船運鐵礦粉污染海冰反射光譜特征研究

劉丙新，郭 剛，吳東來，劉成玉，謝 鋒

1.大連海事大學航海學院，遼寧 大連 116026 2.中國科學院上海技術物理研究所，上海 200083

引 言

環渤海地區是我國最具經濟發展活力的地區之一，有秦皇島港、黃驊港、京唐港、曹妃甸港和天津港等大型港口，每年都有大量鐵礦運輸船舶進出[1]。根據MARPOL關于防止船舶垃圾污染的附件V，國際海事組織引入了新的分類標準，以便能夠識別對海洋環境有害的物質(HME)[2]，對于含有來自HME殘留物的干燥殘留物和/或洗滌水必須在適當的港口接收設施中排放。一些研究數據表明鐵礦在港口船舶轉運過程中，產生的鐵礦粉、鐵渣等會對海洋環境帶了影響[3-5]。

目前，對海冰表面船運鐵礦粉的污染監測研究較少。澳大利亞國家研究機構聯邦科學與工業研究組織利用光學方法評估港口附近粉塵的成分及比例以及他們的大小分布，但對于鐵塵沉降的范圍和數量沒有相關的研究[6]。利用遙感技術對海冰表面的鐵礦粉污染情況進行監測，能夠獲取其面積、范圍等信息，是最具潛力的方法。應用光學遙感進行海冰信息提取[7-8]、海洋溢油監測[9]、海冰中塑料污染[10]以及土壤中物質反演都有較多研究[11]，但海面(海冰、海水)的礦物粉污染研究仍然較少。

本文旨在提取鐵礦粉與海冰的光譜反射特征，找出有效識別海冰表面鐵礦粉污染的波段范圍，并探討光譜特征與鐵礦粉顆粒幾何截面積比例的相關性，建立海冰表面鐵礦粉面積比例反演模型，為海冰受鐵礦粉污染的范圍以及沉降量的估算提供參考和依據。

1 實驗部分

1.1 實驗環境

選取位于中國渤海灣海域進行實地測量，研究區內的海冰是由一年生海冰組成，平均厚度為28 cm。為了減少反射陽光對實驗結果的干擾，實驗者穿著深色衣服。該實驗是在晴天，無云的天氣條件下進行的，以確保充足和穩定的照明，現場溫度為-11 ℃。

1.2 材料

實驗所使用的鐵礦粉為來自鞍鋼鲅魚圈分公司生產使用的鐵礦石(Fe2O3)，經過粉碎后，用細篩篩選，所使用的篩子為100目。將鐵礦粉放到漏網里灑到海冰表面，盡量接近實際冰區的鐵礦粉灑落過程，共有109個樣區，每個樣區灑落的鐵礦粉面積比例見表1。

表1 樣本面積分布情況Table 1 Area fraction distribution of the observed samples

1.3 儀器及光譜采集

光譜測量設備為ASD FieldSpec?3地物光譜儀，光譜范圍為350～2 500 nm，重采樣后光譜分辨率1 nm。測量時FieldSpec 3光譜儀的視場角為25°，觀測天頂角為0°。探頭距離冰面約為45 cm，那么，探頭實際覆蓋的冰面范圍是一個半徑約為10 cm的圓。圓內由裸冰和鐵礦粉覆蓋，對于不同樣本來說，灑在冰面的鐵礦粉面積比例不同。光譜測量時，先測量參考白板的輻射，然后順次測量11個樣本的光譜，每個樣本大約需要40 s左右，最后測量參考白板的輻射。重復測量三次，整個實驗進行了約28 min，在此過程，太陽高度角變化小于2°。為了避免鐵礦粉對海洋環境的污染，整個實驗結束之后，將鐵礦粉收集并帶回實驗室。

1.4 數據處理

在野外反射率光譜測量中，部分近紅外和短波紅外波段會受到水汽強烈的吸收作用，所獲取數據的噪聲很大，所以需要去除這些噪聲較大的波段，最終選取350～1 300，1 420～1 780和2 050～2 300 nm三個區域，每一條反射率光譜曲線共計1 563個數據。將所選取的反射率光譜曲線用進行均值濾波，去除噪聲，窗口大小設置為5。

1.5 端元提取

為了盡可能克服不同厚度和不同內部結構的海冰對海冰-鐵礦粉像元的提取的干擾，考慮使用光譜曲線的形狀來提取鐵礦粉-海冰像元。

(1)光譜矢量角余弦

選取若干個鐵礦粉、海冰(包括不同厚度海冰)反射率曲線的特征波長(包括吸收、反射、躍升等)。將選取的波長反射率作為矢量，每個波段為矢量的一個維度，計算待提取像元與鐵礦粉光譜的光譜矢量角。根據閾值，判定是否為鐵礦粉-海冰像元。矢量角的計算式為

(1)

其中，Acos為光譜矢量角余弦值；λi為第i波段的波長；N為波段數；ρc(λi)為鐵礦粉在λi的反射率；ρ(λi)為待定像元在λi的反射率；|·|為對矢量求模。

(2)光譜吸收指數

海冰在短波紅外波段反射率很小，也可以考慮單獨使用短波紅外來提取鐵礦粉-海冰像元，海冰在1 460 nm處有一個吸收谷，選取1 425，1 550和1 460 nm三個波段計算，1 460 nm波段的吸收指數SAI(spectral absorption index)，計算式為

(2)

1.6 混合像元分解

線性混合光譜模型認為混合像元的光譜吸收、反射強度等于內部各端元的光譜吸收、反射強度的光譜矢量與各端元面積系數矢量的乘積。

(3)

式(3)中，x為觀測的混合光譜向量；S為端元光譜向量；a為豐度(即面積比例系數)；w為噪聲光譜向量(即誤差項)；M為端元數量；k為端元序號。

求解各端元面積比例系數即：立足于混合光譜和端元光譜，通過方程組解算得到結果。但在實際自然環境中，線型混合模型受到兩個約束條件的限制

(4)

2 結果與討論

2.1 反射光譜特征

圖1為根據覆蓋不同面積比例鐵礦粉的海冰反射率光譜曲線圖，純凈海冰的反射率有兩個大的反射峰(590，1 090 nm左右)，一個小的反射峰(802 nm左右)，兩個吸收相對較強的谷(805，1 015 nm左右)。在1 220 nm之后，海冰的反射率基本呈現一條緩慢下降的直線，在1 500～1 780和2 050～2 300 nm兩個波段，其反射率不足0.01。鐵礦粉的反射率波變化也較大，有三個吸收峰(598，720和1 110 nm)，在885 nm附近有一個很強的吸收谷，在1 460 nm附近有一個較小的吸收谷，鐵礦粉的最大反射率為0.193，最小值為0.048。9個樣本的反射率曲線則基本介于海冰和鐵礦粉的反射率之間。

圖1 不同面積比例鐵礦粉覆蓋海冰反射率光譜曲線Fig.1 Reflectance spectra of iron-powder covered sea ice

2.2 端元提取

表2、表3分別是觀測樣本和不同厚度海冰的Acos和SAI。根據式(1)計算樣本的光譜適量角余弦得到海冰Acos最小，為0.588，樣本1至樣本9的Acos值位于海冰和鐵礦粉之間，隨著鐵礦粉面積的增大而增大。鐵礦粉的光譜曲線形狀近似呈現倒立三角形，海冰的呈直線或者頂角極大的正立三角形。鐵礦粉的SAI都大于1，海冰的SAI小于鐵礦粉。

表2 不同樣本的Acos和SAITable 2 Acos and SAI values of samples

表3 不同厚度海冰Acos和SAITable 3 Acos and SAI values of sea ice with different thicknesses

經對比不同厚度海冰的Acos和SAI發現，利用SAI的M+2SD作為閾值，可以將所有觀測厚度的海冰與鐵礦粉進行區分，而Acos的M+2SD無法將所有海冰都與鐵礦粉區分開，因此，在進行端元提取時，采用的是SAI的M+2SD作為閾值。

2.3 光譜特征與面積相關性

圖2分別為面積比例與反射率的相關系數，在350～698 nm，反射率與鐵礦粉面積的相關系數絕對值都大于0.90，在918～1 400，1 500～1 780和2 250～2 300 nm波段，相關系數都大于0.90。86%以上波段范圍的反射率與鐵礦粉面積的相關系數在0.90以上，91.75%以上的波段范圍相關系數在0.80以上。鐵礦粉面積與反射率在可見光近紅外波段的下降和在短波紅外波段內的上升呈現出強線性相關。隨著鐵礦粉的面積的增大，樣本在可見光波段的吸收逐漸增強，而在短波紅外波段的反射逐漸增強，由于鐵礦粉吸收系數較大，太陽輻射無法透過鐵礦粉顆粒層，冰底海水反射和冰內粒子散射的能量也無法透過鐵礦粉顆粒層。鐵礦粉在傳感器視場中的面積對反射率的變化起主要作用，海冰-鐵礦粉混合像元的反射特征可以用線性混合像元來描述[12-13]。

圖2 鐵礦粉覆蓋面積比例與光譜特征相關性(a)：面積比例與波長相關性；(b)：面積比例與反射率相關性Fig.2 Correlation of iron-powder covered area fraction and spectral features(a)：Correlation of area fraction and wavelength； (b)：Correlation of area fraction and reflectance

2.4 面積比例反演

海冰-鐵礦粉像元是線性混合像元，在提取出了海冰-鐵礦粉像元之后，可通過選取一個或多個波段的組合參量估算鐵礦粉面積比例。經過多次試驗，最終選取1 610～1 630 nm波段的平均反射率來估算鐵礦粉比例。根據線性混合像元理論可以得到如方程組(5)

(5)

aF=aρ1 610-1 630-β

(6)

如果已知鐵礦粉(可以根據先驗知識得知)厚度hF、孔隙率P、密度DF，就可以估算鐵礦粉的體積，計算式為

mF=AashFPDF

(7)

圖3為樣本的鐵礦粉面積比例反演及其誤差，面積較小的誤差一般大于面積較大的?？梢钥闯?，在克服海冰背景反射率的影響下，可比較精確地估算海冰-鐵礦粉像元中鐵礦粉面積比例，平均反演精度可達94.23%。

圖3 樣本的鐵礦粉面積比例反演及其誤差Fig.3 Predicted area fraction and the error

3 結 論

開展了真實海冰條件下散落鐵礦粉的反射光譜觀測實驗，提取分析了不同面積比例覆蓋海冰的光譜曲線特征。利用反射光譜的SAI能夠將測試所用不同厚度海冰和被鐵礦粉污染的海冰進行區分，實現海冰端元提取。海冰表面的鐵礦粉截面面積比例與918～1 400，1 500～1 780和2 250～2 300 nm波段的反射率有強相關性，相關系數都大于0.90。其中，1 610～1 630 nm波段的平均反射率對鐵礦粉面積比例的估算精度較高，平均反演精度達到94.23%。

本工作僅考慮了海冰表面受到鐵礦粉污染的情況，未對鐵礦粉進入海冰內部的情況進行考慮。未來工作中，將逐步完善海冰受污染場景的研究，為海冰受鐵礦粉污染的監測提供技術參考。