HY-1C卫星海岸带成像仪在岛礁监测中的应用
刘玉芳1 邹亚荣2
(1. 航天宏图信息技术股份有限公司, 北京, 100195;2. 国家卫星海洋应用中心, 北京, 100081)
摘 要：利用海洋一号C卫星(HY-1C)具有宽幅、宽光谱、重访周期短等特点,以我国西沙群岛永乐环礁为例,开展岛礁地貌遥感信息提取研究。通过卫星海岸带成像仪(CZI)波段直方图、信噪比等计算,HY-1C卫星CZI的四个波段中蓝波段的反射比均值为28.53,影像信噪比0.84,对岛礁地貌的表现最为明显;而红波段对岛礁的信息表现一般。总体上CZI传感器可表达珊瑚岛礁信息,利用非监督分类方法可获得岛礁信息,但对于水下礁坪等信息易误判。为充分利用HY-1C卫星的波段信息,利用层次分析法,建立各波段对岛礁信息表达的权重,从而获得建立权重后的图像,基于此,采用监督分类方法对岛礁信息进行提取,有效地提取了自然岛、砂质岸滩、水下礁坪、暗沙、冲沟等信息,Kappa系数为89.97%。可满足在中分辨率尺度上,对大范围、高频度的岛礁调查要求。
0 引言
珊瑚礁是南沙的主要岛礁类型,它的形成与发育对于南沙岛礁发育过程研究具有重要的意义,尤其是新生沙洲的发育,对于我国海洋权益等更是具有重大意义。及时有效地大范围获取我国管辖岛礁信息是三沙岛礁管理的主要部分[1]。我国三沙岛礁主要由暗沙、水下礁坪、沙洲等组成,沙洲是南沙岛礁地貌的重要类型,不仅在高潮时受波浪的影响,且在低潮时还受到风的作用,特大风暴潮仍然可以覆盖沙洲,因而植被难以生长,整个沙洲呈现裸露状态[2-3],但对于灰沙岛的形成具有重要意义。目前,在南沙区域已形成的自然沙洲并不多,沙洲的成长发育对于南沙岛礁的开发、利用、保护具有重要的作用。对于沙洲的发育过程监测是极其重要的,而南沙远离大陆区域,常规手段难以获得有效的沙洲信息,遥感具有快速高效获取地物信息的优势,因而应用遥感手段开展南沙沙洲信息提取成为研究的主要内容。采用多光谱扫描/增强型专题制图仪(multispectral scanner/enhanced thematic mapper,MSS/ETM)数据,开展了沙脊的变化研究,获得了沙脊变化的分布规律[4]。在分析我国沙洲等的开发利用状况基础上,对遥感手段开展的沙洲应用进行了评价,了解了沙洲等的特性,为沙洲等的开发提供科学依据[5]。通过遥感手段提取了珊瑚沙等地貌类型以及背景信息,并实现了信息的自动获取[6]。丁贤荣等运用卫星遥感数据揭示了辐射沙脊群动力地貌特征,为动力地貌研究提供了支撑[7]。研究了水底的及其珊瑚沙的遥感特性,研制了一种在珊瑚沙背景中能够有效提取固有光学参数的方法[8]。基于图像的纹理等特征,提出了一种新的珊瑚沙信息提取方法,取得了较好的结果[9]。文献[10]研究了面向对象的珊瑚礁信息提取方法,提高了分类精度[10]。邹亚荣、董娟、马珍妮等基于地貌分类,在东沙群岛、西沙群岛开展了深度学习方法的研究[11-13]。
我国三沙岛礁的管理需要获取大尺度、多频次、多层次、快速的信息,而我国管辖岛礁分布广泛,从北纬3°～16°,覆盖面积超过2×106 km2,采用常规的海上调查方式难以实时大范围的获取岛礁信息,给岛礁的管理等带来一定的困难,而我国海洋一号C星的发射可大尺度的快速获取岛礁信息,为岛礁管理提供有效、实时的岛礁信息。本文以海洋一号C卫星(HY-1C)海岸带成像仪(coastal zoom images,CZI)数据为基础,以永乐环礁为例,开展岛礁信息提取研究。
1 数据与方法
1.1 采用数据
本文采用2018年9月发射的HY-1C卫星海岸带成像仪(CZI)传感器数据,该传感器星下点地面采样距离(ground sampling distance,GSD)小于50 m,幅宽最大为950 km,包含四个波段,谱段范围分别为:B1:0.42～0.50 μm;B2:0.52～0.60 μm;B3:0.61～0.69 μm;B4:0.76～0.89 μm。
本文选取2018年10月17日的CZI 1B数据,对其进行几何处理后,得到1C数据。按R3G2B1合成得到彩色图像,覆盖我国西沙群岛永乐环礁,是永乐群岛的主体,位于中国西沙群岛西部岛群核心区,是典型的珊瑚环礁,也是西沙群岛面积最大的环礁。各岛屿四周都有沙堤包绕,中间低平。环礁包括多个礁盘:晋卿礁,琛航礁,羚羊礁,金银礁,甘泉礁,老粗礁,全富礁、银屿礁(也称森屏滩、观测滩)、鸭公礁,以及一批小散礁,见图1。
图1 2018年10月17日HY-1C星CZI 1b永乐环礁图像
1.2 采用方法
HY-1C卫星CZI数据刈幅宽,信噪比高,在中尺度范围上,能够反映1∶1 000 000范围,在此基础上,采用支持向量机[14](support vector machine,SVM)监督分类方法与非监督分类方法对岛礁进行信息提取。
1.3 岛礁分类与影像特征
按红绿蓝(R3G2B1)合成,根据其与海平面的高差区分为岛屿、沙洲、礁、暗沙和暗滩类型,见图2。
图2 按高程划分的南沙群岛岛礁类型
1.3.1 岛屿
岛屿由沙洲长久堆积而成,一般高出海面2～6 m,露出面积小,四周环礁坪。物质组成为小砾、砂和粉砂,部分已与鸟粪混合发育成磷质石灰土、磷灰岩和海滩岩,植物生长茂盛。在遥感影像上,呈现绿色,且有亮白色的沙滩。
1.3.2 沙洲
沙洲由珊瑚和贝类骨壳为主的松散的碎屑堆积出露在珊瑚礁礁坪上形成的。一般高潮时不被淹没,但在风暴潮时往往被上冲浪漫顶。面积小,外形不稳定,没有或很少植物生长。个别沙洲,如敦谦沙洲等,始长灌木草被。在遥感影像上植被呈深绿色或绿色,纹理粗糙。
1.3.3 礁
礁又称暗礁,指珊瑚礁。由造礁石珊瑚死亡后原地堆积而成者叫原生礁。由死珊瑚受外力破坏成砾块与碎屑,经搬运、堆积成礁的叫次生礁。低潮时礁坪出露,高潮时除个别礁顶巨砾外均被淹没者叫干出礁。低潮时礁坪不出露,仍有薄层水淹没者叫适淹礁。礁盘在真彩色影像上呈浅绿色间或有蓝色,或呈蓝色。
1.3.4 暗沙
淹没在水下的珊瑚礁体,部分覆盖着薄层沙,叫暗沙。三沙海域水质清澈,光能够穿透至较深的地方,在真彩色影像上呈浅蓝色,纹理均匀。
1.3.5 暗滩
位于水下较深处的珊瑚礁,分布面积较广大,表面呈平坦的台状,边缘较高,中央较低。形状不规则,呈亮色。
1.4 技术流程
基于遥感与地理信息系统技术,处理HY-1C CZI数据,开展HY-1C CZI海洋探测波段分析,形成基于波段权重的图像合成,按照1∶1 000 000的三沙岛礁地貌分类,进行岛礁信息提取,并进行精度评价,获得岛礁信息图,具体流程见图3。
图3 岛礁信息提取流程
2 结果分析
2.1 光谱信息含量分析
采用平均值、标准差与信噪比等指标开展HY-1C CZI评价,裁取图像作为信息含量计算样本,计算结果见表1,在四个波段中,蓝波段的信噪比最大,为0.84,对于岛礁信息表现最为明显;红外波段的信噪比最小,为0.19,对于岛礁信息表现不明显,尤其是对礁坪信息的表现。绿、红波段的影像信噪比处于蓝波段与红外波段之间,表现的岛礁信息不完整,见图4和表1。
表1 各波段信息含量计算
(a)Band 1
(b)Band 2
(c)Band 3
(d)Band 4
图4 HY-1C CZI不同波段影像(以北礁为例)
利用离水辐亮度信息,它是传感器在海表探测到的向上辐亮度,一定程度上反映了海洋目标的光学特性。通过计算不同波段离水辐亮度的直方图,在四个波段的计算结果中蓝波段均值与标准差范围最大,分别为28.53、33.93,可表达的海洋信息最多,在图4中,清晰可见岛屿、沙洲、礁、暗沙和暗滩等类型;红外波段的均值与标准差最小,分别为3.14、16.45,因而对于暗沙和暗滩等信息表现不明显,可探测的海洋信息不多;绿、红波段的范围处于蓝波段与红外波段之间,在图像中礁坪的表现不明显。信息熵为信息含量的另一个指标,值越大,则表明的信息量越多,HY-1C CZI的四个波段信息熵从蓝波段的4.84到红外的1.67,表明波段信息含量逐渐减小,见表1、图4。
2.2 基于HY-1C CZI的岛礁地貌信息提取
从表1可以看出,基于HY-1C影像对岛礁特征表现较为明显,尤其是蓝波段,因而采用非监督分类方法K-Means对岛礁进行分类,结果如图5。覆盖有植被的岛能明显地识别出,由于砂质岸滩的强反射性,在影像上表现为亮白色,能够有效地从HY-1C图像中提取,干出礁在低潮时出露水面,在影像光谱特征上与砂质滩相似,因而两者难以区分。水下暗沙是常年不露出水面的,但通过HY-1C的蓝波段可获得水下暗沙。图5【审图号:GS(2022)3124号】砂质滩与水下礁坪在影像上均呈亮色,难以区分,因而采用非监督K-Means分类,砂质滩与水下礁坪被分为同一类。
(a)西群岛影像图 (b)分类结果
图5 非监督K-means分类结果
由表1可知在HY-1C的四个波段中,蓝波段对岛礁探测能力最强,为充分利用个波段对岛礁的探测特性,采用层次分析法对四个波段的岛礁探测能力评定。按设立的权重合成图像,由图6【审图号:GS(2022)3124号】可以看出,图中自然岛、砂质岸滩、水下礁坪、暗沙、冲沟等岛礁地貌信息表现明显。影像中可解译出岛上植被,反映出礁坪地势的平坦,在低潮出露,礁坪上遍布较厚的珊瑚沙,且遍布激浪流形成的冲沟,礁坪中部有众多的面积较小的礁塘,图像层次分明。
图6 按权重合成的图像
选取岛、砂质滩、水下礁坪、暗沙、海水的样本,采用SVM监督方法进行宣德群岛信息提取,结果见图7【审图号:GS(2022)3124号】。提取了岛礁地貌信息,并有效地区分了水下礁坪与砂质滩,其中岛上植被丰富,水下礁坪分布面积较大,礁坪上堆积有大量的珊瑚沙,表现出明显的岛、礁坪、暗沙分布特征,呈现开放型的环状,为复合性环礁,有多个口门与外界相通,可以进行捕鱼作业与避风。
图7 监督分类(SVM)分类结果
2.3 精度检验
根据“908专项”遥感调查成果,对提取结果进行提取精度检验,908专项遥感调查专项是基于SPOT 2.5 m的分辨率数据进行提取,利用高分辨率的数据提取结果作文参考,对HY-1C数据提取结果进行精度评价。Kappa系数检验主要对两个系列结果进行一致性检验[15],以检验两个结果的实际一致率,如Kappa系数大于80%,则说明提取的结果与实际较为一致。为此,建立Kappa一致性检验表(表2),表中行为基于HY-1C的解译图斑数,以及本类解译为其他类的错误数。
表2 精度评价矩阵 单位:个
式中,r是错误矩阵中的总列数(即总的类别数);xii是错误矩阵中第i行、第i列上的像元数(即正确分类的数目);xi+和x+i分别是第i行和第i列的总像元数;N是用于精度评估的总像元数。经式(1)计算,Kappa为89.97%,大于80%,精度满足要求。
4 结论
我国三沙海域面积大,岛礁众多,对于这些岛礁的开发、管理、保护需要具有实时准确的信息,海洋一号C星海岸带成像仪载荷具有刈幅大、重访周期短等特点,可以大范围的实时获取海洋目标信息,本文利用海洋一号C星CZI数据,开展了以西沙群岛为例的岛礁监测研究,结果表明,海洋一号C星CZI数据在1∶1 000 000的尺度上能够满足岛礁监测的业务需求。
(1)海洋一号C星CZI载荷四个波段对于海洋信息的表达,其中蓝波段具有信息信噪比高、信息含量高等特点,可表达海岛礁的信息,红外波段的信噪比较低,对海岛礁信息表达不理想,尤其是礁坪的信息表现不明显。绿、红波段对海岛礁信息表达基本一致,但对水下礁坪的信息表达不完整。
(2)海洋一号C星CZI载荷四个波段中蓝波段相比(1)其他三个波段对岛礁信息表达最为明显,对自然岛礁、水下礁坪、暗沙等信息均可得以反映,因而在图像合成方面,本文给四个波段赋予了不同的权重,进行了图像的不同权重波段合成,增强了图像信息,比较完整地表现了岛礁信息。
(3)由于海洋一号C星的CZI载荷数据光谱信息完整,信噪比高,采用非监督分类方法能够总体上提取岛礁信息,但存在砂质滩、水下礁坪等信息的误判,因此,采用监督分类方法,可较好地表达岛礁信息。经一致性检验精度,在89.97%,可满足在大尺度范围的岛礁调查。
(4)三沙岛礁中的礁坪、暗沙面积分布大,是岛礁调查的重要部分,随着潮汐变化,对于在水中时探测需要对CZI载荷的波段与COCTS载荷结合进行进一步研究。
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引文格式: 刘玉芳,邹亚荣.HY-1C卫星海岸带成像仪在岛礁监测中的应用[J].北京测绘,2023,37(5):694-699.
基金项目： 科技部创新工作方法专项(2020IM020500)
作者简介：刘玉芳(1978—),女,山东德州人,研究生,工程师,研究方向为图像处理与分析应用。
E-mail:13691093600@163.com
通信作者：邹亚荣(1967—),E-mail:zyr@mail.nsoas.org.cn
转自：“测绘学术资讯”微信公众号
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