NASA和NOAA合作测试用于海洋溢油响应的遥感技术

美国宇航局（NASA）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的科学家们正在合作测试用于海洋溢油应急响应的遥感技术。

就在加利福尼亚的圣巴巴拉海岸，每天有数千加仑的石油从海底裂缝中渗出并上升到表面。但这并不是一个灾难区。它是世界上最大的自然发生的石油渗漏之一，据说已经活跃了几千年。

这些渗漏的可靠性使该地区成为科学家的一个重要的自然实验室，包括那些与海洋溢油厚度（MOST）项目的科学家，这是NASA和NOAA之间的合作，以产生可操作的自动溢油检测、石油范围地理空间绘图分析和石油厚度表征应用。

MOST团队正在努力为NOAA--检测和跟踪沿海石油泄漏的主要联邦机构--开发一种方法，以利用遥感数据不仅确定石油在哪里，而且确定最厚的部分在哪里，这是直接响应和补救活动所缺少的关键部分之一。该小组最近结束了在圣巴巴拉的秋季实地考察活动。

“我们正在使用一种叫做UAVSAR的雷达仪器来描述浮油内的油的厚度，”位于南加州的NASA喷气推进实验室的MOST共同研究者Cathleen Jones说。“这种较厚的油在环境中停留的时间更长，对海洋生物的损害比薄油更大。如果你知道它在哪里，你就可以把反应者引向那些有问题的区域。”

NASA的UAVSAR，即无人驾驶航空器合成孔径雷达，附着在一架飞机的机身上，收集一个地区大约12英里宽（19公里宽）的图像。但合成孔径雷达图像与其他传感器获得的图像不同。该仪器将雷达脉冲发送到海洋表面，反弹回来的信号被用来探测海洋表面由波浪造成的粗糙度。当有油存在时，它就会减弱波浪，创造出更平滑的水面区域。在合成孔径雷达图像中，这些光滑的油性区域看起来比周围的干净水更暗--油越厚，该区域看起来就越暗。

然后，机载观测必须得到验证，这意味着科学家们必须乘船前往同一地区，用手测量油的厚度。

“我们把取样器，就像一根两端都开口的管子，放入水中，让它在那里停留一会儿，”Ben Holt说，他也是MOST的JPL共同研究者。“然后当你关闭管子时，一小层油和水被收集起来。在油层沉淀后，你可以测量油层的厚度，并将其与UAVSAR的观测结果进行比较，看看它们的匹配程度。”

作为另一个关键的验证层，该船部署了一架携带光学传感器的无人机，它能够观察浮油，并在比从船上观察到的更广泛的区域测量其厚度。

MOST项目是如何诞生的

最初，UAVSAR似乎不太可能成为追踪或描述石油的候选设备。它是为测量地球表面的变化而开发的--例如，在地震或火山喷发之后。但是在2010年墨西哥湾深水地平线石油泄漏事件中，美国地质调查局的科学家Elijah Ramsey联系了Jones，试图使用该仪器来识别在路易斯安那州海岸的石油。

Jones说：“当时的迹象表明，这是不可能的，因为该仪器为此使用的波长太长。但我们说，‘无论如何，我们都要试试’。”

她和Holt很高兴他们这样做了。Jones说：“你能用UAVSAR看到的东西真是不可思议，因为它比基于卫星的仪器要敏感得多。与典型的卫星合成孔径雷达仪器相比，UAVSAR对来自石油覆盖区的低回波更加敏感。因此，我们能够识别石油并计算出存在的石油浓度。”

他们的发现是一个概念证明，并在2012年发表。在随后的几年里，为进一步的风险分析和评估，对扩大这一创新的可行性进行了研究。

2018年，与NOAA合作多年的马里兰大学科学家Frank Monaldo与Jones、Holt以及来自NOAA、美国海岸警卫队和私营部门的团队合作，此外还有加拿大和挪威的研究人员，共同制定MOST提案。2019年，NASA的灾害项目选择了这个概念进行实施，以减少灾害风险和加强抗灾能力，为期四年的MOST项目启动。

意外的、现实世界的部署

当MOST团队准备出发进行秋季野外活动时，计划在10月的第一个星期一启动，当局正在对加州亨廷顿海滩海岸的漏油报告作出反应--该地点距离圣巴巴拉野外活动地点南部仅130英里（209公里）。

MOST团队的几位成员很快就参与到了提供漏油数据的工作中。本来是在受控情况下的实践活动，很快就变成了对UAVSAR在实际溢油紧急情况下的效用的真实世界的测试。

Jones表示：“这与实践活动真的不同，因为人们在进行响应时已经不堪重负。但是当NOAA得到UAVSAR的数据时，他们用它来划定石油，然后他们根据它发布了一份海洋污染监测报告。这是第一次使用机载仪器的数据来做这件事。”

虽然UAVSAR在这种情况下被证明是有价值的，但这种部署不能取代用于科学目的的实地调查，因为他们无法用船进行测量。Holt说：“我们真的没有原地测量来进行比较。真正的价值是Cathleen和UAVSAR团队的其他成员为使UAVSAR数据得到处理和上传，然后被NOAA利用而做出的努力。”

下一步是什么？

尽管UAVSAR在溢油厚度检测方面的能力是有用的，但让飞机飞过每个区域并不实际。因此，一旦来自春季和秋季现场活动的数据得到验证，它将被用来训练算法，以便从SAR数据中自动计算石油厚度。

UAVSAR是即将到来的名为NASA-ISRO合成孔径雷达或NISAR的卫星任务的原型，该任务是NASA和印度空间研究组织（ISRO）的合作项目。如果一切按计划进行，在MOST项目期间开发的方法和算法也可以应用于新任务的数据。

Jones说：“这里的想法是，在两年左右的时间里，当MOST项目结束时，我们将有一个检测石油厚度的原型系统，NOAA可以在溢油响应期间使用和分发。通过NASA与NOAA的合作，我们可以将这些信息传递给那些可以实际使用它的人。”