近日,中國(guó)遙感衛(wèi)星地面站研究團(tuán)隊(duì)在國(guó)家尺度高分辨率海洋牧場(chǎng)信息提取研究方面取得新進(jìn)展,提出了一種新型語義分割框架,基于多源高分辨率國(guó)產(chǎn)衛(wèi)星遙感影像實(shí)現(xiàn)了多尺度近海海洋養(yǎng)殖區(qū)提取,并生成中國(guó)首個(gè)2米分辨率近海海洋養(yǎng)殖區(qū)空間分布數(shù)據(jù)集(?RCdata_2022_2m?)。
?近海海洋養(yǎng)殖區(qū)在遙感影像中的精準(zhǔn)提取與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),對(duì)優(yōu)化近海養(yǎng)殖布局和評(píng)估海洋生態(tài)環(huán)境具有重要意義。目前,基于遙感影像構(gòu)建的國(guó)家級(jí)海水養(yǎng)殖空間分布數(shù)據(jù)集多為中低分辨率,尚缺乏高空間分辨率產(chǎn)品。
?基于此,研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)大范圍復(fù)雜背景下海上養(yǎng)殖區(qū)提取的數(shù)據(jù)需求,構(gòu)建了一個(gè)覆蓋中國(guó)沿海地區(qū)、多類型、多尺度、多時(shí)相的高分辨率海上養(yǎng)殖區(qū)深度學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)集;提出一種新的層級(jí)金字塔優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)語義分割模型(HPR-UNet)。該模型在傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,結(jié)合空洞空間金字塔卷積,增強(qiáng)了模型對(duì)不同尺度特征的提取能力;通過構(gòu)建多層級(jí)損失函數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)不同尺度特征層的損失加權(quán)優(yōu)化,提高模型對(duì)多尺度養(yǎng)殖區(qū)的識(shí)別精度,并具備在更高分辨率影像上的強(qiáng)泛化能力;生成了首個(gè)2米分辨率的中國(guó)海上養(yǎng)殖區(qū)空間分布數(shù)據(jù)產(chǎn)品(RCdata_2022_2m),養(yǎng)殖區(qū)分類更精細(xì),小尺度養(yǎng)殖區(qū)的提取結(jié)果更加完整,邊界更清晰,顯著提升養(yǎng)殖區(qū)識(shí)別的精度和可靠性。
研究成果揭示了2022年中國(guó)海上養(yǎng)殖區(qū)的空間分布特征。中國(guó)海上養(yǎng)殖以筏式養(yǎng)殖為主,約占總面積的92%,其空間分布模式因地域而異。在遼寧、山東及福建等主要高密度區(qū),筏式養(yǎng)殖通常呈連續(xù)且規(guī)則的大面積分布,斑塊邊界平滑,連通性強(qiáng)。浙江的筏式養(yǎng)殖區(qū)則更偏向于隨機(jī)、零散的分布,而江蘇則以小面積的聚集形態(tài)為主。另一方面,網(wǎng)箱養(yǎng)殖在我國(guó)各沿海省份均有分布,通常圖像斑塊相對(duì)較?。ㄓ绕涫巧钏畧A形網(wǎng)箱),呈分散布局。其中,遼寧、福建和廣西欽州灣是其主要的高密度區(qū)域,而江蘇省的網(wǎng)箱養(yǎng)殖規(guī)模較小。
相關(guān)研究成果以“Hierarchical pyramid refined U-Net for creating the first 2 m resolution multi-class national-scale spatial distribution dataset of offshore observable marine aquaculture in China”為題發(fā)表在《International Journal of Digital Earth》上。研究生陳彥琳為論文第一作者,研究員何國(guó)金為通訊作者。

不同養(yǎng)殖類型的樣本示例. (a) 筏式養(yǎng)殖. (b) 常規(guī)網(wǎng)箱養(yǎng)殖 (c) 深海網(wǎng)箱養(yǎng)殖