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使用NASA格倫高光譜成像儀進(jìn)行實(shí)時(shí)HAB制圖

日期: 2020-07-30
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使用NASA格倫高光譜成像儀進(jìn)行實(shí)時(shí)HAB制圖

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


【摘要】利用美國航空航天局(NASA)格倫研究中心開(kāi)發(fā)的高光譜成像系統于2015年至2017年在伊利湖和俄亥俄河采集高空間分辨率數據。配合密歇根理工學(xué)院實(shí)施的替代校正方法,將HSI系統采集的輻亮度數據轉換為高質(zhì)量的反射率數據,并使用現有算法實(shí)時(shí)監測有害藻華。替代校正方法依賴(lài)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據。對伊利湖西部盆地附近的一個(gè)大型瀝青停車(chē)場(chǎng)進(jìn)行光譜特征分析,確定為一個(gè)合適的校正目標。機載HIS可以提供對水質(zhì)狀況的獨特見(jiàn)解。飛機可以在云層下運行,并且可以根據需要選擇和更改飛行路線(xiàn),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)采集數據,從而可以監測小型水體,檢測小塊的表面浮渣,以及監測水華與感興趣目標(例如進(jìn)水口)的接近程度。借助這種新的快速周轉時(shí)間,機載數據可以作為現有衛星平臺的補充監測工具,針對關(guān)鍵區域并按需響應水華事件。

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2015年NASA GRC HIS停車(chē)場(chǎng)反射率。粗紅線(xiàn)表示ASD FieldSpec III的原位反射率。校正前,HIS光譜表現出異常低的反射率,且光譜畸形。校正后,除了3個(gè)多云天的2個(gè)(虛線(xiàn)所示)外,HIS光譜分布在原位反射光譜周?chē)?/span>

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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系統的機載數據(校正前后)。差異線(xiàn)(黑色)是校正后的HIS信號減去ASD信號。同時(shí)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(jìn)行實(shí)時(shí)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自2015年8月10日開(kāi)始追蹤托萊多取水口附近,用CI(A)和SSI(B)算法處理后結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(guān)測平臺掩蓋的細節。托萊多取水口用黑色圓圈表示。

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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(gè)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(jìn)行實(shí)時(shí)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(zhù)色)覆蓋在MTRIMODIS有害藍藻(cyanoHABs)制圖上(橙色部分)。紅點(diǎn)表示托萊多取水口。


【結論】NASA GRC HIS系統是高分辨率的高光譜成像儀,能夠在進(jìn)行替代校正后生成高質(zhì)量的輻亮度數據及合理的反射率估計。結合易于實(shí)現和自動(dòng)化的CI和SSI算法,近實(shí)時(shí)的處理大量飛行數據。飛機部署的靈活性(即在云下運行飛機路線(xiàn)的位置)與高分辨率和快速分析相結合,可提供對水質(zhì)狀況的獨特見(jiàn)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測的能力,但這是長(cháng)期監測目標區域(包括取水口和小型水體)的有效工具,同時(shí)還可按需求部署以捕獲水華事件。這種方法并不意味著(zhù)取代可以提供有價(jià)值的全區域范圍的衛星遙感技術(shù)。而是一個(gè)補充的數據集,有助于監測cyanoHABs(現有系統無(wú)法輕易或有效監測)。


【建議】替代校正技術(shù)將傳感器的HIS反射率充分轉換為表面反射率。未來(lái)的工作將集中在對天空漫反射進(jìn)行校正,以消除水生光譜的影響。這將在生物光學(xué)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(xué)特性,但與像CI或SSI這樣的基于形狀的簡(jiǎn)單算法相比,對天空污染的漫反射魯棒性較低。未來(lái)工作還應調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事件的早期監測,這是當前使用CI方法無(wú)法實(shí)現的。


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