我国西沙珊瑚礁高光谱遥感监测研究

Remote sensing is an effective way to monitor the structure of coral reef and it's variability. Because of the biodiversity of coral reefs and the influence of the water column on the optical signals, it is not easy to identify the benthic types from multispectral sensors. Hyperspectral sensors can discriminate the subtle differences of the optical signals. The coral reef of Xisha Islands is the most representative in China. The project will analyze the optical properties of the Xisha coral reef substrata and the upper water column. Based on this, we will simulate contributions of bottom to the surface reflectance at different water depths. An optical shallow water model for the Xisha coral reef area will be constructed, which will be used to separate the water signal and the signal from the bottom. The data acquired from airborne hyperspectral sensor and satellite sensors will be used to retrieve the benthic types. The ability of the airborne hyperspectral sensor and multispectral sensors to distinguish the benthic types will be compared, as well as the classification methods. Multi-temporal classification results will be used to analyze the variability of the benthic types and the health status of coral in Xisha Islands. The factors that influence the health of the coral reef will be discussed by comprehensive analysis of the temporal classification results and other environmental parameters. The project will provide technical support for monitoring coral reef ecosystem. It will also provide a very important reference for the design of satellite sensors for coral reef monitoring in the near future.

光学遥感是调查和监测珊瑚礁组成及其动态变化的一种有效手段。由于珊瑚礁底栖生物多样性及上层水体对底质反射光谱的影响，导致遥感监测珊瑚礁生态系统时会遇到光谱识别的困难，高光谱传感器能更准确地感知到光谱细微的差别。西沙拥有我国最具代表性的珊瑚礁生态系统。本项目将分析实测西沙珊瑚礁底质的光谱特征以及上层水体的光学性质，在此基础上通过光谱模拟分析西沙珊瑚礁区不同水深情况下底质对上层水表面反射率的贡献。通过建立西沙光学浅水模型，分离珊瑚礁底质与上层水体光学信号。利用机载高光谱遥感数据和卫星遥感数据对珊瑚礁的底质进行分类，比较它们区分西沙珊瑚礁底质类型的能力，探讨不同分类方法在珊瑚礁生态系统分类中的优劣。根据多时相分类结果分析西沙珊瑚礁底质和珊瑚健康状况的变化特征，结合其它环境参数探讨西沙珊瑚健康状况变化的原因。研究结果将为珊瑚礁遥感传感器设计提供重要参考，为开展珊瑚礁生态系统监测提供重要技术支撑。

西沙拥有我国最具代表性的珊瑚礁生态系统。光学遥感是调查和监测珊瑚礁组成及其动态变化的一种有效手段。本研究基于多源卫星数据，结合珊瑚礁区实测的水体和底质光谱，通过光学浅水校正模型（优化模型中的浅水水深反演、关键水色要素反演）和混合像元中光谱线性组合的半分析水体辐射传输模型和参数优化算法，辅以多时相暗亮变化的珊瑚白化目视解译识别方法和面向对象分类方法，进行珊瑚礁白化识别、珊瑚礁底质分类并通过长时序珊瑚礁白化和环境要素的关联分析探讨其响应机制。研究的主要结果包括：1）融合ICESat-2激光雷达数据和Sentinel-2数据获取了西沙浪花礁的水深分布，水深校正后进行珊瑚礁底质分类和底质组分贡献率分析，与历史文献的结果进行对比发现研究获取的浪花礁底质成分分布与实际的一致性非常高，表明结合激光雷达数据的水深校正结果对底质分类具有很好的贡献；2）融合Landsat-8和Google earth pro上的影像，构建了全球超高空间分辨率的光学浅水水深降尺度反演模型，获取了全球超高分辨率的光学浅水水深反演结果；3）通过长时序的珊瑚白化指数与热带气旋强度时间序列的关联分析，探讨了热带气旋对珊瑚白化的影响机制，研究发现珊瑚白化风险与风场强度年际变化呈现明显的负相关，当风速异常减弱时珊瑚白化风险明显升高，而ENSO对珊瑚白化风险影响较为复杂，总体呈现厄尔尼诺期间珊瑚白化风险升高，拉尼娜期间白化风险较低且平稳，且ENSO转换季珊瑚白化风险明显偏高。此外，构建了典型珊瑚礁区水色要素（叶绿素和悬浮泥沙）的反演算法，为探讨西沙珊瑚健康状况变化的影响因子提供数据支持。研究结果可为西沙珊瑚礁区生态状况及其动态变化提供方法支持，为珊瑚礁的保护、管理和生态预警提供量化依据，为其它海区的珊瑚礁监测提供技术支撑。