浑浊水体激光后向散射特性仿真与实验研究

由于水体的吸收和散射作用,光束能量在传播的过程中会产生衰减,激光脉冲会被展宽,制约着水下激光雷达的探测范围和探测精度。文中以浑浊水体环境下水下弱小目标探测为应用背景,建立了水下光子传播的蒙特卡洛仿真模型,模拟了不同衰减系数和散射率的水体后向散射回波信号,并对相应的水体后向散射回波信号变化趋势进行了分析。仿真结果表明:随水体衰减系数的增加,近场水体激光回波信号接收光子数逐渐增多;随水体散射率的增加,回波信号光子消亡速度逐渐降低。开展了不同浊度下的激光雷达回波信号的测试实验,实验结果表明:随水体衰减系数的增加,水体激光后向散射回波幅度逐渐增高,脉冲宽度逐渐展宽。在进行浑浊水体水下弱小目标探测时,随水体衰减系数的增加,应通过逐渐减小激光器能量或接收系统增益来增强水体回波与目标回波之间的差异,以此提高浑浊水体水下弱小目标探测的信噪比。实验验证了理论与仿真结果,为浑浊水体环境下水下弱小目标激光探测系统在不同水质下的激光能量选取、接收系统增益设计等提供理论支撑。

面向浑浊水体叶绿素a浓度遥感反演的光谱基线校正

根据浑浊水体中悬浮物的光学性质,提出使用线性基线校正方法来削弱水体光谱中的悬浮泥沙贡献。线性基线定义为450和750nm的反射率值连线,基线校正为光谱反射率减去基线。2010年3月和2011年4月太湖梅梁湾水体的实测数据验证结果表明,光谱线性基线校正可以较好的提高叶绿素a浓度的反演精度,改进反演模型的诊断性。3月数据建立的波段比值反演模型中,校正前模型RMSE为4.11mg·m-3,基线校正后模型RMSE为3.58mg·m-3,同时,基线校正后模型残差的方差齐性和正态分布均有明显的改善。4月模型有类似结果,数据校正后的模型具有更小的误差。在没有水华发生的浑浊水体中,线性基线校正可以作为提高水体叶绿素a浓度反演精度的光谱数据处理方法。

基于物理的浑浊水体的光照模拟

水体的真实感光照模拟是计算机图形学中的重要研究内容.现有的研究偏重于清澈水体的光照模拟,无法直接用于浑浊水体,为此提出一种基于物理的浑浊水体的真实感光照模拟方法.首先基于物质对水体光学特性的影响对浑浊水体进行建模,并分别建立每一类物质的吸收和散射模型;然后根据光线在浑浊水体中的传播及其与不同物质颗粒的交互作用计算光能的衰减变化,并将其转换为RGB颜色系统进行真实感绘制.借助GPU强大的并行处理能力,该方法可以实现对不同浑浊水体的光照效果的实时绘制.

利用MODIS近红外陆地通道反演浑浊水体上空气溶胶光学厚度(英文)

目前MODIS海洋气溶胶反演算法能够很好地给出远海气溶胶性质,但近海结果并不理想。这是因为近海浑浊水体对0.55μm、0.646μm波段不能视为暗目标,对于0.86μm波段也并不是总能视为暗目标。采用MODIS近红外陆地通道对中国东南近海浑浊水体上空的气溶胶进行了反演研究,结果与AEROET符合得较好,这种算法可以很容易地与现行算法相结合,从而能够获得更多宝贵的气溶胶数据。

渤海浑浊水体GOCI影像神经网络大气校正研究

针对GOCI遥感数据的官方处理软件(GDPS(GOCI data processing system))中的标准大气校正算法在渤海近岸浑浊水体区域处理中存在的问题,以MODIS/Aqua数据NIR-SWIR波段联合大气校正处理所得的水色遥感反射率产品结果和GOCI的星上反射率数据为基础,基于神经网络模型进行浑浊水体GOCI影像的大气校正方法研究结果表明,神经网络方法能显著减少标准产品中大气校正失效区域,特别是在443、490、680、555、745nm波段改进效果非常明显;但412、660、865nm波段的紧邻近岸的浑浊水体部分区域存在遥感反射率空间分布不合理,这可能与MODIS对应波段产品本身的大气校正精度不高有关.由于缺乏对应的实测数据,后续验证工作还需要进一步开展.

中国近岸浑浊水体大气修正的迭代与优化算法

中国近岸水体泥沙含量较高,且变化梯度大;泥沙浓度可从几千mg/l变化到1mg/l以下。针对上述浑浊二类水体的大气修正一直是水色遥感应用的难点之一。利用水体近红外固有光学特性的Arnone光谱迭代算法在泥沙含量较低时适用,其近红外光谱迭代关系与根据2003年春季黄东海水色试验数据得出的现场光谱关系大致相当。当泥沙含量达到某一程度时,该算法失效,导致蓝光等较短波段的离水辐亮度为负。根据现场数据分析结果,这一分界点大概在泥沙浓度10—20mg/l。因此,本文首次提出将中国近岸浑浊水体进一步区分为中低和中高浑浊水体,并给出初步的划分标准,采用光谱优化方法对中高浑浊水体进行水色大气修正。优化误差函数的选取以现场试验获取的可见光波段光谱关系式为基础。结果表明,优化算法在近岸高浑浊水体可给出满足光谱分布规律的反演结果。与其他大气校正方法一样,优化方法也需要进一步的微调。将Gordon标准算法、Arnone光谱迭代和优化方法结合,对SeaW iFS图像进行处理,分别得出归一化离水辐亮度和总悬浮物(TSM)浓度分布图像,结果令人满意。

基于主成分方法的浑浊水体组分的光谱探测分析

浑浊水体是水色遥感的重要研究对象,其光谱特征由浮游植物(叶绿素a含量)、无机悬浮物和可溶性有机物3个组分控制,利用光谱识别浑浊水体的组分信息对于光谱解混和组分的定量反演具有重要意义.基于2010—2016多年太湖水体野外测量的数据,以水体光谱数据的协方差矩阵和相关矩阵为输入进行主成分分析,对比特征值分解(EVD)、奇异值分解(SVD)、非线性迭代偏最小二乘法(NIPALS)3种求解方法以及白化后处理对水体组分的识别作用.结果表明,基于相关矩阵的SVD方法对浑浊水体组分的识别效果优于其他算法,获得的前3个主成分载荷累计贡献率为98.8%,依次代表了水、叶绿素a组分和悬浮泥沙组分信息;白化后处理没有明显的优化作用.

基于DCP和色差校正的浑浊水体图像增强方法

水下环境相对于空气环境,尤其是浑浊水体,成像条件更加恶劣,而对于很多水下工程,例如污水水下检测或者淡水湖泊鱼群定位,都需要良好的视觉条件才可以很好地完成任务。针对淡水湖泊、污染水域这类的浑浊水体,我们提出了一种基于DCP和色差校正的浑浊水体图像增强方法。该方法首先使用双边滤波器对图像进行去噪处理,然后根据暗通道先验(DCP)对图像进行去雾。最后在灰度世界理论的基础上结合对比度受限的自适应直方图均衡,对图像的对比度和色彩进行改善。为了验证算法的有效性,我们对浑浊水体的水下图像进行了处理,将处理结果与其他增强方法结果进行比较,同时使用水下评价标准对结果进行对比与分析。通过主观和客观两个方面的对比,验证该算法能够改善图像质量,使图像具有更好的色彩、对比度和更多的细节,这对水下作业具有重要意义。

长江口邻近海域浑浊水体中夏季颗粒氮的特征与影响因素

2016年7月在长江口邻近海域5个观测站进行调查,观测了颗粒氮(PN)浓度及其变化.结果显示PN浓度相对稳定,平均值为4.01μmol/L,其中透明度最高的C3站PN浓度高于其他站.研究发现PN浓度与溶解氧(DO)、叶绿素a(Chl-a)呈线性相关,与总悬浮颗粒物(TSP)无显著相关关系,表明调查海域PN大多为生源颗粒物;同时发现PN浓度与磷酸盐(DIP)、溶解无机氮(DIN)、硅酸盐(DSi)相关关系不显著,表明在浑浊水体中,生源PN不受营养盐限制,水体浑浊度制约生物生长,进而影响PN浓度.进一步探讨发现颗粒磷(PP)与TSP间可能存在吸附-解吸作用,造成PP浓度偏高,导致PN/PP比值相对恒定且低于Redfield比值.

基于GOCI的浑浊水体上空气溶胶光学性质的反演算法（英文）

针对海岸带浑浊水体,提出了一种基于GOCI的更精确的气溶胶光学性质反演算法。这种新算法利用支持向量机(SVM)的方法分离由于浮游植物、悬浮物质及有色溶解性有机物(CDOM)产生的干扰信号,同时采用辐射传输模型(RTM)模拟辐射传输过程。这种新反演算法能够同时反演气溶胶光学厚度(AOD)及气溶胶类别。研究中对2014-2015年夏季浑浊水体上空气溶胶进行反演。反演结果与同步的AERONET实测数据及GOCI观测数据进行对比用于评估这种新方法的反演精度,结果表明在黄海浑浊水体上空这种新的反演算法比GOCI的AOD业务产品有更好的精度。

基于GOCI的浑浊水体大气校正修复方法——以太湖为例

浑浊水体的大气校正一直是水色遥感研究的热点与难点.该文以GOCI数据为基础,以太湖为研究区域,提出了最佳像素范围半径内的大气校正修复方法,修复了在浑浊水体无法获取有效的大气校正结果的问题,利用修复的大气校正结果,建立了归一化叶绿素a指数(NDCI),并反演得到了未修复和修复后的NDCI.结果表明,在未修复和修复后的相交区域,NDCI具有较高的一致性,平均相对误差小于1.2%,说明该大气校正修复方法能有效修复大气校正失败区域.

浑浊Ⅱ类水体叶绿素a浓度遥感反演(Ⅰ):模型的选择

受高浓度悬浮物的影响,浑浊Ⅱ类水体叶绿素a浓度高精度定量反演一直是研究难点之一.利用2004年到2010年太湖4次实测光谱数据和水质参数,分别建立了两波段、三波段、改进三波段及四波段的叶绿素a估算模型;选择最优模型,利用巢湖2009年的实测数据进行独立验证.结果表明,四波段模型最适合高浑浊水体,线性相关性较好,决定系数R2在0.57～0.95之间,反演精度较高,RMSE在2.39～6.74μg/L之间.

星载激光雷达气溶胶数据辅助的近岸浑浊水体大气校正研究

提出了一种星载激光雷达CALIOP气溶胶数据辅助的MODIS/Aqua水色数据大气校正方法,并在长江口及其邻近浑浊水体区域进行了实验。通过与实测光谱数据的对比分析说明,本文方法能在一定程度上避免如近红外波段离水辐亮度为零的假设的不合理性,摆脱对实测数据的依赖,有效地反演离水辐亮度,修复SeaDAS软件中短波红外-近红外联合大气校正算法中短波红外波段引起的产品的条带问题。

多层横流渗滤床对西安浑浊景观水体的除浊效果

水的浊度严重影响了城市水体的景观效果,为高效大量去除浑浊景观水中的浊度物质,通过竖向分层和多点进水,开发了一种新型横流渗滤床,在表面负荷相同时显著增加了相同表面积渗滤床的产水量.处理水量大幅增加后渗滤床依然可以高效除浊,三组滤料粒径(10~30、5~10、2~5mm)渗滤床在表层水力负荷为0.5m3/(m2·d)时,对浑浊景观水中浊度去除效率分别达到85.09%、95.34%、97.41%.考虑渗滤床运行稳定性及浊度去除效果,建议在实际工程应用中采用5~10mm粒径碎石作为渗滤床的主要填料组成.渗滤床竖向分层与多点进水的运行方式有效分担了滤床常见的表层易堵塞的风险,延长了渗滤床的使用周期.

基于光谱基线校正的季节性浑浊Ⅱ类水体叶绿素a浓度遥感反演

水体Chl.a浓度是水质评价的一个重要指标,受悬浮物浓度季节性变化的影响,如何削弱悬浮物的光谱干扰,是实现内陆水体Chl.a浓度遥感高精度反演的难点之一.基于2011-2013年妫水河6次实测水体高光谱数据和水体Chl.a浓度数据,评价广泛应用的三波段模型和非线性拟合能力较好的支持向量机回归(SVR)模型的反演精度,使用基线校正和一阶微分方法来削弱实测高光谱中非Chl.a光谱信息.定义两种基线:750 nm的反射率值;500与750 nm的反射率值连线,基线校正为光谱反射率减去基线值.利用2013年7月的实测数据进行验证,结果表明,SVR模型比三波段模型更适合季节性浑浊水体的Chl.a浓度反演.通过基线校正筛选后的波段反射率组合作为输入变量能够提高SVR模型的反演精度,决定系数为0.68,均方根误差为3.38μg/L;线性基线校正提高三波段Chl.a估算模型的反演能力有限.

河蟹池塘水体浑浊的原因及应对措施

在河蟹的养殖过程中,经常会出现水体浑浊的情况。水体浑浊容易造成水草腐烂、水体溶氧偏低等不利影响,影响河蟹的正常摄食和生长。该文介绍了水体浑浊的危害,列举了引起水体浑浊的常见原因(枝角类或桡足类过多、投喂不足、野杂鱼过多、阴雨天气、人为操作等),对此进行了分析并给出相应的应对措施,并提出了一些关于应对水体浑浊时的建议。

海鲈鱼塘水体浑浊的处理方法

养殖海鲈鱼时,由于密度大,投喂量大,导致水体长时间偏浊,溶氧偏低,鱼的病害增多。目前养殖户对待水体浑浊普遍的方法是用硫酸铜和二氧化氯一起消毒,甚至用甲醛消毒,从而导致了水质更加恶化,溶氧更低,浊水更严重。那么,水体浑浊时怎么处理?

基于深度学习的水下条纹投影三维测量方法

水下加工制造在航空、船舶等领域发挥着重要作用,制造过程的原位在线三维检测成为水下制造质量保障的迫切需求。条纹投影轮廓术(FPP)作为经典的光学三维测量技术之一,具备无接触、快速以及高精度等优势。然而,在浑浊水体中,由于光的吸收和散射作用,相机捕获的条纹光强衰减、对比度降低、图像细节模糊、引入大量噪声,导致条纹图质量不佳。根据低质量条纹计算出的相位具有不可忽视的相位误差,造成三维测量精度下降。为减小水下吸收与散射的影响,提出了一种基于深度学习的端到端的条纹图像增强算法,运用条纹图像增强卷积神经网络(FPENet)将低对比度高噪声条纹转换为高对比度低噪声条纹后获取更准确的相位结果。FPENet针对不同浑浊度水体皆可有效提高条纹质量,降低相位误差。尤其在高浑浊度水体中,相位误差可减小50%左右,显著提升水下FPP的测量精度,对于提高FPP在复杂场景中的适用性具有重要意义。

草海悬浮颗粒物和沉积物碳氮同位素特征及来源分析

在水域生态系统中,碳氮稳定同位素技术已成为诊断有机物来源的重要工具。本研究对贵州草海湖泊水体悬浮颗粒物、湖区与入湖河流的表层沉积物进行了碳氮同位素分析。结果表明:水体悬浮颗粒物的δ^(13)C处于内源有机质范围内;草海湖区水体悬浮颗粒物与沉积物的δ^(15)N均介于人工合成肥料范围之间;入湖河流沉积物的δ^(15)N与湖区北部无显著差异,显著高于其他湖区。水体悬浮物中的碳主要来源于内源有机质,包括水生植物、藻类等。水体悬浮颗粒物与沉积物中氮的来源为农业化肥流失,北部湖区可能受入湖河流氮源影响较大。本研究结果可作为诊断草海水体浑浊原因的依据之一,为草海水生态修复提供科学依据。

基于多时相HJ影像的水稻洪涝灾情和产量监测

洪涝灾害是影响水稻生产的重要逆境因子。利用多时相HJ卫星影像数据评估了2012年辽宁洪涝灾害对水稻的影响。类似于土壤线,首先基于洪涝浑浊水体像元建立了水体线WL(NIR=0.693 1RED+0.022 7),并以此定义水体浑浊指数WTI和垂直植被指数PVI来分别监测洪涝水体的泥沙含量和水稻作物产量,对PVI与地面实测产量数据进行了相关分析,建立了灾后水稻产量与PVI的线性回归方程Yield=50 279PVI-2 804.1。研究结果表明,泥沙含量越高,水稻受灾越严重,产量越低。WTI可用于监测洪水泥沙含量,PVI则与水稻产量具有极显著的相关关系(R2=0.965),洪涝灾害对水稻的影响不仅可以从水稻收获前的遥感影像进行估测,更能够在洪涝灾害发生后及时进行估测,对洪涝灾后的水稻实际生产具有一定的指导意义。