摘要：文章提出了一種基于E NV I結(jié)合A r c G I S的衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)自動預(yù)處理及信息提取方法，應(yīng)用于黃海滸苔衛(wèi)星遙感監(jiān)測工作。根據(jù)不同星源數(shù)據(jù)的特點，定制化地使用E NV I軟件進行幾何校正、正射校正、鑲嵌、裁剪、N D V I計算等步驟，實現(xiàn)對中高分辨率多光譜衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的自動流程化預(yù)處理，同時利用A r c G I S軟件進行柵格數(shù)據(jù)矢量化并實現(xiàn)滸苔規(guī)模的量化計算，為監(jiān)測人員提供高質(zhì)量衛(wèi)星遙感影像處理結(jié)果。在實際業(yè)務(wù)工作中，解決了黃海滸苔遙感影像預(yù)處理操作過程煩瑣且耗時較長的問題。在2 0 2 3年黃海滸苔衛(wèi)星遙感影像上進行實驗的結(jié)果顯示，采用該方法進行多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的自動預(yù)處理以及滸苔信息提取時性能較為理想，且處理時長縮短，能夠滿足實際應(yīng)用要求。

關(guān)鍵詞： E NV I / I D L； A r c G I S； N D V I；預(yù)處理；滸苔；遙感

中圖分類號： P 7 1 4； X 8 3 4 文獻標志碼： A 文章編號： 1 0 0 5-9 8 5 7（ 2 0 2 4） 1 0-0 1 4 5-1 0

基金項目：自然資源部東海局青年海洋科學(xué)基金（ 2 0 2 2 0 6）.

D e s i g na n dA p p l i c a t i o no fA u t o m a t i cP r e p r o c e s s i n ga n d I n f o r m a t i o nE x t r a c t i o no fE n t e r o m o r p h aB a s e d o nR e m o t eS e n s i n gI m a g e s

Z HAN G H a o r u i1， 2，CHAN GJ u n f a n g1， 2，F(xiàn) U H o n g t a o1， 2， WUY u h u a1， 2，CHE NJ i a n1， 2

（ 1. E a s tC h i n aS e aF o r e c a s t i n ga n dD i s a s t e rR e d u c t i o nC e n t e r，M i n i s t r yo fN a t u r a lR e s o u r c e s，S h a n g h a i 2 0 0 1 3 6，C h i n a； 2. O c e a n - A t m o s p h e r e - E c o l o g yC o m p r e h e n s i v eF i e l dS c i e n t i f i cO b s e r v a t i o na n dR e s e a r c hS t a t i o n， F l o w e rB i r dM o u n t a i n，E a s tC h i n aS e a，M i n i s t r yo fN a t u r a lR e s o u r c e s，S h a n g h a i 2 0 0 1 3 6，C h i n a）

A b s t r a c t：T h i sp a p e rp r o p o s e sam e t h o do fa u t o m a t i cp r e p r o c e s s i n ga n di n f o r m a t i o ne x t r a c t i o n o f s a t e l l i t er e m o t es e n s i n g i m a g ed a t ab a s e do nE NV I a n dA r c G I S，w h i c h i sa p p l i e dt os a t e l l i t e r e m o t es e n s i n gm o n i t o r i n go f e n t e r o m o r p h a i nt h eY e l l o wS e a . A c c o r d i n gt ot h ec h a r a c t e r i s t i c s o f r e m o t e s e n s i n gd a t a f r o md i f f e r e n t s a t e l l i t e s，E NV I i s c u s t o m i z e d t oc a r r yo u tg e o m e t r i c c o r -r e c t i o n，o r t h o g r a p h i cc o r r e c t i o n，m o s a i c，c l i p p i n g，N D V I c a l c u l a t i o na n do t h e r s t e p s t oa c h i e v e a u t o m a t i cp r e p r o c e s s i n go fm e d i u ma n dh i g hr e s o l u t i o no fm u l t i - s p e c t r a l s a t e l l i t e r e m o t e s e n s i n g d a t a . A t t h e s a m e t i m e，A r c G I Ss o f t w a r ew a su s e d t ov e c t o r i z e r a s t e r d a t a a n dq u a n t i z e t h e s c a l e o f e n t e r o m o r p h a，w h i c hp r o v i d e dh i g h - q u a l i t ys a t e l l i t er e m o t es e n s i n g i m a g ep r o c e s s i n gr e s u l t s f o rm o n i t o r i n gp e r s o n n e l s . I nt h ep r a c t i c a lw o r k，t h ep r o b l e mo fc o m p l i c a t e da n dt i m e - c o n s u -m i n go p e r a t i o np r o c e s so fr e m o t es e n s i n gi m a g ep r e p r o c e s s i n go fe n t e r o m o r p h ai nt h eY e l l o w S e aw a ss o l v e d . T h er e s u l t so fe x p e r i m e n t so nr e m o t es e n s i n gi m a g e so fe n t e r o m o r p h ai nt h e Y e l l o wS e a i n2 0 2 3s h o wt h a t t h em e t h o dh a sg o o dp e r f o r m a n c e i na u t o m a t i cp r e p r o c e s s i n go f m u l t i - s o u r c es a t e l l i t er e m o t es e n s i n gd a t aa n de n t e r o m o r p h ai n f o r m a t i o ne x t r a c t i o n，a n dt h e p r o c e s s i n gt i m e i ss h o r t e n e d，w h i c hc a nm e e t t h er e q u i r e m e n t so fp r a c t i c a l a p p l i c a t i o n s .

K e y w o r d s：E NV I / I D L， A r c G I S， N D V I， P r e p r o c e s s， E n t e r o m o r p h a， R e m o t es e n s i n g

0 引言

自2 0 2 2年開始，為有效治理黃海滸苔，降低黃海滸苔造成的海洋生態(tài)災(zāi)害影響，自然資源部東海局聯(lián)合山東和江蘇兩省在5—7月間開展針對黃海滸苔的前置打撈工作。在前置打撈期間，業(yè)務(wù)化監(jiān)測部門基于滸苔衛(wèi)星遙感監(jiān)測影像的處理結(jié)果，實現(xiàn)對滸苔的爆發(fā)及漂移路徑的預(yù)測，并將預(yù)測結(jié)果作為前置打撈指揮部指揮打撈船舶進行打撈作業(yè)的重要依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

2 0 0 7年以來，黃海滸苔已成為黃海特有的區(qū)域性、周期性的海洋生態(tài)災(zāi)害，每年都有發(fā)生，且爆發(fā)面積較大，其最大分布范圍可覆蓋北起山東榮成，南至江蘇啟東的廣大海域，給黃海海域省份的旅游等產(chǎn)業(yè)帶來諸多負面影響[ 1-3]。在滸苔業(yè)務(wù)化監(jiān)測工作中，除了傳統(tǒng)的現(xiàn)場船舶監(jiān)測以外，衛(wèi)星遙感技術(shù)憑借其監(jiān)測范圍大、速度快、準確性高的特點，可有效地提高監(jiān)測效率、降低防控成本，已成為最重要的監(jiān)測手段。在我國自主高分辨率多光譜遙感衛(wèi)星系統(tǒng)中，海洋一號C/D衛(wèi)星可實現(xiàn)中國海區(qū)域內(nèi)的三天兩次覆蓋；高分系列衛(wèi)星可定向推送指定區(qū)域的多光譜影像，同時結(jié)合中等分辨率成像光譜儀（MO D I S）的每日覆蓋的優(yōu)勢，都可用于滸苔災(zāi)害業(yè)務(wù)化監(jiān)測。但由于不同衛(wèi)星系統(tǒng)在時空分布上存在差異，無法實現(xiàn)單一星源影像數(shù)據(jù)的每日覆蓋，限制了海洋業(yè)務(wù)化部門對于海洋生態(tài)災(zāi)害的實時監(jiān)測應(yīng)用；同時，以E NV I為代表的遙感專業(yè)處理軟件，雖然功能強大，但其操作流程煩瑣，冗余較多，針對不同星源數(shù)據(jù)的處理功能又各不相同，導(dǎo)致業(yè)務(wù)化監(jiān)測工作效率較低[ 4]。

為了解決上述問題，提高衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的使用率和業(yè)務(wù)化過程的效率，實現(xiàn)衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)在海洋生態(tài)災(zāi)害監(jiān)測中的應(yīng)用，本文結(jié)合黃海滸苔的實際情況，提出了一種面向黃海滸苔監(jiān)測的多源遙感數(shù)據(jù)的自動預(yù)處理及滸苔信息提取的方法。該方法基于多源衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)之間的交叉使用，通過N E V I流程化地進行影像預(yù)處理，通過云掩膜和N D V I計算處理后，利用A r c G I S進行滸苔爆發(fā)規(guī)模的矢量化面積計算，為生態(tài)預(yù)警提供高質(zhì)量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 技術(shù)流程

黃海滸苔業(yè)務(wù)化遙感監(jiān)測中，需將監(jiān)測當日黃海海域的衛(wèi)星遙感監(jiān)測影像，經(jīng)預(yù)處理后用于滸苔信息的提取工作，進而為滸苔的生消及路徑預(yù)測提供數(shù)據(jù)支持。當前可應(yīng)用于大范圍監(jiān)測黃海滸苔的衛(wèi)星遙感影像主要包括：MO D I SL 1 B、海洋星1號C星（HY-1 C）和D星（HY-1 D）、高分4號（ G F 4） PM S。在實際應(yīng)用中，針對不同星源的特點，定制化地進行二次開發(fā)，利用E NV I / I D L實現(xiàn)幾何校正（正射校正）、大氣校正、配準、鑲嵌、裁剪、云檢測及掩膜等進行自動預(yù)處理工作，同時結(jié)合A r c G I S進行柵格數(shù)據(jù)矢量化，最終實現(xiàn)黃海滸苔的規(guī)模信息提取，總體處理流程如圖1所示。

2 多源數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

2.1 H Y-1 C/D衛(wèi)星C Z I數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

“海洋一號”衛(wèi)星的C星和D星所搭載的多光譜海岸帶成像儀（ C Z I）載荷有可見光和近紅外4個光譜波段，能提供星下點5 0 m空間分辨率數(shù)據(jù)，且具備3天2次的重訪周期，單幅影像寬幅達9 5 0k m[ 5]，可用于獲取海陸交互作用區(qū)域的實時圖像資料進行海岸帶監(jiān)測，并對包括海冰、赤潮、污染物等海洋環(huán)境災(zāi)害進行實時監(jiān)測和預(yù)警。

在業(yè)務(wù)化監(jiān)測工作中，每年6月至7月期間，黃海滸苔分布區(qū)域逐漸向北擴散，海洋星一號衛(wèi)星的單幅C Z I影像無法全部覆蓋滸苔的爆發(fā)海域，需要通過同星源的相鄰影像的鑲嵌完成監(jiān)測海域的完整覆蓋。

本文基于帶有準確地理參考信息的相鄰兩景HY-1 C/DC Z IL 1 C數(shù)據(jù)（時間間隔1分鐘以內(nèi)） ，通過E NV I / I D L調(diào)用無縫鑲嵌工具（ S e a m l e s sM o -s a i c）對應(yīng)的接口函數(shù)E NV I M o s a i c R a s t e r，完成兩景影像的鑲嵌處理。

2.2 G F 4衛(wèi)星PM S數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

高分四號（ G F）衛(wèi)星是我國第一顆地球同步軌道遙感衛(wèi)星，搭載了一臺5 0m可見光/4 0 0m中波紅外、幅寬達到4 0 0k m的凝視相機，具備可見光、多光譜和紅外成像能力，為我國海洋減災(zāi)應(yīng)用提供了快速、可靠、穩(wěn)定的光學(xué)遙感數(shù)據(jù)[ 6]。

G F 4衛(wèi)星PM SL 1 A數(shù)據(jù)為原始D N（ D i g i t a l N u m b e r）數(shù)據(jù)，受衛(wèi)星觀測姿態(tài)、大氣、地形等因素影響，產(chǎn)生幾何誤差和輻射誤差[ 7]，因此，需要進行輻射定標、大氣校正、幾何校正等預(yù)處理。使通過E N V I / I D L調(diào)用輻射定標（ R a d i o m e t r i cC a l i b r a t i o n）對應(yīng)接口函數(shù)E N V I R a d i o m e t i c C a l i b r a t i o n，處理得到輻亮度（ R a d i a n c e）信息，經(jīng)過快速大氣校正（ QUA C）處理，最后使用正射校正流程化工具（ R P CO r t h o r e c -t i f i c a t i o n）對應(yīng)的接口函數(shù)E NV I R P C O r t h o r e c t i f i -c a t i o n進行正射校正，對正射校正結(jié)束后的G F 4 PM S影像進行自動配準。

2.3 MO D I SL 1 B數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

MO D I S是搭載在T E R R A和A Q U A衛(wèi)星上的中分辨率成像光譜儀，空間分辨率包括2 5 0m（ 1-2波段）、5 0 0m（ 3-7波段）、10 0 0m（ 8-3 6波段）三種分率，掃描寬幅可達23 3 0k m，可實現(xiàn)對固定區(qū)域的每日重訪。幾何校正是糾正遙感成像過程中所造成的各種幾何畸變，將圖像數(shù)據(jù)投影到平面上，使其符合地圖投影系統(tǒng)的過程。

在滸苔業(yè)務(wù)化監(jiān)測中，需要對MO D I SL 1 B數(shù)據(jù)進行幾何校正，消除影像上的畸變區(qū)域，實現(xiàn)地理信息校正。通過E NV I / I D L調(diào)用e n v i_g e o r e f_ f r o m_g l t_d o i t函數(shù)實現(xiàn)對MO D I S L 1 B數(shù)據(jù)的幾何校正。之后，調(diào)用快速大氣校正（ QUA C）對應(yīng)的接口函數(shù)E NV I QUA C R a s t e r完成大氣校正[ 8]，以消除大氣和光照等因素對地物反射的影響，獲取地物真實反射率數(shù)據(jù)。

2.4 云檢測

2.4.1 國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的云檢測

針對G F 4PM S、HY-1 C/DC Z I國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星影像的云檢測方法，主要是利用云的特征，基于閾值法進行云提取。該算法主要分為兩個步驟，首先基于影像的藍、紅段數(shù)據(jù)，利用自動閾值方式對紅、藍波段進行閾值化計算，選擇合適閾值作為藍、紅波段的篩選閾值，得到基于藍、紅波段的云檢測篩選條件[ 9]。同時，將R G B圖像轉(zhuǎn)換為Y I Q顏色空間，然后使用不同的閾值方法對Y、I、Q三個通道進行閾值計算[ 1 0]，將三個通道的合適閾值作為基于Y I Q顏色空間的篩選條件。最后，將紅藍波段篩選條件和Y I Q通道篩選條件聯(lián)合起來，進行最終云檢測。

作為閾值法云檢測流程，本文程序主要通過I MAG E_THR E S HO L D函數(shù)進行自動提取。

v i e w= I MA G E_T H R E S HO L D（ b a n d，t h r e s h o l d = b a n d_t h r e s h o l d， /C U R R E N T）

2.4.2 MO D I SL 1 B數(shù)據(jù)的云檢測

基于MO D I SL 1 B5 0 0 m分辨率數(shù)據(jù)的多光譜特性， E NV I / I D L調(diào)用MO D I S云檢測模塊（M o d i s C l o u dD e t e c t i o n）插件進行云檢測，并對MO D I S L 1 B2 5 0 m文件進行云掩膜處理，得到云的二值化掩膜數(shù)據(jù)。

3 滸苔信息提取

3.1 歸一化植被指數(shù)（ N D V I）計算

4 數(shù)據(jù)測試與分析

4.1 數(shù)據(jù)來源

基于2 0 2 3年5月1日至2 0 2 3年8月1 5日期間國家海洋衛(wèi)星應(yīng)用中心的黃海滸苔每日遙感影像數(shù)據(jù)，針對T E R R A MO D I SL 1 B、HY-1 C/D C Z IL 1 C、G F 4PM SL 1 A三種星源影像數(shù)據(jù)，分別選擇兩組影像數(shù)據(jù)進行預(yù)處理及滸苔信息提取，最后對比分析。具體數(shù)據(jù)介紹見表1。

4.2 測試結(jié)果統(tǒng)計及效率分析

根據(jù)表1中各遙感器試驗數(shù)據(jù)的內(nèi)容，依次將對應(yīng)的HY-1 CC Z IL 1 C、G F 4PM SL 1 A、T E R R A MO D I SL 1 B、影像數(shù)進行自動預(yù)處理及滸苔信息提取。由于國家海洋衛(wèi)星中心基于C G C S 2 0 0 0坐標系下的N D V I矢量文件計算滸苔覆蓋面積值，為保證植被覆蓋面積計算的準確性，將原來基于WG S 8 4投影坐標系的N D V I矢量文件轉(zhuǎn)換為C G C S 2 0 0 0坐標系的N D V I矢量文件，用以計算最終的覆蓋面積值，試驗結(jié)果統(tǒng)計見表2。

為定量化影像預(yù)處理時間，在處理程序中，加入s y s t i m e函數(shù)用以計算不同星源影像數(shù)據(jù)的預(yù)處理時間，見表2。通過對比， HY-1 CC Z IL 1 C數(shù)據(jù)預(yù)處理時間最短；G F 4PM SL 1 A數(shù)據(jù)和T E R R A MO D I SL 1 B數(shù)據(jù)的預(yù)處理耗時相近。相較于HY-1 CC Z IL 1 C數(shù)據(jù)， G F 4PM SL 1 A數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟較多、T E R R A MO D I SL 1 B數(shù)據(jù)的寬幅最大，是造成耗時較長的主要原因。預(yù)處理完成后，進入人機交互方式進行滸苔信息提取，由于不同監(jiān)測人員的工作效率存在差異，綜合估算整個處理過程可在8 0分鐘內(nèi)完成。除此之外，計算機硬件性能的高低也影響處理過程的時間長短。人機交互方式不可避免地損失處理效率，在業(yè)務(wù)化應(yīng)用過程中還需要結(jié)合各種情況，在時間效率和提取精度間達到一個平衡。

4.3 測試結(jié)果精度分析

4.3.1 影像處理結(jié)果質(zhì)量控制

基于2 0 2 3年黃海滸苔遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)， 5月2 0日的黃海中部海域、6月1 6日和6月2 3日的山東榮成附近海域發(fā)現(xiàn)疑似馬尾藻及滸苔馬尾藻混生跡象，其面積很小，對滸苔N D V I計算結(jié)果的影響可以忽略。在云檢測過程中，相比MO D I S的多波段數(shù)據(jù)，國產(chǎn)高分辨衛(wèi)星波段較少，可利用的波段信息受到很大限制，對于薄云的檢測效果并不理想。為盡量降低對薄云的誤檢測提取，對N D V I波段計算結(jié)果進行目視解譯判讀和閾值分割，最后通過人機交互方式修正提取結(jié)果。

4.3.2 HY-1 CC Z IL 1 C影像處理精度分析

基于2 0 2 3年的6月1 3日、7月1日的HY-1 C C Z IL 1 C影像，經(jīng)過影像鑲嵌、云檢測處理及經(jīng)閾值分割提取后的N D V I矢量圖與國家衛(wèi)星中心提供的N D V I矢量圖進行目視解譯對比，如圖3所示。

通過兩組影像處理結(jié)果對比， 6月1 3日、7月1日的測試結(jié)果相較于遙感會商結(jié)果，覆蓋面積相對誤差分別為+4 3. 5 3%、+1 9. 5 2%。根據(jù)業(yè)務(wù)工作實際情況， HY-1 CC Z IL 1 C影像數(shù)據(jù)是經(jīng)過國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心的前期預(yù)處理后的輻亮度產(chǎn)品，在單景影像或影像鑲嵌完成后，進行N D V I定量化計算，并配合恰當?shù)姆指铋撝?，可以消除部分海洋環(huán)境影響帶來的誤差，以提高提取精度。以2 0 2 3年6月1 3日的標準假彩圖為例（圖4） ，在經(jīng)過本研究處理方法后，隨機選取三個紅框范圍內(nèi)的區(qū)域，提取到滸苔面積的邊緣細節(jié)有顯著的提升，同時提取到薄云覆蓋下的滸苔信息。

通過對兩組影像的全局目視解譯和處理結(jié)果對比，除2 0 2 3年6月1 3日影像的滸苔覆蓋面積值與國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心處理結(jié)果存在差距較大外，其他影像處理結(jié)果均在合理范圍內(nèi)；分布面積的變化差異，隨覆蓋面積變化成正比例趨勢，且兩者滸苔分布區(qū)域基本一致。

4.3.3 G F 4PM SL 1 A影像處理精度對比

基于2 0 2 3年的6月1 2日、6月2 7日的G F 4 PM SL 1 A影像，經(jīng)過預(yù)處理、裁剪、云檢測處理后，經(jīng)閾值分割提取后的N D V I矢量圖與國家衛(wèi)星中心提供的N D V I矢量圖進行目視解譯對比，如圖5所示。

通過兩組影像處理結(jié)果對比， 6月1 2日、6月2 7日的覆蓋面積測試結(jié)果相較于遙感會商結(jié)果，相對誤差分別為-1 7. 6 5%、+1 4. 2 5%。G F 4PM S L 1 A影像數(shù)據(jù)是僅包含全色和多光譜數(shù)據(jù)較低級別數(shù)據(jù)，在未經(jīng)過前期預(yù)處理的情況下，其影像的清晰度和地理坐標位置都會有較大偏差，且經(jīng)過大氣校正后，提高N D V I定量化計算精度。在實際應(yīng)用過程中，為保證遙感影像的元數(shù)據(jù)不變，首先進行輻射定標和大氣校正處理，再進行幾何校正和配準。通過影像全局的目視解譯和處理結(jié)果對比，兩組影像中滸苔覆蓋區(qū)域基本相同，對于遠離岸線區(qū)域的提取精度會明顯降低。

4.3.4 T E R R A MO D I SL 1 B影像處理精度對比

基于2 0 2 3年的6月3日、6月9日的T E R R A MO D I SL 1 B影像，經(jīng)過預(yù)處理、裁剪、云檢測處理后，經(jīng)閾值分割提取后的N D V I矢量圖與國家衛(wèi)星中心提供的N D V I矢量圖進行目視解譯對比，如圖6所示。

通過對兩組影像處理結(jié)果對比， 6月3日、6月9日的覆蓋面積測試結(jié)果相較于遙感會商結(jié)果，相對誤差分別為+1 5.6 1%、+2 0.6 9%。T E E R A MO -D I SL 1 B影像數(shù)據(jù)包括2 5 0m和5 0 0m兩個部分， 5 0 0m數(shù)據(jù)用于云檢測， 2 5 0m數(shù)據(jù)用于滸苔面積信息提取。通過全局目視解譯和處理結(jié)果對比，兩組影像中滸苔覆蓋區(qū)域基本相同，但兩組影像通過本文應(yīng)用流程處理后，覆蓋面積信息均高于遙感監(jiān)測會商結(jié)果，造成這種情況的主要原因可能是對于數(shù)據(jù)的處理方法和選取的閾值均有差異。

5 結(jié)論

本文以服務(wù)于業(yè)務(wù)化監(jiān)測為主要目標，通過E NV I / I D L和A r c G I S二次開發(fā)的方式，提出了一種基于E NV I和A r c G I S相結(jié)合的衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)自動預(yù)處理及滸苔信息提取的流程化應(yīng)用，并檢驗了對于不同星源數(shù)據(jù)的處理效率和精度，實現(xiàn)了良好的效果。

基于三種星源數(shù)據(jù)的運行效率分析，通過E NV I / I D L與A r c G I SE n g i n e成熟算法的有機結(jié)合，基于3組6景影像的流程化數(shù)據(jù)預(yù)處理及滸苔信息的提取，整個處理過程可以在8 0分鐘左右完成對滸苔的日常監(jiān)測工作，相比滸苔業(yè)務(wù)化監(jiān)測期間的完全手動處理方式有了較大提升。后續(xù)將對二次開發(fā)程序進行優(yōu)化，在保證提取精度的同時，進一步提高效率，降低運行時間。

滸苔信息提取性能方面，相較于遙感會商結(jié)果，三種星源數(shù)據(jù)的自動處理結(jié)果較為理想，但不同星源數(shù)據(jù)間仍然存在差異化的不確定性。針對HY-1 C/DC Z I影像的目視分析，對以大型條帶型藻類分布為主的海域，滸苔的提取精度相對較高；而對于以小型斑塊型藻類分布為主的海域，滸苔的提取精度相對較低。作為較低級別的G F 4PM S L 1 A影像數(shù)據(jù)，通過合理調(diào)整預(yù)處理順序，提高了影像信息的準確性，滸苔的提取精度偏差較小。通過MO D I SL 1 B影像數(shù)據(jù)的對比分析，滸苔提取精度差異的可能原因是消除云干擾，設(shè)置不同提取閾值導(dǎo)致的。

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