黄渤海域筏式养殖区与水质信息遥感提取及应用研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 高龙 |
| 答辩日期 | 2023-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 苏红波 |
| 关键词 | 遥感技术 海洋筏式养殖 海洋水质 深度学习 养殖适宜性 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 全球海水养殖产业正处于蓬勃发展阶段，海洋筏式养殖业的快速发展在带来巨大经济效益的同时，也对海洋生态环境、海上交通安全和海洋资源的可持续利用造成了负面影响。由此，准确监测筏式养殖区的空间位置分布和数量变化信息对海洋水产养殖规划及粮食安全评估具有重要意义。此外，近岸海域面临着水质污染风险，这要求相关部门及时掌握养殖海域的水质变化情况，保障海水养殖产业的健康发展。 目前，筏式养殖区的空间定位和水质信息监测仍主要依赖于现场测量、人工采样和实验室分析等手段。这种方法劳动强度大、时间和经济成本极高，已无法满足筏式养殖产业的现代化管理需求。与之相比，遥感技术的出现和快速发展为相关研究提供了不同时空分辨率的遥感影像及衍生数据，其反馈时间短、实时性强、空间范围广、经济成本较低。因此，利用遥感技术对筏式养殖区和水质信息进行提取，可以有效分析当前我国海水养殖产业的发展状况及养殖环境风险。 鉴于此，本研究以我国黄渤海域筏式养殖区和水质信息为研究对象，在分析筏式养殖区和目标水质参数遥感获取机理的基础上，分别从筏式养殖区遥感提取方法构建、海洋水质信息遥感提取方法构建、筏式养殖空间分布现状与水质信息分析、养殖海域水质状况及养殖适宜性评估这四个方面开展研究工作。 本研究的主要结论如下： （1）研究利用高时空分辨率的合成孔径雷达数据，以深度学习算法理论为支撑，开展了面向筏式养殖区空间位置提取的语义分割算法研究，构建了具备高精度和自动化提取能力的遥感提取模型D-ResUnet。实验结果表明，该模型在基于合成孔径雷达影像的筏式养殖区提取任务中具备较好的应用效果和可移植性，其F1精度达到0.93，IoU精度达到0.86。 （2）面向动态变化的海洋水质环境，研究重点关注了四种非光敏水质参数（溶解氧、化学需氧量、无机氮和活性磷酸盐），并利用多源遥感数据和水质监测数据开展了基于多元逐步回归模型、支持向量机模型和随机森林模型的目标水质参数遥感提取模型的构建工作。相关结果显示，基于随机森林模型建立起的水质参数遥感提取模型具备较好的拟合效果和稳定性，其面向溶解氧、化学需氧量、无机氮和活性磷酸盐的模型R2分别为0.71、0.53、0.72和0.58；RMSE分别为0.61mg/L、0.31mg/L、0.07mg/L和0.002mg/L。 （3）基于建立起的模型，研究获取了目标海域2020年、2021年和2022年的筏式养殖分布数据和水质参数分布数据，以及水质参数在2022年季节尺度和月度尺度上的时空分布结果。对筏式养殖数据的分析结果显示，2022年黄渤海域筏式养殖面积为3494.32平方千米，相较2020年增加了约480平方千米；山东省和辽宁省是筏式养殖区面积最多、规模最大、分布最为密集的省份。对水质参数信息的分析结果显示，溶解氧、化学需氧量、无机氮及活性磷酸盐含量在年、季、月尺度上存在较大差异；辽东湾、渤海湾、莱州湾、黄海北部沿岸和江苏沿岸海域存在较高的水质污染风险。 （4）借助获取的水质参数分布数据，利用单因子评价法，对养殖海域的水质状况进行了分析。结果表明：黄渤海域内，辽宁省筏式养殖的水质总体状况最为良好；江苏省筏式养殖的水质总体状况相对较差；秋季是全域养殖水质相对较好的时期。 （5）借助地理探测器分析技术，明确了当前黄渤海域筏式养殖空间分布格局形成的主要驱动因素是社会基础设施，包括海岸距离、渔港规模、渔港距离；其次是海洋环境因素，包括水深、海水流速、盐度、温度和水质等。养殖适宜性的评估结果显示，当前有96.56%的筏式养殖区分布在适宜或较适宜进行筏式养殖的海域；随着海洋养殖环境被越发重视，研究区适宜或较适宜进行筏式养殖的海域面积会有所减少。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 171 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/199861]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 高龙. 黄渤海域筏式养殖区与水质信息遥感提取及应用研究[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2023. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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