! Q, x5 K0 V" L% O! u! u
, x m- b$ ^6 `2 C' o
g d7 w- C: C: U4 j7 v 
$ [: m$ {7 ~' ^5 ^" a( d 本文内容来源于《测绘通报》2022年第7期，审图号：GS京（2022）0341号 1995—2019年北莉岛人工水产养殖遥感监测
1 d O7 `5 v4 L# a 董迪1,2, 魏征1,2, 曾纪胜1,2 1. 自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室, 广东 广州 510300;2. 国家海洋局南海规划与环境研究院, 广东 广州 510300
0 O4 B& Z8 G. J$ W; I" D6 K& a 基金项目：广东省自然科学基金(2018A030310032);自然资源部海洋环境探测技术与应用重点实验室自主设立课题(MESTA-2020-C001);自然资源部海洋生态监测与修复技术重点实验室开放研究基金(MEMRT202115)
/ v' c' W4 s% ^ 关键词：水产养殖, 面向对象, 光谱解混, 国产高分卫星, 遥感   引文格式：董迪, 魏征, 曾纪胜. 1995—2019年北莉岛人工水产养殖遥感监测[J]. 测绘通报, 2022(7): 1-6. DOI: 10.13474/j.cnki.11-2246.2022.0194.摘要
! k8 q* E. h5 D( t- n" ^0 \ 摘要 ：有效监测人工水产养殖水面的分布变化对于海洋资源管理、生态环境保护、防灾减灾具有重要意义。本文以Landsat 5、SPOT 5和GF-1卫星影像为数据源,选择广东省北莉岛为研究区,使用线性光谱解混方法获取中等空间分辨率卫星影像的人工水产养殖水面面积,通过面向对象多尺度分割的方法结合支持向量机分类算法提取高空间分辨率卫星影像的人工水产养殖水面分布。研究结果表明,与单一卫星影像相比,综合多源中高空间分辨率卫星数据延长了人工水产养殖水面变化分析可追溯的时间跨度,提高了监测精度;联合光谱解混和面向对象分类方法开展人工水产养殖长时序遥感监测是可行的。近20多年来,北莉岛人工水产养殖水面的面积经历了先增加后缓慢减少的变化过程,1995—2000年平均增速为23.39 hm2/a,2000—2006年平均增速为23.95 hm2/a,2006—2019年平均减少速度为1.96 hm2/a。 正文
' m+ f, l- D# n& `$ J& S 
4 m3 ?. I& y% t+ Q# s 
5 i4 y! \+ m* M. F 
! d; C) a+ _2 U5 X 
. {" x( e: c9 E6 u0 e/ X 
2 Y$ b- s- V0 v/ k o; l
作者简介作者简介：董迪(1990—),女,博士,高级工程师,主要从事海洋遥感应用工作。E-mail:dongdide90@126.com初审：纪银晓1 p/ j! U+ ^2 r/ M& Z% @5 o
复审：宋启凡
: g% g3 p: o& F5 H3 s 终审：金 君9 j7 @0 A8 P9 a& y9 C
资讯 , l" u$ C3 q+ u/ f# ^" N7 _
/ P! ]6 G' T! \: I
" _0 @/ H/ K5 d/ L4 K3 O, y 3 P7 |) H+ R+ l, t
+ \) E3 A5 e, e% {% {
7 z @* ^. s1 X; G/ T/ a
1 S. _+ C% J) b% c4 O* g0 q$ h5 Z8 @- z: @# k& G- G8 ?
|
