浮遊植物|一種簡單的方法實現從衛星數據進行藻華與藻種識別

2021-02-25 華東師大水色遙感


標題：Simple methods for satellite identification of algal blooms and species using 10-year time series data from the East China Sea

關鍵詞：藻華，藻種，甲藻，硅藻

作者：Fang Shen*, Rugang Tang, Xuerong Sun, Dongyan Liu


本研究提出了可以簡便利用衛星數據監測藻華和藻華優勢種的算法。在東海區域內，利用十年的衛星數據分析算法的適用性，以及分析藻華因時間、氣候變化出現的分布、組成規律。

 

由於藻華的形成，出現了近岸水體低氧、有害毒素聚集、水質量下降等一系列環境問題，也進一步影響著水產經濟活動。藻華通常在短時間內形成，這使得傳統的方法無法進行有效的監測。遙感技術能夠在大範圍內進行連續觀測，因此使用遙感技術監測藻華成為了一個熱門的研究方向。需要發展簡單有效的方法，通過衛星觀測確定藻華出現的地點、區域、持續時間和種類，以協助對海洋環境進行業務和緊急監測。


a. 根據三波段混合模型，提出RDI(Red tide Detection Index)指數，用於在渾濁近岸水體探測藻華。研究發現，當RDI大於0.16時，藻華現象最有可能爆發。該指數可用於MERIS、MODIS、GOCI等傳感器數據，且不需要對數據進行高精度大氣校正。

圖1.使用2003-2011年MERIS數據監測藻華。圖像黃色矩形框表示在同步調查期間記錄到的藻華發生區域

b. 根據研究發現，使用綠橙光譜斜率(R_slope)，可以達到區分藻華優勢種的目的（硅藻或者甲藻）。通常情況下，硅藻的綠橙光譜斜率較低，而甲藻的綠橙光譜斜率較高。

圖2.通過光譜斜率區分優勢種

c.  定義DI(Divergence Index)指數，分析光譜解析度對藻華優勢種識別的影響。研究當光譜解析度分布為5nm、10nm和20nm時，優勢種的區分效果。發現當衛星光譜解析度為於5nm和10nm時，對藻華優勢種的區分效果較好，而20nm的光譜解析度就可能無法區分優勢種。這也說明了當使用衛星數據區分藻華優勢種時，傳感器的光譜解析度起著重要的作用。

d.  利用本研究提出的算法，使用十年的MERIS數據進行藻華和藻種識別，結果顯示硅藻和甲藻在不同的季節有不同的空間分布。硅藻爆發主要分布在長江口，甲藻爆發通常發生在浙江沿海。甲藻的爆發通常開始於4月份，早於硅藻的爆發。

 

 

本文提出的探測藻華發生和藻華優勢種的方法能夠用於MERIS、MODIS和GOCI傳感器上，這使得我們更加方便的利用多傳感器對藻華長期連續觀測，進而克服傳感器的服役期限與重返周期問題。

發表期刊：Remote Sensing of Environment

發表時間：2019.10

全文連結：https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111484


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