王雪麗，蔡玉林，索琳琳，秦鵬，孫孟昊

(1.山東科技大學(xué)，山東 青島 266590；2.基礎(chǔ)地理信息與數(shù)字化技術(shù)山東省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東 青島 266590)

0 引言

珊瑚礁被譽(yù)為“藍(lán)色沙漠中的綠洲”，是海洋中非常獨(dú)特的生態(tài)系統(tǒng)，生活在珊瑚礁區(qū)的物種異常豐富。珊瑚礁白化是由于受到環(huán)境的脅迫，珊瑚失去體內(nèi)共生的蟲黃藻或者共生蟲黃藻失去體內(nèi)色素而導(dǎo)致五彩繽紛的珊瑚變白的自然現(xiàn)象[1]。珊瑚白化是珊瑚礁大面積死亡和退化的主要因素[2]。近年來，頻繁發(fā)生的珊瑚礁白化事件導(dǎo)致珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)嚴(yán)重退化，這引起了人們的高度重視[3]，而且珊瑚礁白化事件發(fā)生的頻率和強(qiáng)度有不斷增加的趨勢[4-6]，因此珊瑚礁白化監(jiān)測研究對珊瑚礁生態(tài)群落保護(hù)至關(guān)重要。

衛(wèi)星遙感能夠提供大范圍、同步與連續(xù)的海洋數(shù)據(jù)，如海水表層溫度和海色數(shù)據(jù)，從而能夠及時(shí)預(yù)測和監(jiān)測珊瑚礁白化[7]。國外研究者Palandrao D等[8]基于多時(shí)相遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行珊瑚礁變化檢測實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明這種方法的可行性。Andréfou?t[9]基于Ikonos和Landsat衛(wèi)星數(shù)據(jù)對珊瑚礁進(jìn)行白化監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)監(jiān)測白化的準(zhǔn)確性對空間分辨率高度敏感，當(dāng)分辨率下降時(shí)，白化檢測中的低估增加。Elvidge等[10]基于 IKONOS衛(wèi)星數(shù)據(jù)研究了大堡礁的白化事件，結(jié)果表明由于藍(lán)色波段和綠色波段的亮度增加，珊瑚礁的嚴(yán)重白化可以被監(jiān)測到。Yamano H和Tamura M[11]利用輻射傳輸模型，進(jìn)行珊瑚礁白化變化檢測和敏感性分析實(shí)驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)當(dāng)水深小于3 m時(shí)，藍(lán)綠光波段可以檢測到白化珊瑚礁；并利用高光譜遙感和輻射傳輸模型相結(jié)合的方法，證明了該方法在監(jiān)測珊瑚礁健康狀態(tài)方面的可行性[12-13]。

國內(nèi)利用遙感技術(shù)進(jìn)行珊瑚礁白化監(jiān)測和研究的工作起步較晚，國內(nèi)學(xué)者潘艷麗等[8]介紹了基于多時(shí)相衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)獲取的海面溫度在大尺度范圍進(jìn)行珊瑚礁白化監(jiān)測的方法。胡蕾秋等[14]利用SPOT5多光譜圖像對南沙珊瑚礁進(jìn)行珊瑚礁信息提取實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)經(jīng)過處理后的數(shù)據(jù)，不僅可以提高分類精度，并且能有效提取水下珊瑚礁成分信息。魏筱芳等[15]利用TM和SPOT遙感影像，對海南的珊瑚礁進(jìn)行測深和水深反演，實(shí)驗(yàn)效果較好。陳建裕等[16]基于SPOT5數(shù)據(jù)對東沙環(huán)礁珊瑚礁進(jìn)行研究，由于SPOT5數(shù)據(jù)光譜設(shè)置方面的不足，在監(jiān)測珊瑚礁的能力上并不占優(yōu)勢，但其較高的分辨率可以在監(jiān)測時(shí)得到一定的補(bǔ)償。龔劍明等[17]基于高分辨率的WorldView-2遙感數(shù)據(jù)對簸箕礁的地貌信息進(jìn)行提取研究，總體精度達(dá)到85.75%。相比國外，國內(nèi)珊瑚礁遙感方面的研究工作起步較晚，相關(guān)研究文獻(xiàn)資料較少。

從以上研究看出，在珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)健康狀況監(jiān)測方面，國內(nèi)外研究者主要集中于利用光譜特征和多時(shí)相影像分析來進(jìn)行珊瑚礁監(jiān)測研究，但方法都較為復(fù)雜，且所需的光學(xué)參數(shù)較多，對數(shù)據(jù)采集和測量技術(shù)的要求較高，存在一定的推廣難度[13]。此外，由于高分辨率的SPOT等數(shù)據(jù)不易獲取，為許多研究帶來了不便。本文使用多時(shí)相Landsat-8數(shù)據(jù)，開展珊瑚礁信息提取以及珊瑚礁白化監(jiān)測的研究，不僅可以提高分類精度，而且數(shù)據(jù)易獲取，有利于珊瑚礁管理和長期監(jiān)測的工作。

1 數(shù)據(jù)處理與方法

1.1 研究區(qū)概況

本文選取南海西沙群島的華光礁和盤石嶼為研究區(qū)。西沙群島位于南海西北部，主體部分處于15°40′N～17°10′N，112°E～113°E之內(nèi)。西沙群島擁有中國最古老、最典型的珊瑚礁群落。根據(jù)中國海洋環(huán)境狀況公報(bào)顯示，2014—2016年西沙群島珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)呈亞健康狀態(tài)，造礁珊瑚蓋度偏低，分別為4%、2.7%、5.5%。西沙群島氣溫變化比較平穩(wěn)，月平均氣溫都在24～29 ℃之間。西沙群島最熱的時(shí)候一般是在每年的6—8月，月平均氣溫在29 ℃左右。年平均海表溫度約為26.8 ℃，一般6月最高，1月最低。西沙群島水氣來源充足，降水量大，但季節(jié)之間分配不均。華光礁位于西沙群島永樂環(huán)礁東南方向約10海里處，在16°09′N～16°17′N，111°34′E～111°49′E范圍內(nèi)。盤石嶼位于我國西沙群島永樂群島中，在16°02′N～16°05N′，111°45′E～111°50′E。在華光礁以南約7海里、中建島東北約 30.5海里處。

1.2 數(shù)據(jù)與預(yù)處理

本文選取了2景Landsat-8遙感影像數(shù)據(jù)，成像時(shí)間分別為2013年5月21日和2018年3月20日。因?yàn)?014—2016年發(fā)生了20世紀(jì)以來最為嚴(yán)重的厄爾尼諾事件，氣候異常往往會(huì)導(dǎo)致珊瑚礁白化。Landsat是美國國家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration，NASA)的陸地觀測衛(wèi)星系統(tǒng)，自1972年發(fā)射Landsat-1以來，已發(fā)射了8顆衛(wèi)星，目前最新的是于2013年2月11日發(fā)射升空的Landsat-8衛(wèi)星。Landsat-8由2個(gè)主要載荷陸地成像儀(operational land imager，OLI)和熱紅外傳感器(thermal tnfrared sensor，TIRS)組成，陸地成像儀采用9個(gè)波段來記錄遙感器獲取的目標(biāo)地物信息，空間分辨率為30 m，其中包含一個(gè)15 m全色波段。相比同系列陸地衛(wèi)星的傳感器，OLI多了一個(gè)藍(lán)色波段，這個(gè)波段有利于水深校正。本文采用的數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云，對Landsat-8多光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以減少或消除受大氣狀況、海水等因素的影響，預(yù)處理工作主要包括輻射定標(biāo)、大氣校正、區(qū)域裁剪。

1.3 白化監(jiān)測方法

利用決策樹分類進(jìn)行初步信息提取，分離水上和水下部分，對珊瑚礁區(qū)域(底質(zhì)部分)進(jìn)行分類，掩膜處理提取礁盤，基于分類結(jié)果進(jìn)行白化區(qū)域提取。具體技術(shù)流程如圖1所示。

圖1 技術(shù)流程圖

1)水深校正。由于光譜會(huì)隨著水深的變化而變化，在水下同樣的物質(zhì)得到不同的反射率值，對水下信息的探索造成較大的干擾[18]。針對潛水中底質(zhì)反射率與水體的衰減系數(shù)遙感，使用Lyzenga[19]提出的半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ头椒ㄟM(jìn)行水深校正，增強(qiáng)底部類型的信息。本研究選擇大氣校正后的可見光波段進(jìn)行水深校正。

水深校正是通過從同一底物(沙)上不同深度的圖像中提取識別區(qū)域，將圖像轉(zhuǎn)換為不同波段的對數(shù)值，使其相對于深度的衰減效應(yīng)線性化，得到變換輻射Xi：

Xi=ln(L(λ)i)

(1)

式中：L(λ)i表示影像大氣校正后的反射率值。在波段i和j的變換輻射組成的坐標(biāo)系中，如果輻照度和水體深度之間的關(guān)系為線性，且底質(zhì)類型恒定時(shí)，則繪制的像素點(diǎn)應(yīng)該理想地落在一條直線上。該直線的斜率表示2個(gè)波段(i和j)組合中的相對衰減系數(shù)。如果是不同底質(zhì)類型，在散點(diǎn)圖中應(yīng)該得到相似的直線，其中的變化表示水體深度的變化。由于衰減系數(shù)(Ki/Kj)的比值與底質(zhì)類型無關(guān)，所以每條直線的斜率應(yīng)該是相同的，而每條直線上的Y截距，被稱為深度不變指數(shù)Yij，以此來分辨不同的底質(zhì)類型。

(2)

式中：Xi和Xj表示在波段i和波段j處的變換輻射；Ki/Kj為同一種底質(zhì)在每組波段組合中散點(diǎn)的斜率，即衰減系數(shù)。所以用于計(jì)算衰減系數(shù)的算法只有當(dāng)不同深度的同一物體的像素對于在每組波段組合中線性分布時(shí)才成立[20]。衰減系數(shù)使用以下等式計(jì)算：

(3)

a=(σii+σjj)/2σij

(4)

式中：σii是波段i的方差；σij是波段i和波段j的協(xié)方差。經(jīng)過水深校正后產(chǎn)生了6個(gè)深度不變指數(shù)波段，進(jìn)行組合，作為面向?qū)ο蠓诸惖妮斎胱兞俊?/p>

2)分類。建立適當(dāng)?shù)纳汉鹘阜诸愊到y(tǒng)是珊瑚礁遙感的第一步。合理的分類體系應(yīng)該具有良好的生態(tài)意義，不同類別之間可以進(jìn)行光譜分離，對于每一個(gè)具體情況，許多研究人員會(huì)根據(jù)環(huán)境條件或生物群落結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)將它們分為不同的類別或子類別。在珊瑚礁區(qū)域中，沙地、海草、珊瑚礁、瀉湖和瀉湖點(diǎn)礁是淺海珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)中最豐富的底質(zhì)類型。為了監(jiān)測珊瑚礁白化的情況，本文通過對研究區(qū)域中所包含的底質(zhì)類型進(jìn)行分類。

研究采用面向?qū)ο蠓诸惙椒?，通過eCognition軟件中的K最鄰近節(jié)點(diǎn)算法(k nearest neighbor，KNN)進(jìn)行分類。首先確定分割尺度參數(shù)，將基于權(quán)重、顏色、紋理、形狀等參數(shù)的多尺度分割和光譜差異分割算法應(yīng)用于一定尺度進(jìn)行分割，并選擇顏色、光滑度、緊致度等參數(shù)。即根據(jù)異質(zhì)性最小原理，采用不同的尺度進(jìn)行多次分割，形成網(wǎng)絡(luò)層次結(jié)構(gòu)，每一個(gè)分割都利用低一層的影像對象作為分割對象，之后在新分割層中合并。然后建立分類特征指標(biāo)，創(chuàng)建類別。即選擇選擇光譜特性、紋理特征或形狀特點(diǎn)等特征規(guī)則作為分類規(guī)則。最后，選擇訓(xùn)練樣本，特征空間優(yōu)化，執(zhí)行分類，得到分類結(jié)果。本文進(jìn)行多尺度分割時(shí)，顏色、形狀參數(shù)分別0.9、0.1，光滑度、緊湊度分別為0.5、0.5，尺度參數(shù)依次選擇50、20、10、1，分割出礁坪和沙地以及瀉湖淺灘等；進(jìn)行光譜差異分割時(shí)，最大光譜差異指數(shù)選擇0.01和0.05以合并分割對象，優(yōu)化分割結(jié)果。

根據(jù)分類結(jié)果，結(jié)合野外觀測和Landsat-8影像目視識別，對于分類結(jié)果中明顯錯(cuò)誤的類別進(jìn)行手動(dòng)修改，得到分類結(jié)果如圖2所示。為了評估分類的準(zhǔn)確性，分別以2013年4月25日和2018年1月8日的天地圖影像數(shù)據(jù)和野外觀測資料為參考，隨機(jī)選取一些點(diǎn)對分類結(jié)果進(jìn)行定量分析。精度評價(jià)結(jié)果見表1～表4。

圖2 珊瑚礁分類圖

表1 2013年華光礁精度驗(yàn)證

表2 2018年華光礁精度驗(yàn)證

表3 2013年盤石嶼精度驗(yàn)證

表4 2018年盤石嶼精度驗(yàn)證

(5)

表5 華光礁影像沙地與深水區(qū)域平均值及差值

表6 盤石嶼影像沙地與深水區(qū)域平均值及差值

由于白化事件(2016年)至第二次衛(wèi)星圖像采集日期(2018年3月)之間有很長的時(shí)間間隔，所以白化珊瑚有可能被藻類覆蓋。因此，在研究中，本文處理的是覆蓋著藻類的白化珊瑚，而不是任何白色的白化珊瑚群落，故檢測到的白化區(qū)域可能會(huì)減少。

2 結(jié)果與討論

華光礁在2013年和2018年的分類總準(zhǔn)確率分別為81.11%和85.04%，平均水平為74.56%和79.6%(表1和表2)；盤石嶼在2013年和2018年的分類總準(zhǔn)確率分別為86.82%和88.89%，平均水平為83.25%和85.9%(表3和表4)。從表中可以看出，該分類方法精度比較高，對瀉湖和淺灘有很好的區(qū)分，但沙地和礁坪有混分現(xiàn)象，導(dǎo)致沙地分類精度不高，不利于珊瑚白化信息提取。

華光礁和盤石嶼白化結(jié)果如圖3所示，其白化面積和所占礁盤的比例如表7所示。由于白化前后影像反射率的變化，所以通過多時(shí)相影像的比較可以準(zhǔn)確地評估像素中白化珊瑚的區(qū)域范圍，通過將沙地與珊瑚礁區(qū)分開可以避免沙地對區(qū)分白化區(qū)域的干擾，防止將白化的珊瑚誤分類為沙地。因?yàn)榘谆汉髋c沙子在反射率上的相似性，對其鑒別比較困難，而活珊瑚和死珊瑚(被藻類覆蓋)可以很容易地從沙子中分離出來。

經(jīng)過處理的Landsat-8影像與2013年的藍(lán)色和綠色波段相比，2018年珊瑚類中某些像素的反射率值增加。當(dāng)考慮到2個(gè)波段的值相乘時(shí)，這種增加更加明顯。由于這種異常發(fā)生在珊瑚類內(nèi)，所以藉此提取珊瑚白化的信息。

圖3 珊瑚礁白化分布

表7 珊瑚礁白化統(tǒng)計(jì)

3 結(jié)束語

本文選取Landsat-8數(shù)據(jù)對華光礁和盤石嶼進(jìn)行了珊瑚白化監(jiān)測實(shí)驗(yàn)。在海底底質(zhì)類型中，沙地和白化珊瑚往往難于區(qū)分，本文采用了面向?qū)ο蟮姆诸惙椒▽ρ芯繀^(qū)進(jìn)行分類。通過建立不同尺度的分割層，充分利用目標(biāo)地物的光譜、紋理和形狀特征，提高礁體解譯的精度，基于Landsat-8衛(wèi)星數(shù)據(jù)藍(lán)綠波段的光譜優(yōu)勢，利用這2個(gè)波段調(diào)整后珊瑚礁反射率的變化來提取珊瑚白化信息。結(jié)果表明，利用白化前后珊瑚礁反射率的變化來監(jiān)測珊瑚白化的方法可行。但由于遙感在監(jiān)測白化的應(yīng)用中受到傳感器特性(如空間分辨率和光譜分辨率)和環(huán)境復(fù)雜性(如水質(zhì)、深度和選擇性吸收)的限制，因此，雖然中高分辨率的Landsat-8數(shù)據(jù)可以用于珊瑚礁監(jiān)測，但是針對珊瑚礁底棲物質(zhì)較高的異質(zhì)性，應(yīng)用更高空間分辨率和光譜分辨率的數(shù)據(jù)將會(huì)提高監(jiān)測精度。