基于衛星和無人機融合的海域動態監測方法研究與應用

摘要：人工測量、衛星遙感和航空遙感是開展海域監視監測工作的常用方式，但是在精度和時效性方面存在明顯不足，亟需一種高效率、高精度、大范圍的海域監視監測技術。因此本研究提出一種衛星和無人機融合的海域動態監測方法，基于深度學習與分類器相結合的機器算法，特征級融合和決策級融合的數據融合優化技術，利用衛星遙感平臺監視監測大范圍的海域狀況，構建異常使用海域的區域偵測技術，協同使用低空無人機影像的遙感智能計算方法，快速實時獲取監視區域內的海域使用和權屬狀況，實現對轄區海域利用狀況的全方位管控。研究中所構建衛星和無人機遙感融合的海域動態監視監測方法，可以為海洋資源的開發管理與保護政策制定提供理論依據和方法支撐。

關鍵詞：海域監視監測；衛星遙感；無人機數據

中圖分類號：P237文獻標識碼：Adoi：10.12128/j.issn.16726979.2025.03.007

0引言

開展海域動態監視監測是全面貫徹落實“二十大”關于發展海洋經濟、保護海洋生態環境、加快建設海洋強國的具體實踐。山東省在近些年建立海域有償使用制度，根據“保護優先、產權明晰、權能豐富、規則完善”的整體原則，保障了多項國家重大項目的實施和海域管理，提升了資源環境承載能力，確定了海洋生態保護紅線［12］。

人工測量、衛星遙感和航空遙感技術是實施海域動態監視監測的常規方式［3］。人工測量精度高，獲得數據更為準確，但是效率較低，在進行大范圍測量作業時受到一定限制［4］。高空衛星遙感可以大范圍和快速的監測海域的使用情況，利用衛星所攜帶的傳感器，記錄各個海域的有關信息數據，在經過一定處理之后，影像數據較好地應用在海域資源的監測和管理中，但是衛星影像的空間分辨率普遍較低，在對重點區域進行海域監視監測中，仍存在一定應用限制［57］。航空遙感的最大優勢是準確度高和使用靈活，但是其存在著成本高和駕駛安全系數低的特點，在海域動態監視監測應用中，仍然不能大規模推廣開來［8］。無人機遙感技術可以有效彌補衛星遙感分辨率不足和航空遙感安全性低的問題，作為快速獲取海域高分辨率影像數據的新途徑［9］，無人機遙感具有低空和超低空的飛行能力，可以快速便捷的獲取海域的影像數據，解決空間分辨率、安全性和飛行成本之間的矛盾，因而在海域動態監視監測應用的領域內有著巨大的潛力［10］。

本研究將聯合衛星與無人機遙感監測平臺，建立衛星和無人機影像協同的智能處理技術，快速實時獲取監視區域內的海域狀況，實現對海域的全方位管控。

1海域監測問題現狀

近年來，近岸海域的圍填海造地活動規模顯著，海洋開發精細化程度較低，海洋產業主要以資源開發和初級產品生產為主導，導致產品附加值不高，產業結構單一化、布局趨同化問題較為嚴重。海洋開發活動主要集中在近岸海域，導致可利用岸線、灘涂空間和淺海生物資源逐漸減少，近岸過度開發的問題日益凸顯。離岸開發尚處于起步階段，開發能力不足的問題較為顯著。入海河流污染物排放總量較大，加之填海等人類活動導致納潮量減少，自然水體交換能力低下等因素的影響，使得渤海灣、萊州灣、膠州灣等海灣及河流入海口附近海域水質惡化趨勢未能得到有效控制。全球氣候變化、不合理的圍填海等開發活動的影響，導致濱海灘涂濕地面積迅速縮減，近岸海域生態功能退化，生物多樣性降低，海水富營養化問題突出，綠潮、赤潮等海洋生態災害頻發，部分海域海洋生態系統受損嚴重。隨著沿海地區經濟社會的快速發展，生產、生活、生態用海需求日益多樣化，供需矛盾日益突出，對傳統海洋資源供給方式提出了新的挑戰。山東省正在構建一個全面覆蓋、統一協調、更新及時、反應迅速、功能完善的海域動態監視監測管理系統，對規劃實施情況進行全面的監測、分析和評估。需要加強沿岸原油碼頭、?；愤\輸、重點航線等環境風險隱患排查，強化事前預防和源頭監管。建立健全海上溢油監測體系，提升風險早期識別和預報預警能力。

2海域動態監測方法概況

衛星和無人機融合的海域動態監測主要依托衛星與無人機遙感監測平臺，建立基于計算機算法與人工解譯相結合的衛星和無人機影像協同的智能處理技術，對海域使用情況、用海項目、用海動態等進行全方位、系統化的監測［1113］。

海域衛星遙感監測平臺采用GF2衛星數據，該衛星數據具有分辨率高、經濟型和準確性的優勢［14］。海域無人機監測系統在多次試驗與探索的基礎上，以固定翼無人機和機載后差分解計算系統作為技術平臺，采用武漢智能鳥無人機有限公司的KC2800無人機，搭載尼康D800相機和武漢際上空間的AG200接收機，組成GNSS航空攝影處理平臺。無人機平臺通過遠程控制，能夠按照預先規劃好的路線，智能、快捷地獲取空間地理信息。

衛星和無人機融合的海域動態監測的內容包括：①對海域空間資源的監視監測，岸線、重點海灣等海域空間，海域形態、面積（長度）、發展現狀和保護現狀；②重點海域監視監測，入海河口、領?；c周邊海域及保護區等重點區域，海域形態、水深地形、發展保護現狀等情況；③區域用海規劃區的監視監測，已實施的區域用海規劃區，其圍海建設進度、建設位置、建設方式、確權用海項目的實施情況以及周邊海域的水深、地形等；④建設項目用海監視監測，已確權的建設用海項目，其用海位置、用海方式、用海面積、建設方式、建設進度，落實用海批復要求；⑤非施工項目用海監視監測，已確權的非建設用海項目的用海位置、用海面積、用海方式、具體用途等內容。

3海域動態監測方法構建

3.1海域背景資料的收集整理

在開展衛星和無人機融合的海域動態監測之前，需要掌握衛星遙感的過境時間和傳感器的重要參數，了解無人機在海域測區飛行時需要滿足的氣象和海洋信息，搜集交通、海洋功能區和島嶼分布之類的信息［15］。無人機在海域測區飛行之前，需要對氣象、海潮信息進行充分分析，搜集目標海域及周邊海域的已有航攝資料，并進行分類整理。依據無人機的已知控制點坐標及相關資料，手機最新交通圖或地形圖、海洋功能區劃及島嶼分布圖等資料。最后，還要收集關于海域氣候變化規律以及重要設施分布的信息，尤其要注意島礁有無重要軍事設施及其行動中是否進行軍事演習，以及禁航通告等［16］。

3.2衛星及無人機數據的獲取

（1）衛星影像數據獲取。 衛星影像數據獲取需要根據海域監視監測的范圍和要求，確定出最佳的衛星的分辨率、覆蓋范圍、重訪周期等因素；接下來搜集衛星的過境時間和拍攝角度信息，按照監測計劃，選取合適的衛星影像數據［17］。在本研究中，選取GF2為衛星影像數據源，該衛星是中國自主開發設計的高分辨率對地觀測衛星，衛星影像的全色波段的空間分辨率達到1 m，在2～4天即有一次重訪，衛星數據獲取自陸地觀測衛星數據平臺（https：//data.cresda.cn/#/2dMap）。

（2）無人機數據獲取。 在海域衛星遙感監測監視無法實現的區域，利用無人機拍攝的方式進行輔助。在衛星影像分析有疑問的海域圖斑，以及野外拍攝發現分類錯誤的海域圖斑，都需要利用無人機進行影像采集和解譯。在無人機遙感影像獲取過程中，需要根據任務需求，結合監測內容編制監測實施計劃，不同的監測任務，開展無人機的遙感監測［18］。

（3）遙感影像的獲取與處理流程。 在無人機遙感對海域監視監測中，主要依據以下步驟：首先是測區資料收集和航線規劃，無人機航拍片重疊度、像片傾角、航攝高程等參數，綜合測區情況設置，飛行路線按照飛行任務和《低空數字航攝測量外業規范》進行規劃；接下來是對地面控制點的布設、測量，像控點首先要盡可能均勻地分布在測區內，其次選取特征位置上的特征點；最后如果平面點和高程點在同一位置，航線或者像對相鄰的控制點盡可能選擇平高點。最后是數據的采集和質量評價，架好無人機控制地面站，進行詳細的飛行前檢查，確保無人機在航拍時能夠正常監測到飛行狀態實時情況，并在飛行結束后下載飛行 POS 相關資料，圖片資料等。檢查收集數據的質量是否符合要求，確認影像和 POS 數據是否完整，并用快速拼圖軟件拼接出整個測區的圖片，刪除有陰影、云霧等影響質量的影像［19］，基本流程具體如圖1所示。

3.3數據處理及結果輸出

基于衛星和無人機聯合的海域動態監測方法，提取用海類型和用海方式等信息。具體處理流程為：收集處理的衛星遙感影像進行填海造地、構筑物、圍海、開放式、其他方式5個一級用海方式和20個二級用海方式的目視解譯，并判斷其屬于漁業用海、工礦通信用海、交通運輸用海、游憩用海、特殊用海、其他用海6個一級類和16個二級類的用地用海類型；然后，基于衛星遙感影像構建解譯標志庫，進而對作業區遙感影像進行目視解譯，并對圖斑賦屬性；最后進行信息和分類數據的質量檢查。

3.3.1衛星數據和無人機數據處理

（1）衛星數據處理。 用于海域動態監測的衛星影像數據需要經過大氣校正、幾何校正、拼接鑲嵌和圖斑處理等操作，得到的數據可用于海域使用現狀和海域權重的分析，也為接下來與無人機遙感的監測結合提供了數據基礎［20］。

衛星影像的大氣校正對影像中大氣散射和吸收效應進行糾正［21］。大氣校正是遙感影像處理的重要步驟之一，利用大氣校正可以消除大氣對影像特征信息的影響。衛星影像的幾何校正是指影像中的像元位置與地表真實位置的信息匹配與校正，以保證影像的幾何精度和幾何一致性，方便后續的處理操作，本研究中采用的是基于數字高程模型（DEM）的校正方法［22］。

在鑲嵌時，盡可能保留時相新、云霧量少、質量好的影像。同期成果影像質量好的成果優先于質量相對差的成果（影像質量包括光譜信息、噪聲、斑點、飽和度、云雪覆蓋等方面）；時相相同或相近的鑲嵌影像紋理、色彩應大致相同、自然過渡；時相差距較大、地物特征差異明顯的鑲嵌影像，允許存在光譜差異，但同一地塊內的光譜特征應盡量一致（鑲嵌線一般為山脊、河流、溝渠、田埂等線狀地物走向），成果數據需進行接邊檢查；鑲嵌影像應保證色調均勻、反差適中，接邊時應保證有10～50個像素的重疊帶，重疊帶不應出現明顯的模糊或重影；相鄰影像的色調應當相近或一致。當同一海域涉及多種分辨率影像時，應分別按各自分辨率影像進行鑲嵌。最后進行接邊、范圍和數據的檢查和質量評估［23］。

（2）無人機數據處理。 無人機遙感影像處理是海域監視監測中的核心工作。處理過程主要依靠若干商業軟件完成，例如Context Capture、Pix4Dmapper等軟件。影像處理過程主要包括數據預處理（影像格式轉換，POS和相片對應等）、空三處理、模型運算、DSM和DOM生成、鑲嵌勻色等工作。

（3）數據融合技術優化。 數據融合技術優化的方法可以從多個層面進行，包括預處理、特征級融合、決策級融合等。

數據預處理是數據融合的首要步驟，其目的是提高數據挖掘的質量并降低實際挖掘所需的時間。預處理方法主要包括：數據清理、數據集成、數據變換、數據歸約、數據離散化與概念分層。在對圖像進行初步處理后，采用直接將不同模態的特征連接成單個高維特征向量的方法從中提取出關鍵特征，并對這些特性進行融合［24］，在特征提取階段，結合衛星和無人機數據的特點，提取互補特征，例如利用衛星數據的大范圍覆蓋能力和無人機數據的高分辨率特性。決策級融合是在各個獨立模型或傳感器完成決策后，結合這些決策結果做出全局的最優決策的方法，在分類和解譯階段，結合兩種數據的分類結果，通過投票、貝葉斯方法或神經網絡等算法進行決策融合，提高監測的準確性。

3.3.2深度學習與分類相融合的信息提取

基于處理后的衛星數據和無人機數據，結合輔助數據選取合適的訓練樣本和測試樣本，輸入卷積神經網絡和支持向量機分類器進行學習和分類，提取海域動態監測圖斑（圖2），具體處理過程為：首先需要對圖斑矢量化勾繪，要求圖斑閉合，公共邊只需矢量化一次，層內要素不存在自相交、重疊、空隙等情況，在對數據采集、編輯完成后，應使線條光滑、嚴格相接、不得有多余懸線，數據建立拓撲關系，不允許有拓撲錯誤。接下來，根據影像特征，結合測量指標進行圖斑解譯、分類及人工勾繪的標準執行，保證不同用海方式及類型勾繪結果不重不漏。最后，勾繪過程中進行拓撲檢查和質量評價［25］。

（1）基于決策融合規則的海域信息確定。 將支持向量機（Support Vector Machines，SVM）和卷積神經網絡（CNN）的分類結果進行疊加分析，地類屬性相同的區域進行保留，地類屬性不同的區域根據輔助數據結合人工經驗判斷，由此保證分類結果的準確性。如圖3所示，假設共有3個用海類型分別為漁業基礎設施用海、工業用海、港口用海，地類編碼分別為1、2、3。當SVM和CNN的分類結果相同時，保留分類結果，當SVM和CNN的分類結果不相同時，結合輔助數據和外業核查進行人工解譯，提高人工解譯精度和判讀速度。

（2）成果檢驗。 將實驗分類結果與利用傳統方法提取的海域數據進行成果對比檢查，根據對比檢查結果不同部分，利用最新影像數據對檢查結果不同部分進行質量檢查、修正和海域屬性數據的錄入工作。

4海域動態監測方法應用

4.1應用區域概況

為驗證衛星和無人機融合的海域動態監測方法的實際應用能力，研究選擇山東省近海區域作為驗證對象和應用示范區。山東省近海區域位于我國東部沿海區域，與黃海和渤海交接，海岸線較長，地勢表現較為平坦。山東省近些年大力發展海洋經濟，對近海海域的資源利用和發展管理提出了更高的要求，因此對山東海域動態使用情況實施監視監測已經迫在眉睫。

4.2海域監視監測情況

基于構建的衛星和無人機融合的海域動態監測方法，選擇2022年1月份的衛星遙感影像和低空無人機遙感影像，利用衛星和無人機影像協同的智能處理技術，開展山東省海域動態監測，最終形成山東省海域分布圖、山東海域使用現狀分布圖和山東省海域權屬分布圖（圖4、圖5、圖6）。通過人工隨機現場抽查結果比對，提取的結果準確率達到92%左右，達到預設的各項精度指標，符合預期要求。

5討論

本研究針對傳統海域監視監測中存在的精度低和時效性不強的問題，提出了基于衛星和無人機融合的海域動態監測方法，并在山東海域進行了驗證和示范應用。對開展海域使用監測的衛星遙感監測與無人機現場監測相結合的內容與方法進行了分析和歸納，并以山東海域為例，對海域資源監管中衛星與無人機遙感聯合技術的應用方法與內容進行了闡述。

（1）衛星和無人機技術可以在海域資源監管中發揮其靈活機動、高效、高精度、大范圍監控的優勢，為海域監視監測提供支持。

（2）衛星和無人機融合的海域動態監測方法能夠為海域使用現狀年度變更調查、國家重大戰略項目用海動態監視監測和海域圍填、疑似海域的用海現場核查、海洋資源開發管理決策依據等提供技術支持。

（3）通過衛星遙感和無人機遙感的結合，可以獲取更高分辨率的海域影像數據，彌補單一衛星遙感分辨率不足的問題。衛星遙感的大范圍監測能力與無人機的靈活性相結合，實現了對海域使用情況的快速實時獲??；無人機低空飛行能力使得在重點區域的監測更為精確，提高了監測數據的空間分辨率，且能夠快速響應，對特定區域進行實時監測，相較于人工測量和傳統航空遙感，大幅縮短了監測周期。

（4）通過智能處理技術，對海域使用情況、用海項目、用海動態等進行全方位、系統化的監測，提高了監測結果的準確性和可靠性，人工解譯與計算機算法相結合的方法，提高了監測數據的準確性和解譯的效率。

6展望

隨著衛星和無人機融合技術在海域動態監測領域的深入應用，未來有望實現更高效、更精準的海洋資源管理。該技術結合了衛星的大范圍監測能力和無人機的高分辨率、靈活性，不僅提高了監測數據的空間分辨率，還縮短了監測周期，提升了響應速度。預計這項技術將進一步優化，通過智能化處理技術，實現對海域使用情況的全方位、系統化監測，為海洋資源開發、管理和保護政策的制定提供更有力的數據支持和決策依據。同時，該技術的應用也將推動海洋經濟的可持續發展，保護海洋生態環境，為建設海洋強國貢獻力量。

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Study and Application of Maritime Dynamic Monitoring Method Based

on Satellite and Unmanned Aerial Vehicle

GUAN Chun'an NI Yuanlong GAO Wei LI Wenteng

（1.Shandong Academy of Land Spatial Data and Remote Sensing Technology，Shandong Ji'nan 250000，China；2.Shandong Yuanhong Surveying Planning and Designing Limited Corporation，Shandong Ji'nan 250000，China）

Abstract：Artificial measurement， satellite remote sensing and aerial remote sensing are commonly used methods for conducting maritime surveillance and monitoring. However， they have obvious shortcomings in terms of accuracy and timeliness. There is an urgent need for an efficient， high-precision and wide-ranging maritime surveillance technology. Therefore， this study proposes a combined approach of satellite and unmanned aerial vehicle （UAV） remote sensing for maritime surveillance and monitoring. It utilizes satellite remote sensing platforms to monitor the condition of large maritime areas and constructs a regional detection technology for detecting abnormal use of maritime areas. It also synergistically uses remote sensing intelligent computing methods of low-altitude UAV imagery to quickly and real-time acquire information on maritime use and ownership in the surveillance area， and achieve comprehensive control over the utilization of the jurisdictional maritime areas. The combined approach of satellite and UAV remote sensing constructed in this study can provide theoretical basis and methodological support for the formulation of policies for the development， management， and protection of marine resources.

Key words：Sea area; dynamic monitoring system; unmanned aerial vehicle