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基于多时相多光谱遥感影像的珊瑚礁面积估算方法研究

熊媛 黄荣永 余克服

熊媛,黄荣永,余克服. 基于多时相多光谱遥感影像的珊瑚礁面积估算方法研究−以西沙群岛羚羊礁为例[J]. 海洋学报,2022,44(8):151–168 doi: 10.12284/hyxb2022138
引用本文: 熊媛,黄荣永,余克服. 基于多时相多光谱遥感影像的珊瑚礁面积估算方法研究−以西沙群岛羚羊礁为例[J]. 海洋学报,2022,44(8):151–168 doi: 10.12284/hyxb2022138
Xiong Yuan,Huang Rongyong,Yu Kefu. Estimation of coral reef area from multi-temporal and multi-spectral satellite images: A case study on Lingyang Reef, Xisha Islands[J]. Haiyang Xuebao,2022, 44(8):151–168 doi: 10.12284/hyxb2022138
Citation: Xiong Yuan,Huang Rongyong,Yu Kefu. Estimation of coral reef area from multi-temporal and multi-spectral satellite images: A case study on Lingyang Reef, Xisha Islands[J]. Haiyang Xuebao,2022, 44(8):151–168 doi: 10.12284/hyxb2022138

基于多时相多光谱遥感影像的珊瑚礁面积估算方法研究以西沙群岛羚羊礁为例

doi: 10.12284/hyxb2022138
基金项目: 国家自然科学基金( 42090041, 42030502);广西科技项目( AD17129063, AA17204074)。
详细信息
    作者简介:

    熊媛(1996-),女,贵州省遵义市人,研究方向为珊瑚礁遥感。E-mail:sylvie@cug.edu.cn

    通讯作者:

    黄荣永(1985-),男,讲师,研究方向为珊瑚礁遥感。E-mail:rongyonghuang@163.com

  • 底图来自自然资源部标准地图服务系统(http://hism.mnr.gov.cn/sjkf/bzdt/201902/t20190214_3124659.html),审图号为琼S(2020)038号。
  • 精度评价示意图转绘自周亚男等[47]
  • 中图分类号: P722.7;P737.2

Estimation of coral reef area from multi-temporal and multi-spectral satellite images: A case study on Lingyang Reef, Xisha Islands

  • 摘要: 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。
    1)  底图来自自然资源部标准地图服务系统(http://hism.mnr.gov.cn/sjkf/bzdt/201902/t20190214_3124659.html),审图号为琼S(2020)038号。
    2)  精度评价示意图转绘自周亚男等[47]
  • 图  1  研究区域

    Fig.  1  The study area

    图  2  实测水深点位置

    Fig.  2  The position of actually measured water depth

    图  3  用于珊瑚礁面积估算的工作流程

    Fig.  3  Workflow for area estimation of coral reefs

    图  4  珊瑚礁的地貌分区

    Fig.  4  Geographic zonation of coral reefs

    图  5  不同波段中珊瑚礁类型影像特征比较

    Fig.  5  Comparison of image features of coral reef types in different bands

    图  6  不同时相的地貌带分界线提取示意图

    Fig.  6  Diagram of geomorphic zone boundaries extracted in different time

    图  7  珊瑚礁面积估算示意图

    T1T2T3T4Tn分别代表不同时间的瞬时分界线;Times代表由不同时间分界线融合得到的分界线

    Fig.  7  Schematic diagram of coral reef area estimation

    T1, T2, T3, T4, Tn represent the instantaneous boundary at different times respectively; Times represents the boundary derived from the fusion of boundaries from different time

    图  8  S1S2S3示意图

    Fig.  8  Schematic diagrams of S1, S2 and S3

    图  9  水深剖面与地貌分带的对比

    a−f分别代表W01−W03和E01−E03 6条剖面;1~3分别代表外海与礁前斜坡分界线、礁前斜坡与礁坪分界线以及潟湖坡与潟湖分界线

    Fig.  9  Comparison of water depth profile and geomorphic zonation

    a−f represent six water-depth profiles W01−W03 and E01−E03 respectively; 1−3 represent the boundary between ocean and reef slope, reef slope and reef flat, and lagoon slope and lagoon respectively

    图  10  不同时相的提取面积与参考面积的差异

    差异 = |(提取面积−参考面积)| / 参考面积,其中单时相的面积差异为随机挑选的8组单时相面积差异绝对值的平均值

    Fig.  10  The difference between extraction area and reference area in different phases

    Differences =|(extraction area−reference area)|/reference area, the difference when single phase of the area as randomly selected 8 groups of single phase area difference is the average of the absolute value

    图  11  不同时相的边界线提取精度

    Fig.  11  Different phase boundary extraction accuracy

    图  12  单时相和多时相不同影像提取结果对比

    Fig.  12  Comparison of different extraction results of single phase and multi-temporal phases

    图  13  Sentinel-2和Landsat 8不同数量影像提取面积的标准差

    Fig.  13  Standard deviation of extraction area of Sentinel-2 and Landsat 8 images in different quantities

    图  14  不同数据集羚羊礁地貌带提取结果对比

    Fig.  14  Comparison of Lingyang Reef geomorphic zone extracted by different dataset

    A1  精度评价示意图[]

    A1  Diagram of accuracy evaluation

    表  1  提取地貌带分界点与实测剖面30 m水深点、坡度极值点的距离对比(单位:m)

    Tab.  1  The distance between extracted boundary points of geomorphic zone with 30 m water depth points and measured slope extreme points is compared (unit: m)

    实测数据类型地貌带分界点实测剖面
    W01W02W03E01E02E03
    30 m水深点外海与礁前斜坡9.5*8.98.15.85.7
    坡度极值点外海与礁前斜坡1.20.10.84.91.90.3
    礁前斜坡与礁坪0.20.24.80.73.80.2
    潟湖坡与潟湖0.54.24.82.31.11.2
      注:*表示该实测剖面未包含30 m水深,故未有与提取地貌分界点的位置偏差数据。
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    A1  本文所用遥感影像信息列表

    A1  List of satellite images used in this paper

    序号日期时间(GMT)传感器
    Sentinel-2
    12021年4月29日02:55:39MSI
    22021年4月24日02:55:41MSI
    32021年4月14日02:55:41MSI
    42021年4月4日02:55:41MSI
    52021年3月30日02:55:39MSI
    62021年3月5日02:56:11MSI
    72021年2月28日02:56:49MSI
    82021年2月3日02:59:31MSI
    92021年1月24日03:00:21MSI
    102020年11月25日03:00:31MSI
    112020年9月21日02:55:49MSI
    122020年8月7日02:55:51MSI
    132020年7月23日02:55:49MSI
    142020年7月18日02:55:51MSI
    152020年6月23日02:55:49MSI
    162020年6月18日02:55:51MSI
    172020年6月8日02:55:51MSI
    182020年5月9日02:55:51MSI
    192020年5月4日02:55:39MSI
    202020年4月19日02:55:51MSI
    212020年3月25日02:55:39MSI
    222020年3月20日02:55:41MSI
    232020年3月10日02:55:41MSI
    242020年2月14日02:58:19MSI
    252019年12月26日03:01:29MSI
    262019年9月22日02:55:41MSI
    272019年8月18日02:55:49MSI
    282019年8月13日02:55:51MSI
    292019年7月24日02:55:51MSI
    302019年7月14日02:55:51MSI
    312019年7月4日02:55:51MSI
    322019年5月20日02:55:59MSI
    332019年3月21日02:55:49MSI
    342019年3月6日02:56:01MSI
    352019年3月1日02:56:39MSI
    362019年2月24日02:57:11MSI
    372019年2月9日02:58:59MSI
    382018年10月17日02:57:11MSI
    392018年7月29日02:55:51MSI
    402018年7月4日02:55:49MSI
    412018年6月19日02:55:41MSI
    422018年5月15日02:55:39MSI
    432018年4月30日02:55:51MSI
    442018年4月25日02:55:49MSI
    452018年4月20日02:55:51MSI
    462018年3月16日02:55:39MSI
    472018年3月1日02:56:31MSI
    482017年9月17日02:55:39MSI
    492017年8月8日02:55:39MSI
    502017年6月14日02:55:41MSI
    512017年3月6日02:55:51MSI
    522016年3月21日02:56:02MSI
    532015年12月22日03:01:32MSI
    Landsat 8
    12020年11月16日02:54:08OLI
    22020年9月13日02:54:04OLI
    32020年7月27日02:53:46OLI
    42020年3月21日02:53:39OLI
    52020年1月17日02:54:00OLI
    62019年9月11日02:54:05OLI
    72019年8月10日02:53:57OLI
    82019年7月25日02:53:50OLI
    92019年7月9日02:53:46OLI
    102019年6月23日02:53:42OLI
    112019年5月22日02:53:29OLI
    122019年3月19日02:53:30OLI
    132019年3月3日02:53:30OLI
    142018年10月10日02:53:39OLI
    152018年6月20日02:52:47OLI
    162018年3月16日02:53:24OLI
    172017年9月21日02:54:00OLI
    182017年8月4日02:53:49OLI
    192016年9月2日02:54:02OLI
    202016年6月14日02:53:32OLI
    212016年1月22日02:53:55OLI
    222015年6月28日02:53:12OLI
    232015年5月27日02:52:54OLI
    WolrdView-2
    1 2014年10月9日03:24:59MUL
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-12-21
  • 录用日期:  2022-03-10
  • 修回日期:  2022-02-16
  • 网络出版日期:  2022-08-15
  • 刊出日期:  2022-08-15

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