是由于叶绿素和黄色物质的强烈吸收，但它的吸收峰并不很明显;另一个吸收峰则出现在650～670 nm的红光波段，在这波段范围出现吸收峰是因为叶绿素的吸收，两个吸收峰的大小与水体中叶绿素a的浓度有直接的关系，叶绿素a的浓度越大，则吸收峰就越大。而两个反射峰，其中一个在 560～580 nm的绿光波段，此处的反射峰主要是由于水体中浮游植物的强反射所引起的，浮游植物的浓度与反射峰的大小成正比例;一个由叶绿素荧光激发形成的反射峰，它出现在680～710 nm的红光波段[4-5];非赤潮水体并没有这些特征。
　　赤潮水体的遥感反射率是由于叶绿素a的浓度的提高，浮游植物密度的增大，而表现出红光波段的辐射量适当增大，海水后向散射蓝绿波段的辐射量则明显减小;非赤潮水体光谱反射率值在红光波段比较低，而在蓝绿波段相对较高。
　　2.2 基于单波段比值的赤潮监测方法
　　根据图1我们可以看到，赤潮水体与非赤潮水体光谱相比，前者具有比较明显的吸收峰和反射峰，在卫星遥感探测与研究上，这些特征会使相应的波段在离水辐射率方面表现出不同程度的增强或减弱，而非赤潮水体变化不是很明显[6]。因此，我们可以根据赤潮水体的这个特性来判定赤潮是否发生。
　　赤潮水体的吸收信息由MODIS第3通道 （459～479 nm）遥感信息提供，赤潮水体的反射信息则由MODIS第4通道 （545～565 nm）遥感信息提供，所以利用MODIS 通道4与通道3的反射率比建立用于提取海水中赤潮水体的信息，算法如下：
　　 其中：R3是MODIS第3通道的反射率，R4是MODIS和第4通道的反射率，Cr是常数，Cr的大小与发生赤潮的区域和赤潮的藻种有关。式（1）的比值在一定程度上表明了海水表层浮游藻类的聚集程度，也就是一种反映水体中叶绿素a浓度的体现，水体藻类细胞密度的增加或减少会使其也随之增大或减小。因此，可以根据上述方法来提取海水中的赤潮信息（如发生区域及发生面积等）[6]。
　　 根据选取的2009年6月24日的秦皇岛海域MODIS影像图，通过对秦皇岛海域（图中矩形圈出区域）的DN值（像元值）进行分析，发现赤潮发生区域的DN值较周围海域明显偏大且值都在0.9以上，发现赤潮发生区域的DN值较周围海域明显偏大且值都在0.9以上[7]，利用Cr>0.9提取的赤潮显示结果如图2所示，其中高亮度显示的区域为赤潮。
　　 根据提取的赤潮区域进行面积计算后结果为1 300 km2左右，而据当年的海洋公报显示秦皇岛海域赤潮面积为1 000 km2，实际赤潮面积与监测赤潮面积存在较大差距，可能是在提取赤潮过程中将周边的沿岸区域误判为赤潮发生区域，说明该方法存在误判赤潮发生区域的缺点。
　　2.3 基于多波段差值比值的赤潮监测方法
　　 在前面的波段比值法中，MODIS的蓝绿波段反射率比值（通道4与通道3的反射率比）是识别赤潮的一个重要指数，可以对此进行利用，但是只是利用蓝光波段和绿光波段反射率比值方法提取赤潮区域与实际的赤潮区域存在较大差距，因此为了突破单波段比值法的局限性，提高赤潮区域提取的精确性，我们在利用第3、4波段比值信息的基础上，再增加第1波段进行赤潮信息识别，这是因为MODIS遥感数据中第1、3、4波段与赤潮相关性高，融入红光波段信息有利于提高赤潮的识别精度[8]。为了和前面的单波段比值法相区别，我们将新方法称为多波段差值比值法。 　　
　　其中：R1、R3和R4分别是MODIS第1、3、4通道的反射率，R是常数，其值的大小与发生赤潮发生区域的位置大小有关，可以据此提取海水中的赤潮信息。
　　 利用式（2）多波段差值比值法，我们同时对 2009年6月24日的秦皇岛海域赤潮信息进行了监测。通过对秦皇岛海域DN值的分析，多次反复实验后，得到结果：当 R<0.45 为非赤潮水体，R>0.45 为赤潮水体。结果如图 3所示。
　　 由3图可看出，利用多波段差值比值法模型能够探测到赤潮（矩形圈出区域为秦皇岛海域，亮度较高的部分为赤潮区域），根据赤潮区域进行面积计算结果大约为966 km2，虽然比报道的赤潮面积小了一点，但是计算的面积与该年公布的实际赤潮面积已经很接近。监测的赤潮区域面积比报道面积稍小的可能性有两点：一是可能因为2009年6月24日的赤潮面积还未达到最大值，二是MODIS影像精度不是很高，存在一定的误差。实验结果说明多波段差值比值法适用于秦皇岛海域的赤潮监测。
　　
　　3 总结
　　 分析典型的赤潮水体和非赤潮水体的MODIS光谱特征，在分析了单波段比值法的优缺点上，提出了通过多波段差值比值法，得到的图3与单波段比值法图2相比，图像较清晰，更容易辨别出赤潮区域，且算得的影像部分面积更接近当年的海洋公报的数据信息，说明多波段差值比值法更适用于秦皇岛海域的赤潮监测。
　　 MODIS遙感数据具有高时间分辨率，较高光谱分辨率和信噪比的特点，还有其第1至7波段较高空间分辨率的特征，这些就可以满足我国近海岸小区域内赤潮监测的需求，由此可以看出发展MODIS的赤潮遥感监测方法，具有很大的应用前景[8]。我国的赤潮是多发生在近岸海域（主要是二类水体），MODIS数据大气校正对此类水体通常表现为较大的偏差，赤潮的发生对于环境因子也是比较敏感的，合适的水温，盐度，氮、磷含量等等都可能导致赤潮的发生。所以，针对中国沿海二类水体的 MODIS数据需进一步提高。
　　参考文献：
　　[1] 卞明明，宋金玲，冯佳音，等.秦皇岛海域赤潮发生情况及分析[J].河北渔业，2019（08）：26-28+48.
　　[2] 梁静.遥感技术在近岸海域赤潮监测中的应用研究[J].技术应用，2019，26（05）：156+158.
　　[3] 黄韦艮，肖清梅，楼琇林.国内外赤潮卫星遥感技术与应用进展[J] .遥感技术与应用，2002，17（1）：32-36.
　　[4] 黄韦艮，毛显谋.赤潮光谱特性研究[A].渤海赤潮灾害监测与评估研究文集[C].赵冬至主编.海洋出版社，2000.
　　[5] Cullen J J，Ciotti A M，Davis R F，et al.Optical detection and assessment of algal blooms[J].Limnol Oceanogr，1997，42 ：1223-1239.
　　[6] 王其茂，马超飞，唐军武，等.EOS/MODIS遥感资料探测海洋赤潮信息方法[J].遥感科技应用，2006，21（1）：6-10.
　　[7] 宋金玲，王蕾，贾冬艳，等.基于遥感数据的海洋赤潮监测应用探索[J].农业现代化，2019（3）：71-72.
　　[8] 张涛，苏奋振，杨晓梅，等.MODIS遥感数据提取赤潮信息方法与应用-以珠江口为例[J].地球信息科学学报，2009，2（11）：243-249.
　　Abstract：In order to understand the occurrence of red tide in Qinhuangdao sea area， a multi-band difference ratio method was proposed to extract red tide information by using pre-processed MODIS remote sensing data and aiming at the deficiency of single-band ratio method.The experimental results show that the location and area extracted by the multi-band difference ratio method are more consistent with the facts.This method is more suitable for red tide monitoring in Qinhuangdao Sea Area.
　　Key words：Qinhuangdao Sea Area;MODIS;single-band ratio method;multi-band difference ratio method
　　（收稿日期：2019-12-10）
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