一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法

本发明涉及水文遥感监测，尤其是涉及一种以藻华为示踪物的湖库表层流场的遥感提取方法。

背景技术：

1、湖泊与水库表层流是藻华漂移、污染物扩散、浮游植物迁徙等的重要载体，是研究湖库生态平衡、规划水体用途、进行水体保护等的重要参数。一种大范围、低成本、且长期的表层流监测方法具有极为重要的意义。现行的方法，如使用流速计或gps追踪器，只能测量单点数据，成本高且维护繁杂。利用遥感卫星提取表层水流流速流向，不仅零硬件成本，而且可同时获取大范围的观测数据。同时，遥感卫星不仅可满足未来的监测需求，也可追溯过去的水流情况，填补历史监测数据空白。

2、遥感卫星依赖于示踪物来监测表层流，藻华因漂浮在水面且随表层流移动，是一个理想的示踪物。我国湖库富营养化情况较为严重，如太湖、巢湖、滇池、呼伦湖等藻华现象十分普遍，且随着气候变化影响，藻华形势也会更加严峻。此外，过去20多年，高频遥感观测卫星如高分四号、modis、goci、goci-ii等，极轨卫星如高分一号、高分六号、环境一号、环境二号、landsat-8/9、sentinel-2等遥感卫星提供了较为充足的观测数据，而且未来也会有更多的遥感卫星升空。

3、虽然有研究利用遥感卫星来监测海洋浒苔绿潮的漂移轨迹，但湖库藻华漂移特征不同于浒苔。浒苔是大型藻类，可稳定漂浮在海洋表层，且漂移过程中受风力和洋流的共同作用。而湖库藻华则大多是微囊藻藻华，这类藻华浮力较小且不稳定，微风(风速2-3m/s之间)产生的扰动力即可造成其下沉，甚至完全消失。因此湖库藻华在特定条件下数小时内即可出现或消失，且藻华斑块的形状也会在短时间内发生显著改变，不利于遥感卫星追踪其运动轨迹。因此虽然目前有研究利用静止卫星goci监测藻华斑块质心的水平运动，但由于藻华斑块的形状和质心的相对位置在持续变化，导致该研究中计算出的水平运动速度(0.16-3.53m/s)比人工原位观测到的藻华漂移速度(0.01-0.327m/s)大了10倍，也远超过人工监测到湖泊表层流流速。因此建立一个准确的藻华漂移速度和方向的遥感提取算法是获取湖库表层水流流速流向的关键。

技术实现思路

1、本发明的目的是克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种利用区域交叉相关算法和多源遥感卫星并以藻华为示踪物的水体表层流场的提取方法。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

3、一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，方法步骤包括：

4、获取多源遥感卫星在同一时间段内的时间序列遥感数据，前后时间间隔通常不超过6小时；

5、基于时间序列遥感数据，计算不同时刻卫星遥感图像的藻华指数，并得到时间序列藻华指数图像；

6、对时间序列藻华指数图像采用区域交叉相关算法，对相邻时刻中的所有藻华像素进行位置匹配；

7、提取相邻时刻的藻华漂移方向和距离，并以藻华的漂移速度和方向作为水体表层流的流速和流向。

8、进一步地，获取所述时间序列遥感数据后，对图像进行预处理，包括辐射校正、瑞丽散射校正、几何空间校正、去云以及陆地掩膜。

9、进一步地，所述藻华指数为用于提取藻华密度的遥感反演指数，包括归一化植被指数ndvi、浮游藻类指数fai、替代型漂浮藻类指数afai以及叶绿素浓度。

10、进一步地，所述基于藻华指数采用区域交叉相关算法对相邻时刻中的所有藻华像素进行位置匹配具体为：

11、在第一时刻划定一个设定大小的像素块；

12、在第二时刻以像素块中心位置为圆心，划定一个搜索半径为r的搜索区域；

13、计算第一时刻像素块与第二时刻搜索区域内的所有像素块的相似度；

14、选取第二时刻搜索区域内与第一时刻像素块相似度最大的像素块。

15、进一步地，所述相似度计算所采用衡量相似度的系数包括：归一化相关系数、方误差、结构相似度指数和/或余弦相似度。

16、进一步地，所述位置匹配的搜索半径r根据藻华最大漂移速度，前后两个时刻的时间差和遥感卫星的空间分辨率确定，具体为：基于藻华最大漂移速度和前后两个时刻的时间差得到藻华可能的最大漂移距离，再将藻华最大漂移距离除以遥感图像空间分辨率，即得到搜索半径。

17、进一步地，所述提取相邻时刻的藻华漂移方向和距离具体为：

18、根据藻华像素位置匹配结果，利用滑动窗口法，遍历第一时刻所有的藻华像素；

19、计算藻华像素在两个时刻的相对位移和移动方向；

20、将相对位移除以两个时刻的时间间隔，计算得到像素级藻华漂移速度和方向。

21、进一步地，所述藻华像素是根据藻华指数阈值来判定，具体的阈值选择需依据具体的湖泊条件、遥感卫星传感器参数。

22、进一步地，提取相邻时刻的藻华漂移方向和距离后，对获取的像素级藻华漂移速度和方向数据进行滤波处理，包括计算中心像素与周围像素的相似度，并设置相似度阈值，将低于阈值的像素删除。

23、进一步地，所述以藻华为示踪物，藻华漂移速度和方向也即是表层流流速和流向，利用遥感卫星追踪藻华漂移轨迹来计算表层流流速和流向。

24、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

25、本发明提出了的方法，利用多源遥感卫星数据，通过区域交叉算法，对前后时刻的藻华指数图像进行处理，对两个时刻中的所有藻华像素进行逐一位置匹配，进而获得藻华漂移方向和距离，即表层流的流速和流向。在藻华漂移速度提取方面，相较于通过监测藻华斑块质心的方案，能够克服藻华斑块形状变化造成的影响，获取的藻华漂移速度与方向的准确性更高。此外，本发明首次提出以藻华为示踪物，利用遥感技术手段获取长时间、大范围湖库表层流场数据。并且，通过本发明所提出的方案可追溯过去，填补历史监测空白，极大支持了以往因缺乏观测数据而无法开展的三维水动力模型开发工作；可作为水流的常规监测之一，且无需额外的硬件和运维成本，具有广泛的应用前景和商业价值。

技术特征：

1.一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，其特征在于，所述方法步骤包括：

2.根据权利要求1所述的一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，其特征在于，获取所述时间序列遥感数据后，对图像进行预处理，包括辐射校正、瑞丽散射校正、几何空间校正、去云以及陆地掩膜。

3.根据权利要求1所述的一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，其特征在于，所述藻华指数为用于提取藻华密度的遥感反演指数，包括归一化植被指数ndvi、浮游藻类指数fai、替代型漂浮藻类指数afai以及叶绿素浓度。

4.根据权利要求1所述的一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，其特征在于，所述基于藻华指数采用区域交叉相关算法对相邻时刻中的所有藻华像素进行位置匹配具体为：

5.根据权利要求4所述的一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，其特征在于，所述相似度计算所采用衡量相似度的系数包括：归一化相关系数、方误差、结构相似度指数和/或余弦相似度。

6.根据权利要求4所述的一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，其特征在于，所述位置匹配的搜索半径r根据藻华最大漂移速度，前后两个时刻的时间差和遥感卫星的空间分辨率确定，具体为：基于藻华最大漂移速度和前后两个时刻的时间差得到藻华可能的最大漂移距离，再将藻华最大漂移距离除以遥感图像空间分辨率，即得到搜索半径。

7.根据权利要求4所述的一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，其特征在于，所述提取相邻时刻的藻华漂移方向和距离具体为：

8.根据权利要求7所述的一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，其特征在于，所述藻华像素是根据藻华指数阈值来判定，具体的阈值选择需依据具体的湖泊条件、遥感卫星传感器参数。

9.根据权利要求7所述的一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，其特征在于，提取相邻时刻的藻华漂移方向和距离后，对获取的像素级藻华漂移速度和方向数据进行滤波处理，包括计算中心像素与周围像素的相似度，并设置相似度阈值，将低于阈值的像素删除。

10.根据权利要求7所述的一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，其特征在于，所述以藻华为示踪物，藻华漂移速度和方向也即是表层流流速和流向，利用遥感卫星追踪藻华漂移轨迹来计算表层流流速和流向。

技术总结
本发明涉及一种以藻华为示踪物的湖库表层流场数据遥感提取方法，利用多源遥感卫星提取湖库藻华漂移速度和方向，从而间接获取表层流流速和流向，步骤包括：对多源遥感卫星观测数据进行整合；基于时间序列遥感数据，计算不同时刻卫星遥感图像的藻华指数，并得到时间序列藻华指数图像；对时间序列藻华指数图像采用区域交叉相关算法，对相邻时刻中的所有藻华像素进行位置匹配；提取相邻时刻的藻华漂移方向和距离，并以藻华的漂移速度和方向作为水体表层流的流速和流向。与现有技术相比，本发明无需额外的硬件成本，在藻华漂移的在线监测预警、湖库表层流的常规监测、湖库三维水动力建模中都有广泛的应用场景和商业价值。

技术研发人员：王登辉,黎雷,邵益生,史旭杰
受保护的技术使用者：同济大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/27