基于GOCI数据的浒苔云雾去除方法研究

王法景

摘 要：自2007年以来，黄海海域每年都会发生绿潮灾害，对沿海城市环境、水产业、旅游观光业等造成严重危害。随着科技的进步，现已基本实现了对绿潮的光学遥感监测。GOCI数据所具有的高时间分辨率是其它光学遥感数据所无法媲美的。但受云雾影响严重，因此在绿潮监测提取过程中需要将云雾去除。本文根据GOCI数据的波段设置特点，在绿潮提取前将云雾去除以达到更好的提取绿潮的目的。

关键词：黄海;绿潮;GOCI;NDVI;云雾去除

1 数据与方法

1.1 GOCI数据

GOCI是搭载在韩国2010年发射的全球首颗地球同步轨道水色卫星。该卫星共有8个波段，参数见下表。能对以2500km×2500km（中心经纬度36°N、130°E）范围内进行静止观测，其覆盖范围包括我国的渤海、黄海和部分东海海域。相比于传统的极轨卫星，它不仅具有，10景/天（白天8景，每天8点到15点每小时获取一景数据;晚上2景）的高时间分辨率，而且数据空间分辨率可达500m[7]，为绿潮的监测提供较多有用的信息，可实现对黄海、部分东海地区准实时绿潮动态监测。

1.2 数据处理

基于GOCI数据进行预处理的过程主要包括几何校正、大气校正和绿潮范围提取等。

2 云雾去除

GOCI数据作为一种常见的光学影像，在图像解译过程中或多或少会受到云雾的影响，造成绿潮的误判，因此需要在解译前对云雾进行监测，采取适当的方法将云剔除，防止云雾在绿潮提取过程中进行干扰。相关人员有用勾画ROI减少云雾的影响，但此方法在实验中存在很大漏洞，往往在研究区内存在云雾是ROI无法勾画出去的。本文通过大量的实验及与目视解译相结合，发现云雾在GOCI数据第2、5等波段反射率远大于绿潮、海水，因此在本文研究中依据此发现采用单波段阈值法对GOCI数据中的云雾进行了去除。当然也会剩余少量薄雾，但是结合绿潮的光谱特性在提取过程中已不会对结果产生太大的影响。下图为去除云雾之后的GOCI数据，仍有少量薄云存在，但利用多波段比值算法可以很好地将薄云与绿潮区分开来。

GOCI数据去除云雾假彩色合成影像图

GOCI数据能够在白天获取8景遥感影像，这是光学遥感影像中时间分辨率的最高的，对于研究绿潮这种每天都处在变化过程中的水生植物来说是具有划时代意义的，GOCI数据也必将在海洋遥感中发挥更重要的作用。

3 结论与讨论

GOCI数据对绿潮的监测发挥着越来越重要的作用，与MODIS数据相比存在这波段数少、分辨率较低、无法全球观测等劣势，但是以其高时间分辨率的优势能夠保证绿潮从开始、暴发、消亡等过程进行全程监测，而且能够进行日变化、时变化监测，对于绿潮的成因、漂浮规律等具有很高的研究价值。机载SAR数据费用昂贵，但作为GOCI数据的一个有效补充，也发挥着其不可替代的作用，其高空间分辨率也会是未来监测绿潮的主流。

致谢

感谢韩国水色卫星中心KOSC提供的GOCI数据，感谢国家海洋局第一海洋研究所提供的现场实测数据，感谢国家海洋局第一海洋研究所提供的机载SAR数据。

参考文献：

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