范劍超 王德毅 趙建華 宋德瑞 韓 敏 姜大偉

①(國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心海域資源環(huán)境動態(tài)監(jiān)管中心 大連 116023)

②(國家海洋局海域管理技術重點實驗室 大連 116023)

③(大連理工大學電子信息與電氣工程學部 大連 116024)

高分三號SAR影像在國家海域使用動態(tài)監(jiān)測中的應用

范劍超*①②王德毅③趙建華①②宋德瑞①②韓 敏③姜大偉①②

①(國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心海域資源環(huán)境動態(tài)監(jiān)管中心 大連 116023)

②(國家海洋局海域管理技術重點實驗室 大連 116023)

③(大連理工大學電子信息與電氣工程學部 大連 116024)

高分三號作為我國首顆民用C波段多極化多成像模式SAR衛(wèi)星，其全天時全天候觀測特點，在國家海域使用動態(tài)監(jiān)測中具有較大優(yōu)勢。該文在分析國家海域使用遙感監(jiān)測的基礎上，探討GF-3號 SAR成像模式和標準預處理方式，并以海岸線圍填海、海水養(yǎng)殖等典型海域使用要素為例，給出GF-3不同成像模式在海域使用要素識別分類的部分研究結果，并與現(xiàn)有方法進行對比分析，最后展望了進一步研究方向。

合成孔徑雷達；高分三號；海域使用動態(tài)監(jiān)測；海岸線；圍填海；海水養(yǎng)殖

1 引言

高分3號(GaoFen-3, GF-3)是我國第1顆自主研制的民用C波段多極化合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar, SAR)衛(wèi)星，具有高分辨率、大成像幅寬、多成像模式、長壽命運行等特點，可有效改變我國民用高分辨率SAR圖像依賴進口的現(xiàn)狀。GF-3號衛(wèi)星通過全天候、全天時監(jiān)測全球海洋資源，提供高質量和高精度的穩(wěn)定觀測數(shù)據(jù)，對海洋強國建設具有重大意義。GF-3自2016年8月發(fā)射以來，逐步進行在軌測試定標，數(shù)據(jù)質量逐漸穩(wěn)定完善，可提供長序列多模態(tài)SAR數(shù)據(jù)。后續(xù)我國將持續(xù)發(fā)射多顆民用多極化SAR衛(wèi)星，與GF-3號進行組網(wǎng)觀測，提高覆蓋頻率，為國家海域使用動態(tài)實時監(jiān)測提供契機。

近些年，高分辨率SAR理論與應用得到長足發(fā)展，在海洋領域諸如海洋災害溢油、綠潮等，海洋波浪反演，海上目標船只、海冰識別，海域使用動態(tài)監(jiān)測等各方面都具有廣泛的應用。海洋SAR衛(wèi)星遙感影像因為存在隨機波浪等不同海況的影響，相對于陸地SAR遙感影像，包含了大量非高斯的，非平穩(wěn)的相干斑噪聲，空間可視性較差，對海域使用動態(tài)監(jiān)測提出難點。針對海岸線變化，經(jīng)典閾值分割、邊緣梯度算子等常規(guī)方法無法獲得準確結果；而圍填海變化也無法采用經(jīng)典變化檢測思路，因為每幅圖像海水背景隨海況不斷發(fā)生變化，直接使用會將海況變化錯誤地分析為圍填海變化；養(yǎng)殖浮筏會導致后向散射系數(shù)的增強，然而這種現(xiàn)象與海水表面所刮的風和表面自身的活動有關，引發(fā)這種變化可能是涌浪、內(nèi)波、海洋水深測量等不同海況因素相互作用的結果[1,2]，因此難以從復雜的海水背景中精確識別海水養(yǎng)殖目標。

本文首先概述國家海域使用動態(tài)遙感監(jiān)測，進而分析GF-3 SAR成像模式和標準化預處理，然后對海岸線圍填海和海水浮筏養(yǎng)殖的監(jiān)測工作進行總結和歸納，根據(jù)測試數(shù)據(jù)給出研究團隊部分處理結果，最后對GF-3未來的應用發(fā)展方向做了展望。

2 國家海域使用遙感動態(tài)監(jiān)測

國家海域使用動態(tài)監(jiān)測采用高、中、低分辨率遙感影像，通過遙感影像處理、遙感信息提取、地理信息系統(tǒng)等多種技術手段，編制海洋區(qū)域用海規(guī)劃，實現(xiàn)對全國海水養(yǎng)殖、海岸線、圍填海和疑點疑區(qū)等海域使用要素進行動態(tài)監(jiān)測，如圖1所示，準確獲得全國沿海用?，F(xiàn)狀分布情況，建立海域海島動態(tài)遙感監(jiān)測本底庫，并及時更新到國家海域動態(tài)監(jiān)視監(jiān)測管理系統(tǒng)，保持全國海域海島管理數(shù)據(jù)的現(xiàn)勢性[3,4]。

從2006年開始，對全海域范圍進行宏觀低分辨率的衛(wèi)星監(jiān)測，對內(nèi)水及領海海域進行中高分辨率的衛(wèi)星監(jiān)測，對近岸重點海域進行高分辨率的無人機遙感動態(tài)監(jiān)視監(jiān)測。10～30 m的低分辨率遙感數(shù)據(jù)包括環(huán)境、高分、中巴、Landsat等；2～5 m的高分辨率遙感數(shù)據(jù)包括高分、資源、遙感系列、SPOT5/6/7、Rapideye等；優(yōu)于1 m的高分切片數(shù)據(jù)包括 QuickBird、WorldView-1/2、GF2等。目前海域動態(tài)系統(tǒng)獲取的原始遙感數(shù)據(jù)超過9000景。其中，低分辨率原始遙感數(shù)據(jù)1500余景，高分辨率原始遙感數(shù)據(jù)7500余景；高分切片數(shù)據(jù)20余萬平方公里。低分辨率遙感數(shù)據(jù)按季度實現(xiàn)全國沿海全覆蓋每年4次，高分辨率遙感數(shù)據(jù)實現(xiàn)全海域覆蓋按年1次。

圖1 海域使用動態(tài)監(jiān)測示意圖Fig. 1 Schematic diagram of sea-area use dynamic monitoring

由于沿海地區(qū)常為多云陰雨天氣，南方海域此特點更加明顯，導致部分地區(qū)一年也無法完全覆蓋，覆蓋頻率受到極大限制，高分辨率SAR 遙感影像不受天氣條件影響，可有效解決這一難題。我國機載SAR研制較早，始于1976年，1979年9月獲得的第1批SAR圖像受脈沖壓縮技術的限制，距離分辨率不高，只有180 m，方位分辨率30 m[5]。星載SAR系統(tǒng)主要有我國于2012年11月發(fā)射的HJ-1-C衛(wèi)星，是我國首顆S波段小型合成孔徑雷達衛(wèi)星，主要用于環(huán)境監(jiān)測與災害預警，2016年8月10日，我國首顆C波段全極化SAR衛(wèi)星在太原衛(wèi)星發(fā)射中心升空，可全天時全天候監(jiān)測海洋陸地信息，為國家海域建設提供極大數(shù)據(jù)支持. 實現(xiàn)海域使用開發(fā)利用活動實時科學管理[6]。

3 高分三號海域使用監(jiān)測模式

GF-3號提供新型C波段SAR遙感數(shù)據(jù)，具有多種成像模式，包括聚束、條帶、掃描、波浪、全球觀測、高低入射角等12種成像模式，最高分辨率可達1 m，其參數(shù)屬性信息如表1所示。

表1 GF-3衛(wèi)星SAR數(shù)據(jù)屬性信息Tab. 1 Attribute information of SAR data on GF-3

基于國家海域使用遙感動態(tài)監(jiān)測精度要求，通常選用空間分辨率優(yōu)于5 m的影像作為監(jiān)測數(shù)據(jù)，將GF-3號聚束模式、精細條帶模式和全極化條帶Ⅰ模式數(shù)據(jù)作為備選數(shù)據(jù)，截止2017年8月，全國近岸海域數(shù)據(jù)覆蓋情況如圖2所示。此外，GF-3可提供全極化模式SAR遙感影像，可以有效描述目標的電磁散射特性(能量特性、相位特性和極化特性)，其中極化特性可以更容易反映海水背景和海域使用目標的表面粗糙度差異、強二面角散射等其它雷達參數(shù)不能提供的信息，更利于表征海域使用目標特性。

海域使用動態(tài)監(jiān)測需要嚴格精確的預處理操作，像控點誤差必須在1個像素點之內(nèi)。高分三號衛(wèi)星數(shù)據(jù)通過國家衛(wèi)星海洋應用中心分發(fā)，到本地后需要進行模運算、投影變換、系統(tǒng)幾何校正，水平/垂直鏡像、像控點幾何精校正，陸地掩膜等相關預處理，除此以外，還需要進行SAR數(shù)據(jù)特有的多視處理、相干斑降噪等處理，通過上述處理操作完成遙感數(shù)據(jù)標準預處理，形成海域使用信息提取條件。

4 GF-3 SAR海岸線圍填海變化監(jiān)測

在全球范圍內(nèi)圍填海主要分布于4個區(qū)域，分別是東亞及東南亞沿岸(中國、日本、新加坡等)；波斯灣沿岸(迪拜、卡塔爾等)；歐洲沿岸(荷蘭、德國、英國等)；美洲沿岸(美國東海岸、墨西哥灣沿岸等)。不同國家根據(jù)其圍填海資源環(huán)境影響，實施圍填海規(guī)劃與管理。荷蘭為了抗衡洪水、拓展生存空間，開展了近800年圍填?；顒樱娣e達到5200 km2；迪拜等波斯灣沿岸國家圍填海都采用整體規(guī)劃、仿自然生態(tài)設計等優(yōu)美造型，因此在國內(nèi)外開展圍填海變化監(jiān)測研究仍具有廣泛的應用價值。

圖2 GF-3 SAR全國近岸海域數(shù)據(jù)覆蓋情況Fig. 2 GF-3 SAR data coverage of coastal area of China

依據(jù)《海域使用分類體系》對圍填海做出了明確定義：填海是指筑堤圍割海域填成土地，并形成有效岸線的用海方式；圍海是指通過筑堤或其他手段，以全部或部分閉合形式圍割海域進行海洋開發(fā)的用海方式，兩者統(tǒng)稱為圍填海。從定義可以得出，圍填海變化信息提取的關鍵是海岸線有效識別，當獲得精確海岸線之后，與歷史基準遙感岸線相比對，即可獲得圍填海變化區(qū)域面積。圍填海遙感監(jiān)測研究最早起源于圖像分割，常規(guī)圖像分割的主要方法有：(1)閾值分割法，該方法通過直方圖分割法或最大類間方差法確定閾值，將圖像二值化從而區(qū)分目標和背景，該方法常用于目標和背景灰度值差較大的圖像；(2)邊緣檢測法，該方法通過計算每個像元的梯度值構建邊緣梯度算子，檢測任一像元與鄰近像元之間的差異，根據(jù)目標邊緣處灰度值梯度的不連續(xù)性檢測目標與背景之間的邊界；(3)小波變換法，該方法先將圖像信息轉換為數(shù)字信號，通過小波變換對信號進行細化分析，識別信號中的奇異點，從而確定海岸線位置。(4)主動輪廓模型，該方法分為參數(shù)主動輪廓和幾何主動輪廓兩類，算法思想是通過最小化能量泛函將包括了目標在內(nèi)的封閉曲線驅動到目標的邊緣，實現(xiàn)目標邊緣檢測。

然而，海浪和懸浮泥沙等因素改變了海面對電磁波的反射能力，會在海洋SAR遙感影像上產(chǎn)生相干斑噪聲。因此，對于海洋SAR遙感影像的處理，需要考慮海洋SAR遙感影像中相干斑噪聲等因素的影響。國內(nèi)學者如楊虎等[7]使用Sobel算子對對比度較低的SAR圖像提取出了水邊線信息，陸立明等[8]提出了基于方位向子孔徑相關和RDD域散射能量特征相結合的海岸線提取方法并提取出海岸線，林維詩[9]采用基本水平集方法和基于區(qū)域特征的水平集方法進行邊緣信息的有效提取，趙偉舟[10]設計了一種基于模糊集理論的SAR圖像分割方法并取得良好的分割效果，李映等[11]提出并使用一種基于小波能量和鄰域統(tǒng)計的無監(jiān)督聚類方法進行SAR圖像分割取得較好的分類結果，荊浩等[12]提出一種基于邊緣特征海岸線檢測方法、該算法能夠在考慮海雜波的情況下實現(xiàn)岸線的高精度提取。

國外學者Kass[13]首先提出Snake主動輪廓模型，實現(xiàn)應用曲線逼近目標輪廓，之后Lee提出邊界追蹤算法實現(xiàn)了海岸線輪廓提取，Moctezuma[14]將Markovian分割法和多項式變換相結合將海洋SAR遙感影像降噪后提取出岸線信息，Sethianhe和Osher等[15]將水平集(Level Set)方法引入主動輪廓模型并提出幾何活動輪廓(Geometric Active Contour,GAC)模型。范劍超團隊針對海洋SAR遙感影像中的不規(guī)則相干斑噪聲，提出基于區(qū)域的距離正則化幾何主動輪廓模型(Regional Distance Regularized Geometric Active Contour models, RDRGAC)，該算法構建區(qū)域面積項系數(shù)與等效視數(shù)(Equivalent Number of Looks, ENL)之間的聯(lián)系，能夠根據(jù)每景影像中的噪聲水平進行參數(shù)的自動設定，實現(xiàn)岸線的高精度高速度自動提取。

隨著GF-3衛(wèi)星的成功發(fā)射，我國民用SAR數(shù)據(jù)質量得到有效提升，使得圍填海信息提取成為可能。范劍超團隊采用RDRGAC算法自動提取遙感影像中的海岸線，通過對遙感影像的解譯，對比分析岸線變化，形成圍填海專題圖，通過外業(yè)現(xiàn)場驗證其有效性，實現(xiàn)海域使用情況的動態(tài)監(jiān)測，相應流程圖如圖3所示。針對海南省?？趨^(qū)域和遼寧大連金州灣區(qū)域，分別進行圍填海信息自動提取，分別如圖4和圖5所示。

圖3 GF-3 SAR圍填海動態(tài)監(jiān)測流程圖Fig. 3 Dynamic monitoring process flow chart of reclamation in SAR image

為了海岸線提取結果的精確性，采用均方根誤差(Root Mean Squared Error, RMSE)來計算海岸線提取精度，并將本文所提方法提取岸線與經(jīng)過外業(yè)驗證的手動提取岸線進行對比，計算公式如下：

其中圍填海信息提取算法測試結果與現(xiàn)場調查結果進行疊加比對結果如圖5(g)所示，金州灣圍填海用地類型絕大部分為建設填海用地，通過直接測量解譯兩者之間的差別為4個像素，2007年4月–2016年12月金州灣區(qū)域圍填海面積為22.86 km2，專題圖如圖6所示。

5 GF-3 SAR海水浮筏養(yǎng)殖監(jiān)測

我國淺海和灘涂資源豐富，海水養(yǎng)殖業(yè)繁榮，浮筏養(yǎng)殖是海域使用動態(tài)監(jiān)測的重要類型，在國民經(jīng)濟發(fā)展中具有巨大作用。浮筏養(yǎng)殖是在淺海與潮間帶設置浮動筏架，筏上掛養(yǎng)養(yǎng)殖對象的一種生產(chǎn)方式，多以浮球懸掛吊籠方式養(yǎng)殖扇貝、牡蠣等貝類。然而隨著養(yǎng)殖規(guī)模的逐年擴大，一些貝類養(yǎng)殖海區(qū)出現(xiàn)貝類產(chǎn)量降低和死亡率增加的情況，貝類持續(xù)高密度地養(yǎng)殖增加了局部海域的環(huán)境壓力[16]，造成生態(tài)環(huán)境污染。因此，系統(tǒng)深入地研究浮筏養(yǎng)殖用海面積范圍提取，實現(xiàn)浮筏養(yǎng)殖動態(tài)監(jiān)測，利于合理使用養(yǎng)殖資源，營造健康平衡的海水生態(tài)環(huán)境，具有十分重要的意義[17]。浮筏養(yǎng)殖范圍面積過大，而且浮筏會隨海洋動力情況發(fā)生漂移，給現(xiàn)場調查帶來巨大的困難，傳統(tǒng)可見光遙感影像主要表征目標的反射信號，而養(yǎng)殖浮筏在海上分布稀疏，導致浮筏養(yǎng)殖區(qū)域的混合像元無法完全準確反映[18]。

圖4 ?？诘貐^(qū)SAR影像基礎原始岸線提取Fig. 4 The basic result of coastline extraction result of Haikou area

圖5 根據(jù)處理流程進行SAR圍填海信息提取Fig. 5 Coastline information extraction according to dynamic monitoring process

表2 精度評價結果Tab. 2 The results of precision assessment

5.1 養(yǎng)殖浮筏極化散射機理分析

筏式養(yǎng)殖分為網(wǎng)箱養(yǎng)殖、延繩式養(yǎng)殖和浮筏養(yǎng)殖。網(wǎng)箱養(yǎng)殖鏈接成片，體積較大，當雷達波發(fā)射時，由于海水的回波能量較弱，而養(yǎng)殖用的基座、圍欄和網(wǎng)箱等回波能量較強，色調比周圍的海水更亮，二者對比度更大，所以在Radarsat-2影像中可以十分清晰地識別[19]。延繩式養(yǎng)殖用于養(yǎng)殖藻類，建立近海養(yǎng)殖區(qū)快速檢測的光譜特征指數(shù)，可以通過多光譜波段線性組合實現(xiàn)其面積的有效識別[20]。由于養(yǎng)殖浮筏在水面上基本以浮球漂浮為主，相對網(wǎng)箱養(yǎng)殖體積小(直徑30 cm)，即使是2 m高分辨率可見光影像也無法完全發(fā)現(xiàn)。此外，相對藻類，貝類與海水的光譜反射特性差異不強，所以波段運算無法實現(xiàn)浮筏養(yǎng)殖信息提取，如何有效地發(fā)現(xiàn)養(yǎng)殖浮筏成為研究的難點。

國外學者多集中于潮間帶固定基或灘涂上底播貝類的識別，屬于自然養(yǎng)殖。Van der Wal等[21]分析潮間帶之間不同地物表面粗糙度和后向散射特性之間的關系。Lee等[22]采用AIRSAR和JERS-1 對固定基座貝類養(yǎng)殖進行不同位置的后向散射特征分析，獲得不同拍攝方向不同基座結構的后向散射特性，從而發(fā)現(xiàn)HH極化更有利于發(fā)現(xiàn)灘涂上的貝類。Choe等[23]通過多頻率Radarsat-2和ALOS PALSAR的極化SAR微波特征獲得潮間帶低潮期不同地物類型后向散射特征。目前，Gade等[24]在此研究基礎之上，獲得多時相SAR圖像可以探測到潮間帶貝類養(yǎng)殖和生態(tài)變化的結論，并展望多極化數(shù)據(jù)在貝類養(yǎng)殖物提取的可能性。國內(nèi)浮筏養(yǎng)殖屬于人工養(yǎng)殖，多采用浮球吊籠模式，較難直接發(fā)現(xiàn)，而且現(xiàn)有的浮筏養(yǎng)殖信息提取的研究資料較少，均為本課題組的研究成果。初佳蘭等[25]對長海縣貝類養(yǎng)殖進行遙感監(jiān)測的初步研究，根據(jù)浮筏分布特性進行專家解譯，獲得養(yǎng)殖分布專題圖。范劍超團隊等[26]對北戴河鄰近海域浮筏養(yǎng)殖區(qū)域進行2年長序列可見光和SAR遙感圖像監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)Landsat-8、ZY-3和GF-1等可見光遙感影像均無法發(fā)現(xiàn)浮筏養(yǎng)殖區(qū)域，僅有極少數(shù)SAR影像可以識別養(yǎng)殖浮筏目標，浮筏養(yǎng)殖極化散射機理尚不清晰。

海水養(yǎng)殖均以浮球懸掛吊籠方式養(yǎng)殖為主，其主要要素分為浮球、吊籠、養(yǎng)殖物和海水海況，各要素對浮筏養(yǎng)殖的后向散射強度影響成因不同。浮球是白色或黑色橡膠材質，直徑約為30 cm，浮球間距約為75 cm，吊籠直徑約為20 cm，長度4～6 m，養(yǎng)殖物主要以扇貝、牡蠣等貝類為主，其材質、類型、空間分布均影響后向散射強度；海水海況影響表面粗糙度，導致后向散射強度發(fā)生變化。海上養(yǎng)殖現(xiàn)場結構和示意圖如圖7所示。

圖6 金州灣2017年圍填海專題圖Fig. 6 Reclamation change thematic map of Jinzhou Bay in 2017

由于養(yǎng)殖浮筏在水面上基本以浮球漂浮為主，相對網(wǎng)箱養(yǎng)殖體積小(直徑 30 cm)，即使是2 m高分辨率可見光影像也無法完全發(fā)現(xiàn)，如圖8(a)所示。此外，對于SAR影像，如圖8(b)所示，養(yǎng)殖浮筏與海水背景的后向散射差異不強，所以經(jīng)典算法無法精確實現(xiàn)浮筏養(yǎng)殖信息提取，如何有效地發(fā)現(xiàn)養(yǎng)殖浮筏成為研究的難點。

圖7 浮筏養(yǎng)殖結構圖Fig. 7 Remote sensing image of floating raft

圖8 浮筏養(yǎng)殖遙感影像Fig. 8 Remote sensing image of floating raft

圖9 浮筏養(yǎng)殖的極化散射機制示意圖(①海水表面散射，②浮球表面散射，③海水浮球二面角散射，④海水浮球螺旋體散射，⑤水下表面散射，⑥水下體散射)Fig. 9 Schematic diagram of floating raft aquaculture scattering mechanism (① Scattering method of sea surface, ② Scattering method of floating raft, ③ Scattering method of dihedral caused by raft and sea surface, ④ Scattering method of helix structure,⑤ Scattering method of surface under water, ⑥ Scattering method of body under water)

以浮筏養(yǎng)殖物理實際為基礎，討論目標極化分解類型，以海水為界劃分為海面部分與水下部分，直觀可分解為6類不同散射，如圖9所示。海面部分包括表面散射、二面角散射和螺旋體散射，海水表面隨機粗糙度以布拉格散射為主，浮球亦以表面散射為主，隨機海面和浮球可產(chǎn)生二面角散射和螺旋體散射；水下部分根據(jù)電磁波在海水的穿透性，無法產(chǎn)生直接作用，所以⑤和⑥散射不存在，水下部分通過間接改變海表粗糙度產(chǎn)生影響。

采用GF3號全極化模式Ⅰ數(shù)據(jù)，對日本明海區(qū)域進行Nonlocal濾波，Yamaguchi極化分解、Freeman分解，H/A/Alpha分解、Krogager分解和偽彩色圖合成，分解結果如圖10所示。

從圖10中可以發(fā)現(xiàn)在日本明海區(qū)域有十分規(guī)則的固定結構筏式養(yǎng)殖區(qū)域，形成十分典型的偶次散射區(qū)域，海表波浪以表面散射為主，陸上山地區(qū)域以體散射為主，城區(qū)部分為多種類型混合散射，GF-3號全極化SAR數(shù)據(jù)通過極化分解，可以非常有效地表征各類散射體，其中Yamaguchi更能明顯區(qū)分出浮筏養(yǎng)殖區(qū)域與其他陸地海水背景區(qū)域。圖11為典型中國區(qū)域浮筏養(yǎng)殖區(qū)域，以養(yǎng)殖牡蠣，扇貝為主，浮筏養(yǎng)殖結構示例如圖7所示。采用Nonlocal濾波，Yamaguchi極化分解和偽彩色圖合成，從圖中可以看出海上浮筏養(yǎng)殖區(qū)域以表面散射和二次散射混合為主，與圖9極化散射結構相同。

5.2 養(yǎng)殖浮筏信息提取

近些年，極化SAR圖像的識別分類得到了廣泛地研究，主要可以分為非監(jiān)督和有監(jiān)督兩大類方法[27]。非監(jiān)督方法僅僅根據(jù)遙感數(shù)據(jù)自身特性，無需人工輔助實現(xiàn)最終聚類，更適合于大范圍目標識別[28,29]。有監(jiān)督分類方法不需要任何假設條件，針對精細化分類，可以獲得較高的精度[30]。

圖10 日本明海區(qū)域海水養(yǎng)殖極化分解結果Fig. 10 Polar decomposition of floating raft aquaculture in Japan

圖11 大連市浮筏養(yǎng)殖Yamaguchi極化分解結果Fig. 11 Yamaguchi polar decomposition of floating raft aquaculture in Dalian

5.2.1 非監(jiān)督浮筏養(yǎng)殖監(jiān)測非監(jiān)督算法對遙感圖像聚類多引入空間域特征分布的方法，假設鄰近區(qū)域屬于同一類的概率較高，可解決孤島效應和噪聲干擾[31]。Wu等[32]采用Wishart 分布描述數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣，實現(xiàn)基于區(qū)域的全極化SAR圖像聚類。Yu等[33]采用帶有邊界懲罰項的區(qū)域增長方法進行SAR圖像分割。上述兩種方法屬于空間域的圖像分類方法。范劍超等[34]利用部分先驗知識，提出單點逼近型初始聚類中心選擇方法，得到不同屬性的權重，解決同譜異物的問題，進而提出兩階段模糊聚類[35]，提高SAR圖像處理效率。相對陸地SAR圖像，海洋SAR遙感圖像因為存在海面大量不規(guī)則波浪等不同海況，單一特征嚴重受到相干斑噪聲的影響，因此，需要考慮引入更多圖像特征用于目標識別。紋理特征[36]、灰度共生矩陣[37]、Gabor變換特征和小波變換特征[38]廣泛應用于SAR圖像目標識別的特征提取過程中，可以獲得較好的尺度和方向性的后向散射特征。Cunha等[39]提出一種非下采樣輪廓波變換(NonSubsampled Contourlet Transform,NSCT)具有平移不變性的特點，能夠很好地提取圖像的邊緣輪廓信息。焦李成等[40]根據(jù)SAR數(shù)據(jù)的上下文空間統(tǒng)計信息進行非監(jiān)督分層迭代聚類，將特征域和空間域方法結合，獲得了較好的效果。徐新等[41]對SAR圖像進行過分割，再進行圖像區(qū)域級和像素級的特征提取，得到用于表示圖像的特征向量，再采用隱馬爾科夫模型聚類。如上所述，多源特征集成提高SAR圖像目標提取精度已經(jīng)成為目前研究的熱點，然而多集中于特征選擇階段或同類型特征合成，如何將不同類型的特征有效融入統(tǒng)一的框架下進行學習卻鮮有報道。此外，傳統(tǒng)聚類方法僅對球狀分布的目標樣本數(shù)據(jù)具有較好的聚類效果，然而在實際SAR圖像處理過程中通常無法提前獲知浮筏養(yǎng)殖分布類型。近些年，Chen等[42]在此基礎上提出多核框架，將不同統(tǒng)計分布的數(shù)據(jù)在一個分類器中進行計算，取得較好的結果。Huang等[43]將多核函數(shù)與經(jīng)典帶有空間約束或目標函數(shù)帶有懲罰項的核方法進行比較，發(fā)現(xiàn)經(jīng)典聚類方式是多核框架的一種特殊形式。

選用GF-3全極化模式數(shù)據(jù)，選取5個研究區(qū)域，將L1A級產(chǎn)品轉換為L2級，進行圖像水平鏡像，幾何校正和圖像濾波等相應預處理。并根據(jù)浮筏分布情況建立數(shù)據(jù)切片，GF-3影像和數(shù)據(jù)切片情況如圖12所示。針對區(qū)域1和區(qū)域2進行無監(jiān)督模糊聚類，將單極化特征、Yamaguchi極化特征和H/A/Alpha極化特征進行聚類分析，結果分別如圖13和圖14所示，聚類結果整體精度如表3所示，Yamaguchi極化特征相對單極化數(shù)據(jù)可以獲得更好的聚類結果，而H/A/Alpha極化特征結果較差，因此獲得更適合海水養(yǎng)殖目標提取極化特征十分重要。

圖12 GF-3遙感影像數(shù)據(jù)切片情況Fig. 12 Imagery of GF-3 slices

圖13 GF-3數(shù)據(jù)切片1結果圖Fig. 13 Result based on GF-3 data slice 1

圖14 GF-3數(shù)據(jù)切片2結果圖Fig. 14 Result based on GF-3 data slice 2

表3 精度評價結果Tab. 3 The results of precision assessment

5.2.2 有監(jiān)督深度學習網(wǎng)絡浮筏養(yǎng)殖監(jiān)測深度學習在人工智能研究中表現(xiàn)出優(yōu)異的效果，其具有在大規(guī)模數(shù)據(jù)上有效的特征提取與表達能力，在遙感圖像分類識別任務中有很大的潛力。深度學習是一種特征學習方法，通過學習輸入數(shù)據(jù)本身的結構來初始化網(wǎng)絡參數(shù)，從而解決反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡無法加深的問題，并獲得更高層次的、更加抽象的數(shù)據(jù)表達[44–46]。對于遙感分類識別任務，高層次的語義表達能夠提升輸入數(shù)據(jù)的區(qū)分能力，并且削弱不相關因素的影響[47]。目前，國內(nèi)外學者開展了基于深度學習算法的SAR圖像分類及識別等研究，經(jīng)典的深度網(wǎng)絡結構如深度置信網(wǎng)絡[48]、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡[49]和堆疊自動編碼器[47]都應用于SAR圖像分類識別問題中。何楚等[50]提出一種基于軟概率的池化方法，結合多層反卷積網(wǎng)絡，學習目標的高層結構特征，并將其用于SAR圖像分類。陳渤等[51]提出一種相似性約束的受限玻爾茲曼機模型，提高了SAR圖像目標識別的精度。Jiao等[52]提出Wishart深度堆疊網(wǎng)絡進行極化SAR圖像分類，將Wishart距離用于隱含層映射中，加快了計算速度并提高了分類精度。Gong等[53]采用受限玻爾茲曼機對多時相SAR圖像訓練學習，實現(xiàn)變化檢測。Qin等[54]提出基于受限玻爾茲曼機的集成分類模型，適合于樣本有效條件下的分類。Jiao等[55]提出判別式深度置信網(wǎng)絡，學習SAR圖像高層次信息，取得優(yōu)異的分類效果。本課題組也開展了基于深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的單極化SAR圖像分類的研究，提出了一種深度卷積編碼網(wǎng)絡[56]進行SAR圖像特征提取并分類，所提模型具有特征自主學習的能力并能抑制相干斑噪聲干擾，取得了優(yōu)異的分類結果；提出了一種基于監(jiān)督收縮編碼器的深度網(wǎng)絡[57]，對SAR圖像初始特征進行優(yōu)化，通過加入對編碼函數(shù)懲罰的收縮項來增強局部不變性，通過加入樣本標簽的監(jiān)督項來引入高層語義信息，進一步提高了SAR圖像分類精度。同時，本課題組提出了一種深度協(xié)同稀疏編碼網(wǎng)絡進行養(yǎng)殖浮筏目標識別[58]，將超像素分割后的SAR圖像像素點對應的特征輸入到所提模型進行聯(lián)合優(yōu)化，使得同個超像素塊的像素特征更趨于相似并平滑掉相干斑噪聲，取得了較好的養(yǎng)殖浮筏識別效果。

針對上述討論和提高識別率的考慮，結合對深度學習網(wǎng)絡的討論，提出利用深度學習作為核心的有監(jiān)督浮筏養(yǎng)殖信息提取算法。該算法將超像素分割后的SAR圖像像素點對應的特征輸入到所提及模型進行聯(lián)合優(yōu)化，使得同個超像素模塊的像素特征更趨于相似并平滑掉相干斑噪聲，根據(jù)SAR遙感影像的自身特點，通過訓練樣本進行學習，實現(xiàn)不同類型目標的分類，結果如圖15–圖17所示。

為了對比分析非監(jiān)督算法和有監(jiān)督算法的優(yōu)缺點，采用8 m空間分辨率全極化模式和5 m空間分辨率超精細條帶模式GF-3 SAR數(shù)據(jù)進行整圖處理，分別如圖18和圖19所示。無監(jiān)督算法僅根據(jù)數(shù)據(jù)特性進行識別，不需要人工選取學習樣本，對于圖18和圖19，可以實現(xiàn)分鐘級識別效率，而對于深度學習網(wǎng)絡需要小時數(shù)量級處理，但是識別精度受海況影響較大，如HH極化右下區(qū)域，浮筏養(yǎng)殖目標信息和海水背景混雜，識別精度會受到影響。而有監(jiān)督深度學習方法對不同養(yǎng)殖分布狀態(tài)、都具有更好的識別效果。針對GF-3長序列數(shù)據(jù)，可以提供不同海況下浮筏養(yǎng)殖目標的后向散射狀態(tài)，增加深度學習網(wǎng)絡訓練樣本的豐富性，從而對于海洋背景變化較大的情況下，均可以獲得較好監(jiān)測精度。

圖15 數(shù)據(jù)切片3處理結果Fig. 15 Result of data slice 3 experiment

圖16 數(shù)據(jù)切片4處理結果Fig. 16 Result of data slice 4 experiment

圖17 數(shù)據(jù)切片5處理結果Fig. 17 Result of data slice 5 experiment

圖18 極化浮筏養(yǎng)殖識別結果(全極化模式Ⅰ)Fig. 18 Floating raft recognition result under full polarmetric mode Ⅰ

圖19 UFS浮筏養(yǎng)殖識別結果(超精細條帶模式)Fig. 19 Identification result of UFS floating raft

6 結論和展望

隨著SAR衛(wèi)星的不斷發(fā)射，覆蓋頻率大幅提高，GF-3 號SAR數(shù)據(jù)將在國家海域使用動態(tài)監(jiān)測中發(fā)揮重大作用。本文對國家海域使用遙感動態(tài)監(jiān)測和高分三號監(jiān)測模式進行論述，重點對海岸線圍填海變化監(jiān)測、海水浮筏養(yǎng)殖極化散射機理、非監(jiān)督/有監(jiān)督信息提取算法進行了詳細討論，不同類型信息提取算法可根據(jù)實際需求發(fā)揮各自優(yōu)勢，從部分研究結果可以發(fā)現(xiàn)GF-3不同模式數(shù)據(jù)均可以實現(xiàn)海域使用信息的有效提取。

綜合當前國內(nèi)外技術發(fā)展和應用水平，可以開展GF-3號 SAR遙感影像在圍填海用地類型分類方面的應用，包括養(yǎng)殖區(qū)、鹽地、岸灘等。進而開展GF-3號全極化SAR數(shù)據(jù)分析研究，利用不同極化特征對圍填海不同用地類型進行識別分類，實現(xiàn)GF-3號多時相圍填海變化監(jiān)測，自動提取圍填海信息。

此外，針對GF-3號可以提供長序列監(jiān)測數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，可以有效獲取不同海況下海上目標的后向散射特征，使得對于需要海量多樣的學習樣本進行訓練的復雜分類器，例如深度學習網(wǎng)絡、遷移學習等，得到有效的學習，充分提升網(wǎng)絡泛化能力，實現(xiàn)不同海域不同海況海上目標的精確監(jiān)測，具有廣泛的科學應用價值。

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范劍超(1985–)，男，內(nèi)蒙古巴彥淖爾人，博士，副研究員。2012年于大連理工大學電子信息與電氣工程學部獲得博士學位，現(xiàn)為國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心海域動態(tài)監(jiān)管中心副研究員。主要研究方向為SAR圖像處理、人工智能等，目前已經(jīng)發(fā)表論文50余篇。

E-mail: jcfan@nmemc.org.cn

王德毅(1989–)，男，遼寧鞍山人，大連理工大學電子信息與電氣工程學部控制理論與控制工程專業(yè)博士研究生，研究方向為遙感影像解譯、機器學習。

E-mail: deyiwang@mail.dlut.edu.cn

趙建華(1977–)，男，安徽臨泉人，博士，工程技術帶頭人，2004年獲浙江大學構造地質學博士學位，現(xiàn)任國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心聯(lián)合工作組首席專家。主要研究方向為海域動態(tài)監(jiān)測業(yè)務，目前已經(jīng)發(fā)表論文30余篇。

E-mail: jhzhao77@163.com

宋德瑞(1978–)，男，黑龍江通河人，在讀博士，高級工程師，2016年遼寧師范大學城市與環(huán)境學院博士研究生，現(xiàn)任國家海洋環(huán)境監(jiān)測中心海域動態(tài)監(jiān)管中心高級工程師。主要研究方向為海域動態(tài)監(jiān)測業(yè)務信息化，目前已經(jīng)發(fā)表論文20余篇。

E-mail: drsong@nmemc.org.cn

韓 敏(1959–)，女，遼寧大連人，博士，教授。1999年于日本國立九州大學獲得博士學位，現(xiàn)為大連理工大學電子信息與電氣工程學部教授，博士生導師。主要研究方向為神經(jīng)網(wǎng)絡、模式識別、復雜工業(yè)系統(tǒng)建模與控制、智能技術及優(yōu)化算法，目前已發(fā)表論文270余篇。

E-mail: minhan@dlut.edu.cn

姜大偉(1991–)，男，山東德州人，碩士，助教，2016年在遼寧師范大學城市與環(huán)境學院獲得碩士學位，現(xiàn)擔任通化師范學院歷史與地理學院教師。主要研究方向為海洋遙感SAR圖像處理。目前已發(fā)表論文3篇。

E-mail: 18840817436@163.com

s: The National Key Ramp;D Program of China (2016YFC1401007, 2017YFC1404902), The National Natural Science Foundation of China (41706195, 61273307), The National High Resolution Special Research (41-Y30B12-9001-14/16)

National Sea Area Use Dynamic Monitoring Based on GF-3 SAR Imagery

Fan Jianchao①②Wang Deyi③Zhao Jianhua①②Song Derui①②Han Min③Jiang Dawei①②
①(National Marine Environmental Monitoring Center,Marine Resource Environmental Dynamical Monitoring Center,Dalian116023,China)
②(Key Laboratory of Sea-Area Management Technology,State Oceanic Administration,Dalian116023,China)
③(Faculty of Electronic Information and Electrical Engineering,Dalian University of Technology,Dalian116024,China)

GaoFen-3 (GF-3) is the first commercial C-Band multi-polarimetric Synthetic Aperture Radar (SAR)satellite that was launched by China. The characteristics observed by both all-day and all-weather observation depict significant advantages of national sea area use dynamic monitoring. We have thoroughly discussed both the imaging mode and the standard preprocessing of GF-3 imagery by analyzing national sea area use dynamic monitoring. We have portrayed reclamation and aquaculture as significant examples of dynamic monitoring.We have presented both identification and classification results using various image modes of GF-3 satellite,compared with the existing approaches. Finally, we have elaborated on the scope for future research.

Synthetic Aperture Radar (SAR); GF-3; Marine area use dynamic monitor; Coastline; Reclamation;Floating raft aquaculture

TP79

A

2095-283X(2017)05-0456-17

10.12000/JR17080

范劍超, 王德毅, 趙建華, 等. 高分三號SAR影像在國家海域使用動態(tài)監(jiān)測中的應用[J]. 雷達學報, 2017,6(5): 456–472.

10.12000/JR17080.

Reference format:Fan Jianchao, Wang Deyi, Zhao Jianhua,et al.. National sea area use dynamic monitoring based on GF-3 SAR imagery[J].Journal of Radars, 2017, 6(5): 456–472. DOI: 10.12000/JR17080.

2017-09-07；改回日期：2017-10-17；網(wǎng)絡出版：2017-10-25

*通信作者： 范劍超 jcfan@nmemc.org.cn

國家重點研發(fā)計劃(2016YFC1401007, 2017YFC1404902)，國家自然科學基金(41706195, 61273307)，國家高分重大科研專項(41-Y30B12-9001-14/16)