基于GOCI遥感资料的东海赤潮信息提取

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1、学校代码：10264研究生学号：M150305550上海海洋大学硕士学位论文基于GOCI遥感资料的东海赤潮信息题目：提取英文题目：ExtractionofRedTideInformationintheEastChinaSeaBasedonGOCIData专业：海洋科学研究方向：海洋遥感姓名：王芮指导教师：伍玉梅二O一八年五月二十五日上海海洋大学硕士学位论文上海海洋大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成

2、果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日上海海洋大学学位论文版权使用授权书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，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权上海海洋大学可以将本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和汇编本学位论文。保密□在年解密后适用本版权书。本学位论文属于不保密□学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日上海海洋大学硕士学位论文上海海洋大学硕士学位论文答辩委员会成员

3、名单姓名工作单位职称备注答辩地点答辩日期I上海海洋大学硕士学位论文基于GOCI遥感资料的东海赤潮信息提取摘要赤潮是一种突发性的海洋生态环境灾害现象，水体的富营养化是引发赤潮的主要原因。近年来，东海渔业资源的过度捕捞、大型海洋工程的开发、长江等沿海污染物的排放，使得中国东海赤潮爆发频率增加，这对海洋生态环境、水产渔业、社会经济和人类健康都造成了较大危害，因此，开展东海赤潮的监测研究具有重要意义。传统的赤潮监测方法主要是靠人工走航调查，这将耗费巨大的人力物力资源且时效性不高，而卫星遥感技术具有实时性、同步性、观测范围广等优势，用于监测提取赤潮可以弥补传统方法的缺陷。和MODIS、SeaWI

4、FS等海洋水色卫星相比，GOCI具有高时间分辨率（1h），且一日成像八景，用于监测东海赤潮等突发性事件具有更大的应用前景。本文主要是利用GOCI静止水色卫星的高时间分辨率观测的优势，开展东海叶绿素a和赤潮的信息提取和变动分析。首先对GOCI卫星获取的L1B数据进行了大气校正等影像预处理，然后利用OC2、OC3G和YOC三种叶绿素反演算法反演了东海叶绿素a浓度，并用实测资料对三种反演算法结果进行验证分析，通过反演值与实测值之间的平均绝对误差、平均相对误差和相关系数对三种算法反演精度进行了比较，确定反演东海叶绿素a浓度的最优算法。然后，利用最优算法反演了2011-2017年东海赤潮高发期赤

5、潮的叶绿素a浓度，并分析其昼变化特征及成因。进一步，分别利用叶绿素a浓度阈值法和赤潮指数阈值法提取了东海2011-2016年的赤潮信息，分析了赤潮的昼变化特征及成因，对比了这两种方法提取赤潮结果的精度。最后，利用YOC算法反演了台风“灿鸿”前中后期半月的叶绿素a浓度并分析了“灿鸿”对东海叶绿素a浓度的影响。本研究的结果主要包括以下几个方面：（1）采用三种算法反演了东海叶绿素a浓度，其中YOC算法的平均绝对误差为0.39mg·m-3，平均相对误差为0.42，相关系数为0.88，是这三种算法（OC2、OC3G和YOC算法）中平均绝对误差和平均相对误差最小、且相关系数最高的，因此，YOC算法

6、是反演东海海域叶绿素a浓度的最优算法。利用YOC算法，反演了东海赤潮多发期的叶绿素a浓度，发现2011年5月29日温州附近海域、2012年6月5日杭州湾附近海域、2013年5月25日台州附近海域、2014年5月23日长江口海域、2015年6月15日温州附近海域、2016年5月31日舟山附近海域和2017年5月22日象山附近海域的叶绿素a浓度昼变化特VI上海海洋大学硕士学位论文征皆表现为：先增大后减小，在10:30左右达到峰值。（2）通过对多时相叶绿素a浓度统计分析，确定提取东海赤潮信息的叶绿素a浓度阈值为12.00mg·m-3，利用此阈值提取了2011-2016年东海海域赤潮信息，赤潮

7、在一日内的时序变化特征为：由近岸海域逐渐向离岸海域移动，赤潮面积先增大后减小，在10:30左右达到最大值，这主要是由藻类的垂直迁移和海水中营养盐的消耗造成的。综合2011-2016年，提取的赤潮面积平均相对误差为0.83，即比实测赤潮面积高出约83%，这主要是由于YOC算法反演的叶绿素a浓度有一定误差，其次，遥感卫星观测的海域范围比人工走航观测的广且卫星传感器受云雾等影响，存在观测信息缺失的问题。（3）利用赤潮指数阈值3.56提取东海赤潮信息，