基于迁移学习的GOCI超分辨率重建与海洋漂浮藻类探测

遥感技术是进行海洋漂浮藻类目标识别与变化监测的重要手段。GOCI遥感卫星影像具有高时间分辨率、低空间分辨率的特点,其低空间分辨率影响了海洋漂浮藻类遥感探测的效果。本研究通过对具有较高空间分辨率的Sentinel-2遥感卫星影像结构特征的迁移学习,应用ESRGAN超分辨率重建技术,将GOCI影像的空间分辨率提升至125 m;在此基础上,构建了基于超分辨率重建GOCI遥感影像的U-Net深度学习语义分割网络,实现了海洋漂浮藻类的较高精度探测。实验结果表明:超分辨率重建的GOCI影像显著提升了影像的空间细节清晰度,基于此实现的海洋漂浮藻类探测结果取得了较高的精度,其中面积相对误差下降了51.87%,F1值提高了2.41%。本研究是应用GOCI遥感影像进行海洋漂浮藻类高精度探测的一次成功实践,为实现海洋目标的动态精细化监测提供有益的参考。

Chlorophyll-a Estimation in Tachibana Bay by Data Fusion of GOCI and MODIS Using Linear Combination Index Algorithm

This study discusses the fusion of chlorophyll-a (Chl.a) estimates around Tachibana Bay (Nagasaki Prefecture, Japan) obtained from MODIS and GOCI satellite data. First, the equation of GOCI LCI was theoretically calculated on the basis of the linear combination index (LCI) method proposed by Frouin et al. (2006). Next, assuming a linear relationship between them, the MODIS LCI and GOCI LCI methods were compared by using the Rayleigh reflectance product dataset of GOCI and MODIS, collected on July 8, July 25, and July 31, 2012. The results were found to be correlated significantly. GOCI Chl.a estimates of the finally proposed method favorably agreed with the in-situ Chl.a data in Tachibana Bay.

基于GOCI数据的杭州湾跨海大桥两侧水域悬浮泥沙浓度空间分异规律研究

静止轨道卫星数据具有时间分辨率高的特点,对高动态的河口水质环境监测具有极大的科学价值.本研究使用GOCI数据,杭州湾水域样点实测数据,建立基于GOCI数据的反演悬浮泥沙浓度的经验模型,并对2013年8月9日杭州湾跨海大桥两侧水域进行了悬浮泥沙浓度反演.通过对杭州湾跨海大桥两侧钱塘江上下游悬浮泥沙浓度进行差异性对比研究,结果表明,杭州湾大桥两侧悬浮泥沙浓度呈现一定的梯度特征,表现为大桥上游浓度高,下游浓度相对较低.不同时间段研究区悬浮泥沙浓度为南北两侧变化不同,跨海大桥上游一侧悬浮泥沙浓度变化强度明显高于下游.

基于GOCI数据的2015年黄海海域绿潮监测及时空变化分析

基于2015年的GOCI影像数据,以黄海海域为研究区域,结合NDVI,EVI,KOSC和IGAG方法,进行绿潮信息的提取,并对绿潮的分布状况、覆盖面积、密集度和漂移路径进行分析。结果表明,采用NDVI,EVI,KOSC和IGAG方法提取2015年黄海海域绿潮的结果一致,绿潮发生于5月中旬,消亡于8月上旬,持续时间约为75d,其中6月中下旬是绿潮的爆发期,绿潮覆盖面积和分布面积均达到最大值。从绿潮漂移轨迹来看,绿潮发生于苏北外海海域,随后逐渐向青岛近海域漂移。

基于GOCI数据黄海气溶胶光学厚度反演方法研究

气溶胶是研究大气辐射收支的重要参数,确定气溶胶光学特性对于研究气候变化和实现卫星定量遥感有重要意义。针对黄海上空气溶胶反演时存在下垫面背景受到内陆河流巨大影响及吸收性气溶胶干扰的问题,本文提出了一种基于GOCI数据的气溶胶光学厚度反演新算法,利用AERONET数据对比分析了黄海上空气溶胶光学厚度的反演精度,结果表明该算法能较好地反演气溶胶光学厚度,相比业务化算法具有较高的反演精度。

基于辐射传输模型的GOCI晨昏时段数据的可用性分析

GOCI作为首颗静止轨道海洋水色卫星搭载的地球同步海色成像仪,每日获取8个时相的海表观测数据,成为监测晨昏时段海洋现象的重要遥感数据源。GOCI高频次连续观测的数据已广泛用于海面流场反演、水色要素日变化分析等近海应用。针对目前GOCI数据验证与质量评价较少涉及晨昏时段数据,本文基于GOCI传感器参数,利用OSOAA、HydroLight和6SV等辐射传输模型比较中午时段、晨昏时段的GOCI数据及其GDPS软件处理结果的差异。研究表明:HydroLight和6SV辐射传输模型的耦合结果略好于OSOAA辐射传输模型,两种算法基于GDPS软件处理结果的光谱模拟数值与卫星观测值的比较差异均小于10%,且两者差异随波长不同而变化。北京时间9点半、13点半的GOCI两个时刻的比较结果与中午时段的差异并不明显,412-680波段的偏差范围为5%~10%,745nm、865 nm波段的偏差为10%~15%;而8点半、14点半和15点半等3个时刻的660nm、680nm、745nm、865nm波段的差异显著,接近或高于20%。

基于DINEOF的静止海洋水色卫星数据重构方法研究

静止轨道海洋水色成像仪(Geostationary Ocean Color Imager,GOCI)提供了时间分辨率达小时级的海洋水色数据,使得对海洋环境的逐时变化监测成为可能。然而受到海洋上空云、雾和霾的影响,数据出现连续高缺失率甚至完全缺失的情况,使得数据使用价值大大降低。在经验正交函数重构法(Data INterpolating Empirical Orthogonal Functions,DINEOF)的基础上,突出时间要素在重构中的地位,运用异常像元检测、拉普拉斯平滑滤波和时间模态2次分解插值,提出了适用于静止海洋水色卫星数据的重构方法——DINEOF-G。利用此方法对杭州湾2017年的GOCI总悬浮物质量浓度数据进行重构,结果表明该方法相比经典方法在重构精度上提高了8%,数据重构率提高了36%,且重构结果较好地反映了杭州湾总悬浮物质量浓度的季节变化规律和空间分布特征。

面向GOCI数据的太湖总磷浓度反演及其日内变化研究

总磷浓度是水质评价的一个重要指标,是水体富营养化、蓝藻水华暴发的重要影响因素,遥感技术具有范围广、时效高的优势,利用卫星遥感监测总磷浓度,对于水质和富营养化的研究有着重要意义.利用2013~2014年3次地面实验数据,构建了基于GOCI影像的总磷反演模型,为了检验模型的适用性,选取2014年春、夏、秋、冬各1日GOCI影像,对太湖总磷浓度的日内变化进行分析.结果表明,利用GOCI数据8个波段的波段组合作为变量,进行逐步回归分析所建立的模型具有较高的反演精度,模型的决定系数为0.898,平均绝对误差百分比为14.296%,均方根误差为0.026 mg·L^(-1).同时,利用地面实测样点与同步卫星影像对模型进行了精度分析,2014年8月5日和2014年10月24日同步影像的验证精度分别为:平均绝对误差百分比为33.642%和22.551%,均方根误差为0.076 mg·L^(-1)和0.028 mg·L^(-1).对4个季节中4 d的30幅影像对比分析表明,不同季节总磷浓度的绝对含量存在差异,但是,总磷浓度的时空分布及从早晨到下午的差异性存在相似性.从空间分布上看,梅梁湾、竺山湾、贡湖湾及西南部沿岸小梅港、长兜港总磷浓度长期偏高,各个区域的总磷浓度变化受到风向、风速等因素的影响;从时间变化上看,早上总磷浓度最高,随后逐渐降低,反映了总磷浓度受到温度和光照影响的效果.

基于GOCI卫星数据的长江口毗邻水域悬浮体锋面时空变化特征

依据2012年1月至2013年12月2年的GOCI（Geostationary Ocean Color Imager）卫星总悬浮体数据,分析了长江口毗邻水域的表层悬浮体锋面（浓度≥2mg/L）的周、月变化特征,并对其机制进行了初步分析。研究结果显示,长江口毗邻水域表层悬浮体锋面变化可基本分为4个阶段,即：1~3月的外输稳定阶段、4~5月的向岸退缩阶段、6~8月的内储稳定阶段、9~12月的向海扩张阶段。4月由输变退,9月由退变输,1月向外海扩散面积最为广阔,6月向岸退缩得最近。春夏交替时期悬浮体锋面的退缩速度较秋冬交替时的扩张速度快约1倍。一年中,退缩最快的时段约在第15~17周,扩张最快的时段约为第38~39周。结果还表明悬浮体锋面的变化速度与风速的变化速度有很大的相关性。