郭繼強 潘潔 劉文雅 高曉倩 吳辰辰

摘要 [目的]基于Suomi NPP VIIRS數(shù)據(jù)，對2016年黃海滸苔（Enteromorpha prolifera）進行遙感監(jiān)測，探討基于NPP影像進行黃海滸苔遙感監(jiān)測的適用性和可行性。[方法]基于NPP影像，利用NDVI動態(tài)閾值法提取黃海滸苔面積，獲取2016年滸苔分布的時空特征，并將反演結(jié)果與MODIS進行對比。[結(jié)果]2016年黃海滸苔最早發(fā)生于5月下旬，6月上旬—7月上旬進入暴發(fā)期，7月下旬進入消亡期。截止7月31日共計監(jiān)測到滸苔聚集現(xiàn)象20次，滸苔持續(xù)時間約60 d。VIIRS數(shù)據(jù)監(jiān)測到的滸苔分布面積、位置與MODIS數(shù)據(jù)一致性較好，而且VIIRS在軌運行時間較MODIS更短，光譜質(zhì)量更高，對滸苔的空間分布顯示更加清晰。[結(jié)論]基于VIIRS數(shù)據(jù)利用NDVI動態(tài)閾值法進行滸苔面積提取的方法可行。

關(guān)鍵詞 遙感；滸苔；Suomi NPP VIIRS；Terra/Aqua MODIS

中圖分類號 X87文獻標(biāo)識碼 A文章編號 0517-6611（2018）15-0063-04

Abstract [Objective]This paper monitored Enteromorpha prolifera in the Yellow Sea based on 2016 Suomi NPP VIIRS data and explored the feasibility and applicability of remote sensing monitoring of Enteromorpha prolifera based on NPP images.[Method]The method of NDVI dynamic threshold was used to analyze the spatial-temporal features of Enteromorpha prolifera based on NPP images.Then， the characteristics were compared with those form MODIS.[Result]Enteromorpha prolifera first occurred in late May in the Yellow Sea， entered the outbreak period in early June and early July， finally， entered the extinction period in late July. By the end of July 31st ，we monitored the aggregation of Enteromorpha prolifera 20 times and the duration of Enteromorpha prolifera lasted for 60 days.The distribution area and location of Enteromorpha prolifera monitored by VIIRS data kept good consistence with that by MODIS data. Moreover， VIIRS sensor had a shorter on-orbit time and higher spectral quality compared with MODIS and the spatial distribution of Enteromorpha prolifera monitored by VIIRS data showed more clearly. [Conclusion]It is feasible to use the NDVI dynamic threshold method on the extraction of Enteromorpha prolifera area based on VIIRS data.

Key words Remote sensing；Enteromorpha prolifera；Suomi NPP VIIRS；Terra/Aqua MODIS

滸苔（Enteromorpha prolifera）是海洋中極為豐富的大型浮游藻類，屬綠藻門石莼科海洋植物[1]。少量滸苔的聚集對海洋生態(tài)環(huán)境不會產(chǎn)生直接的負(fù)面作用，但近年來，由于全球氣候變暖、水體富營養(yǎng)化等原因[2]，大量滸苔繁殖于海面，導(dǎo)致滸苔災(zāi)害在我國海域頻頻暴發(fā)，破壞了海洋生態(tài)系統(tǒng)平衡，還對沿海漁業(yè)、旅游業(yè)等發(fā)展產(chǎn)生嚴(yán)重威脅[3]，尤其是2008年青島近海海域滸苔綠潮規(guī)模性聚集直接影響了奧運會帆船比賽的正常進行[4]。

滸苔監(jiān)測主要利用海上觀測站、航拍、衛(wèi)星遙感等方法。但滸苔范圍分布廣，僅通過少量的船舶資料很難掌握大海上滸苔的分布范圍及變化情況[5]。飛機實地航測不但成本高，同時工作量大、效率相對低下[6]。遙感監(jiān)測具有大范圍、實時、動態(tài)的優(yōu)勢，衛(wèi)星遙感資料在調(diào)查滸苔分布狀況、分析滸苔來源及移動路徑、指導(dǎo)海上和近海沿岸打撈作業(yè)中可起到重要作用[7-9]。

目前，Terra/Aqua MODIS、HY-1B、NOAA等中低分辨率衛(wèi)星遙感影像已成為滸苔遙感監(jiān)測的主要數(shù)據(jù)源[10]，尤其是Terra/Aqua MODIS數(shù)據(jù)，自2007年以來為江蘇南黃海滸苔遙感監(jiān)測發(fā)揮了重要的作用。但MODIS等衛(wèi)星傳感器在軌運行時間較長，部分?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量有所降低[11-12]。作為新型環(huán)境監(jiān)測衛(wèi)星，NPP衛(wèi)星在軌運行時間較短，影像數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，VIRRS載荷的時空分辨率與MODIS相近[13-14]，為南黃海滸苔遙感監(jiān)測提供了新型的數(shù)據(jù)源，也可開展兩類傳感器影像的協(xié)同應(yīng)用，提高南黃海滸苔的遙感監(jiān)測能力。但目前，NPP在國內(nèi)外滸苔監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用較少[15]，筆者利用NDVI動態(tài)閾值法對2016年南黃海近岸海域滸苔進行遙感監(jiān)測研究，并與MODIS監(jiān)測結(jié)果進行對比，以期為滸苔預(yù)警監(jiān)測提供更有力的衛(wèi)星遙感信息保障，為南黃海污染治理提供技術(shù)支撐。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)介紹

2011年，由NASA美國國家海洋大氣管理局（NOAA）和美國空軍共同研發(fā)，發(fā)射了新的衛(wèi)星系統(tǒng)Suomi NPP（NPOESS Preparatory Project 的簡稱，也有資料認(rèn)為是National Polar-orbiting Partnership的簡稱）。該星上搭載了可見光紅外成像輻射儀VIIRS（Visible Infrared Imaging Radiometer Suite）、跨軌掃描紅外探測儀CrIS（Cross Track Infrared Sounder）、先進技術(shù)微波探測器ATMS（Advanced Technology Microwave Sounder）等技術(shù)領(lǐng)先的有效載荷（下載地址http：//www.nsof.class.noaa.gov/saa/products/welcome）。VIIRS重約275 kg，每4 h經(jīng)過赤道一次，星下點空間分辨率優(yōu)于400 m，掃描帶邊緣空間分辨率約800 m。VIIRS可收集陸地、大氣、冰層和海洋在可見光和紅外波段的輻射圖像，是中分辨率成像光譜儀MODIS系列的拓展和性能改進[16-18]。處理和應(yīng)用NPP衛(wèi)星數(shù)據(jù)有助于繼續(xù)從太空中監(jiān)測地球各類生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況，對提高自身防災(zāi)減災(zāi)能力具有重要意義。

1.2 研究方法

應(yīng)用2016年5—7月NPP影像，利用NDVI動態(tài)閾值法提取黃海滸苔面積，基于遙感反演結(jié)果對2016年黃海滸苔面積的時空分布特征進行分析。然后，將反演結(jié)果與應(yīng)用MODIS影像的反演結(jié)果進行對比，從數(shù)據(jù)特征、反演精度等方面分析NPP數(shù)據(jù)的監(jiān)測效果，探討基于NPP影像進行黃海滸苔遙感監(jiān)測的適用性和可行性。研究技術(shù)路線如圖1所示。

滸苔為水生綠藻類植物，具有典型的植被光譜特征，與正常水體的反射特征相比，滸苔在近紅外波段的反射率顯著升高[19-20]。因此，該研究采用植被生長監(jiān)測常用的歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）動態(tài)閾值法來提取滸苔分布面積。

具體的提取過程為：首先，基于ENVI5.3遙感軟件讀取NPP數(shù)據(jù)，進行幾何校正及Bow-Tie糾正，獲取遙感反射率影像；然后基于遙感反射率影像進行NDVI計算和水體區(qū)域提取，得到目標(biāo)區(qū)域NDVI影像，最終利用NDVI動態(tài)閾值法提取研究區(qū)滸苔面積分布。

2 結(jié)果與分析

2.1 動態(tài)閾值分析

利用預(yù)處理后的反射率數(shù)據(jù)，提取NDVI數(shù)值。由圖2可知，滸苔的NDVI值較高，正常水體的NDVI值較低。因此，采用動態(tài)閾值法提取滸苔，若NDVI>閾值，則判定為滸苔。

統(tǒng)計分析NDVI值得出，部分水域NDVI值呈現(xiàn)正態(tài)分布，NDVI值為0.02時像元個數(shù)達到峰值，大于0.08后像元個數(shù)較少，判斷為滸苔閾值。提取NDVI> 0.08區(qū)域，滸苔面積為221 km2。

受氣象條件影響，衛(wèi)星影像常會有云覆蓋，由于水體光譜受到云的干擾，易造成滸苔的誤判。此外，由于大氣條件、滸苔密集度以及懸浮情況不同，NDVI值有所差異。因此進行滸苔提取時，需要通過反復(fù)試驗確定閾值。研究發(fā)現(xiàn)，對于NPP衛(wèi)星，NDVI閾值在0.07～0.20可較好地提取滸苔信息。

2.2 滸苔暴發(fā)的時空分析

基于上述動態(tài)閾值法，對2016年5—7月共計51幅NPP影像進行解譯，有效掌握了黃海海域滸苔的分布特點。結(jié)果表明，因受云層覆蓋影響，截止7月31日共監(jiān)測到滸苔聚集現(xiàn)象20次，分布范圍涉及黃海區(qū)域，滸苔持續(xù)時間約60 d。監(jiān)測期間，滸苔覆蓋面積呈現(xiàn)先變大、后波動，最后逐漸變小的趨勢，直至消亡（圖3）。

經(jīng)統(tǒng)計分析，黃海海域最早于5月19日在鹽城東部發(fā)現(xiàn)滸苔，面積為3 km 15 d后，滸苔漂移重心向北移動至連云港以東，滸苔面積逐漸擴大。6月中下旬，滸苔向北漂移，陸續(xù)在日照、青島、煙臺、威海以東海域登錄，6月13日出現(xiàn)最大規(guī)模滸苔暴發(fā)現(xiàn)象，面積為1 132 km 主要分布在鹽城東部、連云港東部、日照東部、青島東部、煙臺東部、威海東部（圖4）。直至7月重心移動至日照、青島，最后一次為7月19日在青島東部監(jiān)測到滸苔，面積為13 km 7月20日之后未監(jiān)測到明顯的滸苔分布，大面積的滸苔暴發(fā)結(jié)束。

2.3 NPP與MODIS滸苔提取結(jié)果的對比分析

為了更好地驗證VIIRS數(shù)據(jù)黃海滸苔提取結(jié)果，選取2016年6—7月與NPP時相接近的Terra/Aqua MODIS數(shù)據(jù)進行對比分析。

Terra/Aqua每天可獲取上下午兩幅影像，分別在10：00和13：00左右，NPP每天在13：00左右過境。為了進一步驗證反演結(jié)果，選取過境時間相差30 min內(nèi)的MODIS數(shù)據(jù)和VIIRS數(shù)據(jù)進行空間一致性、反演面積的對比分析（圖5）。從圖5可以看出，成像時間差約30 min的2個數(shù)據(jù)顯示的滸苔分布區(qū)域、范圍，以及積聚程度的高低等格局基本一致；MODIS與VIIRS提取的滸苔面積大小之間有較好的一致性，表明基于NPP數(shù)據(jù)反演的滸苔結(jié)果可靠性較高。

利用2016年6月13日的MODIS（空間分辨率250 m）和VIIRS（空間分辨率371 m）原始遙感影像對比分析表明（圖6），由于MODIS在軌運行時間較長，儀器老化，光譜質(zhì)量有所降低，影像條帶較明顯；而VIIRS在軌運行時間較短，光譜質(zhì)量較高，對滸苔的空間分布顯示更加清晰。研究表明，基于VIIRS數(shù)據(jù)利用NDVI動態(tài)閾值法進行滸苔面積提取方法可行，技術(shù)較為成熟，因此在滸苔遙感監(jiān)測工作中，可開展兩類傳感器影像的協(xié)同應(yīng)用，提高海洋生態(tài)問題的監(jiān)測識別能力。

3 結(jié)論與討論

基于2016年5—7月的Suomi NPP VIIRS衛(wèi)星遙感影像，對黃海滸苔進行了動態(tài)監(jiān)測，分析了滸苔暴發(fā)時空變化特征，并與MODIS數(shù)據(jù)進行對比分析。結(jié)果表明，①2016年5—7月共計監(jiān)測到滸苔聚集現(xiàn)象20次，滸苔持續(xù)時間約60 d左右；2016年滸苔首先于5月19日在鹽城東部海域發(fā)現(xiàn)，此后陸續(xù)在連云港、日照、青島、煙臺、威海以東海域登錄；6月13日監(jiān)測到最大規(guī)模滸苔聚集現(xiàn)象，面積為1 132 km2；最后一次為7月19日在青島東部監(jiān)測到滸苔，面積為13 km2。

②VIIRS數(shù)據(jù)監(jiān)測到的滸苔分布面積位置與MODIS數(shù)據(jù)一致性較好，而VIIRS影像質(zhì)量明顯優(yōu)于MODIS數(shù)據(jù)，對滸苔的空間分布顯示更加清晰。所以基于VIIRS數(shù)據(jù)的滸苔反演結(jié)果具有較高可靠性，對比MODIS數(shù)據(jù)優(yōu)勢明顯，可作為滸苔遙感監(jiān)測新的數(shù)據(jù)源。

近年來，Terra/Aqua MODIS數(shù)據(jù)成為業(yè)務(wù)化遙感監(jiān)測滸苔的主要數(shù)據(jù)源，但是Terra/Aqua衛(wèi)星服役時間已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其設(shè)計壽命，為確?；贛ODIS數(shù)據(jù)的滸苔監(jiān)測業(yè)務(wù)應(yīng)用模式得以連續(xù)、繼承，該研究驗證了基于Suomi NPP VIIRS數(shù)據(jù)反演滸苔的可行性，結(jié)果表明其可以作為接替MODIS數(shù)據(jù)的新型數(shù)據(jù)源。隨著新衛(wèi)星傳感器的涌現(xiàn)，如歐洲空間局的哨兵2A、日本的葵花氣象衛(wèi)星等，今后需利用更多的衛(wèi)星影像進行協(xié)同監(jiān)測，有效地提高滸苔監(jiān)測能力。此外，在加強滸苔監(jiān)測的同時，應(yīng)綜合滸苔的生物學(xué)、生態(tài)學(xué)研究，結(jié)合海洋水色遙感、海面氣象因素等，建立滸苔監(jiān)測的預(yù)警系統(tǒng)，最大程度地減輕滸苔災(zāi)害暴發(fā)帶來的社會、經(jīng)濟、生態(tài)影響。

參考文獻

[1] 邱亞會，盧劍波.滸苔遙感監(jiān)測研究進展[J].生態(tài)學(xué)報，2015，35（15）：4977-4985.

[2] 張惠榮.滸苔生態(tài)學(xué)研究[M].北京：海洋出版社，2009：92-98.

[3] 吳傳慶，馬萬棟，王雪蕾，等.基于環(huán)境衛(wèi)星CCD數(shù)據(jù)的黃海滸苔遙感監(jiān)測[J].中國環(huán)境監(jiān)測，2015，31（3）：161-165.

[4] WANG X H，LI L，BAO X，et al.Economic cost of an algae bloom cleanup in Chinas 2008 Olympic sailing venue[J].EOS Transactions American Geophysical Union，2009，90（28）：238-239.

[5] 章志，陳艷攏，羅鋒.基于遙感技術(shù)的2014年南黃海滸苔時空分布特征研究[J].淮海工學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版），2016，25（1）：80-85.

[6] 李三妹，李亞君，董海鷹，等.淺析衛(wèi)星遙感在黃海滸苔監(jiān)測中的應(yīng)用[J].應(yīng)用氣象學(xué)報，2010，21（1）：76-82.

[7] 孫慧，謝小平.基于MODIS數(shù)據(jù)的日照市近海滸苔監(jiān)測及影響因子分析[J].國土資源遙感，2016，28（1）：144-151.

[8] 邢前國，鄭向陽，施平，等.基于多源、多時相遙感影像的黃、東海綠潮影響區(qū)檢測[J].光譜學(xué)與光譜分析，2011，31（6）：1644-1647.

[9] HU C M.A novel ocean color index to detect floating algae in the global oceans[J].Remote sensing of environment，2009，113（10）：2118-2129.

[10] 鐘山，丁一，李振，等.MODIS滸苔遙感監(jiān)測誤差分析研究[J].遙感信息，2013，28（1）：38-42.

[11] 李旭文，牛志春，姜晟，等.環(huán)境監(jiān)測衛(wèi)星Suomi NPP業(yè)務(wù)特性及生態(tài)環(huán)境監(jiān)測應(yīng)用[J].環(huán)境監(jiān)控與預(yù)警，2014（3）：1-6.

[12] 丁一，黃娟，崔廷偉，等.基于NDVI與豐度關(guān)系的MODIS影像滸苔混合像元分解方法[J].海洋學(xué)報，2015，37（7）：123-131.

[13] HUANG C，CHEN Y，WU J P，et al.An evaluation of Suomi NPP-VIIRS data for surface water detection[J].Remote sensing letters，2015，6（2）：155-164.

[14] HILLGER D，SEAMAN C，LIANG C，et al.Suomi NPP VIIRS Imagery evaluation[J].Journal of geophysical research atmospheres，2014，119（11）：6440-6455.

[15] LIAO L B，WEISS S，MILLS S，et al.Suomi NPP VIIRS day-night band on-orbit performance[J].Journal of geophysical research atmospheres，2013，118（22）：12705-12718.

[16] 李軍，朱建華，韓冰，等.VIIRS在中國渤海的遙感反射率產(chǎn)品驗證[J].海洋技術(shù)學(xué)報，2016，35（2）：27-33.

[17] BILAl M，NAZEER M，NICHOL J E.Validation of MODIS and VIIRS derived aerosol optical depth over complex coastal waters[J].Atmospheric research，2017，186：43-50.

[18] CAO C，XIONG J，BLONSKI S，et al.Suomi NPP VIIRS sensor data record verification，validation，and long-term performance monitoring[J].Journal of geophysical research-at-mospheres，2013，118（20）：11664-11678.

[19] 樊彥國，白羽，陳潘潘，等.青島近海滸苔光譜特征研究[J].海洋科學(xué)，2015，39（4）：87-91.

[20] 吳孟泉，郭浩，張安定，等.2008年-2012年山東半島海域滸苔時空分布特征研究[J].光譜學(xué)與光譜分析，2014，34（5）：1312-1318.