基於機載高光譜成像技術的海洋生態監測

雙利合譜 研發部 吳亞藍

1 前序

高gao光guang譜pu成cheng像xiang作zuo為wei一yi種zhong新xin型xing的de光guang譜pu成cheng像xiang技ji術shu，在zai海hai洋yang生sheng態tai監jian測ce領ling域yu中zhong充chong分fen展zhan現xian了le其qi自zi身shen的de技ji術shu優you勢shi。由you於yu高gao光guang譜pu成cheng像xiang光guang譜pu儀yi具ju有you光guang譜pu覆fu蓋gai範fan圍wei廣guang、分辨率高和波段多、圖譜合一等優點，因此已成為海洋總氮、總磷等的有效監測手段。它既可用於海水中高錳酸鹽濃度
、懸浮泥沙含量、某些汙染物和表層水溫探測，還可用於海冰
、海岸帶等地表的探測。

guoneihaiyangyaoganyingyongjichuyanjiuzhuyaoshiyixieshuxuemoxingdegoujian。zaihaiyangshuizhijianceyingyongfangmian
，zhiyoukejianguangboduandeguangpunenggouguanceshuixiadezhuangkuang。lingwai，luyuanwuran
、海水養殖
、灘塗等海岸帶典型要素的光譜特性研究工作也在開展，研究人員以航空/衛星的高光譜圖像為數據源，選取陸源汙染
、海水養殖、灘塗為監測要素，進行上述要素的光譜波段敏感性研究，獲得其探測的最佳波段
，並進一步發展準確

、快速識別和探測技術。在海洋表麵溫度測量、海洋表層懸浮泥沙濃度的定性或半定量的觀測
、haiyangdonglixianxiangdeyanjiudengfangmiandoukaizhanlexiangyingdeyanjiu。tongguoshuizhiyaoganjiancefenxishuitifansheguangputezhengyushuizhicanshunongduzhijiandeguanxi，jianlishuizhicanshudefanyansuanfa。zheshiyizhongbujinshengshishengli，erqiehaikeyiliyongweixingyingxiangjinxingquanmian
、及時的水質監測的方法。

2  材料與試驗部分

野外試驗飛行總共為兩次，均在中國的某段海麵上進行。

2.2  數據采集設備

本次試驗采用大疆六旋翼無人機M600 Pro(無人機淨重約4 kg
，最大載重約 10 kg)，在無人機遙感平台上搭載江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發的高光譜成像光譜儀GaiaSky-mini-2，該成像係統采用擁有自主知識產權的內置推掃方式獲取地麵圖像(其主要參數見表1)。無人機的飛行高度均為300m，分別采集了33景和37景圖像
，無人機遙感平台的實景圖如圖1所示。

表1   GaiaSky-mini2 無人機載成像高光譜儀係統參數

圖1   無人機高光譜成像係統實景圖

2.3  無人機高光譜數據的預處理與分析

無人機高光譜圖像的預處理在江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發的SpecView軟件中進行，包括鏡像變換、黑白幀校準（如公式1所示）。

     (1)

式中，Rref 是黑白校正過的圖像的反射率值，DNraw 是原始圖像的DN值
，DNwhite為白板的白幀數據，DNdark 是相機的係統誤差DN值。

考慮到無人機飛到一定高度後，高光譜成像儀獲取的高光譜影像數據可能會受到大氣、水汽等因素的影響。為了消除這些因素的影響，我們（係統）在無人機起飛之前
，在拍攝區域放置一塊經過國家計量院標定過的2m*2m灰布，在高光譜影像獲取的時候，隻需要在其中的一景高光譜影像中覆蓋到灰布即可。消除大氣
、水汽等因素影響的方法如公式2所示。

    (2)

式中，Rfixed 是消除大氣、水汽等因素後的圖像光譜反射率
，Rref是經過黑白校正後的圖像反射率，Rstandard是經過國家計量院標定的灰布的光譜反射率，Rgrayref 是經過黑白校正後圖像中灰布的光譜反射率。

2.4  無人機高光譜影像拚接

無人機高光譜影像的拚接采用江蘇雙利合譜科技有限公司自主研發的無人機高光譜拚接軟件SpecStitcher進行拚接，該拚接軟件有圖像篩選、拚接預覽
、投影方式選擇、拚接方法選擇、重采樣方法選擇、是否勻色
、拚接結果格式輸出選擇等功能。拚接軟件界麵如圖2所示。

圖2  無人機高光譜拚接軟件SpecStitcher

3  結果與分析

圖3.1（左）及圖3.2（左）為利用無人機高光譜拚接軟件SpecStitcher對海麵及其海岸的無人機高光譜影像的三波段拚接效果預覽圖（RGB分別代表640 nm/550 nm/460 nm最鄰近波長）。從拚接結果來看，第一次與第二次采集到的海麵影像數據拚接效果較好。提取出陸地和海水的光譜曲線如圖3所示。

 

圖4 海水與陸地光譜對比

無人機高光譜影像不僅包含有河流，還有其他的樹木
、雜草
、土壤

、道路
、建築物等，從影像中提取感興趣的目標物，通常的方法有非監督分類、監督分類、決策樹
、mianxiangduixiangfenleideng
，benyanjiucaiyongjiandufenleidemashijulifaduipinjiehaodewurenjigaoguangpuyingxiangjinxingfenlei，congertiquleliangcishujuzhongdehaishuixinxi，bingduidiercihaishuijinxingkejianzongyang、總磷和高錳酸鹽等水質參數的反演。兩次飛行提取出的海水信息如圖3.1（右）及圖3.2（右）所示。

3.2  無人機高光譜影像河流提取方法

3.3  總氮、總磷和高錳酸鹽的反演

水體中總氮
、總磷和高錳酸鹽含量是衡量水質的重要指標。常規氮磷和高錳酸鹽的測量方法需要長時間的高溫、高壓消解
，且消解的溫度
、時間和試劑對測定的結果均有較大的影響
，整個操作煩瑣
、費時和耗力；因此本研究試圖利用高光譜遙感技術，通過對水體中氮、磷和高錳酸鹽光譜的測定，探索水體氮、磷和高錳酸鹽與反射光譜特征的關係，建立氮、磷濃度和高錳酸鹽的反演模型
，為湖泊、水庫和河流等大型內陸水體氮磷及高錳酸鹽遙感定量監測提供理論依據。目前的一些研究僅根據總氮、總磷、高錳酸鹽與海水水質之間具有的密切相關關係，建立總氮
、總磷和高錳酸鹽的遙感信息模型。

以第二次無人機飛行數據為例，利用機載高光譜影像反演海水的總磷濃度、總氮和高錳酸鹽濃度的分布圖，如圖5所示。

4 結論與討論

benwenyizhongguomouduanhaimianzuoweiyanjiuduixiang，liyongwurenjidazaigaoguangpuchengxiangyihuoqudehaimianguangputuxiangxinxi
，caiyongpinjieruanjianduihuoqudeyingxiangjinxingpinjieyidedaoyiduanwanzhengdehaimianjihaitandegaoguangpuyingxiangshuju；基於海水的固有特性，提取了兩次無人機高光譜數據中的海水信息
；進而根據現有報道的地麵尺度研究海洋、湖泊富營養以及水汙染的高光譜數據模型，選擇了穩定性較好的經典模型，對兩段海麵進行富營養（總氮、總磷和高錳酸鹽）的反演研究。結合現場調研以及高光譜影像反演效果來看，本實驗可以很好地反映出海麵的富營養和受汙染程度。該研究為水利、水shui電dian部bu門men和he環huan保bao部bu門men提ti供gong了le一yi種zhong監jian測ce海hai水shui富fu營ying養yang及ji受shou汙wu染ran的de分fen布bu情qing況kuang的de有you效xiao方fang法fa
，為wei相xiang關guan技ji術shu人ren員yuan判pan斷duan汙wu染ran源yuan以yi及ji尋xun找zhao水shui體ti富fu營ying養yang的de原yuan因yin提ti供gong了le有you效xiao的de技ji術shu手shou段duan。