一种绿潮灾害的遥感监测评估方法技术

本发明专利技术属于视觉检测技术领域，公开一种绿潮灾害的遥感监测评估方法，包括：步骤(a)，对卫星数据进行预处理，获得绿潮发生期数据；步骤(b)，针对绿潮发生期数据，计算非掩膜区域的植被指数，基于目视解译套索选定感兴趣区域，分区域设定植被指数阈值，得到初步的绿潮信息二值化结果；步骤(c)，根据初步的绿潮信息二值化结果，生成绿潮包络线，计算绿潮覆盖面积、覆盖范围和分布面积；步骤(d)，将绿潮包络线导出，导入，进行多时次过程分析，导出多时次绿潮漂移过程分析的专题报告。本发明专利技术实施例采用了国内外多颗遥感卫星对绿潮进行动态监测，可以及时预警，采取防控策略，有效地防治绿潮，降低灾害带来的损失。灾害带来的损失。灾害带来的损失。

【技术实现步骤摘要】
一种绿潮灾害的遥感监测评估方法


[0001]本专利技术涉及视觉检测
，特别涉及一种绿潮灾害的遥感监测评估方法。

技术介绍

[0002]绿潮是海洋大型藻类在一定环境条件下爆发性增殖或聚集形成大面积漂浮的海洋生态异常现象。绿潮灾害作为我国的一种新型的海洋生态灾害，对我国沿海的水产养殖、滨海旅游、海上交通运输、水上赛事等相关产业产生严重影响，同时也严重破坏了我国近海海洋生态环境，造成重大的经济损失。
[0003]针对绿潮爆发持续时间长、规模大、位置不固定的特点，如何提供一种绿潮灾害的遥感监测评估系统，利用遥感手段进行监测绿潮显得尤为重要。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种绿潮灾害的遥感监测评估方法，以解决现有技术中的绿潮灾害无法准确预测的问题。为了对披露的实施例的一些方面有一个基本的理解，下面给出了简单的概括。该概括部分不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围。其唯一目的是用简单的形式呈现一些概念，以此作为后面的详细说明的序言。
[0005]根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种绿潮灾害的遥感监测评估方法。
[0006]在一些可选实施例中，一种绿潮灾害的遥感监测评估方法，包括以下步骤：
[0007]步骤(a)，对卫星数据进行预处理，包括大气校正、数据投影转换、多幅数据拼接，获得绿潮发生期数据；
[0008]步骤(b)，计算非掩膜区域的植被指数，基于目视解译套索选定感兴趣区域，分区域设定植被指数阈值，得到初步的绿潮信息二值化结果，大于阈值的值为绿潮设为1，无绿潮设为0，获得绿潮发生期数据；
[0009]步骤(c)，根据初步的绿潮信息二值化结果，生成绿潮包络线，计算绿潮覆盖面积、覆盖范围和分布面积；
[0010]步骤(d)，将绿潮包络线导出，导入，进行多时次过程分析，导出多时次绿潮漂移过程分析的专题报告。
[0011]本专利技术实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
[0012]本专利技术实施例采用了国内外多颗遥感卫星对绿潮进行动态监测，可以及时预警，采取防控策略，有效地防治绿潮，降低灾害带来的损失；自动判识过程通过植被指数算法，结合多阈值的设置，完成绿潮的提取工作，并自动生成相应的分析报告，可为海岸带地区的灾害监测与生态风险评价发挥重要作用。
[0013]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。
附图说明
[0014]此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。
[0015]图1是根据一示例性实施例示出的一种绿潮灾害的遥感监测评估方法的整体结构示意图；
[0016]图2是根据一示例性实施例示出的大气订正算法流程图。
具体实施方式
[0017]以下描述和附图充分地示出本文的具体实施方案，以使本领域的技术人员能够实践它们。一些实施方案的部分和特征可以被包括在或替换其他实施方案的部分和特征。本文的实施方案的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。本文中，术语“第一”、“第二”等仅被用来将一个元素与另一个元素区分开来，而不要求或者暗示这些元素之间存在任何实际的关系或者顺序。实际上第一元素也能够被称为第二元素，反之亦然。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的结构、装置或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种结构、装置或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的结构、装置或者设备中还存在另外的相同要素。本文中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
[0018]本文中的术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本文和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。在本文的描述中，除非另有规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0019]本文中，除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。
[0020]本文中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，A/B表示：A或B。
[0021]本文中，术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，表示：A或B，或，A和B这三种关系。
[0022]图1示出了本专利技术的绿潮灾害的遥感监测评估方法的一个可选实施例。
[0023]在该可选实施例中，所述方法包括以下步骤：
[0024]步骤(a)，对卫星数据进行预处理，包括大气校正、数据投影转换、多幅数据拼接，获得绿潮发生期数据。其中，对数据进行大气校正，用于提高判识的准确性。对数据进行投影转换，并且可以选择只投影指定区域。多幅数据拼接，实现多时次的数据进行投影拼接，这样可以更好的对关注区域进行判识。
[0025]其中，大气校正的具体步骤如下：
[0026]首先，读入多通道扫描成像辐射计的L1级数据，之后对原始反射率数据进行大气订正，最后输出彩色合成图。在大气订正过程中，利用像元的地理经纬度信息(lat,lon)对
标准大气分子散射光学厚度进行高度修正，获得像元的气溶胶光学厚度(τ)。光学厚度与太阳天顶角(μ
s
)、卫星天顶角(μ
v
)共同计算得到大气透过率(T(μ
s
)，T(μ
v
))和大气吸收率(T
g
)，光学厚度计算得到大气反照率(S)，光学厚度与像元的观测几何太阳天顶角(μ
s
)、卫星天顶角(μ
v
)、相对方位角(Δφ)共同计算出大气瑞利散射反射率(ρ
ray
)。然后，利用上述三个量修正大气散射对像元的影响，得到地面反射率(ρ
ac
)。修正后的反射率数据合成为彩色图像输出。
[0027]步骤(b)，针对大气校正后的绿潮发生期数据，计算非掩膜区域的植被指数，基于目视解译套索选定感兴趣区域，分区域设定植被指数阈值，得到初步的绿潮信息二值化结果，大于阈值的值为绿潮设为1，无绿潮设为0，获得绿潮判识结果。
[0028]其中，植被指数计算步骤具体如下：
[0029]归一化植被指数使用可见光红色通道(0.6
‑
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种绿潮灾害的遥感监测评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(a)，对卫星数据进行预处理，包括大气校正、数据投影转换、多幅数据拼接，获得绿潮发生期数据；步骤(b)，计算非掩膜区域的植被指数，基于目视解译套索选定感兴趣区域，分区域设定植被指数阈值，得到初步的绿潮信息二值化结果，大于阈值的值为绿潮设为1，无绿潮设为0，获得绿潮发生期数据；步骤(c)，根据初步的绿潮信息二值化结果，生成绿潮包络线，计算绿潮覆盖面积、覆盖范围和分布面积；步骤(d)，将绿潮包络线导出，导入，进行多时次过程分析，导出多时次绿潮漂移过程分析的专题报告。2.如权利要求1所述的一种绿潮灾害的遥感监测评估方法，其特征在于，所述大气校正的具体步骤如下：利用像元的地理经纬度信息对标准大气分子散射光学厚度进行高度修正，获得像元的光学厚度；光学厚度与太阳天顶角、卫星天顶角共同计算得到大气透过率，光学厚度计算得到大气反照率，光学厚度与像元的观测几何共同计算出大气瑞利散射反射率；然后，利用上述三个量修正大气散射对像元的影响，得到地面反射率；修正后的反射率数据合成为彩色图像输出。3.如权利要求1所述的一种绿潮灾害的遥感监测评估方法，其特征在于，所述步骤(b)中，植被指数计算步骤具体如下：植被指数使用可见光红色通道和近红外光谱通道的组合来计算，计算公式为：NDVI＝(NIR
‑
red)/(NIR+red)式中，red和NIR分别为经过大气校正的红光和近红外通道的反射率值。4.如权利要求1所述的一种绿潮灾害的遥感监测评估方法，其特征在于，所述步骤(b)中，所述阈值选择的原则是基于植被增强后遥感影像，对图像进行目视解译并通过人工交互的方法获取最优阈值。5.如权利要求1所述的一种绿潮灾害的遥感监测评估方法，其特征在于，绿潮覆盖面积的计算步骤具体为：统计研究区植被指数NDVI＞T的...

【专利技术属性】
技术研发人员：董文隆，吴志宏，王其翔，胡静雯，周健，宿子琪，孙淑娜，
申请(专利权)人：山东省海洋预报减灾中心，
类型：发明
国别省市：