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  • ISSN 1007-6336
  • CN 21-1168/X

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三沙湾海上水产养殖面积遥感监测与评价

薛梅 陈芸芝 田昕 闫敏 张兆鹏

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三沙湾海上水产养殖面积遥感监测与评价

    作者简介: 薛梅(1991-), 女, 福建平潭人, 在读硕士, 主要从事遥感定量反演、土地利用分类识别等研究, E-mail:shemayxm@163.com;
  • 基金项目: 中央引导地方科技发展专项(2017L3012);国家自然科学基金(41401488);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(CAFYBB2017QC005)
  • 中图分类号: X834;X87

Detection of marine aquaculture in Sansha bay by remote sensing

  • 摘要: 针对三沙湾海域的海上养殖区域不断扩张问题,监测海水养殖面积在海洋渔业管理中发挥着重要作用,也为海水养殖业的发展强度评估提供了有效的手段。在此基础上,本文利用不同期的Landsat TM/OLI遥感影像,通过支持向量机分类法提取和统计2003、2005、2008、2011、2013、2014和2016年三沙湾海域的海水养殖面积,并使用不同的面积扩张指标来评估研究区海水养殖的扩张强度。结果表明:(1)2003-2016年间,三沙湾海域的网箱和藻类养殖区面积扩张迅速,扩张速度分别为1.7 km2/a和9.3 km2/a;(2)2016年三沙湾海上养殖总面积达160 km2,超过三沙湾海域计划海水养殖量的21.2%;(3)2003-2016年间,网箱、藻类养殖区面积不同时期的扩张强度差异较大,且网箱养殖区范围由大陆、岛屿沿岸向深水区域发展,而藻类养殖区扩张范围几乎覆盖整个海域。
  • 图 1  研究区地理位置

    Figure 1.  The study area location

    图 2  分类结果精度验证

    Figure 2.  The accuracy verification of classification results

    图 3  2003—2016年海上水产养殖区域分类结果

    Figure 3.  Marine aquaculture region classification results from 2003 to 2016

    图 4  各年份网箱养殖区和藻类养殖区面积统计

    Figure 4.  Area chart of cage aquaculture area and algae culture area

    表 1  遥感影像数据源具体情况

    Table 1.  The data information of remote sensing

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    表 2  研究区影像的分类体系

    Table 2.  The classification system of image in the study area

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    表 3  三沙湾海域海水养殖区扩张变化分析

    Table 3.  Change analysis of Sansha bay's mariculture expansion

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  • [1] 刘育莎.福建三沙湾、兴化湾饵料浮游动物主要生态特征及次级产量的初步估算[D].福建: 厦门大学, 2009.
    [2] 刘剑锐, 黄英钜.福州港三沙湾外水域通航安全规划的思考[J].中国港口, 2016(3):50-52, 58. doi: 10.3969/j.issn.1006-124X.2016.03.026
    [3] 李新国, 江南, 杨英宝, 等.太湖围湖利用与网围养殖的遥感调查与研究[J].海洋湖沼通报, 2006(1):93-99. doi: 10.3969/j.issn.1003-6482.2006.01.014
    [4] HOSSAIN M Z, TRIPATHI N K.Monitoring near-shore and insular marine protected area network using Landsat, ASTER and IKONOS images[J].International Journal of Imaging and Robotics, 2010, 3(S10):58-75.
    [5] FERREIRA M A, ANDRADE F, CARDOSO P, et al.Coastal habitat mapping along the Tanzania/Mozambique Transboundary area using Landsat 5 TM imagery[J].Western Indian Ocean Journal of Marine Science, 2010, 8(1):1-13.
    [6] 王建步, 张杰, 陈景云, 等.近30余年辽河口海岸线遥感变迁分析[J].海洋环境科学, 2015, 34(1):86-92.
    [7] 马艳娟, 赵冬玲, 王瑞梅, 等.基于ASTER数据的近海水产养殖区提取方法[J].农业工程学报, 2010, 26(S2):120-124.
    [8] 蔡清海, 杜琦, 钱小明, 等.福建省三沙湾海洋生态环境质量综合评价[J].海洋学报, 2007, 29(2):156-160. doi: 10.3321/j.issn:0253-4193.2007.02.020
    [9] 赖永树, 陈庆荣.三沙湾水产养殖业协调发展的思路和建议[J].吉林农业, 2014(5):53. doi: 10.3969/j.issn.1674-0432.2014.05.043
    [10] 卢业伟, 李强子, 杜鑫, 等.基于高分辨率影像的近海养殖区的一种自动提取方法[J].遥感技术与应用, 2015, 30(3):486-494.
    [11] 王修信, 吴昊, 卢小春, 等.利用混合像元分解结合SVM提取城市绿地[J].计算机工程与应用, 2009, 45(33):216-217.
    [12] 周晓宇, 陈富龙, 姜爱辉.基于SVM雷达卧龙大熊猫栖息地森林成图[J].国土资源遥感, 2017, 29(3):85-91.
    [13] 李玲, 王红, 刘庆生, 等.基于纹理特征和支持向量机的ALOS图像土地覆被分类[J].国土资源遥感, 2011, 23(4):58-63.
    [14] 王养廷.基于SVM的遥感图像自动分类研究[J].计算机仿真, 2013, 30(6):378-381. doi: 10.3969/j.issn.1006-9348.2013.06.087
    [15] 廖从健, 黄敬峰, 盛莉, 等.基于遥感的杭州城市建成区扩展研究[J].城市发展研究, 2013, 20(6):58-60. doi: 10.3969/j.issn.1006-3862.2013.06.009
    [16] 朱峰, 石志洲, 凌信文, 等.宁德三沙湾网箱养殖与环境质量的关系[J].海洋通报, 2013, 32(2):171-177.
    [17] 柯才焕.我国鲍鱼养殖产业现状与展望[J].中国水产, 2013(1):27-30. doi: 10.3969/j.issn.1002-6681.2013.01.010
  • [1] 钟超孙凯峰廖岩綦世斌陈清华尹倩婷徐敏 . 广东流沙湾海草分布现状及其与不同养殖生境的关系. 海洋环境科学, 2019, 38(4): 521-527. doi: 10.12111/j.mes20190406
    [2] 胡克勇耿润田沈飞飞武曲郭忠文 . 一种通用的海洋环境监测系统设计方法. 海洋环境科学, 2019, 38(4): 628-633. doi: 10.12111/j.mes20190422
    [3] 崔丽娜徐韧 . 两台多参数水质仪在线监测比对结果分析及方法评估. 海洋环境科学, 2019, 38(4): 634-638. doi: 10.12111/j.mes20190423
    [4] 张文斌董昭皆徐书童高丽 . 微生物和藻类分解对荣成天鹅湖沉积物氮磷释放的影响. 海洋环境科学, 2019, 38(4): 561-567. doi: 10.12111/j.mes20190412
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-01-25
  • 录用日期:  2018-04-09
  • 刊出日期:  2019-10-20

三沙湾海上水产养殖面积遥感监测与评价

    作者简介:薛梅(1991-), 女, 福建平潭人, 在读硕士, 主要从事遥感定量反演、土地利用分类识别等研究, E-mail:shemayxm@163.com
  • 1. 福州大学 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室, 福建 福州 350108
  • 2. 中国林业科学研究院 资源信息研究所, 北京 100091
基金项目: 中央引导地方科技发展专项(2017L3012);国家自然科学基金(41401488);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金(CAFYBB2017QC005)

摘要: 针对三沙湾海域的海上养殖区域不断扩张问题,监测海水养殖面积在海洋渔业管理中发挥着重要作用,也为海水养殖业的发展强度评估提供了有效的手段。在此基础上,本文利用不同期的Landsat TM/OLI遥感影像,通过支持向量机分类法提取和统计2003、2005、2008、2011、2013、2014和2016年三沙湾海域的海水养殖面积,并使用不同的面积扩张指标来评估研究区海水养殖的扩张强度。结果表明:(1)2003-2016年间,三沙湾海域的网箱和藻类养殖区面积扩张迅速,扩张速度分别为1.7 km2/a和9.3 km2/a;(2)2016年三沙湾海上养殖总面积达160 km2,超过三沙湾海域计划海水养殖量的21.2%;(3)2003-2016年间,网箱、藻类养殖区面积不同时期的扩张强度差异较大,且网箱养殖区范围由大陆、岛屿沿岸向深水区域发展,而藻类养殖区扩张范围几乎覆盖整个海域。

English Abstract

  • 三沙湾是中国沿海少有的优质深水湾之一,具有发展大型工业港口和综合枢纽港口的有利条件,同时,三沙湾是中国著名、规模最大的黄鱼产卵场,也是福建省最大的黄鱼网箱养殖基地。近年来,三沙湾海上养殖业在当地经济发展中发挥着重要作用[1],但也存在一些不可忽视的问题,如自然资源的过度开发,水质恶化,病害频发,养殖区安置混乱妨碍海上正常航行等[2],海上养殖秩序整治刻不容缓。

    治理海上养殖秩序,离不开对海上养殖区的实时监测。传统的水产养殖监测方法费时费力,不能满足港口综合管理和可持续发展对海洋现势性信息的需求。与常规调查方法相比较,遥感技术具有时效性强、周期短、经济效益大等特点,已被广泛应用于沿海地区的土地利用调查与监测等[3-7]。因此本文充分利用中高分辨率Landsat5 TM和Landsat8 OLI卫星影像,对所获得的不同时期的影像数据进行预处理,结合实地调查资料,将研究区划分为四个分类体系:网箱养殖区、藻类养殖区、水体和其他,通过传统的监督分类方法——支持向量机分类法对2003、2005、2008、2011、2013、2014和2016年三沙湾海域的海上养殖区域进行分类后统计,得到相应年份的养殖区面积。通过分析海上养殖区的时空变化,并使用不同的面积扩张指标来评估不同养殖区的扩张强度等信息,以期为发展健康生态养殖、调整优化养殖布局提供参考依据。

    • 三沙湾海域位于福建省宁德市东南部(119°52′E—120°09′E、26°66′N—26°79′N),横跨霞浦、福安、宁德、罗源等多个辖区(图 1)。东西长45 km,南北宽25 km,总面积约714 km2。三沙湾属中亚热带季风气候,年平均气温14.7℃~19.8℃,水温介于19℃~21℃,年平均降水量1631 mm。

      图  1  研究区地理位置

      Figure 1.  The study area location

      三沙湾(湾内分为三都澳、官井洋、东吾洋等区域)地形口小腹大,是一个十分奇特的海湾,仅南部有一个出水口,宽度仅有2.6 km,湾内的三都澳更是著名的优良港湾[8]。三沙湾深水面积和航道水深都堪称世界之最,还有避风良好、不冻不淤、码头施工便利等许多优点。三沙湾自古以来水质优良,水产资源丰富,是我国著名的大黄鱼产卵场。目前,三沙湾海域共有网箱养殖达27万多箱[8],黄鱼产量占整个宁德黄鱼产量的一半以上,遍布青山、斗帽、三都岛、白匏、鸡公山岛等海域;近几年,鲍鱼的养殖经济效益正好,带动了龙须菜的大面积养殖,同时海域内还广泛养殖海带、紫菜等营养价值较高的藻类[9]

    • 利用不同时期(2003、2005、2008、2011、2013、2014和2016年)的Landsat TM/OLI数据,对三沙湾的海上养殖区进行连续的观测,研究区范围可由1景Landsat影像全覆盖(景行列号为119/41)。网箱养殖区分布位置一般比较固定,与季节无关;而由于夏季(主要为6月)是海带的收获季节,且龙须菜无法在夏季高温环境下生存,因此,为达到监测养殖面积的目的,在选择遥感影像时避开了夏季的影像,共选择7个时相的7景Landsat数据(包括3景Landsat 8 OLI和4景Landsat 5 TM),数据情况如表 1所示。对所有的Landsat影像进行预处理,主要包括辐射校正、大气校正、波段融合和研究区域裁剪等环节,处理过程由ENVI图像处理软件完成。

      表 1  遥感影像数据源具体情况

      Table 1.  The data information of remote sensing

    • 通过2016年3月22日在三沙湾三都澳、吉安岛附近海域的实地调查发现,三沙湾海域海上养殖主要以网箱养殖(黄鱼、鲍鱼等)和藻类养殖(海带、紫菜、龙须菜等)为主。网箱养殖区是由木材和塑料等材料构成的长方形网格,它在图像中呈现为规则亮块。藻类养殖区是属于浮筏养殖,藻类悬挂在100~500 m的缆绳上,缆绳两端由泡沫浮球固定,藻类垂入海面半米处,成百上千条缆绳悬挂着漂浮的藻类在海面上规则排列,组成数千米的条带,在影像上呈现黑色,易于识别。本文根据研究对象将影像分为四大类型,分别是网箱养殖区、藻类养殖区、水体和其他。各地物类型对应的Landsat8 OLI影像(432波段组合)和描述如表 2所示。

      表 2  研究区影像的分类体系

      Table 2.  The classification system of image in the study area

    • 支持向量机(support vector machine,SVM)是一个在模式识别和机器学习领域的成功方法,它能够利用Kernel理论处理线性不可分类别,具有小样本训练、支持高维特征空间的特点[10];其基本思想是在样本空间或特征空间构造出最优超平面,使得超平面与不同类样本集之间的距离最大,从而达到最大的泛化能力[11]。目前,它已广泛应用于各类遥感应用研究中,如遥感图像分类[12-13]、遥感影像分割[14]及混合像元分解[11]等。支持向量机法从功能上分为分类与回归两类,本研究中海上水产养殖信息检测以其分类功能为基础。

    • (1) 养殖区年均扩张速度[15]

      式中:V表示养殖区年均扩张速度;ΔA表示某个时间段养殖区的扩张面积;Δt表示时间段的跨度,以年为单位(下同)。

      (2) 养殖区扩张强度[15]

      式中:ΔSi表示研究区内某研究时间段内养殖区的增长面积;Si则为该研究区总面积。Ii值越大,养殖区扩张强度越大,扩张速度越快,反之则越慢。

    • 将网箱养殖区和藻类养殖区的分类结果分别输出为矢量文件,叠加到原始影像上做对比分析(如图 2所示)。结果表明,养殖区矢量边界与原始影像研究对象的吻合性较好,除了部分岛屿边界错分为网箱养殖区、极小部分的藻类养殖区存在漏分现象外,总体上分类效果良好,满足分类精度要求。

      图  2  分类结果精度验证

      Figure 2.  The accuracy verification of classification results

    • 基于SVM分类法,对2003—2016年研究区的影像进行了分类,并统计不同养殖类型的养殖区面积。图 3为2003—2016年三沙湾水产养殖遥感分类结果。

      图  3  2003—2016年海上水产养殖区域分类结果

      Figure 3.  Marine aquaculture region classification results from 2003 to 2016

    • 对不同期的三沙湾海上养殖区域的分类结果做分类后统计,2003—2016年间网箱养殖与藻类养殖面积及其变化情况如图 4所示。

      图  4  各年份网箱养殖区和藻类养殖区面积统计

      Figure 4.  Area chart of cage aquaculture area and algae culture area

      图 4可知,网箱养殖与藻类养殖面积均逐年增加,且增长较快,但两者增速不同。网箱养殖面积由2003年的6.1 km2增加到2016年的29.2 km2,平均增速为1.7 km2/a,;在2003年,海域内藻类养殖还未开展,而到2016年已增加至130.6 km2,平均增速为9.3 km2/a。截止到2016年,三沙湾内的总养殖面积达到160 km2,超出三沙湾规划养殖面积(132 km2)[10]的21.2%。

    • 为了直观地反映三沙湾海域水产养殖区扩张情况,根据研究区内养殖区扩张强度的差异,分为快速增长(>40%),稳定增长(20%~40%),增长缓慢(0~20%)(如表 3所示)。

      表 3  三沙湾海域海水养殖区扩张变化分析

      Table 3.  Change analysis of Sansha bay's mariculture expansion

      (1) 网箱养殖区扩张强度分析。第一阶段(2003—2008年)网箱养殖区的扩张强度为13.1%,呈现缓慢增长,面积从2003年的6.1 km2到2008年的9.9 km2,共扩张了3.8 km2。五年来,三沙湾的网箱养殖业开始初步发展,并逐渐成为当地经济发展的支柱产业之一[2]。第二阶段(2008—2013年),网箱养殖区扩张强度达到56.7%,呈现快速增长态势,养殖面积在该阶段扩张了16.5 km2,为2008年网箱养殖总面积的1.8倍。在此期间,随着经济的发展和人们的生活水平、消费意识的提升,人们对高营养价值的海鲜类产品(黄鱼和鲍鱼等)的需求不断扩大,导致了网箱养殖区面积的迅速扩张[8]。第三阶段(2013—2016年),网箱养殖区扩张强度下降到9.3%,为三个阶段中的最低水平。这主要是由于第二阶段和第三阶段中网箱养殖区的不断扩张,养殖区养殖密度过高,沿海水质恶化,养殖的死亡率高。网箱养殖大黄鱼等需要人为投喂大量的饵料,以满足鱼类的生长需求,但是投喂的饵料并不能被鱼类全部摄食和吸收,大约只有1/5的饵料能被有效利用,大量的残饵和鱼粪沉降到海底成为海水水质污染的主要来源,造成养殖区有机碳、硫化物等的浓度严重超标[16],进一步加重了三沙湾海域的富营养化程度,引起近年来海区赤潮频发,导致海洋生物死亡率上升,最终导致渔民的海水养殖热情下降。

      总的来说,2003—2016年间,网箱养殖扩张强度变化呈现“缓慢增长(2003—2008)-快速增长(2008—2013)-缓慢增长(2013—2016)”的趋势。

      (2) 网箱养殖区扩张范围分析。比较2003到2016年的网箱养殖区分布可知(图 3),2003年网箱养殖区主要分布于东安岛、青山岛、三都岛、长腰岛及大陆沿岸,零星分布于深水海域;发展至2013年,网箱养殖区域依旧保持围绕岛屿以及大陆沿岸为主,但养殖面积和密度均大幅提高。而到2016年,网箱养殖总面积扩张的同时,大规模密集的养殖区,养殖密度开始下降,这可能是由于三沙湾沿岸网箱养殖密度过大,水质不断恶化,受此影响,养殖户只能选择远离水体流动差、各类污染物滞留的沿岸地区,向深水海域扩张。

      (3) 藻类养殖区扩张强度分析。第一阶段(2003—2008年)中,藻类养殖是从2005年开始发展起来的,到2008年,藻类养殖面积增加了9.5 km2,从2003年到2008年藻类养殖面积呈现缓慢增长,平均增速为1.9 km2/a。在此期间,人们对藻类植物的营养价值缺乏认识,且海上交通不发达,养殖藻类需要相对较高的成本,养殖户们无法从中获取利益,因此藻类养殖在这一阶段还不够发达。第二阶段(2008—2013年),由于海上交通工具的发展及普及,以及公众对藻类营养价值的认可,养殖成本大幅下降,养殖面积迅速扩张,扩张强度达到了38.5%,呈稳步增长态势。第三阶段(2013—2016年),该阶段与网箱养殖扩张情况不同,藻类养殖面积在该阶段仍然保持迅速增长,扩张强度高达54.2%。这主要是由于近几年来,鲍鱼的养殖经济效益正好[17],养殖规模极大,而鲍鱼的食物较为单一,只食用藻类植物。当地渔民通过多年的养殖经验认为,食用龙须菜的鲍鱼能生长的更加肥美,因此,该海域广泛种植龙须菜,可以说鲍鱼产业的发展,带动了三沙湾海域藻类植物的大面积种植。

      总的来说,藻类养殖扩张强度变化呈现“缓慢增长(2003—2008)-稳定增长(2008—2013)-快速增长(2013—2016)”的趋势,即三沙湾海域的藻类养殖区扩张速度越来越快。

      (4) 藻类养殖区扩张范围分析。对比2008与2016年藻类养殖面积可知,2008年藻类养殖区域主要集中在溪南镇与东安岛东部海域、白马镇东部海域以及三都岛南北两侧海域,并以这三块区域为中心集中发展扩散,至2016年,三块区域均有不同程度的增长,其中东吾洋海域的藻类养殖基本覆盖整个海域(图 4),凡是能用来开发养殖项目的海域现在已经基本利用殆尽。

      针对三沙湾海域的海上养殖区域不断扩张的问题,为实现三沙湾港湾新建设、健康生态养殖,现提以下几点建议:注重提高三沙湾港口建设重要性的宣传工作;建设长效监测、监管制度,严格执行海域内的相关规定;建立完善的养殖信息共享服务平台,组织养殖户们参加养殖技术培训、引导养殖户科学安排养殖规模。

    • (1) 利用SVM对Landsat数据进行分类,能有效实现对三沙湾海域网箱、藻类养殖区的提取和动态监测。

      (2) 养殖区面积统计与分析结果表明,近十几年来,三沙湾海域养殖面积不断扩大,网箱与藻类养殖面积分别增加了:23.1 km2和130.6 km2;至2016年,三沙湾内的总养殖面积达到160 km2,超出三沙湾规划养殖面积(132 km2)的21.2%。

      (3) 网箱养殖和藻类养殖在不同时期的扩张强度差异很大,前者经历了从缓慢增长到快速增长再到增速放缓的过程,而后者的增长速度不断加快。且网箱养殖范围由大陆、岛屿沿岸向深水区域发展,而藻类养殖面积扩张范围几乎覆盖整个海域。

参考文献 (17)

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