海洋塑料垃圾卫星遥感探测方法_李鹏.pdf
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1、测绘通报2023 年第 6 期引文格式:李鹏,周虹利,林是聪,等 海洋塑料垃圾卫星遥感探测方法J 测绘通报,2023(6):20-26 DOI:10 13474/j cnki 11-2246 20230163海洋塑料垃圾卫星遥感探测方法李鹏1,2,周虹利1,2,林是聪1,2,王厚杰1,2,李振洪3(1 中国海洋大学海洋地球科学学院河口海岸带研究所海底科学与探测技术教育部重点实验室,山东 青岛 266100;2 青岛海洋科学与技术国家实验室海洋地质过程与环境功能实验室,山东青岛 266061;3 长安大学地质工程与测绘学院,陕西 西安 710054)摘要:海洋塑料垃圾广泛分布于近岸海域、大洋环流
2、带等表层水体,严重危害海洋生物与人类社会可持续发展。受海洋塑料目标样本少、尺度小及卫星遥感传感器空间分辨率的限制,精确探测海洋塑料垃圾的时空分布特征具有重要的现实意义。本文利用Sentinel-2 卫星遥感影像,基于已知海上塑料和其他漂浮物光谱特征,提出了一种反射率特征分类方法,用于探测与识别全球多个海域的海上漂浮塑料。该方法通过结合不同波段的反射率阈值与峰值特点,总体精度达到 98%,F 值为 0.85,优于传统机器学习分类方法,有助于海洋塑料垃圾的变化探测与影响机制研究。关键词:海洋塑料垃圾;光谱反射率;海岸带;Sentinel-2;机器学习中图分类号:P237文献标识码:A文章编号:04
3、94-0911(2023)06-0020-07A satellite remote sensing method for detecting marine plastic debirsLI Peng1,2,ZHOU Hongli1,2,LIN Shicong1,2,WANG Houjie1,2,LI Zhenhong3(1 Key Lab of Submarine Geosciences and Prospecting Technology,Institute of Estuarine and Coastal Zone,College of Marine Geosciences,Ocean U
4、niversity of China,Qingdao 266100,China;2 Laboratory of Marine Geology,Qingdao National Laboratory for Marine Science andTechnology,Qingdao 266061,China;3 College of Geological Engineering and Geomatics,Changan University,Xian 710054,China)Abstract:Marine floating plastic debris is widely distribute
5、d in surface waters such as coastal waters and ocean gyres,which seriouslyendangers marine life and the sustainable development of human society Limited by the small-scale,small number of marine plastictarget samples and the spatial resolution of satellite remote sensing sensors,accurately detect th
6、e spatial and temporal distributioncharacteristics of marine plastic debris has an important practical significance Based on the known spectral characteristics of plasticand other floating objects in the sea,this study proposes a reflectance feature classification method based on Sentinel-2 satellit
7、eimagery By combining the reflectance threshold and peak characteristics of different bands,it can effectively detect and identifyfloating plastic in multiple regions of the world,with an overall accuracy of 98%and an F-score of 0.85,which is better than thetraditional machine learning classificatio
8、n method,and is beneficial for the change detection and impact mechanism research of marineplastic debrisKey words:marine plastic debris;spectral reflectance;coastal zone;Sentinel-2;machine learning目前,海洋污染已成为全球性环境问题,其中塑料污染占很大比重,其危害有目共睹。全世界每年废弃数以万计的塑料碎片,很大一部分流向海洋,对海洋环境造成难以消除的危害,导致许多海洋动物因误食塑料而死亡。为了防止全
9、球环境进一步恶化,为了人类生存和可持续发展,海洋塑料垃圾的治理刻不容缓。对于海洋塑料垃圾探测,已有学者利用遥感卫星传感器开展了探索与试验,多数研究人员使用多光谱卫星可见光波段生成真彩色图像,以及基于近红外波段(NIR)和短波红外波段(SWIR)合成假彩色图像寻找海洋漂浮塑料1-4。目前来看,NIR 和SWIR 波段的探测效果优于可见光波段。光谱特征指数在海洋塑料识别和监测方面能够发挥重要作用。目前,已有学者应用光谱特征指数开展海洋塑料垃圾目标的探测、识别与监测研究。文献 5提出了两个特征指数,即塑料指数(plastic index,PI)和反向归一化植被指数(reverse02收稿日期:202
10、2-08-14基金项目:国家自然科学基金(42041005-4)作者简介:李鹏(1984),男,博士,副教授,主要从事河口海岸带环境遥感研究。E-mail:pengli ouc edu cn通信作者:周虹利。E-mail:zhouhongli stu ouc edu cn2023 年第 6 期李鹏,等:海洋塑料垃圾卫星遥感探测方法normalized difference vegetation index,RNDVI),用于识别遥感图像塑料目标,结果表明 PI 能够较好地识别漂浮 在 水 面 上 的 塑 料 物 体。文 献3利 用Sentinel-2 MSI 多光谱数据研发了漂浮碎片指数(fl
11、oating debris index,FDI),试验表明在亚像素尺度能探测到漂浮聚集物(由大型塑料垃圾、海藻和海浪泡沫组成的混合物)。机器学习方法已被普遍用于遥感地物分类,已有研究将机器学习方法用于海上漂浮塑料的识别,主要分为监督分类和非监督分类方法。文献 3 利用朴素贝叶斯(Bayesian)算法训练并预测塑料位置,能正确识别希腊 Tsamakia 海滩人工布设的大部分塑料目标。相对于其他监督分类方法,该算法仅需训练相对少量样本就可获得较好结果,适用于先验数据较少的情况。文献 6 分别利用非监督分类和监督分类方法(K 均值聚类、模糊 C 均值聚类、支持向量回归等),对已知塑料目标进行分类,
12、结果表明支持向量回归(SVR)监督分类算法的整体精度最高,总体上优于非监督聚类算法。综上所述,海上塑料目标具有光谱反射率低、易受大气影响、样本数量少、与其他地物反射率差异小等特点,而常见的机器学习分类效果一般。因此,本文基于海洋漂浮塑料的光谱特征,探索一种有效的海洋塑料目标探测、识别与监测方法。1理论基础和数据源1.1理论基础1.1.1光谱特征地物光谱特征是自然界地物普遍具有的电磁辐射规律。在遥感应用中,可以依据波长相关的地物反射特性,获得地物的光谱特征。利用 Sentinel-2MSI 多光谱遥感影像可以检测海水、海藻、泡沫、塑料等在不同波段的吸收和反射光谱特征(见表 1),其中塑料在近红外
13、反射信号的强度取决于塑料材料在亚像素尺度的填充程度。表 1海上漂浮物光谱特征地物类别光谱特征海水水在近红外波段(NIR)和 SWIR 具有很高的吸收率,这些波段的光谱反射率被大幅削弱海藻主要反射绿色(560 nm)和红边波段 Red Edge(700780 nm)的光泡沫在绿色和红色可见光波段反射率最高,在 NIR反射率较小塑料主要在 NIR 显示出反射率峰值,并且在红色边缘波段会存在额外的峰值卫星遥感探测海洋塑料垃圾的前提条件是基于常见塑料聚合物的光谱特征,利用遥感影像将塑料从海水中区分出来。已有研究表明,在 620 2100 nm 波长范围,不同材质塑料的反射率有明显的最小值和最大值。其中
14、,Sentinel-2 多光谱波段(4901610 nm)有 10 个波段可以得到大型塑料的光谱特征,在近红外光谱具有反射率峰值。1.1.2特征指数采用漂浮碎片指数(floating debris index,FDI)作为塑料特征指数3(见表 2),该指数由 4 个 MSI波段(Red、RE2、NIR、SWIR1)组成,对海上塑料识别效果较好。表 2特征指数及波段计算公式特征指数波段计算公式FDIFDI=Rrs,NIR Rrs,INRRrs,NIR=Rrs,RE2+(Rrs,SWIR1 Rrs,RE2)NIRRedSWIR1Red 10PIPI=(Rrs,SWIR Rrs,NIR)/(Rrs,
15、SWIR+Rrs,INR)NDVI NDVI=(Rrs,NIR Rrs,Red)/(Rrs,NIR+Rrs,Red)1.2 数据源与处理平台Sentinel-2 数据来自欧洲空间局,谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)云平台可以提供 2A 级产品。部分区域数据需要从欧空局获取 1C 级产品,使用 SNAP 软件提供的 Sen2Cor 大气校正插件处理。表 3 为本文使用的所有数据。表 3研究区域与遥感影像信息区域日期数据类型预处理希腊 Tsamakia海滩2018-06-07L1C去云、重采样、大气校正希腊 Tsamakia海滩2019-04-182019-05-03
16、2019-05-182019-06-07L2A去云、重采样地中海 Adriatic海域2020-08-01L2A去云、重采样夏威夷近海2020-10-14L2A去云、重采样崇明岛近海2019-03-17L2A去云、重采样2研究方法2.1反射率特征分类方法为了确定塑料目标的光谱特性,本文结合欧空局海洋垃圾项目(plastic litter project,PLP)7-8 在地中海希腊海域放置的 7 次人工塑料目标进行光谱特12测绘通报2023 年第 6 期征提取。如图 1 所示,人工塑料目标光谱曲线在红边波段和近红外波段均具有明显峰值,主要受海水可能存在的植物影响。每个塑料目标在蓝色波段反射率存
17、在明显差异,由于不同塑料目标在水中浮沉情况不同,漫过其表面的海水会影响塑料对蓝色波段的反射情况。图 1Tsamakia 海岸带 5 景 Sentinel-2 影像的塑料目标光谱曲线水体中其他目标主要有海水和漂浮植物,海水在近红外(NIR)和短波红外(SWIR)波段有很高的吸收率,光谱反射率被大幅削弱。因此,可以依据不同区域影像实际情况,设计合适的亮度界限,以达到区分漂浮物与海水的目的。本文技术流程如图 2 所示,主要包括数据预处理、掩膜制作和数据分析 3 部分。海上塑料、植物及其他干扰像素的区分,主要依据不同材料光谱特征曲线反射峰值的位置和形态,即塑料目标在红色边缘波段和近红外波段具有多个较为
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