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自然资源遥感  2025, Vol. 37 Issue (1): 169-178    DOI: 10.6046/zrzyyg.2023278
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基于时序Sentinel-2数据的江汉平原养殖池提取
陈志洋1(), 毛德华2, 王宗明2, 林楠1, 贾明明2, 任春颖2, 王铭2()
1.吉林建筑大学测绘与勘查工程学院,长春 130119
2.中国科学院湿地生态与环境重点实验室,中国科学院东北地理与农业生态研究所,长春 130102
Information extraction of aquaculture ponds in the Jianghan Plain based on Sentinel-2 time-series data
CHEN Zhiyang1(), MAO Dehua2, WANG Zongming2, LIN Nan1, JIA Mingming2, REN Chunying2, WANG Ming2()
1. School of Geomatics and Prospecting Engineering, Jilin Jianzhu University, Changchun 130119, China
2. Key Laboratory of Wetland Ecology and Environment, Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun 130102, China
全文: PDF(9604 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 近年来,水产养殖业的迅速发展引发了一系列的生态环境问题。江汉平原作为我国最重要的淡水养殖基地之一,研究其养殖池变化对我国的生态保护至关重要。因此,该文面向江汉平原区域,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)与Sentinel-2密集时间序列影像,提出了一种结合K均值聚类(K-means)与层次决策树分类算法的养殖池提取与变化监测方法,实现了2016—2022年逐年的江汉平原养殖池精确提取及时空格局分析。结果表明:结合K-means与融入时间变化特征的层次决策树算法能够实现精准的养殖池分类,每年总体分类精度均达到91.90%以上,Kappa系数达到0.84以上;2022年江汉平原的水产养殖池面积为2 126.43 km2,其中,43.24%的养殖池集中分布于荆州市,宜昌市养殖池面积最小仅占0.76%;江汉平原养殖池在2016—2022年期间的动态变化呈现出明显的空间异质性,整体呈现增加的趋势,总面积从1 947.43 km2增加到2 126.43 km2,增加了9.19%。所提方法为养殖池的精准监测提供了重要参考,所得数据集对支持江汉平原地区生态保护和对可持续发展目标的评估具有重要的借鉴价值和现实意义。
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陈志洋
毛德华
王宗明
林楠
贾明明
任春颖
王铭
关键词 江汉平原内陆养殖池K-means时间序列数据Google Earth Engine    
Abstract

In recent years, the rapid expansion of the aquaculture pond industry has given rise to a series of ecological and environmental issues. The Jianghan Plain is recognized as one of the most important freshwater aquaculture bases in China, and investigating changes in its aquaculture ponds is crucial for China’s ecological conservation. Focusing on the Jianghan Plain, this study proposed a method for extracting and monitoring changes in aquaculture ponds using Google Earth Engine (GEE) and Sentinel-2 dense time-series images. Using this method, which combined K-means clustering and a hierarchical decision tree classification algorithm, this study achieved accurate information extraction and spatiotemporal pattern analyses of aquaculture ponds in the plain in each year from 2016 to 2022. The results indicate that the combination of K-means and the hierarchical decision tree algorithm that integrated time-varying features allowed for accurate classification of aquaculture ponds, with an overall classification accuracy of 91.90% and a Kappa coefficient exceeding 0.84. In 2022, the aquaculture pond area of Jianghan Plain is 2 126.43 km2. Among these area of aquaculture ponds, 43.24% were concentrated in Jingzhou City, while Yichang City had the fewest area of aquaculture ponds, accounting for only 0.76%. From 2016 to 2022, aquaculture ponds in the Jianghan Plain exhibited an upward trend overall and dynamics with pronounced spatial heterogeneity. Specifically, the total area increased to 2 126.43 km2 from 1 947.43 km2, increasing by 9.19%. The proposed methodology provides an important reference for the precise monitoring of aquaculture ponds, and the resulting dataset serves as a valuable reference and holds great practical significance for the ecological conservation and the assessment of sustainable development goals in the Jianghan Plain.

Key wordsJianghan Plain    inland aquaculture pond    K-means    time series data    Google Earth Engine
收稿日期: 2023-09-14      出版日期: 2025-02-17
ZTFLH:  TP79  
基金资助:国家自然科学基金重点项目“全球湿地遥感分类方法研究”(42330109)
通讯作者: 王 铭(1990-),男,博士,研究方向为湿地遥感。Email:wangming21@iga.cn
作者简介: 陈志洋(1997-),男,硕士研究生,研究方向为湿地遥感。Email:1075964123@qq.com
引用本文:   
陈志洋, 毛德华, 王宗明, 林楠, 贾明明, 任春颖, 王铭. 基于时序Sentinel-2数据的江汉平原养殖池提取[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(1): 169-178.
CHEN Zhiyang, MAO Dehua, WANG Zongming, LIN Nan, JIA Mingming, REN Chunying, WANG Ming. Information extraction of aquaculture ponds in the Jianghan Plain based on Sentinel-2 time-series data. Remote Sensing for Natural Resources, 2025, 37(1): 169-178.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/zrzyyg.2023278      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2025/V37/I1/169
Fig.1  研究区概况
年份 可用影像数/景 年份 可用影像数/景
2016年 275 2020年 473
2017年 299 2021年 553
2018年 477 2022年 486
2019年 495
Tab.1  2016—2020年研究区Sentinel-2卫星数据量
名称 描述 影像图 实地照片示例
养殖池 用于水产养殖的多边形水体,形状规则,靠近河流
湖泊 内陆地区有积水的自然多边形水体
河流 在内陆地区有流动水的自然线性水体
水库/
坑塘
有积水的人工多边形水体,一般有明显的水坝
水田 能种植水稻、冬季蓄水或浸湿状的农田
Tab.2  本研究所采用水体分类系统
年份 养殖池样
本数量/个
非养殖池
样本数量/个
2016年 451 549
2017年 463 537
2018年 455 545
2019年 459 541
2020年 466 534
2021年 432 538
2022年 461 539
Tab.3  本研究所构建的2016—2022年样本数量
Fig.2  技术流程图
Fig.3  不同初始类簇个数下的水产养殖池的分割结果
Fig.4  养殖池和水田一年中每个月的NDWI和景观变化图
名称 介绍 公式
LSI 描述物体形状的曲率 0.25 · P / A
紧凑度(C) 描述物体形状的曲率和紧凑度 A / a   , a = P 2/4π
矩形度(R) 反映一个对象填充其外部矩形的程度 A / A m b r
Tab.4  本研究中所使用的3种形状度量的描述和公式
Fig.5  层次决策树分类模型
Fig.6  养殖池与其他水体的形状特征分析
年份 类别 养殖池 非养
殖池
Kappa
系数
UA/% PA/% OA/%
2016年 养殖池
非养殖池
402
49
52
497
0.84 93.37 90.20 91.90
2017年 养殖池
非养殖池
426
37
39
498
0.87 94.11 92.60 93.40
2018年 养殖池
非养殖池
410
45
41
504
0.85 93.62 91.00 92.40
2019年 养殖池
非养殖池
418
41
55
486
0.85 92.91 91.80 92.40
2020年 养殖池
非养殖池
432
34
47
487
0.88 94.52 93.20 93.90
2021年 养殖池
非养殖池
424
38
38
500
0.86 93.90 92.40 93.20
2022年 养殖池
非养殖池
422
39
41
498
0.88 95.25 92.20 93.80
Tab.5  混淆矩阵及精度分析
Fig.7  本文提取结果与从谷歌地球图像手动描绘的相应结果之间的比较
Fig.8  2022年江汉平原养殖池的空间分布
Fig.9  2016—2022年江汉平原水产养殖池的空间变化
地区 2016年 2018年 2020年 2022年
天门市图9(a)中a地块
仙桃市图9(a)中b地块
荆州市图9(a)中c地块
荆门市图9(a)中d地块
Tab.6  2016—2022年江汉平原4个典型水产养殖池的空间变化
提取结果 仙桃市 荆州市 孝感市 图例
样本范围
本文结果
ESA_
Worldcover
FROM-
GLC10
Dynamic
World
Tab.7  本文数据集与3种全球10 m分辨率土地覆盖数据集对比
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