基于色相角算法的珠江口赤潮遙感識(shí)別*

許源興， 孫琰， 肖鶴， 艾彬， 劉大召，4

1.廣東海洋大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，廣東 湛江 524088

2.中山大學(xué)海洋科學(xué)學(xué)院，廣東 珠海 519082

3.南方海洋科學(xué)與工程廣東省實(shí)驗(yàn)室（珠海），廣東 珠海 519082

4.廣東省海洋遙感與信息技術(shù)工程技術(shù)中心，廣東 湛江 524088

赤潮，是由海水中的某些浮游植物、原生動(dòng)物或細(xì)菌在適宜的海域條件下，短時(shí)間突發(fā)性的劇增或集聚引起的水體變色的異?，F(xiàn)象（Liu et al.，2013； Zohdi et al.， 2019）。赤潮作為一種典型的生態(tài)災(zāi)害，會(huì)破壞海洋生態(tài)環(huán)境，給海洋生物帶來(lái)巨大威脅，影響漁業(yè)資源，還會(huì)給沿海旅游業(yè)造成經(jīng)濟(jì)損失。此外，人類可能因意外飲食受赤潮污染的海洋產(chǎn)品中毒或死亡（吳霓等， 2013； 呂頌輝等，2019）。根據(jù)廣東省海洋災(zāi)害公報(bào)，2013—2020 年珠江口附近海域共發(fā)生16 起赤潮事件，其中珠海市珠江口海域7 起，深圳市珠江口海域9 起。主要赤潮生物種包括夜光藻（4起）、紅色赤潮藻（3起）、赤潮異灣藻（4 起）、雙胞旋溝藻（4 起）、中肋骨條藻（1 起）。珠江口赤潮爆發(fā)具有區(qū)域性和季節(jié)性，赤潮藻種類多樣。隨著粵港澳大灣區(qū)建設(shè)發(fā)展，必須更加重視赤潮災(zāi)害，大力發(fā)展赤潮監(jiān)測(cè)技術(shù)。

傳統(tǒng)的赤潮監(jiān)測(cè)主要依靠船只調(diào)查和岸濱人工觀測(cè)。常規(guī)船只監(jiān)測(cè)赤潮需要采集水樣，并帶回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行生物、化學(xué)分析（龐勇等， 2015； 李光毅等， 2022）。這些方法不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且獲取的數(shù)據(jù)覆蓋面小，連續(xù)性差。而衛(wèi)星遙感技術(shù)為赤潮的快速、大范圍連續(xù)監(jiān)測(cè)提供了重要手段（Blondeau-Patissier et al.， 2014）。赤潮遙感識(shí)別是通過(guò)分析赤潮水體和非赤潮水體光譜特征差異進(jìn)行的。赤潮發(fā)生時(shí)，海水中的浮游植物、原生動(dòng)物或者細(xì)菌過(guò)度繁殖會(huì)使水體顏色發(fā)生變化，一般海水會(huì)呈現(xiàn)紅、黃、綠或者褐色，導(dǎo)致衛(wèi)星接收到的水體反射光學(xué)信號(hào)發(fā)生改變（Guan et al.，2022）。相關(guān)研究指出，赤潮水體有兩個(gè)吸收峰和兩個(gè)反射峰。兩個(gè)吸收峰，其中一個(gè)在440～460 nm 的藍(lán)光波段，另一個(gè)在650～670 nm 的紅光波段；兩個(gè)反射峰，一個(gè)在560～580 nm 的綠光波段，另一個(gè)在690～710 nm 波段（Xu et al.， 2014）。不同藻類引發(fā)的赤潮，其水體光譜曲線也會(huì)有所差異（Tao et al.， 2015）。赤潮水體的光譜特征成為利用遙感技術(shù)識(shí)別赤潮的依據(jù)。基于赤潮水體光譜特征，主要利用赤潮指數(shù)、波段比值法等識(shí)別赤潮（Luo et al.， 2014； 程玉等， 2021）。此外赤潮爆發(fā)，浮游植物大量繁殖，赤潮水體中葉綠素含量要高于周圍水體，因此也常用葉綠素閾值法對(duì)赤潮進(jìn)行監(jiān)測(cè)（宋德彬， 2019； 李仁虎， 2020）。另外，海面溫度、懸浮泥沙等因子也與赤潮發(fā)生特征具有一定的關(guān)系，可以將其作為遙感反演赤潮的參考因素（李陽(yáng)東等， 2020）。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)也被用于赤潮識(shí)別（Zhao et al.，2021； 李敬虎等， 2022）。

珠江口赤潮遙感識(shí)別，大多是基于低、中分辨率遙感數(shù)據(jù)的大尺度空間監(jiān)測(cè)。張濤等（2009）利用MODⅠS 遙感數(shù)據(jù)，采用波段比值法結(jié)合監(jiān)督分類，成功提取珠江口赤潮信息。Wang 等（2011）基于HJ-CDD 和MODⅠS 多光譜遙感數(shù)據(jù)，采用歸一化差分指數(shù)組合方法實(shí)現(xiàn)珠江口赤潮監(jiān)測(cè)。隨著高分辨率遙感衛(wèi)星的發(fā)射，如高分一號(hào)衛(wèi)星（GF-1）、哨兵二號(hào)衛(wèi)星（Sentinel-2）、海洋一號(hào)C/D 衛(wèi)星（HY-1C/D）等，越來(lái)越多高分辨率遙感數(shù)據(jù)可用于更精細(xì)化的赤潮監(jiān)測(cè)（Liu et al.， 2022），而目前利用相關(guān)數(shù)據(jù)開(kāi)展珠江口赤潮研究的工作很少。據(jù)報(bào)道，2020 年10 月26 日珠江口伶仃洋海域出現(xiàn)水色異常，經(jīng)深圳市海洋監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)中心現(xiàn)場(chǎng)采樣測(cè)量，水色異常為雙胞旋溝藻赤潮。因此本文利用水體顏色識(shí)別常用方法—色相角算法，基于HY-1C/D 海岸帶成像儀（CZⅠ）高分辨遙感影像數(shù)據(jù)，識(shí)別本次珠江口爆發(fā)的雙胞旋溝藻赤潮并描述其時(shí)空分布。

1 材料與方法

1.1 遙感數(shù)據(jù)

海洋一號(hào)系列衛(wèi)星用于水色水溫探測(cè)，配置光學(xué)載荷，陸海兼顧，多種空間分辨率、高信噪比、高動(dòng)態(tài)范圍與寬刈幅，于2002 年5 月、2007年4 月、2018 年9 月、2020 年6 月分別發(fā)射了海洋一號(hào)A、B、C、D 衛(wèi)星（HY-1A/1B/1C/1D），其中海洋一號(hào)A衛(wèi)星為試驗(yàn)星，海洋一號(hào)B衛(wèi)星為試驗(yàn)業(yè)務(wù)星，海洋一號(hào)C、D 衛(wèi)星為業(yè)務(wù)衛(wèi)星星座。海洋一號(hào)A、B 衛(wèi)星載荷為海洋水色水溫掃描儀（COCTS）和海岸帶成像儀（CZⅠ），海洋一號(hào)C、D衛(wèi)星在原有海洋水色水溫掃描儀、海岸帶成像儀配置基礎(chǔ)上提升性能，同時(shí)增配了紫外成像儀（UⅤⅠ）、定標(biāo)光譜儀（SCS）、船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（AⅠS）。海洋一號(hào)C、D 衛(wèi)星上下午組網(wǎng)，增加監(jiān)測(cè)頻率，同時(shí)彌補(bǔ)下午無(wú)數(shù)據(jù)的瓶頸（劉建強(qiáng)等，2020）。

海岸帶成像儀有紅、綠、藍(lán)、近紅外4 個(gè)通道，掃面寬幅為950 km，空間分辨率優(yōu)于50 m，重訪周期3 d，主要用于獲取海陸交互作用區(qū)域的實(shí)時(shí)圖像資料進(jìn)行海岸帶葉綠素、懸浮泥沙等水質(zhì)監(jiān)測(cè)（Chen et al.， 2019； Cai et al.， 2020； Huang et al.， 2020），金潮、綠潮、溢油等海洋環(huán)境災(zāi)害實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警（沈亞峰等， 2020； 劉錦超等，2022； 鄭龍嘯等， 2022）。更多詳細(xì)載荷參數(shù)見(jiàn)表1。

表1 海岸帶成像儀相關(guān)參數(shù)Table 1 Parameters of coastal zone imager

海洋一號(hào)C/D 衛(wèi)星（HY-1C/D）海岸帶成像儀（CZⅠ）能很好識(shí)別赤潮，自發(fā)射以來(lái)監(jiān)測(cè)到渤海遼東灣、東海天津?yàn)I海新區(qū)、珠江口深圳海域等赤潮現(xiàn)象，已成為海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)的有力工具。本文利用國(guó)家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心提供的L2A 級(jí)別的瑞利校正反射率數(shù)據(jù)（表2）進(jìn)行研究。

表2 本文使用的遙感數(shù)據(jù)Table 2 Remote sensing data used in this paper

1.2 基于色相角算法的赤潮檢測(cè)方法

CⅠE 1931 色彩空間（Ⅰnternational Commission on Ⅰllumination 1931 color space）是一個(gè)最先采用數(shù)學(xué)方式來(lái)表示顏色的數(shù)學(xué)模型，它由國(guó)際照明委員會(huì)（Ⅰnternational Commission on Ⅰllumination）于1931年創(chuàng)立。在CⅠE色彩空間中，色度被認(rèn)為是人類色彩視覺(jué)中感知到的X、Y和Z三刺激值的綜合效應(yīng)（Chen et al.， 2020）。通過(guò)三刺激值計(jì)算色度坐標(biāo)（x，y）來(lái)獲得感知色彩（Wang et al.， 2018）。如圖1所示。馬蹄形包絡(luò)線（軌跡）包含所有可能的色度值，由每個(gè)波長(zhǎng)的單色光計(jì)算的x值和y值組成。色度圖的中心坐標(biāo)位于x=y=z= 1/3 處。色相角（hue angle）α表示色度坐標(biāo)（x，y）與輻射光譜的夾角。

圖1 CⅠE 1931色度圖Fig.1 CⅠE 1931 chromaticity diagram

X、Y、Z三刺激值可以通過(guò)對(duì)可見(jiàn)光范圍（380～700 nm）內(nèi)的光譜進(jìn)行積分，從高光譜遙感反射率和CⅠE 顏色匹配函數(shù)中計(jì)算出來(lái)（Wang et al.， 2015）

其中λ為波長(zhǎng)，R(λ)為遙感反射率，為CⅠE顏色匹配函數(shù)。

而大多數(shù)高空間分辨率光學(xué)傳感器只有紅、綠、藍(lán)3個(gè)波段。因此，采用CⅠE標(biāo)準(zhǔn)RGB轉(zhuǎn)換三刺激值方法，利用紅、綠、藍(lán)波段遙感反射率計(jì)算CⅠE三刺激值X，Y和Z（Wang et al.， 2015）

其中R為紅光波段的遙感反射率，G為綠光波段的遙感反射率，B為藍(lán)光波段的遙感反射率。

基于三刺激值X，Y和Z計(jì)算色度坐標(biāo)（x，y，z）（Wang et al.， 2015）

利用色度坐標(biāo)推算色相角坐標(biāo)系統(tǒng)（x′，y′）（Wang et al.， 2015）

計(jì)算色相角α（Wang et al.， 2015）

1.3 赤潮提取

1.3.1 遙感影像預(yù)處理首先利用影像自帶的圖像定位信息，通過(guò)ENⅤⅠ軟件生成地理位置查找表文件，對(duì)遙感影像進(jìn)行幾何校正。然后對(duì)影像進(jìn)行裁剪，選擇包含珠江口海域赤潮水體區(qū)域的影像，利用影像自帶的掩膜文件，去除陸地和云，提取海域信息。

1.3.2 樣本選取從真彩色合成影像（圖2）可以看出，伶仃洋沿岸水體呈現(xiàn)亮黃色，因?yàn)榇颂幒罅繎腋∧嗌?，水體反射率高。大部分水體呈現(xiàn)藍(lán)綠色，另一部分水體呈現(xiàn)紅褐色?；谀恳暯庾g，可將伶仃洋海水分為渾濁水體、干凈水體和赤潮水體。從光譜曲線（圖3）可以看出，渾濁水體由于高懸浮泥沙濃度，在各波段存在高反射率；干凈水體在藍(lán)光波段存在高反射率；赤潮水體在綠、藍(lán)波段反射率均低于渾濁水體和干凈水體。

圖2 樣本示意圖Fig.2 Schematic diagram of samples

圖3 不同水體HY-ⅠC影像遙感反射率光譜Fig.3 HY-ⅠC remote sensing reflectance spectra of different waters

1.3.3 閾值選取選取2020 年11 月1 日的遙感影像數(shù)據(jù)，利用公式（4）～（12）分別計(jì)算出各類水體的色相角α。經(jīng)圖像拉伸處理（圖4a）可以看出，高值區(qū)為渾濁水體和赤潮水體，低值區(qū)為干凈水體，但是僅利用色相角不能將赤潮水體識(shí)別出來(lái)。分析發(fā)現(xiàn)利用歸一化刺激值z(mì)能夠很好識(shí)別出渾濁水體。如圖4b 所示高值區(qū)為赤潮水體和干凈水體，低值區(qū)為渾濁水體。因此通過(guò)歸一化刺激值z(mì)和色相角可以將赤潮水體從背景水體（渾濁水體和干凈水體）中提取出來(lái)。

圖4 水體特征值Fig.4 Characteristic value of water

對(duì)樣本點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，確定赤潮識(shí)別閾值。圖5a可以看出，渾濁水體的歸一化刺激值z(mì)小于干凈水體和赤潮水體，渾濁水體閾值確定為0.29；干凈水體的色相角α小于赤潮水體，赤潮水體閾值確定為59.5°（圖5b）。因此利用歸一化刺激值z(mì)和色相角α，通過(guò)閾值分割，建立決策樹(shù)提取赤潮（圖6）。首先，使用公式（4）～（6）計(jì)算出三刺激值X、Y、Z。然后通過(guò)公式（7）～（9）計(jì)算色度坐標(biāo)x和y。使用公式（10）～（11）將色度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為色相角坐標(biāo)。最后利用公式（11）計(jì)算得出色相角α。z用于確定渾濁水體，當(dāng)z＜0.29 時(shí)，水體判斷為渾濁水體。最后α用于判斷赤潮水體，當(dāng)α＞59.5°時(shí)，水體為赤潮水體。

圖5 統(tǒng)計(jì)分析Fig.5 Statistical analysis

圖6 赤潮識(shí)別流程Fig.6 Red tide identification process

基于上述流程，對(duì)其他影像的赤潮進(jìn)行識(shí)別。在不同影像上，閾值選取存在一定差異（表3）。海洋一號(hào)C、D 衛(wèi)星上下午組網(wǎng)觀測(cè)，在不同觀測(cè)時(shí)間，色相角出現(xiàn)差異。海洋一號(hào)C衛(wèi)星影像色相角閾值在57.5°～59.8°之間，而海洋一號(hào)D衛(wèi)星影像色相角閾值在60.5°～61.3°之間。同樣，歸一化刺激值z(mì)在不同觀測(cè)時(shí)間也存在一定差異，上午觀測(cè)數(shù)據(jù)的歸一化刺激值z(mì)小于下午觀測(cè)數(shù)據(jù)的歸一化刺激值z(mì)。由于太陽(yáng)高度角對(duì)于地表的太陽(yáng)輻照度影響較大，從而影響地表尤其是水體的表觀輻亮度，進(jìn)而影響分割閾值的確定（程玉等， 2021）。此外還與水體中懸浮泥沙含量差異有關(guān)。

表3 不同影像閾值Table 3 Different image thresholds

2 結(jié)果與討論

2.1 赤潮過(guò)程

在進(jìn)行多次試驗(yàn)后，設(shè)置動(dòng)態(tài)閾值并結(jié)合目視解譯對(duì)赤潮進(jìn)行提取，識(shí)別了2020 年秋季珠江口伶仃洋雙胞旋溝藻赤潮爆發(fā)過(guò)程。

2020 年10 月26 日3 時(shí)25 分（UTC），HY-1C 衛(wèi)星CZⅠ傳感器分別監(jiān)測(cè)到深圳機(jī)場(chǎng)附近海域和內(nèi)伶仃島東北部海域出現(xiàn)小范圍水色異?，F(xiàn)象。如圖7所示，赤潮呈現(xiàn)條帶狀、片狀分布，顏色為紅褐色。利用色相角赤潮檢測(cè)方法，能夠準(zhǔn)確識(shí)別出赤潮分布。深圳機(jī)場(chǎng)附近海域赤潮位于22°32′～22°36′ N，113°43′～113°49′ E 之間，內(nèi)伶仃島東北部海域赤潮位于22°25′～22°30′ N，113°45′～113°49′ E 之間。通過(guò)遙感定量估算，深圳機(jī)場(chǎng)附近海域赤潮面積約5.15 km2，內(nèi)伶仃島東北部海域赤潮面積約3.09 km2，赤潮分布面積很小，赤潮處在發(fā)展階段。

圖7 10月26日深圳機(jī)場(chǎng)、內(nèi)伶仃島附近海域赤潮Fig.7 Red tide near Shenzhen Airport and Neilingding Ⅰsland sea area on October 26

10 月27 日，深圳機(jī)場(chǎng)附近海域赤潮位于22°34′～22°38′ N，113°45′～113°48′ E 之間（圖8a1、b1），面積約4.24 km2，較26 日赤潮位置稍微偏北，空間分布形態(tài)發(fā)生變化，面積有所減??；內(nèi)伶仃島東北部海域赤潮位于22°26′～22°30′ N，113°45′～113°49′ E 之間，面積增至9.65 km2（圖8a2、b2）。

圖8 10月27日深圳機(jī)場(chǎng)、內(nèi)伶仃島附近海域赤潮Fig.8 Red tide near Shenzhen Airport and Neilingding Ⅰsland sea area on October 27

從11 月1 日遙感影像（圖9a1、b1）可以看出，赤潮影響區(qū)域明顯擴(kuò)大，呈大面積連續(xù)分布，面積約348 km2，赤潮處在爆發(fā)階段。赤潮集中在伶仃洋北部和中部，最北接近虎門，位于22°40′ N海域附近，最南靠近珠海香洲港東部22°20′ N 海域。11月2日在衛(wèi)星圖像上有部分區(qū)域被云層覆蓋，晴空區(qū)所見(jiàn)赤潮面積約226.07 km2，赤潮向南漂移至22°10′ N，113°40′ E 附近海域，位于南部海域赤潮呈線條帶狀分布（圖9a2、b2）。11月4日伶仃洋北部部分區(qū)域被云層覆蓋，晴空區(qū)所見(jiàn)赤潮面積285.03 km2，赤潮繼續(xù)向南漂移，從港珠澳大橋下穿過(guò)，最南到達(dá)22° N，113°30′ E 附近海域，南部赤潮呈現(xiàn)細(xì)長(zhǎng)條帶狀分布（圖9a3、b3）。11月5日赤潮影響區(qū)域較前一天變化不大，南部赤潮出現(xiàn)消散，所見(jiàn)赤潮面積288.26 km2，赤潮處在消亡階段（圖9a4、b4）。11月7日衛(wèi)星圖像上已經(jīng)看不到赤潮特征信息（圖10）。

圖9 伶仃洋赤潮Fig.9 Red tide in Lingdingyang Bay

圖10 11月7日伶仃洋海域真彩色合成影像Fig.10 True color composite image of Lingdingyang Bay on November 7

2.2 討論

從真彩色遙感影像可以看出，此次雙胞旋溝藻赤潮爆發(fā)導(dǎo)致海水變色，使水體呈紅褐色。而非赤潮水體，如干凈水體呈藍(lán)綠色，渾濁水體呈黃色。因此可以利用常用水體顏色分類方法，通過(guò)色相角設(shè)置閾值來(lái)識(shí)別赤潮。許多學(xué)者通過(guò)色相角將遙感反射率與水體顏色聯(lián)系起來(lái)，進(jìn)行水體分類和識(shí)別水色異常（Woerd et al.， 2015； Zhao et al.， 2020）。由于珠江口接收來(lái)自上游珠江三角洲地區(qū)的大量徑流以及泥沙，水體光學(xué)性質(zhì)復(fù)雜，特別是懸浮泥沙會(huì)干擾赤潮識(shí)別。因此通過(guò)z設(shè)置閾值來(lái)排除懸浮泥沙的干擾。

50 m 空間分辨率圖像可探測(cè)的海表目標(biāo)信息更加豐富，海浪、流、海洋、鋒面、船尾跡、海面溢油、小尺度云斑等目標(biāo)均能被傳感器探測(cè)到，這會(huì)對(duì)赤潮識(shí)別形成干擾（劉錦超等， 2022）。根據(jù)識(shí)別結(jié)果發(fā)現(xiàn)（圖11），在深圳灣出現(xiàn)赤潮誤判情況。通過(guò)谷歌地球影像和資料判斷，在深圳灣海域有大面積蠔排分布。另外在香港沿岸同樣出現(xiàn)赤潮誤判情況，結(jié)合國(guó)家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心相關(guān)資料可以看出，該區(qū)域被云塊和薄云覆蓋，雖然已經(jīng)利用影像自帶的掩膜文件來(lái)去除云的影響，但難以消除薄云的影響。

圖11 赤潮干擾信息判斷Fig.11 Judgment of red tide disturbance information

利用MODⅠS、GOCⅠ等遙感數(shù)據(jù)，許多學(xué)者采用葉綠素閾值法、赤潮指數(shù)、波段比值法等監(jiān)測(cè)渤海、黃海和東海等海域赤潮。由于不同傳感器波段設(shè)置存在差異和空間分辨率以及水體空間質(zhì)異性，上述方法并不能直接應(yīng)用基于HY-1C/D 遙感影像的珠江口精細(xì)化赤潮監(jiān)測(cè)，需要結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行大量研究以選擇最佳波段和參數(shù)。本研究基于HY-1C/D 衛(wèi)星高分辨率遙感影像，結(jié)合目視解譯，利用色相角能夠很好識(shí)別出珠江口海域的雙胞旋溝藻赤潮。與Liu et al.（2022）研究不同的是，本文利用了真彩色合成波段（紅、綠、藍(lán)）遙感數(shù)據(jù)而非假彩色合成波段（近紅外、紅、藍(lán)）遙感數(shù)據(jù)。

本文的赤潮識(shí)別方法中，采用了460、560、650 nm 波段的遙感反射率作為顏色的藍(lán)、綠、紅分量進(jìn)行計(jì)算，這在CⅠE標(biāo)準(zhǔn)比色體系中是不精確的。在CⅠE 標(biāo)準(zhǔn)比色系統(tǒng)中，R、G 和B 分量是在整個(gè)可見(jiàn)光光譜上進(jìn)行綜合反射的結(jié)果（van der Woerd et al.， 2018）。因此利用單個(gè)藍(lán)光、綠光和紅光波段的遙感反射率計(jì)算出的色相角會(huì)出現(xiàn)偏差，需要進(jìn)一步進(jìn)行校正，但是本文研究結(jié)果為基于高分辨率遙感影像的精細(xì)化赤潮識(shí)別提供一定參考價(jià)值。

3 結(jié) 論

本研究利用水體的色相角，通過(guò)閾值分割對(duì)珠江口海域HY-1C/D 高分辨率遙感影像赤潮進(jìn)行識(shí)別，并定量估算其面積，得出以下結(jié)論：

1）基于HY-1C/D 衛(wèi)星高分辨率遙感影像，結(jié)合目視解譯，利用色相角能夠很好識(shí)別出珠江口海域的雙胞旋溝藻赤潮，特別是對(duì)形成初期的小范圍赤潮、低密度赤潮、條帶狀赤潮具有很好的識(shí)別效果。

2）珠江口水體光學(xué)性質(zhì)復(fù)雜，以及水體接受到的太陽(yáng)輻射存在差異，通過(guò)設(shè)置動(dòng)態(tài)閾值來(lái)識(shí)別赤潮，赤潮水體的色相角在58°～61°變化。