鄭志安 黃銘 黎勝
摘 要:自然資源調(diào)查監(jiān)測,是適應(yīng)新時代生態(tài)文明建設(shè)需要的一項重要舉措。通過充分運用高光譜遙感和信息化技術(shù)手段,以廣西欽州、北海、防城港三市為樣例,開展高分高光譜遙感技術(shù)在自然資源監(jiān)測方面的應(yīng)用研究,掌握自然資源類型、面積、范圍、分布、生態(tài)功能和變化等基本狀況,形成一套基于高分高光譜遙感技術(shù)的切實可行的自然資源監(jiān)測工藝流程,為自然資源生態(tài)環(huán)境動態(tài)監(jiān)測、預(yù)警、評估、治理等核心業(yè)務(wù)提供及時、準確、穩(wěn)定的基礎(chǔ)地理信息服務(wù),為生態(tài)文明建設(shè)、山水林田湖草保護與修復和自然資源管理提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。
關(guān)鍵詞:高分高光譜遙感技術(shù) 自然資源監(jiān)測 水資源動態(tài)監(jiān)測 星-空-地遙感觀測網(wǎng)絡(luò)
中圖分類號:P237 文獻標識碼:A
Application of High-score Hyperspectral Remote Sensing Technology in Natural Resource Monitoring
——Takes Water Resources as an Example
ZHENG Zhian? HUANG Ming? LI Sheng
(Institute of Geographic Information Surveying and Mapping of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Liuzhou, Guangxi Zhuang Autonomous Region, 545006 China)
Abstract: Natural resource investigation and monitoring is an important measure to adapt to the needs of ecological civilization construction in the new era. By making full use of hyperspectral remote sensing and information technology means. Take Qinzhou, Beihai and Fangchenggang in Guangxi as an example, research on the application of high-score hyperspectroscopic remote sensing technology in natural resource monitoring. Master the basic conditions of the type, area, scope, distribution, ecological function and changes of natural resources, Form a set of feasible natural resource monitoring process based on high-score hyperspectral remote sensing technology. To provide timely, accurate and stable basic geographic information services for core businesses such as dynamic monitoring, early warning, assessment and management of natural resources, ecological and environment, It provides data foundation and technical support for the construction of ecological civilization, the protection and restoration of mountains, rivers, forests, fields, lakes and grass, and natural resources management.
Key Words: High score hyperspectral remote sensing technology; Natural resources monitoring; Water resources dynamic monitoring; Star-air-ground remote sensing observation network
自然資源主要包括土地、礦產(chǎn)、森林、草原、水、濕地、海域海島等天然存在、自然形成的資源,涵蓋陸地和海洋、地上和地下。如何對這些資源進行監(jiān)管,是承載著生態(tài)文明建設(shè)和自然資源綜合管理的關(guān)鍵[1]。
利用高分高光譜遙感技術(shù)開展自然資源調(diào)查與監(jiān)測,查清我國各類自然資源家底和變化情況,為科學編制國土空間規(guī)劃,逐步實現(xiàn)山水林田湖草的整體保護、系統(tǒng)修復和綜合治理,保障國家生態(tài)安全提供基礎(chǔ)支撐,為實現(xiàn)國家治理體系和治理能力現(xiàn)代化提供服務(wù)保障。[2]
高分高光譜遙感技術(shù),是利用狹窄連續(xù)的光譜波段對地物持續(xù)遙感,獲取豐富的空間、輻射和光譜三重信息,分辨率高,辨識能力強,通過不同光譜信息識別不同地物,定性、定量分析地物類型、范圍、構(gòu)成成分等信息,實現(xiàn)精細識別與分類,是一種自然資源監(jiān)測的重要手段,為自然資源、生態(tài)環(huán)境、農(nóng)業(yè)農(nóng)村等部門提供應(yīng)用服務(wù)。
1.研究目標
廣西擁有大面積海洋和內(nèi)陸水體,綜合考慮廣西實際,優(yōu)先選取具有代表性的廣西欽州、北海、防城港三市為試點,以自然資源中水資源及水環(huán)境為研究目標,開展高分高光譜遙感技術(shù)在自然資源監(jiān)測方面的應(yīng)用研究,對沿海城市自然水資源及水環(huán)境進行監(jiān)測,探討一套切實可行的自然資源監(jiān)測工藝流程,依托星-空-地遙感觀測網(wǎng)絡(luò)中衛(wèi)星高分影像數(shù)據(jù)、無人機高光譜遙感數(shù)據(jù)和地面實測光譜數(shù)據(jù),分析廣西沿海流域水體的構(gòu)成、元素分布和變化情況、水體分布情況包括是否污染情況,形成廣西沿海自然資源水資源及水環(huán)境監(jiān)測及分析報告。FCE1E930-55DF-4897-9A20-3CF537BEE25E
2.實施方案
高分高光譜遙感監(jiān)測,主要利用星-空-地遙感觀測網(wǎng)絡(luò),包括星載平臺、空載平臺、地面平臺,從工作內(nèi)容上又分外業(yè)數(shù)據(jù)獲取與采集、內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理與反演計算。外業(yè)工作是通過星-空-地遙感觀測網(wǎng)絡(luò),從衛(wèi)星、無人機和地面光譜儀獲取多尺度高光譜數(shù)據(jù),內(nèi)業(yè)工作主要是數(shù)據(jù)處理、自然資源對應(yīng)的光譜模型構(gòu)建、通過模型反演計算定性與定量自然資源元素,獲取自然資源的數(shù)量、質(zhì)量、結(jié)構(gòu)、生態(tài)功能等信息,形成自然資源分析報告及變化監(jiān)測報告。
2.1數(shù)據(jù)獲取與采集
(1)廣西沿海三市欽江、南流江、防城江流域與海面相通,受潮起潮落影響大,水體元素含量變化速度較快,如發(fā)生污染泄漏等問題,非常容易造成重大影響。首先分析與整理已有高分影像數(shù)據(jù)和地理、地形、地質(zhì),以及氣象、水文資料,結(jié)合野外實地勘察情況,設(shè)計無人機飛行航線、航高、航帶,布設(shè)地面監(jiān)測與樣本采集點位,確定監(jiān)測水體的PH值、透明度、溶解氧、懸浮物、化學需氧量(COD)、總磷(P)和氨氮(NH3-N)等參數(shù),完成前期準備工作[3]。
(2)然后以星-空-地觀測網(wǎng)絡(luò)協(xié)同觀測,通過同步或準同步的獲取星載、機載和地面的高光譜數(shù)據(jù)。其中,航天衛(wèi)星遙感可實現(xiàn)大范圍、高分辨率影像數(shù)據(jù)的定期覆蓋,目前在軌運行的國產(chǎn)公益性遙感衛(wèi)星達到18顆,能夠支持周期性的調(diào)查監(jiān)測。通過衛(wèi)星高光譜平臺獲取多維度、多層次、高頻率的遙感影像,實現(xiàn)對水體區(qū)域的全面覆蓋。用于內(nèi)陸水體監(jiān)測中的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)主要為地球資源衛(wèi)星和海洋水色衛(wèi)星數(shù)據(jù)。為保證星、空、地不同尺度下獲取數(shù)據(jù)的準同步性,數(shù)據(jù)獲取過程遵循時間優(yōu)先原則,盡可能保證衛(wèi)星成像時間與無人機數(shù)據(jù)采集時間及地面樣點光譜儀數(shù)據(jù)采樣時間在同一時間范圍內(nèi)。若同一時間范圍內(nèi),存在多幅高光譜影像可供選擇,盡量選取晴朗無云的天氣狀況下的影像,以減少大氣效應(yīng)的影響。
(3)無人機航空遙感平臺具有快捷機動的特點,可以支撐局域的精細調(diào)查與動態(tài)監(jiān)測。無人機高光譜具有光譜波段多、光譜分辨率高和“圖譜合一”的優(yōu)勢,以大疆多旋翼無人機三軸可控云臺搭載輕型高光譜傳感器,按照設(shè)定的航線飛行采集,獲取區(qū)域范圍內(nèi)水資源和水環(huán)境的高空間分辨率高光譜影像,提取不同水體參數(shù)的屬性信息和空間分布特征,并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)導出等工作。
(4)地面高光譜采集平臺主要利用便攜式地物光譜儀實測地物光譜信息,提取水體參數(shù)對應(yīng)敏感光譜波段特征,進行高精度的遙感影像定標。在水域范圍內(nèi)利用光譜儀使用傾斜角度觀測方式依次采集監(jiān)測樣本點,記錄每個采樣點的光譜曲線編號,以及風速、溫度、濕度等信息,并對每個采樣點的環(huán)境進行拍照。
2.2數(shù)據(jù)處理與反演計算
(1)考慮衛(wèi)星傳感器本身的響應(yīng)特性、大氣散射和吸收、太陽光照條件、地物本身的反射或發(fā)射特性等多種因素,需要對星載高光譜數(shù)據(jù)進行輻射定標、質(zhì)量改善、幾何校正、大氣校正等預(yù)處理。采用多波段匹配與全變分相結(jié)合的方法去除條帶噪聲,用移動窗口均值濾波的方法清除散粒噪聲清除死像元缺失現(xiàn)象,用信噪比、圖像畸變量等評價指標對影像質(zhì)量進行定量分析,剔除質(zhì)量改善后仍噪聲問題嚴重的部分波段影像。由于飛行器的姿態(tài)、高度、速度以及地球自轉(zhuǎn)等因素影響,圖像產(chǎn)生幾何畸變,發(fā)生擠壓、扭曲、拉伸和偏移,采用多項式、最小二乘法原理進行幾何糾正,采用6S模型進行星載高光譜遙感影像大氣校正。
(2)無人機遙感平臺系統(tǒng)因受載荷、成本、安全性、靈活性等限制,無法裝載高精度的導航系統(tǒng)和平衡控制系統(tǒng),需要通過輻射校正、幾何校正、影像鑲嵌拼接等預(yù)處理,有效提高數(shù)據(jù)精度[4]。利用高光譜相機定標參數(shù)對原始影像進行輻射定標,將輻射定標后的影像轉(zhuǎn)為反射率,無人機集成GPS和高光譜相機集成的IMU的信息記錄相機的位置和姿態(tài)信息,基于相機的參數(shù)和區(qū)域DEM數(shù)據(jù)逐條帶對原始影像進行幾何校正,無人機影像經(jīng)過特征點提取匹配、單應(yīng)矩陣估計和光束法平差,通過CPU+GPU異構(gòu)計算處理模式自動快速拼接,獲得正射影像。
(3)地面水體光譜數(shù)據(jù)采集平臺采用觀測幾何模型,避開太陽直射反射和白帽的影響,通過移動平均、中值、低通濾波、濾波、小波去噪等方法對光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理及轉(zhuǎn)換,消除各種噪音的影響并突出目標光譜的某些細微差別。采用數(shù)值分析與文獻歸納相結(jié)合的方法,剔除水體吸收波段數(shù)據(jù)噪聲影響。采用人機智能交互的方式選取光譜信息的特征波段,精確識別各水體參數(shù)的光譜特征波段。
(4)以星-空-地觀測網(wǎng)絡(luò)立體獲取各尺度高光譜遙感數(shù)據(jù)后,通過實驗樣本光譜曲線和實地采樣點水體參數(shù)濃度和反射率光譜曲線,結(jié)合星載和無人機平臺獲取的高光譜遙感影像中采樣點像元光譜信息,進行光譜特性協(xié)同分析,采用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法,提取和篩選特征波段,精確識別敏感波段,然后光譜特性參量化,對高光譜曲線特征進行定量表達,用數(shù)值化的形式來描述反射率隨波長的變化特征[5]?;谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習、遺傳算法、支持向量機等人工智能算法,進行水體要素遙感反演模型構(gòu)建,采樣點光譜利用競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法(CARS)、偏最小二乘回歸(PLSR)方法,集主成分分析、典型相關(guān)分析和多元線性回歸分析于一身,選取最優(yōu)反演模模型,進行水質(zhì)參數(shù)反演計算與實地驗證和精度分析。
2.3監(jiān)測成果分析與評價
通過外業(yè)的數(shù)據(jù)獲取采集和內(nèi)業(yè)進行高光譜數(shù)據(jù)處理,形成符合要求的數(shù)據(jù)成果,采用協(xié)同分析數(shù)據(jù)的方式,綜合利用高光譜影像與光譜特性曲線的信息,以2/3地面采樣點作為校準集,1/3采樣點作為驗證集,分別構(gòu)建水體元素pH值、透明度、溶解氧、懸浮物、化學需氧量(COD)、總磷(P)和氨氮(NH3-N)以及水體重金屬的反演模型,經(jīng)過模型定性評價與定量推演計算水體元素含量與空間分布特征,實現(xiàn)精確識別與分類,形成水資源及其水環(huán)境分布情況,分析水體中元素遷移特征和影響范圍,利用多時相高光譜遙感數(shù)據(jù)進行水資源的變化監(jiān)測,形成水資源變化監(jiān)測報告[6]。
3.結(jié)語
常用的監(jiān)測方法主要以物理-化學的手段采集樣本數(shù)據(jù),通過化學、生物方法分析進行評定與預(yù)估,無法獲得大面積整體范圍的自然資源的元素含量分布。采用星-空-地高分高光譜遙感技術(shù)手段對自然資源(以水資源為例)進行監(jiān)測,能夠大面積、周期較短、宏觀性強,并且長期動態(tài)監(jiān)測,是一套切實可行的基于高分高光譜遙感技術(shù)的自然資源監(jiān)測工藝流程,能夠分析與監(jiān)測自然資源類型、面積、范圍、分布、生態(tài)功能和變化等基本狀況,可為自然資源環(huán)境動態(tài)監(jiān)測、預(yù)警、評估、治理等核心業(yè)務(wù)提供及時、準確、穩(wěn)定的空間信息服務(wù),為生態(tài)環(huán)境監(jiān)測和綜合治理提供決策輔助信息,特別是利用無人機靈活機動、實時性強獨特優(yōu)點可輔助相關(guān)部門實現(xiàn)快速應(yīng)急響應(yīng),有效支撐政府部門的宏觀決策,保障自然資源安全,促進自然資源利用合理規(guī)劃,強化生態(tài)環(huán)境保護與污染有效治理,促使自然資源和經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展,具有重大的經(jīng)濟、社會及生態(tài)效益。
參考文獻
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作者簡介:鄭志安(1988—),男,本科,工程師,主要從事地理信息、自然資源調(diào)查與監(jiān)測、國土空間規(guī)劃、智慧城市等技術(shù)應(yīng)用研究工作。FCE1E930-55DF-4897-9A20-3CF537BEE25E