隨著科技的不斷發(fā)展，高光譜成像技術(shù)正在逐漸滲透到各個(gè)領(lǐng)域，其中也包括海洋科學(xué)。高光譜成像技術(shù)，作為一種新型的遙感技術(shù)，具有圖譜合一的特點(diǎn)，為海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)提供了新的可能性。

一、高光譜成像技術(shù)的基本概念

高光譜成像技術(shù)，簡(jiǎn)稱HSI，是結(jié)合了傳統(tǒng)圖像和光譜信息的一種新型成像技術(shù)。它不僅能獲取目標(biāo)的形狀、大小等信息，還能獲取每個(gè)目標(biāo)的光譜信息，進(jìn)而進(jìn)行物質(zhì)的識(shí)別和定量分析。

二、高光譜成像技術(shù)在海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中的研究

1 海洋水色反演

1.1 水色要素反演

葉綠素、懸浮物和透明度是評(píng)價(jià)海水水質(zhì)的幾項(xiàng)主要指標(biāo)，葉綠素 a 是浮游植物中普遍含有的色素，在藍(lán)光和紅光波段存在吸收峰，并且激發(fā)熒光，水體吸收光譜和熒光光譜隨著葉綠素 a 濃度的變化而變化；水體懸浮物由有機(jī)和無機(jī)顆粒物組成，其含量可直接影響水體透明度、渾濁度以及水色，研究發(fā)現(xiàn)，在近岸海域，懸浮物濃度與長(zhǎng)波段的遙感反射率或比值呈現(xiàn)良好的相關(guān)性；水體透明度與水體各組分含量及其吸收、散射特性直接相關(guān)，反映了水體的渾濁程度，研究表明，可見光的全波段漫射衰減系數(shù)和透明度具有較好的相關(guān)性，可通過反演來估計(jì)水體透明度。基于上述原理，即可利用遙感反射率數(shù)據(jù)開展水色要素的濃度反演。受限于數(shù)據(jù)源，目前的海洋水色反演多基于多光譜遙感影像展開，隨著我國(guó)環(huán)境一號(hào)衛(wèi)星 A 星（HJ-1A）的發(fā)射，眾多學(xué)者進(jìn)行了高光譜水色反演研究，他們基于 HJ-1A 超光譜成像儀（HSI）高光譜數(shù)據(jù)分別提取了懸浮物（見圖 1）和葉綠素 a 濃度的混合光譜分解模型并開展實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)分別為 0.82、0.89，驗(yàn)證了模型的適用性；此外，面向 2018 年發(fā)射升空的 GF-5 衛(wèi)星高光譜傳感器，專家學(xué)者還開展了渾濁水體葉綠素 a 濃度的反演算法研究，根據(jù) GF-5 衛(wèi)星數(shù)據(jù)波段設(shè)置，將實(shí)測(cè)光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為模擬 GF-5 光譜數(shù)據(jù)開展了相關(guān)實(shí)驗(yàn)。

圖 1 基于 HJ-1A HSI 的混合光譜分解模型懸浮物反演結(jié)果

1.2 淺海水深探測(cè)

水深是海洋環(huán)境的重要參數(shù)，是海洋資源開發(fā)和海洋環(huán)境保護(hù)的基礎(chǔ)保障。然而在部分海岸帶淺海和島礁周邊海域，船只無法到達(dá)，傳統(tǒng)水深測(cè)量無法作業(yè)，在此情形下，基于水體的光學(xué)特征發(fā)展的水深遙感探測(cè)成為選擇。高光譜遙感波譜信息豐富，是近些年來水深遙感反演研究的熱點(diǎn)和前沿，形成了光譜微分統(tǒng)計(jì)、查找表、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和半分析等模型，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其平均相對(duì)誤差低于20%。其中，HOPE模型(Hyperspectral Optimization Process Exemplar)是目前影響最大且應(yīng)用最為廣泛的一種高光譜遙感水深反演模型，該模型由 Lee 1999 年提出，是一種聯(lián)合反演淺海水深和固有光學(xué)性質(zhì)的半分析模型，充分考慮了水體組分的吸收和散射因素，物理機(jī)制比較完備。其最大優(yōu)勢(shì)是無需實(shí)測(cè)水深，可直接進(jìn)行水深反演，因而受到了國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者的青睞，并開展了大量的應(yīng)用研究，研究結(jié)果精度普遍較高，0～25m水深段平均相對(duì)誤差在15%左右。

2海洋災(zāi)害監(jiān)測(cè)

2.1 赤潮

赤潮是海洋中一些微藻、原生動(dòng)物或細(xì)菌在一定環(huán)境條件下爆發(fā)性增殖，引起水體變色的一種生態(tài)異?，F(xiàn)象，是我國(guó)主要的海洋生態(tài)災(zāi)害之一，對(duì)海洋生態(tài)系統(tǒng)、水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)和濱海旅游業(yè)等構(gòu)成較大影響。赤潮發(fā)生時(shí)，浮游生物的聚集會(huì)導(dǎo)致水體葉綠素濃度的升高，引起水體光譜特性的變化，進(jìn)而產(chǎn)生有別于正常水體的光譜特征，如赤潮發(fā)生海域水體往往在熒光波段（685 附近）具有較高的遙感反射率。通過對(duì)高光譜影像光譜特征差異的分析，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)赤潮的檢測(cè)和監(jiān)測(cè)。目前常用的高光譜赤潮檢測(cè)方法有基于赤潮水體反射率的分析函數(shù)算法、基于光譜特征和小波的識(shí)別算法、基于現(xiàn)場(chǎng)赤潮海水和正常海水的波譜數(shù)據(jù)的 SVM 算法等，專家學(xué)者提出了基于高光譜圖像解混的海洋藻類監(jiān)測(cè)算法，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法能有效克服高光譜圖像分辨率不足造成的面積估算不準(zhǔn)問題，實(shí)現(xiàn)亞像素水平的面積估計(jì)；也提出了基于子空間劃分和耀斑抑制的赤潮高光譜高精度快速檢測(cè)方法，并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的可行性。

2.2 溢油

與赤潮類似，海上溢油也是一種我國(guó)近海常見的海洋災(zāi)害，近幾年發(fā)生的幾次海上溢油事件對(duì)我國(guó)近海環(huán)境造成了很大的破壞。溢油發(fā)生后會(huì)在海面形成油膜，不同厚度的油膜會(huì)在可見光影像上表現(xiàn)出不同的特征，尤其在近紅外波段表現(xiàn)出與清潔海水明顯的光譜差異，同時(shí)，油膜平滑了海表面的微尺度波，使油膜與海水在影像中的紋理表現(xiàn)存在差異，介于此，可利用光學(xué)影像對(duì)海上溢油進(jìn)行檢測(cè)。高光譜圖譜合一的優(yōu)勢(shì)，可以通過目標(biāo)的光譜和紋理特征剔除顏色和外觀與油膜相似的假目標(biāo)，獲取更精準(zhǔn)的海上溢油信息，目前常用的方法有基于多尺度特征深度學(xué)習(xí)的高光譜溢油檢測(cè)、小波變換及深度學(xué)習(xí)等，另外專家學(xué)者還提出了通過分區(qū)混合端元計(jì)算海洋溢油覆蓋度的探測(cè)方法，并采用仿真數(shù)據(jù)與真實(shí)高光譜影像數(shù)據(jù)相結(jié)合進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了算法的有效性。

2.3 海冰

海冰是典型海洋生態(tài)災(zāi)害之一，常發(fā)生于我國(guó)渤海和黃海北部，對(duì)航道通行、海上石油開采及漁業(yè)資源開發(fā)造成較大的影響。目前的海冰遙感監(jiān)測(cè)主要集中在海冰分布和海冰厚度計(jì)算上，部分技術(shù)已較為成熟，并開展了業(yè)務(wù)化應(yīng)用。受限于影像的光譜分辨率，目前的海冰遙感監(jiān)測(cè)主要是對(duì)海冰分布范圍的提取，而海冰厚度的研究成果較少，提取算法尚不夠成熟。但研究表明，不同類型的海冰在一定的光譜范圍內(nèi)，表現(xiàn)出顯著的反射率差異和強(qiáng)烈的可分離性，海冰厚度與海冰反照率之間呈現(xiàn)良好的指數(shù)關(guān)系，尤其對(duì)于一年冰或冰厚小于 1m 的海冰。高光譜影像較高的光譜分辨率可以獲得近乎連續(xù)的光譜信息和豐富的海冰圖像信息，可為海冰更深一步的探測(cè)提供重要信息。

3海濱濕地遙感監(jiān)測(cè)濱海濕地是重要的鳥類等陸地動(dòng)物的棲息地和魚類等水生動(dòng)物的繁育場(chǎng)所 , 地物類型復(fù)雜多樣，且大部分區(qū)域人為無法進(jìn)入，現(xiàn)有的多光譜遙感技術(shù)在濱海濕地地物類型分布方面有較多的應(yīng)用，但無法開展高精度的復(fù)雜地物類型分類和定量遙感監(jiān)測(cè)，如植被生物量和蓋度等。高光譜影像的高光譜分辨率，能夠更精細(xì)地展現(xiàn)地物的光譜特征，在濱海濕地負(fù)責(zé)地物類型分類和定量監(jiān)測(cè)中可發(fā)揮獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。目前濱海濕地典型地物分類的方法多為基于現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)的監(jiān)督分類，常用方法有 SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、最大自然分類法等，同樣，高光譜影像遙感監(jiān)測(cè)也可對(duì)不同地物光譜特征波段進(jìn)行遴選，建立基于高光譜植被指數(shù)的定量信息提取方法和模型，開展基于高光譜遙感影像的地物類型和植被定量信息提取。某學(xué)者基于 SVM 方法，利用珠海一號(hào)高光譜影像對(duì)黃河三角洲國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)的水體、鹽地堿蓬、潮灘、蘆葦沼澤、互花米草、潮灘蘆葦、檉柳灌叢等 7 種典型地物進(jìn)行了分類研究，總體分類精度為 86.02%，kappa 系數(shù)為 0.83，其中，水體和鹽地堿蓬的分類精度最高，分別為 98.96%和 95.94%。實(shí)驗(yàn)所用影像及分類結(jié)果圖參見圖 2。

（a）實(shí)驗(yàn)區(qū) OHS 假彩色合成圖像

（b）OHS 假彩色合成影像和地物真實(shí)分布圖

（c）OHS 影像 SVM 分類結(jié)果

圖 2 基于 OHS 影像的黃河口濱海濕地地物分類

三、高光譜成像技術(shù)的挑戰(zhàn)和前景

雖然高光譜成像技術(shù)在海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用前景，但也面臨著一些挑戰(zhàn)，如海洋環(huán)境的復(fù)雜性和惡劣性、數(shù)據(jù)處理和分析的難度等。然而，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，這些問題都將得到有效的解決。

高光譜成像技術(shù)在海洋環(huán)境監(jiān)測(cè)中具有巨大的潛力。它不僅可以提高我們對(duì)海洋環(huán)境的認(rèn)識(shí)，還可以為海洋資源的開發(fā)和保護(hù)提供重要的技術(shù)支持。未來，隨著高光譜成像技術(shù)的不斷完善和優(yōu)化，我們有理由相信，它將為海洋科學(xué)的發(fā)展開辟出新的道路。