应用MODIS进行赤潮遥感监测的研究进展

赤潮遥感监测是卫星遥感应用的重要领域。发射和应用时间相对较短的MODIS传感器具有相对的光谱分辨率和空间分辨率的优势,使得MODIS在赤潮遥感监测上发挥巨大的作用。分析总结了应用MODIS进行赤潮遥感监测的几种主要方法,并与其它几种主要传感器进行比较,分析了MODIS在赤潮遥感监测中的优势和不足。     

应用MODIS监测太湖水体叶绿素a浓度季节变化研究

以太湖作为实验区,利用波段比值、差值和组合算法讨论了非成像及成像高光谱数据和叶绿素浓度相关性差异和敏感波段分布,在此基础上将不同时段的MODIS影像,不同空间分辨率的波段反射率与叶绿素a浓度实测值进行相关分析,通过回归拟合建立并验证了不同季节的叶绿素a浓度遥感监测模型,并应用模型计算出太湖水体叶绿素a浓度的分布情况,对太湖水质变化进行了评价.研究结果表明,MODIS影像在太湖的水质动态变化监测中是可用的.     

应用MODIS数据监测巢湖蓝藻水华的研究

以巢湖为研究区域,以MODIS 卫星影像为数据源,结合准同步的地面水质监测数据,将MODIS 250 m分辨率的波段反射率与叶绿素a浓度实测值进行相关分析。在此基础上通过回归拟合,构建基于中分辨率成像光谱仪(MODIS) 的叶绿素遥感提取模型。应用模型成功提取出蓝藻爆发水域chl-a的分布。从MODIS遥感图像上可以清晰地反映出巢湖这次蓝藻爆发的强度、地点和分布范围 。研究结果表明:用MODIS影像监测巢湖蓝藻水华是可行的,其中250m分辨率波段1 、2的比值组合r2/r1与叶绿素a浓度实测值高度相关(R=0.909 3),适于反演叶绿素a浓度。     

EOS/MODIS 遥感资料探测海洋赤潮信息方法

近几年来, 我国沿海赤潮的发生越来越频繁, 已经成为一种常见海洋灾害。它的发生给沿海经济、居民生活和生态系统造成了很大影响。通过分析赤潮水体及其周边水体的光谱特性, 以及赤潮发生期间海水叶绿素a 浓度的变化特点, 提出了利用EOS/ MODIS 通道4 与通道3 的反射率比和通道11 与通道9 的离水辐射率比再结合相关的悬浮泥沙信息提取海水中赤潮信息的方法。利用此方法, 对2002 年6 月15 日和2004 年5 月31 日发生在我国渤海的赤潮进行了信息提取。结果表明此方法可以有效地提取海水中的赤潮信息。     

多源遥感影像融合在太湖蓝藻监测中的应用

基于空间分辨率分别为1 100 m和500 m的NOAA/AVHRR和EOS/MODIS遥感数据,考虑遥感影像区域内各像素之间的区域特征,设计了基于小波分析的区域能量融合方法(REFS_wt),低频小波系数采用平均值而高频系数采用区域能量法,并与基于像素灰度值的区域能量法(REFS_pl)进行融合性能比较,结果表明REFS_wt法的融合性能明显优于REFS_pl。将此方法应用于太湖蓝藻监测,将空间分辨率较低的AVHRR影像蓝藻水华信息与较高分辨率的MODIS影像融合,得到较高分辨率的太湖蓝藻水华遥感监测图,融合图像信息量和清晰度都有所提高。     

MODIS图象的云检测及分析

云一直是遥感图象处理、图象分析的一大障碍.为了解决这一问题,试图探讨利用中分辨率成像光谱仪MODIS检测云的方法,该方法充分考虑到MODIS数据具有36个光谱通道,特别是红外波段细分的特点,先是基于云的波谱特性采用多光谱综合法、红外差值法及指数法来对MODIS图象上的云点进行检测,鉴于这些方法有一定的局限性,因而还运用了一种基于空间结构分析和神经网络的云自动检测算法;最后将各种方法的云检测结果进行相互映证和对照分析,结果表明,这些方法检测到的云互相吻合,说明利用MODIS图象可成功地检测云点像元.这不仅为云的去除奠定了良好基础,而且也可以提高图象识别、图象分类及图象反演的精度.     

基于光谱特征的MODIS影像东海水体类别信息提取

近年来东海海洋环境由于赤潮频发日趋恶化,为了进行基于水体类别信息提取的水体宏观分异规律探究,本文在对不同水体光谱曲线分析的基础上,提出了两种基于光谱特征波段运算的MODIS影像水体类别提取模型,通过优化并确定各类水体阈值,最终得到了2004年6月11日和2007年10月2日东海赤潮期悬浮泥沙水体、富营养化水体、赤潮水体、赤潮边界水体和远洋洁净水体五大类的分布和变化特征,并分别对两个时期的影像进行了叶绿素a(Chl-a)和海表温度(SST)反演辅助分析,研究结果不仅能从宏观上有效识别悬浮泥沙和赤潮等水体的分布范围,同时也能反映出不同水体因子从海岸带向远洋深海的变化规律,为海洋环境进一步探讨提供了研究基础。     

应用MODIS监测太湖水体叶绿素a浓度的研究

以太湖作为实验区,将MODIS影像不同空间分辨率的波段反射率与叶绿素a浓度实测值进行相关分析,在此基础上通过回归拟合建立遥感监测模型,并应用模型计算出太湖水体叶绿素a浓度的分布情况,对太湖水质进行了评价。研究结果表明,MODIS影像在太湖的水质监测中是可用的,其中250m分辨率波段1、2的比值组合r2/r1与叶绿素a浓度实测值高度相关(R=0.903),适于用来反演叶绿素a浓度。     

基于MODIS数据的积雪监测

通过对遥感卫星资料中云和雪的光谱特征的分析,提出利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)红外、可见光谱段数据进行云、雪监测和分离的方法;并提供监测实例来说明利用MODIS数据可进行积雪监测。     

MODIS数据处理平台在旱情监测中的应用研究

研究基于MODIS(中分辨率成像光谱仪)数据和降水信息,结合地面实测数据进行区域的旱情监测。搭建了基于网格技术的MODIS数据处理平台,对遥感数据进行前期加工,利用水文气象信息,通过分析和选取合适的干旱因子构建遥感干旱综合监测模型。建立了干旱综合监测数据处理系统,初步实现了MODIS数据自动处理和旱情分析的过程。     

双通道算法与MODIS算法反演中国近海气溶胶光学特性的对比研究

利用双通道和IMAPP气溶胶反演算法处理TERRA/MODIS L1B数据得出中国近海气溶胶的光学厚度,与AERONET太阳光度计的反演结果作对比分析,验证了反演方法的可行性。同时,对各海域的反演结果及表征粒子谱宽度的Angstrom指数(α)的变化情况进行了分析,结果表明：在东海和日本以南等广阔海域,两种反演算法的结果同AERONET太阳光度计的观测结果基本一致,相关性较好;在渤海和黄海近海岸一带两者气溶胶光学厚度的反演值均偏高,其原因主要是由这些海域的二类水体的影响导致的。探讨分析了这些海域的水域特征及光学特性,为研究发展适合中国近海气溶胶特性的反演算法提供了依据。     

国内外赤潮卫星遥感技术与应用进展

卫星遥感已成为赤潮探测与监测的重要技术手段之一。回顾了国内外赤潮卫星遥感技术与应用的进展,对国内外已开发的赤潮卫星遥感技术与方法进行了简要的评述,并给出了国内利用NOAA和SeaStar卫星探测与监测赤潮的3个实例。讨论了我国赤潮卫星遥感存在的问题,提出了发展我国赤潮卫星遥感技术与应用的建议。     

High-precision extraction of nearshore green tides using satellite remote sensing data of the Yellow Sea,China

Since 2007, a massive floating green tide has occurred repeatedly in the Yellow Sea. The work involved in monitoring and clearing such a phenomenon requires highly precise spatial information. Satellite remote sensing data can provide such detail but they can be limited by long revisit periods and small-scale observational coverage. Therefore, in operational monitoring of green tides, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data have an important role because of their short revisit period (twice daily) and large-scale observational coverage (viewing swath width: 2330 km). However, errors exist in MODIS-derived areal detection of green tides because its coarse spatial resolution (250–1000 m) can lead to mixed-pixel problems (i.e. in many cases, the limit of spatial resolution results in single pixels covering multiple ground objects). In this study, a method for spectral unmixing was developed for remote green tide detection. This method is based on mathematical morphology, and it integrates both the spatial and spectral characteristics of the image in the process of endmember extraction. Experiments using simulated and actual MODIS images were undertaken to illustrate the advantages of the proposed method. Compared with traditional linear unmixing methods, the abundance and area of green tides extracted by the proposed method were closer to the ‘real’ condition. The average relative deviation of green tide area decreased from 84.0% to 21.0%. The results illustrate that the proposed method is able to work efficiently and that it can provide improved information on green tide abundance and area.     

Red tide detection in the Strait of Hormuz (east of the Persian Gulf) using MODIS fluorescence data

A monstrous red tide appeared on October 2008 and expanded to the west on November 2008 off the Iranian coasts in the Hormuz Strait (east of the Persian Gulf). MODIS satellite data, hydrographic and bio-optical field measurements were used to detect the red tide. MODIS fluorescence line height (FLH in w m^?2 μm^?1 sr^?1) data showed the highest correlation with near-concurrent in situ chlorophyll concentration of 0.74 (100(FLH))^1.23 (r?=?0.9, n?=?44). In contrast, the band-ratio Chlorophyll product of MODIS showed more inconsistency with in situ chlorophyll data due to the interference of other water constituents. High FLH value patches >0.18 were confirmed to be located at the medium to high (10⁴–10⁶ cells l^?1) concentrations of Cochlodinium polykrikoides, and also showed a chlorophyll anomaly >1 mg m^?3, which means the potential of red tide occurrences. The FLH imagery also showed that the bloom started in early September along Bandar-Abbas port, and developed and moved to the west along the coastal regions. The results revealed that MODIS FLH and enhanced RGB (ERGB) imagery plus in situ data are adequate tools for red tide monitoring.     

我国东海海面温度定量遥感反演研究

提出了利用Terra卫星的MODIS的20、29、31 和32红外通道数据来反演我国东海海面温度的区域SST反演算法。算法的系数是通过辐射传输模型MODTRAN 4,输入TIGR大气廓线库中中国东海附近的大气廓线进行辐射传输模拟获得。通过MODIS的SST产品MOD28数据以及实测海面浮标数据进行算法精度验证,验证结果显示,该算法获得的SST分布与MOD28产品相吻合;用21个实测浮标数据为真值,算法精度为0.98 K,RMSE为1 K,而MOD28的精度为1.29 K,RMSE为1.26 K,该算法精度优于MODIS的SST产品精度;卫星观测角度在40°以内精度为0.68 K,大于40°精度降低到1.16 K,对于大观测角度的SST反演,算法还有待改进。     

Numerical simulation-aided MODIS capture of sediment transport for the Bohai Sea in China

Traditionally, the establishment of a remote-sensing retrieval model depends on in situ data acquired by expensive and considerably labour-intensive field surveys, but now we can benefit from numerical simulation. In this study, after considering the advantages of numerical simulation in extending the spatial and temporal suspended sediment concentration (SSC), we propose an approach to establish an SSC retrieval model from remotely sensed images with the aid of a numerical model for the Bohai Sea in China. First, significant correlation, between simulated SSC and atmosphere-corrected water-leaving reflectance derived from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) band-1 images, was investigated to demonstrate a novel SSC retrieval model. The synchronous data from remote sensing and numerical simulations enabled the removal of spatial and temporal differences between satellite and in situ measurements. Based on this retrieval model, the SSC distribution pattern was simulated in two scenarios to separate river sediment discharge from the overall process of resuspension. The results indicate that the distribution pattern of the simulated surface SSC without sediment discharge from the Yellow River in most study areas generally matched that derived from MODIS images, except for the estuarine area. The surface SSC 30–40 km away from the estuaries are dominated by sediment discharge from rivers. The proposed method, the numerical simulation-aided SSC retrieval MODIS model, can efficiently capture the sediment transport in the Bohai Sea, which is helpful for operational monitoring of the water environment in estuary and coastal waters.     

多源卫星绿潮遥感信息提取易混淆因素分析

针对绿潮遥感信息提取过程中容易出现的几种易混淆因素,开展了多源卫星绿潮遥感信息提取易混淆因素分析研究。基于多源遥感卫星图像,分析了光学和微波遥感数据在提取绿潮过程中常见的几种易混淆因素。结果发现：（1）HJ 1卫星CCD遥感影像上,岛屿、船只、堤坝、云都是易混淆因素。在信息提取中,需结合基础地理资料或“天地图”,将岛屿识别出来,此方法同样适用于MODIS和SAR数据。对于堤坝、船只和有云覆盖的绿潮区域,则需要通过人机交互的方式进行识别。（2）MODIS遥感影像中散布的小面积云和条带噪声是易混淆因素,因此需在MODIS数据预处理中进行云掩膜和条带噪声去除。（3）ENVISAT ASAR遥感影像中船只是易混淆因素,需通过人机交互的方式进行区分。     

基于船载太阳光度计的中国海域MODIS卫星反演气溶胶光学参数验证

利用2006~2007年中国海洋大学东方红2号科考船在中国黄海和东海海域的POM-01MK2太阳光度计气溶胶光学参数的观测资料,与MODIS反演结果进行比较,给出了光学厚度、| ngstrm指数和粒子有效半径的对比结果。结果表明：两种观测方法得到的气溶胶光学厚度的一致性较好,相关系数（标准差）达0.97（0.08）,73%的对比结果在期望误差（Δτ=±0.03±0.05τ）之内;季节分类对比结果,秋季和春季相关系数（标准差）均为0.97（0.08）;海域分类对比结果,黄海北部海域和黄海南部海域相关系数（标准差）分别为0.98（0.08）和0.76（0.10）。MODIS反演得到的| ngstrm指数偏低,相关系数（标准差）为0.67（0.23）;按季节分类得到,秋季和春季相关系数（标准差）分别为0.71（0.27）和0.62（0.19）;按海域分类得到,黄海北部海域和黄海南部海域相关系数（标准差）分别为0.87（0.07）和0.70（0.30）。粒子有效半径的对比结果偏差和离散度较大,相关系数（标准差）仅为0.31（0.10）。造成这种现象的原因可能是该海域沙尘气溶胶和人类源二次气溶胶浓度较高导致海上气溶胶光学性质同MODIS反演中使用的光学参量有较大差别。