基于深度学习的西沙永乐群岛珊瑚礁遥感信息提取

2022-11-24马珍妮邹亚荣朱海天崔松雪

应用海洋学学报 2022年4期

马珍妮，宋妍*，邹亚荣，朱海天，崔松雪

(1.中国地质大学(武汉)地理与信息工程学院，湖北武汉 430074；2.国家卫星海洋应用中心，北京 100081)

珊瑚是一种重要的生物群落，拥有较高的初级生产力[1]。造礁珊瑚通过分泌碳酸钙产物形成珊瑚礁，珊瑚礁生态系统在保护生物多样性以及维持海洋生态平衡中扮演着重要角色。同时，珊瑚礁对环境变化极其敏感，作为全球变化最先响应的受体，珊瑚礁长期以来都是全球变化的重点研究对象，受到国际社会的高度关注[2]。

珊瑚岛礁地貌是生物地貌与动力地貌两种地貌的叠加与共存[3]。曾昭璇(1982)[4]、赵焕庭等(1996)[5]以及孙宗勋等(1996)[6]海洋地貌学者结合实地考察，从珊瑚礁的侵蚀、堆积地貌特征等角度对珊瑚礁地貌进行了分类。遥感作为宏观、实时、高效的对地观测技术，已经被广泛应用于珊瑚礁地貌监测与制图研究中。多光谱卫星传感器能有效探测到浅水珊瑚礁区的位置，地貌结构复杂的珊瑚岛礁在多光谱卫星影像上有显著反映。目前，已有多种基于多光谱遥感影像的地物分类算法，用于提取珊瑚礁的地貌与地表覆盖等信息，这些方法可以有效揭示珊瑚礁的生长发育状况[7-16]。

遥感数据的选择是影响地貌信息提取结果的一个重要因素。现阶段的珊瑚岛礁地貌信息遥感提取研究主要基于高空间分辨率数据，利用这些高分辨率影像进行地貌信息解译能够划分出精细的地貌类型[3]。不过由于此类影像幅宽较小，难以实现大范围地貌信息的同时获取，且以往精细化地貌类型分类方法的自动化程度较低，无法满足大范围同步监测的业务化需求。相比之下，中分辨率卫星数据[如国产海洋一号C卫星(HY-1C)]具有幅宽大、重访周期短的特点，在1∶1 000 000至1∶500 000的比例尺上能有效地体现出珊瑚礁的地貌信息。

珊瑚岛礁地貌信息的自动提取方法可以概括为两大类，一是面向对象的图像分析法(object-based image analysis，OBIA)[9-12,17-18]。二是传统的监督分类算法，如最大似然法、支持向量机(support vector machine,SVM)等[9,11-12,19-20]。面向对象的图像分析法在地貌信息自动提取领域取得了良好的效果，属于该领域的重点研究方向[21]。传统基于像元的机器学习分类算法中，SVM以统计学理论为基础，具有原理简单、清晰的优点，是处理小样本机器学习问题的典范[22]。然而，随着计算机计算能力的提升以及大数据时代的到来，深度学习在遥感影像分类领域得到更成功的应用。相较于传统的像素级学习机器，基于深度学习的像素级语义分割模型提供了一种多层次化学习机制，通过多层处理，用简单的模型可以完成复杂的分类任务，经训练的深度学习模型具有基于多次迭代的增强学习能力以及对于相似任务的迁移能力[23]。目前，作为图像像素级语义分割领域最成功的深度学习网络之一，全卷积神经网络(fully convolutional neural networks，FCNN)已在国内外研究范围内被用于珊瑚礁的信息提取中。King等(2018)利用深度学习方法对水下拍摄的珊瑚礁图像进行种属特征分类，得出全卷积神经网络分类效果优于支持向量机方法的结论[24]。Li 等(2020)利用U-Net全卷积神经网络模型(简称U-Net模型)，以千年珊瑚礁计划提供的珊瑚礁覆盖范围为样本，得到了全球珊瑚礁概率分布地图[25]。González-Rivero等(2020)使用全球珊瑚礁监测数据集，评估了利用卷积神经网络进行图像自动分析的性能，得出深度学习方法在性能上优于浅层学习方法(SVM)的结论[26]。上述研究表明U-Net等语义分割模型在珊瑚礁信息提取上具备明显优势，但目前尚未有学者基于U-Net模型进行珊瑚礁的地貌信息提取研究。

本研究选取我国南海西沙群岛永乐环礁作为实验区域，期望基于中等空间分辨率HY-1C卫星数据，构建具有生态指示作用的珊瑚岛礁地貌分类体系，并结合U-Net网络构建具有较强泛化能力的珊瑚礁信息提取模型，为南海典型岛礁地貌信息提取研究提供基础。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

环礁是我国南海主要珊瑚礁类型，研究区位于永乐环礁、盘石屿和玉琢礁，是西沙群岛的重要组成部分，永乐环礁上洲、岛、门、礁地貌齐全，是典型的成熟环礁[4]。永乐环礁(16°27′N—16°36′N，111°33′E—111°48′E)位于中国西沙群岛西部，是永乐群岛的主体和中心，其面积约为300 km2，是西沙群岛中面积最大的环礁。盘石屿与玉琢礁为封闭性的环礁，盘石屿(16°02′N—16°05′N，11l°45′E—11l°50′E)位于永乐环礁的南部，玉琢礁(16°19′N—16°22′N，11l°57′E—112°06′E)位于永乐群岛东南部，呈长椭圆形。

1.2 数据来源

本研究数据来源于HY-1C卫星上携带的海岸带成像仪，海岸带成像仪主要用途是对海岸带及海洋环境进行实时监测。该卫星覆盖周期为3 d(单颗卫星)，星下点地面像元分辨率≤50 m，幅宽≥950 km，成像仪波段信息如表1所示。

表1 HY-1C卫星海岸带成像仪波段信息Tab.1 Band informations of coastal zone imager by HY-1C

珊瑚岛礁在HY-1C影像上特征明显，蓝、绿波段穿透力强，能够探测到水下较深的地貌带，红、近红外波段对沙滩、植被的识别具有很大优势。以西沙群岛的永乐环礁为例，它们的各波段影像图如图1所示。

在潮汐效应作用下，不同成像时期的水体对电磁波的吸收程度存在差异。因此本研究输入多时相遥感影像，促使U-Net模型充分学习珊瑚岛礁地貌在不同潮高下的特征反映，加强模型对珊瑚礁地貌特征的学习，提高模型的准确度和鲁棒性。

图1 实验区域各波段影像Fig.1 Images of each waveband in the experimental area

实验共采用2020年3—12月成像的15景HY-1C数据。其中9景影像作为训练样本，用以训练深度学习模型；3景影像作为验证样本，用以验证模型精度；余下3景作为测试样本，用于测试模型的时空泛化能力。具体数据信息见表2。

表2 影像信息Tab.2 Image information

1.3 珊瑚岛礁地貌信息提取

为去除大气影响，本研究选用经过大气校正处理的L1C级产品进行辐射定标处理，并剪切出研究区。在此基础上，基于珊瑚岛礁地貌学知识，结合HY-1C影像上各地貌类型的遥感表现特征及生态监测指示作用进行分析，建立基于HY-1C遥感数据的地貌分类体系。最后，以永乐环礁作为研究区域构建深度学习训练样本，利用U-Net模型训练网络，并运用训练好的网络模型分别对永乐环礁、盘石屿与玉琢礁进行分类，得到模型时空泛化结果。

1.3.1 基于HY-1C卫星数据的地貌分类体系对HY-1C卫星携带的海岸带成像仪数据进行反射率处理，将辐亮度(DN值，单位为W·m-2·μm-1·Sr-1)转化为校正后反射率(ρ)。

(1)

式(1)中：π为圆周率，取3.141 5，L表示辐射率(W·m-2·μm-1·Sr-1)，L=a·DN+b，a和b为定标系数，可于HY-1C卫星L1A数据中查看，d为日地距离(m)，可于HY-1C卫星L1A、L1B数据查看；F0为大气层外太阳辐照度(W·m-2·μm-1)，可于L2A、L2B或L2C数据中查看；θ0为太阳天顶角。

将校正后反射率转化为遥感反射率(Rrs)。

(2)

t0=exp[-0.5τr/cosθ0]

(3)

其中τr为瑞利光学厚度(μm)，计算公式为：

τr=0.008 569λ-4×(1+0.0113)λ-2+

0.000 13λ-4

(4)

式(2)至(4)中：t0表示大气分子的大气漫射透过率，λ表示波长(μm)。

基于公式(1)至(4)将HY-1C海岸带成像仪获取的原始DN值转化为地表的遥感反射率，获取各地貌类型典型像素反射率。

本研究依据曾昭璇[4]对于我国典型环礁地貌的研究，将环礁自外缘向中心依次划分为礁前斜坡、礁盘、潟湖、门。其中，潟湖与门两种地貌带在遥感影像上无法解译。参考董娟等(2020)[10]对于珊瑚礁地貌划分生态意义的研究，将礁盘进一步划分为珊瑚丛生带、珊瑚沉积区、潟湖坡、次成潟湖、潮间带浅滩。礁盘是珊瑚生长及生物碎屑堆积的主要区域，当堆积物超出一定范围后形成沙洲，进一步发育可形成灰沙岛，灰沙岛上土地利用类型主要为植被。依据HY-1C遥感影像对珊瑚礁的表达能力与制图规范，本研究将沙洲、潮间带浅滩合并为沙滩。

各地貌单元不同波段反射率特征见图2。礁前斜坡发育于礁盘外围，受水体吸收影响，各波段光谱反射率均不超过0.05。珊瑚丛生带光谱曲线形态与珊瑚沉积区相似，但其各波段反射率均低于珊瑚沉积区。潟湖坡在绿波段与红波段的反射率差异最大。次成潟湖各波段光谱反射率与礁前斜坡接近，而其绿波段反射率值略高于礁前斜坡，且其上有点礁分布，纹理特征明显。植被的反射率在红波段到近红外波段斜率最大。沙滩各波段反射率明显高于其他地貌类型。

图2 HY-1C 海岸带成像仪各地貌类型光谱反射率Fig.2 Spectral reflectance of each geomorphology type by HY-1C coastal zone imager

结合历史调查资料，采取人机交互方式，以手动标记像元方式制作训练样本集，永乐环礁地貌解译及其像元标记结果如图3所示，平均每景数据不同地貌类型标记像元数量情况见表3。

图3 永乐环礁地貌解译及像元标记图Fig.3 Interpretation and label map of geomophology in Yongle Atoll图例仅用于像元标记图。

表3 标记像元数量Tab.3 Number of tagged pixels

综上，建立基于HY-1C卫星数据的珊瑚岛礁地貌分类体系，各地貌类型真彩色影像解译标志及其对珊瑚礁生态系统监测的指示作用如表4所示。

1.3.2 基于U-Net模型的珊瑚礁地貌信息提取深度学习方法对样本数量需求大，而目前还没有可以提供珊瑚礁地貌类型的公开数据集。同时，手动标记样本数据耗时费力。针对上述情况，本研究以U-Net[27]作为基础模型，在训练时以像素为单位输入训练样本，以此满足样本数量需求。

表4 基于HY-1C卫星数据的地貌分类体系Tab.4 Geomorphology classification system based on HY-1C satellite data

续表

本研究所采用架构包含向下采样与向上采样两部分，下采样过程有效捕捉图像上下文信息。上采样旨在恢复像素尺寸，能够更为精准地定位分割位置。上下采样的学习结果相连接，构成U形结构。在训练过程中，考虑到用于训练的原始影像尺寸较小，因此本研究对原U-Net架构级别数与层数进行调整，采用了“4个级别”和“20个卷积层”，使用patch大小为284×284和4个波段，U-Net模型架构如图4所示。

图4 U-Net模型架构Fig.4 U-Net model framework

2 结果与讨论

2.1 研究区域分类结果与分析

通过对模型的训练和分类，得到西沙永乐环礁(2020年11月19日成像)地貌遥感信息提取结果对比图(图5)。选用制图精度、用户精度、Kappa系数与总体分类精度作为评价指标，根据历史调查资料建立的标签数据，对分类结果进行精度评定(表5)。U-Net方法的Kappa系数为0.790 3 ，总体分类精度达到83.21%。相比之下，SVM方法的Kappa系数为0.606 0，总体分类精度为70.12%。实验结果表明，U-Net模型的总体训练精度高于SVM方法。

图5 基于U-Net和SVMG两种方法的永乐环礁地貌分类结果Fig.5 Classification results of Yongle Atoll geography based on U-Net and SVM methods

表5 U-Net和SVM两种方法的分类精度Tab.5 Classification accuracy of U-Net and SVM methods

利用误差矩阵进一步分析误差来源(表6)。在整体分类结果中，次成潟湖与植被两种地貌类型分类精度均高于90%，次成潟湖的高精度体现了HY-1C海岸带成像仪的蓝波段对水下地形的强探测能力以及U-Net模型的强监督学习作用，而植被的高分类精度主要与其自身独特的物理特性有关。潟湖坡、礁前斜坡与珊瑚沉积区3种地貌类型分类精度均高于80%，3种地貌类型之间存在错分现象，结合图6中分类细节图进行分析，发现错分区域位于不同地貌带的过渡区域。上述现象表明，在中等空间分辨率遥感数据背景限制下，地貌提取结果会不可避免地存在地物混淆现象。珊瑚丛生带与沙滩的分类精度较低，分别为78.40%与74.49%，可能与样本数量相对较少有关。同时，研究发现，模型极易将珊瑚丛生带错分为珊瑚沉积区。实际上，珊瑚沉积区上也覆盖少量珊瑚，到达一定覆盖比例即转化为珊瑚从生带，而由于遥感手段无法准确量化珊瑚覆盖率，两者之间界限难以确定，因此以人工手动标记样本为参考计算的珊瑚丛生带提取精度较低。

表6 U-Net方法误差矩阵Tab.6 Error matrix of U-Net method

续表

图6 U-Net和SVM两种方法的分类结果细节对比Fig.6 Comparison of classification results of U-Net and SVM methods in details图(a)、(b)、(c)分别为羚羊礁的原始影像、U-Net方法分类结果以及SVM方法分类结果；(d)、(e)、(f)分别为石屿一部分的原始影像、U-Net方法分类结果以及SVM方法分类结果；图例为(b)、(c)、(e)、(f)的图例。

2.2 时空泛化能力分析

本研究所采用的U-Net方法具备时空泛化能力，即标记并训练某个区域的地貌信息得到的模型，可以直接应用于其他相似珊瑚岛礁的地貌信息提取。为此，研究选择永乐环礁附近的盘石屿以及玉琢礁测试模型时空泛化能力，上述两个珊瑚礁并未参与模型的训练，两珊瑚礁上均包含礁前斜坡、珊瑚丛生带、珊瑚沉积区、潟湖坡、次成潟湖以及沙滩共6种地貌类型，相比永乐环礁，盘石屿与玉琢礁上未发育灰沙岛，沙滩类型基本表现为潮间带浅滩。盘石屿位于永乐环礁南部，距其53 km，玉琢礁位于永乐环礁东南部，距其41 km。盘石屿与玉琢礁的影像成像时间分别为2020年3月21日与2020年3月9日。

分类结果如图7所示。精度评价内容与方法同上，评价结果见表7。盘石屿与玉琢礁的总体时空泛化精度分别为80.61%、80.49%，各地貌类型均能被有效提取，地貌单元呈现完整。说明本研究训练的U-Net模型具备良好的时空泛化能力，总体表现稳定。值得注意的是，珊瑚丛生带的泛化结果并不理想，这可能是该类型样本数量占比较少且分布不集中，导致模型学习不充分的结果。