南海珊瑚岛礁地貌遥感识别研究

南海珊瑚岛礁总体处于退化状态,卫星遥感可以实现珊瑚礁区底质演变的监测.本文以西沙群岛海域赵述岛为研究区域,以Landsat-8卫星遥感影像为研究数据,对浅海地貌变化进行遥感分析.将影像进行水深校正和波段组合,使用最大似然法进行珊瑚礁地貌分类,可以清晰的识别灰沙岛、礁坪、礁前坡、泻湖坡、暗滩和海面六种地貌类型,以Worl...     

基于WorldView-2和GF-2遥感影像的赵述岛礁坪底质变化研究

以西沙群岛海域赵述岛礁坪为研究区域,应用2010年的WorldView-2和2015年的GF-2两期高分辨率卫星遥感影像数据,结合现场水下珊瑚礁照片和视频资料,建立了赵述岛礁坪底质类型遥感分类体系,分别构建了针对WorldView-2遥感影像和GF-2遥感影像的珊瑚礁底质分类决策树模型,并通过对两期遥感影像的底质类型提取结果的变化分析,完成了赵述岛礁坪退化区域的提取。结果表明:(1)WorldView-2影像的分类决策树具有91%的总体分类精度和0.89的Kappa系数,GF-2影像的分类决策树具有更高的分类精度;(2)6年期间研究区大约1/4的珊瑚礁分布区发生了退化;(3)最突出的自然变化是礁前区大面积的珊瑚丛生区转变成藻脊,结合相关资料认为东北季风、热带气旋和温度上升的综合影响是驱动因素;(4)赵述岛西侧的藻脊、珊瑚沉积区大面积转化为珊瑚砂和深水区域,原因是航道和码头的开发活动。研究分析了6年间赵述岛礁坪底质的退化状况,并分析原因,为珊瑚礁底质分类提供方法,并为西沙群岛的珊瑚礁监测和保护提供了有效资料和手段。     

海南西岛珊瑚群落变化及其影响因素 *

在2018年的海南三亚西岛珊瑚群落分布和水质环境因子调查中, 共记录到造礁石珊瑚68种, 多孔螅2种。基于珊瑚礁底质类型的非度量多维标度分析, 可将西岛站位划分为区域1(东-南侧)和区域2(西侧)。全岛活珊瑚覆盖率为13.6%, 区域1和区域2分别为4.2%和27.7%, 区域2珊瑚多样性高于区域1。区域1珊瑚礁处在显著退化状态, 而区域2相对健康, 但是优势种类单一。与历史资料对比分析, 东侧站位造礁石珊瑚覆盖率从2011年的近40%降至2018年不足4%, 退化显著, 而西侧站位珊瑚礁无明显退化; 丛生盔形珊瑚(Galaxea fascicularis)逐渐取代分枝状的鹿角珊瑚成为绝对优势种类; 珊瑚礁区浊度、溶解无机氮(dissolved inorganic nitrogen, DIN)和喇叭藻的δ¹⁵N均值分别为2.54NTU、9.63μmol·L^-1和5.09‰, 均处在较高水平。相关性分析表明, 环境因子的空间变化并不能解释珊瑚群落的空间分布。因此, 推测人类活动引起的极端扰动事件可能是导致西岛珊瑚群落空间分布和东侧站位珊瑚近几年显著退化的主要原因, 如三亚河清淤在三亚湾随意倾倒引起的浑浊事件。应加强对三亚湾清淤和西岛人类活动的管控, 减轻颗粒物沉积和营养盐富集的影响, 促进西岛珊瑚礁逐渐恢复。     

基于底质类型变化监测的2005—2018年西沙永乐群岛珊瑚礁白化分析

在海洋环境变化和人类活动的双重影响下,我国珊瑚礁白化现象日趋严重,珊瑚礁健康状况、珊瑚种群数量和丰富度呈逐年下降的趋势。本文基于2005-2007年QuickBird卫星影像、2011-2012年QuickBird/WorldView-2卫星影像和2016-2018年GF-1/2卫星影像等3期高分辨率遥感数据,以西沙永乐群岛羚羊礁、中建岛等14个岛礁为研究区（以下统称永乐群岛）,利用支持向量机（support vector machine,SVM）分类方法结合人机交互信息提取方法完成了3期永乐群岛的珊瑚礁底质类型分类,并通过珊瑚礁底质类型变化分析了永乐群岛珊瑚礁白化特征。主要结论包括：（1）提出了一种珊瑚礁白化程度分级的方法,将永乐群岛白化状况分为轻度、中度、重度和严重白化4个等级,通过分析发现在监测时段内14个岛礁中有13个发生了不同程度的白化,其中10个发生了重度白化（白化率20%以上）,1个严重白化（羚羊礁,白化率为33.36%）;（2）根据监测数据统计,上述珊瑚岛礁的白化主要是由珊瑚丛生区白化引起的,2005-2018年永乐群岛珊瑚丛生区白化面积占总的发生白化区域面积的70.55%;（3）14个岛礁中只有甘泉岛的活珊瑚覆盖在逐渐增加,活珊瑚覆盖面积由2006年5月10日的87.13 hm²增加到2018年3月7日的107.80 hm²。     

基于面向对象影像分析方法的我国西沙珊瑚礁地貌单元信息提取

珊瑚礁地貌单元的空间分布对于理解珊瑚礁生态系统的地质构造过程具有重要作用。然而,基于像素的影像分析方法往往获取不到较高精度的分类结果。本文基于面向对象的影像分析方法,利用Landsat 8卫星影像数据对我国西沙地区的珊瑚环礁进行了地貌单元的遥感信息提取。借鉴于美国千年珊瑚礁测绘项目的工作成果,本文首先针对研究区特点定义了十类珊瑚礁地貌单元类型。然后,基于对象的多层次关系特点,并综合利用对象的光谱、形状、上下文关系等特征,建立合适的分类规则集,获取了研究区较大尺度的珊瑚环礁地貌分区图,其分类精度普遍高于80%。虽然研究结果表明基于面向对象的影像分析方法可以有效的进行珊瑚礁遥感信息提取,但其规则集的可移植性仍需要今后的工作加以改善。     

SPOT5数据东沙环礁珊瑚礁遥感能力分析

对于大面积的大比例尺珊瑚礁遥感制图而言,SPOT5数据是一种高性价比卫星遥感资料.以Quickbird2数据对东沙环礁珊瑚礁的分类、解译的矢量结果作为该区域实际的珊瑚礁分布,以此为基础分析SPOT5数据的珊瑚礁遥感制图能力.SPOT5只有两个水体穿透信道,从基于光谱数据的分类角度看,以XS1通道为准的珊瑚礁信息提取易将高反射的沙底质归为珊瑚礁;以XS2通道为准的珊瑚礁分布制图存在提取不足问题.由于空间分辨率提高,对潟湖淤泥质中的珊瑚礁提取能力较强,要优于ETM数据.结合ETM数据及PCA融合后的SPOT5的遥感解译结果,能提高SPOT5数据的制图能力.     

融合地理空间认知的珊瑚礁地貌单元高分遥感分类方法

近年来,在人为活动和自然因素的影响下,全球珊瑚礁面临着大规模退化问题,开展珊瑚礁监测研究对珊瑚礁生态系统评估、修复和保护工作具有重要作用。本文以西沙群岛北礁和华光礁为研究区,应用2015年高分二号（GF-2）和WorldView-2高空间分辨率卫星影像和现场调查数据,基于不同珊瑚礁地貌单元的空间位置特征,提出了融合地理空间认知（Geo-Spatial Cognition,GSC）的珊瑚礁地貌单元高分遥感分类方法。研究结果表明：针对因空间位置不同和底质组成高度近似导致珊瑚礁地貌单元漏分和错分的问题,本文提出的方法更能有效获取精准的珊瑚礁地貌单元信息。其中,融合地理空间认知的随机森林（Integrating Geo-Spatial Cognition-Random Forest,GSC-RF）方法展现出了最优的分类表现,在北礁和华光礁珊瑚礁地貌单元分类中总体精度分别为98.06%和91.93%,Kappa系数分别为0.98和0.91。相比于仅使用光谱信息的随机森林（Random Forest,RF）、多元逻辑回归（Multinomial Logistic Regression,MLR）和支...     

基于ENVI 的唐山湾三岛土地利用遥感分类方法的比较分析

对唐山湾三岛2010年10月10 m分辨率的SPOT5多光谱数据源,采用不同分类方法进行识别和判断,并对比不同分类器在遥感影像分类中的应用效果和分类精度。有针对性地探究海岛土地利用遥感分类过程中不同方法的优劣,获取最适于岛陆地区土地利用的遥感分类方法。根据土地利用现状分类标准(GB/T21010-2007)和海岛陆域土地利用类型划分的相关规定,将唐山湾三岛主要分为滩涂、裸地、林地、草地、居住区、内陆水体和潮间带(潮水覆盖区)6类。并分别构建结合人为控制的非监督分类、监督分类和基于专家知识的决策树分类系统,参照更高分辨率影像、先验知识和野外调查资料,评价分类结果与实地调查结果的吻合程度,最终通过总体分类精度和Kappa系数等指标对各分类器精度进行评价和对比分析。     

基于高分辨率遥感的珊瑚礁地貌单元体系构建和分类方法—以8波段Worldview-2影像为例

珊瑚礁生态系统是全球初级生产力最高的生态系统之一, 在维持海洋生物多样性、防浪固滩、资源供给等方面发挥着巨大作用。珊瑚礁遥感地貌分类体系是珊瑚礁保护、管理及可持续发展的必要基础, 但目前还未有结合珊瑚覆盖度进行分类的体系。本文基于WorldView-2高分辨率遥感影像, 以中国南海西沙群岛七连屿北部赵述岛和西沙洲所在礁盘作为研究区, 结合珊瑚覆盖度、区域地貌成分和水动力条件等指标, 建立了既适用于遥感监测又与珊瑚生存状况相关联的珊瑚礁地貌单元分类体系。同时, 利用面向对象的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和随机森林(Random Forest, RF)分类方法进行珊瑚礁地貌单元的信息提取, 并对分类结果进行精度评价。结果表明, SVM和RF两种分类方法均能较好地提取出珊瑚礁地貌单元, 分类精度分别为87.59%和79.81%。针对分类过程中出现的错分、漏分问题, 结合珊瑚礁成因和分布规律对分类结果进行修正, 修正后分类提取的精度达到91.3%, Kappa系数为0.9041, 表明本文构建的珊瑚礁地貌单元分类体系在一定程度上能满足当前珊瑚岛礁信息提取的需要。     

基于多时相多光谱遥感影像的珊瑚礁面积估算方法研究

准确计算珊瑚礁的面积是评估其资源、环境效应的基础,但我国迄今对南海珊瑚礁的面积估算仍缺乏共识,缺少可靠的估算方法是导致这一现象的重要原因。针对这一问题,本文以西沙群岛羚羊礁为例,提出了一种利用多时相多光谱遥感影像低成本半自动化估算珊瑚礁面积的方法。首先快速目视确定地貌带分界线的粗略位置,然后利用基于梯度向量场的主动轮廓线模型（Gradient Vector Flow-Snake, GVF-Snake）实现这些分界线位置的自动精化,最后将不同时相的瞬时分界线转换为面要素进行多时相的融合,从而得到珊瑚礁的面积。基于53景Sentinel-2 多光谱成像仪（MSI）影像的实验表明,羚羊礁的总面积为17.22 km2（Landsat 8 陆地成像仪（OLI）用于方法稳定性的验证,得到的羚羊礁面积为17.29 km2）,其中礁前斜坡、礁坪?潟湖坡、潟湖的面积分别为1.76 km2、10.29 km2、5.17 km2。该数值与实测数据具有较好的一致性。具体地,该方法获得的地貌带分界点与实测水深所指示分界点的位置偏差能控制在0.2～4.9 m的范围内（不超过0.5个像素）,珊瑚礁最外轮廓线与30 m等深线的位置偏差亦在1个像素大小内（5.7～9.5 m）,而估算面积与高分辨率WorldView-2影像解译得到的面积差异为0.02%。同时,该方法获得的珊瑚礁边界线的完整度、正确度、提取质量精度能够由单时相平均的60%、64%和54%分别提高至84%、83%和72%。此外,该方法能够减小基于不同遥感数据源的珊瑚礁面积估算结果的差异,即6景以上的多时相Sentinel-2 MSI和Landsat 8 OLI影像提取的珊瑚礁面积标准差分别不超过0.01 km2和0.05 km2,仅相当于珊瑚礁总面积的0.2%和0.5%。总而言之,该方法能够用低成本的10 m分辨率Sentinel-2 MSI和30 m分辨率Landsat 8 OLI影像获得接近1.8 m分辨率WorldView-2影像的面积估算精度,且具有良好的稳定性和可靠性。     

基于深度学习的西沙永乐群岛珊瑚礁遥感信息提取

珊瑚礁是海洋生态系统的重要组成部分,对保护海洋生物多样性以及维持海洋生态平衡具有重大意义。我国南海珊瑚岛礁自然资源丰富,准确、高效地提取珊瑚岛礁信息对南海岛礁监测、管理、规划与保护具有现实意义。本研究基于我国海洋一号C卫星（HY 1C）遥感数据,对西沙永乐群岛珊瑚礁信息进行了研究与分析,提出基于HY 1C遥感数据的珊瑚礁地貌分类体系。采用全卷积神经网络U Net模型,依次通过下采样、上采样操作提取西沙永乐环礁地貌特征,实现原始影像的像素级语义分割。结果表明：基于HY 1C数据建立的地貌分类体系对活珊瑚覆盖及珊瑚生长发育条件具有指示作用,提出的基于U Net模型的珊瑚岛礁地貌信息自动提取方法,能够为我国南海珊瑚岛礁生态系统的全自动、大范围监测和评价提供相应理论基础,在珊瑚礁生态管理与评价中发挥关键作用。精度验证结果表明：U Net模型可以有效提取珊瑚礁地貌信息,采用的地貌信息提取方法具备时空泛化能力,泛化精度高于80%。     

Analysis on coral reefs mapping using SPOT5 data at the Dongsha Atoll

Coral reefs are an sensitive-to-environment complex marine ecosystem. The ecosystem of corals is rich in biodiversity. Remote sensing offers a powerful tool for categorizing coral reefs and is the most cost-effective approach for the large-scale reef survey. The Dongsha Atoll, more than 300 km2 with an average depth of 10 m, is located at the northern continental margin of the South China Sea. It has been abused by destructive fishing during recent decades. Three satellite imageries (Quickbird2, ETM and SPOT5) are used to evaluate the capabilities of SPOT5 imagery to provide data that are useful for categorizing the current distribution of coral reefs therein. During the data processing, unsupervised classification functions are adopted for ETM and SPOT5 data, while the supervised classification method is used for Quickbird2. The classes are (or not) merged into coral reef, and then will be operated by vectorization, simplification, and topological analysis. There are 1 331 coral reefs larger than 100 m2 with a detection limit of 3×3 pixels at the multi-band data of Quickbird2, which is taken as the comparison baseline. The results extracted from SPOT5 and ETM images are less in number and area than those from the Quickbird2 image, whereas the results from SPOT5 data are better than those of ETM data at the silty lagoon due to its higher resolution. SPOT5 XS band 2 fails to distinguish the deep substrate inside the atoll compared with ETM data because of its poor penetration capability. Only SPOT XS band 1 cannot be used to differentiate coral reef from sand bottom. Merging the SPOT5 multi-bands data with the spatial resolution of SPOT5 pan-data and referring to ETM imagery are expected to provide an optimal satellite-based approach for mapping of coral reefs.     

海南岛鹿回头珊瑚礁与全新世高海平面

通过实地考察和资料分析,海南岛南部全新世以来以沉降活动为主要特征,鹿回头珊瑚礁能够反映全新世以来的海平面变化,鹿回头岸礁礁坪面上的原生珊瑚礁是全新世高海平面时期的产物。全新世以来南海北部至少存在过 4 期相对高海平面阶段:7300~6000、4800~4700、4300~4200和3100~2900cal.aBP。其中 7300~6000aBP 是整个全新世最高海平面时期,也是鹿回头珊瑚礁发育的繁盛期,基本形成了现代珊瑚礁的地貌格局,后来不同时期发育的珊瑚礁是在此时期形成的礁塘或礁坑等低洼地中形成,并在鹿回头半岛两侧向外发展,现代珊瑚礁则发育于全新世珊瑚礁的外礁坪和礁前斜坡带。另外,鹿回头珊瑚礁反映的南海北部全新世高海平面时间与南海其他地区高海平面时间可以衔接或对应,说明南海地区全新世高海平面具有全球背景,至少在南海是一致的,且与气候变暖紧密相联。     

海南岛西北部海域珊瑚礁造礁石珊瑚种类组成与分布

调查了海南岛西北部海域造礁石珊瑚种类的多样性及分布.结果表明:共发现50种造礁石珊瑚和1种多孔螅.海南岛西北部造礁石珊瑚优势种为澄黄滨珊瑚(Porites lutea)和丛生盔形珊瑚(Galaxea fascicularis),与历史资料相比优势种发生明显变化;海南岛西北部海域造礁石珊瑚覆盖率急剧下降,是由自然因素和人为活动共同造成;海南岛西北部海域是北部湾、琼州海峡和南海的重要交汇点,可能是造礁石珊瑚幼虫扩散的重要通道,对华南沿岸造礁石珊瑚资源自然恢复起到重要作用.因此,未来的海洋管理应该加强对珊瑚礁的保护力度,开发利用与环境保护并重,这样才能有效保护海南岛西北部海域的珊瑚礁.     

中国珊瑚礁资源状况及其药用研究调查 Ⅱ.资源衰退状况、保护与管理

对中国珊瑚礁资源衰退状况和原因进行了调查和分析.结果表明,中国南海珊瑚礁资源衰退状况严重,珊瑚礁破坏率高达 90%以上,其中,占全国珊瑚礁总面积98%的海南,80%～95%的珊瑚礁受到破坏.除自然因素外,对珊瑚礁资源的不当的、过度的开发利用,社会经济发展带来的海洋环境污染等人为因素,是珊瑚礁资源衰退的主要原因.建立南中国海珊瑚礁生态系统保护与管理国际合作机制,正确评估珊瑚礁的生态功能与价值,建立珊瑚礁自然保护区及监测网络系统,是中国珊瑚礁资源保护性开发利用的可行对策.