遥感技术在海洋污染监测中的应用

陈惠敏

惠安县海域动态监视监测中心 福建 泉州 362100

引言

海洋是“蓝色国土”，具有丰富的资源，我国40%人口与60%的国民生产总产值（GDP）集中在海岸带区域，这对于我国的经济发展具有重要的意义。长期以来，人们对海洋的调查只能通过船只在不同时间和不同地区对个别点进行监测，得到的数据量有限，难以满足经济生产的要求。要想对海洋有深入的认识和了解，必须要有更为高效的测试手段，而遥感技术的出现和发展满足了这方面的需求。卫星遥感凭借其快速、覆盖面积大等特点，成为目前海洋污染监测的主要手段之一。遥感监测是利用遥感技术进行海洋污染监测的技术方法，主要有赤潮监测、溢油监测等。遥感监测技术是通过航空或卫星等收集环境的电磁波信息对远离的环境目标进行监测识别，是一种先进的环境信息获取技术，在获取大面积同步和动态环境信息方面“快”而“全”，是其他检测手段无法比拟和完成的。因此，得到日益广泛的应用。

1 遥感监测的机理

根据仪器的工作波谱特性，遥感技术可分为物理场(如磁场)遥感技术、声呐遥感技术和电磁波遥感技术；根据传感器的工作方式，可分为主动式遥感和被动式遥感；根据工作平台可分为地面遥感技术、航空遥感技术和航天遥感技术；根据应用领域，可分为海洋遥感技术、气象遥感技术、环境遥感技术和资源遥感技术。

海洋遥感技术指的是用遥感技术监测海洋中各种现象和过程的方法，研究对象为海洋和海岸带。其工作原理是：海洋不断地向周围辐射电磁波能量，同时海面也在反射（或散射）太阳照射在海面上以及人造辐射源（如雷达）覆盖在海面上的电磁波能量，这些辐射或反射的电磁磁能量能被传感器接收、记录，再通过传输、加工和处理，就可以得到海洋的图像或数据资料。

2 海洋监测的特点

由于海洋是由不断运动的水体组成，海洋环境与陆地、大气环境存在极大不同，因此海洋监测与陆地、大气监测也存在差别，不仅在光谱域特性不同，而且在空间域和时间域上也有明显差异，海洋监测有以下的特点：

2.1 全天候、全天时、不间断监测

对于海洋动力学过程探测，如海面风场、浪场、潮汐、风暴潮、漂浮海冰等，要获得精确的数据，要求具有全天候全天时探测能力。有些海洋现象出现的时间短，如海洋赤潮从发生到消隐，有时也只有几天时间，溢油污染从发生到扩散，短的只有一两天；潮汐在一天内有涨落变化；热带风暴潮也是瞬息变化，为了捕捉这些现象，在时间上需要全天候、全天时、不间断监测。

2.2 大区域监测

为了研究大洋洋底地形、海面拓扑结构、大气环流、冰盖等全球尺度现象，以及中长期海况预报和海平面变化的研究等，在空间上要求有大区域，甚至是全球或半球检测能力。

2.3 高精度和高灵敏度

虽然某些海洋现象只需定性测量，但大部分海洋监测都要求定量测量，如海面风速和风向，有效浪高，海平面高度等。同时为了保证精度，要求仪器的信噪比要高。此外，若要兼顾海岸带测量或在有云天气时的探测，探测器的动态范围要宽，数据量化精度也要高。如海洋水色探测器接收的是离水辐射率，它是指经水体各类分子散射后离开水面的反射通量，其值比陆地上低一个数量级，所以要求测量仪器的灵敏度比陆地探测器要高10倍。

2.4 复合测量

海洋过程是多种因素共同作用的综合过程，在研究中需要对多个参变量进行测量，但很难用一个探测器来测量众多参变量，因而需要多个探测器复合测量，如风生浪，其有效波高可由雷达高度计测得；波长与波向要用波散射计或合成孔径雷达测量；浪波图像则靠合成孔径雷达获取；海面风速风向靠风散射计测得。又如极地海冰，其冰面高度可由雷达高度计给出，冰面积雪和纹理则要从合成孔径雷达图像得到，海冰聚集度和分类则由微波辐射计测量。

3 卫星遥感在海洋污染监测中的应用

3.1 赤潮遥感监测

赤潮，国际上也称其为“有害藻类”或“红色幽灵”，是在特定的环境条件下，海水中某些浮游植物、原生动物或细菌爆发性增殖或高度聚集而引起水体变色的一种有害生态现象，是海洋生态系统中的一种异常现象。它是由海藻家族中的赤潮藻在特定环境条件下爆发性地增殖造成的。根据引发赤潮的生物种类和数量的不同，海水有时也呈现黄、绿、褐色等不同颜色。近几年，我国沿海地区赤潮的发生比较频繁，严重地破坏了海洋渔业资源和渔业生产，恶化海洋环境，损害海滨旅游业，给海洋经济造成巨大的损失，已成为我国主要海洋灾害之一。

对赤潮特征的研究表明，赤潮发生时会有海水表面温度升高，甚至出现局部水面高温现象。也就是说，海水温度是赤潮生物繁殖、赤潮形成与维持的重要因素。利用卫星发送的海温场资料，通过对卫星图片分析和演算获得的SST，监测近海水体的异常高温区来判断赤潮的发生、发展、流向和消失。为了排除水体中悬浮物质的干扰，将赤潮信息准确提取出来，需要计算监测海区的生物量，得到监测海区的生物量分布图。生物量的变化情况直接反映了海区中浮游植物的含量情况。研究结果表明，在赤潮发生海域，生物量的值明显偏高。通过生物量等值线图，可从整体上获得浮游植物在海区中的大体运动趋势，从而使对赤潮的跟踪监测成为可能。

3.2 绿潮遥感监测

绿潮是在特定的环境条件下，海水中某些大型绿藻（如浒苔）爆发性增殖或高度聚集而引起水体变色的一种有害生态现象，也被视作和赤潮一样的海洋灾害。绿潮是一种海洋大型藻类大量聚集的现象，发生在我国海域的绿潮藻类主要是浒苔，浒苔藻体呈鲜绿色或淡绿色，藻体长可达1～2m，直径可达2～3mm[1]。浒苔可以食用、入药，还可以作为农业肥料和添加饲料使用。但其在近海近岸大量聚集堆积死亡后，会腐烂发臭，从而影响海水水质、岸边景观和船舶航行。如2008年青岛近海的绿潮灾害，直接危及青岛奥帆赛的举行。

绿潮生物体内含有大量的叶绿素，颜色类似植物的绿色，所以其在海洋上层大规模聚集可通过卫星光学遥感的方式进行识别。国内外学者针对绿潮进行了大量的研究工作，提出了许多绿潮遥感监测算法，如单波段分割算法、多波段比值算法、监督分类法、支持向量机、辐射传输模型法等。

3.3 溢油遥感监测

在石油勘探、开发、炼制及运储过程中，由于意外事故或操作失误，造成原油或油品从作业现场或储存器里外泄，溢油流向地面、水面、海滩或海面，同时由于油质成分的不同，形成薄厚不等的一片油膜，这一现象称为溢油。卫星遥感可以实现对海洋大范围、全天候的污染监测，利用卫星上的可见光/多光谱辐射传感器，不仅可以测定海面油膜的存在，还可以测定油膜扩散的范围、油膜厚度及污染油的种类。通过监测水温、水色和海面磷酸盐浓度等因素及其变化，可以给出赤潮的位置、范围及扩散漂移方向等信息。应用卫星数据能够及时、大范围地获取溢油信息，同时可以引导船只进行执法监察，并可依据遥感卫星连续跟踪油污范围和溢油扩散方向，利于确定最佳油污清除方案。

溢油量的确定取决于油膜厚度的确定，根据油膜厚度的分布以及溢油范围的分布可以估算溢油总量。溢油厚度通过建立相关反演模型，通过算法估算而实现。由于随着油膜厚度的变化，入射油层的入射光在油膜以及水面下的辐射传输会有所不同，这正是建立油膜厚度反演模型的理论依据。由于油膜对入射光的分子散射作用，使得油膜光谱反射率会随着油膜厚度的变化而发生改变。溢油量的监测属于定量遥感范畴，故受到各方面因素的影响，监测可行性、精度都存在不足，不如溢油范围监测那么成熟。

4 卫星遥感在海洋污染监测中的发展趋势

随着科学技术的发展，人类与海洋的关系越来越密切，对海洋环境的保护也越发重要。传统海洋监测技术主要适应近海环境监测，监测范围短，采用低维度监测技术，监测精度低，对污染源监测时间长，发现某处存在污染源后由于监测时间较长，污染源可能已漂到另一区域，对此，提出海洋环境污染信息智能图像监测技术。实验结果表明，提出的海洋环境污染信息智能图像监测技术，能够实现全覆盖的高精度海洋污染监测，并可以提取海洋环境污染样品信息。

4.1 引入智能数字遥感技术

引入智能数字遥感技术是依托遥感卫星，构建智慧型数据模块实现海洋环境污染的监测，通过多层数据库进行筛选分析获得可用信息。智能数字遥感技术结构包括图像层、海洋信息表示层及海洋分析显示层[2]。图像层作用是利用遥感卫星对海洋环境进行遥感识别，将拍摄图片进行简单处理打包，通过无线传输送到海洋信息处理界面。海洋信息处理层将图像层所监测信息进行数字化表示，依托海洋对象数据库、海洋环境物理场分析数据库进行处理。数据传递到分析显示层，进行数据分析。分析显示层对海洋信息表示层的数据信息进行接纳，利用数据链路模式、图像数据模块以及数据挖掘技术等进行图像处理，智能数据遥感数据库结构流程如图4-1所示。

海洋卫星图像数据库主要作用是对卫星图像处理分割、对象识别，构建多维图像组织，计算图像物理间距。海洋对象数据库主要作用是对海洋环境物理场流形，海洋物理场流形内嵌维度，低微分布分析，海洋对象特征提取。

4.2 利用水质传感器采集污染源数据

水质传感器作为海洋环境污染监测技术重要手段之一，本文利用水质传感器进行海水pH值监测、海水溶解氧监测、海水电导率监测、海水温度监测。水质传感器包含传感器及对应作用如表1所示。

表1 传感器名称及对应作用

水质立体传感装置包含立体感应原件，能够同时对多个监测源进行监测。对集成pH值监测装置、海水溶解氧监测装置、海水电导率监测装置以及海水温度监测装置进行综合信号的采集。传输装置将感应信号，以脉冲电流形式进行无线传输，显示在计算机图像系统中。

4.3 优化大数据对比分析法

依托智能数字遥感技术和水质传感器监测技术的综合数据采集，对污染信息充分提取，由于提取数据量巨大，对比分析难度大。针对以上问题，优化大数据对比分析法对采集数据进行处理[3]。首先将采集的数据源类型进行重新定义，通过对图像信息以及数据源的提取，与标准污染图像以及污染参数进行大数据对比，得出综合监测结果。基于海洋实际情况，存在逆流、顺流、海风、能见度低等因素，对采集的大数据会产生“合理量化”影响，当产生数据涡流时，监测数据分析量化会有所变化。数据涡流对污染数据分析造成很大的难度。因此需要对不同数据变相、数据矢量以及数据失衡度进行统一量化。

5 结束语

我国是一个毗邻太平洋的海洋大国，海域广袤、海岸线漫长、岛屿众多。频发的海洋灾害给我国的经济发展带来了巨大的影响。随着我国海洋卫星的发展，其快速、高频次、长期连续观测优势成为观测海洋，监测海洋污染的技术支撑和保障服务手段，也成为中国空间基础设施和海洋立体监测体系的重要组成部分。海洋污染的遥感监测已广泛应用于我国海洋防灾减灾，发挥了重要的作用，最大限度地减轻了人员伤亡和财产损失。