美國宇航局（NASA）和美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的科學家們正在合作測試用於海洋溢油應急回應的遙感技術。

就在加利福尼亞的聖巴巴拉海岸，每天有數千加侖的石油從海底裂縫中滲出並上升到表面。 但這並不是一個災難區。 它是世界上最大的自然發生的石油滲漏之一，據說已經活躍了幾千年。

這些滲漏的可靠性使該地區成為科學家的一個重要的自然實驗室，包括那些與海洋溢油厚度（MOST）專案的科學家，這是NASA和NOAA之間的合作，以產生可操作的自動溢油檢測、石油範圍地理空間繪圖分析和石油厚度表徵應用。

MOST團隊正在努力為NOAA–檢測和跟蹤沿海石油洩漏的主要聯邦機構–開發一種方法，以利用遙感數據不僅確定石油在哪裡，而且確定最厚的部分在哪裡，這是直接回應和補救活動所缺少的關鍵部分之一。 該小組最近結束了在聖巴巴拉的秋季實地考察活動。

“我們正在使用一種叫做UAVSAR的雷達儀器來描述浮油內的油的厚度，”位於南加州的NASA噴氣推進實驗室的MOST共同研究者Cathleen Jones說。 “這種較厚的油在環境中停留的時間更長，對海洋生物的損害比薄油更大。 如果你知道它在哪裡，你就可以把反應者引向那些有問題的區域。 ”

NASA的UAVSAR，即無人駕駛航空器合成孔徑雷達，附著在一架飛機的機身上，收集一個地區大約12英里寬（19公里寬）的圖像。 但合成孔徑雷達圖像與其他感測器獲得的圖像不同。 該儀器將雷達脈衝發送到海洋表面，反彈回來的信號被用來探測海洋表面由波浪造成的粗糙度。 當有油存在時，它就會減弱波浪，創造出更平滑的水面區域。 在合成孔徑雷達圖像中，這些光滑的油性區域看起來比周圍的乾凈水更暗–油越厚，該區域看起來就越暗。

然後，機載觀測必須得到驗證，這意味著科學家們必須乘船前往同一地區，用手測量油的厚度。

“我們把取樣器，就像一根兩端都開口的管子，放入水中，讓它在那裡停留一會兒，”Ben Holt說，他也是MOST的JPL共同研究者。 “然後當你關閉管子時，一小層油和水被收集起來。 在油層沉澱后，你可以測量油層的厚度，並將其與UAVSAR的觀測結果進行比較，看看它們的匹配程度。 ”

作為另一個關鍵的驗證層，該船部署了一架攜帶光學感測器的無人機，它能夠觀察浮油，並在比從船上觀察到的更廣泛的區域測量其厚度。

MOST專案是如何誕生的

最初，UAVSAR似乎不太可能成為追蹤或描述石油的候選設備。 它是為測量地球表面的變化而開發的–例如，在地震或火山噴發之後。 但是在2010年墨西哥灣深水地平線石油洩漏事件中，美國地質調查局的科學家Elijah Ramsey聯繫了Jones，試圖使用該儀器來識別在路易士安那州海岸的石油。

Jones說：「當時的跡象表明，這是不可能的，因為該儀器為此使用的波長太長。 但我們說，『無論如何，我們都要試試』。 ”

她和Holt很高興他們這樣做了。 Jones說：”你能用UAVSAR看到的東西真是不可思議，因為它比基於衛星的儀器要敏感得多。 與典型的衛星合成孔徑雷達儀器相比，UAVSAR對來自石油覆蓋區的低回波更加敏感。 因此，我們能夠識別石油並計算出存在的石油濃度。 ”

他們的發現是一個概念證明，並在2012年發表。 在隨後的幾年裡，為進一步的風險分析和評估，對擴大這一創新的可行性進行了研究。

2018年，與NOAA合作多年的馬里蘭大學科學家Frank Monaldo與Jones、Holt以及來自NOAA、美國海岸警衛隊和私營部門的團隊合作，此外還有加拿大和挪威的研究人員，共同制定MOST提案。 2019年，NASA的災害專案選擇了這個概念進行實施，以減少災害風險和加強抗災能力，為期四年的MOST項目啟動。

意外的、現實世界的部署

當MOST團隊準備出發進行秋季野外活動時，計劃在10月的第一個星期一啟動，當局正在對加州亨廷頓海灘海岸的漏油報告作出反應–該地點距離聖巴巴拉野外活動地點南部僅130英里（209公里）。

MOST團隊的幾位成員很快就參與到了提供漏油數據的工作中。 本來是在受控情況下的實踐活動，很快就變成了對UAVSAR在實際溢油緊急情況下的效用的真實世界的測試。

Jones表示：「這與實踐活動真的不同，因為人們在進行回應時已經不堪重負。 但是當NOAA得到UAVSAR的數據時，他們用它來劃定石油，然後他們根據它發佈了一份海洋污染監測報告。 這是第一次使用機載儀器的數據來做這件事。 ”

雖然UAVSAR在這種情況下被證明是有價值的，但這種部署不能取代用於科學目的的實地調查，因為他們無法用船進行測量。 Holt說：”我們真的沒有原地測量來進行比較。 真正的價值是Cathleen和UAVSAR團隊的其他成員為使UAVSAR數據得到處理和上傳，然後被NOAA利用而做出的努力。 ”

下一步是什麼？

儘管UAVSAR在溢油厚度檢測方面的能力是有用的，但讓飛機飛過每個區域並不實際。 因此，一旦來自春季和秋季現場活動的數據得到驗證，它將被用來訓練演算法，以便從SAR數據中自動計算石油厚度。

UAVSAR是即將到來的名為NASA-ISRO合成孔徑雷達或NISAR的衛星任務的原型，該任務是NASA和印度空間研究組織（ISRO）的合作專案。 如果一切按計劃進行，在MOST專案期間開發的方法和演算法也可以應用於新任務的數據。

Jones說：「這裡的想法是，在兩年左右的時間里，當MOST項目結束時，我們將有一個檢測石油厚度的原型系統，NOAA可以在溢油回應期間使用和分發。 通過NASA與NOAA的合作，我們可以將這些信息傳遞給那些可以實際使用它的人。 ”