随着海洋溢油问题的日益严重,多种遥感技术被用于海面溢油监测,其中激光诱导荧光(LIF)技术是目前被认为最有效的海面溢油探测技术之一.Hoge等基于LIF技术提出了一种利用拉曼散射光评估薄油膜厚度的积分反演算法并广泛应用于海面溢油探测,针对该算法存在误差较大的问题,提出一种融合拉曼散射光和荧光信号评估海面溢油厚度的反演算法.首先利用拉曼散射光信号反演油膜厚度,然后利用该反演结果计算获取溢油油品的荧光特征光谱,最后利用荧光信号反演油膜厚度.文中推导了利用荧光信号反演油膜厚度的算法,给出了油品荧光特征光谱的逼近算法,并给出了利用荧光信号反演油膜厚度的误差分析.通过实验对该方法进行了验证,选用原油和柴油为实验油品,以波长405 nm的激光作为激发光源,采集波长范围为420～700 nm,采集了海水的背景荧光和拉曼散射光信号、实验油品2,5,10和20μm等不同厚度油膜的光谱信号.将采集数据分为训练集和测试集,利用训练集数据采用梯度下降法获取油品的荧光特征光谱,利用测试集数据分别采用积分拉曼法和该方法反演油膜厚度.采用积分拉曼法,原油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为12.6％,4.6％,4.4％ 和2.3％,柴油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为14.0％,7.0％,4.2％ 和3.6％;采用本文方法,原油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为2.5％,2.2％,1.2％ 和1.1％,柴油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为3.0％,2.4％,2.7％ 和1.6％.实验结果表明,2μm油膜反演结果的误差降低最多,原油和柴油2μm油膜的反演结果误差分别由12.6％ 和14.0％ 降低为2.5％ 和3.0％,其他厚度油膜反演结果的误差也有较大程度的降低,油膜厚度反演结果的误差均小于3％,采用本文算法可以有效提高油膜厚度反演结果的精度.
激光诱导荧光 荧光光谱 海面溢油 油膜厚度 梯度下降法