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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—以西沙群岛羚羊礁为例

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(9):1–18 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(9):1–18 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 Ling Yang Reef, Xisha Islands[J]. Haiyang Xuebao,2022, 44(9):1–18 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 Ling Yang Reef, Xisha Islands[J]. Haiyang Xuebao,2022, 44(9):1–18 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

Estimation of coral reef area from multi-temporal and multi-spectral satellite images: A case study on Ling Yang 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 Ling Yang 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 point of geomorphic zone with 30 m water depth point and measured slope extreme point 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

    序号图幅号日期时间(GMT)传感器
    Sentinel-2
    1N0204_R032_T49QEU2021年4月29日02:55:39MSI
    2N0204_R032_T49QEU2021年4月24日02:55:41MSI
    3N0204_R032_T49QEU2021年4月14日02:55:41MSI
    4N0204_R032_T49QEU2021年4月4日02:55:41MSI
    5N0204_R032_T49QEU2021年3月30日02:55:39MSI
    6N0204_R032_T49QEU2021年3月5日02:56:11MSI
    7N0204_R032_T49QEU2021年2月28日02:56:49MSI
    8N0204_R032_T49QEU2021年2月3日02:59:31MSI
    9N0204_R032_T49QEU2021年1月24日03:00:21MSI
    10N0204_R032_T49QEU2020年11月25日03:00:31MSI
    11N0204_R032_T49QEU2020年9月21日02:55:49MSI
    12N0204_R032_T49QEU2020年8月7日02:55:51MSI
    13N0204_R032_T49QEU2020年7月23日02:55:49MSI
    14N0204_R032_T49QEU2020年7月18日02:55:51MSI
    15N0204_R032_T49QEU2020年6月23日02:55:49MSI
    16N0204_R032_T49QEU2020年6月18日02:55:51MSI
    17N0204_R032_T49QEU2020年6月8日02:55:51MSI
    18N0204_R032_T49QEU2020年5月9日02:55:51MSI
    19N0204_R032_T49QEU2020年5月4日02:55:39MSI
    20N0204_R032_T49QEU2020年4月19日02:55:51MSI
    21N0204_R032_T49QEU2020年3月25日02:55:39MSI
    22N0204_R032_T49QEU2020年3月20日02:55:41MSI
    23N0204_R032_T49QEU2020年3月10日02:55:41MSI
    24N0204_R032_T49QEU2020年2月14日02:58:19MSI
    25N0204_R032_T49QEU2019年12月26日03:01:29MSI
    26N0204_R032_T49QEU2019年9月22日02:55:41MSI
    27N0204_R032_T49QEU2019年8月18日02:55:49MSI
    28N0204_R032_T49QEU2019年8月13日02:55:51MSI
    29N0204_R032_T49QEU2019年7月24日02:55:51MSI
    30N0204_R032_T49QEU2019年7月14日02:55:51MSI
    31N0204_R032_T49QEU2019年7月4日02:55:51MSI
    32N0204_R032_T49QEU2019年5月20日02:55:59MSI
    33N0204_R032_T49QEU2019年3月21日02:55:49MSI
    34N0204_R032_T49QEU2019年3月6日02:56:01MSI
    35N0204_R032_T49QEU2019年3月1日02:56:39MSI
    36N0204_R032_T49QEU2019年2月24日02:57:11MSI
    37N0204_R032_T49QEU2019年2月9日02:58:59MSI
    38N0204_R032_T49QEU2018年10月17日02:57:11MSI
    39N0204_R032_T49QEU2018年7月29日02:55:51MSI
    40N0204_R032_T49QEU2018年7月4日02:55:49MSI
    41N0204_R032_T49QEU2018年6月19日02:55:41MSI
    42N0204_R032_T49QEU2018年5月15日02:55:39MSI
    43N0204_R032_T49QEU2018年4月30日02:55:51MSI
    44N0204_R032_T49QEU2018年4月25日02:55:49MSI
    45N0204_R032_T49QEU2018年4月20日02:55:51MSI
    46N0204_R032_T49QEU2018年3月16日02:55:39MSI
    47N0204_R032_T49QEU2018年3月1日02:56:31MSI
    48N0204_R032_T49QEU2017年9月17日02:55:39MSI
    49N0204_R032_T49QEU2017年8月8日02:55:39MSI
    50N0204_R032_T49QEU2017年6月14日02:55:41MSI
    51N0204_R032_T49QEU2017年3月6日02:55:51MSI
    52N0204_R032_T49QEU2016年3月21日02:56:02MSI
    53N0204_R032_T49QEU2015年12月22日03:01:32MSI
    Landsat 8
    1P122_R0492020年11月16日02:54:08OLI
    2P122_R0492020年9月13日02:54:04OLI
    3P122_R0492020年7月27日02:53:46OLI
    4P122_R0492020年3月21日02:53:39OLI
    5P122_R0492020年1月17日02:54:00OLI
    6P122_R0492019年9月11日02:54:05OLI
    7P122_R0492019年8月10日02:53:57OLI
    8P122_R0492019年7月25日02:53:50OLI
    9P122_R0492019年7月9日02:53:46OLI
    10P122_R0492019年6月23日02:53:42OLI
    11P122_R0492019年5月22日02:53:29OLI
    12P122_R0492019年3月19日02:53:30OLI
    13P122_R0492019年3月3日02:53:30OLI
    14P122_R0492018年10月10日02:53:39OLI
    15P122_R0492018年6月20日02:52:47OLI
    16P122_R0492018年3月16日02:53:24OLI
    17P122_R0492017年9月21日02:54:00OLI
    18P122_R0492017年8月4日02:53:49OLI
    19P122_R0492016年9月2日02:54:02OLI
    20P122_R0492016年6月14日02:53:32OLI
    21P122_R0492016年1月22日02:53:55OLI
    22P122_R0492015年6月28日02:53:12OLI
    23P122_R0492015年5月27日02:52:54OLI
    WolrdView-2
    12014年10月9日03:24:59MUL
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  • [1] 余克服. 珊瑚礁科学概论[M]. 北京: 科学出版社, 2018: 578.

    Yu Kefu. Introduction to the Science of Coral Reefs[M]. Beijing: Science Press, 2018: 578.
    [2] 余克服, 张光学, 汪稔. 南海珊瑚礁: 从全球变化到油气勘探—第三届地球系统科学大会专题评述[J]. 地球科学进展, 2014, 29(11): 1287−1293. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2014.11.1287

    Yu Kefu, Zhang Guangxue, Wang Ren. Studies on the coral reefs of the South China Sea: from global change to oil-gas exploration[J]. Advances in Earth Science, 2014, 29(11): 1287−1293. doi: 10.11867/j.issn.1001-8166.2014.11.1287
    [3] Chen Xiaoyan, Yu Kefu, Huang Xueyong, et al. Atmospheric nitrogen deposition increases the possibility of macroalgal dominance on remote coral reefs[J]. Journal of Geophysical Research:Biogeosciences, 2019, 124(5): 1355−1369. doi: 10.1029/2019JG005074
    [4] 刘嘉鎏. 南海珊瑚岛、礁对近40年气候变暖响应的遥感影像记录[D]. 南宁: 广西大学, 2020.

    Liu Jialiu. Response of coral reefs and islands in the South China Sea to climate warming in the past 40 years recorded by remote sensing images[D]. Nanning: Guangxi University, 2020.
    [5] McLeod E, Shaver E C, Beger M, et al. Using resilience assessments to inform the management and conservation of coral reef ecosystems[J]. Journal of Environmental Management, 2021, 277: 111384. doi: 10.1016/j.jenvman.2020.111384
    [6] 王丽荣, 余克服, 赵焕庭, 等. 南海珊瑚礁经济价值评估[J]. 热带地理, 2014, 34(1): 44−49.

    Wang Lirong, Yu Kefu, Zhao Huanting, et al. Economic valuation of the coral reefs in South China Sea[J]. Tropical Geography, 2014, 34(1): 44−49.
    [7] Courtney T A, Andersson A J. Evaluating measurements of coral reef net ecosystem calcification rates[J]. Coral Reefs, 2019, 38(5): 997−1006. doi: 10.1007/s00338-019-01828-2
    [8] Liu Jialiu, Huang Rongyong, Yu Kefu, et al. How lime-sand islands in the South China Sea have responded to global warming over the last 30 years: evidence from satellite remote sensing images[J]. Geomorphology, 2020, 371: 107423. doi: 10.1016/j.geomorph.2020.107423
    [9] 黄荣永, 余克服, 王英辉, 等. 珊瑚礁遥感研究进展[J]. 遥感学报, 2019, 23(6): 1091−1112.

    Huang Rongyong, Yu Kefu, Wang Yinghui, et al. Progress of the study on coral reef remote sensing[J]. Journal of Remote Sensing, 2019, 23(6): 1091−1112.
    [10] Hughes T P, Huang Hui, Young M A L. The wicked problem of China's disappearing coral reefs[J]. Conservation Biology, 2013, 27(2): 261−269. doi: 10.1111/j.1523-1739.2012.01957.x
    [11] Spalding M D, Ravilious C R, Green E P. World Atlas of Coral Reefs[M]. Berkeley, California, USA: University of California Press, 2001: 436.
    [12] 赵焕庭. 华南海岸和南海诸岛地貌与环境[M]. 北京: 科学出版社, 1999: 528.

    Zhao Huanting. Geomorphology and Environment of South China Coast and South China Sea Islands[M]. Beijing: Science Press, 1999: 528.
    [13] Wang Pinxian, Li Qianyu. The South China Sea: Paleoceanography and Sedimentology[M]. Dordrecht: Springer, 2009: 516.
    [14] 黄晖, 尤丰, 练健生, 等. 珠江口万山群岛海域造礁石珊瑚群落分布与保护[J]. 海洋通报, 2012, 31(2): 189−197. doi: 10.3969/j.issn.1001-6392.2012.02.010

    Huang Hui, You Feng, Lian Jiansheng, et al. Status and conservation strategies of the scleractinian coral community in the Wanshan Islands at Pearl River Estuary[J]. Marine Science Bulletin, 2012, 31(2): 189−197. doi: 10.3969/j.issn.1001-6392.2012.02.010
    [15] 赵焕庭. 中国现代珊瑚礁研究[J]. 世界科技研究与发展, 1998(4): 98−105.

    Zhao Huanting. Researches of coral reef in modern China[J]. World Science and Technology Research and Development, 1998(4): 98−105.
    [16] UNEP-WCMC, World Fish Centre, WRI, et al. Global distribution of coral reefs[DB/OL]. [2021-06-09]. https://data.unep-wcmc.org/datasets/1
    [17] Atlas A C. Imagery, maps and monitoring of the world's tropical coral reefs[DB/OL]. [2021-06-09]. https://integration.allencoralatlas.com/atlas/
    [18] Dai C. Dongsha atoll in the South China Sea: past, present and future[C]//Islands of the World VIII International Conference “Changing Islands – Changing Worlds”. [S.l.]: [s.n.], 2004.
    [19] 曾昭璇. 南海环礁的若干地貌特征[J]. 海洋通报, 1984, 3(3): 40−45.

    Zeng Zhaoxuan. Geomorphological features of atolls in the South China Sea[J]. Marine Science Bulletin, 1984, 3(3): 40−45.
    [20] 曾昭璇, 梁景芬, 丘世钧. 中国珊瑚礁地貌研究[M]. 广州: 广东人民出版社, 1997: 474.

    Zeng Zhaoxuan, Liang Jingfen, Qiu Shijun. The Physiognomy of Coral Reef in China[M]. Guangzhou: Guangdong People’s Public House, 1997: 474.
    [21] 陈史坚. 南海诸岛地名资料汇编[M]. 广州: 广东省地图出版社, 1987.

    Chen Shijian. A Compilation of Geographical Names of Nanhai Zhudao[M]. Guangzhou: Guangdong Map Publishing House, 1987.
    [22] 钟晋梁. 南沙群岛珊瑚礁地貌研究[M]. 北京: 科学出版社, 1996.

    Zhong Jinliang. Geomorphology Research of Coral Reef of Nansha Islands[M]. Beijing: Science Press, 1996.
    [23] Huang Rongyong, Yu Kefu, Wang Yinghui, et al. Bathymetry of the coral reefs of Weizhou Island based on multispectral satellite images[J]. Remote Sensing, 2017, 9(7): 750. doi: 10.3390/rs9070750
    [24] Andréfouët S, Muller-Karger F E, Robinson J A, et al. Global assessment of modern coral reef extent and diversity for regional science and management applications: a view from space[C]//Proceedings of the 10th ICRS. Okinawa, Japan: Japanese Coral Reef Society, 2006: 1732—1745.
    [25] Purkis S J, Gleason A C R, Purkis C R, et al. High-resolution habitat and bathymetry maps for 65, 000 sq. km of Earth’s remotest coral reefs[J]. Coral Reefs, 2019, 38(3): 467−488. doi: 10.1007/s00338-019-01802-y
    [26] 朱海天, 冯倩, 梁超, 等. 基于随机森林的南沙岛礁分类方法研究[C]//“一带一路”战略与海洋科技创新——中国海洋学会2015年学术论文集. 北京: 海洋出版社, 2015.

    Zhu Haitian, Feng Qian, Liang Chao, et al. Study on classification method of Nansha Islands based on random forest[C]//"One Belt, One Road" Strategy and Marine Science and Technology Innovation-China Ocean Society 2015 Academic Papers. Beijing : ChinaOcean Press, 2015.
    [27] 李成鹏, 徐慧, 禹文清. 基于中等分辨率遥感影像的珊瑚礁信息提取[J]. 北京测绘, 2020, 34(2): 214−218.

    Li Chengpeng, Xu Hui, Yu Wenqing. Analysis of classification ability of island nearshore substrate based on medium resolution remote sensing image[J]. Beijing Surveying and Mapping, 2020, 34(2): 214−218.
    [28] 董娟, 任广波, 胡亚斌, 等. 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[J]. 热带海洋学报, 2020, 39(4): 116−129.

    Dong Juan, Ren Guangbo, Hu Yabin, et al. Construction and classification of coral reef geomorphic unit system based on high-resolution remote sensing: using 8-band Worldview-2 Image as an example[J]. Journal of Tropical Oceanography, 2020, 39(4): 116−129.
    [29] 霍艳辉. 基于阈值分割的三亚珊瑚礁空间分布研究[D]. 唐山: 华北理工大学, 2020.

    Huo Yanhui. Research on spatial distribution of coral reefs in Sanya based on threshold segmentation method[D]. Tangshan: North China University of Science and Technology, 2020.
    [30] Dong Yanzhu, Liu Yongxue, Hu Chuanmin, et al. Coral reef geomorphology of the Spratly Islands: a simple method based on time-series of Landsat-8 multi-band inundation maps[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2019, 157: 137−154. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2019.09.011
    [31] 汪小勇, 李铜基, 周虹丽, 等. 中国近海海洋光学特性及其分布[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2014, 44(1): 104−111.

    Wang Xiaoyong, Li Tongji, Zhou Hongli, et al. Discussion on ocean optics properties of Chinese offshore and its distribution characteristics[J]. Periodical of Ocean University of China, 2014, 44(1): 104−111.
    [32] 赵英时. 遥感应用分析原理与方法[M]. 2版. 北京: 科学出版社, 2013.

    Zhao Yingshi. Principle and Method of Remote Sensing Application Analysis[M]. 2nd ed. Beijing: Science Press, 2013.
    [33] Lucas M Q, Goodman J. Linking coral reef remote sensing and field ecology: it’s a matter of scale[J]. Journal of Marine Science and Engineering, 2015, 3(1): 1−20.
    [34] 唐军武, 田国良, 汪小勇, 等. 水体光谱测量与分析Ⅰ: 水面以上测量法[J]. 遥感学报, 2004, 8(1): 37−44. doi: 10.11834/jrs.20040106

    Tang Junwu, Tian Guoliang, Wang Xiaoyong, et al. The methods of water spectra measurement and analysis Ⅰ: above-water method[J]. Journal of Remote Sensing, 2004, 8(1): 37−44. doi: 10.11834/jrs.20040106
    [35] Hedley J D, Roelfsema C M, Phinn S R, et al. Environmental and sensor limitations in optical remote sensing of coral reefs: implications for monitoring and sensor design[J]. Remote Sensing, 2012, 4(1): 271−302. doi: 10.3390/rs4010271
    [36] Mumby P J, Green E P, Edwards A J, et al. Coral reef habitat mapping: how much detail can remote sensing provide?[J]. Marine Biology, 1997, 130(2): 193−202. doi: 10.1007/s002270050238
    [37] Hedley J D, Harborne A R, Mumby P J. Technical note: simple and robust removal of sun glint for mapping shallow‐water benthos[J]. International Journal of Remote Sensing, 2005, 26(10): 2107−2112. doi: 10.1080/01431160500034086
    [38] 张耀光, 刘锴, 刘桂春, 等. 中国海南省三沙市行政建制特点与海洋资源开发[J]. 地理科学, 2014, 34(8): 971−978.

    Zhang Yaoguang, Liu Kai, Liu Guichun, et al. The characteristics of administrative system of Sansha City in Hainan Province and the exploitation of its marine resources[J]. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(8): 971−978.
    [39] Christensen V, Pauly D, He Xiaojia. Coral reef and other tropical fisheries[M]//Cochran J K, Bokuniewicz H J, Yager P L. Encyclopedia of Ocean Sciences. 3rd ed. Oxford: Academic Press, 2019: 320—323.
    [40] 余克服, 赵焕庭, 朱袁智. 南沙群岛珊瑚礁区仙掌藻的现代沉积特征[J]. 沉积学报, 1998, 16(3): 20−24.

    Yu Kefu, Zhao Huanting, Zhu Yuanzhi. Modern sedimentary characteristic of halimeda on coral reefs of Nansha Islands[J]. Acta Sedimentologica Sinica, 1998, 16(3): 20−24.
    [41] Blanchon P. Geomorphic zonation[M]//Hopley D. Encyclopedia of Modern Coral Reefs: Structure, Form and Process. Dordrecht: Springer, 2011: 469—486.
    [42] 刘嘉鎏, 黄荣永, 余克服. 黄岩岛环礁地貌近40年变化的遥感分析[J]. 第四纪研究, 2020, 40(3): 775−790. doi: 10.11928/j.issn.1001-7410.2020.03.15

    Liu Jialiu, Huang Rongyong, Yu Kefu. Analysis on the geomorphic changes of Huangyan island based on satellite images over the Past 40 years[J]. Quaternary Sciences, 2020, 40(3): 775−790. doi: 10.11928/j.issn.1001-7410.2020.03.15
    [43] Xu Chenyang, Prince J L. Gradient vector flow: a new external force for snakes[C]//Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. San Juan : IEEE, 1997.
    [44] 周旻曦, 刘永学, 李满春, 等. 多目标珊瑚岛礁地貌遥感信息提取方法——以西沙永乐环礁为例[J]. 地理研究, 2015, 34(4): 677−690.

    Zhou Minxi, Liu Yongxue, Li Manchun, et al. Geomorphologic information extraction for multi-objective coral islands from remotely sensed imagery: a case study for Yongle Atoll, South China Sea[J]. Geographical Research, 2015, 34(4): 677−690.
    [45] Cheng Jierong, Foo S. Distraction in GVF-based segmentation[C]//2007 6th International Conference on Information, Communications & Signal Processing. Singapore: IEEE, 2007.
    [46] Himmelstoss E A, Henderson R E, Kratzmann M G, et al. Digital shoreline analysis system (DSAS) version 5.0 user guide[EB/OL]. Reston, VA: U. S. Geological Survey, 2018.
    [47] 周亚男, 朱志文, 沈占锋, 等. 融合纹理特征和空间关系的TM影像海岸线自动提取[J]. 北京大学学报(自然科学版), 2012, 48(2): 273−279.

    Zhou Ya’nan, Zhu Zhiwen, Shen Zhanfeng, et al. Automatic extraction of coastline from tm image integrating texture and spatial relationship[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2012, 48(2): 273−279.
    [48] 乔学瑾, 王庆, 战超, 等. 基于多光谱数据的黄河三角洲岸线自动提取[J]. 海洋学报, 2016, 38(7): 59−71.

    Qiao Xuejin, Wang Qing, Zhan Chao, et al. Study on automatic extraction of coastline in the Yellow River Delta based on multi-spectral data[J]. Haiyang Xuebao, 2016, 38(7): 59−71.
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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

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