南海珊瑚島礁遙感分類體系和解譯標志

李曉敏, 馬 毅, 呂喜璽

南海珊瑚島礁遙感分類體系和解譯標志

李曉敏1, 2, 馬 毅2, 呂喜璽1

(1. 內蒙古大學生態與環境學院, 內蒙古 呼和浩特 010021; 2. 自然資源部第一海洋研究所, 山東 青島 266061)

南海珊瑚島礁遠離大陸且面積較小, 高分辨率遙感技術已成為大范圍進行珊瑚島礁監測的重要手段, 而建立適用的遙感分類體系和解譯標志是進行珊瑚島礁遙感監測的基礎。本文綜合考慮珊瑚島礁的形成機制、珊瑚礁形態和高分辨率遙感影像上珊瑚島礁圖斑的可解譯程度等因素, 制定應用于珊瑚島礁高分遙感監測的分類體系, 將珊瑚島礁分為珊瑚島、沙洲、干出珊瑚礁、珊瑚暗礁、珊瑚暗沙和珊瑚暗灘6個一級類型; 并在現場調查數據的輔助下, 從遙感影像上的色、形、位等特征方面建立珊瑚島礁不同類型的遙感解譯標志, 結果可服務于南海珊瑚島礁的動態監測, 進而為珊瑚島礁的保護、可持續利用和安全管理提供數據支撐。

珊瑚島礁; 遙感監測; 分類體系; 解譯標志; 高分辨率影像

珊瑚礁是熱帶海洋中淺水造礁石珊瑚蟲體和其他附礁生物的遺骸經過膠結作用形成的[1], 是海洋中一類極為特殊的生態系統, 被譽為“海洋中的熱帶雨林”、“藍色沙漠中的綠洲”[2], 在所有海洋生態系統中的生物多樣性和初級生產力最高, 用僅占海洋生態系統0.2%的面積提供了占海洋生態系統2.85%的價值和服務[3], 全世界至少有96個國家和地區從珊瑚礁旅游中受益[4], 對珊瑚礁及其生態系統進行研究是當今健康海洋領域的重要部分[5]。全球珊瑚礁主要分布在赤道兩側熱帶海洋中的大陸和島嶼沿岸, 太平洋、印度洋和大西洋分別占55%、30%和15%[6-7]; 中國的珊瑚礁約占全球珊瑚礁總面積的5%[8], 其中分布在廣東、廣西、海南島和臺灣島的為珊瑚岸礁, 分布在南海諸島的為珊瑚島礁[9]。

南海珊瑚島礁是中國開發、利用、保護與管控南海的重要支點, 除具有一般珊瑚礁生態系統的功能外, 還對維護中國海洋權益和海洋地位具有獨特作用。因此, 對南海這些珊瑚島礁進行精細調查和分析意義重大, 既是對珊瑚島礁資源進行開發利用和管理保護的支撐, 也是開展島礁工程建設、保障航行安全以及維護國家海洋權益和領土完整的重大需求。但是, 受自然環境條件和權益爭端等因素的限制, 南海這些珊瑚島礁大多不易或不宜進行大范圍、高頻次的現場調查。一是因為珊瑚島礁周邊珊瑚叢生, 礁灘水淺, 調查船和測量人員不易進入現場進行實地測量, 且南海島礁分布廣泛, 全部遍歷這些區域較為不易且效率不高; 二是由于中國南海的部分島礁及附近海域被周邊國家非法侵占, 不宜開展現場實地測量。

遙感是一種非接觸式的調查手段, 具有大面積同步覆蓋、對同一區域進行重復監測、有長時間序列歷史存檔影像、不受區域可達性限制和現勢性強等優勢, 尤其高分辨率遙感還具有較高的空間分辨率和定位精度, 已被證實是開展珊瑚島礁調查與監測的一種有效技術手段[10-12], 多平臺、多傳感器、多種空間和光譜分辨率的遙感數據被應用于珊瑚島礁遙感研究[13-15]。南海珊瑚島礁遠離大陸且面積較小, 高分辨率遙感技術已成為大范圍進行珊瑚島礁監測的重要手段, 而建立適用的遙感分類體系和解譯標志是進行珊瑚島礁高分遙感監測的基礎。

南海珊瑚島礁中, 西沙群島較東沙群島、中沙群島及南沙群島更易進入, 且西沙群島的珊瑚礁生態系統具有代表性, 珊瑚種類多、分布廣。因此, 本文以西沙群島為研究區, 綜合考慮珊瑚島礁的形成機制、珊瑚礁形態和高分辨率遙感影像上珊瑚島礁圖斑的可解譯程度等因素, 制定應用于珊瑚島礁高分遙感監測的分類體系, 并在現場調查數據的輔助下, 建立基于高分辨率遙感影像的珊瑚島礁遙感解譯標志, 可服務于中國南海珊瑚島礁的動態監測, 進而為珊瑚島礁的保護、可持續利用和安全管理提供數據支撐。

1 研究區域和數據

1.1 研究區概況

西沙群島位于南海中北部, 在南海諸島中擁有的海島數量最多、島體陸域總面積最大[16], 分布有海拔最高的海島(石島, 最高處海拔15.9 m)、唯一膠結成巖的巖石島(石島)和唯一非生物成因海島(高尖石, 為海底火山噴發形成熔巖露出海面的火山島)[17]; 其中, 永興島面積最大, 為2012年7月24日成立的海南省三沙市人民政府駐地。

1.2 研究數據

本文以高分辨率遙感影像QuickBird和國產高分一號寬幅影像GF-1 WFV為主要數據源。Quick-Bird衛星影像空間分辨率很高, 為0.61 m, 適用于提取面積較小的珊瑚島、珊瑚礁沙洲和干出珊瑚礁信息; GF-1 WFV衛星影像空間分辨率為16 m, 單景幅寬200 km, 適用于提取面積較大的珊瑚暗礁/暗沙/暗灘信息; 以西沙群島現場調查數據、歷史調查報告和海圖等為輔助數據源, 為珊瑚島礁分類體系和遙感解譯標志建立提供必要的參考信息。

1.2.1 遙感影像波段選擇

根據QuickBird和GF-1 WFV多光譜影像的波段設置, QB1(指QuickBird影像的波段1, 以下類同; 450～520 nm)和WFV1(指GF-1 WFV影像的波段1, 以下類同; 450～520 nm)為藍光波段, 波長最短, 光在水中衰減最小, 穿透海水的能力最強, 反映的水下信息最為豐富, 適用于提取向海坡、珊瑚暗礁等水下類型; QB2(520～600 nm)和WFV2(520～590 nm)為綠光波段, 透水能力要弱于藍光波段, 兩個波段組合對礁坪信息的提取具有優勢; QB3(630～690 nm)和WFV3(630～690 nm)為紅光波段, 其透水能力比綠光波段更弱, 但對淺水類型具有較好的識別能力, 適用于提取澙湖等類型; QB4(760～900 nm)和WFV4 (770～890 nm)為近紅外波段, 由于海水在該波段的強吸收作用使其對水下信息幾乎沒有反映, 但可用于提取水面以上的珊瑚島和沙洲等地物信息。經綜合考慮, 選擇紅、綠、藍波段進行組合, 這種合成方式較接近自然顏色, 合成影像視覺效果與地物自然表現接近, 色調反差適中、主要信息突出。

1.2.2 遙感影像處理

遙感影像處理包括幾何校正、圖像融合和圖像增強。由于西沙群島地理區位的特殊性, 難以現場實測大量的地面控制點用于影像的幾何校正, 大多需要利用影像的自主定位精度, 為此作者利用其在永興島、東島等地實測的地面控制點, 對所用高分遙感影像進行了自主定位精度評價, 評價結果表明: QuickBird影像基本可滿足珊瑚島礁監測的需求, 而GF-1 WFV影像的定位精度要差一些, 但由于GF-1 WFV影像覆蓋范圍廣, 可同時覆蓋多景QuickBird影像所覆蓋的區域, 因此利用多景QuickBird影像對GF-1 WFV影像進行了幾何校正。對QuickBird影像的全色波段和多光譜波段進行融合, 基于融合影像來構建珊瑚島礁的遙感解譯標志; 因GF-1 WFV影像僅有多光譜波段, 因此未做融合處理。因南海海區云霧較多, 嚴重掩蓋和干擾了珊瑚島礁的影像信息, 且暗礁和暗灘分布的區域水深都較深, 因此采用在單景影像中將島、礁、沙、灘分割成若干板塊的方式, 分別進行多級增強處理, 使得島、礁、沙、灘的信息都得到最大程度增強, 以此來最大程度地保持影像上的島礁信息, 并盡可能地消除云霧的干擾。

2 珊瑚島礁遙感分類體系

制定適用的珊瑚島礁遙感分類體系是利用遙感技術手段開展珊瑚島礁監測與分析的基礎。現有研究所采用的珊瑚島礁分類體系多是從地質地貌學和生物生態學角度建立的。陳史堅[18]將珊瑚島礁分為珊瑚島、沙洲、暗礁、暗沙和暗灘5類; 潘春梅等[19]劃分的更精細, 分為自然島、沙洲、人工島、干出礁、適淹礁、暗礁、暗沙、灘上暗礁、灘上暗沙、灘和澙湖點礁共11類; 周旻曦等[20]則對珊瑚島礁進行二級分類, 先分為礁前、礁坪、澙湖、潮汐通道和灰沙島5個一級類, 再以生物物理作用分出若干二級類; 環礁是南海珊瑚礁發育的一種基本形式, 它和礁盤與沙洲、沙島共同構成南海珊瑚島礁的地形系統, 曾昭璇[21]將珊瑚環礁細分為礁外坡、礁盤、澙湖、珊瑚島、礁墩(點礁)和口門等。

本文綜合考慮珊瑚島礁的形成機制、珊瑚礁形態和高分辨率遙感影像上珊瑚島礁圖斑的可解譯程度等因素, 來制定應用于南海珊瑚島礁高分遙感監測的分類體系。首先按高/低潮時的出露情況將珊瑚島礁分為珊瑚島和沙洲、干出珊瑚礁、珊瑚暗礁/暗沙/暗灘三大類。珊瑚島和沙洲位于高潮面以上, 一般漲潮時也不會被淹沒; 干出珊瑚礁一般漲潮時被淹沒, 僅有個別高大的珊瑚礁塊仍出露, 但在退潮時可露出海面; 而珊瑚暗礁/暗沙/暗灘在低潮時也不露出海面。珊瑚島再進一步劃分為灰沙島和礁巖島, 干出珊瑚礁再按照珊瑚礁形態進一步劃分為環礁和臺礁。珊瑚島礁遙感分類體系詳見表1。

表1 珊瑚島礁遙感分類體系表

本文提出的珊瑚島礁遙感分類體系與前人的分類體系相比, 既有相同點, 又有明顯的不同。相同之處在于都是從地質地貌學和生物生態學角度建立的; 不同之處主要體現在兩個方面: 一是本文建立的珊瑚島礁分類體系更加全面、更有層次性; 二是將珊瑚臺礁作為干出珊瑚礁的一個二級類型, 以環礁成熟度標志將其與珊瑚環礁區別開來。

3 珊瑚島礁遙感解譯標志

遙感影像以光譜特征、輻射特征、幾何特征和時相特征等來反映地物信息[22], 解譯標志就是指在遙感影像上能具體反映和判別地物或現象的影像特征[23], 由于“異物同譜”現象的存在, 空間拓撲關系也是關鍵特征之一, 通過空間拓撲約束可使解譯結果更為準確。因此, 本文基于所建立的珊瑚島礁分類體系, 利用遙感影像與實地情況的對應關系, 總結分析珊瑚島礁不同類型在高分遙感影像上的色、形、位等特征, 建立基于高分辨率遙感影像的珊瑚島礁遙感解譯標志。

3.1 珊瑚島解譯標志

3.1.1 灰沙島

灰沙島大多是由沙洲長久堆積而成的, 當沙洲淤高到一定程度后, 在中、高潮位也不能被淹沒, 即向珊瑚沙島地形發育。灰沙島地形多為一圈沙堤包繞的碟形洼地結構, 島上植被繁茂, 普遍有麻風桐、草海桐和羊角樹群落生長, 所以在遙感影像上, 灰沙島似一圈白沙環繞著一只滿載綠色的淺碟形盤子, 中部地勢低平的裸地呈灰色、紋理粗糙; 沙堤外為礁坪, 發育有海灘巖, 起到保護、固定沙堤的作用, 在影像上呈藍綠色。灰沙島多呈橢圓形分布, 從島體中心向外海, 沙坪、沙堤、礁盤、淺灘呈環形分布, 遙感影像上依次呈現出綠→白→藍綠→淺藍→深藍的色調變化(圖1)。

圖1 甘泉島和珊瑚島QuickBird B3B2B1真彩色合成影像(2012年4月20日成像)

注: B3B2B1是指利用QuickBird影像的Band 3、Band 2和Band 1進行紅、綠、藍波段合成, 下同。

3.1.2 礁巖島

礁巖島主要由沙子、海灘巖和珊瑚礁構成, 除少數地方覆蓋麻風桐、草海桐等植被外, 大部分地方為膠結的巖礁, 在遙感影像上, 植被覆蓋區域呈深綠色或綠色, 珊瑚沙堤呈白色條帶狀, 裸露的巖礁呈深灰色, 紋理粗糙; 海島四周海蝕現象清晰, 巖溶地形明顯可見, 遙感影像上呈現出明顯的立體感(圖2)。

圖2 石島QuickBird B3B2B1真彩色合成影像(2005年1月19日成像)

3.2 珊瑚沙洲解譯標志

珊瑚沙洲是由海浪打碎珊瑚蟲肢體或其他造礁生物碎屑日積月累在礁盤上堆積形成的, 形成年代很新, 空間位置不穩定, 在大風浪影響下, 形態多變, 面積時大時小, 且常集群出現, 受季風和海流的影響, 沙體兩端順風向移動, 有擺動的尾翼。珊瑚沙洲在影像上極易分辨, 大多無植被生長, 呈雪白色, 紋理光滑, 少數長有稀疏草本植物, 在真彩色影像上呈綠色; 部分沙洲有未堅固的海灘巖發育, 呈深灰色, 紋理粗糙; 沙堤和沙脊之間或有洼地, 呈灰色(圖3)。

圖3 北沙洲QuickBird B3B2B1真彩色合成影像(2012年2月26日成像)

3.3 干出珊瑚礁解譯標志

3.3.1 珊瑚環礁

珊瑚環礁多呈圓形、橢圓形, 長徑近北東—南西向, 基本上是由一圈珊瑚礁體圍繞著一個淺水澙湖而成, 一個成熟的珊瑚環礁通常包括以下地貌單元: 1) 向海坡/礁外坡: 礁體外緣向海一側較陡的急坡, 坡度近乎懸崖, 直瀉下海底, 深度可達3 000 m, 通常會產生波浪破碎帶, 使得有些向海坡位置在影像上呈現為白色條帶狀, 圖4中紅色線位置為羚羊礁的向海坡。2) 礁盤: 由于礁盤外緣浪大, 給珊瑚蟲帶來的養料多, 珊瑚生長迅速, 使礁坪外高內低如盤狀, 故名。因礁盤較澙湖和外海的水淺, 從遙感影像上能明顯看出其邊界線, 圖4紅色線和粉色線之間的區域即為羚羊礁的礁盤; 部分礁盤上還可發育形成沙洲或沙島。3) 澙湖坡: 礁盤向澙湖一側稱為澙湖坡, 圖4中粉色線位置為羚羊礁的澙湖坡。4) 澙湖: 由珊瑚礁體包圍的淺湖地形, 水深一般不超過150 m, 在遙感影像上比外海色淺, 比礁盤色深, 呈淡藍色, 在珊瑚生長良好地區, 珊瑚礁體能充分發育形成完整的封閉性環礁, 其澙湖為封閉式的, 如羚羊礁澙湖; 而有些澙湖則為開放性的, 如華光礁澙湖。5) 點礁: 由澙湖底部或斜坡生長上來、彼此孤立分布的墩狀珊瑚礁, 在平面圖上呈點狀分布, 在封閉澙湖中易生成, 部分低潮時可露出水面, 在遙感影像上呈灰白色、黃色或藍綠色, 與澙湖水體顏色明顯不同, 可清晰識別。6) 口門: 開放性環礁中有許多水道連通澙湖和海洋, 這種水道稱為口門, 華光礁的礁盤南部中間就有兩個口門將澙湖與外海相連通(圖4)。

圖4 羚羊礁和華光礁QuickBird B3B2B1真彩色合成影像

3.3.2 珊瑚臺礁

珊瑚臺礁屬于珊瑚環礁發育到晚期的產物, 通常將礁冠寬度(即礁盤干出范圍)與澙湖寬度之比作為環礁成熟度標志, 即:

當<0.1時定義為幼年期,=0.1～0.2定義為成年期,>0.2時為老年期(即臺礁化明顯)。中建島就是一座由小環礁向臺礁方向發展而成的沙島, 現已全部臺礁化, 四周有較高沙堤, 中部洼地, 且常有積水, 在遙感影像上呈現為淡藍灰色孤立塊狀體(圖5)。

3.4 珊瑚暗礁解譯標志

珊瑚暗礁指低潮時也不露出海面的珊瑚礁體, 發育在環礁邊緣, 最淺處水深十幾米, 妨礙航行, 多有珊瑚生長, 如西沙群島的北邊廊。在遙感影像上, 珊瑚暗礁呈藍灰或暗藍灰色, 比外海顏色略淺, 形狀呈圓形或條形(圖6)。

圖5 中建島QuickBird B3B2B1真彩色合成影像(2012年4月29日成像)

3.5 珊瑚暗沙解譯標志

珊瑚暗沙與珊瑚暗礁相似, 也發育在環礁邊緣, 低潮時不露出海面, 所不同的是物質組分以珊瑚沙為主, 如西沙群島的濱湄灘、湛涵灘。在遙感影像上, 珊瑚暗沙呈淺藍色, 紋理較為均勻, 色調要比珊瑚暗礁的略淺(圖6)。

圖6 北邊廊、濱湄灘和湛涵灘GF-1 WFV B3B2B1真彩色合成影像(2015年5月29日成像)

3.6 珊瑚暗灘解譯標志

珊瑚暗灘同樣位于低潮面以下, 大多分布位置較深, 一般不礙航行, 少數較淺的在影像呈深藍色色調, 較深的暗灘如西沙群島的嵩濤灘, 實為一座水下平頂山, 最淺處水深232 m, 在遙感影像上無法識別。

由于珊瑚島礁主要分布在低緯度地區, 因此在不同時相遙感影像上的表現特征差異不大, 但不同波段組合、不同圖像處理方式的遙感影像上的表現特征差異很大, 因此解譯標志建立時應根據應用需求選擇最佳的波段組合方式和最能突出目標地物信息的圖像處理方式。除解譯標志外, 解譯工作者的實際經驗和對解譯標志的掌握程度也是影響遙感解譯精度的重要因素[24]。

4 總結

制定珊瑚島礁分類體系是有效進行島礁遙感監測的關鍵, 貫穿島礁監測的整個過程, 包括信息提取、數據統計與分析等各個環節, 適用的島礁分類體系會提高珊瑚島礁管理的有效性和監管的高效性。本文綜合考慮珊瑚島礁的形成機制、珊瑚礁形態和高分辨率遙感影像上珊瑚島礁圖斑的可解譯程度等因素, 給出了應用于珊瑚島礁高分遙感監測的分類體系; 基于此, 分析了珊瑚島礁不同類型在高分遙感影像上的色、形、位等特征, 建立了珊瑚島礁遙感解譯標志, 可以為珊瑚島礁信息的快速提取提供支撐, 服務于珊瑚島礁的保護、可持續利用和安全管理。

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Establishing a remote sensing classification system and interpretation marks for the coral islands and reefs in the South China Sea

LI Xiao-min1, 2, MA Yi2, LU Xi-xi1

(1. School of Ecology and Environment, Inner Mongolia University, Hohhot 010021, China; 2. First Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources, Qingdao 266061, China)

The coral islands and reefs in the South China Sea are far from the mainland with a relatively small area; thus, the high-resolution remote-sensing technology has become an important tool for monitoring them on a large scale. The basis of remote-sensing monitoring of coral islands and reefs is to establish a suitable remote-sensing classification system with interpretation marks. The formation mechanism of coral islands and reefs, coral reefs morphology, and interpretable degree of coral islands and reef patches on high-resolution remote-sensing images were all considered in this study. The classification system for the high-resolution remote-sensing monitoring of coral islands and reefs was formulated and established the interpretation marks of coral islands and reefs using the field survey data. This can serve the dynamic monitoring of coral islands and reefs in the South China Sea by providing data support for the protection, sustainable utilization, and security management of coral islands and reefs.

coral islands and reefs; remote sensing monitoring; classification system; interpretation marks; high-resolution remote sensing images

Nov. 10, 2020

TP753

A

1000-3096(2021)05-0023-08

10.11759/hykx20201110003

2020-11-10;

2020-12-26

國家重點研發計劃項目(2017YFC1405600); 國家自然科學基金項目(51839002)

[National Key R&D Program of China, No. 2017YFC1405600; National Natural Science Foundation of China, No. 51839002]

李曉敏(1982—), 女, 蒙古族, 內蒙古通遼人, 工程師, 碩士, 主要從事海島遙感調查技術研究, 電話: 0532-88960569, E-mail: lixiaomin@fio.org.cn

(本文編輯: 叢培秀, 譚雪靜)