CN115290572B - 一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置及其监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于赤潮探测技术领域，公开了一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置及其监测方法。建立一套目标海域的偏振赤潮优势种数据库；调取目标海域的遥感图像，利用决策树分类法确定大致的赤潮区域；利用无人机挂载赤潮偏振监测装置对确定的赤潮水域进行图像采样；通过偏振分析仪得到散射光的偏振度，并通过对采样的图像计算得到偏振对比度数值；基于偏振度的数值及偏振对比度数值与所建立的目标海域的偏振赤潮优势种数据库进行置信度计算；基于置信度判断赤潮为已知赤潮优势种或赤潮为未知赤潮优势种。本发明用以解决现有技术中使用航天航空遥感测量法在赤潮识别时容易受天气影响造成误检及漏检的问题。

Description

一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置及其监测方法
技术领域
本发明属于赤潮探测技术领域，具体涉及一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置及其监测方法。
背景技术
近些年近岸海域赤潮发生的较为频繁，严重影响了海洋生物及人类健康安全，采用行之有效的方法对赤潮优势种进行实时监测具有重要的意义，传统的赤潮监测方法有人工光学显微观测方法、生态环境监测、航天航空遥感测量法、生化分子分析技术方法、流式识别技术法等。其中人工光学显微观测方法采集难度高，工作量大，无法达到实时监测的效果。生态环境监测为主要测量方法，但需要不断获取生态环境监测数据，受外界干扰影响较大容易造成误检。航天航空遥感测量法虽然能监测较大范围的赤潮，但是受环境影响较大，在暗背景下处理效果不佳。生化分子分析技术方法利用生物自身特性，可与其产生反应形成分子探针，对检测到的光信号进行进一步判断。流式识别技术法为新兴的赤潮检测技术，可通过检测散射光、生物体荧光和生物体外形图像等方法来检测藻类的种类及数量，但目前国内对于该类产品较少，技术较国内外有所差距。由于偏振成像作为一种特殊成像手段在目标识别中被广泛应用，但国内对于利用偏振成像手段来对赤潮进行实时监测研究较少，缺乏利用偏振技术来判断赤潮优势种的装置及方法。
发明内容
本发明提供一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置及其监测方法，用以解决现有技术中使用航天航空遥感测量法在赤潮识别时容易受天气影响造成误检及漏检的问题。
本发明通过以下技术方案实现：
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置，所述赤潮偏振监测装置包括主动照明光发射端1和偏振光信号接收端2；
所述主动照明光发射端1用于照亮水体中的赤潮；
所述偏振光信号接收端2用于采集经水体散射的偏振光信号；
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置，所述主动照明光发射端包括前置扩束镜组11、后置准直镜组12、偏振调制模块Ⅰ13和大功率多波段可调谐激光光源14；
所述大功率多波段可调谐激光光源14可发出不同波段的激光用于照明，大功率多波段可调谐激光光源14发出的入射光通过偏振调制模块I13进行起偏，使发出的入射光为偏振光，再通过后置准直镜组12将发散的照明光进行光束整形使其沿光轴射入前置扩束镜组11，前置扩束镜组11将沿光轴入射光进行光束扩散用于大视场照明。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置，所述偏振光信号接收端2包括反射镜组21、狭缝22、准直镜组23、分光棱镜24、偏振成像模块25、CCD相机26、偏振调制模块Ⅱ27、光谱调制模块28、偏振分析仪29、仪器控制模块210、图像存储与处理模块211和电源控制模块212；
所述反射镜组21、狭缝22、准直镜组23将散射光进行接收，由分光棱镜24将光分为两束，由偏振分析仪29和偏振成像模块25进行接收，通过仪器控制模块210控制偏振调制模块Ⅱ27、光谱调制模块28对不同偏振态的散射光进行偏振成像和偏振散射光信号分析，生成图像由图像存储与处理模块211进行储存和处理，电源控制模块212为偏振光信号接收端进行供电。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述监测方法具体包括以下步骤：
步骤1：建立一套目标海域的偏振赤潮优势种数据库；
步骤2：调取目标海域的遥感图像，利用决策树分类法确定大致的赤潮区域；
步骤3：利用无人机挂载赤潮偏振监测装置对步骤2确定的赤潮水域进行图像采样；
步骤4：通过偏振分析仪29得到散射光的偏振度，对步骤3采样的图像计算得到偏振对比度数值；
步骤5：基于步骤4的偏振度的数值及偏振对比度数值与步骤1所建立的目标海域的偏振赤潮优势种数据库进行置信度计算；
步骤6：基于步骤5的置信度判断赤潮为已知赤潮优势种或赤潮为未知赤潮优势种。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述步骤2利用决策树分类法确定大致的赤潮区域具体包括以下步骤：
步骤2.1：利用公式（1）区分陆地和水体：
Figure 240759DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，A为陆地和水体的阈值，
Figure 630152DEST_PATH_IMAGE002
为第三波段遥感反射率，
Figure 226087DEST_PATH_IMAGE003
为第五波段遥感反射率，计算
Figure 966510DEST_PATH_IMAGE004
的数值，通过阈值分割提取水体区域；
步骤2.2：利用公式（2）区分水体和赤潮：
Figure 541979DEST_PATH_IMAGE005
（2）
其中，B为水体和赤潮的阈值，
Figure 989141DEST_PATH_IMAGE006
为第一波段遥感反射率，
Figure 506710DEST_PATH_IMAGE002
为第三波段遥感反射率，
Figure 983697DEST_PATH_IMAGE007
为第四波段遥感反射率，通过阈值分割提取赤潮区域；
步骤2.3：采用最大类间方差法进一步计算赤潮面积：
遥感图像的像素总数为
Figure 815386DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 664525DEST_PATH_IMAGE009
个灰度级
Figure 618574DEST_PATH_IMAGE010
，灰度值为
Figure 317278DEST_PATH_IMAGE011
的像素总数为n i ，像素
Figure 483817DEST_PATH_IMAGE011
出现的概率
Figure 905571DEST_PATH_IMAGE012
为：
Figure 781254DEST_PATH_IMAGE013
（3）
设遥感图像的初始阈值为t，当像素的灰度值小于初始阈值t，归类为
Figure 452407DEST_PATH_IMAGE014
类，反之则归类为
Figure 937484DEST_PATH_IMAGE015
类，其中
Figure 10482DEST_PATH_IMAGE014
类和
Figure 791487DEST_PATH_IMAGE015
类分别代表背景和前景；遥感图像像素出现的概率和灰度均值分别用
Figure 153199DEST_PATH_IMAGE016
来表示，公式有：
Figure 176387DEST_PATH_IMAGE017
（4）
其中，
Figure 369471DEST_PATH_IMAGE018
为类间方差，当
Figure 773908DEST_PATH_IMAGE018
取最大值时，获得最佳阈值；
Figure 170385DEST_PATH_IMAGE019
为遥感图像背景类的像素出现的概率，
Figure 747997DEST_PATH_IMAGE020
为遥感图像前景类的像素出现的概率，
Figure 44855DEST_PATH_IMAGE021
为遥感图像背景类的像素出现的灰度均值，
Figure 620193DEST_PATH_IMAGE022
为遥感图像前景类的像素出现的灰度均值。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述步骤3对赤潮水域进行图像采样具体为，利用主动照明光发射端对赤潮水域进行主动照明，同时利用偏振光信号接收端对散射光进行接收；
启动主动照明光发射端中大功率多波段可调谐激光光源进行照明，其选定波长为460
Figure 769545DEST_PATH_IMAGE023
，选定偏振方向为0°，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明；
启动偏振光信号接收端，散射光通过反射镜组、狭缝、准直镜组将散射光束准直，并通过分光棱镜分光给偏振成像模块和偏振分析仪；其中偏振成像模块中光谱调制模块调整为主动照明光发射端对应的波长460
Figure 885269DEST_PATH_IMAGE023
，偏振调制模块Ⅱ调整为0°、45°、90°和135°，依次在CCD相机将接收到的偏振光信号进行成像，并通过图像存储与处理模块进行储存和处理，最终得到偏振度图像，偏振度图像公式为：
Figure 990628DEST_PATH_IMAGE024
（5）
其中，S为斯托克斯矢量用来表示偏振图像之间的关系，参量
Figure 48452DEST_PATH_IMAGE025
为总光强；参量
Figure 403210DEST_PATH_IMAGE026
为0°线偏振分量和90°线偏振分量的光强之差；参量
Figure 276619DEST_PATH_IMAGE027
为45°线偏振分量和135°线偏振分量的光强之差；参量
Figure 298802DEST_PATH_IMAGE028
为右旋圆偏振分量和左旋圆偏振分量的光强之差，由于未采取圆偏振光照明故
Figure 215942DEST_PATH_IMAGE029
；
Figure DEST_PATH_IMAGE030
（6）
其中偏振分析仪对接收到的散射光的偏振态进行判断并计算出散射光的偏振度；DOP为偏振度，I 0° 为0°线偏振分量时的总光强，I 45° 为45°线偏振分量时的总光强，I 90° 为90°线偏振分量时的总光强，I 135° 为135°线偏振分量时的总光强，I r 为左旋圆偏振光，I l 为左旋圆偏振光。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，启动主动照明光发射端中大功率多波段可调谐激光光源14进行照明，其选定波长为460
Figure 900739DEST_PATH_IMAGE023
，再依次选定偏振方向为45°、90°和135°进行偏振光照明，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述大功率多波段可调谐激光光源14波长调整为515
Figure 312260DEST_PATH_IMAGE023
时，依次选定偏振方向为0°、45°、90°和135°，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明；
所述大功率多波段可调谐激光光源14波长调整为585
Figure 923370DEST_PATH_IMAGE023
时，依次选定偏振方向为0°、45°、90°和135°，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明；总计共12组实验。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述步骤4的偏振对比度数值具体为，经过一轮图像采集得到共12组偏振图像；通过对比度计算得到的偏振图像的偏振对比度，偏振对比度公式为：
Figure 588575DEST_PATH_IMAGE031
（7）
式中，
Figure 121188DEST_PATH_IMAGE032
为赤潮相对于非赤潮水体的对比度；
Figure 664296DEST_PATH_IMAGE033
为赤潮平均灰度值；
Figure 598754DEST_PATH_IMAGE034
为非赤潮水体平均灰度值；分别选取图像中的非赤潮水体区域和赤潮区域，提取出感兴趣区域非赤潮水体灰度总数、非赤潮水体像素点总数、赤潮灰度总数和赤潮像素点总数，然后通过计算得到非赤潮水体平均灰度值和赤潮平均灰度值，最后得到偏振对比度。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述步骤5具体为，将得到的12组偏振度的数值及偏振对比度数值与偏振赤潮优势种数据库分别进行置信度计算，若置信度超过60%视为偏振赤潮优势种数据库中已知赤潮优势种，反之则为未知赤潮优势种。通过公式（8）计算：
Figure 920014DEST_PATH_IMAGE035
（8）
式中，
Figure 720348DEST_PATH_IMAGE036
为置信度，
Figure 50835DEST_PATH_IMAGE037
和
Figure 590532DEST_PATH_IMAGE038
分别表示实测数值与偏振赤潮优势种数据库已知数值，
Figure 817114DEST_PATH_IMAGE039
为进行置信度计算总次数；
将一轮采集得到的12组偏振对比度和偏振度置信度数值进行双向验证，置信度超过60%的数值占总组数的60%，则确定赤潮为已知赤潮优势种，反之则为未知赤潮优势种。
本发明的有益效果是：
本发明提出遥感图像与赤潮偏振监测装置相结合的方法。首先利用最大类间方差法与决策树分类方法判断赤潮区域，判断结果更准确赤潮边界更清晰，并可在后续工作中减少无人机挂载赤潮偏振监测装置的无效飞行区域。其次将收集到的偏振散射光信号与偏振赤潮优势种数据库进行对比判断赤潮的优势种，对12组偏振度的数值及偏振对比度数值进行置信度计算，偏振度和偏振对比度的置信度双向验证可以有效提高对赤潮优势种检测的准确性，并且偏振赤潮优势种数据库的建立减少了人为判断优势种的误差。
附图说明
图1是本发明装置的结构示意图。
图2是本发明装置的主动照明光发射端光学示意图。
图3是本发明装置的偏振光信号接收端光学示意图。
图4是本发明中偏振调制模块Ⅱ和光谱调制模块示意图。
主动照明光发射端1；前置扩束镜组11；后置准直镜组12；偏振调制模块Ⅰ13；大功率多波段可调谐激光光源14；偏振光信号接收端2；反射镜组21；狭缝22；准直镜组23；分光棱镜24；偏振成像模块25；CCD相机26；偏振调制模块Ⅱ27；光谱调制模块28；偏振分析仪29；仪器控制模块210；图像存储与处理模块211；电源控制模块212。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
由于赤潮中的浮游生物、细菌在适宜生长的温度大量聚集，吸收水体环境中的氧分并释放有毒物质，造成水中生物大量死亡，对水体进行破坏，有毒的海产品被打捞上岸可能会对人类的健康造成一定的影响。传统的赤潮监测方式消耗大量的人力物力，生态环境监测站若遇到水中其他有害物质容易造成误检，航天航空遥感测量法在赤潮识别时容易受天气影响造成误检及漏检。
本发明选用卫星获得的遥感图像利用最大类间方差法与决策树分类的方法首先判断赤潮的区域，其次利用无人机挂载赤潮偏振监测装置收集赤潮水体的偏振散射光信号，最后将收集到的偏振散射光信号与偏振赤潮优势种数据库进行对比判断赤潮的优势种，以此达到实时监测的目的。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置，所述赤潮偏振监测装置包括主动照明光发射端1和偏振光信号接收端2；
所述主动照明光发射端1用于照亮水体中的赤潮；
所述偏振光信号接收端2用于采集经水体散射的偏振光信号；
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置，所述主动照明光发射端包括前置扩束镜组11、后置准直镜组12、偏振调制模块Ⅰ13和大功率多波段可调谐激光光源14；
所述大功率多波段可调谐激光光源14可发出不同波段的激光用于照明，大功率多波段可调谐激光光源14发出的入射光通过偏振调制模块I13进行起偏，使发出的入射光为偏振光，再通过后置准直镜组12将发散的照明光进行光束整形使其沿光轴射入前置扩束镜组11，前置扩束镜组11将沿光轴入射光进行光束扩散用于大视场照明。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置，所述偏振光信号接收端2包括反射镜组21、狭缝22、准直镜组23、分光棱镜24、偏振成像模块25、CCD相机26、偏振调制模块Ⅱ27、光谱调制模块28、偏振分析仪29、仪器控制模块210、图像存储与处理模块211和电源控制模块212；
所述反射镜组21、狭缝22、准直镜组23将散射光进行接收，由分光棱镜24将光分为两束，由偏振分析仪29和偏振成像模块25进行接收，通过仪器控制模块210控制偏振调制模块Ⅱ27、光谱调制模块28对不同偏振态的散射光进行偏振成像和偏振散射光信号分析，生成图像由图像存储与处理模块211进行储存和处理，电源控制模块212为偏振光信号接收端进行供电。
大功率多波段可调谐激光光源14采用400
Figure 370324DEST_PATH_IMAGE023
-760
Figure 238923DEST_PATH_IMAGE023
波长的大功率光源，可满足光谱调制模块28波段的滤光，本发明主要采取460
Figure 882394DEST_PATH_IMAGE023
、515
Figure 296189DEST_PATH_IMAGE023
、585
Figure 821848DEST_PATH_IMAGE023
的三种波段激光作为主要照明光源。
主动照明光发射端1偏振调制模块Ⅰ13和偏振光信号接收端2偏振调制模块Ⅱ27可采用0°-360°旋转偏振片，本发明主要采用0°、45°、90°和135°四种固定偏振方向的偏振态。
光谱调制模块28可采用400
Figure 501264DEST_PATH_IMAGE023
-760
Figure 61558DEST_PATH_IMAGE023
波长的滤光片，本发明主要采用460
Figure 380675DEST_PATH_IMAGE023
、515
Figure 924789DEST_PATH_IMAGE023
、585
Figure 118879DEST_PATH_IMAGE023
三种固定波段滤光片对接收到的散射光进行滤光
偏振分析仪29采用索雷波产品PAX5710-T，其可对散射光的偏振态进行判断并可计算出散射光的偏振度。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述监测方法具体包括以下步骤：
步骤1：建立一套目标海域的偏振赤潮优势种数据库；联系当地生态环境监测站调取近十年发生赤潮的样本，并使用本发明装置记录样本的偏振度以及赤潮与水体偏振对比度形成偏振赤潮优势种数据库，用于步骤5的对比；
步骤2：调取目标海域的遥感图像，如2014年5月-8月秦皇岛近海岸海域的赤潮面积选用5月26日渤海湾海域的MODIS影像，利用决策树分类法确定大致的赤潮区域；
步骤3：利用无人机挂载赤潮偏振监测装置对步骤2确定的赤潮水域进行图像采样；
步骤4：通过偏振分析仪得到散射光的偏振度，对步骤3采样的图像计算得到偏振对比度数值；
步骤5：基于步骤4的偏振度的数值及偏振对比度数值与步骤1所建立的目标海域的偏振赤潮优势种数据库进行置信度计算；
步骤6：基于步骤5的置信度判断赤潮为已知赤潮优势种或赤潮为未知赤潮优势种。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述步骤2利用决策树分类法确定大致的赤潮区域具体包括以下步骤：
步骤2.1：利用公式（1）区分陆地和水体：
Figure 533680DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，A为陆地和水体的阈值，
Figure 226960DEST_PATH_IMAGE002
为第三波段遥感反射率，
Figure 992791DEST_PATH_IMAGE003
为第五波段遥感反射率，计算的数值，
Figure 944566DEST_PATH_IMAGE004
通过阈值分割提取水体区域；
步骤2.2：利用公式（2）区分水体和赤潮：
Figure 463141DEST_PATH_IMAGE005
（2）
其中，B为水体和赤潮的阈值，
Figure 904487DEST_PATH_IMAGE006
为第一波段遥感反射率，
Figure 642767DEST_PATH_IMAGE002
为第三波段遥感反射率，
Figure 132654DEST_PATH_IMAGE007
为第四波段遥感反射率，通过阈值分割提取赤潮区域；
步骤2.3：采用最大类间方差法进一步计算赤潮面积，即OTSU阈值分割法用以选择最佳阈值来计算前景和背景，当前景与背景的类间方差最大时，获得最佳阈值；
遥感图像的像素总数为
Figure 771315DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 914720DEST_PATH_IMAGE009
个灰度级
Figure 77979DEST_PATH_IMAGE010
，灰度值
Figure 168295DEST_PATH_IMAGE011
为的像素总数为n i ，像素
Figure 661462DEST_PATH_IMAGE011
出现的概率
Figure 179031DEST_PATH_IMAGE012
为：
Figure 157483DEST_PATH_IMAGE013
（3）
设遥感图像的初始阈值为t，当像素的灰度值小于初始阈值t，归类为
Figure 785910DEST_PATH_IMAGE014
类，反之则归类为
Figure 87578DEST_PATH_IMAGE015
类，其中
Figure 25316DEST_PATH_IMAGE014
类和
Figure 209173DEST_PATH_IMAGE015
类分别代表背景和前景；遥感图像像素出现的概率和灰度均值分别用
Figure 657603DEST_PATH_IMAGE016
来表示，公式有：
Figure 876095DEST_PATH_IMAGE017
（4）
其中，
Figure 187996DEST_PATH_IMAGE018
为类间方差，当
Figure 859149DEST_PATH_IMAGE018
取最大值时，获得最佳阈值；
Figure 845691DEST_PATH_IMAGE019
为遥感图像背景类的像素出现的概率，
Figure 918689DEST_PATH_IMAGE020
为遥感图像前景类的像素出现的概率，
Figure 198229DEST_PATH_IMAGE021
为遥感图像背景类的像素出现的灰度均值，
Figure 559941DEST_PATH_IMAGE022
为遥感图像前景类的像素出现的灰度均值。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述步骤3对赤潮水域进行图像采样具体为，利用主动照明光发射端对赤潮水域进行主动照明，同时利用偏振光信号接收端对散射光进行接收；
启动主动照明光发射端中大功率多波段可调谐激光光源进行照明，其选定波长为460
Figure 333862DEST_PATH_IMAGE023
，选定偏振方向为0°，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明；
启动偏振光信号接收端，散射光通过反射镜组、狭缝、准直镜组将散射光束准直，并通过分光棱镜分光给偏振成像模块和偏振分析仪；其中偏振成像模块中光谱调制模块调整为主动照明光发射端对应的波长460
Figure 543257DEST_PATH_IMAGE023
，偏振调制模块Ⅱ调整为0°、45°、90°和135°，依次在CCD相机将接收到的偏振光信号进行成像，并通过图像存储与处理模块进行储存和处理，最终得到偏振度图像，偏振度图像公式为：
Figure 744431DEST_PATH_IMAGE024
（5）
其中，S为斯托克斯矢量用来表示偏振图像之间的关系，参量
Figure 577127DEST_PATH_IMAGE025
为总光强；参量
Figure 951477DEST_PATH_IMAGE026
为0°线偏振分量和90°线偏振分量的光强之差；参量
Figure 953062DEST_PATH_IMAGE027
为45°线偏振分量和135°线偏振分量的光强之差；参量
Figure 325137DEST_PATH_IMAGE028
为右旋圆偏振分量和左旋圆偏振分量的光强之差，由于本发明未采取圆偏振光照明故
Figure 441867DEST_PATH_IMAGE029
；
Figure 557590DEST_PATH_IMAGE040
（6）
其中偏振分析仪对接收到的散射光的偏振态进行判断并计算出散射光的偏振度；DOP为偏振度，I 0° 为0°线偏振分量时的总光强，I 45° 为45°线偏振分量时的总光强，I 90° 为90°线偏振分量时的总光强，I 135° 为135°线偏振分量时的总光强，I r 为左旋圆偏振光，I l 为左旋圆偏振光。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，启动主动照明光发射端中大功率多波段可调谐激光光源进行照明，其选定波长为460
Figure 475999DEST_PATH_IMAGE023
，再依次选定偏振方向为45°、90°和135°进行偏振光照明，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明。
启动主动照明光发射端中大功率多波段可调谐激光光源进行照明，其选定波长为515
Figure 222238DEST_PATH_IMAGE023
，依次选定偏振方向为0°、45°、90°和135°，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明；
启动主动照明光发射端中大功率多波段可调谐激光光源进行照明，其选定波长为585
Figure 842575DEST_PATH_IMAGE023
，依次选定偏振方向为0°、45°、90°和135°，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明。总计共12组实验。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述步骤4的偏振对比度数值具体为，经过一轮图像采集得到共12组偏振图像；通过对比度计算得到的偏振图像的偏振对比度，偏振对比度公式为：
Figure 745678DEST_PATH_IMAGE031
（7）
式中，
Figure 33440DEST_PATH_IMAGE032
为赤潮相对于非赤潮水体的对比度；
Figure 701313DEST_PATH_IMAGE033
为赤潮平均灰度值；
Figure 543367DEST_PATH_IMAGE034
为非赤潮水体平均灰度值；分别选取图像中的非赤潮水体区域和赤潮区域，提取出感兴趣区域非赤潮水体灰度总数、非赤潮水体像素点总数、赤潮灰度总数和赤潮像素点总数，然后通过计算得到非赤潮水体平均灰度值和赤潮平均灰度值，最后得到偏振对比度。
一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，所述步骤5基于步骤4的偏振度的数值及偏振对比度数值与步骤1所建立的目标海域的偏振赤潮优势种数据库进行置信度计算具体为，将得到的12组偏振度的数值及偏振对比度数值与偏振赤潮优势种数据库分别进行置信度计算，若置信度超过60%视为偏振赤潮优势种数据库中已知赤潮优势种，反之则为未知赤潮优势种。通过公式（8）计算：
Figure 250160DEST_PATH_IMAGE035
（8）
式中，
Figure 126850DEST_PATH_IMAGE036
为置信度，
Figure 27941DEST_PATH_IMAGE037
和
Figure 560553DEST_PATH_IMAGE038
分别表示实测数值与偏振赤潮优势种数据库已知数值，
Figure 821770DEST_PATH_IMAGE039
为进行置信度计算总次数；
将一轮采集得到的12组偏振对比度和偏振度置信度数值进行双向验证，置信度超过60%的数值占总组数的60%，则确定赤潮为已知赤潮优势种，反之则为未知赤潮优势种。

Claims (7)

1.一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，其特征在于，所述赤潮偏振监测装置包括主动照明光发射端（1）和偏振光信号接收端（2）；
所述主动照明光发射端（1）用于照亮水体中的赤潮；
所述偏振光信号接收端（2）用于采集经水体散射的偏振光信号；
所述监测方法具体包括以下步骤：
步骤1：建立一套目标海域的偏振赤潮优势种数据库；
步骤2：调取目标海域的遥感图像，利用决策树分类法确定大致的赤潮区域；
步骤3：利用无人机挂载赤潮偏振监测装置对步骤2确定的赤潮水域进行图像采样；
步骤4：通过偏振分析仪（29）得到散射光的偏振度，对步骤3采样的图像计算得到偏振对比度数值；
步骤5：基于步骤4的偏振度的数值及偏振对比度数值与步骤1所建立的目标海域的偏振赤潮优势种数据库进行置信度计算；
步骤6：基于步骤5的置信度判断赤潮为已知赤潮优势种或赤潮为未知赤潮优势种；
所述步骤2利用决策树分类法确定大致的赤潮区域具体包括以下步骤：
步骤2.1：利用公式（1）区分陆地和水体：
Figure 464684DEST_PATH_IMAGE001
（1）
其中，A为陆地和水体的阈值，
Figure 384098DEST_PATH_IMAGE002
为第三波段遥感反射率，
Figure 140701DEST_PATH_IMAGE003
为第五波段遥感反射率，计算
Figure 323421DEST_PATH_IMAGE004
的数值，通过阈值分割提取水体区域；
步骤2.2：利用公式（2）区分水体和赤潮：
Figure 431054DEST_PATH_IMAGE005
（2）
其中，B为水体和赤潮的阈值，
Figure 888581DEST_PATH_IMAGE006
为第一波段遥感反射率，
Figure 502620DEST_PATH_IMAGE002
为第三波段遥感反射率，
Figure 652979DEST_PATH_IMAGE007
为第四波段遥感反射率，通过阈值分割提取赤潮区域；
步骤2.3：采用最大类间方差法进一步计算赤潮面积：
遥感图像的像素总数为
Figure 185591DEST_PATH_IMAGE008
，
Figure 243546DEST_PATH_IMAGE009
个灰度级
Figure 912425DEST_PATH_IMAGE010
，灰度值为
Figure 499264DEST_PATH_IMAGE011
的像素总数为n i ，灰度值为
Figure 581489DEST_PATH_IMAGE011
的像素出现的概率
Figure 177556DEST_PATH_IMAGE012
为：
Figure 494749DEST_PATH_IMAGE013
（3）
设遥感图像的初始阈值为t，当像素的灰度值小于初始阈值t，归类为
Figure 986910DEST_PATH_IMAGE014
类，反之则归类为
Figure 556432DEST_PATH_IMAGE015
类，其中
Figure 628293DEST_PATH_IMAGE014
类和
Figure 130819DEST_PATH_IMAGE015
类分别代表背景和前景；遥感图像像素出现的概率和灰度均值分别用
Figure 731564DEST_PATH_IMAGE016
、
Figure 522803DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 929513DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 492737DEST_PATH_IMAGE019
来表示，公式有：
Figure 264384DEST_PATH_IMAGE020
（4）
其中，
Figure 542919DEST_PATH_IMAGE021
为类间方差，当
Figure 487741DEST_PATH_IMAGE021
取最大值时，获得最佳阈值；
Figure 168121DEST_PATH_IMAGE016
为遥感图像背景类的像素出现的概率，
Figure 907407DEST_PATH_IMAGE017
为遥感图像前景类的像素出现的概率，
Figure 938817DEST_PATH_IMAGE018
为遥感图像背景类的像素出现的灰度均值，
Figure 687330DEST_PATH_IMAGE019
为遥感图像前景类的像素出现的灰度均值。
2.根据权利要求1所述一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，其特征在于，所述主动照明光发射端包括前置扩束镜组（11）、后置准直镜组（12）、偏振调制模块Ⅰ（13）和大功率多波段可调谐激光光源（14）；
所述大功率多波段可调谐激光光源（14）可发出不同波段的激光用于照明，大功率多波段可调谐激光光源（14）发出的入射光通过偏振调制模块I（13）进行起偏，使发出的入射光为偏振光，再通过后置准直镜组（12）将发散的照明光进行光束整形使其沿光轴射入前置扩束镜组（11），前置扩束镜组（11）将沿光轴入射光进行光束扩散用于大视场照明。
3.根据权利要求2所述一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，其特征在于，所述偏振光信号接收端（2）包括反射镜组（21）、狭缝（22）、准直镜组（23）、分光棱镜（24）、偏振成像模块（25）、CCD相机（26）、偏振调制模块Ⅱ（27）、光谱调制模块（28）、偏振分析仪（29）、仪器控制模块（210）、图像存储与处理模块（211）和电源控制模块（212）；
所述反射镜组（21）、狭缝（22）、准直镜组（23）将散射光进行接收，由分光棱镜（24）将光分为两束，由偏振分析仪（29）和偏振成像模块（25）进行接收，通过仪器控制模块（210）控制偏振调制模块Ⅱ（27）和光谱调制模块（28）对不同偏振态的散射光进行偏振成像，通过仪器控制模块（210）进行偏振散射光信号分析，生成图像由图像存储与处理模块（211）进行储存和处理，电源控制模块（212）为偏振光信号接收端进行供电。
4.根据权利要求1所述一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，其特征在于，所述步骤3对赤潮水域进行图像采样具体为，利用主动照明光发射端对赤潮水域进行主动照明，同时利用偏振光信号接收端对散射光进行接收；
启动主动照明光发射端中大功率多波段可调谐激光光源进行照明，其选定波长为460
Figure 219287DEST_PATH_IMAGE022
，选定偏振方向为0°，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明；
启动偏振光信号接收端，散射光通过反射镜组、狭缝、准直镜组将散射光束准直，并通过分光棱镜分光给偏振成像模块和偏振分析仪；其中偏振成像模块中光谱调制模块调整为主动照明光发射端对应的波长460
Figure 332736DEST_PATH_IMAGE022
，偏振调制模块Ⅱ调整为0°、45°、90°和135°，依次在CCD相机将接收到的偏振光信号进行成像，并通过图像存储与处理模块进行储存和处理，最终得到偏振度图像，偏振度图像公式为：
Figure 320284DEST_PATH_IMAGE023
（5）
其中，S为斯托克斯矢量用来表示偏振图像之间的关系，参量
Figure 872488DEST_PATH_IMAGE024
为总光强；参量
Figure 465143DEST_PATH_IMAGE025
为0°线偏振分量和90°线偏振分量的光强之差；参量
Figure 77390DEST_PATH_IMAGE026
为45°线偏振分量和135°线偏振分量的光强之差；参量
Figure 552234DEST_PATH_IMAGE027
为右旋圆偏振分量和左旋圆偏振分量的光强之差，由于未采取圆偏振光照明故
Figure 376971DEST_PATH_IMAGE028
；
Figure 824132DEST_PATH_IMAGE029
（6）
其中偏振分析仪对接收到的散射光的偏振态进行判断并计算出散射光的偏振度；DOP为偏振度，I 0° 为0°线偏振分量时的光强，I 45° 为45°线偏振分量时的光强，I 90° 为90°线偏振分量时的光强，I 135° 为135°线偏振分量时的光强，I r 为右旋圆偏振光时的光强，I l 为左旋圆偏振光时的光强。
5.根据权利要求4所述一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，其特征在于，启动主动照明光发射端中大功率多波段可调谐激光光源（14）进行照明，其选定波长为460
Figure 344631DEST_PATH_IMAGE022
，再依次选定偏振方向为45°、90°和135°进行偏振光照明，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明；
所述大功率多波段可调谐激光光源（14）波长调整为515
Figure 306771DEST_PATH_IMAGE022
时，依次选定偏振方向为0°、45°、90°和135°，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明；
所述大功率多波段可调谐激光光源（14）波长调整为585
Figure 200778DEST_PATH_IMAGE022
时，依次选定偏振方向为0°、45°、90°和135°，照明光通过后置准直镜组和前置扩束镜组进行大视场照明；总计共12组实验。
6.根据权利要求5所述一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，其特征在于，所述步骤4的偏振对比度数值具体为，经过一轮图像采集得到共12组偏振图像；通过对比度计算得到的偏振图像的偏振对比度，偏振对比度公式为：
Figure 299184DEST_PATH_IMAGE030
（7）
式中，
Figure 987654DEST_PATH_IMAGE031
为赤潮相对于非赤潮水体的偏振对比度；
Figure 437090DEST_PATH_IMAGE032
为赤潮平均灰度值；
Figure 603629DEST_PATH_IMAGE033
为非赤潮水体平均灰度值；分别选取图像中的非赤潮水体区域和赤潮区域，提取出感兴趣区域非赤潮水体灰度总数、非赤潮水体像素点总数、赤潮灰度总数和赤潮像素点总数，然后通过计算得到非赤潮水体平均灰度值和赤潮平均灰度值，最后得到偏振对比度。
7.根据权利要求6所述一种基于主动照明的赤潮偏振监测装置的监测方法，其特征在于，所述步骤5具体为，将得到的12组偏振度的数值及偏振对比度数值与偏振赤潮优势种数据库分别进行置信度计算，若置信度超过60%视为偏振赤潮优势种数据库中已知赤潮优势种，反之则为未知赤潮优势种,通过公式（8）计算：
Figure 25383DEST_PATH_IMAGE034
（8）
式中，
Figure 884755DEST_PATH_IMAGE035
为置信度，
Figure 818557DEST_PATH_IMAGE036
和
Figure 788787DEST_PATH_IMAGE037
分别表示实测数值与偏振赤潮优势种数据库已知数值，
Figure 127364DEST_PATH_IMAGE038
为进行置信度计算总次数；
将一轮采集得到的12组偏振对比度和偏振度置信度数值进行双向验证，置信度超过60%的数值占总组数的60%，则确定赤潮为已知赤潮优势种，反之则为未知赤潮优势种。
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115826255B (zh) * 2023-02-16 2023-04-28 长春理工大学 基于主动偏振照明的机载海面目视搜索装置及其使用方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107688635A (zh) * 2017-08-22 2018-02-13 清华大学深圳研究生院 基于后向偏振散射的海藻识别方法和应用于该方法的装置
CN109187365A (zh) * 2018-08-22 2019-01-11 中国科学院上海光学精密机械研究所 海洋剖面双波长偏振光学参数观测仪
CN109187367A (zh) * 2018-11-09 2019-01-11 大连海事大学 一种偏振光流控片压载水微藻活性检测装置与方法
CN110208169A (zh) * 2019-07-10 2019-09-06 湖北中医药高等专科学校 一种测量大角度范围内散射光偏振态数据的方法
CN111160655A (zh) * 2019-12-31 2020-05-15 厦门大学 一种基于决策树的近海赤潮发生及赤潮种类预测方法
CN111415025A (zh) * 2019-01-06 2020-07-14 刘泰麟 一种赤潮等级预测的方法
CN112084716A (zh) * 2020-09-15 2020-12-15 河北省科学院地理科学研究所 一种基于富营养化综合评价的赤潮预测预警方法
CN113642651A (zh) * 2021-08-16 2021-11-12 长春理工大学 一种基于深度学习的偏振成像海上溢油识别装置及方法
CN215263105U (zh) * 2021-05-07 2021-12-21 长春理工大学 一种机载推扫式光谱偏振一体化海面溢油探测***
WO2022114282A1 (ko) * 2020-11-26 2022-06-02 사이테크놀로지스 주식회사 특정 현상 검출을 위해 편광 필터를 이용한 데이터 수집 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009064626A1 (en) * 2007-11-01 2009-05-22 Lockheed Martin Cohernt Technologies, Inc. Sensing using polarization diversity and wavelength dependent backscatter
CN112305561A (zh) * 2020-10-30 2021-02-02 中国科学院国家天文台长春人造卫星观测站 激光主动照明空间目标偏振成像***及方法
CN113092383A (zh) * 2021-04-06 2021-07-09 宁波市测绘和遥感技术研究院 一种近海岸海洋赤潮识别方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107688635A (zh) * 2017-08-22 2018-02-13 清华大学深圳研究生院 基于后向偏振散射的海藻识别方法和应用于该方法的装置
CN109187365A (zh) * 2018-08-22 2019-01-11 中国科学院上海光学精密机械研究所 海洋剖面双波长偏振光学参数观测仪
CN109187367A (zh) * 2018-11-09 2019-01-11 大连海事大学 一种偏振光流控片压载水微藻活性检测装置与方法
CN111415025A (zh) * 2019-01-06 2020-07-14 刘泰麟 一种赤潮等级预测的方法
CN110208169A (zh) * 2019-07-10 2019-09-06 湖北中医药高等专科学校 一种测量大角度范围内散射光偏振态数据的方法
CN111160655A (zh) * 2019-12-31 2020-05-15 厦门大学 一种基于决策树的近海赤潮发生及赤潮种类预测方法
CN112084716A (zh) * 2020-09-15 2020-12-15 河北省科学院地理科学研究所 一种基于富营养化综合评价的赤潮预测预警方法
WO2022114282A1 (ko) * 2020-11-26 2022-06-02 사이테크놀로지스 주식회사 특정 현상 검출을 위해 편광 필터를 이용한 데이터 수집 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램
CN215263105U (zh) * 2021-05-07 2021-12-21 长春理工大学 一种机载推扫式光谱偏振一体化海面溢油探测***
CN113642651A (zh) * 2021-08-16 2021-11-12 长春理工大学 一种基于深度学习的偏振成像海上溢油识别装置及方法

Non-Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
不同湿度环境下可见光波段激光偏振特性研究;战俊彤 等;《红外与激光工程》;20200930;第49卷(第9期);第20200057-1-7页 *
利用偏振光散射技术的藻类絮凝过程监测;李嘉晋等;《大气与环境光学学报》;20200115(第01期);全文 *
基于偏振技术的藻类水体散射光中叶绿素荧光分离方法研究;庞卉芳等;《光谱学与光谱分析》;20170215(第02期);全文 *
基于决策树的MODIS影像赤潮智能检测技术;柴永强等;《青岛大学学报(自然科学版)》;20120515(第02期);全文 *
基于遥感技术的海岸带资源环境管理;潘刚等;《遥感技术与应用》;20090415(第02期);全文 *
复杂海况下海洋生态环境多维度光学监测方法;史浩东 等;《光学学报》;20220331;第42卷(第6期);第0600004-1-14页 *
显微图像分析技术在赤潮生物识别中的应用;王明时等;《天津大学学报》;20040525(第05期);全文 *
水下隐身动目标激光与偏振红外探测技术研究;李英超等;《激光与红外》;20160220(第02期);全文 *
空间碎片偏振光谱成像探测技术研究;姜会林等;《深空探测学报》;20150915(第03期);全文 *
遥感技术监测海上溢油现状及趋势;张煜洲等;《杭州师范大学学报(自然科学版)》;20130130(第01期);全文 *

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