卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究

《卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

谨以此论文献给我的导师、父母及关心我的朋友们姜秋富 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究学位JrlllIIirllrIIitiiJY1927322论文完成日期：兰!!丝垒竺旦指导教师签字：二之左亟笪答辩委员会成员签字：3玺监j盘趋b 独创声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含未获得——《注!垫逡直墓丝益要缱型应嗳的：奎拦亘窒2或其他教育机构的学位或证书使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：兰伞I扁签字日期：训1年上月琴日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，并同意以下事项：l、学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。2、学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权清华大学“中国学术期刊(光盘版)电子杂志社”用于出版和编入CNKI《中国知识资源总库》，授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：躺撕掉书a方签字日期：渊＼年j月砂日签字日期：知，，年，月，r日 知识产权保护协议依据《中华人民共和国促进科技成果转化法》第二十八条和《中国海洋大学知识产权管理暂行规定(20，04．7．20)》的有关规定，研究生墨纽逸(以下简称研究生)与其导师壑斡b(以下简称导师)就知识产权保护事宜达成如下协议：l、研究生在校期间从事科研工作所完成的学位论文以及不论是否写入学位论文的其他成果属职务成果。研究生不得对上述职务成果以自己或他人名义擅自向第三方转让或泄漏。2、研究生离校后三年内，不得擅自将在校期问从事科研工作的相关数据、研究结果和相关技术发表论文，不得擅自向第三方转让或泄漏。。3、研究生离校后三年内，若进行重复及延续在校研究课题的科技项目，必须经导师及中国海洋大学同意并协商知识产权分享事宜后，方可开展工作。4、若研究生违反上述规定，导师及中国海洋大学有权追究其法律责任，即：要求其停止侵权行为、公开消除影响并予以经济赔偿。5、本协议双方签字之日起篁!效，有效期三年。研究生(签字)：蚍～oI1年岁月哕日=麓声，书课题负责人(签字)：＼"zoo／年y月才日 {二蠢f一 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究捅要溢油作为海洋最严重的污染之一，给海洋生态环境造成了严重影响。随着我国风云系列气象卫星和地球资源卫星的相继在轨运行以及国内外卫星传感器时空分辨率的不断提高，开展卫星多光谱数据海上溢油监测研究，可为我国海上溢油卫星遥感监测提供技术支持，因此本研究具有广阔的应用前景和现实意义。本论文在分析卫星多光谱遥感数据溢油监测研究现状的基础上，重点介绍了FY一3／MERSI及MODIS多光谱遥感溢油检测的物理机制，以及QUAC大气校正对海上溢油检测的改进和多光谱遥感溢油信息提取方案。在此基础上，本论文应用FY一3／MERSI及MODIS多光谱数据，以2010年墨西哥湾“深水地平线”钻井平台溢油事故和2009年澳大利亚“蒙达拉”钻井平台溢油事故、2003年“马拉开波湖"溢油事故等典型溢油事件为例，开展卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究。研究结果表明，太阳耀斑反射的存在是影响溢油检测的关键。只有当太阳耀斑反射率达到一定值时，才能观测到油膜。本文研究实例中给出的临界太阳耀斑反射率值数量级为10一。溢油区太阳耀斑反射率高于或低于背景海水区，油膜表现出比背景海水亮或暗的特征，且同一油膜的明暗变化存在临界太阳耀斑反射率值。OUAC大气校正能有效去除大气分子和气溶胶等因素的影响，提高油水反差，对海上多光谱遥感溢油检测有很好的改进效果。FY一3／MERSI数据近红外波段油水反差最大，适于溢油检测，大气校正在多光谱遥感溢油检测中有着重要作用。此外，本文给出了FY一3／MERSI及MODIS数据卫星多光谱溢油信息提取方案，通过此方案获得RGB彩色合成溢油专题图和波段比率溢油专题图提供给相关用户。关键字：溢油检测；FY-3／MERSI；MODIS：太阳耀斑反射；OUAC TheStudyof0iISpiIDetectioIqUsingSateIiteMulti—spectraIDataAbstractOilspill，asODeofthemostseriouspollutions，hasgreatimpacttomarineecolo—gicalenvironment．AsFYandotherearthresourcesalellitehavebeeninorbit，oilspilldetectionbysatelliteremotesensingbasedonmulti—spectraldatashowwideprospectandpracticalsignificanceInthisthesis，thestatusofoilspilldetectionbysatelliteremotesensingbasedonmulti—spectraldataisintroduced，inchtdingthephysicalprincipleofoilspilldetectionbysatelliteremotesensingbasedOnnmlti·spectraldata，thefimctionofQUAC(QuickAtmosphericCorrection)inENVI，themethodofoilspillinformationextractionbasedonmulti—spectraldata．The”DeepwaterHorizon”drillingplatformaccidentwhichha—ppenedinApril2010inU．S．GulfofMexicoandthe”Montara”drillingplatformace—identwhichhappenedinSep2009in．A,ustraliaaretakenasanexample，tostudytherelationshipbetweenthesunglintreflectanceandoilspilldetection．Theresultsshowthatthesunglintreflectanceplaysakeyroleinoilslickdetectionforvisibleandnear．ifraredbands，andasuggestedthresholdvalue10一isalsoprovidedinthisthesis．Thepositivecontrastisobservedwhenthesunglintreflectanceishigherintheoilspillar．eathanthatintheclemlseawater．Contrarily,thenegativecontrastisshowedwhenthesunglintreflectanceislowerintheoilspillareathanthatinthecleanseawater．Ana。lysisoftheFY-3／MERSIimageabout”DeepwaterHorizon”drillingplatformaccidentsuggeststhatthecontrastchangeswhensunglintreflectanceisbelween0．04and0．05．FY-3／MERSIandMODISdataareusedtOstudytheoilspilldetectiononthebasisoftheQuickAtmosphericCorrectionmodule(QUAC)inENVIsoftwarebyremovingtheatmosphericeffect．Inthisthesis．theFY-3／MERSIdataofthe”DeepwaterHori—zon”drillingplatformaccidentwhichwascapturedal16：30onApril29，2010(Uni-versalTime)withthecoverageof920W-85。Wand270N一32‘'NistakenasanexampletostudytheinfluenceofQUACinoilspilldetection．Theresultindicatesthatthecon‘trastbetweenoilandwaterwillbeimprovedby30％一120‘％afteratmosphericcorrec。 tionandthenear-inflaredbandisconsideredasthebestchannelforoilspilldetectionusin2FY-3／MERSIdata．Andalsothe”LakeMzvacai)o”oilspillaccidentwhichhap’penedinJanuary2003inVenezuelaistakenasallexampletOstudytheinfluenceofQUACinoilspilldetection．Theresultindicatesthatthecontrastbetweenoilandwa。terwillbeimprovedafterQUAC．Additionally,RGBimageandband-radioimageprovideenoughoilspillinfomaation．Keywords：0iIspiIdetectior3，FY一3／MERSI，MODIS，sungIintrefIectance，OUAC 目录1引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．11-1研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．11．2国内外卫星多光谱遥感溢油监测现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．41．3本论文研究思路与框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．62多光谱遥感溢油检测的物理机制与大气校正方法⋯⋯⋯⋯．82．1多光谱遥感溢油检测的物理机制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．1．1溢油检测物理机制理论描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．82．1．2太阳耀斑反射率的计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．112．2大气校正方法综述及QUAC⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．132．2．1大气校正综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯132．2．2QUAC．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．173FY一3／MERSI及MODIS多光谱数据溢油检测应用实例⋯⋯⋯203．1FY-3／MERSI、MODIS及风场数据介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．203．1．1FY-3／MERSI数据介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．203．1．2MODIS数据介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．233．1．3风场数据介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯253．2F1『一3／MERSI及MODIS数据预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．263．2．1FY-3／MERSI预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．263．2．2MODIS预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯273．3太阳耀斑反射对溢油检测的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．283．3．1太阳耀斑反射对“深水地平线”溢油检测的影响⋯⋯⋯⋯293．3．2太阳耀斑反射对“蒙达拉”溢油检测的影响．．：⋯⋯⋯⋯．343．4QUAC对海上溢油检测的改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．383．4．1QUAC在“马拉开波湖"溢油中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯383．4．1．1事件描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．383．4．1．2结果与讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．393．4．2QUAC在“深水地平线”溢油中的应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯393．4．2．1事件描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．393．4．2．2结果与讨论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．403．5F1『一3／MERSI及MODIS溢油信息提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．433．5．1RGB彩色合成专题图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯443．5．2波段比率专题图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．464结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．484．1本文总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯484．2下一步工作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．49参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．50致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．53 11星多光谱遥感数据溢油检测方法研究1引言1．1研究背景及意义海上石油贸易除了在20世纪80年代受世界经济衰退影响有所下降外，从1970年至今一直处于稳定上升态势，由此伴随着繁忙的海上石油运输而来的海上溢油事故频繁发生；另外，随着海上石油开采能力的提高，海上钻井平台日益增多，海上油井和输油管道的破裂、海底油田开采泄漏、油井井喷、爆炸事故等造成的溢油污染也时有发生。近年来，我国也发生多起大型溢油事故，如2010年7月16日发生的大连新港输油管道爆炸溢油事故，被污染的海域面积达50平方公里，大连部分海滩也被溢油污染，给当地海洋生态环境带来了严重影响。溢油发生后，相关海事部门和石油公司共动员千余人次，组织几十艘船只采用布设围油栏、喷洒消油剂等方式进行油污清理，耗费了大量的人力、物力、财力。溢油事故大小一般是按照溢油量来划分，溢油量小于7吨，7-700吨，大于700吨三个等级分别对应小、中、大型溢油事故。从溢油量上讲，1970年至2009年，全球大约有565万吨原油泄漏。每次较大的溢油事故都会有大量石油泄漏n1(如图1-1)。20世纪70年代，全球溢油量较大，2000年以来，溢油量呈明显下降趋势。其中较大的溢油事故包括1979年的“太平洋女皇号"事件，溢油量28．7万吨，1983年的“CASTILLODEBELLVER号"事故，溢油量为25．2万吨，1991年的“ABT夏日号"事故，溢油量为26图1-11970—2009年的逐年溢油量(7吨以上) !星多光谱遥感数据溢油检测方法研究从溢油次数上讲，在过去的四十年中，溢油量大于700吨以上的大型溢油事故次数正在减少n1(如图卜2)，1970-1979年平均每年发生溢油事故25．4起，1980—1989年平均每年发生溢油事故9．3起，1990-1999年平均每年发生溢油事故7．9起，2000—2009年平均每年发生溢油事故3．3起；70年代发生的大型溢油次数约占到最近40年溢油次数的一半以上，90年代发生的溢油次数只是70年代溢油次数的约三分之一，2000年至2009年的溢油次数只占到近40年溢油次数的约7％。2000—2009每年发生大型溢油事故的年平均次数为3，在2009年没有发生一次700吨以上的大型溢油事故。图1-21970—2009年溢油量大于700吨的溢油事故次数2000年以来，虽然大型溢油事故的发生次数和溢油量都呈现减少趋势，但大型溢油事故一旦发生，其溢油量和危害程度远远大于中、小型溢油事故。从溢油量上讲，据ITOPF(TheInternationalTankerOwnersPollutionFederationLimited)统计，在上世纪90年代，溢油量在7吨以上的溢油事故共发生360起，总溢油量为113．6万吨，其中10次较大的溢油事故溢油量为83万吨；约占溢油总量的73％。与此同时，从2000年至2009年，溢油量在7吨以上的溢油事故共发生172起，总溢油量为20．6万吨，其中2次较大的溢油事故溢油量为9．3万吨，约占溢油总量的45％。从危害程度上讲，仅2010年4月发生的美国墨西哥湾“深水地平线"钻井平台溢油事故比1便使路易斯安娜州超过160公里的海岸 【J．星多光谱遥感数掂溢油榆洲方法研究受到溢油污染，海滩受到破坏，大量鱼类死亡，使整个墨西哥湾沿岸的生态系统受到“灭顶之灾”，甚至随着原油污染的持续恶化，已有更多出海清理石油的工作人员和沿岸居民出现头晕、恶心等症状，同时为了应对溢油清理工作，事故责任方英国石油公司已经支付了9．3亿美元，后期其还将面对美国政府的高额索赔。因此，海洋溢油污染发生后，及时准确的溢油发生位置、油污种类、污染面积、溢油量等信息对确定溢油应急处理方案，掌握执法索赔证据具有十分重要的意义。目前溢油监测手段主要有船N／浮标、航空监测和卫星遥感监测等。溢油事故的发生往往具有突发性强、危害程度大等特点，而船N／浮标现场采样缺乏机动性，且容易受到海况的影响；航空遥感监测成本过高，扫描不连续，不能完成大面积溢油监测，这些传统监测手段都难以满足当前快速溢油应急监测的需求，所以卫星遥感技术D1以其覆盖面积大、信息量丰富、低耗快速的特点，成为目前溢油监测的最主要手段之一。在应用于溢油卫星遥感监测的各类传感器中，合成孔径雷达(SAR)以其全天候、全天时、分辨率相对较高的优点在溢油卫星遥感监测中应用广泛，但其存在难以区分溢油与疑似溢油的研究难点；可见光／红外传感器数据能够利用多光谱信息区分一些溢油与疑似溢油现象，但其同样有易受到天气影响等缺点；因而综合利用各类传感器的优点，探索多传感器联合溢油监测成为今后的发展趋势。为了更好的应对海洋石油污染带来的危害，各国开展了卓有成效的卫星遥感国际合作。其中《空间与重大灾害国际宪章》在各国协调共同应对溢油应急响应中发挥了重要作用。《空间与重大灾害国际宪章》H1全称是《重大自然或技术灾害中协调利用空间设施的合作宪章》，是由欧空局与法国空间局于1999年7月奥地利维也纳UNISPACEIII会议后发起的减灾合作机制，并于2000年11月1日正式宣布实施，目前加入国际宪章的成员机构主要有欧洲空间局(ESA)、法国空间中心(CNES)、加拿大太空署(CSA)、美国海洋大气局(NOAA)、阿根廷空间局(CoNAE)、日本太空探测署(JAXA)、美国地质调查局(OSGS)等。国际宪章旨在提供一套空间数据接收与交付的标准化系统，并通过授权用户向受到自然或人为灾害影响的国家和地区无偿提供相关的数据和信息服务，以协助受灾国对灾害进行监测和评估。自2000年宣布实施以来，该机制已经启动数次为溢油应急处置提供卫星数据支持，如2002年的西班牙“威望”号溢油事故和2010年的美国墨西 卫星多光潜遥感数据溢油检测方法研究湾“深水地平线”钻井平台溢油事故都是在“空间与重大灾害国际宪章”的启保障下快速高效获得了卫星遥感数据，为溢油应急决策提供了有效的技术支近年来，随着我国拥有自主知识产权的气象卫星和地球资源卫星的相继在轨行和国内外卫星传感器时空分辨率的不断提高，应用国内外卫星多光谱数据开海上溢油监测，具有广阔的应用前景和现实意义。2国内外卫星多光谱遥感溢油监测现状作为海洋污染中危害最严重的溢油污染越来越受到各沿海国家的重视，许多家已投入大量的人力、物力、财力来开展有关溢油污染的监测与防治。早期，空监测曾是主要的溢油监测方式，随着卫星遥感技术的不断进步，地球观测卫数量逐渐增多，数据时空分辨率逐步提高，以及数据处理能力的不断增强，卫遥感技术成为溢油监测的重要手段之一，目前世界各国普遍采用航空遥感和卫遥感技术联合监测溢油。挪威、加拿大、法国等发达国家自上世纪七十年代起开展卫星遥感监测；相对而言，我国卫星遥感监测起步较晚，但发展迅速。尤是近年来，我国相继建成了渤海、秦皇岛海上应急反应中心，中国海事局烟台油应急技术中心也于2006年2月26日揭牌成立，这些应急中心的成立加强了国溢油事故的监测能力。国外发达国家早在二十世纪六七十年代便开始了卫星遥感溢油监测。美国于69年首次使用机载可见光扫描仪对溢油事故进行了监测，取得了一定的效果；72年Estes和Senger璐1总结出紫外、热红外和微波传感器都有很好的溢油监能力。在可见光研究方面，Otterman和Deutsch陆1分别于1974年、1980年应LandsatMSS数据的可见光波段进行溢油监测，证明可见光波段在溢油监测方具有巨大潜力。Hayes和Cracknell分别于1980年、1983年成功得利用TIROS-NAVHRR可见光波段数据对墨西哥湾溢油进行了监测。在红外研究方面，1986Asanuma口1利用红外图像对伊朗海岸的溢油成功判读。1991年Cross等人∞1利AVHRR热红外通道数据对科威特和沙特海岸的溢油成功进行了监测。1994年eng等人阳1通过AVHRR数据对波斯湾溢油进行了监测，发现白天溢油区温度比海水高2-4摄氏度，夜晚温度没有明显变化。1998年Fingast等人扣1利用AVHRR数据进行溢油监测，并认为油膜厚度在50—150微米之间会发生“冷”“热"转换。在二十世纪末，科学家们更多地从光学模型、物理机制和多传感器监测等几个方4 卫星多光游遥感数据溢油枪测方法研究面开展研究。1997年Hung-MingKao等人n叫利用SPOT卫星资料综合溢油的光谱特征和空间信息提高了溢油的探Nil力。2003年ChuanminHun¨在马拉开波湖溢油事件研究中，沿着横穿溢油区的横断面在645nm、555nm、469nm三个波段绘制了遥感反射比变化图，预测如果能够建立可靠的光学模型，可以对油膜厚度进行探测。同时，他认为油膜改变了浑浊水体的光学特性，从而引起遥感反射比的变化。2006年n21MariaAdamo等利用MODIS／MERIS数据结合SAR数据跟踪溢油扩散。2007年Chust等人n31将MISR数据应用于“马拉开波湖"溢油事件中，发现在太阳耀斑区能够很好的监I!II!I溢油。2008年Carnesecchi、ValborgByfieldu副通过建立溢油区光学仿真模型，对MERIS数据进行了解译，认为油膜的监测依赖于油种和油厚度，薄油膜在太阳耀斑反射区的观测方向容易监I!II!I。2008年ChuanminHu等人n51利用MODIS数据首次监测到了墨西哥湾的自然油膜，证明MODIS数据在墨西哥湾的油膜监测能力，并指出油膜由暗变亮存在临界太阳镜面反射率和临界角。2008年S．S．Shcherbar等人n明利用MODIS数据配合SAR数据对黑海海岸的溢油进行了监测；2009年MariaAdamon钉对可见光／近红外波段遥感溢油监测的物理机制进行了理论描述，利用MODIS和MERIS可见光／近红外波段数据对地中海的溢油进行了有效监测，指出太阳耀斑反射率的大小是可见光／近红外波段能否监测到溢油的关键，在太阳耀斑反射率值较高的中低纬度和春季到早秋时间段是溢油监测的最佳位置和时间段，同时也指出，大气校正能有效提高油水反差，是溢油监测的必要步骤之一。2010年H．Srivastava·T．P．Singhu副利用MODIS数据应用波段比率法成功地对委内瑞拉“马拉开波湖”溢油进行了观测。我国海上溢油监测研究起步相对较晚，自“六五”起虽然开展了一些航空监测溢油的研究，但研究水平相对较低，没有真正进入应用阶段。随着沿海贸易航线的日益繁荣，溢油事故也频繁发生，为了有效开展海洋溢油污染监测，提高溢油事故应急处理能力，自“七五"起，我国加快了溢油监测工作的研究。1980年国家海洋局第一海洋研究所首次利用航空遥感手段在大连海域开展了溢油监测实验，获得了不同油种在不同波段的光谱数据，为溢油污染监测提供了宝贵的数据。“八五"期间国家海洋环境监测中心通过测定我国主要油种的荧光光谱建立了油种指纹库。1994年李栖筠n钔等利用TM和AVHRR数据对老铁山水道溢油进行了监测。大连海事大学卫星遥感研究室啪1分别于1998年11月、1999年2月5雾蓉 一p足多光谱遥感数据溢油检测方法研究两次在大连湾外海进行了撒油实验，获得了不同油种不同厚度的波谱特征，提出了不同油种的最佳观测波段，并利用AVHRR、TM数据，对老铁山水道等几次典型溢油事故的影响解译，验证了卫星遥感溢油监测的可行性。2000年赵冬至乜n等人通过对柴油、润滑油、原油等油种的可见光／近红外地物光谱曲线进行对比，探讨了各油种随厚度变化的光谱特征。2005年乜21烟台海事局通过从中科院遥感地面站、中国气象局卫星接收站获得的SPoT、LANDSAT和FY卫星数据对2004年12月7日发生在珠江口的溢油事故成功进行了卫星判读，其结果与航空监测基本吻合，此次卫星监测溢油的成功案例是我国海事部门利用卫星遥感监测溢油取得的重大突破。2006年杨娜乜31利用AVHRR数据对2005年4月的“阿提哥"号溢油和“塔斯曼”号溢油进行了单通道直方图均衡、多通道组合运算、RGB彩色合成以及阈值分割等图像处理方法，在油污特征的增强方面，多通道组合运算没能取得较好的结果，直方图均衡和RGB彩色合成能够很好的突出油污特征，尤其是RGB彩色合成对油、水边界的增强效果较好；并且通过影像上油污位置处的灰度值与反射率之间的线性关系对溢油的种类和组成成分进行判断。2008年陈辉乜钔对马拉开波湖等典型溢油事件通过计算反射、发射波段的油水反差(辐亮度、发射率)和反射波段的光谱比值，验证了MODIS传感器多光谱信息在溢油监测方面是有价值的。2010年杨红瞳钉利用N0从18／AVHRR数据对渤海海域烟台溢油进行了遥感研究。综上所述，卫星多光谱遥感溢油监测优势在于数据丰富、时间分辨率相对较高，劣势在于空间分辨率不高且易受天气状况影响。目前卫星多光谱遥感溢油监测研究热点主要集中于溢油监测物理机制和多光谱信息提取上。本论文主要研究卫星多光谱遥感溢油检测的物理机制，以及QUAC大气校正对海上溢油检测的改进和多光谱溢油信息提取方案。1．3本论文研究思路与框架本文旨在开展卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究。以2010年墨西哥湾“深水地平线”钻井平台溢油事故和2009年澳大利亚“蒙达拉"钻井平台溢油事故、2003年“马拉开波湖”溢油事故等典型溢油事件为例，应用FY一3／MERSI及MODIS多光谱数据，说明FY-3／MERSI及MODIS多光谱遥感溢油检测的物理机制，研究大气校正方法QUAC对海上多光谱遥感溢油检测的改进，最终建立起多光谱遥感溢油信息提取方案。本文共分四章，各章内容如下：6 油监大利溢油上溢 【JI星多光谱遥感数据溢油榆测方法研究2多光谱遥感溢油检测的物理机制与大气校正方法2．1多光谱遥感溢油检测的物理机制2．1．1溢油检测物理机制理论描述在光学波谱范围内，人们一直认为由于溢油反射率均高于背景海水，从而可以在光学图像上监测到溢油现象，但在波谱特征上溢油和海水差别并不是十分大㈨。在：巳星多光谱遥感溢油监测中，传感器接收到的能量主要包括大气路径辐射、太阳耀斑反射(有太阳耀斑时)和水体向上辐射能量，具体是何种能量不同导致溢油和海水二者在图像上可辨一直未有明确阐述。Otremba和Piskozub例‘捌‘别2001年、2003年、2004年的研究在溢油检测物理机制上取得了重大进展，他们通过仿真研究指出，在可见光／近红外波段，只有在一定的观测几何关系和风速条件下，溢油才会表现出不同于海水的辐亮度(或反射率)而被检测到；MariaAdamon71在2009年通过Cox和Munk的理论模型计算了溢油图像中背景海水的太阳耀斑反射率值，明确指出在卫星遥感数据的可见光／近红外波段，在一定的观测几何关系和风速条件下，溢油表现出不同于海水的辐亮度值(或反射率值)的主要原因在于太阳耀斑的存在，在具有一定太阳耀斑反射率值的图像上，溢油区的太阳耀斑反射率不同于背景海水区从而在图像上溢油表现出比海水或明或暗的特征。相关结果很好了验证了上述论述。如d’Andon啪3在2003年应用有太阳耀斑存在的MERIS可见光／近红外图像监测到了中国货轮在瑞士海岸的溢油事故；ChuanminHun订在2003年应用有太阳耀斑存在的MODIS可见光／近红外图像成功了监测到了“马拉开波湖"的溢油；随后Chustn31于2007年应用MISR数据，通过比较太阳耀斑反射率的不同也成功了监测到了相同的“马拉开波湖"溢油现象；2008年ChuanminHun胡利用MODIS数据监测墨西哥湾自然油膜，同样认为在太阳耀斑区能够监测到油膜，且太阳耀斑反射率在0．04-0．05之间时，油膜明暗发生变化。因而太阳耀斑的贡献是在可见光／近红外波段能否监测到溢油的关键。太阳耀斑是太阳辐射作用于海表面波的反射。通常来讲，在清洁海面太阳耀斑区比周围背景更明亮一些。太阳耀斑产生的几何关系图如图2-1所示， n星多光谱遥感数据溢油检测方法研究图2一l太阳耀斑产生几伺关系图其中△≯=九一九，丸和丸分别为太阳和传感器的方位角，其大小示意如图2—2所示。Y轴与太阳方位角识处于一条线上，包和或分别为太阳和传感器的天顶角，口是垂直于波面的法向量的方位角，∥是垂直于波面的法向量与参考系统之间的角度，W代表的是风向，(x，y)坐标系逆时针旋转角度Z(顺时针为正)可转到以风向为参考系的新坐标系(x7，Y’)。180。北厂、＼东牡’西北／／∽．入＼／V西南＼／东南·、＼、—／图2-2方位角大小图Cox和Munk∞门基于统计数据从物理上描述了海表面太阳耀斑反射率。太阳耀斑主要与海表面毛细重力波和短重力波密切相关，Cox和Munk假设海表面波都是由许多类似于镜面的小平面组成，每一个小平面具有特定的斜率，并且海表面9 卫星多光谱遥感数据溢油榆测方法研究波中的大部分可以作为水平风向量函数被描述为统计斜率分布平均。对于干净海表面的粗糙度，每一个小平面的斜率概率密度在上风向和横风向可以近似描述为一个倾斜的高斯分布；而在溢油区的海表面，毛细重力波减少，在上风向分布的小平面减少，而只有波长大于30am的波存在于溢油区海表面。清洁海水区和溢油区的表面波斜率的概率密度分布尸(乙，乞)．-7pl表示如式(2—1)下：慨乒赤e坤H事+耕+绔E卧㈨协l，其中，Zc和Zu是表面波在横风向和上风向的斜率成分，Hn是第n阶Hermite多项式，盯。、仃。、C盯是风速的函数，并且在溢油区和清洁海水区其值不同(具体见表2-1m"羽，表中W为风速)。表2-1口订b幻吼、仃。、q在清洁海水区和溢油区的值参数清洁海表面溢油区域20．003+0．00192W0．003+0．00084W盯c20．00316W0．005+0．00078W盯口C210．01—0．0086W0．00C030．04-0．0330W0．02C柏0．400．36C220．120．10C040．230．26基于以上得到的表面波斜率的概率密度分布P(zc，乙)和Cox、Munk的理论，太阳耀斑反射率Lg(A)．--IpA描述如式(2—2)下：嘶)=蕊‰尸Zc,Zu)协2， p星多光谱遥感数据溢油愉测方法研究其中B和乱分别为太阳和传感器天顶角，国是太阳镜面反射角，∥是垂直于波面的法向量与参考系统Z轴之间的夹角。彩和∥的大小与太阳和传感器天顶角、方位角密切相关(缈和∥的具体计算公式见2—4、2—5)。式(2-2)中，．0，五)是在一定波长下的菲涅尔反射系数口羽泓19其定义如下：，如，五)：昙Z．竺竺划。+llcosOj-ncosOtJncosOf+cosO,I2IeosO,+ncosO,l(2-3)其中毋是入射角，幺是透射角，以是折射率。在可见光／近红外波段，对于清洁海表面，当角度在0-40度之间时，其为一固定值；在溢油区，当油膜厚度一定时，菲涅尔反射系数依赖于油种、几何角度关系和波长。一般来说，溢油区菲涅尔反射系数比海水高，而由于油膜抑制了毛细重力波和短重力波，溢油区域反射太阳辐射而进入传感器的小波面概率尸也，乞)减少。考虑到测得的溢油区和背景海水区太阳耀斑反射率是菲涅尔反射系数、表面波斜率的概率密度分布e(z。，乙)和几何角度关系联合作用的结果，因而在不同的溢油种类、油膜厚度和不同的海况条件下，溢油区太阳耀斑反射率高于或低于背景海水区，从而油膜也表现出比背景海水亮或暗的特征。当太阳耀斑反射率值过低(数量级通常低于10。4)，此时溢油区和背景海水区差别很小，无法将溢油和背景海水区分开。2．1．2太阳耀斑反射率的计算FY一3／MERSI和MODIS图像中太阳耀斑的存在与到太阳、传感器之间的几何关系和外部风场情况密切相关，因而太阳耀斑反射率的计算既需要太阳、传感器的天项角、方位角信息，也需要外部风场的风速、风向等信息。太阳和传感器的天顶角、方位角信息可以从FY一3／MERSI和MODIS相应的科学数据集(SDS)中得到。本文中用到的风场信息来源于OuikSCAT／SeaWinds和Metop—A／ASCAT传感器。首先，太阳镜面反射角缈可通过式(2—4)计算得到， I!星多光谱遥感数据溢油枪测方法研究cos2(o=cos0，COS0．，+sinO,O，cosA痧(2—4)从而依据几何关系进一步得到，刚=糍．sinp，COS△≯+sinp。S1nCr=————r_—===圭=====：；sin802十2COS2co一sin仇sinA#COS口=———————一；==三==：=====sinp42+2cos2co(2-5)(2-6)(2-7)假设z工和z，是表面波在(x，y)坐标系中的X轴方向和Y轴方向的斜率成分，则z，=sin￡ztan／岁zJ，=cosatan／8将(2—6)、(2-7)分别代入(2-8)、(2—9)得，．sin乱cosA#+sinq乙2—C嘉OS再—COS矿∥．+矿。一sin仇sin△矽Zy。磊虿鬲丽(2-8)(2-9)(2-10)(2-11)当(x，y)坐标系逆时针旋转角度Z转到以风向为参考系的新坐标系(x7，Y7)时，表面波在(x7，y7)新坐标系中的x7轴方向和y’轴方向的斜率成分即分别为式(2一1)中的z。和z。，分别表示如下：z。=sino!’tanp(2—12)z。=COSa’taIl∥(2—13)其中口2口一Z，将其代入(2—12)、(2—13)得，z。--cos(z)z，-sin(z)z，(2-14) 『J星多光谱遥感数据溢油检测方法研究zc=cos0)zy+sin(z)z。并定义占：量，，7：量，ocG4(2一15)将式(2—1)中的Hermite多项式展开，得到表面波斜率的概率密度分布尸(zc，Z。)表示如下：～封巨毒麟势‰一I仃。、or。、C2l、C22、C03、C40、％的值由表2-1得，其中w为风速。(2-16)从而式(2—2)所示的太阳耀斑反射率幻以)=·4COS／9刀sC如OS’／9允)COS4fl"P(Zc，zⅣ)，可计算得出。其中见、仇的值从FY一3／MERSI和MODIS相应的科学数据集(SDS)中得到，eosp的值由式(2—5)提供。2．2大气校正方法综述及QUAC2．2．1大气校正综述由于大气中气体分子的吸收作用和气溶胶分子的散射作用，太阳辐射经过大气时，其能量有所降低，而大气散射的部分能量经地物反射后又会进入传感器，在遥感图像上就会表现图像对比度差、遥感信息难以解译等问题，解决这些问题的关键是选择合适的大气校正方法，快速有效的去除遥感图像中的大气影响而获得需要的遥感信息。对可见光／近红外波段海洋数据而言，星上传感器接收的辐亮度数据包含大气路径辐射、水体向上辐射和海表耀斑反射部分。以星上直接获得的辐亮度值为例，星上测量值Lt可表示如等式(2-17)所示∞1。Lt=Lr+La+Las+tdLw+tLg(2一l7)其中Lr、La分别为大气分子、气溶胶单次散射辐亮度，Las为大气分子、 I!星多光谱遥感数据溢油愉测方法研究气溶胶相互作用多次散射辐亮度，Lw为离水辐亮度，Lg为太阳耀斑反射，t。为大气漫射透过率，t为大气直接透过率。考虑到大气辐射传输，等式(2—17)也可表示为下式∞1，Lt=Lo+’丑，r(1-选p,S)(2—18)其中，厶为传感器接收到的辐亮度，厶为路径辐射辐亮度，包括大气分子、气溶胶单次散射和两者相互作用的多次散射辐亮度，即式(2—17)中的Lr、La、Las，r为大气总透过率，磊为大气层项太阳辐照度，以为太阳天顶角的余弦值，B为无大气条件下的反射率，S为大气的半球反照率，利用户2￡州磊以对式(2一18)进行归一化得，胪¨％其中层为传感器接收到的反射率，岛为路径辐射的反射率。(2-19)大气校正的目的，就是从传感器获得的信息中，去除大气分子、气溶胶等路径辐射的影响，获得能反映溢油信息的辐亮度或反射率值。目前主要的大气校正方法可分为绝对大气校正和相对大气校正，具体而言有辐射传输模型法、不变目标法、直方图匹配法、黑暗相元法等8种不同方法硎。绝对大气校正是将原始遥感图像的大气层顶反射率转化为实际反射率，适用于精细定量遥感研究。它是利用卫星过境时的地物反射率、大气能见度、太阳天顶角和传感器的定标参数等一系列参数建立合适正确的物理模型对遥感图像进行大气校正的方法。绝对大气校正方法中应用最广、效果最佳的是基于辐射传输模型的大气校正方法，辐射传输模型法是根据电磁波在大气中的辐射传输机理建立起来的卫星遥感数据大气校正方法，它的优点是精度比较高。其算法在原理上大同小异，学者们从20世纪80年代以来根据不同的假设条件和应用范围，发展了一系列大气辐射传输模型，目前广泛应用的有将近30个。例如LOwTRAN模型(LowResolutionTransmission)，6S模型(SecondSimulationoftheSatelliteSignalintheSolarSpectrum)，紫外和可见光辐射模型UVRAD(UltravioletandVisibleRadiation)，大气去除程序ATREM模型(TheAtmosphereRemoval14 j】星多光谱遥感数据溢油检测方泫研究program)，空间分布快速大气校正模型ATCOR(ASpatiallY—AdaptiveFastAtmosphericCorrection)，MODTRAN模型(ModerateResolutionTransmission)等等。其中6S、ATCOR、LOWTRAN和MODTRAN模型在实际应用中使用最为广泛。6S模型20世纪80年代法国里尔科技大学大气光学实验室TanreD．，DeuzeJ．L，HermanM等人开发了5S(SimulationoftheSatelliteSignalintheSolarSpectrum)模型用来模拟辐射传输过程，计算获得卫星入射辐亮度；20世纪90年代美国马里兰大学地理系VermoteE．等人在5S模型的基础上发展形成了6S模型。该模型综合考虑了海拔高度、地表非均匀状况以及主要气体H：0，03，02，C02，CH4，N20等的吸收、大气分子散射和气溶胶散射等带来的影响，其中散射和吸收的计算算法采用的是逐次散射SOS(successiveordersofscattering)和最新近似(stateoftheart)，计算精度获得了提高。6S模型支持波长在0．25岬一0．4岬范围的数据，尤其对短波波长范围的数据效果较好。6S模型既可以模拟地表的非均一性，也可以模拟地表的双向反射特性，对光线传输路径中的大气对光线的影响也进行了描述，其缺点是不能处理球形大气和没有考虑临近效应，大气校正参数获取的计算时间也较长。ATCOR模型ATCOR模型是德国Wessling光电研究所的RudolfRichter博士经过大量的验证和评估于1990年研究提出的一种快速大气校正算法。该模型是基于卫星遥感图像成像的大气辐射过程进行算法开发的，它的突出之处是对大气均匀分布的雾霾有较明显的校正结果，并且考虑了临近效应，该模型支持几乎所有的传感器，它通过建立各类传感器的大气参数数据库满足特定条件下的大气参数查找，如有需要，可以在数据库中加入新传感器的大气参数。目前，在许多的通用遥感图像处理软件(如PCI、ERDAS)等该模型都得到了应用。ATCOR模型经过多次改进和完善，已经有ATCOR2模型、ATCOR3模型、ATCOR4模型的产品，在山区地区也能适用。ATCOR2模型、ATCOR3模型用于具有较高分辨率卫星数据的大气校正，ATCOR4模型用于航空数据的大气校正。LOWTRAN模型LOWTRAN模型是美国空军地球物理实验室研发的。它以计算低频谱分辨率(20cmq)的单参数带模式来获得大气路径的平均透过率、大气背景辐射、太阳15 丁J星多光谱遥感数据溢油检测方法研究直射辐射度和单次散射的光谱辐射亮度。目前流行的版本是LOWTRAN7，它是在基带模型的基础上通过引入相关的经验数据进行计算的，相比于LOWTRAN的早先版本，LOWTRAN7应用了新的基带模式，考虑了大气分子、气溶胶的多次散射和氧气、臭氧在紫外波段的吸收等的影响；LOWTRAN7可提供热带大气、中纬度夏季大气、中纬度冬季大气、副极地夏季大气、副极地冬季大气和美国1976年标准大气等六种参考大气模式，也提供各种参考大气模式的温度、气压、密度的垂直廓线和H：O，03，O。等气体的混合比垂直廓线及其他13种微量气体的垂直廓线，它的优点是计算速度快，缺点是受近分子谱带的限制在40km以上的大气校正精度严重下降。MoDTRAN模型MODTRAN模型是美国空军地球物理实验室历时多年研发的中等光谱分辨率大气校正模式，它维持了LOWTRAN7的基本程序和使用结构并对LOWTRAN7模型的代码进行了改进，考虑了多次散射辐射传输精确算法，相对于LOWTRAN7的光谱分辨率20cm-1，MODTRAN模型的光谱分辨率大大减少，为2cm-1，并由此发展出一种2cm-1光谱分辨率的分子吸收算法，该算法对分子吸收的气压温度关系处理进行了更新。ENVI提供的FLAASH(FastLineofSightAtmosphericAnalysisofSpectralHypercubes)大气校正模型就是使用了改进的MODTRAN模型的代码，FLAASH集成于ENVI开放环境中，能够利用遥感影像自身信息进行大气校正，FLAASH㈨不是将辐射传输参数直接加入预先计算好的模型数据库中来进行大气校正，而是结合了MODTRAN4的大气辐射传输代码，根据大气在遥感影像上的特征估计大气属性，进而为每一幅遥感影像生成一个唯一的大气校正解决方案，同时，也可以直接选用标准的MODTRAN大气模型和气溶胶类型，并进行目标反射率的计算。FLAASH模块还可以纠正邻域效应，对整幅图像的大气能见度进行计算，但在开阔海洋区域，有时会产生校正失败现象。相对大气校正是基于统计模型的，主要包括不变目标法、黑暗像元法与直方图匹配法等等，其优点是运算速度较快，缺点是精度不高。相对大气校正后的图像，相同灰度处的反射率相同，并不考虑其实际反射率。不变目标法是常用于多时相遥感图像的大气校正方法，它假定图像上存在可确定具体地理意义和具有较稳定的反射辐射特性的某些像元，将这些像元定义为不变目标，这些不变目标的反射率在不同时相的遥感图像上呈现一定的线性关系。根据不变目标的反射率以及它们在不同时相遥感图像中反射率的这种线性关 ：卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究系，就可以估计大气校正模型从而得到遥感图像中其他目标的反射率，最终完成对遥感图像的大气校正。黑暗像元法是假设大气对整幅遥感图像的影响是均匀的，在待校正的遥感图像上寻找黑暗像元区域，假定这些黑暗像元区域处的反射能量很小，在图像上呈现出的反射能量都来自大气程辐射的影响，利用这些黑暗像元值计算出大气程辐射的影响，并估算出大气校正模型和相应参数，最后获得其他地物在大气校正后的真实反射率，其校正精度取决于黑暗像元的选取精度和当时的大气状况。值得注意的一点是，黑暗像元法忽略了大气多次散射辐照作用和像元的邻近效应。直方图匹配法是假定遥感图像中受到大气影响的区域与未受到大气影响的区域其直方图是相同的。如果已经获得未受大气影响区域的直方图，就可以使受大气影响区域的直方图匹配到未受大气影响区域的直方图，从而完成大气校正。此种方法要求两个区域内的目标在光谱反射和组成成分上不能有较大差异，否则难以完成大气校正。此外，还有其他很多基于统计模型的相对大气校正方法，如对数残差法、内部平均法、经验线法等，但正如英国诺丁汉大学P．M．Mather教授啪’指出的那样，每一种大气校正方法都有其优缺点，目前没有大气校正方法具有普遍实用性。研究者在选用大气校正方法时应根据数据或者图像的特性、研究目的、研究要求和自身研究条件选择合适的大气校正方法。在ENVl4．7中，在原有功能基础上新增的快速大气校正(QuickAtmosphericCorrectionAlgorithm，QUAC)功能，它同样是基于辐射传输模型的利用遥感影像自身信息进行大气校正的模块，校正精度与FLLASH相当，但运算速度要比FLAASH快很多。基于ENVI的QUAc(QuickAtmosphericCorrection)具有大气校正精度相对较高、运算速度快且能利用遥感图像自身特点的优点，考虑本文溢油检测方法的研究目的，本文在溢油检测中选用QUAC作为大气校正方法。2．2．2QUACQUAC(QuickAtmosphericCorrection)是SpectralsciencesInc．(SSI)和Airforceresearchlaboratory(AFRL)等联合开发的基于辐射传输模型的半经验的大气校正模块。相对于其他校正模块，QUAC模块不依赖先验知识，能充分利用遥感影像自身信息自动从图像上收集不同物质的波谱信息，获取经验值完成高光谱和多光谱的快速大气校正，获得真实反射率，且其运算速度较快。QUAC17霉 模块的(2-20)平均反射影响(2-20)毋伪=们+Ⅸ弼伪+∞<触>(2—21)以等式(2-21)为基础，QUAC算法假设影像中存在低辐射率的黑暗像元，黑暗像元处真实反射率矿(兄)约为零，此时并定义岛(兄)=彳(A)+C(兄)(2—22)再者，考虑到QUAC算法假设影像中各种不同地物类别真实反射率的标准差近似于一个不变量，并以等式(2—21)为基础，从而各种地物类别的标准差可以描述为等式(2—23)，O'p(五)=B(旯)仃p”(兄)(2—23)等式(2—23)中，仃户。(五)作为一个不变量，从而令B(见)2gofp(力)，将其和等式(2-22)一起带入等式(2-21)中，得到等式(2—24)如下，从而得到真实反射率。．加，2笔铲亿24)大气校正流程图见图2-3。其中“基准波谱"为黑暗像元的波谱，植被、黑色土壤等通常可被看做黑暗像元。“基准波谱差值”对应等式(2-24)中的乃(旯)一成(五)项。在确定··基准波谱”后，通过“基准波谱匹配”确定其他黑暗像元。“端元"代表的是纯地物类型，QUAC是通过“连续最大角凸锥"方法从图像中确定端元完成“端元收集”的。通过“端元波谱匹配”确定图像中与端元匹配的地物。r·参考端元，，指的是真实纯地物类型。确定的。·校正参数”包括见(五) I】．旱多光谱遥感数据溢油榆测办法研究和B(舢。QUAC模块支持0．4pm一2．59m的多光谱和高光谱数据，计算速度比其他辐射传输模型快。支持的传感器数据包括AISA、ASAS、AVIRIS，CAPARCHER、COMPASS、HYCAS，HYDICE，HyMap，Hyperion，IKONOS，LandsatTM，LASH，MASTER，MODIS，MTI、QuickBird、RGB和其他未知类型传感器H¨。图2-3QUAC模块大气校正流程图19 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究3FY-3／MERSl及MODIS多光谱数据溢油检测应用实例3．1FY-3／MERSI、MODIS及风场数据介绍3．1．1FY一3／MERSI数据介绍风云三号气象卫星是在风云一号卫星的基础上发展起来的我国第二代极轨气象卫星，是我国首颗高性能综合探测卫星，其性能比风云一号有了显著的提高，它具有全球、全天候、多光谱、三维和定量遥感监测能力，在功能和技术上都实现了巨大进步。风云三号卫星的主要任务包括：为中值数值天气预报提供全球的温度、湿度、云覆盖等气象参数；研究全球气候变化规律，为气候预测提供各种气象及地球物理参数；监测大范围自然灾害和生态环境；为军事气象和各类专业活动(航空、航海等)提供保障服务。风云三号卫星A星于2008年5月27日发射成功，于2009年初正式进入业务化运行嘲，风云三号卫星B星也于2011年11月5日发射成功，它与风云三号A星共同组成了我国极轨气象卫星上、下午星组网观测，将全球观测时间分辨率由12小时提高为6小时，进一步增强了我国防灾减灾和应对气候变化的能力。这两颗卫星上都装有中分辨率光谱成像仪(MERSI，MEdiumResolutionSpectralImager)，它是风云三号系列卫星搭载的主要仪器之一。中分辨率光谱成像仪(MERSI)H31可以探测到地球大气系统的电磁辐射，获得20个通道的多光谱信息，高精度定量遥感云特性、气溶胶、陆地表面特性、海洋水色、低层水汽等地球物理要素，实现对海洋、陆地、大气的多光谱连续综合观测。通过对FY一3／MERSI数据的特定波段的分析和处理，可以开展不同的应用研究。例如，波段3、4、6、7常用于火灾探测；波段1、2常用于植被分布范围和植物生长密度的研究。通过250m分辨率的可见光数据三通道彩色图像合成，可实现多种自然灾害的监测，还可以监测中小尺度强对流云团和地表精细特征。表3-1为FY-3A／MERSI的波段分布特征。表3-1FY一3A／MERSI波段分布特征通道序号中心波长(pm)空间分辨率(m)主要用途光谱带宽(岬)l0．470250陆地、云的属性O．0520．550250同上0．0530．650250陆地、云的分界线0．0540．865250同上O．05511．25250热红外窗口2．561．6401000陆地、云的属性0．0520 ]i譬多光瞒遥感数掘溢油掩测厅法研究72．1301000同上0．0580．4121000海洋颜色、水体表层O．02性质、生物化学90．4431000同上0．02100．4901000同上O．02ll0．5201000同上O．02120．5651000同上O．02130．6501000同上O．02140．6851000同上0．02150．7651000同上O．02160．8651000同上0．0217O．9051000大气、水蒸气及水汽0．02吸收等．180．9401000同上0．02190．9801000同上O．02201．0301000同上0．02F1『一3A／MERSI各级数据产品以HDF5格式存储Ⅲ3。HDF5是一种用于存储科学数据和支持元数据的二进制文件格式和库文件，lfl)F5通过二叉树的方式建立文件索引，通过索引可以快捷方便的访问到数据，它也满足了当今遥感数据量不断增大和数据处理要求不断提高的需求，是目前通用的遥感数据存储格式。其中FY一3A／MERSILevel1数据产品包括三个文件，如表3—2所示，这三个文件都是HDF5格式。表3-2FY一3A／MERSILevel1数据产品产品识别名产品内容FY3A_MERSI—GBAL—Ll定标后地球观测250m分辨率FY一3／MERSI数据YYMMDDHHMM0250MMS．HDFFY3AMERSI_GBAL——L1定标后地球观测1000m分辨率FY-3／MERSI数据YYMMDDHHMMI000MMS．HDF存放FY-3／MERSI星上定标数据和其他工程数据FY3A—MERSI_GBAL—L1YYMMDDHHMMOBCXXMS．HDFFY3A_MERSI—GBAL—L1YYMMDD_HHMM一0250MMS．HDF数据产品为FY一3A／MERSIL1250m分辨率数据。其包含5个通道250m分辨率地球观测数据，每一个通道均以科学数据集(SDS)保存，分别为EV一250一RefSB—bl—b4(第卜4通道)和EV_250一Emissive(第5通道)，其中l、2、3、4通道为反射通道，5通道为热2l 11星多光谱遥感数据溢油榆测方法研究红外通道。FY一3A／MERSILI250m分辨率数据HDF5结构见表3—3。表3-3FY-3A／MERSIL1250m分辨率数据HDF5结构SDS号科学数据集名含义SDSlEy-250一RefSB—bl250m分辨率反射通道1数据SDS2EV250RefSBb2250m分辨率反射通道2数据SDS3EV250RefsBb3250m分辨率反射通道3数据SDS4EV250RefSBb4250m分辨率反射通道4数据SDS5EV250Emissive250m分辨率热红外通道数据FY3A—MERSI_GBALL1YYMMDD_HHMM1000MMS．HDF数据产品为FY一3A／MERSIL11000m分辨率数据。其包含15个通道(6-20通道)1000m分辨率地球观测数据，其对应一个科学数据集(SDS)；包含第1-4通道250m分辨率融合到1000m分辨率地球观测数据，其对应一个SDS；包含第5通道250m分辨率融合到1000m分辨率热红外地球观测数据，其对应个SDS；另外也包含经纬度、太阳天顶角、方位角等数据。FY一3A／MERSILI1000m分辨率数据HDF5结构见表3-4。表3—4FY一3A／MERSIL11000m分辨率数据HDF5结构SDS号科学数据集名含义SDSlEV一1KM-RefSB6—20通道1000m分辨率反射通道数据SDS2Ev-250_Aggr．1KM—Emissive第5通道250m分辨率融合到1000m分辨率热红外通道数据SDS3Ev_250__Aggr．1KM—RefSB卜4通道250m分辨率融合到1000m分辨率反射通道数据SDS4Longitude经度SDS5Latirude纬度SDS6SensorAzimuth传感器方位角SDS7SensorZenith传感器天顶角SDS8SolarAzimuth太阳方位角SDS9SolarZenith太阳天项角SDSlOLandSeaMask海陆模板数据SDSllRange斜距22 卫星多光谱遥感数据溢油榆测方法研究SDSl2EVS——orb_pos对地观测起始时刻ECR轨道位置SDSl3EVSorbvel对地观测起始时刻ECR轨道速度SDSl4EVS_attitude_angles对地观测起始时刻姿态角SDSl5Moon_Vector星下点仪器坐标系月亮位置单位矢量SDSl6Sun_Vector星下点仪器坐标系太阳位置单位矢量SDSl7Height海拔高程SDSl8LandCover陆地覆盖类型SDSl9诅index质量信息码3．1．2MoDIS数据介绍，Terra和Aqua卫星是美国国家航空航天局(NASA)对地观测系统(EarthObservationSystem，EOS)中十分重要的一系列对地观测卫星，它们分别于1999年12月18日和2002年5月4日发射升空，它们的主要任务是对太阳辐射、大气、陆地和海洋进行综合观测，获取有关大气、陆地、海洋、冰雪圈等信息，进言行气候变化研究、自然灾害监测、土地利用和土地覆盖研究等，进而对地球环境和大气变化进行长期观测和综合研究。这两颗卫星上都搭载有中分辨率光谱成像仪(MODIS，MODerate—resolutionImageSpectroradiometer)，它是Terra和‘Aqua卫星主要的搭载仪器之一。MODIS可以获得从可见光到热红外36个波段的多光谱信息，电磁波谱分布鼙在0．4mn一14岬，地面分辨率有250m、500m、1000m三种，提供海洋水色、水体表层性质、生物地理、化学、大气水分、气溶胶、地表温度、云顶温度、大气温度、陆表反射率等多种地球环境信息，实现对陆地、海洋、大气的综合观测。表3-5为MODIS的部分波段分布特征。表3-5MODIS的部分波段分布特征通道序号中心波长(岬)空间分辨率(m)主要用途光谱带宽(岬)l0．645250陆地、云的界限O．0520．859250同上0．03530．469500陆地、云的性质O．0240．555500同上O．0251．240500同上0．0261．640500同上0．02472．130500同上O．0580．412looO海洋颜色、水体表层O．015性质、生物化学23 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究90．4431000同上O．Ol100．4881000同上0．0lll0．53l1000同上0．Ol12O．55l1000同上O．Ol130．6671000同上0．Ol140．678lOoo同上0．0l150．7481000同上0．Ol160．8691000同上0．015170．9051000大气水汽O．03180．9361000同上O．Ol190．9401000同上O．05261．3751000卷云0．03MODISL1B数据产品以HDF格式存储。HDFH51是美国国家高级计算机应用中心研制的一种能够自我描述、多目标、灵活、+可扩展、独立的高效数据存储与分发的科学数据格式，通过HDF文件我们除了可以读取图像信息以外，还可以读取到地理定位数据、轨道参数等各种其他信息。MODISL1B数据产品包括四个文件，如表3-6所示，这四个文件都是HDF格式。表3-6MODISL1B数据产品产品识别名产品内容MOD02QKM定标后地球观测250m分辨率MODIS数据MOD02HKM定标后地球观测500m分辨率MODXS数据定标后地球观i9llJlOOOm分辨率MODIS数据MOD021KM存放MODIS星上定标数据和其他工程数据MOD020BCMOD02QKM数据产品为MODISL1B250m分辨率数据。其包含卜2通道250m分辨率地球观测数据，其对应一个科学数据集(SDS)。MODISL1B250m分辨率数据HDF5结构见表3—7。表3-7MODISL1B250m分辨率数据HDF结构SDS号科学数据集名含义SDSlEV250RefSB1-2通道250m分辨率反射通道数据MOD02HKM数据产品为MODISL1B500m分辨率数据。其包含3—7通道500m分辨率地球观测数据，其对应一个科学数据集(SDS)；包含卜2通道250m分辨(SOS)。MODISL1B J!孕多光i青遥感数据溢油检测方法研究表3-8MODISLIB500m分辨率数据HDF结构SDS号科学数据集名含义SDSlEV500RefSB3-7通道500m分辨率反射通道数据SDS2EV——250_Aggr500——RefSB1-2通道250m分辨率融合到500m分辨率反射通道数据MOD021KM数据产品为MODISL1B1000m分辨率数据。其包含8一19，26通道l000m分辨率反射通道数据，其对应一个科学数据集(SDS)；包含20一25，27—36通道l000m分辨率红外通道数据，其对应一个科学数据集(SDS)：包含卜2通道250m分辨率融合到1000m分辨率反射通道数据，其对应一个科学数据集(SDS)；包含3-7通道500m分辨率融合到1000m分辨率反射通道数据，其对应一个科学数据集(SDS)；另外也包含经纬度、太阳天顶角、方位角等数据。MODISL1B1000m分辨率数据HDF结构见表3—9。表3-9mODISL1B1000m分辨率数据HDF结构SDS号科学数据集名含义SOSlEV——1KM——RefSB8—19，26通道1000m分辨率反射通道数据SOS2Ev_1KM—Emissive20—25，27—36通道1000m分辨率红外通道数据SDS3EV_250_Aggrlkm_RefSB1-2通道250m分辨率融合到1000m分辨率反射通道数据SDS4EV——500Aggrlkm_RefSB3-7通道500m分辨率融合到1000m分辨率反射通道数据SDS5Height海拔高程SDS6SensorAzimuth传感器方位角SDS7SensorZenith传感器天顶角SDS8SolarAzimuth太阳方位角SDS9SolarZenith太阳天顶角SDSl0Longitude经度SDSl1Latitude纬度SDSl2Range斜距3．1．3风场数据介绍 甲星多光谱遥感数据溢油榆测方法研究本文中用到的风场信息来源于QuikSCAT／Seawinds和Metop—A／ASCAT传感器。QuikSCAT卫星于1999年6月19日发射，2009年11月23日停止运行。其上搭载的全天候测风散射计雷达SeaWinds工作在Ku波段(13．4CHz)，通过测量海面的后向散射系数提供海面10米上空风向和风速信息，其提供数据产品包括有效空间分辨率25km和有效空间分辨率12．5km两种，本文采用的是有效空间分辨率12．5km的数据产品。ASCAT传感器搭载在欧洲空间局(EuropeanSpaceAgency，ESA)2006年10月19日发射升空的Metop—A平台上，它利用装载的C波段(5．255GHz)雷达测量海面的后向散射系数，从而计算获得海面10米上空风向和风速信息，其提供的Level2数据产品包括有效空间分辨率50km和有效空间分辨率25km两种，本文采用的是有效空间分辨率25km的数据产品。3．2FY-3／MERSl及MODIS数据预处理本文中FY一3／MERSI及MODIS数据预处理主要包括辐射定标和几何校正等步骤。辐射定标分为绝对辐射定标和相对辐射定标两种。绝对辐射定标是通过在传感器测得的数字信号(DN)值和对应的辐射能量之间建立数量关系，来获得目标的辐射绝对值，这个数量关系就是常用的定标系数。相对辐射定标又称为传感器探测原件归一化，它是为了校正传感器各个探测元件响应度的差异而给出目标中某一点辐射能量与其他点的相对值。对于定量遥感而言，更多的是采用绝对辐射定标，本文采用的也是绝对辐射定标。在卫星图像成像过程中，由于受到卫星姿态和扫描传感器的影响，图像会产生位置和形状的畸变，即几何形变。要消除几何形变，需要进行几何校正。FY一3／MERSI及MODIS数据中包含了经纬度信息，可以通过建立地理位置查找表完成几何校正。3．2．1FY-3／MERSI预处理FY-3A／MERSILevel1250m分辨率可见光／近红外波段(1-4通道)的辐射定标采用每个通道的修正系数逐一进行定标，定标后的物理量为反射率。通道反射率转换公式如(3-1)所示：R=A*DN+B(3-1)其中R为反射率，DN为各通道记录的DN值，A，B分别为辐射定标系数并由国家卫星气象中心提供，具体见表3-10。 !星多光谱遥感数据溢油俭测方法研究表3一10FY-3A／MERS[辐射定标系数通道序号斜率(A)截足巨(B)l0．0312-7．584720．0295-6．354330．0253-3．258640．0299—3．6119FY一3A／MERSI数据的几何校正是在ENVI环境下，利用FY一3A／MERSI数据中包含的经纬度信息建立地理查找表实现的。此方法具有运算速度较快，校正精度较高的优点m1。利用ENVI下的GoogleEarthBridge功能可以将几何校正结果与GoogleEarth相叠加，图像数据几何校正效果如图3-1所示。图3—1MERSI数据几何校正结果与GoogleEarth叠加效果图3．2．2MODIS预处理‘MODISL1B可见光／近红外波段数据的辐射定标通过存储于各数据文件中的定标系数逐通道进行，定标后的物理量是辐亮度和反射率。各通道辐亮度和反射率转换公式如(3-2)所示：L(R)=P*DN+Q(3-2)其中L(R)为辐亮度(反射率)值，DN为各通道记录的DN值，当计算辐亮度值时，P、Q分别为辐亮度的斜率和增益，在HDF中对应radiancescale、radiance—offset：当计算反射率值时，P，Q分别为反射率的斜率和增益，在HDF中对应reflectance—scale、reflectance—offset。当通过ENVI读入MODISL1B27 11星多光谱遥感数据溢油检测方法研究数据时，ENVI可自主完成辐射定标，在可用波段列表中显示辐亮度和反射率两类数据文件。MODISLIB的几何校正同样可在ENVI环境下，通过各数据文件中自带的经纬度信息建立地理位置查找表，完成对MODIS影像的几何校正，此种方法在不需要大量地面控制点的情况下能提供较高精度的几何校正结果，同时也具有处理速度快的优点。利用ENVI下的GoogleEarthBridge功能可以将几何校正结果与GoogleEarth相叠加，图像数据几何校正效果如图3-2所示。图3—2MODIS数据几何校正结果与GoogleEarth叠加效果图3．3太阳耀斑反射对溢油检测的影响基于太阳耀斑反射模型，结合溢油区域MODIS及FY_3／MERSI等传感器观测数据，计算太阳耀斑反射分布随太阳天顶角、太阳方位角、传感器天项角、传感器方位角和环境中的风速、风向等参数的变化关系，探索多光谱溢油探测与太阳耀斑反射关系。多光谱溢油检测与太阳耀斑反射关系评估流程图如图3-3所示。 卫譬多光谱遥感敛耀溢油枪测方法研究。典型溢油事故多光谱卫星环境信息数据上几何关系信息(太阳天顶角、方位角，风速、风向传感器天顶角、方位角)上◆太阳耀斑反射模型◆．分析评估溢油可探测性与太阳耀斑反射关系图3—3多光谱溢油检测与太阳耀斑反射关系评估流程图3．3．1太阳耀斑反射对“深水地平线"溢油检测的影响为详细说明太阳耀斑反射对溢油监测的影响，针对2010年4月发生的墨西哥湾“深水地平线"钻井平台溢油事故，选取2幅FY一3／MERSI数据和4幅MODIS数据进行观测研究，其中部分图像可以明显的观测到油膜，有的则观测不到油膜，图像显示如图3-4至3-9所示。对每一幅图像，计算其太阳耀斑反射率，研究太阳耀斑反射率与油膜是否可见之间的关系，用到的数据相关信息统计计算如表3一11所示。，从表中可以看出，在不同的风速、风向、太阳传感器几何关系下，太阳耀斑反射率有不同的值。当太阳耀斑反射率较高时(数量级高于10q)，溢油可见；当太阳耀斑反射率较低时(数量级低于10‘4)，溢油不可见，太阳耀斑反射率是影响溢油监测的关键因素。 卫星多光谱遥感数据溢油擒测方法研究喇国屋{叵{景窟囤叵a匡{垦{匡}目唇{窟瘸陋宙曹詹茸目K宙K按岖N一竹兰7u，寒o’。_H’。‘dr。_’。-H，一鹱×医N卜coc。o呻∞呻N旧∞Ne寸dcD●长静∞甘r叫dH，_旧，。_寸‘蠢鸯∞卜Hco西吲∞o吲卜∞⑦镎接●co●∞●∞coo●∞⑦卜颦趔④r—∞卜_∞o卜⑦IoI毯oco釜鸯eq∞o旧∞co旧∞’-_’·_H’__●o●o、寸．∞旧寸∞t-’oK嫂Na’∞N，-_oH’-_r叫’-_H，-■IHl臻搬寸∞NLf)coN镱臀越∞C口oHN’-_卜o气一●颦H<。●卜∞呻N卜NoNf—∞N臀量鸯弋一∞Lc，∞o∞oN∞oo'卜N●长援NoNocooCq-—_，—■NCqHN＼章，、oNo案越’-_t—_-_t—■，-■r—_o⑦∞a’∞No＼艘足eqNo∞’-_--_区医●。o∞n∞⑦o∞coNeqN暴罂＼'中'，呻吲∞co皿匠茗o＼o＼∞＼o＼∞＼o＼的o∞o曲oNoo呻o是毫善o∞ocoo∞ocoocoo‘ooNHNHNHNHNHNHNHNH＼访∞＼涝∞＼Hi2∞椎＼H∽∞H轴罄∞H■∞∽馋∞∽H■土备篮oho■QjQ■篮oj啦【工-=艺复o∞呈啬呈暑呈=扣∞呈暑=卜也=删萋蓁＼、、＼Z器量瓮乒意拿忿乒蓦乒曹拿蓉拿g乒．o．∞．N曩S∞∞oo∞∞HoHoHCq．N．N．N．N．N．∞．∞．耀v∞u∞vc、一vt"-,-o。∞Cq∞弋一∞co卜∞嚼妲水罢震摄姐牛求姆盒繇}营长臻，，疑审陋耐叹叫廿。．【。N一．【．￡僻 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究2010年4月29日16点30分(GMT)的FY一3／MERSI数据能清楚的观测到溢油，其3波段图像显示如图3—4所示，黑框研究区域内背景海水区的太阳耀斑反射率大约在4．84×10。2附近，位置1(28．900N，88．50哪)处太阳耀斑反射率是6．22×10。2(数量级高于10‘4)，高于背景海水区太阳耀斑反射率值，油膜呈亮色；位置2(28．720N，88．80唧)处太阳耀斑反射率是4．57×10。2(数量级高于10。4)，低于背景海水区太阳耀斑反射率值，油膜呈暗色。2010年4月29日16点55分(GMT)的MODISTerra数据能清楚的观测到溢油，其l波段图像显示如图3-5所示，黑框研究区域内背景海水区的太阳耀斑反射率大约在6．36×10吧附近，其中位置3与位置1同经纬度，其太阳耀斑反射率是1．56×10。1(数量级高于10_)，高于背景海水区太阳耀斑反射率值，油膜呈亮色；位置4与位置2同经纬度，其太阳耀斑反射率是1．86×10’1(数量级高于10q)，高于背景海水区太阳耀斑反射率值，油膜呈亮色。图3—4FY-3／MERSI3波段2010／04／2916：30(GMT)图像图3-5MODISTerra1波段2010／04／2916：55(GMT)图像 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究2010年5月23日19点20分(GMT)的MODISAqua数据能观测到溢油，其1波段图像显示如图3-6所示，黑框研究区域内背景海水区的太阳耀斑反射率大约在8．47×10‘4附近，位置5(28．080N，88．15唧)处太阳耀斑反射率是1．29×10吗(数量级高于10q)，高于背景海水区太阳耀斑反射率值，油膜呈亮色。2010年5月23日16点05分(GMT)的MODISTerra数据观测不到溢油，其l波段图像显示如图3-7所示，其中位置6与位置5同经纬度，其太阳耀斑反射率是1．24×10。15(数量级低于10叫)，没有溢油现象被观测到。图3-6MODISAqua1波段2010／05／2319：20(GMT)图像图3-7MODISTerra1波段2010／05／2316：05(GMT)图像2010年6月26日16点40分(GMT)的FY-3／MERSI数据能观测到溢油，其3波段图像显示如图3—8所示，蓝框研究区域内背景海水区的太阳耀斑反射率大约在8．73×10。2附近，位置7(30．020N，87．12唧)处太阳耀斑反射率是5．15×101(数量级高于10。4)，高于背景海水区太阳耀斑反射率值，油膜呈亮色。2010年6月26日19点05分(GMT)的MODISAqua数据观测不到溢油，其1波段图像32 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究显示如图3-9所示，其中位置8与位置7同经纬度，其太阳耀斑反射率是1．64×10啼(数量级低于101)，没有溢油现象被观测到。7‰‘”帑增”舸’”霹图3-8FY一3／MERSI3波段2010／06／2616：40(GMT)图像因此可以得出结论，太阳耀斑反射率是影响溢油检测的关键因素，只有当太阳耀斑反射率达到一定值时，才能观测到油膜。10。4是本文研究实例中给出的临界太阳耀斑反射率值，太阳耀斑反射率值数量级大于10q，可观测到溢油，太阳耀斑反射率值数量级小于10q，观测不到溢油。再者，溢油区和背景海水区处的太阳耀斑反射率大小关系使油膜呈现或明或暗的特征。当溢油区太阳耀斑反射率大于背景海水区，油膜呈亮色；当溢油区太阳耀斑反射率小于背景海水区，油膜呈暗色。2010年4月29日16点30分(GMT)的FY一3／MERSI数据中呈现明暗相邻油膜的现象，为深入分析此现象的成因，我们计算此数据的太阳耀斑反射率分布如图3-10所示，发现油膜在FY一3／娅RSI图像上呈现明暗特征变化也与太阳耀斑反射率大小有密切关系。在图3-10中，红线处表示太阳耀斑反射率为0．047的等 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究值线，蓝线处表示太阳耀斑反射率为0．084的等值线，在红线左侧太阳耀斑反射率小于0．047，油膜呈现暗色特征，在太阳耀斑反射率介于0．047和0．084的区域，油膜呈现亮色特征。油膜明暗变化的临界太阳耀斑反射率值在0．04—0．05之间。图3-102010年4月29日16点30分(GMT)FY一3／MERSI太阳耀斑反射率图3．3．2太阳耀斑反射对“蒙达拉”溢油检测的影响为进一步说明太阳耀斑反射对溢油监测的影响，针对2009年8月发生的澳大利亚“蒙达拉”钻井平台溢油事故，选取1幅FY一3／MERSI数据和4幅MODIS数据进行观测研究，图像显示如图3-11至3一15所示。对每一幅图像，计算其太阳耀斑反射率，研究太阳耀斑反射率与油膜是否可见之间的关系，用到的数据相关信息统计计算如表3—12所示。从表中同样可以看出，在不同的风速、风向、太阳传感器几何关系下，太阳耀斑反射率有不同的值。当太阳耀斑反射率较高时(数量级高于10叫)，溢油可见；当太阳耀斑反射率较低时(数量级低于10。4)，溢油不可见，太阳耀斑反射率是影响溢油监测的关键因素。 一坦里多光瞒遥感数据溢油捡测方法研究喇崮童{震詹硬昏{巨{目硬巍1《Ⅱ窟目合怍詹接岖一N叩∞—蜜or一’。_H’。_’‘_襞×医N∞Ho‘。∞⑦∞卜斗《锝●N‘∞口'NH塞毯Cq∞田■vo∞d馋艘∞●卜●∞,r--4o逛掣∞No，。●∞l∞T．--4∞掣主鸯o吲∞o呻’—■∞●寸●o●o●o●卜妖赎∞寸旧'寸．coU々∞I稚娥镱馨盆N∞o，。■吲∞卜∞呻●迎H<。，—■∞co∞，-‘f。■N∞HN匿美鸯旧o旧N卜Lf)∞呻∞N●+《娥cv，'中卜，—■∞N∞N＼斧，、∞桌倒∞，’_1"--I’—_N'寸_N代No＼、、艘宦No卜∞oo●区区旧NcooL'---卜寸∞N黑罢＼o。∞⑦o叮叹名＼o＼∞＼o＼∞E--,＼n④N④H⑦H⑦呷a’Ho··吞毡鲞o∞oNo旧oHo∞NoNoNoNoNo＼窃∞＼稚固时H■蟹∞＼H{2由∞∽镄口jo■oj土备oj啦呈暑o∞呈暑【L=o口至卜=《咖＼晕穗＼妒，、∽妒，、∽翟盆羹霪∽^翟盆导．oNo‰笋导乒曲o．o毳笺．coN∞N．H’寸_v'宁v’中v寸Vt一缝vN∞篁oHNHo35，_r_lc’々团硬。惜龌七b∞．【_￡匝州砸蜒水罂曩糖姐牛求姆套辍枚糕，，斟冥K璐叹∞廿①ooNN_【-￡僻嘲迥哑器饔暴趄雄。赳№ ×10。5(数量级低于10叫)，没有溢油现象被观测到。36 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究图3—12MODISTerra1波段2009／09／1702：15(GMT)图像图3—13MODISAqua1波段2009／09／1705：10(GMT)图像图3一14FY一3／MERSI3波段2009／09／1701：40(GMT)图像2009年9月24日05点15分(GMT)的MODISAqua数据能清楚的观测到溢油，其l波段图像显示如图3—15所示，黑框研究区域内背景海水区的太阳耀斑反射率大约在5．84×101附近，位置13(12．180S，124．910E)处太阳耀斑反射率是1．7937p幻『=s．“Ps．零．“I_po￡．nI_s．D1．：s．“I_s．D，Nl_s．on。nI_ 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究×lOq(数量级高于10。4)，低于背景海水区太阳耀斑反射率值，油膜呈暗色。图3-15MODISAqua1波段2009／09／2405：15(GMT)图像因此可以得出结论，太阳耀斑反射率是影响溢油检测的关键因素，只有当太阳耀斑反射率达到一定值时，才能观测到油膜。10‘4是本文研究实例中给出的临界太阳耀斑反射率值，太阳耀斑反射率值数量级大于10。4，可观测到溢油，太阳耀斑反射率值数量级小于lO_，观测不到溢油。再者，溢油区和背景海水区处的太阳耀斑反射率大小关系使油膜呈现或明或暗的特征。当溢油区太阳耀斑反射率小于背景海水区，油膜呈暗色。3．4OUAC对海上溢油检测的改进3．4．1QUAC在“马拉开波湖"溢油中的应用3．4．1．1事件描述自2002年12月以来，委内瑞拉“马拉开波湖”连续发生运油驳船沉没、石油管道破裂等事故，大量溢油进入“马拉开波湖”造成污染，官方报告了2002年12月的溢油事故，其实污染在2003年1月仍然存在。2003年1月18日15点35分(GMT)的MODIS数据溢油信息较为明显，图3一16为该数据的研究区域及溢油区域放大图，从图3-16中可以看出，“马拉开波湖”出现大片暗色油膜(图中红方框区域处)，在放大图中，油膜上部呈条状，下部呈团状。本文以2003年1月18日15点35分(GMT)MODIS数据为样本，研究区域为委内瑞拉“马拉开波湖”，具体地理范围：72。30’W一70。507W；9。N—10。45’N。38 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究72‘30"W7：Z‘■71030'W7'。■；2§丢●‘z参岛乏，Z瑚。W万rW，l瑚1，，1’W图3—162003年1月18日15点35分(GMT)MODIS数据及溢油区域放大图3．4．1．2结果与讨论本文对委内瑞拉“马拉开波湖"2003年1月18日15点35分(呷)MODIS500m分辨率数据进行大气校正，大气校正算法采用基于ENVI下的QUAC。图3—17为沿图3—16中油水横断面大气校正前后的反射率变化图。从图中知，大气校正后相比于大气校正前，油水之间的差别更大，利于溢油信息的提取。009008习。守007害20．06005r—“^^】。o。．0；6吒^M^蛐‘峨MⅢ‰日F～产Oil-llI．．‘·●，●··¨·o、k．．¨．。．．矿／H—““飞r—■h十hH，、一竹～／习％一蛊一墨6ot,aOilspill陬～√谂僦Mh¨．~kj／、’岫、，滔．Ⅵo大气校正前大气校正后图3—17沿图3—16中横断面，各通道大气校正前后反射率变化图3．4．2QUAC在“深水地平线"溢油中的应用3．4．2．1事件描述2010年4月22日墨西哥湾“深水地平线’’石油钻井平台发生溢油事故，由于受天气条件等限制，2010年4月22日至2010年4月28日的F1『一3／脏RSI数据经过分析并未获得较好的溢油信息，2010年4月29日16点30分(GMT)的数据溢油信息较为明显，图3—18为该数据的研究区域及溢油区域放大图，从图3一18中可以看出，墨西哥湾靠近路易斯安娜州海岸的海域出现大片亮色油膜(图 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究中红框区域处)，在亮色油膜左侧，有暗色条带油膜伸展向路易斯安娜州海岸。本文以2010年4月29日16点30分(GMT)FY一3／MERSI数据为样本，研究区域 卫星多光i}譬j重感数獬溢油榆测方法研究小，中心波长为470nm时油水反差值最小：这与赵冬至实测实验的结论乜¨一原油在蓝绿波段油水反差小，近红外波段油水反差大是相一致的。4505003．50OUUb3u／00，bO600苎3u900波长(Ⅱ)图3-19油水反差值随波长变化图大气校正后相比大气校正前，各通道油水反差值提高百分比如表3—13所示，其中通道1和通道2提高的百分比较高，即此二通道图像在大气校正前后反差较大。表3-13油水反差值提高百分比通道序号油水反差值提高百分比(％)11202134372430图3—20为沿图3-18所示油水横断面l，各通道大气校正前后的反射率变化图。从图3—20中可以看出，经过QUAC模块大气校正，有效去除了大气分子和气溶胶等因素的影响，各通道油膜反射率均高于海水，油膜在图像上表现为亮色。大气校正后1、2、3通道反射率变化趋势与大气校正前一致，但反射率值有所降低：4通道反射率变化趋势表现出明显不同，这主要是由于在可见光波段的l、2、3通道，瑞利散射占主导地位，在近红外波段的4通道，瑞利散射的影响相对较小‘删。4l 卫星多光谱遥感数据溢油榆测方法研究垂孽量1400l200}000B00600400100200300捂横断面像素位置1通道(470nm)鐾善量2000008006004001OO200300播横断面像素位置2通道(550hm)1002003001OO200300拾横断面像素位置梧横断面像素位置3通道(650nm)4通道(865nm)图3—20沿图3-18中横断面l，各通道大气校正前后反射率变化图大气校正有效去除了公式(2—17)中的Lr、La、Las，因而各通道大气校正后的反射率变化主要是离水辐亮度Lw、太阳耀斑反射Lg的贡献，考虑到该溢油区域太阳耀斑反射率在10吨数量级(见图3—10)，因而Lw对反射率的贡献通常很小n妇n朝n力，故太阳耀斑反射Lg是大气校正后反射率的最主要贡献者。太阳耀斑反射率的大小与太阳、传感器和观测目标三者之间的几何关系和菲涅尔反射率、表面波斜率分布函数等密切相关，在油膜和海水处其值表现出明显不同。图3-21为各通道大气校正后反射率(即太阳耀斑反射率)随图3—18中横断面2位置变化的曲线。由图3—21知，当图3—18中横断面2依次穿过暗色油膜、海水、亮色油膜时，各通道太阳耀斑反射率值呈现增大趋势。具体讲，在暗色油膜处太阳耀斑反射率低于海水，油膜表现为暗色特征；在亮色油膜处太阳耀斑反射率高于海水，油膜表现为亮色特征；各通道油膜由暗色特征变化到亮色特征存在临界太阳耀斑反射率值，其值在1通道约在0．04—0．05之间，2通道约在0．04-0．06之间，3通道约在O．04一O．06之间，4通道约在0．05—0．08之间，这与对图3—10分析的结果相一致，很好的验证了QUAC大气校正的有效性，此结果42一艮“昂翠^u【10000v反¨鄹率^-【10口oov 卫晕多光谱遥感数据溢油枪测方法研究也与ChuanminHu在2008年指出的结论n驯一油膜明暗变化的临界太阳耀斑反射率值在0．04-0．05之间是相吻合的。550量500喜450暑400350：暗÷——-海水·—÷舢色亮：}油专÷色毒?膜-以油iM膛·501OO150200拾横断面像蚕位置1通道(470nm)霪孽量900800700600500400梧幔断面像素位置2通道(550hm)旷：暗《——噶水-一呻：色亮：}油专∈-色≤：膜们。，油j∥最：501OO150200话慢断面像蘩位置嚣幔断面像羲位置一3通道(650hm)4通道(865nm)图3-21沿图3-18中横断面2，各通道大气校正后太阳耀斑反射率变化图3．5FY-3／MERSI及MODIS溢油信息提取一针对某一特定溢油事件，应用FY一3／MERSI和MODIS多光谱数据在时间上进行连续观测，在光谱信息上进行多波段分析，从而提取丰富的溢油信息，建立起。多光谱遥感溢油信息提取方案，如图3—22所示。一‘’43反射率^墨oooo。反：j器率^v口oooov 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究MODISMERSI上数据预处理(辐射定标、几何校正等)上．大气校正(QUAC)上辐亮度／反射率图像1，+一波段选择I土上彩色合成溢波段比率溢油专题图图3-22多光谱遥感溢油信息提取方案3．5．1RGB彩色合成专题图1931年，国际照度委员会(CIE)规定了三种基本色及其波长，分别为：红色(700nm)、绿色(546．1nm)、蓝色(435．8nm)，这三种颜色按照不同的比例组合可以组成16777216种颜色。目前常用的颜色模型RGB模型便是为图像中的RGB分量分别分配一个强度值，三者相互叠加显示颜色的模型。在RGB模式下，每种RGB分量都可使用从0(黑色)到255(白色)之间的任意一个值。该模型基于笛卡尔坐标系统，如图3-23所示，其对应的颜色立方体如图3-24。图3-23中，三个轴分别代表R、G、B分量，原点对应黑色，离原点最远的顶点对应白色，立方体内的其他点分别对应其他颜色。多光谱卫星图像中常用的RGB彩色合成图便是采用的RGB颜色模型，RGB彩色合成图像具有与人眼观察角度吻合的特点，具有很好的视觉观测效果，便于从遥感图像中直观地分辨溢油信息。 卫星多光谱遥感数a__图3—23RGB模型坐标图3—24RGB颜色立方体传统意义上，MODISRGB彩色合成图是采用1波段(645nm)、4波段(555珊)、3波段(469r曲)分别作为RGB分量合成的，FY一3／娅RSIRGB彩色合成图是采用3波段(650hm)、2波段(550hm)、l波段(470nto)分别作为RGB分量合成的，但对于QUAc大气校正后的多光谱溢油图像而言，上述RGB波段组合未必是最佳的。考虑大气校正后图像各波段油水反差值不同，可采用油水反差值大的波段作为RGB彩色合成图的各输入分量。以墨西哥湾“深水地平线”钻井平台事故2010年4月29日16点30分(GMT)FY一3／MERSI数据为例，考虑油水反差值在4波段(865nm)最大，3波段(650nto)、2波段(550hm)l波段(470hm)处其值逐渐减少，且4个波段数据分辨率均为250m，因而可采用2波段(550hm)、4波段(865run)、3波段(650hm)分别作为RGB分量来获得RGB彩色合成图，效果图见图3-25，从图中可以清楚地看到油膜、陆地、云等信息。91015'W900W88045'W8703n·W86"15·W91。15w90M88。45Ⅵ87。30Ⅵ86。15’W图3—252010年4月29日16点30分(GMT)MERSl243波段组合RGB彩色合成图45 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究3．5．2波段比率专题图在中心波长较短的波段，图像中会包含大量海洋生物信息，例如，中心波长为469nm的波段由于对海洋生物特性敏感而适于海洋水色应用，因而对于部分QUAC大气校正后的图像，当太阳耀斑反射对反射率的贡献不是很大时，单一波段的图像往往由于受海洋生物特性的影响并不能很好的解译出溢油信息或者溢油信息量不够，为了提高溢油信息量，本文采用波段比率的方法进行图像合成，此方法是将中心波长为469nm的波段作为归一化波段对其他波段进行归一化。波段比率算法如式(3—4)所示。INDEX=(B“。。／B。。帅。一B弱。。／B。∞。)／(Bs,tSr．／B。。。。+B。。。。／B。。。。)(3—4)其中B纠补B。驺朋分别为中心波长为645nm、555nm的待归一化波段，B。‰为中心波长为469nm的归一化波段。以委内瑞拉“马拉开波湖"溢油事件为例，2003年1月18日15点35分(GMT)MODIS数据中太阳耀斑反射率数量级在10q，值比较低，单一波段溢油信息不明显，各波段效果显示如图3-26、3-27、3—28、3—29所示。采用波段比率法得到波段比率后图像，如图3—30所示，黑框内有溢油存在，相对于波段比率前图像，采用波段比率法后的图像溢油现象更加清晰，信息更加丰富。图3-261波段(645nm)图像72。30Ⅵ72嘶71渤W71Ⅶ；on邑P孑oPZbpo’t孳f雾警渤黝拶矽镪g襻彰≯象。_?；尹。，，‰一，q：j÷∥擎11，?‘，；7’夔《、“■，、；：，；4V＆．雾，二，j。豁?曳．荛、濑”9‘q’?‰*、，_It‰’o●，。，_铲。7：勉；鳓二、一’彤；嬲，7’72。30w72啊71。30，1Ⅳ71M图3-272波段(859nm)图像-o王咛Uo2‘o2 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究图3—283波段(469nm)图像-o●UoZ-o2oUo2口Z71气lo。W71～图3—294波段(555nm)图像图3—30波段比率后图像47-o●UoZ-o王o●L|oZ∞2 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究4结论与展望4．1本文总结本文利用FY一3／MERSI及MODIS数据，以2010年墨西哥湾“深水地平线"钻井平台溢油事故和2009年澳大利亚“蒙达拉"钻井平台溢油事故、2003年“马拉开波湖”溢油事故等典型溢油事件为例开展卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究。研究结果表明：1、在多光谱遥感溢油检测的物理机制上，太阳耀斑反射是影响溢油检测的关键。溢油区和背景海水区太阳耀斑反射率是菲涅尔反射系数、表面波斜率概率密度分布P(Z。，z。)和太阳、传感器几何角度关系联合作用的结果，只有当太阳耀斑反射率达到一定值时，才能观测到油膜，本文研究实例中给出的临界太阳耀斑反射率值数量级为10一。太阳耀斑反射率值数量级大于lO一，可观测到溢油，太阳耀斑反射率值数量级小于10。4，观测不到溢油。在不同的溢油种类、油膜厚度和不同的海况条件下，溢油区太阳耀斑反射率高于或低于背景海水区，油膜表现出比背景海水亮或暗的特征。当溢油区太阳耀斑反射率大于背景海水区，油膜呈亮色；当溢油区太阳耀斑反射率小于背景海水区，油膜呈暗色。油膜明暗变化存在临界太阳耀斑反射率值。2、QUAC大气校正对海上多光谱遥感溢油检测有很好的改进效果。2003年1月18日委内瑞拉“马拉开波湖"溢油事件MODIS数据和2010年4月29日墨西哥湾“深水地平线”钻井平台事故FY-3／MERSI数据经过QUAC大气校正后，油水反差明显提高，溢油信息得到了增强。其中2010年4月29日墨西哥湾“深水地平线”钻井平台事故FY一3／MERSI数据大气校正后中心波长为865nm的4波段油水反差最大，最适于溢油检测，并且该数据QUAC大气校正后沿油水横断面明暗油膜变化处的临界太阳耀斑反射率值(图3—21)也与第三章中太阳耀斑反射率在明暗油膜变化处的临界太阳耀斑反射率值(图3—10)一致，很好的验证了大气校正的有效性。大气校正在多光谱遥感溢油检测中有着重要作用。3、给出了FY一3／MERSI及MODIS数据卫星多光谱溢油信息提取方案。对于经过预处理和大气校正的FY一3／MERSI及MODIS数据图像，为达到较好的视觉观测效果，采用RGB彩色合成溢油专题图；为解决当太阳耀斑反射对反射率的贡献不是很大，单一波段的图像往往由于受海洋生物特性的影响并不能很好的解译出溢采用波段比率溢油专题图。 甲星多光谱遥感数据溢油榆测方法研究4．2下一步工作l、计算不同季节的太阳耀斑反射率分布情况，从而提出适于溢油检测的时间段；分析太阳天顶角、太阳方位角、传感器天顶角、传感器方位角、外部风场大小对太阳耀斑反射的影响，探索影响太阳耀斑反射率大小及溢油检测的关键因素。2、．选取更多的典型溢油事件，进一步验证QUAC大气校正对海上多光谱遥感溢油检测的改进效果。针对不同传感器数据编写不同的合适的大气校正模块完成多光谱遥感溢油图像的大气校正。3、将FY一3／MERSI及MODIS多光谱溢油信息提取方案作为合成孔径雷达溢油检测的重要辅助手段，建立起更加全面、合理的溢油信息提取方案。49 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究参考文献【lJOilTankerSpillStatistics：2009，ITOPE(www．itopf．com)[2]美国墨西哥湾原油泄漏事件，百度百科．(baike．baidu．com)[3]Brekke．C，Solberg．A，．H．S．OilSpillDetectionbySatelliteRemoteSensing．RemoteSensingofEnvironment，2005，95：1．13[4]空间与重大灾害国际宪章简介，国家航天局．(w啊．cnsa．gov．cn)．[5]Estes．J．E．SENGER．L．E．Themultispeetralconceptasappliedtomarineoilspills．RemoteSensingofEnvironment，1972，2：141．163[61Cross．A．．MonitoringMarineOilPollutionUsingAⅦRRData：ObservationsofftheCoastofKuwaitandSaudiArabiaduringJanuary．InternationalJournalofRemoteSensing，1992，13：781．788：[7]Asanuma．I．，Muneyama．K，Sasaki．Y，eta1．SatelfitethermalobservationofoilslicksonthePersian(沁l￡RemoteSensingofEnvironment，1986，19：171．186[8]Tseng．W：Y，Chiu．L．S．AVHRRobservationsofPersianGulfoilspills．InprocIGARSS’94，l994．779．782[9]Fingas．M．E，Brown．C．E．，Mulin．J．V．11坞ⅥsibilityLimitsofOilonWatel"andRemoteSensingThicknessDetedctionLimits．ProceedingoftheFifthThematicConferenceonRemoteSensingforMarineandCoasmlEnvironments．1998．4ll-418[10]Hung-MingKao．，Ling-LingTsao．，Chao-ShingLee，eta1．UsingSpectralandSpafiMInformationforOilSpillDetectioninMulti-spectralImagery．JournalofPhotogrammetryandRemoteSensing，2008，．13(4)：285-294[11]ChuanminHu,Muller-KargerETaylor．C．J．，eta1．MODISdetectsoilspillinLakeMaracaibo，Venezuela．Eos，TransactionsofAmericanGeophysiealUnion，2003，84：313．319[12]AdamoM．，GDeCarolis，VDePasquale，eta1．OnthecombineduseofsunglintModisandMerissignaturesandSARdatatodetectoilslicks．SPIERemoteSensingoftheOcean．SeaIceandLargeWaterRegions，Stockholm，Sweden：2006[13]GuillemChust，YolandaSagarminaga．Themulti-angleviewofMIsRdetectsoilslicksundersunglitterconditions．RemoteSensingofEnviroment，2007，107：232．239[14]Carnesecchi．E，Byfield．V，Cipollmi．P．，eta1．Anopticalmodelfortheinterpretationofremotelysensedmultispeetralimagesofoilspill．Proc．SPIE，2008，V01．7105，doi：10．1l17／12．800304[15]ChuanminHu，XiaofengLi，Wjlli锄GPichel，eta1．DetectionofnaturaloilslicksintheNWGulfofMexicousingMODIS．GeophysicalResearchLetters，2009，36(1)：L01604[16]ShcherbakS．S．，LavrovaO．Y，Mjtyagina．M．I．，cta1．MultisensorsatellitemonitoringofseawaterstateandoilpollutioninthenortheasterncoastalzoneoftheBlackSea．InternationalJoumalofRemoteSensing，2008，29(21)：6331-6345[17]AdamoM．，GiacomoDeCarolis，gitoDePasquale，eta1．Detectionandtrackingofoilslicksonsun．gliueredvisibleandnearinfraredsatelliteimagery．InternationalJournalofRemoteSensing，2009，30(24)：6403．6427[18]H．Srivastava．T．RSingh．AssessmentandDevelopmentofalgorithmstOdetectionofOilSpillsusingMODISData．J．IndianSoc．RemoteSensing，2010，38：161．167[19]李栖筠．卫星遥感技术在老铁山水道溢油监测中的应用．中国航海，1994，34：28—32[20]张永宁，丁倩，高超，等．油膜波谱特性分析与遥感监测溢油．海洋环境科学，2000，19(3)：5一10 p星彩)匕谱遥感数据溢油检测方法研究[21]赵冬至，丛丕福．海面溢油的可见光波段地物光谱特征研究．遥感技术与应用，2000，15(3)：160—164222324烟台海事局首次利用卫星对珠江口溢油事故成功判读，水母网．(删．shm．com．cn)杨娜，赵朝方．星载红外数据应用于大型事故溢油．地理空间信息，2006，4(2)：63—65陈辉，赵朝方．MODIS多光谱信息在海上溢油检测中的应用．海洋湖沼通报，2009，3：46—52[25]杨红，唐泽艳．基于NOAAl8的渤海烟台海域溢油遥感研究．遥感技术与应用，2010，25(2)：216-220．[26]Fingas．M．F'Brown．C．E．Reviewofoilspillremotesensing．SpillScienceandTechnologyBulletin，1997，4(4)：199-208j[27]Otremba．．Z，PiskozubJ．Modellingoftheopticalcontrastofanoilfilmonasea羽l嘲ce．OpticsExpress，200l，9：411_415[28]Otremba．．z，Piskozub，J．Modelingtheremotelysensedopticalcontrastcausedbyoilsuspendedintheseawatercolumn．OpticsExpress，2003，11：2-6[29]Otremba．．Z，Piskozub,J．Modellingthebidirectionalreflectancedistributionfunction(BRDF)ofseawaterpollutedbyanoilfilm．OpticsExpress，2004，12：167l·1676[30]D’Andon,O．F．，Mangin，A．，eta1．opticalremotesensingoftheChinesefreighteraccidenton31stMay2003intheBalticSea．COAslW盯CHInvestigativeMonitoringReport，2003．[31]Cox．C．，Munk．W．．Themeasurementoftheroughnessoftheseasurfacefromphotographsofthesun’sglitter．JournaloftheOpticalSocietyofAmaerica，1954，44：838--850．盔[32]John．A．Guirm，Jr．，Gilbert．N．Plass，cta1．Sunlightglitteronawind-ruffledsea：furtherstudieS．AppliedOptics，1979，18(6)：842-849．[33]Vladimir．I．Haltrin．Fresnelreflectioncoefficientofveryturbidwaters．ProceedingsoftheFifthInternationalConference：RemoteSensingforMarineandCoasmlEnvironments，1998，2：361．367[34]邢强，任海刚，苏明．漫射海面的方向发射率研究．激光与红外，2006，36(4)：278—281[35]Hooker．S．B，Esaias，McClain，C，R，eta1．AnoverviewofS％晰FSandOceanColor．InSeaWiFSTechnicalReportSeries，1992，V01．1[36]刘玉洁，杨忠东，等．MODIS遥感信息处理院里与算法．北京：科学出版社，2001．150-152[37]郑伟，曾志远．遥感图像大气校正方法综述．遥感信息，2004，4：66—70[38]李国砚，张仲元，郑艳芬，等．MODIS影像的大气校正及在太湖蓝藻监测中的应用．湖泊科学，2008，20(2)：160—166[39]Mather．P．M．TERRA21：UnderstandingtheTerrestrialEnvironment．RemoteSensingandGeographicalInformationSystems，London&Washigton，D．C．：Taylor&Francis，1992．211．219[40]Bemstein．L．S，Adler-Golden．S．M，Sundberg．R．L，eta1．An删methodforatmosphericcorrectionandaerosolpropertyretrievalforⅥS—SWIRmulti-andhyperspectralimagingsensors：QUAC(QuickAtmosphericCorrection)．IGARSS’2005，2005[41]Copyright@ITTVisualInformationSolutions．AtmosphericCorrectionModule：QUACandFLAASHUser’SGuide．AtmosphericCorrectionModuleVersion4．7，2009-08[42]杨军，董超华，卢乃锰，等．中国新一代极轨气象卫星一风云三号．气象学报，2009，67(4)：50卜509[43]中等分辨率光谱成像仪(MERSI)．风云卫星遥感数据服务网，中国气象局国家卫星气5l 52现．现代农业，2001．12—13校正研究．遥 p譬多光谱遥感数据溢油枪测方法研究致谢随着论文的定稿，三年的研究生生涯即将结束。在论文完成之际，我要特别感谢我的指导老师赵朝方教授。从迈入中国海洋大学海洋遥感研究所起，赵老师无论在学习还是生活各方面都给予很多的指导和帮助，师风垂范，恩泽众生。赵老师严谨的治学态度、求实创新的工作作风、忘我的工作精神以及对学生的奉献精神时刻感染和激励着我，使我在学习、工作、生活各方面都受益匪浅，在此表示诚挚的谢意和深深的敬意!：感谢海洋遥感研究所全体老师为我们提供的优良学习环境、广泛交流机会和融洽生活氛围。在所里三年的学习、生活中，通过协助参与科研工作，增强了自己的独立科研能力；通过参加学术交流活动，开阔了视野，拓展了专业领域知识；通过参加所内的课余文化活动，增进了师生情、同学谊；在海洋遥感研究所学到、感受到的一切都将成为我一生受益不尽的宝贵财富。感谢国家气象卫星中心提供的数据支持和韩秀珍老师提供的技术指导。感谢意大利国家研究委员会GiacomoDeCarolis教授在论文写作过程中对疑惑问题的解答和提供的帮助。感谢刘朋博士、安超硕士等在论文完成过程中给予的真诚帮助。最后感谢我深爱的家人、朋友所给予的关爱、理解与支持，你们永远是我一路向前的动力。 卫星多光谱遥感数据溢油检测方法研究个人简历1983年11月16日出生于山东省栖霞市(县)。2003年9月考入中国海洋大学信息科学与工程学院电子信息工程专业，2007年7月本科毕业并获得工学学士学位。2008年9月考入中国海洋大学信息科学与工程学院海洋信息探测与处理专业攻读硕士学位至今。发表的学术论文姜秋富，赵朝方．{FY．3A／MERSI数据大气校正对海上溢油检测的改进》(《海洋湖沼通报》，已接收，拟于2012年第二期出版)