莱森光学：海面溢油的可见光波段地物光谱特征研究

海面溢油的可见光波段地物光谱特征研究

油类污染，尤其是突发性海面溢油污损事件是发生频率较高，影响范围大，对海洋环境、沿海经济活动危害程度非常大的海洋环境灾害。遥感探测海面溢油，主要依据是油膜在不同光谱区具有不同的反射、散射、吸收特性，选择适当的光谱区监测溢油，并设法增强油膜与其背景海水之间的反差，以达到确定油膜范围、估算油膜厚度，进而估算溢油量的目的。

01辽河原油不同厚度光谱特征

从47μm到2143μm之间布设了7个厚度的油膜,分别为47、109、210、483、764、1380、2143μm。由于原油较粘稠,布设时采用减重法,同时将海水加热至35℃以上,将原油融化后布放。由于表面凝聚作用,在油量少时,不能形成连续油膜。这样油膜的反射率曲线,主要呈两种形态,如图1。

图1 不同厚度原油实测光谱曲线图

开始时,油膜呈浮萍状浮于水面,曲线形式与海水接近。随油量增加,反射率逐渐下降,至210H厚时,形成连续油膜。油厚度升至483时,反射率曲线形式发生较为明显的变化,即较平缓。随厚度的进一步增加,反射率变化相对较小。总的趋势是随厚度的增加,反射率呈下降趋势。

图2 不同油品反射率随厚度变化曲线图

02润滑油不同厚度光谱特征

由于润滑油粘度小,在测量时采用体积法布设了7个厚度的油膜,分别是50μm、100μm、200μm、400μm、800μm、1000μm、2000μm。从测量结果看(图3),除50μm处的反射率较低外,可能由于油膜较薄,反射不明显。从100μm到200μm均表现出明显的规律性,其反射总体特征为在可见光，尤其在蓝光波段反射**强,向红外波段,反射率呈下降趋势。图2给出了反射率随厚度变化曲线。当厚度增加到一定程度(约800μm)时,反射率的变化不大。

图3 不同厚度的润滑油实测光谱曲线图

03柴油不同厚度光谱特征

测试时,采用体积法,布设了从8个厚度的油膜，分别为50μm、100μm、300μm、400μm、500μm、800μm、1000μm、2000μm,从测量结果(图4)看,规律性很强,由可见光向红外,反射率逐渐降低。在可见光的蓝光波段,反射率比较高,近红外波段**弱。随厚度的增加，反射率逐渐增加，当增加到500μm处以后，反射率随厚度的变化较小，基本趋于常数，见图2。

图4 柴油随厚度变化光谱曲线图

04不同油品与海水光谱特征差异

海面鉴别溢油,一个重要的条件就是区分出海水与油膜之间的差异,准确确定油膜的范围,其前提就是要找出油水差别比较大的点,为图像解译提供服务。为此,进行了3类油品和海水的对比分析。从图5的光谱曲线可以看出,柴油的反射率远高于海水。润滑油在蓝绿光波段反射率高于海水。而在红光673nm和近红外波段则低于海水。而原油在可见光波段低于海水而在近红外波段(849nm）则高于海水。

图5 不同油品实测光谱曲线图

图6 油与海水光谱差值曲线

高光谱成像作为目前遥感领域**的技术，在地质应用中取得了巨大成功。岩石 和矿物由于电子过程和分子振动可以产生特征的光谱吸收，因此可以利用高光谱技术进行岩 矿填图，快速且准确地获取区域内岩石和矿物的分布情况，进而圈定有潜力的找矿靶区。

多平台遥感数据在地质填图中的综合应用示意图

光学遥感影像经历了全色—彩色—多光谱—高光谱的发展历程。高光谱遥感也被称为成像光谱遥感，相比多光谱具有图谱合一的特点，即可以同时获取二维空间信息和连续的光谱维信息，是目前光 学遥感领域**的技术。光谱分辨率的提高使得由物质本身微小成分变化引起的光 谱特征差异可以被识别，因此在岩石矿物分类、化学组成的探测甚至定量—半定量分析等方面具有更大的优势。

01岩矿光谱特性

太阳光谱通常被划分为紫外光（UV，0.001～0.4μm）、可见光（VIS，0.4～0.7μm）、近红外（NIR，0.7～3.0μm）、中红外（MIR，3.0～30μm）和远红外（FIR，30μm～1mm）等几部分，而在地质领域得到应用的主要是可见光—近红外（VNIR，0.4～1.0μm）和短波红外（SWIR，1.0～2.5μm）光谱区间，对热红外（TIR，6～14μm）部分的应用则相对比较薄弱。当太阳光线照射到矿物或岩石表面时，特定波长的入射光一部分被吸收，另一部分则被反射或透射，吸收或反射的比例取决于物质化学成分和晶体结构。能量的吸收主要由物体内电子过程和分子振动造成，电子过程包括晶体场效应、电荷转移、导带和色心；分子振动过程包括化学键的伸缩、弯曲和旋转等。下图系统分析了各种矿物的特征谱带位置及其吸收机理，为通过反射光谱进行矿物探测奠定了基础。

实验测定的主要矿物类型的诊断性光谱吸收特征位置

02高光谱遥感岩矿填图方法

利用高光谱遥感进行岩矿填图虽然具有独特的优势，高光谱数据具有波段多、光谱分辨率高的特点，带来丰富的地物信息的同时也造成了数据的冗余，使得对数据的处理更加复杂。开展高光谱遥感岩矿填图的基本流程如图3所示。由于受到地表特性、大气过程、遥感器载荷参数差异等因素的影响，对获取的高光谱数据，根据产品级别不同，通常需要用户进行辐射定标、大气校正和几何校正等预处理过程。

其中，大气校正**常用的方法是FLASSH，其目的是将光谱辐射率转换为反射率。利用反射率数据进行岩矿特征信息提取，其中涉及到特征波段选择、波段比值和主成分分析以及图像融合、像元解混等技术手段，其本质都是为了突出岩矿光谱特性与其本身物化属性间的关联性，从而实现岩性和矿物的精确识别。

高光谱遥感岩矿填图工作流程

03区域岩矿填图

目前国内外发展的岩矿高光谱识别方法可以分为3类：

（1）光谱匹配方法：将遥感成像光谱与光谱库的参考光谱或实测光谱相匹配，构建某种测度函数以评估它们之间的相似性，从而对矿物进行分类。如距离法（DBM）、光谱角填图（SAM）、匹配滤波（MF）、光谱信息散度（SID）、混合调制匹配滤波（MTMF）等。

（2）模式识别方法：以矿物学和光谱学知识为基础，提取具有诊断性的光谱特征或光谱吸收参数（如吸收位置、深度、宽度、对称度等），建立识别规则，对矿物进行分类，如光谱特征拟合（SFF）、光谱吸收指数（SAI）和吸收谱带定位分析（AABP）等。

（3）人工智能方法：上述两类岩矿填图方法的应用已经很成熟，但这类方法往往要求研究者具有足够的**经验和先验知识来设置合适的参数，以获得比较好分类效果，且只能提取遥感图像的浅层特征，分类精度有限。

柳园地区高光谱矿物填图结果

a. 矿物分布图；b.绢云母成分图 

柳园地区岩性填图结果与区域地质图比较

综合多谱段或全谱段的光谱填图可以充分发挥不同波段的特性，**改进对岩性单元和蚀变矿物的填图效果。这是因为每个波段区间具有不同的岩矿识别能力，针对不同地物有各自的优势和局限性。如VNIR波段适于提取含铁离子的矿物，SWIR波段则可以区分碳酸盐矿物和含Al-OH、Mg-OH的热液蚀变相关矿物，而TIR波段具有识别石英和主要造岩硅酸盐矿物的能力。

此外，相较于野外地质填图的区域局限性，高光谱遥感填图可以发现一些通过传统手段难以探测到的隐伏断层和岩体，从而对过去地质调查绘制的地质图进行校对和修订。

典型斑岩铜矿蚀变分带及其特征矿物的反射率光谱

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