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1.
无人机遥感具有应用灵活、不受云层干扰以及时空分辨率高的显著优势。为探索无人机在海洋灾害监测中的应用,本文以科考船为起降平台,首次基于无人机获取的双时相绿潮正射影像,开展了黄海绿潮漂移速度的估算研究。同时对比了卫星影像提取的速度结果,并探讨了风与潮流对海上绿潮漂移的驱动。研究发现:(1)可见光波段的漂浮藻类指数能高精度地提取无人机可见光影像中的绿潮(kappa 系数=0.95);(2)无人机遥感估算3个站位的绿潮漂移速率为0.26～0.44 m/s,漂移方向在1天之内变化明显;(3)绿潮短时间内的漂移受到风与潮流的共同影响,漂移方向与M2分潮的潮流方向基本一致,位于风向右侧1°～62°。基于船载的无人机航测,能高精度地估算绿潮漂移速度,为精细化的绿潮灾害预警与防控提供技术支撑。 相似文献
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基于MODIS数据的2016年黄海绿潮灾害动态监测研究 总被引：3，自引：1，他引：2
本研究利用高分辨率的GF-1卫星影像对MODIS数据绿潮监测的精度进行验证, 并在此基础上利用MODIS数据对2016年黄海绿潮过程进行连续动态监测, 结果表明: 相较于GF-1卫星影像,MODIS数据对绿潮的监测误差高于50%; 2016年黄海绿潮移动路径总体呈先向北, 然后沿山东半岛海岸线向东北方向移动, 并最终停滞于青岛、威海附近海域; 此次绿潮持续时间为80天左右, 并呈现出与往年类似的“出现→发展→暴发→治理→消亡”的规律; 其中“出现”的时间为5月12日, “发展”阶段时间为5月中下旬, 此时绿潮主体分布于苏北浑水区, 适宜前置打捞治理, 当5月底6月初绿潮进入清水区之后才开始进入“暴发”阶段, 本年度绿潮灾害“暴发”规模较大, 对山东沿海水产养殖业及旅游业影响严重。本研究成果对于绿潮预警和防控具有科学和实际意义。 相似文献
3.
目前绿潮遥感监测手段大多基于单一遥感数据,局限性很大,为了弥补监测中空间分辨率和时间分辨率低的问题,基于多源遥感数据,结合虚拟基线高度浮藻指数VB-FAH(virtual-baseline floating macro Algae height)和人工辅助判读方法,对2015—2016年黄海发生的绿潮(大型绿藻——浒苔(Ulva prolifera))进行了动态监测,并利用两景同步影像比较了高分一号卫星WFV(GF-1 WFV)数据和资源一号04星WFI(CBERS-04 WFI)数据的监测结果,同时也对卫星影像监测和船载监测结果进行了比较。结果表明:CBERS-04 WFI数据的监测结果与GF-1 WFV数据相比产生了15.3%~37.32%的相对偏差,主要原因是空间分辨率的差异导致的混合像元效应。对卫星影像监测结果与船测数据进行叠加对比,可以发现在Ⅲ级以上的绿潮数量级中卫星影像的监测精度较高。绿潮暴发的过程持续100 d左右,4月底—5月初绿潮开始在苏北浅滩浊水区出现,随着外界因素逐渐达到适宜生长的条件,绿潮不断生长直至暴发,并随黄海表层流向北漂移,直至山东半岛南部沿岸,7月份和8月份是绿潮的消亡阶段,8月中旬绿潮基本消亡。本研究成果提高了监测精度,可为绿潮的防控提供有效的信息支持。 相似文献
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基于数据挖掘的GF-1 遥感影像绿潮自适应阈值分区智能检测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
由于受到云雾的影响，可见光影像能够高效用于绿潮检测的数据源较为有限，特别是云覆盖较为严重的可见光影像，基本无法用于检测绿潮。即使影像数据是在薄云、薄雾、无云覆盖的情况下获取的，由于其光谱反射值存在较大差异，依然很难采用同一阈值进行绿潮检测。基于此，为了提高可见光影像的利用率，实现不同云覆盖情况下，绿潮的高精度自适应阈值的自动检测，本文以GF-1影像为数据源，首先采用K-means聚类和C4.5决策树方法实现影像云覆盖情况的自动识别；其次，选取大量不同云覆盖情况下子图像样本（每个子图像样本中均包含绿潮和海水两类），分析得出不同云覆盖情况下绿潮和海水的区分阈值y与影像光谱差x=bandnir-bandred之间所具有的线性关系；然后，利用分析得出的线性关系提出一种适用于GF-1影像的绿潮分区自适应阈值自动检测方法。最后，为验证提出方法的有效性，分别采用NDVI方法、EVI方法和本文提出的自适应阈值自动检测方法进行绿潮提取实验。实验结果表明，对于GF-1卫星遥感数据，本文提出的绿潮自适应阈值分区自动检测方法明显优于传统的NDVI和EVI检测方法，不仅提高了绿潮的监测精度，而且实现了绿潮提取的全自动化。 相似文献
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黄海绿潮发生过程监测 总被引：1，自引：0，他引：1
本文综合采用船舶和MODIS-TERRA卫星遥感监测手段对2015年绿潮发生过程进行全程监视,并系统地调查了南黄海绿潮藻显微繁殖体分布情况。船舶监测结果显示,4月份,零星漂浮状绿潮藻在南黄海如东海域首次出现,组成种类包括浒苔(U.prolifera)、曲浒苔(U.flexuosa)和缘管浒苔(U.linza),之后,绿潮逐步呈现块状分布和大规模带状分布特征,同时逐步向大丰、射阳和滨海等黄海中部海域漂移,并且漂移过程中绿潮藻种类逐渐减少,射阳与滨海未发现除浒苔(U.prolifera)外的其他绿潮藻。卫星遥感监测结果与船舶监测相类似,5月19日,卫星遥感首次在盐城近岸海域监测到小规模漂浮绿潮,之后绿潮分布面积与覆盖面积迅速增大,并向北漂移至山东半岛近岸,覆盖与分布面积峰值分别为594 km~2和52700km~2;直至7月中下旬,绿潮逐渐消亡。南黄海显微繁殖体分布特征与绿潮漂移轨迹相吻合,且3-7月份南黄海显微繁殖体均由浒苔(U.prolifera)、曲浒苔(U.flexuosa)和缘管浒苔(U.linza)组成,3月至5月份,显微繁殖体核心密集区主要分布在南黄海江苏近岸海域的辐射沙洲区域,其分布峰值高达960 ind·L~(-1);随着绿潮向北漂移,6月份显微繁殖体核心密集区亦逐步向北移动,于射阳海域达到峰值(308 ind·L~(-1))。本研究较为清楚地描述了黄海绿潮年度发生过程,为进一步揭示黄海绿潮快速暴发机制和周期性规律提供基础。 相似文献
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为实现对用海项目施工期悬浮泥沙扩散的实时跟踪监测,尝试采用无人机携带可见光、多光谱传感器对古雷围填海项目的围堰区进行遥感探测。利用Pix4d软件对无人机携带的可见光及多光谱照片进行处理,结果表明,可见光及多光谱影像对水体中的悬浮泥沙分布均具有一定的识别能力。通过研究分析多光谱影像的光谱特征发现,近红外波段对悬浮泥沙含量的升高较为敏感,运用波段比值公式计算结果显示,围堰内含沙水体经溢流口排入海域后浓度明显降低,并可向南继续扩散约300 m。该方法可克服遥感卫星影像时空分辨率低的特点,为用海项目资源环境影响跟踪监测提供新的技术手段。 相似文献
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无人机多光谱遥感技术具有快速、大范围、动态监测等优势,为水环境监测和管理提供了新的研究手段。利用无人机多光谱遥感平台,进行水质参数定量反演研究。围绕红边和近红外光谱波段提出和构建了7种水体指数,结合采样点实测浊度、透明度数据,建立水质参数反演模型,并进行模型精度分析,得出试验区域水体浊度和透明度空间分布图。试验证明：水体指数RENDWI的反射值与浊度参数相关性较高(r=0.821),采用RENDWI构建指数函数模型对于浊度的反演效果较好(R2=0.711,RMSE=2.013度);水体指数RDWI反射值与透明度相关性较高(r=0.844),采用RDWI构建二次多项式模型对于透明度的反演效果较好(R2=0.748,RMSE=7.163 cm)。本文提出的水体指数与水质参数反演模型,可以定量获取河流水质分布情况,实现水质参数快速监测,为中小型地表水污染防治提供技术支撑。 相似文献
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基于高分四号卫星的黄海绿潮漂移速度提取研究 总被引：3，自引：2，他引：1
静止轨道卫星高分四号（GF-4）具有高时间分辨率（20 s）和高空间分辨率（50 m）的独特优势。为了挖掘GF-4卫星在海洋灾害监测中的应用潜力，本文基于2016年6月25日1天4景的GF-4卫星影像，利用最大相关系数法（MCC），开展了黄海绿潮漂移速度提取研究，分析了海面风场、潮汐等对绿潮漂移的影响。研究发现:（1）MCC方法可高精度自动追踪GF-4影像中绿潮的分钟级（8~9 min）位置变化，绿潮漂移速率和方向的相对偏差分别为11%和5%；当2景GF-4影像的成像时间间隔增大至小时级（如6 h）时，随着绿潮斑块形状的改变，MCC方法绿潮自动追踪的准确性下降。（2）绿潮在1天之中的漂移速率和方向可发生显著变化，当日上午9时黄海绿潮漂移速率均值为（0.36±0.13）m/s，方向以东南向为主，至15时，绿潮漂移速率显著增加至（0.69±0.12）m/s，方向变为东北偏北。（3）绿潮漂移速度与海面风速的相关系数为0.74，绿潮漂移方向为风向偏右；绿潮的向岸、离岸运动与相应时刻的涨、落潮具有较好的对应关系。GF-4卫星数据可为绿潮快速漂移的高精度监测提供数据支撑。 相似文献
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于2017年4月至6月，沿南黄海35°N断面出现了罕见的绿潮、金潮和赤潮等有害藻华共发现象。本研究通过现场定时定速拖网等方法，对黄海35°N断面不同站位的大型漂浮藻类进行了定量观测，并对赤潮区浮游植物进行了显微镜观察。结果表明：沿35°N断面的漂浮绿藻和马尾藻生物量具有明显的时空变化特征，4月下旬漂浮绿藻和马尾藻开始零星出现，5月下旬生物量和分布范围明显增加，在6月上旬达到最大，随后在6月下旬降低。漂浮绿藻和马尾藻的分布区域存在差异，120°30''—122°30''E为两者共同分布海域，向西以漂浮绿藻为主，向东则以马尾藻为主。分别于5月下旬和6月下旬在黄海35°N断面发现了1次米氏凯伦藻（Karenia mikimotoi）赤潮和1次赤潮异弯藻（Heterosigma akashiwo）赤潮。基于现场获取的水文数据，本文对南黄海海域的环境条件及其对有害藻华分布的影响进行了讨论。沿35°N断面共发的绿潮、金潮和赤潮现象表明黄海海域正面临严峻的海洋生态问题，通过对该海域赤潮、金潮和绿潮的长期观测，可望揭示这些藻华灾害形成机制和演变规律，为针对性地开展有害藻华预报、预警和防控提供科学依据。 相似文献
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南黄海绿潮暴发与紫菜养殖的关系 总被引：2，自引：0，他引：2
采用现场调查、社会调查和卫星遥感多种手段相结合,调查了南黄海绿潮早期零星漂浮到大面积暴发的时空变化过程,分析了紫菜养殖工艺对绿潮暴发的影响,估算了南黄海不同紫菜养殖区输入海洋的绿潮藻初始生物量,并探讨了主要海域紫菜养殖面积的增长与绿潮暴发的关系。结果表明,受紫菜养殖生产工艺的影响,数以千吨的绿潮藻在短期内被刮落集中输入至海洋,为绿潮的暴发提供了最为直接和充足的绿潮藻初始生物量,其主要来源为竹根沙、蒋家沙和东沙紫菜养殖区。2005年以来,上述3个养殖区的紫菜养殖面积持续扩大,是2007年以来南黄海绿潮持续暴发的主要原因。水温是影响绿潮形成的关键环境因素,4~6月份大量被刮落入海的绿潮藻在适宜环境条件下漂浮和快速生长,并最终形成绿潮。 相似文献
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Young Baek Son Joji Ishizaka Jong-Chul Jeong Hyun-Choel Kim Taehee Lee 《Ocean Science Journal》2011,46(4):239-263
To distinguish true red tide water (particularly Cochlodinium polykrikoides blooms) from non-red tide water (false satellite high chlorophyll water) in the South Sea of Korea, we developed a systematic
classification method using spectral information from MODIS level products and applied it to five different harmful algal
bloom events. Red tide and nonred tide waters were classified based on four different criteria. The first step revealed that
the radiance peaks of potential red tide water occurred at 555 and 678 nm. The second step separated optically different waters
that were influenced by relatively low and high contributions of colored dissolved organic matter (CDOM) (including detritus)
to chlorophyll. The third and fourth steps discriminated red tide water from non-red tide water based on the blue-to-green
ratio in areas with lower and higher contributions of CDOM to chlorophyll, respectively. After applying the red tide classification
(using the four criteria), the spectral response of the red tide water, which is influenced by pigment concentration, showed
different slopes for the blue and green bands (lower slope at blue bands and higher slope at green bands). The opposite result
was found for non-red tide water, due to decreasing phytoplankton absorption and increasing detritus/CDOM absorption at blue
bands. The results were well matched with the discoloration of water (blue to dark red/brown) and delineated the areal coverage
of C. polykrikoides blooms, revealing the nature of spatial and temporal variations in red tides. This simple spectral classification method
led to increase user accuracy for C. polykrikoides and non-red tide blooms (>46% and >97%) and provided a more reliable and robust identification of red tides over a wide range
of oceanic environments than was possible using chlorophyll a concentration, chlorophyll anomaly, fluorescence analysis, or proposed red tide detection algorithms. 相似文献
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黄海浒苔绿潮防灾减灾现状与早期防控展望 总被引：4，自引：2，他引：2
截至2019年，浒苔绿潮连续12年大规模暴发，对近海生态系统、沿岸环境与社会经济造成严重影响，已经成为黄海最严重的生态环境问题。本文总结了黄海浒苔绿潮防灾减灾现状与成效，分析了存在的问题，然后基于对该绿潮起源与成因的认识，将其早期分为3个关键过程，即浒苔微观繁殖体在养殖设施上的着生与生长过程，定生浒苔脱离附着基形成漂浮浒苔过程，浅滩漂浮浒苔进入深水区形成大面积绿潮过程。最后分别从加强新材料与技术研发防控绿藻着生、强化养殖设施回收管理严控定生绿藻落滩、浅滩汇聚通道拦截打捞等3种途径提出了早期防控措施建议，以期为黄海浒苔绿潮的源头防控提供科学依据。 相似文献
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基于GOCI的2017年南黄海浒苔演变遥感分析 总被引：3，自引：0，他引：3
本文应用GOCI高时间分辨率遥感影像，提取浒苔敏感波段并构建合适的评价指标，对NDVI、IGAG、KOSC绿潮主流算法探测能力进行比较，结合目视解译和阈值分割法，对2017年南黄海浒苔信息进行提取并进行演变特征分析。结果表明：NDVI算法的探测能力和稳定性显著优于其他两种，GOCI影像7、8近红外波段的选择对浒苔提取结果存在一定影响，最优为7、5波段组合；2017年浒苔总体经历了“出现-发展-暴发-衰退-消亡”五个阶段，持续时间约为68d，影像中浒苔最早出现在5月13日的盐城外海海域，最后出现在7月12日，最大覆盖面积出现在6月4日，为2363.12km2，在风、流场共同作用下，先向北移动，后在6月下旬沿山东半岛南侧转向东北，前锋位置最终停滞于青岛-烟台-威海一线并逐渐消亡。其发展规律与运移路径与往年相似，但持续时间与暴发时期最大覆盖面积显著少于往年，GOCI影像高时间分辨率的优势使浒苔灾害的逐小时动态监测成为可能。 相似文献
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生态因子在黄海绿潮生消过程中的作用 总被引：2，自引：2，他引：0
2008–2017年南黄海海域连续10 a发生绿潮，影响周边沿海城市养殖、旅游和航运安全等。研究绿潮生消过程及其影响因素对于理解黄海绿潮分布特征，开展绿潮灾害的预防与治理有重要意义。本文主要采用MODIS L1B数据，通过归一化植被指数提取绿潮信息。根据逐年绿潮覆盖面积的变化特征，将绿潮生消过程分为3个阶段:触发阶段、快速发展阶段、消衰阶段，分析了海表温度、降水和光照在绿潮生消过程中的作用。结果表明:在触发阶段，温度达到15°C后，有效降水可以刺激绿潮的触发，在降水后的半个月内可以通过MODIS影像发现绿潮。在快速发展阶段，绿潮所在位置海表面温度为16～21°C，适宜绿潮的快速生长；太阳短波辐射集中在250～280 W/m2范围内；降水量是影响绿潮生长规模的一个重要因素，降水量少时绿潮覆盖面积峰值明显较小，而出现绿潮覆盖面积最大值的2016年降水量也极高。在消衰阶段，海表温度上升至22～26°C，绿潮在卫星影像中消失时，平均海表温度超过26°C，最高温度可达27.48°C，较高的海表面温度是导致绿潮消亡的主要原因之一；太阳短波辐射集中在240～260 W/m2，略低于快速发展阶段光照范围；降水量在该阶段相对充足不再影响绿潮的生长。 相似文献