一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法及系统，方法包括：选择研究区域，区域选定后，下载卫星遥感数据并进行数据预处理得到瑞利校正反射率

【技术实现步骤摘要】
一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法及系统
本专利技术涉及卫星遥感
，尤其涉及一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法及系统。
技术介绍
我国海洋生态环境虽然总体状况较好，但污染海水仍存在于各个海域，特别是我国东部沿岸海域，海水富营养化程度已达到中度至重度，无机氮与活性磷酸盐为主要超标指标。因此，对海洋环境的保护势在必行。对于入海排污水体的遥感监测，前人常采用建立Chl-a浓度、总悬浮物浓度等重要水质参数指标的反演模型，进而进行水质评价。李小斌等（2007）利用实测无机氮数据与水体遥感反射率，采用偏最小二乘回归法建立无机氮浓度的反演模型，并基于LandsatTM和SeaWiFS（Sea-viewingWideField-of-view）遥感影像反演珠江口无机氮的时空分布。顾杰等（2017）通过对现场实测光谱数据与水质参数浓度进行相关性分析，建立化学需氧量（ChemicalOxygenDemand,COD）高光谱反演模型，遥感反演得到曹妃甸海域COD浓度的空间分布特征。利用WorldView-2多光谱图像，Maruf等（2020）监测得到Chl-a浓度，对海岸营养物污染进行分析。Deng等（2004）基于二次散射对珠江口水域污染区域进行提取，发现虎门水道、东宝河等地为主要污染源。利用LandsatTM遥感数据，邬明权等（2012）对Chl-a浓度、总悬浮物浓度等参数进行反演，识别出重点监测区域，并利用高分辨率遥感影像对排污口进行目视解译。除了利用中分辨率成像光谱仪（Moderate-resolutionImagingSpectroradiometer,MODIS）和ENVISAT-ASAR-WSM数据对莱州湾的叶绿素浓度进行提取，得出该区域海域叶绿素浓度偏高的结论外，过杰等（2012）还利用Landsat不同波段彩色合成图像，基于污染海水与正常水体的颜色差异，分析污水对海水影响面积。另外，近年来图像分割算法等数字图像处理方法也被应用于入海排污口的提取。宋占杰等（2017）采用改进的Grab-Cut图像分割算法，得出近3年渤海湾海水污染状况严重的结论。综上，目前针对入海排污口水体的遥感监测研究较少，而已有研究多为反演水色参数进而对污染情况进行评估，但近岸水体高浑浊的特点对水色参数定量反演精度与适用性影响较大，且针对入海污染水体的排放范围、流向、扩散范围与时间变化，研究甚少，尚未出现较为系统的遥感监测算法。
技术实现思路
有鉴于现有技术的上述缺陷，本专利技术所要解决的技术问题是提供一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法及系统，能够精确地监测入海污染水体的排放范围、流向、扩散范围等排放情况。为实现上述目的，本专利技术提供了一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法，包括：步骤1、选择研究区域，区域选定后，下载卫星遥感数据并进行数据预处理得到瑞利校正反射率Rrc数据；步骤2、对岸上的建设用地进行掩膜，得到建设用地像元和非建设用地像元；步骤3、从得到的非建设用地像元中识别出滩涂像元和非滩涂像元；步骤4、基于色度法对非滩涂像元进行排口水体像元的识别，得到排口水体像元。优选的，所述卫星遥感数据经过Acolite软件预处理得到瑞利校正反射率Rrc数据。优选的，所述对岸上的建设用地进行掩膜利用ENVI的ROI工具进行处理。优选的，所述从得到的非建设用地像元中识别出滩涂像元和非滩涂像元，采用基于NDWI指数的滩涂像元识别。优选的，所述采用基于NDWI指数的滩涂像元识别，当NDWI值大于等于阈值–0.0508时，像元类别判断为滩涂像元：（1）NIR是近红外波段的瑞利反射率，Red是红光波段的瑞利反射率。优选的，所述基于色度法对非滩涂像元进行排口水体像元的识别，得到排口水体像元，具体为：基于所述瑞利校正反射率Rrc数据的光谱中的R、G、B波段，根据以下公式（2）计算得到色度坐标（x,y,z），接着利用色度坐标（x,y）建立以等能白点E（0.3333,0.3333）为原点的新色度坐标系（x’,y’），最后根据以下公式（5）计算得到向量（x’,y’）与x’轴的夹角α，当α小于等于阈值49.2308时，像元类别判断为排口水体像元：（2）（3）（4）（5）本专利技术还提供一种监测入海排污口水体的卫星遥感系统，包括：数据处理模块，用于选择研究区域，区域选定后，下载卫星遥感数据并进行数据预处理得到瑞利校正反射率Rrc数据；建设用地像元识别模块，用于对岸上的建设用地进行掩膜，得到建设用地像元和非建设用地像元；滩涂像元识别模块，用于从得到的非建设用地像元中识别出滩涂像元和非滩涂像元；排口水体像元识别模块，用于基于色度法对非滩涂像元进行排口水体像元的识别，得到排口水体像元。本专利技术的有益效果是：（1）本专利技术基于入海排放口污染水体的光谱特征与颜色特征，使用卫星的瑞利校正反射率Rrc数据，建立了基于NDWI与色度法的决策树的入海排放口污染水体提取模型，能够精确地监测入海污染水体的排放范围、流向、扩散范围等排放情况，为当地政府制定管理方针提供依据。（2）本专利技术提供了一种无需反演近岸复杂海域水色参数的监测入海排放口污染水体的卫星遥感方法，能够准确地识别出排放的污染水体，避开由于水色参数反演不准确带来的应用误差问题，适用性更广泛，更适合于实际应用。以下将结合附图对本专利技术的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本专利技术的目的、特征和效果。附图说明图1是本专利技术的方法流程图。具体实施方式如图1所示，一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法，使用卫星的瑞利校正反射率数据Rrc，根据排污口排放的污染水体与其他地物的光谱差异与颜色差异，构建基于决策树的入海排污口污染水体的识别模型。包括：步骤1、选择研究区域，比如可选江苏省东台市部分沿岸海域；区域选定后，下载卫星遥感数据并进行数据预处理得到瑞利校正反射率Rrc数据；如Sentinel-2卫星的MSI遥感数据，经过Acolite软件预处理得到Rrc数据步骤2、利用ENVI的ROI工具对岸上的建设用地进行掩膜，得到建设用地像元和非建设用地像元；当NDWI值大于等于阈值–0.0508时，像元类别判断为滩涂像元：（1）NIR是近红外波段的瑞利反射率，Red是红光波段的瑞利反射率。步骤3、基于NDWI指数的滩涂像元识别，从得到的非建设用地像元中识别出滩涂像元和非滩涂像元；步骤4、基于色度法对非滩涂像元进行排口水体像元的识别，得到排口水体像元，具体为：基于所述瑞利校正反射率Rrc数据的光谱中的R、G、B波段，根据以下公式（2）计算得到色度坐标（x,y,z），接着利用色度坐标（x,y）建立以等能白点E（0.3333,0.3333）为原点的新色度坐标系（x’,y’），最后根据以下公式（5）计算得到向量（x’,y’）与x本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法，其特征在于，包括：/n步骤1、选择研究区域，区域选定后，下载卫星遥感数据并进行数据预处理，得到瑞利校正反射率

【技术特征摘要】
1.一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法，其特征在于，包括：
步骤1、选择研究区域，区域选定后，下载卫星遥感数据并进行数据预处理，得到瑞利校正反射率Rrc数据；
步骤2、对岸上的建设用地进行掩膜，得到建设用地像元和非建设用地像元；
步骤3、从得到的非建设用地像元中识别出滩涂像元和非滩涂像元；
步骤4、基于色度法对非滩涂像元进行排口水体像元的识别，得到排口水体像元。


2.如权利要求1所述的一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法，其特征在于：所述卫星遥感数据经过Acolite软件预处理得到瑞利校正反射率Rrc数据。


3.如权利要求1所述的一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法，其特征在于：对岸上的建设用地进行掩膜利用ENVI的ROI工具进行处理。


4.如权利要求1所述的一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法，其特征在于：从得到的非建设用地像元中识别出滩涂像元和非滩涂像元，采用基于NDWI指数的滩涂像元识别。


5.如权利要求4所述的一种监测入海排污口水体的卫星遥感方法，其特征在于：所述采用基于NDWI指数的滩涂像元识别，当NDWI值大于等于阈值–0.0508时，像元类别判断为滩涂像元：

（1）
NIR是...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭怀海，
申请(专利权)人：南京信大环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32