朱乾坤,陶邦一,雷　惠,張正龍

(1.衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學國家重點實驗室,浙江 杭州310012；2.國家海洋局 第二海洋研究所，浙江 杭州 310012；3.杭州師范大學 理學院 遙感與地球科學研究院，浙江 杭州311121； 4.國家海洋局 東海環(huán)境檢測中心，上海200137)

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東海赤潮遙感自動監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用

朱乾坤1,2,陶邦一1,2,雷惠3,張正龍4

(1.衛(wèi)星海洋環(huán)境動力學國家重點實驗室,浙江 杭州310012；2.國家海洋局 第二海洋研究所，浙江 杭州 310012；3.杭州師范大學 理學院 遙感與地球科學研究院，浙江 杭州311121； 4.國家海洋局 東海環(huán)境檢測中心，上海200137)

摘要:赤潮是最嚴重的海洋災害之一，它不僅破壞海洋漁業(yè)生產(chǎn)、惡化海洋環(huán)境、影響濱海旅游業(yè)，而且還會影響人類健康。衛(wèi)星遙感技術(shù)具有覆蓋范圍廣、重復率高、成本低廉等優(yōu)勢，近年來已成為赤潮監(jiān)測不可或缺的重要手段。本研究利用C++語言建立了一套赤潮遙感監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)能自動接收和處理遙感數(shù)據(jù)，并利用赤潮水體的光譜和固有光學量特征自動提取赤潮信息。在實際業(yè)務(wù)化應(yīng)用中，該系統(tǒng)被國家監(jiān)測部門采用，在2013年4月至9月東海赤潮高發(fā)期間，該系統(tǒng)制作了55期赤潮遙感監(jiān)測產(chǎn)品，用于指導船舶現(xiàn)場監(jiān)測工作，取得了良好的應(yīng)用效果。利用本系統(tǒng)對近年來東海發(fā)生的27次大型赤潮事件進行了發(fā)生位置和面積的提取，并與現(xiàn)場觀測結(jié)果進行比較。結(jié)果顯示，系統(tǒng)對大部分赤潮范圍的識別有較好的效果，對赤潮識別準確度大概在80%左右。

關(guān)鍵詞:遙感；衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理；赤潮；赤潮自動監(jiān)測系統(tǒng)

0引言

赤潮是水體中藻類短期內(nèi)大量聚集或爆發(fā)性增殖引起的一種海洋現(xiàn)象。當赤潮發(fā)生在近岸特別是養(yǎng)殖區(qū)，由于部分引起赤潮的藻種還能分泌毒素，它會危害到漁業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、旅游業(yè)甚至人類社會的經(jīng)濟和生命安全。我國是世界上海洋養(yǎng)殖業(yè)最發(fā)達的國家之一，因此赤潮對我國海洋環(huán)境和沿海經(jīng)濟有著重要的影響。東海作為我國主要的邊緣海，擁有廣闊的海岸線和豐富的海洋資源，承載著長三角經(jīng)濟區(qū)的高速發(fā)展。同時東海也是我國赤潮災害最嚴重的海區(qū)，其發(fā)生面積和次數(shù)均為全國海域之最[1]。為減少赤潮災害所造成的損失，對赤潮的監(jiān)測和防治是最首要和迫切解決的問題[2]。

目前赤潮常規(guī)監(jiān)測手段主要是建立赤潮監(jiān)控區(qū)，對赤潮發(fā)生、發(fā)展和消亡過程水體生化參數(shù)、赤潮物種等進行采樣測量與分析，實現(xiàn)對赤潮事件的監(jiān)測；除此之外，對沿海赤潮的觀測記錄主要來自于海監(jiān)部門的飛機和沿海漁民等及時發(fā)現(xiàn)與上報。這些監(jiān)測手段容易受到赤潮爆發(fā)不確定性以及時間空間等的諸多限制，且產(chǎn)生的費用也通常較高。相比之下，衛(wèi)星遙感具有覆蓋范圍廣、重復率高、成本低廉等優(yōu)勢，近年來已是赤潮監(jiān)測不可或缺的重要手段。目前國內(nèi)能監(jiān)測赤潮的系統(tǒng)不多，楊建洪 等[3]利用遙感水色圖像和人工識別相結(jié)合的方法建立了赤潮監(jiān)測系統(tǒng)。與之不同的是，本文建立的東海赤潮遙感自動監(jiān)測系統(tǒng)是不需要人工干預的業(yè)務(wù)化系統(tǒng)，它實現(xiàn)了衛(wèi)星遙感資料自動接收和處理，以及利用赤潮水體的固有光學特性來自動提取赤潮信息。

1系統(tǒng)構(gòu)架

由于赤潮信息的提取需要快速及實效性，因此赤潮遙感自動監(jiān)測系統(tǒng)需要保障穩(wěn)定和實時的數(shù)據(jù)來源。它由兩個子系統(tǒng)組成，分別為衛(wèi)星海洋遙感數(shù)據(jù)接收與處理子系統(tǒng)和赤潮遙感信息提取子系統(tǒng)。系統(tǒng)構(gòu)架如圖1所示。

圖1　赤潮遙感自動監(jiān)測系統(tǒng)框架Fig.1　The architecture of HAB remote sensing automatic monitoring system

衛(wèi)星海洋遙感數(shù)據(jù)接收與處理子系統(tǒng)是利用衛(wèi)星遙感地面站接收海洋水色遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，并對接收的數(shù)據(jù)進行處理，生成水色衛(wèi)星的各個波段的遙感反射率和水色產(chǎn)品。赤潮遙感信息提取子系統(tǒng)是在各個波段的遙感反射率基礎(chǔ)上，利用模型計算赤潮水體的固有光學特性，并通過固有光學量提取赤潮信息和發(fā)生范圍。

1.1衛(wèi)星海洋遙感數(shù)據(jù)接收與處理子系統(tǒng)

自從1988年國家海洋局第二海洋研究所建立了第一代地面站以來，到現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展到第三代。它包含一個2.4 m的L波段數(shù)據(jù)接收系統(tǒng)和一個4.2 m的X波段數(shù)據(jù)接收系統(tǒng)。L波段數(shù)據(jù)接收系統(tǒng)能夠接收FY-1C、FY-1D和NOAA系列(12、14、15、16、17、18、19)等遙感衛(wèi)星的數(shù)據(jù)，而X波段數(shù)據(jù)接收系統(tǒng)能夠接收HY-1B，AQUA 和TERRA等遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)。目前，地面站已經(jīng)正常運行了26 a，獲取了大量衛(wèi)星數(shù)據(jù)。由于接收的衛(wèi)星數(shù)據(jù)種類很多，且每天數(shù)據(jù)量非常大，因此對這些數(shù)據(jù)的處理是一個較大的難題。

為了保證數(shù)據(jù)能快速處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時性和高效性，國家海洋局第二海洋研究所建立了一套分布式遙感數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用C/S(客戶機和服務(wù)器)架構(gòu)。硬件系統(tǒng)由一臺服務(wù)器和多臺高性能微機與1個千兆交換機組成。為了方便平時使用中的操作和維護，操作系統(tǒng)采用Window Server 2008 R2和Windows XP系統(tǒng)，另外還自主開發(fā)了一套運行控制軟件、數(shù)據(jù)傳送軟件和各種衛(wèi)星數(shù)據(jù)的處理軟件。

運行控制軟件分為服務(wù)器和客戶端兩大部分，由C++語言開發(fā)，采用Windows的socket網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，控制著整個遙感數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的所有消息指令的分析、發(fā)送、接收和執(zhí)行。數(shù)據(jù)傳送軟件由C++語言開發(fā)，采用FTP數(shù)據(jù)傳送協(xié)議，實現(xiàn)系統(tǒng)中各種數(shù)據(jù)的傳送。Window Server 2008 R2和運行控制軟件的服務(wù)器模塊安裝在服務(wù)器上；Window XP專業(yè)版和運行控制軟件的客戶端模塊、數(shù)據(jù)傳送軟件和各種衛(wèi)星數(shù)據(jù)的處理軟件安裝在客戶端微機上。分布式遙感數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的消息和數(shù)據(jù)傳遞示意圖如圖2所示。

圖2中以L波段數(shù)據(jù)為例，當遙感地面站接收到衛(wèi)星數(shù)據(jù)L0級，并自動處理到L1B級數(shù)據(jù)后，把L1B級數(shù)據(jù)傳送到客戶端L-L1B?？蛻舳薒-L1B會發(fā)送一個數(shù)據(jù)準備好的消息指令給服務(wù)器，服務(wù)器會分析消息并向客戶端L-L1B發(fā)送數(shù)據(jù)處理消息指令，客戶端L-L1B啟動處理L1B級數(shù)據(jù)生成L2A級數(shù)據(jù)，處理完成后向服務(wù)器傳送一個處理完成消息指令。服務(wù)器會分析消息并向客戶端L-L2A發(fā)送數(shù)據(jù)處理消息指令?？蛻舳薒-L2A接受到消息后，會通過數(shù)據(jù)傳遞軟件自動從客戶端L-L1B獲取處理好的L2A級數(shù)據(jù)，并啟動處理L2A級數(shù)據(jù)生成L3A級數(shù)據(jù)。如此類推，直到L3B/L4A處理完成，整個處理流程才結(jié)束。所有的消息流程都是并行進行的，縮短了數(shù)據(jù)處理的時間。L1B、L2A、L3A、L3B和L4A為系統(tǒng)定義的數(shù)據(jù)級別，他們的定義如表1所示。

圖2　分布式遙感數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)消息和數(shù)據(jù)傳遞示意圖Fig.2　The schematic diagram of message and data transfer of the distributed remote sensing data processing system

產(chǎn)品級別定義L0衛(wèi)星地面站接收的原始數(shù)據(jù)L1BL0經(jīng)過冗余信息處理、地理定位和輻射定標后的數(shù)據(jù)L2A由L1B反演得到的地球物理要素信息數(shù)據(jù)L3A由L2A經(jīng)地圖投影和數(shù)據(jù)重采樣得到的單軌遙感專題產(chǎn)品L3B具有固定時間和周期的多軌L3A數(shù)據(jù)融合得到的遙感專題產(chǎn)品L4A在L3B數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上制作的地球物理要素場的等值線遙感專題產(chǎn)品、海洋水文和動力信息遙感專題圖

1.2赤潮遙感信息提取子系統(tǒng)

為了便于推廣和使用，赤潮遙感信息提取子系統(tǒng)采用單機版的程序運行方式，通過可視化開發(fā)工具Visual Studio C++開發(fā)，運行在Windows平臺上。子系統(tǒng)包含數(shù)據(jù)管理、專題圖制作和赤潮信息提取等幾個主要功能模塊。其中數(shù)據(jù)管理功能模塊主要是實現(xiàn)衛(wèi)星海洋遙感數(shù)據(jù)接收與處理子系統(tǒng)中的L2A數(shù)據(jù)的自動輸入和讀取；專題圖制作功能利用ArcGIS Engine的二次開發(fā)技術(shù)實現(xiàn)了赤潮遙感信息專題圖的生成；赤潮提取功能模塊是實現(xiàn)了從L2A數(shù)據(jù)中提取赤潮信息，它是子系統(tǒng)的核心。

目前，赤潮遙感提取算法分為兩種。第一種是基于葉綠素質(zhì)量濃度異常和水體反射率光譜性質(zhì)的赤潮提取方法，如溫度法[4-5]、葉綠素質(zhì)量濃度法[6-7]、特征波段組合法[8]、熒光法[9]和多源數(shù)據(jù)綜合分析法[10]等，該方法在近岸光學復雜水體中對赤潮的識別正確率較低，并且未能實現(xiàn)對赤潮水體的自動化識別和對赤潮實際發(fā)生類型的判斷。第二種是基于水體固有光學量的赤潮提取方法。

這兩種方法各有自己的優(yōu)點和缺點。由于東海的赤潮一般都是發(fā)生在渾濁的二類水體，因此子系統(tǒng)中赤潮判別方法通過結(jié)合上面2種方法，以固有光學量提取為主，進行了赤潮遙感信息提取的集成。遙感固有光學量綜合算法赤潮判別流程如圖3所示。圖中的遙感數(shù)據(jù)為表1中的L2A數(shù)據(jù)，光譜相對高度指數(shù)RH的計算方法見文獻[11]，色素吸收比重和散射-吸收比值可以通過半分析算法計算[12]。

2系統(tǒng)應(yīng)用

赤潮遙感自動監(jiān)測系統(tǒng)于2012年底開發(fā)完成，2013年初部署到國家相關(guān)監(jiān)測部門，并投入運行,圖4為赤潮遙感自動監(jiān)測系統(tǒng)部分可視化界面。每天衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)通過遙感地面站自動接收和預處理，然后輸入赤潮遙感監(jiān)測系統(tǒng)進行自動處理，并生成赤潮遙感監(jiān)測產(chǎn)品，最后通過網(wǎng)絡(luò)把這些赤潮信息發(fā)送給相關(guān)部門，發(fā)布赤潮通報，所有這些流程只需要在2 h內(nèi)完成，實現(xiàn)了對東海的赤潮高發(fā)區(qū)進行每日準實時業(yè)務(wù)化監(jiān)測。在2013年4月至9月東海赤潮高發(fā)期間，系統(tǒng) 制作了55期赤潮遙感監(jiān)測產(chǎn)品， 圖5是本系統(tǒng)生成的單軌赤潮遙感監(jiān)測產(chǎn)品樣例，圖6是本系統(tǒng)生成的月份赤潮遙感監(jiān)測產(chǎn)品樣例。

圖3　遙感固有光學量綜合算法赤潮判別流程圖Fig.3　The flow chart of integrated HAB discrimination algorithm based on the inherent optical properties of remote sensing

圖4　赤潮遙感自動監(jiān)測系統(tǒng)部分可視化界面

圖5　單軌赤潮遙感監(jiān)測產(chǎn)品Fig.5　The single track HAB remote sensing monitoring products

圖6　月份赤潮遙感監(jiān)測產(chǎn)品Fig.6　The monthly HAB remote sensing monitoring products

3討論

3.1多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)的應(yīng)用評價

赤潮遙感自動監(jiān)測系統(tǒng)的基礎(chǔ)是實時獲取衛(wèi)星遙感資料，本系統(tǒng)使用的遙感資料是美國的MODIS衛(wèi)星，雖然MODIS衛(wèi)星運行正常，但已經(jīng)超過它的服役期限，因此單一的數(shù)據(jù)源限制了系統(tǒng)的推廣應(yīng)用。多源衛(wèi)星數(shù)據(jù)的輸入是系統(tǒng)下一步的擴展方向。目前在軌能使用的衛(wèi)星數(shù)據(jù)不多，如韓國的靜止衛(wèi)星GOCI和美國的NPP衛(wèi)星。自主衛(wèi)星HY-1B已經(jīng)處于退役期很不穩(wěn)定，不過后期會有新的HY-1C/D星進行替換。如果這些衛(wèi)星數(shù)據(jù)都能作為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源，會極大地拓展系統(tǒng)的使用生存期和范圍。特別是GOCI靜止衛(wèi)星，它每天有8軌數(shù)據(jù)且能監(jiān)測同一地方，大大增加了赤潮監(jiān)測的頻次。

3.2赤潮遙感提取效果評價

利用本系統(tǒng)對近年來東海發(fā)生的27次大型赤潮事件進行了發(fā)生位置和面積的提取，并與現(xiàn)場觀測結(jié)果進行比較，對遙感提取結(jié)果準確度進行評價(表2)?？梢钥闯?，總體上本系統(tǒng)對赤潮范圍的識別與實際公布面積存在一定差距，但從以上對各赤潮事件提取結(jié)果的詳細分析來看，大部分赤潮范圍的識別有較好的效果，對赤潮識別準確度大概在80%左右。

表2　赤潮遙感識別信息統(tǒng)計

由于本系統(tǒng)使用的資料為可見光衛(wèi)星資料，該衛(wèi)星資料受云的影響較大，而且識別算法給出的閾值范圍為基于統(tǒng)計的固定值，對于不同海域和時間內(nèi)發(fā)生的赤潮事件，容易受水體光學環(huán)境背景場的變化等多種條件的影響，因此識別結(jié)果與實際情況存在一定出入在所難免。另外，單純通過固有光學量算法提取赤潮區(qū)域相對比較困難，很容易受到非赤潮環(huán)境水體的干擾，必須借助于遙感反射率光譜共同識別；而為了降低對部分赤潮事件的漏判，對RH模型閾值的適當放寬應(yīng)該也會對該模型算法的赤潮范圍識別效果造成一定的影響。通過此次對不同年份和區(qū)域的赤潮事件識別效果來看，本系統(tǒng)對于東海赤潮水體的識別具有較高可信度。

4小結(jié)

本研究開發(fā)了一套東海赤潮遙感自動監(jiān)測系統(tǒng)，形成了衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)自動接收、遙感數(shù)據(jù)自動處理和赤潮遙感監(jiān)測產(chǎn)品自動生成的赤潮遙感監(jiān)測的業(yè)務(wù)處理流程。對于赤潮監(jiān)測工作起到了極大的促進，使赤潮監(jiān)測從被動的報告型向主動的探測型轉(zhuǎn)換。利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)的每日重復覆蓋特點，實現(xiàn)了對重點監(jiān)控區(qū)和赤潮高發(fā)區(qū)每日準實時監(jiān)測工作，及時發(fā)現(xiàn)水色異常區(qū)域并指導相應(yīng)的部門進行跟蹤監(jiān)測，從而有效地在赤潮爆發(fā)初期開展災害預防減災等工作。

致謝國家海洋局第二海洋研究所地面站在本系統(tǒng)的運行中，給予遙感數(shù)據(jù)方面的支持，謹致謝忱！

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收稿日期:2015-11-12修回日期:2016-03-31

基金項目:國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(“863”計劃)項目資助( 2007AA092002)；國家自然科學基金項目資助(41206170,41206168)；國家高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項應(yīng)用示范一期項目資助；國家海洋公益性行業(yè)科研專項項目資助(201005020)

作者簡介:朱乾坤(1974-)，男，湖北大冶市人，高級工程師，主要從事海洋遙感數(shù)據(jù)處理及系統(tǒng)開發(fā)和集成方面的研究。 E-mail: zhuqiankun@sio.org.cn

中圖分類號:TP79;X87

文獻標識碼:A

文章編號:1001-909X(2016)02-0018-07

Doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2016.02.003

Development and application of the HAB automatic monitoring system in the East China Sea

ZHU Qian-kun1，2, TAO Bang-yi1，2, LEI Hui3, ZHANG Zheng-long4

(1.StateKeyLaboratoryofSatelliteOceanEnvironmentDynamics,Hangzhou310012,China; 2.SecondInstituteofOceanography,SOA,Hangzhou310012,China；3.InstituteofRemoteSensingandEarthSciences,CollegeofScience,HangzhouNormalUniversity,Hangzhou311121，China； 4.EastChinaSeaEnvironmentalMonitoringCenter,SOA,Shanghai200137,China)

Abstract:Harmful algal blooms(HAB) is one of the most serious marine disasters, which not only reduces fishery production, deteriorates the marine environment, affects coastal tourist industry, but also causes human poison. The satellite remote sensing technology has the characteristics of large-scale, low cost, synchronized and rapid monitoring, therefore it becomes an important method for HAB observation. In this paper, a HAB remote sensing monitoring system is developed based on C++ language. The system can achieve the whole procedure automatically from the satellite remote data acquirement and satellite image process, products generation, and it can automatically identify the HAB region using the spectral reflectance and inherent optical properties derived from remote sensing data. Currently, the national monitoring department has adopted this system for the operational monitoring of HABs in the East China Sea. From April to September 2013，the system had produced 55 red tide remote sensing monitoring products, and had a good application effect. The system was used to extract the location and area of 27 large red tide events which occurred in the East China Sea in recent years. Compared with the results of the field observation, it has a good effect on the recognition of most red tide range, and the discriminating accuracy of red tide is about 80%.

Key words:remote sensing; satellite data processing; HAB; HAB automatic monitoring system

朱乾坤，陶邦一，雷惠，等.東海赤潮遙感自動監(jiān)測系統(tǒng)開發(fā)與應(yīng)用[J].海洋學研究,2016,34(2):18-24,doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2016.02.003.

ZHU Qian-kun，TAO Bang-yi，LEI Hui，et al. Development and application of the HAB automatic monitoring system in the East China Sea[J]. Journal of Marine Sciences, 2016,34(2):18-24, doi:10.3969/j.issn.1001-909X.2016.02.003.