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使用NASA格倫高光譜成像儀進行實時HAB制圖

日期: 2020-07-30
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使用NASA格倫高光譜成像儀進行實時HAB制圖

有害藍藻(cyanoHABs)通常生長在世界各地的水生環(huán)境中,包括北美五大湖的淡水湖。營養(yǎng)物質(zhì)豐富或過量(例如N和P)的水體可以支持藍藻的快速生長。除此之外,水溫,風,浪和水流都會影響水華的形成和垂直分布。一些藍藻會產(chǎn)生有毒化合物從而危害動物和人類健康。因此對有害藻華的預先監(jiān)測顯得尤為重要。


【摘要】利用美國航空航天局(NASA)格倫研究中心開發(fā)的高光譜成像系統(tǒng)于2015年至2017年在伊利湖和俄亥俄河采集高空間分辨率數(shù)據(jù)。配合密歇根理工學院實施的替代校正方法,將HSI系統(tǒng)采集的輻亮度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量的反射率數(shù)據(jù),并使用現(xiàn)有算法實時監(jiān)測有害藻華。替代校正方法依賴于成像光譜恒定的目標以歸一化大氣和儀器校準信號的高光譜數(shù)據(jù)。對伊利湖西部盆地附近的一個大型瀝青停車場進行光譜特征分析,確定為一個合適的校正目標。機載HIS可以提供對水質(zhì)狀況的獨特見解。飛機可以在云層下運行,并且可以根據(jù)需要選擇和更改飛行路線,這比基于空間平臺的靈活性更大。HIS能以較高的空間分辨率(~1 m)采集數(shù)據(jù),從而可以監(jiān)測小型水體,檢測小塊的表面浮渣,以及監(jiān)測水華與感興趣目標(例如進水口)的接近程度。借助這種新的快速周轉(zhuǎn)時間,機載數(shù)據(jù)可以作為現(xiàn)有衛(wèi)星平臺的補充監(jiān)測工具,針對關(guān)鍵區(qū)域并按需響應水華事件。

使用NASA格倫高光譜成像儀進行實時HAB制圖

2015年NASA GRC HIS停車場反射率。粗紅線表示ASD FieldSpec III的原位反射率。校正前,HIS光譜表現(xiàn)出異常低的反射率,且光譜畸形。校正后,除了3個多云天的2個(虛線所示)外,HIS光譜分布在原位反射光譜周圍。

使用NASA格倫高光譜成像儀進行實時HAB制圖

圖中顯示了2015年(A)和2016年(B)的典型水生光譜,包括ASD FieldSpec III的原位光譜和HIS系統(tǒng)的機載數(shù)據(jù)(校正前后)。差異線(黑色)是校正后的HIS信號減去ASD信號。同時顯示了2015年(C)和2016年的校正因子。2016年校正因子變化比較平坦,比2015年校正因子低的多。

使用NASA格倫高光譜成像儀進行實時HAB制圖

美國國家航空航天局格倫研究中心高光譜成像系統(tǒng)自2015年8月10日開始追蹤托萊多取水口附近,用CI(A)和SSI(B)算法處理后結(jié)果顯示了藻華和表面浮渣的空間變異性。HIS圖像的高分辨率揭示了天基觀測平臺掩蓋的細節(jié)。托萊多取水口用黑色圓圈表示。

使用NASA格倫高光譜成像儀進行實時HAB制圖

2015年9月3日,在俄亥俄河上使用CI算法處理的NASA GRC HIS航跡。飛行軌跡顯示在3個城市中:俄亥俄州米勒(A),俄亥俄州普羅克托斯維爾(B)和肯塔基州亨廷頓(C)。在飛行軌跡上,顏色從深綠到亮綠表明藍藻存在從低到中等,透明則表示CI算法未檢測到藍藻存在。

使用NASA格倫高光譜成像儀進行實時HAB制圖

2015年7月27日,NASA GRC HIS軌跡(基于HIS衍生的CI,從深綠到亮綠按比例著色)覆蓋在MTRIMODIS有害藍藻(cyanoHABs)制圖上(橙色部分)。紅點表示托萊多取水口。


【結(jié)論】NASA GRC HIS系統(tǒng)是高分辨率的高光譜成像儀,能夠在進行替代校正后生成高質(zhì)量的輻亮度數(shù)據(jù)及合理的反射率估計。結(jié)合易于實現(xiàn)和自動化的CI和SSI算法,近實時的處理大量飛行數(shù)據(jù)。飛機部署的靈活性(即在云下運行飛機路線的位置)與高分辨率和快速分析相結(jié)合,可提供對水質(zhì)狀況的獨特見解。雖然部署成本和機載遙感的有限空間覆蓋限制了對大型湖泊日常監(jiān)測的能力,但這是長期監(jiān)測目標區(qū)域(包括取水口和小型水體)的有效工具,同時還可按需求部署以捕獲水華事件。這種方法并不意味著取代可以提供有價值的全區(qū)域范圍的衛(wèi)星遙感技術(shù)。而是一個補充的數(shù)據(jù)集,有助于監(jiān)測cyanoHABs(現(xiàn)有系統(tǒng)無法輕易或有效監(jiān)測)。


【建議】替代校正技術(shù)將傳感器的HIS反射率充分轉(zhuǎn)換為表面反射率。未來的工作將集中在對天空漫反射進行校正,以消除水生光譜的影響。這將在生物光學算法(例如CPA-A,QAA和GIOP)的適用性中發(fā)揮至關(guān)重要的作用,這些算法可以檢索水的固有光學特性,但與像CI或SSI這樣的基于形狀的簡單算法相比,對天空污染的漫反射魯棒性較低。未來工作還應調(diào)查浮游植物和藍藻色素吸收和散射特征,以評估物種和大小分布,從而利用傳感器的高光譜性質(zhì)。此外,可用于cyanoHAB事件的早期監(jiān)測,這是當前使用CI方法無法實現(xiàn)的。


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