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高分一号(GF-1)是我国自主研制的宽幅带高空间分辨率遥感卫星,为分析其在海岸带地区的应用潜力,本文采用主观和客观相结合的评价方法,并与SOPT-5卫星影像进行比对,开展GF-1影像的成像质量评价。主观评价结果表明:GF-1影像表现能力与SPOT-5影像相当,在某些地物特征表现上与SPOT-5比较一致。客观评价表明:GF-1影像的4种统计参数与SPOT-5影像比较接近且各有高低,GF-1影像各波段的灰度分布更分散,地物间的可分性更高;GF-1影像各波段的信噪比和波段间的独立性与SPOT-5比较,基本相同,整体看来,GF-1具有较高的成像质量,在海岸带地区具有一定的应用潜力。 相似文献
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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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《海洋技术学报》2023,(4)
水深是重要的海洋要素,水深遥感反演是获取浅水水深的重要手段。当前水深遥感反
演应用以国外卫星数据为主,国产卫星数据的研究和应用较少。本文针对国产高分六号卫星
（GF-6） 数据,以三亚南山港为研究区域,分别建立单波段回归模型、双波段比值模型、多波段
回归模型,进行多光谱影像的水深反演能力研究,并与国外主流哨兵2 号卫星（Sentinel-2） 数
据进行实验比较。实验结果表明：GF-6 遥感影像具有较好的浅水水深反演能力和一定的反演精度,各波段水深探测能力依次为：绿波段跃蓝波段跃红波段跃近红外波段,反演方法效果依次为：多波段模型跃双波段模型跃单波段模型。相较于Sentinel-2 数据,GF-6 数据水深反演精度与其一致,这表明GF-6 影像具备替代国外遥感数据进行水深反演的能力和大规模应用的潜力。本文针对GF-6 影像水深反演能力的研究方法和分析,结果将为国产高分系列卫星数据的水深反演研究和应用提供有益的参考。 相似文献
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《热带海洋学报》2017,(5)
高分四号(GF-4)遥感卫星数据于2016年6月被正式公布并投入使用,它是目前世界上空间分辨率最高、幅宽最大的地球同步轨道遥感卫星。其空间、时间上的高分辨率特点使得该卫星在海洋灾害监测方面具有较大的发展潜力。文章基于2009年10月22日的珠江口赤潮水体,建立了一个适应于GF-4波段设置的叶绿素浓度反演算法(决定系数r2=0.90;均方根误差RMSE=0.1)。通过辐射传递方程的数值计算软件Hydrolight模拟数据进行比对,发现该算法具有较好的适用性(r2=0.92;RMSE=0.23)。进一步应用该算法和GF-4卫星遥感数据分析了2016年5月发生在广西的赤潮事件,反演结果与现场调查结果吻合较好。这是国内第一次在广西临近海域使用GF-4遥感数据反演包含赤潮水体的叶绿素浓度分布数据产品,可为海洋文明建设和海洋灾害调查等提供有效的技术支持。 相似文献
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以内陆水体为观测目标的GF-1影像常规融合方法评价 总被引：1，自引：0，他引：1
内陆水体的研究需要遥感影像具备高空间分辨率和高光谱分辨率，这使得影像的全色（PAN）波段和多光谱（MS）波段之间的融合尤为重要。本文以钱塘江大缺口段为研究对象，采用四种常规融合方法，包括Pan Sharpening（PS）、主成分分析（PCA）、Gram Schmidt（GS）和小波分析（WF），分别对GF-1影像开展了全色波段和多光谱波段的融合方法评价。研究结果表明，GS融合后的影像效果最好，随后分别是PCA、WF和PS。由于水陆之间反射率信息获取的根本差异，大面积水体的存在会影响到融合影像保留源图像空间和光谱信息的能力。因而，在进行遥感影像融合时，融合方法的选择需要考虑影像中水域面积的分布情况。 相似文献
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高光谱数据波段多、数据量大,波段间存在信息冗余,影响了赤潮高光谱遥感检测速度。又由于海面太阳耀斑的存在,导致高光谱图像耀斑区的光谱反射远大于周边水体的离水辐亮度,严重影响了赤潮高光谱遥感检测精度。文中提出了互信息子空间划分结合最大信息熵的特征波段提取方法 ME,并与MP、CE和CP 3种方法进行对比分析,采用了3种滤波方法和6个滤波窗口进行耀斑抑制,探讨耀斑对赤潮高光谱遥感检测精度的影响。结果表明:提出的ME方法不仅具有良好的保谱性质,而且在保持原有赤潮检测精度的基础上,相较于原始全波段高光谱数据减少了近一半的检测时间;7×7滤波窗口的Median滤波方法对应的赤潮检测精度最高,达到了96.25%,相比未经滤波高光谱图像的检测精度提高了6.33%。因此,基于子空间划分的特征波段提取和耀斑抑制可实现赤潮高光谱高精度快速检测。 相似文献
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为探究高分六号卫星新增红边波段对夏玉米种植区识别的影响,选取山东省兰陵县为研究区,基于多时相高分六号宽幅相机遥感影像,构建4种波段组合方案,结合地面数据分析不同方案样本类型可分离性,采用支持向量机方法,提取研究区不同前茬作物夏玉米种植区域,分析光谱反射率变化及识别结果精度。结果表明：高分六号卫星两个红边波段都能不同程度提高不同物候期夏玉米与其他作物的区分度,较无红边波段参与相比,红边波段参与下不同作物间可分离度有一定提高;大蒜收获后、冬小麦收获后播种的夏玉米总体分类精度分别由80.1%、77.3%提高到90.3%、91.1%,分别提升10.2%和13.8%,Kappa系数分别由0.60、0.56提高至0.80、0.81。研究表明,新增红边波段可以有效提高夏玉米识别和提取精度,能够为红边波段的农业应用提供参考。 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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海洋一号C（HY-1C）卫星是中国首颗海洋水色业务卫星,其搭载的海岸带成像仪（CZI）在近海海洋环境监测中正发挥越来越重要的作用;随着搭载有相同传感器的HY-1D卫星发射,双星组网观测,可形成3天2次的高频次、大范围对海观测能力,在海洋漂浮藻类、海洋溢油等目标探测方面具备优异的效能。高空间分辨率光学数据中包含了丰富的海洋环境信息,给特定目标的识别提取带来一定干扰。本研究面向HY-1C卫星CZI载荷开展中国近海漂浮藻类识别提取的业务化应用需求,发展基于藻类缩放指数与虚拟基线高度融合的海洋漂浮藻类识别提取算法,算法优选适用于无短波红外波段国产数据的虚拟基线高度指数来增强藻类信号,通过藻类缩放指数滑动窗口运算,有效剔除高空间分辨率光学数据中的复杂干扰信息,实现了基于CZI数据的海洋漂浮藻类高精度提取,且具有较好的计算运行效率。此外,结合准同步高分卫星16 m多光谱数据,开展CZI数据含藻像元的不确定性分析,发现CZI数据反演结果对近海小斑块漂浮藻类存在不可忽视的高估现象。研究还指出,光学数据用于漂浮藻类监测,其不确定性不仅来源于传感器的空间分辨率差异,还与海洋漂浮藻类形态特征的空间分异性有关。明晰海洋漂浮藻类的形态学空间分异特征,将有助于提高光学数据反演结果的精度,并阐明不确定性。 相似文献
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近海水产养殖为人类提供优质的动物蛋白,对海洋经济高质量发展具有重要意义。卫星遥感技术已被广泛用于海岸带水产养殖的监测,但目前相关的研究聚焦基于单一传感器卫星数据并使用单一信息提取算法而忽略与不同卫星传感器以及处理方法之间的比较。本研究以北莉岛东北部为研究区,基于多光谱Sentinel 2A卫星和高分一号B（GF 1B）卫星数据,分别使用自适应阈值法、支持向量机监督分类法以及多尺度分割面向对象分类法,开展海岸带人工水产养殖区的识别。研究表明,更高空间分辨率的GF 1B卫星对人工水产养殖水网密集区的提取正确率远优于Sentinel 2A卫星;基于高空间分辨率GF 1B卫星,多尺度分割面向对象分类法的正确率最高,为94.65%,优于支持向量机监督分类法的94.45%和自适应阈值法的84.62%;自适应阈值法更适用于中等空间分辨率卫星数据的水产养殖信息提取,其提取的水产养殖水面的面积与目视解译提取的面积差异小于4%。针对单个养殖池使用情况的业务化监测需使用高空间分辨率卫星数据,而大范围水产养殖面积的变化分析则可应用中等空间分辨率卫星数据。 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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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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珠江口伶仃洋是中国重要的海湾之一, 其水体的悬浮泥沙质量浓度(suspended sediment concentration, SSC)在枯季受潮汐过程影响显著, 是研究潮汐对SSC变化影响的理想区域。高分四号卫星(GF-4)是我国第一颗超高时空分辨率地球同步轨道卫星, 可见光波段的空间分辨率为50m, 最大时间分辨率可达20s, 在研究一日之内的SSC变化特征方面具有独特的优势。文章利用过境珠江口伶仃洋的GF-4卫星L1A数据并结合2020年1月的航次数据, 反演得到该海域表层SSC数据, 分析得到了伶仃洋表层SSC在潮汐周期不同阶段的分布特征及变化规律。研究结果表明, 伶仃洋海域的SSC整体呈近岸高于远岸、西岸高于东岸的分布趋势。涨潮时, 共有4个高SSC分布区, 平均SSC呈降低趋势且悬沙有向湾内移动的趋势; 在停潮末—涨急—涨憩过程中, SSC先略微降低后显著降低。落潮时, 共有7个高SSC分布区, 平均SSC呈增长趋势且悬浮泥沙有向外海方向移动的趋势; 在平潮末—落急—落憩过程中, SSC先显著增大再变缓最后呈负增长趋势。SSC变化受水平方向上的挟沙作用、垂直方向上的再悬浮过程和地形的共同影响。 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
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文章针对中低分辨率遥感影像难以提取海岸线中小尺度变化的实际问题,以渤海湾为例,利用2010—2020年SPOT5、GF-1/6、ZY-3等高分辨率遥感影像,采用数字海岸线分析和分形维数方法获取渤海湾海岸线位置变迁速率和复杂度变化过程;针对目前渤海湾海岸线变迁分析研究多基于中低分辨率遥感影像的问题,结合同时期的Landsat影像,分析遥感影像空间分辨率对渤海湾海岸线变迁速率和分形维数的影响。研究结果表明,遥感影像空间分辨率差异对分形维数的影响较小,但对不同类型的岸线变迁速率影响显著;渤海湾海岸线在2010—2020年的变化呈现出由剧烈过渡至相对稳定的状态,伴随着海岸线位置的变化,岸线的分形维数呈现出先上升再至平稳的趋势。相关研究成果能够为渤海湾地区海洋资源利用优化、海岸线及滩涂湿地等自然资源保护提供数据支持。 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