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为了科学有效地掌握海域使用信息、管理海域权属,为海域资源调查、管理、规划、保护、合理利用提供服务,为违法、违规、违章用海项目得到有效遏制,减少用海矛盾,有必要开展海域使用动态监测,作者以连云港近海为研究区,利用4个时相Landsat遥感影像(2002、2008、2013、2016年)通过面向对象算法提取弱水背景下的紫菜养殖区信息,揭示空间分异规律,并分析其驱动原因。研究结果表明:4期影像提取连云港近海紫菜养殖区信息的精度分别是87.5%、92%、91.7%和94.6%。紫菜养殖区空间分布的变化规律为紫菜养殖面积不断增加且整体向深海方向推进。赣榆港口航运区和田湾核电站特殊利用区存在少量紫菜养殖区,项目用海不符合连云港市海洋功能区划(2016～2020年)。连云港近海紫菜养殖区空间分异的驱动因子主要是自然条件、养殖技术、海洋经济和社会发展四大因素。 相似文献
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为精准实施海域使用现状的动态监测与有效管理,开展了江苏近海紫菜养殖区空间扩张模式研究。选取1990年、2000年、2013年和2018年四个时相的Landsat遥感影像为数据源,采用面向对象分类方法提取江苏近海紫菜养殖区的空间分布信息,分别计算1990年、2000年、2013年和2018年江苏近海紫菜区养殖面积并分析其变化趋势,揭示江苏近海紫菜养殖区空间分布特征,并剖析江苏近海紫菜养殖区的空间扩张模式。研究结果表明:(1) 1990年、2000年、2013年和2018年,江苏近海紫菜养殖区分布面积分别为804.69 hm~2、6 097.95 hm~2、29 453.29 hm~2、42 316.98 hm~2,呈现逐年增加的变化趋势。(2)江苏近海紫菜养殖区主要分布在连云港海域以及盐城-南通交界海域。(3)基于2018年紫菜养殖区空间分布格局,在江苏近海的部分港口航运区和特殊利用区存在紫菜养殖的不合理用海行为。(4)连云港海域紫菜养殖扩张模式以密度增大的填充型为主,盐城-南通交界海域以密度增大的外延型为主。该研究可为相关海洋管理部门提供江苏近海紫菜养殖区空间分布和扩张模式的基础数据,也可为控制江苏近海紫菜养殖规模,优化海洋产业布局提供决策支持。 相似文献
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基于海洋一号C（HY-1C）卫星海岸带成像仪（CZI）遥感影像,提出了一种基于最优特征集的支持向量机海冰分类方法。分别提取CZI影像的光谱特征和纹理特征,采用基于距离可分性的判据进行特征选择,得到最优特征集,以最优特征集作为支持向量机分类器输入,分别对3期辽东湾海域CZI影像开展海冰分类实验和结果分析。结果表明:本文方法得到的海冰分类结果精度优于仅利用光谱特征或纹理特征的海冰分类精度;基于本文方法的3期影像的海冰分类精度均较高,2020年12月19日、2021年1月10日与2021年1月16日的海冰分类总体精度分别为93.67%、91.75%、84.89%,均在80%以上;利用海冰分类结果图估算海冰面积,发现3期辽东湾海冰面积依次增大,最大约为11 998.98 km2。 相似文献
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针对连云港市东西连岛周边海域近几年围填海的建设,使用2012年无人机影像、历史航空影像和高分一号卫星影像,应用遥感影像解译和信息提取技术,提取了2009年、2012年和2013年的围填海信息,并分别开展了2009年~2012年和2012年~2013年两个时段的围填海遥感监测与分析。结果显示:2009年~2012年间围填海面积为6.3852 km2,以围海为主,围填海主要分布在连云港港口东部区域;2012年~2013年间,均为填海,面积为0.2581 km2,主要分布在连云港港口内部。 相似文献
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高分遥感影像在海域使用监测存在位置偏移的问题,本文针对连云港海域动态监测中常用的资源三号(ZY-3)、Rapid Eye和高分一号(GF-1)遥感数据,应用现场测量的海域界址点数据,对高分遥感影像在海域使用监测中的应用开展可行性分析。结果表明:(1)遥感影像相对海域界址数据偏移大小不同:Rapid Eye影像的均方根误差ERMS最大,为9.09 m,小于2个像元;GF-1影像的ERMS为8.90 m,大于4个像元;ZY-3影像的ERMS最小,为7.87 m,小于4个像元;(2)3种卫星影像的东西向和南北向平均偏移量接近,ZY-3影像的分别为4.92 m和5.00 m;Rapid Eye影像的分别为5.97 m和5.84 m;GF-1影像的分别为6.59 m和4.52 m;(3)不同影像的内部精度一致性存在差异,即影像上同名点与界址位置的偏移方向和偏移量存在不同,其中Rapid Eye影像的偏移方向无规律性,且偏移量较大,而ZY-3和GF-1影像总体向东偏移,ZY-3影像偏移量要小于GF-1影像;(4)对于不同空间分辨率的影像而言,校正后东西向和南北向上的误差,并不能直接决定对应地物面积的误差大小。 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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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。 相似文献
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海洋一号C卫星（HY-1C）搭载的海岸带成像仪（coastal zone imager，CZI）为满足大幅宽成像需求，采用双相机组合成像，每台相间使用2片4色电荷耦合光敏元器件（charge-coupled device，CCD）拼接。从严密几何成像模型出发，对相机成像过程中存在的系统误差进行分析，采用一种基于探元指向角的几何定标模型，并结合CZI相机设计特点与几何特性，设计出一套针对HY-1C/CZI的几何定标方案。首先利用CZI参考基准波段影像与高精度参考影像进行绝对几何定标，采用分步迭代的方法对参考基准波段影像内外定标参数进行解算，其次进行波段间相对几何定标，最后得到所有波段影像的几何定标结果。实验结果表明，经在轨几何定标后，平面无控定位精度优于5个像元，影像几何质量得到明显改善，说明所采用的定标模型和方案合理有效。 相似文献
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海洋一号C（HY-1C）卫星是中国首颗海洋水色业务卫星,其搭载的海岸带成像仪（CZI）在近海海洋环境监测中正发挥越来越重要的作用;随着搭载有相同传感器的HY-1D卫星发射,双星组网观测,可形成3天2次的高频次、大范围对海观测能力,在海洋漂浮藻类、海洋溢油等目标探测方面具备优异的效能。高空间分辨率光学数据中包含了丰富的海洋环境信息,给特定目标的识别提取带来一定干扰。本研究面向HY-1C卫星CZI载荷开展中国近海漂浮藻类识别提取的业务化应用需求,发展基于藻类缩放指数与虚拟基线高度融合的海洋漂浮藻类识别提取算法,算法优选适用于无短波红外波段国产数据的虚拟基线高度指数来增强藻类信号,通过藻类缩放指数滑动窗口运算,有效剔除高空间分辨率光学数据中的复杂干扰信息,实现了基于CZI数据的海洋漂浮藻类高精度提取,且具有较好的计算运行效率。此外,结合准同步高分卫星16 m多光谱数据,开展CZI数据含藻像元的不确定性分析,发现CZI数据反演结果对近海小斑块漂浮藻类存在不可忽视的高估现象。研究还指出,光学数据用于漂浮藻类监测,其不确定性不仅来源于传感器的空间分辨率差异,还与海洋漂浮藻类形态特征的空间分异性有关。明晰海洋漂浮藻类的形态学空间分异特征,将有助于提高光学数据反演结果的精度,并阐明不确定性。 相似文献
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2002年5月15日，中国成功地发射了第一颗海洋探测卫星——HY-1卫星。该卫星有效载荷中的CCD相机可以获得海陆相互作用区域的高分辨率图像，是我国海岸带地区进行遥感动态监测的一种有效而经济的手段。针对该遥感器建设的海岸带动态监测应用示范系统是国家卫星海洋应用中心HY-1卫星地面应用系统建设的一部分，现已初步投入业务运行。论述了该系统的设计与开发，并通过个例实验验证了该系统的可操作性和实用性，探索了HY-1卫星CCD遥感信息在海岸带监测中的应用潜力，也为类似系统开发起到了示范作用。 相似文献
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Accurate detection of an oil spill is of great significance for rapid response to oil spill accidents. Multispectral images have the advantages of high spatial resolution, short revisit period, and wide imaging width, which is suitable for large-scale oil spill monitoring. However, in wide remote sensing images, the number of oil spill samples is generally far less than that of seawater samples. Moreover, the sea surface state tends to be heterogeneous over a large area, which makes the identification of oil spills more difficult because of various sea conditions and sunglint. To address this problem, we used the F-Score as a measure of the distance between forecast value and true value, proposed the Class-Balanced F loss function (CBF loss function) that comprehensively considers the precision and recall, and rebalances the loss according to the actual sample numbers of various classes. Using the CBF loss function, we constructed convolution neural networks (CBF-CNN) for oil spill detection. Based on the image acquired by the Coastal Zone Imager (CZI) of the Haiyang-1C (HY-1C) satellite in the Andaman Sea (study area 1), we carried out parameter adjustment experiments. In contrast to experiments of different loss functions, the F1-Score of the detection result of oil emulsions is 0.87, which is 0.03–0.07 higher than cross-entropy, hinge, and focal loss functions, and the F1-Score of the detection result of oil slicks is 0.94, which is 0.01–0.09 higher than those three loss functions. In comparison with the experiment of different methods, the F1-Score of CBF-CNN for the detection result of oil emulsions is 0.05–0.12 higher than that of the deep neural networks, supports vector machine and random forests models, and the F1-Score of the detection result of oil slicks is 0.15–0.22 higher than that of the three methods. To verify the applicability of the CBF-CNN model in different observation scenes, we used the image obtained by HY-1C CZI in the Karimata Strait to carry out experiments, which include two studies areas (study area 2 and study area 3). The experimental results show that the F1-Score of CBF-CNN for the detection result of oil emulsions is 0.88, which is 0.16–0.24 higher than that of other methods, and the F1-Score of the detection result of oil slicks is 0.96–0.97, which is 0.06–0.23 higher than that of other methods. Based on all the above experiments, we come to the conclusions that the CBF loss function can restrain the influence of oil spill and seawater sample imbalance on oil spill detection of CNN model thus improving the detection accuracy of oil spills, and our CBF-CNN model is suitable for the detection of oil spills in an area with weak sunglint and can be applied to different scenarios of CZI images. 相似文献
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HY-2 has been launched by China on August 16, 2011 which assembles multi-microwave remote sensing payloads in a body and has the ability of monitoring ocean dynamic environments. The HY-2 satellite data need to be calibrated and validated before being put into use. Based on the in-situ buoys from the Nation- al Data Buoy Center （NDBC）, Ku-band significant wave heights （SWH, hs） of HY-2 altimeter are validated. Eleven months of HY-2 altimeter Level 2 products data are chose from October 1, 2011 to August 29, 2012. Using NDBC 60 buoys yield 902 collocations for HY-2 by adopting collocation criteria of 30 min for tempo- ral window and 50 km for a spatial window. An overall RMS difference of the SWH between HY-2 and buoy data is 0.297 m. A correlation coefficient between these is 0.964. An ordinary least squares （OLS） regression is performed with the buoy data as an independent variable and the altimeter data as a dependent vari- able. The regression equation of hs is hs （HY-2）=0.891 × hs （NDBC）＋0.022. In addition, 2016 collocations are matched with temporal window of 30 rain at the crossing points of HY-2 and Jason-2 orbits. RMS difference of Ku-band SWH between the two data sets is 0.452 m. 相似文献
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研究了海域使用类型遥感监测的分类系统,探索建立了各类海域使用类型的卫星遥感监测方法。在此基础上,以葫芦岛试验区为例,对该验区海域使用格局进行了卫星遥感监测与评价。结果表明:卫星遥感技术结合地理信息系统技术与全球定位系统技术可以较好地对海域使用空间格局进行监测和评价。葫芦岛试验区海域使用类型以工矿业用海和渔业用海为主,工矿业用海以大斑块的集中用海为主要特征,而渔业用海则以小斑块的分散用海为主。在海域使用空间格局上,葫芦岛区块海域以工矿业用海为主,兴城区块海域以工矿业和渔业用海为主,绥中区块海域则是以渔业用海为主,葫芦岛试验区海域使用空间格局具有明显的空间分异特征。 相似文献
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叶绿素a作为最重要的水质参数之一,是评价水体富营养化和初级生产力状况的主要因素。我国海洋一号C（HY-1C）卫星海岸带成像仪（CZI）具有高时空分辨率的观测优势。本文基于东海和南海现场实测数据建立了HY-1C卫星CZI叶绿素a浓度反演模型并在实测水域进行反演,与MODIS叶绿素a浓度反演产品进行了对比验证,应用CZI叶绿素a浓度模型在珠江口、长江口、渤海湾水域进行了叶绿素a浓度反演示例试验。结果表明,叶绿素a浓度模型估算浓度与实测浓度相关系数为0.774 3,平均相对误差为24.58%,利用实测叶绿素a浓度对模型进行精度验证,相关系数达到0.993 9,平均相对误差为18.49%。模型在实测水域反演得到的叶绿素a浓度分布与MODIS叶绿素a浓度产品分布大体一致。在珠江口水域反演得到叶绿素a浓度空间分布为由西北向东南逐级递减,峰值出现在珠江口西沿岸。在长江口、渤海湾反演叶绿素a浓度空间分布均符合地理实情。研究表明HY-1C卫星CZI数据可应用于中国近海水色定量化研究。 相似文献
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MODIS渤海海冰遥感资料反演 总被引：9，自引：0，他引：9
鉴于渤海海冰监测和预报对海冰卫星遥感数字化产品的迫切需求,本文利用MODIS的1B级数据进行渤海海冰参数反演,提供海冰遥感图像和海冰密集度、冰厚数值产品,作为渤海海冰监测和海冰数值预报初始场的重要信息来源,以及海冰预报质量检验的参考依据之一。反演结果表明,其各通道对海冰性质有很好的反映,资料信号比较稳定,对不同密集度和厚度的冰有较好的区分,相对NOAA/AVHRR和HY-1A资料有更好的实际应用价值;Terra/MODIS和HY-1A/COCTS海冰遥感反演结果对比也为HY-1A系列卫星海冰遥感的改进和提高提供有益的启示。 相似文献