基于卷积神经网络和数据融合的筏式养殖区提取

准确提取海水筏式养殖区信息对于海洋资源管理和环境监测具有重要意义,但是筏式养殖区养殖筏因淹没于水中常出现数据弱信号区域的现象,导致仅凭光学影像提取精度较低。因此,本文以威海荣成湾为研究区域,通过添加通道注意力机制改进U-Net神经网络并结合高分2号光学影像光谱信息以及高分3号雷达影像纹理信息,尝试提高筏式养殖区提取精度。结果表明：（1）无论是对于单一的光学影像还是光学和雷达影像融合影像,添加通道注意力机制的U-Net神经网络预测结果总体精度都会提高,提高幅度在2.21%～4.12%之间。（2）利用改进后的U-Net神经网络处理融合数据,总体精度达到95.75%,相对于仅用高分2号影像的精度高4.3%;（3）对于弱信号区域,利用改进网络以及融合数据提取的总体精度和Kappa系数分别为91.61%和0.827 7。该方法可以对海洋筏式养殖区弱信号区域进行有效提取,能够为海洋养殖面积统计以及海洋环境检测提供技术支持。     

浮游动物在贝类筏式养殖区内,外生态特征研究

１９９６年６月～１０月对大李家湾贝类筏式养殖区内,外浮游动物进行了生态调查研究,结果表明,浮游动物种类类组成以小型挠足类为主,浮游动物数量在养殖区内,外具有相同的分布趋势,７月最高,９月次之,１０月最低,浮游动物在养殖区外的数量明显高于养殖区内,前者是后者的１．６～２．３倍,优势种小拟哲水蚤和鸟喙尖头蚤数量分布明显反映出浮游动物数量分布特征,而近缘大眼剑水蚤在养殖区内,外的数量则差异不大。     

不同筏式养殖区海湾扇贝的呼吸代谢

于1997年和1998年8－11月，对大连市大李家湾低排筏、高排筏、凌水桥和棋盘磨4个不同环境条件下筏式养殖海湾扇贝的呼吸率、饵料和环境因子进行了现场研究。结果表明，海湾扇贝呼吸率在8月最高，9月次之，10月基本最低，11月略有升高的趋势；大李家湾低排筏群体呼吸率最高，高排筏次之，棋盘磨较低，凌水桥最低。海湾扇贝耗氧量与其体重呈正相关；呼吸率与遗传多态位点杂合度（MLH）呈负相关；与饵料质量有明显的相关性，与环境因子有一定的相关性。     

中国北方筏式养鲍技术研究

本文对筏式养鲍的海区条件、苗种饵料选择、病害防治、养殖技术及管理措施等方面进行了初步研究。本实验共筏养10万头鲍鱼,经三年养成,成活率达80％以上,年亩纯益达四万元,明显高于其他海水养殖品种。     

海水养殖区生态系统健康评价指标体系与模型研究

文章充分考虑了养殖区养殖产品品质及其对环境压力的响应关系,按照生态系统管理的思路,基于压力-状态-响应技术框架,初步构建海水养殖区生态系统健康评价指标体系和模型,为海水养殖区环境管理提供重要支撑技术。     

基于改进DeepLab v3+模型的养殖浮筏提取研究

针对已有养殖浮筏提取研究中未考虑多时相、特征多样性问题,提出了一种基于改进DeepLab v3+模型的养殖浮筏提取方法。通过依据多年份Sentinel-2遥感影像构建了养殖浮筏影像数据集;更改模型中ASPP模块结构为DenseASPP并优化膨胀率;替换原特征提取网络Xception为轻量化网络MobileNet v2;增加CBAM注意力机制模块,在顾及多时相、特征多样性养殖浮筏基础上,有效提升了模型的提取精度和效率。以覆盖长海县的Sentinel-2遥感影像为数据源进行实验,结果表明：改进DeepLab v3+模型各评价指标均高于DeepLab v3+模型,精确率、准确率分别达到了89.64%、88%。     

基于CU-Net模型的红树林自动识别方法研究——以广东省珠海市淇澳岛为例

红树林对维护生物多样性以及生态平衡等具有重要意义。因此,高效、精确地提取红树林植被信息以及实时对其进行监测十分必要。本文提出了一种高分辨率遥感影像红树林像素级精确提取的深度学习方法。针对红树林遥感分类精度不高的问题,通过强化图像中心信息,弱化边缘信息的方法引入CLoss损失函数,添加Dropout、Batch Normalization层构建了适用于红树林识别的CU-Net模型,采用滑动重叠拼接方法构建了新的预测模型,有效解决了预测结果边缘信息不足以及有拼接痕迹的问题。将本文方法的识别结果与U-Net、SegNet、DenseNet模型的预测结果以及传统的SVM、RF方法进行对比,结果表明,本文模型相较于其他深度学习模型泛化能力更强,识别效果更好,在两个测试区域的平均总体精度、平均交并比分别达到了94.43%、88.12%,平均F1-分数在红树林和普通树木的精度分别达到了95.96%、90.49%,精度明显高于传统的SVM、RF方法,也高于其他几种神经网络方法,验证了该模型在红树林识别领域的有效性,可为高分辨率遥感红树林识别领域提供一条新的思路。     

基于深度学习的光学遥感影像舰船检测算法对比分析

舰船目标检测是进行海洋环境监管,保障海上权益的重要手段。基于深度学习的目标检测算法能在复杂环境下保持良好性能,为测试不同深度学习目标检测算法在舰船检测中的效果,本文构建了一个包含3893张图像的数据集,涵盖了复杂背景下不同类型的舰船,基于此数据集分别采用Faster RCNN、SSD、RetinaNet、YOLOv3、YOLOv4算法进行实验,结果表明,YOLOv4 、YOLOv3、RetinaNet、Faster RCNN平均精度均在83%以上,其中YOLOv4最高达到91.77%,Faster RCNN误检较多,而SSD平均精度最低,只有79.23%,总的舰船检测数目偏少。将5种模型训练结果在高分二号影像上进行测试,得到较好的检测效果,对舰船检测未来理论研究的开展具有一定的指导意义。     

预测有效波高的深度学习模型研究

研究基于RNN、LSTM、GRU深度学习模型,针对NOAA浮标数据集中的44013、44014、44017浮标的数据,通过斯皮尔曼相关性分析提高模型预测效果。实验结果表明,在进行相关性分析后,S-RNN、S-LSTM、 S-GRU的预测效果均比原始RNN、LSTM、GRU模型预测效果好。此外,提出一种基于LSTM的LSTM-Attention 波高预测模型,并进行相关实验,量化LSTM-Attention模型的预测效果,实验结果表明LSTM-Attention模型有更好的预测效果。为评估模型的泛化能力,研究还提出了一种采用邻近浮标数据进行学习,预测浮标缺失数据的方 法。实验结果表明,该方法的预测精度可以达到97.93%。本研究为海浪预测提供了新的方法和思路,也为未来深 度学习模型在海浪预测中的应用提供了参考。     

半封闭高密度筏式养殖海域水动力场的数值模拟

基于2006年4月和7月在中国北方典型筏式养殖海域--桑沟湾的潮流特征的观测,对养殖设施(筏架与浮子等)和养殖生物(海带等)带来的阻力分别进行参数化,修改POM模型,对桑沟湾水动力场进行模拟,进而以此水动力模型驱动水质模型模拟该湾半交换时间,并与不考虑养殖阻力的模拟结果进行比较.结果表明:(1) 加入养殖阻力的水动力模型能模拟出更加真实的潮流流速大小和垂直结构特征,即筏式养殖活动带来的潮流上边界层的存在.(2) 由于养殖活动的影响,桑沟湾的流速减小40%,平均半交换时间延长71%.因此,如果忽视养殖活动本身对海水流动的阻碍作用,会高估桑沟湾的流速大小,高估营养盐和颗粒物的更新补充速度,进而影响对该养殖海域的养殖容纳量的评估.     

中国海岸带高分辨率遥感系统技术基础研究

基于海岸带作为经济高度发展的地带,特别是我国常规海岸带调查已不能满足海岸带经济发展和现代化管理的基本要求,着重从大量高分辨率遥感数据的组织和管理、快速准确的空间定位系统、特征级的影像融合以及海岸带特征提取等算法,共同构成海岸带高分辨率遥感数据处理及分析方法作为系统的技术基础,并通过与此相匹配的海岸带遥感分类系统及其综合制图等方法研究,支撑起海岸带遥感资源调查先进的技术构架,为实现我国海岸带现代化管理奠定理论和技术基础.     

基于高分遥感的西沙群岛典型海岛时空变化分析

高分辨率卫星遥感技术已成为有效监测海岛动态变化的主要手段。本文以西沙群岛社区驻地海岛、领海基点所在海岛和自然保护区所在海岛为研究对象,利用 2005 年以来的高分辨率卫星遥感影像,分析了各类海岛的时空变化情况。结果表明：社区驻地海岛变化普遍较大,特别是永兴岛、赵述岛、筐仔沙洲和银屿,主要都是由于吹沙填岛和岛上开发利用活动日益增多造成的,变化主要发生在 2012 年三沙市成立之后;领海基点所在海岛和自然保护区所在海岛相对较稳定,岛上地形、地貌及植被等基本保持原有的自然状态,变化区域主要分布在各个海岛的端头,主要是由自然因素导致的。海滩岩对海岛起到了极大的保护作用,海滩岩发育好的海岛基本保持稳定状态,而没有海滩岩发育或海滩岩被破坏的海岛则变化较大。     

基于多源遥感的中国沿海地区填海造地特征研究

填海造地是沿海地区最为重要的海域使用活动,全面准确掌握沿海地区填海造地活动特征对于海域空间资源综合管理具有重要意义。本文从填海造地海域使用过程出发,将填海造地活动划分为在填区、成陆区、建设区,并采用遥感和GIS技术,判别提取2008-2015年期间沿海地区填海造地影像,并结合海岸地貌特征和开发利用类型对其空间分异特征进行综合分析。结果表明:2008-2015年期间累计填海造地201 738.56 hm2,填海在填区、填海成陆区、填海建设区面积分别为44 607.00 hm2、100 949.65 hm2、56 181.91 hm2;总体空间分布上填海造地在部分地区呈集聚分布态势,与海岸地貌类型紧密关联,低潮出露潮滩海岸填海造地有109 614.38 hm2,河口海湾区域填海造地可达132 767.41 hm2;港口+工业、城镇+旅游两种组合类型是沿海地区典型的填海造地区域开发利用类型。     

基于Sentinel-2A和GF-1B遥感数据的海岸带水产养殖识别方法比较

近海水产养殖为人类提供优质的动物蛋白,对海洋经济高质量发展具有重要意义。卫星遥感技术已被广泛用于海岸带水产养殖的监测,但目前相关的研究聚焦基于单一传感器卫星数据并使用单一信息提取算法而忽略与不同卫星传感器以及处理方法之间的比较。本研究以北莉岛东北部为研究区,基于多光谱Sentinel 2A卫星和高分一号B（GF 1B）卫星数据,分别使用自适应阈值法、支持向量机监督分类法以及多尺度分割面向对象分类法,开展海岸带人工水产养殖区的识别。研究表明,更高空间分辨率的GF 1B卫星对人工水产养殖水网密集区的提取正确率远优于Sentinel 2A卫星;基于高空间分辨率GF 1B卫星,多尺度分割面向对象分类法的正确率最高,为94.65%,优于支持向量机监督分类法的94.45%和自适应阈值法的84.62%;自适应阈值法更适用于中等空间分辨率卫星数据的水产养殖信息提取,其提取的水产养殖水面的面积与目视解译提取的面积差异小于4%。针对单个养殖池使用情况的业务化监测需使用高空间分辨率卫星数据,而大范围水产养殖面积的变化分析则可应用中等空间分辨率卫星数据。     

基于卫星遥感海面温度数据的海洋锋分海区分析方法

为了能够合理准确地描述海洋锋特征体系以及锋区本身的各种结构要素,提出了一种中国近海海洋锋分海区分析方法:首先,在对中国近海27条典型海洋锋的时空分布特征和季节演变系统归纳的基础上,基于多年卫星遥感海面温度数据锋面出现频率图,得出中国近海海区锋面系统划分方法;然后,利用日益更新的高时空分辨率卫星遥感海面温度数据,对各划分海区内海洋锋时空分布特征进行分析,调整纠正以往锋面系统分析的偏差或空缺,对中国近海锋面系统进行补充完善,为中国近海各锋面系统特征参数的规范化分析和准确的特征描述奠定基础。该方法对完善我国近海锋面系统研究具有长远的应用价值,对形成中远海及世界大洋海洋锋时空分布特征具有指导作用。     

基于高分遥感影像的海岛建筑物高度测算研究

准确、快速建立海岛建筑物的三维立体模型对于海岛生态保护与开发利用、海岛建设项目监督和管理、海岛权益维护等具有重要意义。其中建筑物高度数据是三维模型建立的重要基础数据。如何快速、准确获取成为研究的重点和难点。本文通过对比、分析现行的高度数据提取方法,选择利用高分遥感影像进行建筑物阴影测高法,以河北省月岛为实验区,进行了建筑物高度提取,并和实际高度进行对比,对阴影测高法测量高度进行精度评价。     

南海珊瑚岛礁遥感分类体系和解译标志

南海珊瑚岛礁远离大陆且面积较小,高分辨率遥感技术已成为大范围进行珊瑚岛礁监测的重要手段,而建立适用的遥感分类体系和解译标志是进行珊瑚岛礁遥感监测的基础.本文综合考虑珊瑚岛礁的形成机制、珊瑚礁形态和高分辨率遥感影像上珊瑚岛礁图斑的可解译程度等因素,制定应用于珊瑚岛礁高分遥感监测的分类体系,将珊瑚岛礁分为珊瑚岛、沙洲、干出...     

近30年来江苏海岸带土地利用/覆被变化研究

海岸带土地利用/覆被变化(LUCC)研究可用于量化反应环境变化和人类活动的影响,为海岸带开发与利用提供决策参考依据。以江苏海岸带为研究对象,选取1978~2007年5期Landsat MSS/TM影像作为数据源,建立遥感分类系统,采用分层分类监督分类方法获取研究区5期序列LUCC数据,进而计算分析江苏海岸带近30年的土地利用/覆被变化的结构演变,系统研究了近30年来的LUCC的变化数量以及变化速率。研究结果表明:(1)从土地利用结构上看,近30年来,江苏海岸带土地利用类型以耕地、城镇建设用地、农村建设用地为主,虽然耕地占比近年来有所减少,但是仍然高达70%以上;(2)从土地利用变化来看,江苏海岸带土地利用变化最为显著的是城镇建设用地,无论是变化数量和变化速率都非常显著,同时大量沿海新围垦土地多为建设用地。     

基于遥感数据的慈溪海涂围垦区景观格局分析

选用慈溪2000,2006和2013年3期遥感影像,结合景观格局指数,对慈溪市围垦区 13 a间景观格局动态变化过程进行了相关研究。结果表明:(1)慈溪围垦区各类景观在时间尺度上具有显著变化;(2)13 a间围垦区面积增加,其中最明显的是水产养殖塘景观增加;(3)围垦区内部景观水平之间的相互转化较多,突出表现为水体、林地、草地和裸地向建筑与养殖塘等的转化;(4)13 a间研究区景观形状变得复杂化,整体景观多样性指数、均匀度指数都有所降低,景观破碎化程度增大。