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珊瑚礁生态系统是全球初级生产力最高的生态系统之一, 在维持海洋生物多样性、防浪固滩、资源供给等方面发挥着巨大作用。珊瑚礁遥感地貌分类体系是珊瑚礁保护、管理及可持续发展的必要基础, 但目前还未有结合珊瑚覆盖度进行分类的体系。本文基于WorldView-2高分辨率遥感影像, 以中国南海西沙群岛七连屿北部赵述岛和西沙洲所在礁盘作为研究区, 结合珊瑚覆盖度、区域地貌成分和水动力条件等指标, 建立了既适用于遥感监测又与珊瑚生存状况相关联的珊瑚礁地貌单元分类体系。同时, 利用面向对象的支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和随机森林(Random Forest, RF)分类方法进行珊瑚礁地貌单元的信息提取, 并对分类结果进行精度评价。结果表明, SVM和RF两种分类方法均能较好地提取出珊瑚礁地貌单元, 分类精度分别为87.59%和79.81%。针对分类过程中出现的错分、漏分问题, 结合珊瑚礁成因和分布规律对分类结果进行修正, 修正后分类提取的精度达到91.3%, Kappa系数为0.9041, 表明本文构建的珊瑚礁地貌单元分类体系在一定程度上能满足当前珊瑚岛礁信息提取的需要。 相似文献
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珊瑚礁是海洋生态系统的重要组成部分,对保护海洋生物多样性以及维持海洋生态平衡具有重大意义。我国南海珊瑚岛礁自然资源丰富,准确、高效地提取珊瑚岛礁信息对南海岛礁监测、管理、规划与保护具有现实意义。本研究基于我国海洋一号C卫星（HY 1C）遥感数据,对西沙永乐群岛珊瑚礁信息进行了研究与分析,提出基于HY 1C遥感数据的珊瑚礁地貌分类体系。采用全卷积神经网络U Net模型,依次通过下采样、上采样操作提取西沙永乐环礁地貌特征,实现原始影像的像素级语义分割。结果表明：基于HY 1C数据建立的地貌分类体系对活珊瑚覆盖及珊瑚生长发育条件具有指示作用,提出的基于U Net模型的珊瑚岛礁地貌信息自动提取方法,能够为我国南海珊瑚岛礁生态系统的全自动、大范围监测和评价提供相应理论基础,在珊瑚礁生态管理与评价中发挥关键作用。精度验证结果表明：U Net模型可以有效提取珊瑚礁地貌信息,采用的地貌信息提取方法具备时空泛化能力,泛化精度高于80%。 相似文献
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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... 相似文献
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基于WorldView-2和GF-2遥感影像的赵述岛礁坪底质变化研究 总被引：1，自引：1，他引：0
以西沙群岛海域赵述岛礁坪为研究区域,应用2010年的WorldView-2和2015年的GF-2两期高分辨率卫星遥感影像数据,结合现场水下珊瑚礁照片和视频资料,建立了赵述岛礁坪底质类型遥感分类体系,分别构建了针对WorldView-2遥感影像和GF-2遥感影像的珊瑚礁底质分类决策树模型,并通过对两期遥感影像的底质类型提取结果的变化分析,完成了赵述岛礁坪退化区域的提取。结果表明:(1)WorldView-2影像的分类决策树具有91%的总体分类精度和0.89的Kappa系数,GF-2影像的分类决策树具有更高的分类精度;(2)6年期间研究区大约1/4的珊瑚礁分布区发生了退化;(3)最突出的自然变化是礁前区大面积的珊瑚丛生区转变成藻脊,结合相关资料认为东北季风、热带气旋和温度上升的综合影响是驱动因素;(4)赵述岛西侧的藻脊、珊瑚沉积区大面积转化为珊瑚砂和深水区域,原因是航道和码头的开发活动。研究分析了6年间赵述岛礁坪底质的退化状况,并分析原因,为珊瑚礁底质分类提供方法,并为西沙群岛的珊瑚礁监测和保护提供了有效资料和手段。 相似文献
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珊瑚礁是海洋中最重要的生态系统之一, 近年来在全球气候变化和人为干扰加剧的影响下, 我国南海珊瑚礁总体处于快速退化状态。以海南西岛珊瑚礁为例, 基于Sentinel-2系列卫星10 m空间分辨率影像, 利用面向对象分类法(object-based image analysis, OBIA)对2017年12月~2018年3月和2021年12月两个时期的海南西岛珊瑚礁底质进行了识别分类, 并进行珊瑚礁面积变化分析。将2021年12月的分类结果与现场调查数据进行对比验证, 总分类精度和Kappa系数分别为83.3%和0.71。对比两个时期珊瑚礁底质分类结果表明, 西岛西侧珊瑚礁覆盖面积未出现明显变化, 东侧珊瑚礁显示恢复趋势。本文研究表明, 10 m地面分辨率卫星系列影像和面向对象的阈值分类方法可以对海南西岛珊瑚礁进行较为准确的识别和变化分析, 监测结果可为海南岛沿岸西岛等小型岛礁珊瑚保护及修复提供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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针对卫星遥感技术在对滨海湿地互花米草监测时受分辨率、气候条件等多种因素限制存在一定局限性且通过单一的影像数据提取互花米草时精度不稳定的问题,提出了基于无人机点云与影像融合的面向对象互花米草提取方法。以黄河三角洲自然保护区为研究对象,获取了该区域的点云和多光谱影像。先将地面滤波后提取的植被点云与多光谱影像进行特征组合优化,然后对融合影像采用FNEA算法进行多尺度分割后采用基于改进的最近邻算法进行面向对象分类,最终得到的互花米草生产者精度和用户精度分别达到了82.53%和86.43%,较未融合点云的提取精度分别提高了22.34%和7.66%,分类结果的总体精度从89.54%提升至92.61%,且融合点云后影像能够有效区分两种生长状态的互花米草,表明本文提出的方法能够有效提高互花米草的提取精度。 相似文献
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西沙群岛宣德环礁的精细水下地貌组合特征及其成因机制 总被引：1，自引：1，他引：0
海底地形地貌及类型分布特征对指示区域地质构造影响、海平面升降、海洋水动力等有重要意义。本文通过侧扫声呐、单波束测深、表层沉积物取样等方法,分析了西沙群岛宣德环礁精细水下地貌组合特征,并探讨了其成因机制。结果表明:（1）宣德环礁为残缺型环礁类型,中部为潟湖沉积,礁盘之间形成西沙洲口门、“红草门”、环礁西缺口和环礁南缺口等4处水深超过60 m的深水口门,并首次识别了西沙洲口门;（2）宣德环礁水下地貌类型可划分为3级11类地貌类型。研究区的沙波及槽沟等动力地貌单元显示,宣德环礁浅水区海底特征地貌由盛行季风和波浪场所控制,深水口门形成的潮汐通道水体为塑造宣德环礁潟湖区动力地貌的主要因素。研究区东南部向海坡存在6级水下阶地,通过对比南海珊瑚礁阶地特征,宣德环礁向海坡阶地成因很可能是全球海平面变化和地壳沉降的共同作用。 相似文献
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Ｒｅｍｏｔｅ ｓｅｎｓｉｎｇ ｅｘｐｅｒｔ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ Ｓｏｕｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｓｅａ ｃｏｒａｌ ｒｅｅｆｓＷａｎｇＹａｎｆｅｎｇａｎｄＬｉｕＢａｏｙｉｎＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ... 相似文献
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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。 相似文献
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南海珊瑚礁地貌模型研究 总被引：8，自引：1，他引：7
近200a前Darwin于1832-1836年间环球考察热带海洋珊瑚礁后,首次建立了珊瑚礁地貌模型并论述其形成机制,该模型总体形态呈全部或部分被上截了顶部的锥形,本文简称为"上截锥型"。此后历经几代学者的研究,都继承了他的珊瑚礁地貌模型。对南海珊瑚礁地貌模型的研究,近年有研究描绘为另外一种模型,该模型的特点是礁外坡为内凹形,礁体形态呈蘑菇状,本文称为"蘑菇型"。本文根据许多南海珊瑚礁地形实测资料和地貌学研究文献,确认南海珊瑚礁地貌模型应为上截锥型,"蘑菇型"珊瑚礁地貌模型并不符合珊瑚礁形成演化规律,在自然界内不存在。 相似文献
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《Marine Policy》2017
Global coral reef related tourism is one of the most significant examples of nature-based tourism from a single ecosystem. Coral reefs attract foreign and domestic visitors and generate revenues, including foreign exchange earnings, in over 100 countries and territories. Understanding the full value of coral reefs to tourism, and the spatial distribution of these values, provides an important incentive for sustainable reef management. In the current work, global data from multiple sources, including social media and crowd-sourced datasets, were used to estimate and map two distinct components of reef value. The first component is local “reef-adjacent” value, an overarching term used to capture a range of indirect benefits from coral reefs, including provision of sandy beaches, sheltered water, food, and attractive views. The second component is “on-reef” value, directly associated with in-water activities such diving and snorkelling. Tourism values were estimated as a proportion of the total visits and spending by coastal tourists within 30 km of reefs (excluding urban areas). Reef-adjacent values were set as a fixed proportion of 10% of this expenditure. On-reef values were based on the relative abundance of dive-shops and underwater photos in different countries and territories. Maps of value assigned to specific coral reef locations show considerable spatial variability across distances of just a few kilometres. Some 30% of the world's reefs are of value in the tourism sector, with a total value estimated at nearly US$36 billion, or over 9% of all coastal tourism value in the world's coral reef countries. 相似文献