主题：【第十七届原创】如何降低测量环境因素对高光谱海洋水色传感器的影响

如何降低测量环境因素对高光谱海洋水色传感器的影响

一、针对海洋自身因素

1.水体成分影响

（1）浮游植物：

先搞清楚常见浮游植物的光谱特征，多做些实地调查和数据收集。测量的时候呢，根据这些特征，从高光谱数据里挑出那些对浮游植物变化敏感的波段来重点分析，这样就能把浮游植物的影响看得更准，减少它对测量结果的干扰。

（2）悬浮颗粒物：

可以用一些专门的算法来校正。这些算法就是根据悬浮颗粒物的特性，像大小啊、浓度啥的来计算它们对光线散射的影响，然后从测量的数据里把这部分影响去掉。还有就是在测量的时候同时采集水样，看看颗粒物的具体情况，根据这个来调整传感器测出来的数据。

（3）溶解性有机物：

要知道溶解性有机物在光谱里有特定的吸收波段，主要是在紫外和蓝光那块。在处理数据的时候，想办法把这些特征吸收的信号给去掉。也可以结合现场化学分析，弄清楚有机物的浓度和组成，再根据这个去校正测量的数据。

2.海洋光学特性影响

（1）光的衰减：

建立一个模型，这个模型能根据海水深度、入射光强还有传感器接收到的光强，算出光在海水里传播的时候衰减了多少。然后根据这个计算结果，把测量结果调整得更准确。

（2）海面粗糙度：

先搞个风速和海面粗糙度关系的模型。测量的时候看看风速，根据模型来估计粗糙度对光的影响，再把这个影响从测量数据里去掉。还可以从不同角度测量海面反射光，通过分析这些多角度的数据来校正粗糙度带来的影响。

二、大气因素方面

1.大气吸收和散射

用大气校正算法，像 6S 模型就很常用。在使用的时候要准确输入大气的参数，像气溶胶类型、厚度，水汽含量这些。同时呢，测量的时候在现场也测一测大气的这些参数，或者用其他卫星的大气数据，把这些数据和传感器的数据结合起来校正，就能减轻大气的影响。

2.云层覆盖

采用云检测算法，一发现有云遮住的地方就把数据标记出来。要是数据被云遮得厉害，可以和其他能穿透云的卫星数据（比如微波卫星数据）融合起来，或者根据这个海域以前的测量数据规律来估算被云遮住的部分，比如插值或者预测的方法。

三、传感器自身因素

1.仪器噪声

从硬件上改进，用低噪声的电子元件来做传感器。在处理数据的时候，用滤波算法或者平均多次测量结果的办法，把噪声去掉。

2.光谱分辨率和波段范围

不断升级传感器，提高光谱分辨率，让它能更精细地分辨光的波长。根据海洋水色研究的需求，把波段范围设置得更合理。要是传感器本身有局限，可以把它和其他有互补波段或者分辨率高的传感器的数据融合起来用。

3.视场角和空间分辨率

根据测量任务选合适的视场角，要是测量小范围而且均匀的海域，就选小视场角。同时提高空间分辨率，要是需要不同尺度的信息，可以在一个传感器上设不同模式或者用多个传感器协同测量，然后把数据融合起来分析。