基于海岸帶成像儀CZI的連云港紫菜養(yǎng)殖動態(tài)監(jiān)測

王鑫華 ,劉建強,邢前國 ,陳艷攏

(1.中國科學(xué)院海岸帶環(huán)境過程與生態(tài)修復(fù)重點實驗室,中國科學(xué)院煙臺海岸帶研究所,煙臺 264003; 2.中國科學(xué)院大學(xué),北京 100049; 3.自然資源部 國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心,北京 100081; 4.國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心,大連 116023)

紫菜養(yǎng)殖業(yè)是江蘇連云港市漁業(yè)經(jīng)濟的重要組成部分[1],連云港市具有獨特的水環(huán)境和氣候條件,紫菜養(yǎng)殖歷史悠久,條斑紫菜優(yōu)質(zhì)[2]。連云港的紫菜養(yǎng)殖模式多采用插桿式養(yǎng)殖,位于連云港市近岸水深較深的水域[3-4],每個紫菜養(yǎng)殖周期,紫菜遙感監(jiān)測面積變化明顯[5]。紫菜養(yǎng)殖的季節(jié)變化和紫菜養(yǎng)殖區(qū)的年際變化較大,紫菜養(yǎng)殖的遙感監(jiān)測對于規(guī)劃紫菜養(yǎng)殖空間分布具有重要意義。

相比于現(xiàn)場調(diào)查監(jiān)測,衛(wèi)星遙感具有監(jiān)測范圍大、分辨率高和周期短等優(yōu)勢[6],國內(nèi)外諸多學(xué)者基于衛(wèi)星影像和無人機影像,對海藻養(yǎng)殖區(qū)進行動態(tài)監(jiān)測: 郭瑞宏[7]通過對比 DVI、NDVI、FAI和VB-FAH等紫菜養(yǎng)殖區(qū)提取方法的精度,指出NDVI的監(jiān)測精度較高; 魏振寧等[8]利用 Landsat影像研究了 2000—2015年南黃海紫菜養(yǎng)殖區(qū)的空間分布,得出連云港紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測面積由 11 km2增長至 65 km2,且具有逐年增長的趨勢; Lu等[9]以遙感和GIS技術(shù),通過面向?qū)ο蠓诸惙ㄌ崛×诉B云港沿岸紫菜養(yǎng)殖區(qū),并分析紫菜養(yǎng)殖的空間分布、空間變化和擴張趨勢;Xing等[10]利用多源傳感器對黃海海藻養(yǎng)殖進行監(jiān)測,對江蘇淺灘的紫菜養(yǎng)殖區(qū)進行精細(xì)化提取,并對比各年的養(yǎng)殖設(shè)備回收時間。衛(wèi)星遙感技術(shù)在我國近岸海藻養(yǎng)殖領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用,遙感技術(shù)逐漸成為海藻養(yǎng)殖區(qū)監(jiān)測的重要方法之一[11-13]。

2018年9月發(fā)射的“海洋一號C”(下簡稱HY-1C)衛(wèi)星海岸帶成像儀(coastal zone imager,CZI),空間分辨率為50 m,重訪周期為3 d,幅寬≥950 km,具有高空間分辨率和獲取頻次高的優(yōu)勢[14-15],有助于海藻養(yǎng)殖的動態(tài)監(jiān)測。本文基于 HY-1C數(shù)據(jù),利用NDVI(歸一化植被指數(shù))和動態(tài)閾值方法,提取了2018年10月—2020年4月的連云港沿岸紫菜養(yǎng)殖區(qū),計算紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積并分析其時空分布特征和季節(jié)變化規(guī)律,并通過準(zhǔn)同步衛(wèi)星影像,探究HY-1C與“高分一號”、“哨兵二號”和Landsat-8數(shù)據(jù)監(jiān)測結(jié)果的差異,以Google Earth影像人工解譯的紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感面積作為紫菜養(yǎng)殖區(qū)真實面積,將遙感監(jiān)測值轉(zhuǎn)換為真實值。本文旨在探索 HY-1C CZI影像在插桿式紫菜養(yǎng)殖區(qū)動態(tài)監(jiān)測方面的能力,定量評估 CZI影像的監(jiān)測精度,為連云港市紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測和HY-1C CZI影像應(yīng)用于我國近海海藻養(yǎng)殖監(jiān)測,提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

選取的研究區(qū)域位于江蘇省連云港市的沿岸海域,連云港市位于 33°59′～35°07′N,118°24′～119°48′E,東臨黃海,北部與山東省相鄰,是江蘇省重要的港口城市,如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Study area

連云港市地處暖溫帶,歷年平均氣溫 14 ℃,降水約920 mm,氣候溫暖濕潤,獨特的氣候條件適合插桿式紫菜的養(yǎng)殖。連云港附近海域的紫菜養(yǎng)殖區(qū)年際變化明顯,近年來遙感監(jiān)測的紫菜養(yǎng)殖區(qū)面積具有逐年增長的趨勢。紫菜養(yǎng)殖區(qū)主要集中分布于海州灣和連島附近海域,每個紫菜養(yǎng)殖周期,一般于1—2月紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積達(dá)到年度最大[16]。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)為海洋系列的 HY-1C衛(wèi)星CZI數(shù)據(jù),來自國家海洋衛(wèi)星應(yīng)用中心(https://osdds.nsoas.org.cn/),每月選取1～3幅無云或少云的影像。經(jīng)篩選,本文共選取23景影像。此外,選取2019年1月27日的“哨兵二號”影像、2020年1月4日的“高分一號”WFV影像和 2019年 1月 16日的Landsat-8 OLI影像,用于建立不同分辨率紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測面積之間的轉(zhuǎn)換模型。Google Earth衛(wèi)星影像空間分辨率達(dá) 1～2.5 m 至亞米級,以 Google Earth影像目視解譯結(jié)果作為紫菜養(yǎng)殖區(qū)真實面積,將遙感監(jiān)測值轉(zhuǎn)換為真實值。HY-1C CZI數(shù)據(jù)包括可見光和近紅外范圍的4個波段,分別為0.42～0.50 μm的藍(lán)波段、0.52～0.60 μm 的綠波段、0.61～0.69 μm 的紅波段和0.76～0.89 μm的近紅外波段。

2.2 研究方法與數(shù)據(jù)處理

紫菜體內(nèi)富含葉綠素a、胡蘿卜素、葉黃素、藻紅蛋白、藻藍(lán)蛋白、R-藻藍(lán)蛋白等,條斑紫菜通常表現(xiàn)出紅褐色乃至紫褐色[17]。本文隨機選取了連云港沿岸的100個紫菜養(yǎng)殖區(qū)樣點和周圍海域的 100個海水樣點,分別統(tǒng)計紫菜養(yǎng)殖區(qū)與海水的輻射亮度隨波長變化,如圖2(a)所示。可以看到,近紅外波段紫菜養(yǎng)殖區(qū)的輻射亮度高于海水,而紅波段紫菜養(yǎng)殖區(qū)輻射亮度低于海水,因此,本文利用歸一化植被指數(shù)(NDVI),通過設(shè)置動態(tài)閾值,結(jié)合真彩色影像來提取紫菜養(yǎng)殖區(qū)。NDVI的計算公式如下:

其中,LNIR表示近紅外波段的輻射亮度,LRed為紅光波段的輻射亮度,分別對應(yīng)于數(shù)據(jù)的第4和第3波段。針對NDVI的計算結(jié)果,選取 3 000個左右典型海水和紫菜養(yǎng)殖區(qū)樣本,統(tǒng)計紫菜養(yǎng)殖區(qū)和海水的 NDVI頻率分布,如圖2(b)所示。本文設(shè)定的紫菜養(yǎng)殖區(qū)提取閾值為-0.4,即高于-0.4的識別為紫菜養(yǎng)殖區(qū),可以將絕大多數(shù)(95%以上)的紫菜養(yǎng)殖區(qū)像元識別出來。但由于不同水域泥沙含量和水體環(huán)境的差異,設(shè)置 50×50～100×100 的窗口,設(shè)置[-0.45,-0.35]的動態(tài)閾值進行提取。即對于周圍海水NDVI值較高的紫菜養(yǎng)殖區(qū)識別,設(shè)定大于-0.35的提取范圍,而對于周圍海水 NDVI值較低時,設(shè)定大于-0.45的范圍,使得紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感提取結(jié)果更為準(zhǔn)確。

圖2 紫菜養(yǎng)殖區(qū)與海水的輻射亮度隨波長變化及NDVI頻率分布Fig.2 (a) Radiance of Porphyra cultivation area and sea water varies with wavelength; (b) NDVI frequency distribution of Porphyra cultivation area and sea water

數(shù)據(jù)處理過程包括: 1) 數(shù)據(jù)的預(yù)處理: 包括輻射定標(biāo)、幾何校正、圖像裁剪等。2) 計算NDVI: 將陸地掩膜,并計算紫菜養(yǎng)殖區(qū)水域的NDVI。3) 紫菜養(yǎng)殖區(qū)提取: 將影像的4、3、2波段分別賦予R、G、B進行假彩色合成,設(shè)置動態(tài)閾值并結(jié)合目視解譯對紫菜養(yǎng)殖區(qū)進行提取。4) 信息統(tǒng)計: 利用GIS將數(shù)據(jù)的地理坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為UTM WGS 1984 51°N投影坐標(biāo),并將多期紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感結(jié)果疊加得到年度紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感結(jié)果,統(tǒng)計分析紫菜養(yǎng)殖信息,包括紫菜養(yǎng)殖季節(jié)變化,紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測面積、分布區(qū)域等。

3 結(jié)果與討論

3.1 紫菜養(yǎng)殖季節(jié)變化

HY-1C CZI每一景影像監(jiān)測到的紫菜養(yǎng)殖區(qū)為單期紫菜養(yǎng)殖遙感結(jié)果,計算每一期紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積,并繪制紫菜養(yǎng)殖遙感結(jié)果季節(jié)分布圖和單期遙感監(jiān)測面積變化圖,如圖3～圖5所示。連云港市紫菜養(yǎng)殖周期為9月至次年5月左右,通常于次年1—2月遙感監(jiān)測面積達(dá)到最大。為方便表述,本文將2018年9月至2019年5月遙感監(jiān)測到的紫菜養(yǎng)殖區(qū)規(guī)定為2019年度,2019年9月至2020年5月這一養(yǎng)殖周期規(guī)定為2020年度。

圖3 2019年度連云港市紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感結(jié)果Fig.3 Remote sensing results of Porphyra cultivation area in Lianyungang in 2019

圖5 2019與2020年度單期紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感結(jié)果Fig.5 Remote sensing results of Porphyra cultivation area in single phase in 2019 and 2020

2019年度于2018年10月23日在HY-1C影像上首次監(jiān)測到紫菜養(yǎng)殖,遙感監(jiān)測面積為 18 km2,2020年度首次發(fā)現(xiàn)于2019年9月30日,遙感監(jiān)測面積為 3 km2。推測連云港紫菜養(yǎng)殖設(shè)備開始紫菜養(yǎng)殖時間為 9月份前后,這與郭瑞宏[7]的監(jiān)測結(jié)果一致。紫菜幼苗下種之后,葉體長度達(dá)到20 cm左右即可進行收割,整個養(yǎng)殖周期可收割10余次[18]。9月至 11月初,連云港市沿岸海域紫菜養(yǎng)殖陸續(xù)開始,紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積達(dá)到40 km2左右。至12月底,紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積迅速持續(xù)增加至100 km2左右; 之后于次年1月底,遙感監(jiān)測面積達(dá)到年度最大值,2019年度單期最大遙感監(jiān)測面積為2019年1月27日監(jiān)測到的112 km2,2020年度為2020年1月31日監(jiān)測到的149 km2。1月初到2月底,紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積始終在100 km2以上,其中2020年遙感監(jiān)測面積比2019年同期大20～40 km2左右。

圖4 2020年度連云港市紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感結(jié)果Fig.4 Remote sensing results of Porphyra cultivation area in Lianyungang in 2020

3月初開始,紫菜進入養(yǎng)殖后期,大面積的紫菜養(yǎng)殖設(shè)施被拆除,遙感影像監(jiān)測到的紫菜養(yǎng)殖面積迅速減少,3月初至4月初,2019年紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積從100 km2減少至20 km2左右,2020年紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積從 120 km2減少至 10 km2左右。從遙感監(jiān)測結(jié)果看,海州灣沿岸海域養(yǎng)殖設(shè)施回收更快,而連島附近及連島至灌河口海域回收進程結(jié)束較晚。4月初至 4月底,紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積減少并不明顯,此時紫菜養(yǎng)殖設(shè)施回收進入尾聲。整體而言,2020年度紫菜養(yǎng)殖設(shè)備回收進程快于2019年度。

對比兩年的遙感監(jiān)測結(jié)果,整體進程和變化趨勢相差不大。紫菜養(yǎng)殖設(shè)備開始紫菜養(yǎng)殖時間均為9月份前后,遙感監(jiān)測面積最大時間段同為1月底,該時段遙感監(jiān)測到的紫菜養(yǎng)殖面積為年度最大值。3月初都進入養(yǎng)殖后期,遙感監(jiān)測面積迅速下降,4月進入尾聲。其中,2020年度養(yǎng)殖設(shè)施回收進程相比于2019年度更快。該結(jié)果顯示,可利用衛(wèi)星遙感對紫菜養(yǎng)殖的時空分布、養(yǎng)殖設(shè)備回收進程和季節(jié)變化進行監(jiān)測。

3.2 紫菜養(yǎng)殖區(qū)空間分布

1—2月份為紫菜生長旺季,紫菜養(yǎng)殖密度和紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積較大,因此本文建議利用其1—2月份的多期遙感影像監(jiān)測結(jié)果作為年度紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測面積的基準(zhǔn)。將1、2月份多期遙感結(jié)果合成年度紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感結(jié)果,繪制2019與2020年度連云港市紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感結(jié)果的空間分布圖,如圖6和圖7所示。其中,2019年度紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測面積為123 km2,2020年度為160 km2,均比各自最大單期遙感監(jiān)測面積高約10 km2。

圖6 2019年度紫菜養(yǎng)殖區(qū)空間分布Fig.6 Spatial distribution of Porphyra cultivation area in 2019

從遙感監(jiān)測結(jié)果看,2019與2020年度的紫菜養(yǎng)殖區(qū)分布區(qū)域變化不大,部分地區(qū)有所差異。2020年度在連島北部和東北部海域(圖6和圖7藍(lán)圈內(nèi)海域)監(jiān)測到的紫菜養(yǎng)殖區(qū)更多,而連島至灌河口海域也由2019年度的35 km2增長至2020年度的 43 km2,面積增長較為顯著。空間分布方面,郭瑞宏[7]以Landsat數(shù)據(jù)研究了2000—2015年連云港沿岸紫菜養(yǎng)殖區(qū)的空間分布特征,發(fā)現(xiàn) 2010年之前,紫菜養(yǎng)殖區(qū)主要分布于海州灣和連島至灌河口近岸海域,而 2010年之后,逐步向 10 km外的海域擴張,連島沿岸的遙感監(jiān)測結(jié)果也迅速增加。本文則發(fā)現(xiàn)近年紫菜養(yǎng)殖區(qū)擴張至近岸30 km左右海域,連島周邊海域紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測結(jié)果增長顯著。

3.3 多源遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測結(jié)果

相比于高空間分辨率數(shù)據(jù)“高分一號”(16 m)和“哨兵二號”(10 m),HY-1C(50 m)數(shù)據(jù)存在更多的混合像元,導(dǎo)致監(jiān)測結(jié)果差異明顯。為評估 HY-1C數(shù)據(jù)的監(jiān)測結(jié)果,本文選取紫菜長勢較好的1月份的兩期準(zhǔn)同步衛(wèi)星數(shù)據(jù),探究“高分一號”和“哨兵二號”與HY-1C監(jiān)測結(jié)果之間的差異。

如表1所示,兩期影像的獲取時間相近,紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積變化不大。通過選取樣本,研究3種數(shù)據(jù)監(jiān)測結(jié)果的差異,發(fā)現(xiàn) 3種數(shù)據(jù)監(jiān)測結(jié)果呈線性相關(guān)(如圖8所示)。其中,HY-1C(x)與GF-1(y)監(jiān)測結(jié)果的關(guān)系為:y=0.830 6x-0.128 7(R2=0.978 1),HY-1C(x)與 Sentinel-2(y)監(jiān)測結(jié)果線性關(guān)系為:y=0.803 3x-0.034 6(R2=0.986 2)。2015年度之前,連云港市紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測多采用30 m分辨率的Landsat數(shù)據(jù)[7-8],為了將2020年度HY-1C紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測面積與歷史同期(2015年)對比,本文又選取了2019年1月的一景Landsat-8影像,建立了HY-1C(x)與Landsat-8(y)遙感結(jié)果的線性關(guān)系,結(jié)果為:y=0.922 4x-0.205 4(R2=0.996 2)。相比于“高分一號”(16 m),Landsat-8(30 m)和HY-1C(50 m),“哨兵二號”(10 m)空間分辨率最高,監(jiān)測精度更高。以“哨兵二號”的遙感監(jiān)測面積作為標(biāo)準(zhǔn),“高分一號”的監(jiān)測結(jié)果多 3.4%,Landsat-8的監(jiān)測結(jié)果多14.8%,HY-1C的監(jiān)測結(jié)果多24.49%。該結(jié)果顯示,采用NDVI動態(tài)閾值法,連云港市沿岸插桿式紫菜養(yǎng)殖區(qū)的遙感監(jiān)測,至少在50 m、30 m、16 m和10 m這4種分辨率的水平上,分辨率越高,其遙感監(jiān)測面積越低,這與高分辨率影像的混合像元較少有關(guān); Xing等[10]用不同分辨率遙感影像對江蘇淺灘潮間帶紫菜養(yǎng)殖區(qū)的監(jiān)測結(jié)果也呈此趨勢。

圖8 HY-1C與“哨兵二號”(Sentinel-2),“高分一號”(GF-1)和Landsat-8監(jiān)測結(jié)果對比Fig.8 Comparison of monitoring results between HY-1C,Sentinel-2,GF-1,and Landsat-8

表1 同期“高分一號”(GF-1)、“哨兵二號”(Sentinel-2)與HY-1C數(shù)據(jù)信息Tab.1 Data of GF-1,Sentinel-2,and HY-1C in the same period

不同分辨率的遙感影像受混合像元效應(yīng)的影響程度不同,造成監(jiān)測結(jié)果產(chǎn)生差異。為將遙感監(jiān)測值轉(zhuǎn)換為真實值,本文將哨兵二號遙感監(jiān)測值(x)轉(zhuǎn)換為真實值(y),如圖9:y=0.732 4x(R2=0.976 4)?；?0 m分辨率的HY-1C監(jiān)測的結(jié)果顯示,2019年度紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測面積為123 km2,2020年為160 km2,換算成真實值的理論結(jié)果則分別為72 km2,94 km2。Xing等[10]和魏振寧等[8]以30 m分辨率的Landsat數(shù)據(jù)監(jiān)測的2015年該區(qū)域紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測面積為65 km2,依據(jù)本文方法,轉(zhuǎn)換為真實值為42 km2。結(jié)果顯示2015至2020年間,該區(qū)域紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測面積增加1倍以上。

圖9 Sentinel-2遙感監(jiān)測值與真實值對比Fig.9 Comparison of Sentinel-2 remote sensing monitoring value and true value

4 結(jié)論

本研究基于50 m分辨率的HY-1C CZI數(shù)據(jù),以歸一化植被指數(shù)(NDVI)和動態(tài)閾值法,獲取了2018年10月—2020年4月兩年度的連云港市紫菜養(yǎng)殖遙感監(jiān)測面積,并分析紫菜養(yǎng)殖的時空分布和季節(jié)變化特征,結(jié)論如下:

1) 連云港市紫菜養(yǎng)殖季節(jié)變化明顯,兩年度變化趨勢基本保持一致: 9月份前后遙感影像開始監(jiān)測到紫菜養(yǎng)殖,10月后遙感監(jiān)測面積迅速增加,1—2月遙感監(jiān)測面積達(dá)到養(yǎng)殖周期最大值,3月初紫菜遙感監(jiān)測面積迅速下降,4月底紫菜養(yǎng)殖的1個周期基本結(jié)束。建議利用1、2月份的多期遙感影像提取合成年度紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測結(jié)果。

2) HY-1C CZI數(shù)據(jù)可用于插桿式紫菜養(yǎng)殖區(qū)的業(yè)務(wù)化觀測評估?；贖Y-1C CZI影像的2019年度紫菜養(yǎng)殖區(qū)遙感監(jiān)測面積為 123 km2,2020年度為160 km2,換算成真實值的2020年度連云港紫菜養(yǎng)殖區(qū)真實面積約為94 km2,較2015年的42 km2增加了1倍多。