基于Sentinel-2A卫星数据面向对象的水边线提取——以如东县为例

使用基于面向对象的方法提取水边线, B分量作为阈值分割条件, Sentinel-2A数据作为提取水边线的影像,通过多尺度分割与光谱差异分割组合的方式。对如东沿海的淤泥质海岸、交通围堤海岸和养殖围堤海岸3种不同类型的海岸水边线进行提取。通过提取的水边线与影像叠加,并对受潮汐影响较小的水边线做精度验证。总体来说,提取的水边线较为准确。水边线的快速准确提取,对监测海岸带动态变化具有重要意义。     

深圳市海岸带土地利用遥感监测方法探索

随着遥感对地观测技术的发展,卫星遥感在海岸带动态监测中占据愈来愈重要的地位,探索海岸带遥感监测的最佳方法,对今后的海岸带监测工作有重要的意义。文章从数据源、信息提取方法、监测频率这3个维度出发,选择深圳市两个典型的海岸带区域(人类活动频繁区域和人类活动稀少区域)作为研究区,针对两种海岸带区域寻求其海岸带土地利用遥感监测的最佳方法。研究结果表明:对于人类活动频繁区域(深圳湾北岸),数据源最好选择高分辨率ZY-3卫星影像,土地利用信息提取方法选择支持向量机分类,监测周期1~2年为最佳;对于人类活动稀少区域(大鹏湾东岸),数据源则可以选择分辨率较低的Landsat 8卫星影像,土地利用信息提取方法依然以支持向量机分类方法为最佳,监测周期则为5年。     

海岸带遥感微尺度信息及其组合挖掘提取和方法应用研究

基于海岸带高分辨率信息需求理论支持下的信息挖掘技术,面对我国海岸带可持续发展的需求,以中高分辨率遥感影像为数据源,以滩涂、水边线、海堤、养殖场等海岸带地物为专题信息挖掘提取实例,建立了"像元→基元→目标"的识别方法体系,针对面向对象的信息提取分析方法进行研究。即首先通过采用光谱和形状相结合的分割算法来获取内部特征相对均一的一系列基元对象,再通过对基元对象的典型特征进行分析和判别来实现目标提取。结果表明,该方法是可行的,它提高了遥感影像信息的识别精度,为动态性很强的海岸带地物信息挖掘提取提供了研究思路,在海岸带监测、管理、开发和利用,编制现实性很强的海岸带专题图等应用领域展现了该研究示例的科学性和实际意义。     

基于国产高分影像的海岸带盐田和水产养殖区图谱特征分析

海岸带区域水陆相接,盐业和水产养殖业发展迅速。本文基于国产高空间分辨率卫星遥感影像,对海岸带盐田和水产养殖区进行了全面的分析,总结了盐田和水产养殖区地物的颜色、色调、大小、形状、纹理、位置等遥感影像图谱特征,以期为盐田和水产养殖区遥感监测提供技术支撑。     

基于ZY-3遥感影像的不同地貌水边线提取方法

水边线的精确提取对于沿海地区的经济开发和海域的使用管理具有重要意义。以雷州半岛东北部为研究区域,利用2017年资源三号(ZY-3)卫星数据为数据源,基于不同海岸地貌特征为划分依据,运用阈值分割法、神经元网络分类法和面向对象法对多光谱数据的人工海岸、砂质海岸、淤泥质海岸和红树林海岸进行水边线提取。通过目视解译提取融合图像的海岸线为基线,将提取的水边线与基线进行定性、定量分析。研究结果表明,对于人工岸线,神经元网络分类法最优,均方根误差为6.4m;对于砂质岸线,阈值分割法最优,均方根误差为5.4m;对于淤泥质及红树林岸线,面向对象法最优,均方根误差分别为23.3m和15.2m。该研究对于不同岸线的提取具有重要的借鉴和指导意义。     

滩涂水边线Landsat-5影像提取方法

快速获取遥感影像水边线时空变化信息具有重要意义,滩涂水边线提取一直是遥感技术应用的难点问题。水边线在遥感影像上具有独特的空间关系与光谱特征。本文综合使用颜色模型变换法、信息熵计算法、最大类间方差法及边缘检测方法。以长江口崇明东滩为研究区,研究了Landsat-5卫星影像海陆对比度增强及不同尺度下的边缘提取,重点给出了基于热红外波段的水边线空间特征与光谱特征的计算方法,在面向对象技术框架下提出了一种顾及空间关系和光谱特征的遥感影像水边线快速提取方法。实验结果表明:(1)基于最大类间方差法的局部阈值分割法能够自动提取band 6的水边线,水边线连续、完整,空间信息丰富;(2)综合使用最佳指数法、离散度方法及颜色模型变换方法,能够有效增强海陆对比度,基于最大类间方差法的局部自适应Canny算子能够自动检测出增强后遥感影像高精度边缘;(3)利用水边线的空间关系和光谱特征,能够由计算机自动实现水边线的识别与连接工作;(4)本文提出的水边线提取方法速度快、自动化程度高,分别继承了阈值分割法的连续性强的优点和Canny算子定位精度高、细节呈现能力强的优势。研究结果对于海岸带动态变化、陆海相互作用机制、海岸带资源保护与开发及近海工程管理等研究具有重要的参考价值。     

HY-1C卫星CZI载荷的黄海绿潮提取研究

海洋一号C（HY-1C）卫星是中国首颗海洋水色业务卫星,其搭载的海岸带成像仪（CZI）在近海海洋环境监测中正发挥越来越重要的作用;随着搭载有相同传感器的HY-1D卫星发射,双星组网观测,可形成3天2次的高频次、大范围对海观测能力,在海洋漂浮藻类、海洋溢油等目标探测方面具备优异的效能。高空间分辨率光学数据中包含了丰富的海洋环境信息,给特定目标的识别提取带来一定干扰。本研究面向HY-1C卫星CZI载荷开展中国近海漂浮藻类识别提取的业务化应用需求,发展基于藻类缩放指数与虚拟基线高度融合的海洋漂浮藻类识别提取算法,算法优选适用于无短波红外波段国产数据的虚拟基线高度指数来增强藻类信号,通过藻类缩放指数滑动窗口运算,有效剔除高空间分辨率光学数据中的复杂干扰信息,实现了基于CZI数据的海洋漂浮藻类高精度提取,且具有较好的计算运行效率。此外,结合准同步高分卫星16 m多光谱数据,开展CZI数据含藻像元的不确定性分析,发现CZI数据反演结果对近海小斑块漂浮藻类存在不可忽视的高估现象。研究还指出,光学数据用于漂浮藻类监测,其不确定性不仅来源于传感器的空间分辨率差异,还与海洋漂浮藻类形态特征的空间分异性有关。明晰海洋漂浮藻类的形态学空间分异特征,将有助于提高光学数据反演结果的精度,并阐明不确定性。     

基于高空间分辨率的红树林卫星遥感监测技术进展

卫星遥感技术是红树林生态系统监测的重要手段。文章系统地总结了红树林的光谱特征,给出了目前应用于红树林生态监测的高空间分辨率卫星包括IRS-P6、SPOT-5、IKONOS、OrbView-3、QuickBird的主要技术参数以及它们在红树林遥感监测中的应用程度,叙述了目视解译法、波段组合法、图像分类法、专家分类法、模糊分类法和面向对象分类法等遥感监测技术方法在红树林的生态参数包括类外区分和类内区分、生物量和健康状况等的遥感提取的应用和精度对比情况。另外,对应用高分辨率卫星遥感资料监测红树林的技术发展趋势进行了讨论。     

最优分割尺度下盘锦海岸线的时空变迁

为研究盘锦海岸线的时空变迁,文章基于面向对象的多尺度分割技术,利用局部方差变化率算法计算水域的最优分割尺度,使用隶属度分类得到水边线,通过潮汐改正提取海岸线,系统分析1990-2018年盘锦沿海4个研究区的海岸线长度、变化距离和变化率以及海岸带向海推进面积的时空变化特征及其驱动因素。研究结果表明：4期影像水边线提取的最优分割尺度分别为118、91、114和104;辽河口、临港工业区、盘锦港区和辽滨主城区海岸带向海推进面积分别为99.96 km2、43.96 km2、26.62 km2和26.91 km2;盘锦海岸线的巨大变化主要是由于资源枯竭型城市向海发展、全面转型和以港强市的政策导向作用。     

面向对象的围海养殖用海信息分类提取与动态监测研究

以江苏大丰高涂围海养殖区域为研究区,基于ZY-3号高分辨率卫星遥感数据,采用面向对象方法开展了围海养殖用海信息分类提取与动态监测研究。通过多尺度分割获取研究区地物斑块,根据其形状、光谱、纹理等特征信息的差异性,建立分类规则集,并结合目视解译完善提取规则,实现了围海养殖用海中淡水养殖区、海水养殖区和干涸养殖区的分类提取,得到精度达93%的分类结果。总结出养殖区分类提取通用的特征指标集。最后基于目标识别,对多年份围海养殖信息进行动态监测,更全面、高效地了解围海养殖发展趋势,为海洋遥感监测领域拓展了更广阔的应用前景。     

基于Sentinel-2影像的围海养殖信息提取

为了能够利用遥感图像快速准确地提取围海养殖矢量信息,本文选取养殖水体、堤坝及育苗室等交错分布的海参围海养殖区域作为研究区域,根据研究区域Sentinel-2遥感影像的光谱特征,选用归一化差异水体指数（Normalized Difference Water Index,NDWI）、改进归一化差异水体指数（Modified Normalized Difference Water Index,MNDWI）和增强水体指数（Enhanced Water Index,EWI）三类水体指数,分别进行提取实验,利用同时期高空间分辨率的高分二号卫星（GF-2）影像作为参考,验证不同方法的提取精度,精度评价结果表明：相较MNDWI和EWI两类水体指数,NDWI的分类精度更高,且利用NDWI提取研究区域的围海养殖信息的效果更好,所以该方法可在养殖区域的动态监测和规划管理中发挥数据支撑作用。     

基于ONDPI的海岸养殖池塘遥感影像提取研究

以Sentinel-2、Landsat-8卫星影像为数据源,以海岸养殖池塘为研究对象,针对养殖池塘的特点,提出了基于归一化差异池塘指数(NDPI)的面向对象结合法(ONDPI)。并以天津市某一海岸养殖区为例,与传统的水体指数结合直方图阈值分割法进行对比实验。实验表明ONDPI能够对遥感影像中的海岸养殖池塘进行有效提取,提取精度达到95%以上,优于其他方法,能够为海岸池塘养殖的规划管理提供参考数据。     

基于国产高分遥感的人工种植红树林种间分类方法研究——以广西茅尾海红树林为例

红树林的种间结构组成对红树林生态系统的健康和发展至关重要,而红树林种间分类问题一直以来都是基于遥感手段的红树林监测中的难点。针对该问题,以人工种植为特点的广西茅尾海红树林遥感种间分类为例,基于面向对象的分类思想,提出了一种现场样本与分割对象相结合的红树林种间分类方法。利用GF-2 PMS1高分辨率卫星遥感影像数据,开展了广西茅尾海红树林湿地典型植被精细分类和空间分布研究,并将分类结果与基于像素和传统面向对象SVM分类方法进行了对比。结果显示:总体上,面向对象分类方法更适合用于茅尾海红树林湿地典型植被分类;对于局部混生明显的区域使用基于像素SVM分类方法效果会更好;传统面向对象分类方法中将整个影像分割对象单元作为训练样本可能会在某种程度上造成负面影响。因此,使用文中提出的样本选择新方法进行面向对象分类精度最高,总体精度达到了93.13%,Kappa为0.89。     

中高空间分辨率宽波段光学卫星传感器参数赤潮探测影响研究

中高空间分辨率宽波段光学卫星已成为赤潮监测的主要数据源,但与水色卫星传感器不同,中高空间分辨率卫星传感器主要面向陆地应用,其波段数量少、宽度大,由此对赤潮探测带来的影响尚待研究。为此,本文基于不同优势种赤潮实测高光谱数据、时空同步的GF-1 WFV2、GF-1 WFV3传感器影像、Sentinel-2A MSI传感器影像及GF-6 WFV传感器影像,探究了波段设置、光谱响应函数、信噪比及空间分辨率对赤潮探测的影响,并分析了红边波段赤潮探测优势。结果表明:波段设置对赤潮探测影响大,特别是红光波段和红边波段的中心波长和波段宽度;波段设置相同的情况下,赤潮探测精度受光谱响应函数的影响大,受信噪比的影响较小;空间分辨率对赤潮探测的影响较大,空间分辨率的提升有助于提高赤潮探测的精度。红边波段赤潮探测实验表明,较之红光波段,基于红边波段的赤潮探测具有明显的优势,平均F1-Score提高了11%。本文的研究结果一方面可为赤潮中高空间分辨率卫星探测的数据选取提供理论依据,另一方面可为中高空间分辨率卫星传感器的设计提供参考。     

基于海岸带成像仪CZI的连云港紫菜养殖动态监测

连云港海域的紫菜养殖遥感监测对于规划紫菜养殖空间分布具有重要意义。基于50m空间分辨率的海洋一号C卫星（HY-1C）海岸带成像仪（Coastal Zone Imager, CZI）数据,利用归一化植被指数(NDVI)和人工目视解译,获取了2018年10月-2020年4月连云港沿岸的紫菜养殖遥感监测面积,并分析了紫菜养殖的季节变化特征。结果显示,连云港紫菜养殖区主要分布于海州湾和连岛附近海域;养殖区自9月至次年5月在CZI图像上可见,紫菜养殖遥感监测面积呈先增加后减少的趋势,1-2月其遥感监测面积通常达到一个养殖周期的最大值,3月初面积迅速减少;基于CZI影像的2019年度遥感监测面积为123km2,2020年为160km2。建立HY-1C与哨兵二号(10m)、高分一号(16m)和Landsat-8(30m)监测结果的线性模型,以Google Earth影像目视解译的紫菜养殖区遥感面积作为真实值,并将哨兵二号监测值转换为真实值。换算成真实值的2020年度紫菜养殖区真实面积为94km2,较2015年度的42km2增长了一倍多。本研究展示,CZI可用于紫菜养殖区的业务化观测,本文同时建议,利用其1-2月份的多期遥感影像监测结果作为年度紫菜养殖区遥感监测面积的基准。     

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...     

空间分辨率对海岸线时空演变遥感分析的影响——以渤海湾为例

文章针对中低分辨率遥感影像难以提取海岸线中小尺度变化的实际问题,以渤海湾为例,利用2010—2020年SPOT5、GF-1/6、ZY-3等高分辨率遥感影像,采用数字海岸线分析和分形维数方法获取渤海湾海岸线位置变迁速率和复杂度变化过程;针对目前渤海湾海岸线变迁分析研究多基于中低分辨率遥感影像的问题,结合同时期的Landsat影像,分析遥感影像空间分辨率对渤海湾海岸线变迁速率和分形维数的影响。研究结果表明,遥感影像空间分辨率差异对分形维数的影响较小,但对不同类型的岸线变迁速率影响显著;渤海湾海岸线在2010—2020年的变化呈现出由剧烈过渡至相对稳定的状态,伴随着海岸线位置的变化,岸线的分形维数呈现出先上升再至平稳的趋势。相关研究成果能够为渤海湾地区海洋资源利用优化、海岸线及滩涂湿地等自然资源保护提供数据支持。     

基于MODIS数据的2016年黄海绿潮灾害动态监测研究

本研究利用高分辨率的GF-1卫星影像对MODIS数据绿潮监测的精度进行验证, 并在此基础上利用MODIS数据对2016年黄海绿潮过程进行连续动态监测, 结果表明: 相较于GF-1卫星影像,MODIS数据对绿潮的监测误差高于50%; 2016年黄海绿潮移动路径总体呈先向北, 然后沿山东半岛海岸线向东北方向移动, 并最终停滞于青岛、威海附近海域; 此次绿潮持续时间为80天左右, 并呈现出与往年类似的“出现→发展→暴发→治理→消亡”的规律; 其中“出现”的时间为5月12日, “发展”阶段时间为5月中下旬, 此时绿潮主体分布于苏北浑水区, 适宜前置打捞治理, 当5月底6月初绿潮进入清水区之后才开始进入“暴发”阶段, 本年度绿潮灾害“暴发”规模较大, 对山东沿海水产养殖业及旅游业影响严重。本研究成果对于绿潮预警和防控具有科学和实际意义。