1、河海大學學士論文 基于C8051F360水情匯聚節點設計 基于HJ-1CCD的環境處理的應用 專業年級 13級信號處理 學 號 131307020030 姓 名 袁家棟 2013年12月 中國 南京 河 海 大 學2 摘 要現今我國的環境問題日益嚴重，其中水污染和空氣霧霾等引起了全國范圍內的高度關注。可持續發展是我國的重要戰略目標，這就意味者我們必須要有一套行之有效的處理方案。而對于環境的監控監測是預防與提前預警的重要方面，但是之前我國并沒有十分有效的監測監控手段。在2008年之前，我國主要都是使用中巴地球資源衛星（CBRS)，地球觀測系統(EOS)衛星和美國航空航天衛星(NANS)對我國境內

2、的環境問題進行監測，但是受限于技術以及其他一方面原因，監測效果一般。于是我國下定決心，研制屬于中國自己的環境衛星，并于08年與12年發射成功，也就是環境一號衛星。該衛星具有很高的時間分辨率與空間分辨率，使用CCD拍攝的遙感圖像具有十分高的精確度，為我國環境發展做出了巨大的貢獻。本文主要介紹HJ-1在太湖水治理方面的應用以及其獨特的優越性。關鍵詞：HJ-1；CCD；環境污染；水體治理13 緒 論環境一號衛星(全稱：環境與災害監測預報小衛星星座, 簡稱“環境一號”，代號HJ-1)是中國第一個專門用于環境與災害監測預報的小衛星星座，是中國繼氣象、海洋、資源衛星系列之后發射的又一新型的民用衛星系統。環

3、境一號衛星由兩顆光學小衛星（HJ-1A、HJ-1B）和一顆合成孔徑雷達小衛星（HJ-1C）組成，具有中高空間分辨率、高時間分辨率、高光譜分辨率、寬觀測帶寬性能，能綜合運用可見光、紅外與微波遙感等觀測手段彌補地面監測的不足，可對中國環境變化實施大范圍、全天候、全天時的動態監測，初步滿足中國大范圍、多目標、多專題、定量化的環境遙感業務化運行的實際需要。環境一號衛星系統的建設在國家環境監測發展中具有里程碑意義，標志中國環境監測進入衛星應用的時代【1】。中國環境衛星遙感應用需求分析表明，為實現對我國生態破壞、環境污染進行大范圍、全天候、全天時動態監測，全面反映生態環境質量變化的過程和趨勢進行預測，必須

4、要發展我國自己的環境衛星系統。 1998年環境保護部與國家減災委員會共同提出“環境與災害監測預報小衛星星座系統”建設方案，2002年原國防科工委正式將“環境與災害監測預報小衛星星座”命名為“環境一號衛星”（代號HJ-1），并列入民用航天“十五”計劃和中國航天白皮書民用衛星發展重點。 環境一號衛星系統建設的主要任務是利用我國自主小衛星星座，形成對我國生態環境和災害遙感監測的能力，為我國環境保護與防災減災提供遙感信息與技術支撐，全面提高我國環境和災害信息的獲取、處理和應用的水平【2】。“環境一號”A/B星的衛星數據不僅能為環境與減災業務運行系統提供重要保障，還將成為很多部門日常業務的重要數據源。基

5、于環境衛星數據建立的環境與減災應用系統，對推動遙感衛星業務服務具有重要的示范作用。孫來燕對媒體表示，除具有高時間分辨率外，“環境一號”A/B星還有超光譜成像等技術創新點，并將承擔亞太國際合作等重要任務，對推動中國遙感衛星國際合作以及在國際衛星相關事務等方面具有非常重要的作用。航天專家稱，面對中國復雜的自然環境以及頻發的自然災害，出于生態環境保護考慮及可持續發展戰略要求，建立起具有中高空間分辨率、高時間分辨率、高光譜分辨率、寬觀測幅寬性能，能綜合運用可見光、紅外與微波遙感等觀測手段，由光學衛星和合成孔經雷達衛星組成的“環境與災害監測預報小衛星星座”系統，對中國而言已是當務之急。第一章 HJ-1在

6、水體遙感圖像上的應用 一、HJ-1 CCD的具體參數環境與災害監測預報小衛星星座由2顆光學小衛星和1顆合成孔徑雷達小衛星構成,分別稱為環境一號A星(HJ-1-A)、環境一號星(HJ-1-B)和環境一號C星(HJ-1-C)。其中已發射的HJ-1-A光學有效載荷為2臺寬覆蓋多光譜可見光相機和1臺超光譜成像儀,HJ-1-B光學有效載荷為2臺寬覆蓋多光譜可見光相機和1臺紅外相機,而未發射的HJ-1-C有效載荷為合成孔徑雷達。相對于其他中高分辨率衛星傳感器,環境一號衛星CCD傳感器具有幅寬大、時間分辨率高等獨特優點,是藍藻信息提取極具價值的數據源。其中CCD傳感器參數見表1【3】。表1HJ-1A/1B寬

7、覆蓋多光譜可見光相機主要技術指標項目性能幅寬(km)360(2臺組合700km)星下點地面像元分辨率(m)30譜段設置(m)B1 0.430.52B2 0.520.60B3 0.630.69B4 0.760.90信噪比(S/N)48dB增益控制每個譜段設置2檔增益控制,各譜段分別可調動態范圍W/(m2Srm)B1 316/197B2 334/195B3 246/145B4 246/163中心像元配準精度±0.3像元量化值(bit)8定標精度相對定標精度5%,絕對定標精度10%2、 與EOS-MODIS對于太湖遙感圖像的對比為了對太湖水華分布信息進行遙感監測、考察惡劣氣象條件干擾時水華

8、遙感監測情況,并且與EOS-MODIS數據比對,充分評價HJ-1A/B的CCD數據的水華遙感監測能力,選擇采用了太湖部分被云層覆蓋時的HJ-1CCD數據,2008年10月2日10:56影像見圖1(),2008年10月8日10:57影像見圖1()。 (a) (b)圖1HJ-1CCD影像數據 我們選用EOS-MODIS相同時間段內的遙感圖像，并且將其與HJ-1CCD的圖像一起經過假彩色合成，NDVI和目視解譯的圖像處理方法，進行對比分析。 (a) (b) (c) 圖22008年10月2日HJ-1CCD數據藍藻水華分布范圍 HJ-1CCD數據10月2日10:56影像假彩色合成處理見圖2(),NDVI

9、處理見圖2(),目視解譯處理見圖2()。圖2中:紫色和藍色為正常水體,綠色為藍藻聚集區域,白色為云層。EOS-MODIS數據10月2日13:01影像假彩色合成處理見圖3(),NDVI處理見圖3(),目視解譯處理見圖3()。圖3中:藍色為正常水體,綠色為藍藻聚集區域,白色為云層。 (a) (b) (c)圖32008年10月2日EOS-MODIS數據藍藻水華分布范圍 HJ-1CCD數據10月8日10:57影像假彩色合成處理見圖4(),NDVI處理見圖4(),目視解譯處理見圖4()。圖4中:紫色和藍色為正常水體,綠色為藍藻聚集區域,白色為云層。 (a) (b) (c) 圖42008年10月8日HJ-

10、1CCD數據藍藻水華分布范圍 EOS-MODIS數據10月8日影像10:53假彩色合成處理見圖5(),NDVI處理見圖5(),目視解譯處理見圖5()。圖5中:藍色為正常水體,綠色為藍藻聚集區域,白色部分為云層。 (a) (b) (c)圖52008年10月8日EOS-MODIS數據藍藻水華分布范圍從上面的圖像對比中可以明顯看出，當前應用于HJ-1數據較成熟的大氣糾正方法尚在研究之中,但就算是不成熟的糾正方法，與之對比EOS-MODIS數據大氣校正前后NDIV的變化趨勢基本上相同,遙感影像提升不明顯【4】。用于典型對比的HJ-1CCD數據見圖6(),EOSMODIS數據見圖6()。(a)(b)圖6

11、HJ-1CCD數據與MODIS數據藍藻水華識別比較EOS-MODIS數據因空間分辨率導致在云層部分覆蓋太湖時水體和云層分別和藍藻信息發生“混合”,尤其條帶狀分布的水華區域會形成塊狀,從而使藍藻水華發生面積的解譯結果產生正誤差,解譯對比結果如見表2。HJ-1CCD數據比EOS-MODIS數據反映藍藻水華的分布信息準確,對條帶狀水華紋理細節具有良好表現,也能準確區分出絮狀藍藻水華區域形態和聚集程度,同時受云層等因素的干擾相對較小,也適合利用NDVI等植被指數法輔助目視解譯判讀,以增強水華監測數據的準確性與客觀性。HJ-1衛星CCD數據在太湖水華業務化監測中具有良好的使用價值和應用潛力。綜上，HJ-

12、1CCD數據相對傳統的EOS-MODIS數據在空間分辨率上有優越性,具有良好抗云層干擾能力，在太湖藍藻遙感監測、細化評估藍藻水華災害情況及惡劣觀測條件如多云天氣下的監測等方面優勢明顯。表2 HJ-1CCD和EOS-MODIS水華解譯能力對比藍藻信息EOS-MODISHJ-1CCD10月2日水華面積 A/km232730910月8日水華面積 A/km26445條帶狀分布水華難于識別，易形成誤差較清晰絮狀分布水華一般較清晰云藻混合區域較難區分較清晰，可明顯區分抗云層干擾能力較弱較強時間分辨率較好好空間分辨率25030 第二章 HJ-1在水體處理上的應用1、 使用HJ-CCD數據推算太湖水體參數目前

13、反演內陸水體懸浮物濃度的方法主要有基于統計關系的經驗方法和基于生物光學模型的矩陣反演方法【5,6】。經驗方法是通過建立遙感數據與同步水面監測數據之間的統計關系得到的，經驗方法使用起來非常方便，但是由于每次實驗條件和環境影響因素都有差異，基于統計的相關模型都常常不穩定。矩陣反演方法能夠基于生物光學模型反演水質參數，具有明確的物理意義。在這里，在分析獲取太湖四季的固有光學量和表現光學量數據的基礎上，構建太湖水體懸浮物濃度反演方法，并利用2009年3月14日獲取的HJ-CCD圖像及水面準同步測量數據對反演結果進行檢驗。首先在太湖水域選取幾個典型的采樣點，分別測量反射率為30%的標準灰板、水體和天空光

14、，得到光譜儀面向標準灰板、水體和天空時的測量信號平均值：LP()、LSW()、LSKY()。利用這3個量可以進一步計算水色遙感中的常用參量-遙感反射率（RRS()）: （1） 其中，LW()為離水輻亮度，Ed()為水面以上下行輻照度；()是由實驗室內標定得到的標準灰板的反射率；r是天空光在氣-水界面的反射率。再進行水體采樣，采集大約0至50厘米深度的水體。水面采集的水樣送到實驗室進行分析處理，進而獲得水質參數和水體固有光學量等數據，其中包括總懸浮物濃度（CS)、葉綠素a濃度（Cchl-a）、光束衰減系數（C)、總懸浮物吸收系數（ap()、非色素懸浮物吸收系數（ad()和CDOM吸收系數（acd

15、om()）,通過進一步計算可以獲得的參數包括浮游植物吸收系數（aph()）和總懸浮物散射系數（bp()）【7】。最終得到的太湖四季的浮游植物色素吸收系數aph()、非色素懸浮物吸收系數ad()、CDOM吸收系數acdom()和總懸浮物散射系數bp()的均值如圖7。從圖7中可以看出，太湖四季的aph()、ad()、acdom()和bp()的均值在750nm附近都降到了0附近，遠小于純水的吸收系數，這說明太湖水體在近紅外波段的光場不受浮游植物色素、非色素懸浮物和CDOM吸收作用的影響，主要受純水吸收作用的影響。bp()的曲線可以用負指數模型進行擬合，經過擬合得到的950nm的bp(950nm)的最

16、小值大于7，遠大于純水的散射系數。這說明近紅外波段的太湖水體光場的散射作用主要受懸浮物的影響。實驗獲取的太湖四季的遙感反射率Rrs()的均值如圖8所示。從圖中可以看出，實驗獲取的太湖四季的遙感反射率Rrs()的均值在950nm以后都接近于0，但是在近紅外波段750至950都是明顯的大于0，這主要是由于近紅外波段仍然有強烈的懸浮物散射作用。圖7 太湖實驗獲取的aph()、acdom()、ad()和bp()的均值圖8 太湖實驗獲取的太湖水體遙感反射率均值 對于太湖這種渾濁水體，近紅外波段的反射率很高，而且近紅外波段的反射率是由懸浮物的散射作用決定的，與其他的水質參數的作用無關，因此，近紅外波段是反

17、演太湖水體懸浮物濃度的最佳波段【8】。內陸水體中最常用的生物光學模型如下所示【9】：（2）其中R（0-）是剛好在水面以下輻照度比，f是一個與光場分布有關的參數，a是水體總的吸收系數，bb是水體總的后向散射系數。將上式中的吸收系數和散射系數展開，同時將R（0-）（）用遙感反射率RRS（）表示，得到：（3）其中，bbp是純水后向散射系數，v是觀測天頂角，r（v）是水-氣界面反射率，s是太陽天頂角，r（s）是氣-水界面反射率，n是水體折射指數，Q是水下上行輻照度與輻亮度的比值，bp（）是懸浮物單位散射系數，是懸浮物后向散射比例系數。在近紅外波段，aph（）、ad（）和acdom（）都大約降至0，純水

18、的后向散射系數bbw也降至非常小，而且遠小于懸浮物后向散射系數，因而可以忽略。此時方程（3）可以簡化為： （4）由上式可以得到懸浮物濃度CS的計算公式： （5）由上式可以看出，利用一個近紅外波段（）的遙感反射率（Rrs（）就可以計算懸浮物濃度Cs。于2009年3月14日北京時間10:58獲取了HJ-1ccd圖像，獲得HJ-1ccd第四波段的遙感圖像之后，根據公式（5），計算得到懸浮物濃度。并測量了同時的采樣點的懸浮物濃度數據，進行誤差比較。最終得出的相對誤差只有3%左右。2、 使用CBRS數據推算太湖水體參數同時采用了同一種方法，也就是生物光學模型，公式與方法相同，但是使用的是CBRS2對太湖

19、的遙感圖像，最終得出的相對誤差值為21.8%【10】。由此我們可以看出HJ-1相對于CBRS性能更加優越，HJ-1的高時間，高空間分辨率使得HJ-1更加適合于實時的，高精確的遙感圖像需求。第三章 HJ-1未來的展望從08年環境一號衛星發射以來，國內涌現了很多基于環境一號衛星的論文，本文只重點介紹了其在治理與檢測太湖水體中的應用。實際上，環境一號衛星的應用范圍十分之廣泛，可以應用于農業，估計小麥成長狀況與分布情況；可以應用于環境，對可焚燒作物秸稈進行監控；可以應用于海洋，對我國周邊海域進行實時監測以及等等【11】。本文的一系列數據已經說明了環境一號衛星與過去的CBRS,EOS等對比具有明顯的優勢

20、。但是環境一號衛星也有薄弱的地方，那就是HJ-1CCD近紅外波段在水體信息采集中都存在不同程度為零的現象，其中HJ-1B/CCD2最為凸顯。HJ-1B/CCD1在南海海域水體信息采集過程中存在著明顯的太陽耀斑現象，HJ-1A/CCD1偶爾也有太陽耀斑現象的出現，這可能與環境一號CCD相機為非水色遙感器，其觀測角度沒有針對水體特性而設計有關，因而在水體信息提取中，不可忽略太陽耀斑的影響。在未來使用中可以先使用環境一號CCD相機數據對數據質量進行檢測【12】。可以預見，在不久的將來，環境一號衛星的應用將會越來越廣泛與完善。參考文獻1Zhang B, Chen Z C, Li J S, et al.

21、 Image quality evaluation on Chinese first earth observation hyperspectral satellite. IGARSS, 20092王橋.環境一號衛星環境應用系統工程及其關鍵技術研究進展.環境監控與預警, 2009, 1(1): 31-36.3國家環境保護部環境衛星中心籌備辦公室.“環境一號”A/B衛星數據接收情況介紹R.2008.4李國硯,張仲元,鄭艷芬,等.MODIS影像的大氣校正及在太湖藍藻監測中的應用J.湖泊科學,2008,20(2):160-166.5Carpenter D J, and Carpenter S M.

22、Modeling inland water quality using Landsat data. Remote. Sens. Environ, 1983, 13:345-3526Kallio K, Kuster T, Koponen S, et al. Retrieval of water quality from airborneImaging spectrometry of various lake types in different seasons. The Science of the Total Environment,2001, 268:56-777秦伯強, 胡維平, 陳偉民編著.太湖水環境演化過程與機理. 北京：科學出版社