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熊媛  黄荣永  余克服 《海洋学报》2022,44(8):151-168
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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