基于谷歌地球引擎平台的海上养殖信息提取方法研究——以福建省平潭县为例

作     者：闫锦崴 郑蔚恒 于鹏 YAN Jinwei;ZHENG Weiheng;YU Peng

作者机构：厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024 自然资源部空间海洋遥感与应用重点实验室北京100081 

出 版 物：《应用海洋学学报》 (Journal of Applied Oceanography)

年 卷 期：2024年第43卷第2期

页      面：360-370页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：福建省自然科学基金(2021J05259) 厦门理工学院高层次人才项目(YKJ21009R)。 

主　　题：海洋物理学 谷歌地球引擎 海上养殖区提取 Sentinel-1/2 随机森林分类 平潭县 

摘      要：海上养殖业对粮食安全有着至关重要的作用。然而,海上养殖的无序扩张和开发,阻碍了海上交通,同时也造成了海洋环境问题。为及时、准确地获取海上养殖信息,满足海岸带调查以及推进海上养殖规范化、科学化,提出一种基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台实现长时间序列下海上养殖区信息快速提取的方法。本研究构建了一个基于随机森林分类的海上养殖区信息提取模型,该模型综合利用了Sentinel-1卫星SAR影像数据的VV和VH极化波段,以及Sentinel-2卫星的多光谱影像数据。此外,模型还融合了4个用于增强养殖区特征的指数,以提高养殖区域信息提取的准确性和效率。这种方法的应用旨在优化海上养殖区的识别过程,通过精确分析和利用不同数据源的互补优势,展现了遥感技术在海洋养殖监测领域的巨大潜力。本研究对2017—2021年平潭县海上养殖区域进行判定与提取,实验结果表明,以养殖密度较低,养殖特征不明显为特征的海上养殖区,基于GEE平台的海上养殖区信息提取方法精度在90%以上,表明在复杂水体背景下对养殖区快速识别取得较好的效果,可为海上养殖科学规划与规范化管理提供有效的参考依据。