| 基于无人机可见光影像的紫菜养殖筏架信息提取方法及应用 |
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| 引用本文： | 许海蓬,高光军,杨晖,卢霞,孙玉曦,初佳兰.基于无人机可见光影像的紫菜养殖筏架信息提取方法及应用[J].应用海洋学学报,2024,43(1):075-083. |
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| 作者姓名： | 许海蓬 高光军 杨晖 卢霞 孙玉曦 初佳兰 |
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| 作者单位： | 连云港市海域使用保护动态管理中心，江苏 连云港 222001;自然资源连云港市卫星应用技术中心，江苏 连云港 222001;江苏海洋大学海洋技术与测绘学院，江苏 连云港 222005;国家海洋环境监测中心，辽宁 大连 116023 |
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| 基金项目： | 自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室2023年度开放基金（KLSMNR G202306）；国家自然科学基金（41706105，41506106）；国家重点研发计划（2018YFB2100705）；连云港市测绘地理信息科研项目（LYGCHKY201902） |
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| 摘 要： | 海上紫菜养殖筏架分布无规律、大小不规则且数量较多，现场测量难度大、卫星影像空间分辨率低，不能精确测量出紫菜筏架面积。无人机机动性强、影像空间分辨率高，可在紫菜养殖调查中发挥重要作用。本研究以连云港海州湾紫菜养殖筏架为研究对象，开展可见光波段在养殖筏架与水体的光谱可区分度研究，基于6种植被指数，进行自动提取实验，以目视解译结果作为真值，进行精度分析，同时利用不同时相、不同区域的无人机可见光影像，开展方法的普适性研究。结果表明：绿色度坐标（green， G）和植被（vegetativen，VEG）指数方法在浅水区和深水区均表现较好，养殖筏架个数识别精度、面积识别精度均超过91.00%。基于此，利用上述两种方法，开展其他区域自动提取实验，养殖筏架个数识别精度、面积识别精度分别超过93.02%和89.37%。结果验证了无人机可见光影像可以实现紫菜养殖筏架的自动提取，精度基本满足紫菜养殖调查需求。
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| 关 键 词： | 海洋物理学 无人机 可见光 紫菜养殖筏架 自动提取 连云港 |
Information extraction method applied for laver farming rafts based on UAV visible light image |
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| XU Haipeng,GAO Guangjun,YANG Hui,LU Xi,SUN Yuxi,CHU Jialan.Information extraction method applied for laver farming rafts based on UAV visible light image[J].Journal of Applied of Oceanography,2024,43(1):075-083. |
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| Authors: | XU Haipeng GAO Guangjun YANG Hui LU Xi SUN Yuxi CHU Jialan |
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| Institution: | Oceanic Administration and Protection Center of Lianyungang , Lianyungang 222001, China;Satellite Application Technology Center of Lianyungang, MNR, Lianyungang 222001, China;School of Marine Technology and Geomatics, Jiangsu Ocean University, Lianyungang 222005, China;National Marine Environmental Monitoring Center, Dalian 116023, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | marine physics UAV visible bands laver farming rafts automatic extraction Lianyungang |
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