【学术论文】空天地海一体化海洋监测体系研究 - 海洋污染监测技术

摘要

作者：李晓威 2，范儒彬 1，马荣华 1，叶成瑶 1，陈小云 1，陈升敬 2，谢宏坚 2，吕建明 3（1.广州市地质调查院，广东 广州 510440；2.广州赋安数字科技有限公司，广东 广州 510610；3.华南理工大学，广东 广州 510006）

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摘要：实现针对海洋要素的全面监测，不仅能对海洋环境监测、海洋灾难预警、国防安全等部门提供可靠的数据支持，也对海洋相关领域科学研究有积极推动作用。阐述了中国现有的海洋环境监测系统存在的主要问题，并在此基础上提出并实现空天地海一体化立体监测体系。该体系立足大数据、人工智能、空间地理信息技术，深度挖掘多模态海洋监测大数据的多尺度、多层面内在关联，实现海洋要素观测数据的效用最大化。

关键词：海洋环境；多模态；空天地海一体化；监测体系

对海洋立体监测数据的收集、分析和利用，不仅可以推动海洋相关科学研究，也能够对各生产应用部门提供可靠的数据支持，例如海洋环境监测部门、海洋灾难预警预报部门、国防安全部门、海洋个人消费领域等。目前世界各国都加大了对海洋监测的投入力度，中国也在“海洋强国”战略的号召下，逐年增加针对海洋要素立体监测及海洋大数据分析应用等领域的投入和政策扶持。当前，中国已初步建立覆盖管辖海域的海洋生态环境监测网络。但在监测网络规划布局、数据质量控制、标准规范建设、信息集成应用、监测能力建设等方面还存在一定不足。针对现有监测网络所存在的问题，本文提出空天地海一体化监测体系，以实现海洋监测数据服务效用大化。具体而言，该体系具有如下特色：①综合运用卫星遥感、无人机、海岸视频监控、监测浮标、岸基监测站等空、天、地、海立体监测手段，实现多源异构海洋数据的多层次、异步、流式融合；②基于数字地球技术现海洋监测数据的空天地海可视化立体呈现；③运用人工智能分析算法实现多模态海洋时空数值分析模型和多尺度异常可视事件检测模型，通过多模态自监督优化算法实现模型的自适应持续优化；④针对水文要素监测、地理要素监测、海洋赤潮监测等实际应用场景，实现数据资源的融合应用。

1、 国内外海洋监测体系的研究现状

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1.1 国内研究现状

近几年，中国海洋环境监测得到迅速的发展，卫星遥感、海上浮标、自动验潮仪、水质自动监测站、高清视频监控等技术设备被广泛应用于海洋环境监测中，大幅提高政府管理部门对海洋环境信息的获取能力[1-3]。以天基、空基、海基、岸基 4 个维度构建的观测网络，保证了海洋环境数据获取的全面性和准确性[4]。目前中国已形成了国家、海区、省、市、县 5 级海洋生态环境监测网络体系，截至 2016 年，中国已建有海洋环境监测机构 235 个，其中国家机构 94 个（国家监测中心 1 个、海区监测中心 3 个、中心站 17 个、海洋站 73 个），地方机构 141 个（省级 16 个、地级市 44 个、县级 81 个）[5]。中国海洋环境监测分为起步、发展和提升 3 个阶段。

1.1.1 起步阶段

从 1978 年第一次海洋污染监测到 1984 年“全国海洋污染监测网”的建立是中国海洋环境监测的起步阶段。通过对近海海域海洋监测的调查，为中国沿海城市了解海洋污染情况，以及相关部门对海洋生态环境的管理和决策提供了依据。

1.1.2 发展阶段

1983 年《中华人民共和国海洋环境保护法》正式生效，中国海洋环境保护工作进入了一个新的阶段。1984 年“全国海洋污染监测网”成立大会在天津召开，“全国海洋污染监测网”将全国有关海洋污染监测的工作进行了统一，形成统一的工作方案和技术要求，使海洋污染监测的分析测试方法保持一致，为全面了解和整体评价中国海洋的污染状况提供了条件。通过长年对海洋环境管理工作的全面开展，提高了海洋环境管理工作的效率，使中国海洋环境管理工作迈入了新的台阶，同时为之后中国海洋环境监测工作的发展奠定了良好的基础。

1.1.3 提升阶段

中国利用遥感卫星、无人机、监测浮标、岸基监测站等技术手段，构建了海洋环境立体监测系统，组建了“全国海洋环境立体监测网”。此监测网的建立改变了长期以人工操作为主的操作手段，实现了海洋监测的自动化，同时将开展海洋自然环境监测工作和掌握海洋环境状况工作有机结合起来，对中国海洋环境监测技术的提高起到了积极的促进作用，为实现中国空天地海一体化海洋监测体系的建设奠定了基础。 : v7 b6 j: f6 N+ c: E6 T

1.2 国外研究现状

从 20 世纪 60 年代末开始，国外相继开发海洋环境监测技术。70 年代末，污染传感器和污染监测技术有了较大的发展，为了提高水文气象浮标的利用率，研究污染与水文气象环境的关系，美国、挪威和俄罗斯在水文气象浮标上增加了水质监测传感器，成为了水文气象水质污染监测浮标，如美国 EB52 型浮标、挪威 TOBIS 浮标、俄罗斯 ACK-3000 浮标都进行了海洋环境污染方面的改进[6]。在 20 世纪 80 年代初，美国就发展了海岸海洋自动观测网（CMAN）。80 年代末，挪威和德国在欧共体尤里卡海洋计划（EUROMAR）的支持下，分别开发 了 SEAWATCH 系 统 和 MERMAID 系 统 ， 其 中SEAWATCH 系统由超小型的海上 TOBIS 浮标和陆上数据处理中心组成，这是一个适用于地区性海洋环境预报服务的实用系统；MERMAID 系统是一个模块结构的全自动海洋监测系统，因该系统是模块式结构，所以可以通过拼装，集成为适用于岸站、平台、浮标、船舶等不同观测平台和不同观测目的的观测系统[7]。20 世纪末，美国、日本、法国等国家推出全球性海洋观测计划，旨在全球大洋中放置 3 000 个剖面浮标，组成一个全球海洋观测网，同时借助卫星定位和通讯系统，快速大范围获取海洋资料数据[8]。

1.3 中国现有监测体系存在的问题

1.3.1 海洋环境监测系统和监测内容不完善

中国海洋环境监测体系的作用是对中国人为活动影响区域的海洋环境质量、海洋生态健康状况和赤潮、海岸带地质灾害等进行监测与评价[9]。中国海洋环境监测系统覆盖的区域小，主要是近岸及近海海域，尚未完全覆盖所有管辖海域，远海监测能力不足、立体化程度不高。在海上关键岛屿、重要战略支点等重要区域还未形成监测体系，无法及时获取重要区域的海洋生态健康状况。

1.3.2 海洋环境监测管理协调机制不完善

首先，自然资源部、生态环境部、农业农村部等多部委的近岸监测区域存在交叉重复；其次，由于部门之间的相对独立，使得海洋环境监测工作监测机构、监测项目重复建设；另外，各部委之间监测方法和监测标准不统一，监测设备、人员、分析方法不同导致监测数据所反映的信息也存在差异，数据很难在各机构之间互通有无、共享利用，影响了监测数据服务效能的最大发挥[10]。现有法律法规并没有明确对海洋环境监测机构间的协调机制做出明确的规定，从而在海洋环境监测实践中容易造成各部门单一考虑自身需求的问题，进而造成各监测管理职能和职责分散、交叉与重叠。 4 n. x3 ]5 G( @( _

1.3.3 海洋环境监测能力薄弱

海洋环境监测能力薄弱主要表现在以下 2 方面：①监测人员专业技能不高。海上工作环境艰苦恶劣，监测人员普遍缺乏海洋环境监测经验，而且资金待遇不高，从而限制了监测人才队伍的建设。现今沿海城市的监测部门发展迅速，但是大多数员工未经过专业培训，也没有接触过相关的监测手段，对许多监测手段不了解，无法提供有效的改进手段；而且在偏远艰苦地区，监测人员十分缺乏，且大多数监测人员存在知识陈旧、专业技能较低等不足[5]。②监测设备不足。海洋环境监测工作主要是对海水、大气和水文地质进行勘察，而监测环境往往比较恶劣，故障率高、设备成本及运行成本较高。经费不足长久以来制约了中国监测设备升级，影响了监测工作的进步。中国虽然逐步增加了在海洋监测方面的投资，但与满足海洋环境监测行业发展的实际需求还有很大的一段距离。同时，由于自动化监测设备技术的发展尚不成熟，监测设备普遍存在准确度低、故障率高和使用寿命短等问题。 * @/ d9 ?. b& b% J

2、 空天地海一体化海洋监测体系设计

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2.1 总体目标

对于上述存在的主要问题，面向海洋智能信息化和全方位监测，提出了空天地海一体化海洋监测体系，立足大数据、人工智能、空间地理信息技术，深度挖掘多模态海洋监测大数据多尺度、多层面的内在关联。具体而言，该体系包含以下 4 个设计目标：①综合运用卫星遥感（天）、无人机航拍（空）、海岸视频监控（地）、监测浮标（海）等多模态数据，实现高效、可扩展的多源异构海洋环境大数据的采集、存储、清洗、对齐、特征抽取和分析。②充分发挥多模态海洋数据的联合效用，实现基于多尺度时空分析技术的多源海洋监测数据深度关联和跨层推理，并基于数字地球技术实现海洋监测数据的空天地海可视化立体呈现。③基于多模态自监督优化算法，实现模型的自适应持续优化，提高对不同环境的适应能力。④实现空天地海一体化示范应用。针对海洋环境监测、海岸线监测等实际应用场景，充分融合卫星遥感、无人机航拍、海岸视频监控、岸基监测、浮标监测等多模态数据，实现数据资源的实际融合应用。 : _- J7 |. H$ w3 `6 K

2.2 应用场景分析

空天地海一体化海洋监测体系主要研究海洋环境监测、海岸线监测等实际应用场景，该体系充分融合卫星遥感、无人机航拍、海岸视频监控、浮标监测等多模态数据，开展数据资源的实际融合应用，并重点研究跨模态数据之间的协同工作。其中，应用场景包括水文要素监测、地理要素监测和海洋赤潮监测。

水文要素监测：海洋水文要素对海上活动影响很大。主要研究内容包括利用海洋环境监测系统监测流场、海雾、海表温度、海面风场、海洋水色、有效波高、洋面风场、洋面风场矢量、海面大气水汽含量、海上气溶胶、海冰、叶绿素质量浓度等 20 多种要素因子以及长时间序列变化预测和异常分析，并在此基础上建立全海洋区域重点海域高时间分辨率、高空间分辨率的海洋水文要素监测。

地理要素监测：根据中国海域海岸线及海岛礁区域测区形状不规则、水域覆盖面积占比多、地形地貌复杂等特征，实现对海岸线、海岛、潮间带、港口码头、违规建筑的监测，以及海洋功能区规划等功能，检测重点地区海岸、岛礁和重点海域，并结合人工复核的结果，对监控监测结果进行校验。

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海洋赤潮监测：针对引发赤潮的主要因子进行监测，并利用卫星遥感、无人机遥感、监控视频、浮标探测等技术手段，对发展态势进行预判，为海洋赤潮灾害应急提供数据和决策支持。

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2.3 体系结构设计

空天地海一体化海洋监测体系结构如图 1 所示，具体包含以下 5 个层面。

2.3.1 数据源层

在广域性数据获取方面，利用高分卫星和多源卫星进行大面积、常态化、持续性监测。在微观层面上，通过海上浮标监测海水状况动态变化；针对局部区域，通过海岸视频监控进行探测和自动识别；针对特定重点目标或重点事件，采用无人机进行实时性、机动性、三维化监测。

2.3.2 数据接入层

实现数据源的访问接入，其中包括视频、网页、应用系统等类型的外部应用接入。 3 K9 L$ t8 N/ ^$ L

2.3.3 数据处理层

采用分布式系统架构支持对海量数据的高效处理和分析，实现数据处理、数据计算、数据分析服务及数据应用等功能，并提供多维分析引擎、分布式查询引擎，支持灵活的多维分析。对于接入系统的空、天、地、海 4 个方面的不同来源、不同格式的海洋大数据进行清洗、转换、加载处理，为后续的特征处理、数据融合、算法研究、模型训练等研究工作和具体业务应用提供数据支撑。 0 y: g. ~ V" J) ?

2.3.4 支撑层

主要构建系统的业务应用功能和 AI 应用功能。业务应用功能包括提供数据上传、时空数据查询、后台服务管理、服务发布、数据预览、智能服务检索、元数据管理、系统管理、运维统计、系统配置等功能，AI 应用功能包括图像识别、水色识别、视角对齐、图像生成、数据推演和多模态预测等功能。

2.3.5 应用层

主要研究根据海洋环境监测、海岸线监测等实际应用场景，充分融合卫星遥感、无人机航拍、海岸视频监控、监测浮标等多模态数据，开展数据资源的实际融合应用，并重点研究跨模态数据之间的协同工作。

2.4 功能设计

空天地海一体化海洋监测体系的主要功能包括 3大方面，分别为水文要素监测、地理要素监测和海洋赤潮监测。其功能设计如图 2 所示，效果图如图 3 所示。空天地海一体化海洋监测体系的主要功能如下：①显示模块。该模块主要包括显示监控视频、无人机视频、无人机日志、综合预警事件、预测数据的异常变化情况和真实与预测情况对比。②点位信息展示。通过点击任意一个站点，显示该站点的详细信息，包括浮标站点信息、浮标异常点信息、监控点信息和监控异常点信息。③数据展示。主要对监控视频、浮标和无人机视频进行实时分析操作，并将分析结果进行展示。④浮标反演数据渲染。利用有限的浮标站点的数据信息，可反演出海洋覆盖范围内任意位置的预测浮标数据信息，并通过热力图展示，同时利用渲染播放功能清晰且直观地查看到浮标数据的走势变化。⑤统计模块。统计各站点的预警事件，预警事件统计包括某监控点的预警事件统计和一段时间的预警事件统计。其中，某监控点的预警事件统计可通过列表选点和地图选点的功能，实现对任意所选监控点位的预警事件的统计，并以折线图的形式展示；以柱状图的形式显示所有监控点一段时间内的预警事件统计，默认统计最近一个月内的预警事件。⑥视频反演渲染。利用监控的实时性，模拟生成遥感影像图，实现实时的遥感动态。⑦地图、监控、无人机视角对接。将地图与监控、地图与无人机进行联动，点击任意一个异常点，即可调用相应的视频。 ) w7 V3 R1 t$ |$ ?! K

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2.5 核心算法

多源多模态数据的智能分析与关联方法是本文所提出的立体监测体系的核心关键。涉及的算法包括目标检测算法、多模态数据对齐算法、浮标数据和遥感数据的融合反演算法以及监控视频和遥感数据的融合反演算法。下面对这些算法进行简要的描述。

2.5.1 目标检测算法

针对重点监控区域进行非法行为的违法目标识别，包括船只、施工人员、挖掘机、推土机、活动板房等，实现对监控区域内的违法目标的识别和判断。

2.5.2 多模态数据对齐算法

经语义分割后得到图像块信息，抽取每个图像块的全局特征，然后结合每个图像块的类别标签和位置的相对性，并利用匈牙利匹配方法，建立监控画面和遥感图像中图像块之间的对应关系，并进一步实现监控画面和遥感图像精确的映射关系，实现在复杂成像条件下图像的快速、精确配准。 9 z8 A) ^* n1 @! Q8 u& s

2.5.3 浮标数据和遥感数据的融合反演算法

利用海洋浮标的长期、连续、全天候和定时测量的特点，融合浮标数据和海洋卫星遥感图像，实现了遥感图像的实时反演。具体而言，采用长短期记忆神经网络（LSTM），建立时空数据反演模型，同时在反演模型中引入注意力机制，从大量信息中迅速地选择有价值的信息并重点关注这些重要信息，提升反演模型效率。 9 J4 R* S2 i6 q2 ~3 ~ k ?

2.5.4 监控视频和遥感数据的融合反演算法

首先建立监控画面坐标和遥感图像经纬度坐标的映射关系，实现监控图像和遥感图像的对齐；并通过深度生成网络，生成遥感视野中的目标图像，从而实现基于视频监控的遥感图像的模拟生成。 : G( j( W2 Y) k* Z1 U

3、 完善中国海洋监测体系的建议

针对中国现有监测体系存在的问题，提出了以下 3点建议。 * n2 x# G" U r! x

3.1 加强海洋环境监测能力建设

一方面，吸收海洋生物、水文、地质等方面的人才，加强建设专业性强、综合性强的海洋环境监测队伍；另一方面，重视监测方法的研究，不断地推出新成果，经常开展监测方法与技术的交流与培训。 # b4 g0 {$ }6 b, T7 }

3.2 优化海洋环境监测内容

着重发展卫星遥感技术、无人机航拍技术、海岸视频监控技术、浮标监测技术等立体监测手段，形成海域实时在线监测网络；同时，结合本文提出的空天地海一体化立体监测体系，实现多源异构海洋大数据的深度融合、智能分析与应用，进一步实现对海岸、岛礁、重点海域和海洋开发利用功能区等的监测。

3.3 构建统一的海洋环境监测管理协调机制

由国家海洋委员会制定海洋监测规划，相关部门根据规划，制定各自的海洋环境监测工作方案；各部门各司其职，在实际工作中互相沟通、加强协作，实现海洋环境监测信息统一发布、监测工作统一管理，形成层次明晰、分工合理、协调一致的海洋环境监测工作体系。

4、 结束语

针对中国现有的海洋环境监测体系存在的内容不完善、管理协调机制不完善、监测能力薄弱等主要问题，本文提出了空天地海一体化立体监测体系。现今大多数国家的单模态或双模态海洋监测技术已步入稳步发展的阶段，而空天地海多模态一体化海洋监测体系还有很大的发展空间，以这一发展方向作为突破口，可以很大程度地提升中国海洋监测技术水平。进入新时期，空天地海一体化立体监测体系有望得到大力发展。在传统的出海采集数据，并通过实验室分析的基础上，中国正向着自动监测和在线监测拓展，逐步实现海洋环境监测能力的现代化。可以预见，随着中国对海洋科技的愈发重视，海洋科技的发展将对推动海洋环境监测工作产生深远影响。【参考文献】［1］张云海.海洋环境监测装备技术发展综述［J］.数字海洋与水下攻防，2018，l（1）：7-14.

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