漁業和水產養殖業是世界各地億萬民眾重要的食物、營養、收入和生計來源。中國作為漁業產量大國，其水產養殖總產量占全球的60%以上。隨著我國近海養殖產業的發展，沿海地區人工水產養殖用海的范圍不斷擴大，在經濟高效地利用近海水域資源的同時，也帶來了不可忽視的近海生態環境問題。因此，動態監測水產養殖用海分布及其時空變化，可為近海水產養殖規劃、海洋資源管理、生態環境保護、海洋防災減災等提供基礎數據支撐，推動我國海洋經濟和生態文明建設協同發展。

近年來，遙感技術在自然資源調查領域中被廣泛應用，已經逐漸成為近海水產養殖調查監測的主流方法。文獻基于4景2002年的遙感影像，建立水產養殖遙感解譯標志，通過人機交互和目視解譯的方法調查了海南省水產養殖的面積和位置，并提出每2~3年利用遙感技術對水產養殖區進行動態監測是必要的。目視解譯方法雖然準確率高，但主觀性強，且需要大量的人工勞動。為了提高水產養殖區提取的自動化水平，學者們先后基于不同類型的遙感影像數據，包括面向對象分割、監督和非監督分類、數據挖掘等方法，開展沿海水產養殖的提取研究。

為了分析近海養殖區的時空變化，學者們使用中等空間分辨率衛星數據，開展了大量的遙感研究：

1、使用面向對象分類方法和Landsat系列衛星影像對1983—2015年黃河口近海養殖池溏進行監測，指出當地在1990—2000和2010—2015年期間圍海養殖面積呈爆發式增長。

2、基于Landsat衛星數據，地物的光學、空間和形態學特征，使用決策樹分類方法，監測了我國近30年海岸帶養殖池時空變化情況，并指出1990—2011年是快速增長期；2011—2017年是穩定期；2017年以后是急劇萎縮期。值得注意的是，受Landsat衛星空間分辨率的限制，研究人員將養殖池水面與周圍堤壩作為一個整體進行提取，且僅提取面積大于0.1km2的養殖池。

3、基于Sentinel-1衛星影像，參考文獻的水產養殖水面提取算法，監測并分析了2015—2019年廣東省沿海城市水產養殖基地的變化。

5、使用光譜解混算法提取干旱地區多個小面積孤立池塘的水面面積，證實了光譜解混方法提取小面積水體的可行性，但該方法尚未應用于小面積人工水產養殖水面的監測。

本文選擇廣東省湛江市北莉島這一典型以水產養殖為重要經濟來源的有居民海島為研究區，基于多源中高空間分辨率衛星數據，使用面向對象分類方法和線性光譜解混法分別處理高空間分辨率和中等空間分辨率衛星影像，監測并分析1995—2019年北莉島人工水產養殖的時空變化。

1數據與方法

1.1數據來源

本文使用Landsat5、SPOT5及GF-1，3種衛星遙感數據源，篩選無云、成像質量好的影像作為人工水產養殖水面監測的基礎數據。其中，Landsat5影像數據3景，SPOT5和GF-1影像分別1景，詳細參數見表1。衛星影像數據的預處理包括幾何校正、研究區范圍裁剪等。針對SPOT5、GF-1衛星影像，使用Gram-SchmidtPan-Sharpening算法將多光譜圖像和全色波段影像融合，使得融合后影像同時具有較高的空間分辨率和光譜分辨率。

表1不同衛星遙感影像的參數

1.2方法

采用面向對象多尺度分割結合支持向量機分類算法處理高空間分辨率衛星影像，提取北莉島人工水產養殖水面。面向對象遙感影像分類方法將地物的光譜、幾何、紋理、空間關系特征均納入分類特征。首先將影像分割成不同的且具有相同特征的像元組成的同質對象，然后對影像分割后的同質對象進行分類和信息提取，有效避免了傳統基于像元分類的“椒鹽噪聲”問題。面向對象分類主要包括影像分割和分類（如圖1所示）。本文使用多尺度分割方法，近紅外波段、藍波段、綠波段及紅波段權重均設為1，形狀因子設為0.1，緊致度因子設為0.5，尺度參數設為20。支持向量機分類器的核函數設為線性核函數，懲罰系數設為2。使用面向對象分類提取人工水產養殖水面，去掉細碎圖斑及島內因水田造成的誤分類圖斑，獲取人工水產養殖水面提取結果。為驗證基于高空間分辨率衛星影像的人工水產養殖水面的提取精度，本文使用準確率指標進行精度評價。真值數據是通過目視解譯提取的人工養殖水面，精度檢驗公式為

DR=TP/（TP+FN）×100%

FAR=FP/（TP+FP）×100%

MAR=（1-DR）×100%

式中，DR、FAR、MAR分別為正確率、虛警率、漏警率；TP為正確提取的養殖水面像元數量；FP為誤提取的養殖水面像元數量；FN為漏提取的養殖水面像元數量。

圖1面向對象的分類結果

使用線性光譜解混方法提取中等空間分辨率衛星影像人工水產養殖水面的面積。線性光譜解混算法是采用一種線性關系表達遙感系統中一個像元內各地物的組分比例與地物的光譜響應，即第i波段混合像元DN值ρi可表示為

式中，i=1-m，j=1-n；m為波段數量；n為所選端元數量；aij為第i波段中第j端元DN值；xj為第j端元的豐度；εi是第i波段的誤差。由式（4）可得

式中，A是aij組成的m行n列矩陣。直接從每景Landsat5衛星影像上選擇水體、植被和沙灘的端元，使用線性光譜解混方法獲取每個像元中水體的豐度。基于中等空間分辨率衛星影像難以對近海水域的海水與養殖水體進行區分，使用人工勾繪的研究區養殖水面初始范圍矢量剔除近岸海水（如圖2所示），并基于水體豐度計算結果統計北莉島人工養殖水面的面積。通過本文方法將計算得到的2006年Landsat5衛星影像人工水產養殖水面面積與面向對象分類方法提取的同年SPOT5衛星影像的人工水產養殖面積對比，驗證線性光譜解混方法提取中等空間分辨率衛星的水產養殖水面面積的可靠性。

圖2研究區養殖水面的矢量范圍

表2研究區人工水產養殖水面提取結果和精度

2結果與分析

2.1人工水產養殖提取結果與精度驗證

使用面向對象分割結合支持向量機分類、光譜解混方法分別對高空間分辨率、中等空間分辨率衛星影像進行處理，人工水產養殖水面提取結果如圖3所示。基于2019年GF-1衛星影像和2006年SPOT5衛星影像提取的人工水產養殖水面的正確率分別為94.66%和86.00%（見表2）。基于面向對象分割結合支持向量機分類方法的人工水產養殖水面錯誤提取的主要原因是面向對象分類方法將部分養殖池塘與周邊的堤壩或多個相近的養殖池塘與堤壩整體作為一個人工水產養殖水面對象；遺漏提取的主要原因是對水體的光譜特征較為敏感，當水體渾濁、光譜特征與光灘等地物接近時，容易將水產養殖水面錯分為光灘、建筑等地物類型。使用光譜解混方法提取2006年7月19日Landsat5衛星影像的水產養殖水面的面積為277.95hm2，與基于同年高空間分辨率SPOT5衛星影像提取的水產養殖水面的面積差異小于8%。

圖3人工養殖水面提取結果

2.2人工水產養殖的面積變化

基于光譜解混法提取研究區1996和2000年人工水產養殖水面的面積分別為38.71和155.67hm2，基于面向對象分割結合支持向量機分類獲取研究區2006和2019年水產養殖水面的面積分別是299.38和273.84hm2。北莉島人工水產養殖水面的面積1995—2000年平均增速為23.39hm2/a，2000—2006年平均增速為23.95hm2/a，2006—2019年平均減少速度為1.96hm2/a。如圖4所示，北莉島2006和2019年水產養殖水面均主要分布在東北部；2019年較2006年北莉島人工水產養殖水面在靠近外海一側有大范圍減少，少量增加的水產養殖池塘零散分布在北莉島東北部養殖池密集區；島體西南部2006年有少量水產養殖池塘，但大部分在2019年已廢棄。文獻指出1994—2000年，北莉島人工水產養殖面積緩慢增長；2001—2009年，當地水產養殖面積不斷增長并達到峰值；2010年臺風沖垮了部分蝦壩，且由于海區生態環境惡化、池塘老化造成對蝦成活率降低，2010年之后當地水產養殖面積緩慢下降。本文提取的北莉島水產養殖面積在1995—2006年增長較快，而從2006—2019年在一定程度上減少，與文獻基本相符。圖4北莉島2006和2019年水產養殖水面分布比較3結論本文基于多源中高空間分辨率衛星數據，使用面向對象分類法和線性光譜解混法分別處理高空間分辨率和中等空間分辨率衛星影像，監測1995—2019年北莉島人工水產養殖水面。

圖4北莉島2006和2019年水產養殖水面分布比較

得到如下結論:

與單一衛星影像數據源相比，綜合中等空間分辨率Landsat系列衛星和高空間分辨率國內外衛星數據延長了人工水產養殖水面變化分析可追溯的時間跨度，并提高了監測精度。使用光譜解混方法提取2006年7月19日Landsat5衛星影像的水產養殖水面的面積與使用面向對象分類提取同年SPOT5衛星影像的水產養殖水面的面積差異小于8%，證實了光譜解混方法提取小面積人工水產養殖水體的可行性，以及長時序多源中高分辨率衛星數據監測小面積人工水產養殖水面面積變化的可靠性。

使用面向對象分割結合支持向量機分類方法提取GF-1和SPOT5衛星影像的人工水產養殖水面的正確率分別達94.66%和86.00%。錯誤提取和遺漏提取的主要原因是研究區內人工水產養殖區為大量小面積池塘的密集分布，分類時多個空間相近的池塘間的堤壩易被誤分為養殖池；部分養殖池塘的水體渾濁，光譜特征與光灘建筑等地物更接近。

近20多年來，北莉島人工水產養殖水面的面積經歷了先增加后緩慢減少的變化過程。1995、2000、2006和2019年人工水產養殖面積分別為38.71、155.67、299.38和273.84hm2。人工水產養殖水面面積的平均增速在1995—2000年為23.39hm2/a，2000—2006年為23.95hm2/a，而在2006—2019年減少速度為1.96hm2/a。

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審核編輯 黃昊宇