基于深度學(xué)習(xí)的西沙永樂群島珊瑚礁遙感信息提取

馬珍妮，宋 妍*，鄒亞榮，朱海天，崔松雪

(1.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢)地理與信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；2.國家衛(wèi)星海洋應(yīng)用中心，北京 100081)

珊瑚是一種重要的生物群落，擁有較高的初級生產(chǎn)力[1]。造礁珊瑚通過分泌碳酸鈣產(chǎn)物形成珊瑚礁，珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)在保護(hù)生物多樣性以及維持海洋生態(tài)平衡中扮演著重要角色。同時，珊瑚礁對環(huán)境變化極其敏感，作為全球變化最先響應(yīng)的受體，珊瑚礁長期以來都是全球變化的重點研究對象，受到國際社會的高度關(guān)注[2]。

珊瑚島礁地貌是生物地貌與動力地貌兩種地貌的疊加與共存[3]。曾昭璇(1982)[4]、趙煥庭等(1996)[5]以及孫宗勛等(1996)[6]海洋地貌學(xué)者結(jié)合實地考察，從珊瑚礁的侵蝕、堆積地貌特征等角度對珊瑚礁地貌進(jìn)行了分類。遙感作為宏觀、實時、高效的對地觀測技術(shù)，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于珊瑚礁地貌監(jiān)測與制圖研究中。多光譜衛(wèi)星傳感器能有效探測到淺水珊瑚礁區(qū)的位置，地貌結(jié)構(gòu)復(fù)雜的珊瑚島礁在多光譜衛(wèi)星影像上有顯著反映。目前，已有多種基于多光譜遙感影像的地物分類算法，用于提取珊瑚礁的地貌與地表覆蓋等信息，這些方法可以有效揭示珊瑚礁的生長發(fā)育狀況[7-16]。

遙感數(shù)據(jù)的選擇是影響地貌信息提取結(jié)果的一個重要因素?，F(xiàn)階段的珊瑚島礁地貌信息遙感提取研究主要基于高空間分辨率數(shù)據(jù)，利用這些高分辨率影像進(jìn)行地貌信息解譯能夠劃分出精細(xì)的地貌類型[3]。不過由于此類影像幅寬較小，難以實現(xiàn)大范圍地貌信息的同時獲取，且以往精細(xì)化地貌類型分類方法的自動化程度較低，無法滿足大范圍同步監(jiān)測的業(yè)務(wù)化需求。相比之下，中分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)[如國產(chǎn)海洋一號C衛(wèi)星(HY-1C)]具有幅寬大、重訪周期短的特點，在1∶1 000 000至1∶500 000的比例尺上能有效地體現(xiàn)出珊瑚礁的地貌信息。

珊瑚島礁地貌信息的自動提取方法可以概括為兩大類，一是面向?qū)ο蟮膱D像分析法(object-based image analysis，OBIA)[9-12,17-18]。二是傳統(tǒng)的監(jiān)督分類算法，如最大似然法、支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)等[9,11-12,19-20]。面向?qū)ο蟮膱D像分析法在地貌信息自動提取領(lǐng)域取得了良好的效果，屬于該領(lǐng)域的重點研究方向[21]。傳統(tǒng)基于像元的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法中，SVM以統(tǒng)計學(xué)理論為基礎(chǔ)，具有原理簡單、清晰的優(yōu)點，是處理小樣本機(jī)器學(xué)習(xí)問題的典范[22]。然而，隨著計算機(jī)計算能力的提升以及大數(shù)據(jù)時代的到來，深度學(xué)習(xí)在遙感影像分類領(lǐng)域得到更成功的應(yīng)用。相較于傳統(tǒng)的像素級學(xué)習(xí)機(jī)器，基于深度學(xué)習(xí)的像素級語義分割模型提供了一種多層次化學(xué)習(xí)機(jī)制，通過多層處理，用簡單的模型可以完成復(fù)雜的分類任務(wù)，經(jīng)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型具有基于多次迭代的增強(qiáng)學(xué)習(xí)能力以及對于相似任務(wù)的遷移能力[23]。目前，作為圖像像素級語義分割領(lǐng)域最成功的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)之一，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fully convolutional neural networks，F(xiàn)CNN)已在國內(nèi)外研究范圍內(nèi)被用于珊瑚礁的信息提取中。King等(2018)利用深度學(xué)習(xí)方法對水下拍攝的珊瑚礁圖像進(jìn)行種屬特征分類，得出全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類效果優(yōu)于支持向量機(jī)方法的結(jié)論[24]。Li 等(2020)利用U-Net全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(簡稱U-Net模型)，以千年珊瑚礁計劃提供的珊瑚礁覆蓋范圍為樣本，得到了全球珊瑚礁概率分布地圖[25]。González-Rivero等(2020)使用全球珊瑚礁監(jiān)測數(shù)據(jù)集，評估了利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像自動分析的性能，得出深度學(xué)習(xí)方法在性能上優(yōu)于淺層學(xué)習(xí)方法(SVM)的結(jié)論[26]。上述研究表明U-Net等語義分割模型在珊瑚礁信息提取上具備明顯優(yōu)勢，但目前尚未有學(xué)者基于U-Net模型進(jìn)行珊瑚礁的地貌信息提取研究。

本研究選取我國南海西沙群島永樂環(huán)礁作為實驗區(qū)域，期望基于中等空間分辨率HY-1C衛(wèi)星數(shù)據(jù)，構(gòu)建具有生態(tài)指示作用的珊瑚島礁地貌分類體系，并結(jié)合U-Net網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建具有較強(qiáng)泛化能力的珊瑚礁信息提取模型，為南海典型島礁地貌信息提取研究提供基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

環(huán)礁是我國南海主要珊瑚礁類型，研究區(qū)位于永樂環(huán)礁、盤石嶼和玉琢礁，是西沙群島的重要組成部分，永樂環(huán)礁上洲、島、門、礁地貌齊全，是典型的成熟環(huán)礁[4]。永樂環(huán)礁(16°27′N—16°36′N，111°33′E—111°48′E)位于中國西沙群島西部，是永樂群島的主體和中心，其面積約為300 km2，是西沙群島中面積最大的環(huán)礁。盤石嶼與玉琢礁為封閉性的環(huán)礁，盤石嶼(16°02′N—16°05′N，11l°45′E—11l°50′E)位于永樂環(huán)礁的南部，玉琢礁(16°19′N—16°22′N，11l°57′E—112°06′E)位于永樂群島東南部，呈長橢圓形。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于HY-1C衛(wèi)星上攜帶的海岸帶成像儀，海岸帶成像儀主要用途是對海岸帶及海洋環(huán)境進(jìn)行實時監(jiān)測。該衛(wèi)星覆蓋周期為3 d(單顆衛(wèi)星)，星下點地面像元分辨率≤50 m，幅寬≥950 km，成像儀波段信息如表1所示。

表1 HY-1C衛(wèi)星海岸帶成像儀波段信息Tab.1 Band informations of coastal zone imager by HY-1C

珊瑚島礁在HY-1C影像上特征明顯，藍(lán)、綠波段穿透力強(qiáng)，能夠探測到水下較深的地貌帶，紅、近紅外波段對沙灘、植被的識別具有很大優(yōu)勢。以西沙群島的永樂環(huán)礁為例，它們的各波段影像圖如圖1所示。

在潮汐效應(yīng)作用下，不同成像時期的水體對電磁波的吸收程度存在差異。因此本研究輸入多時相遙感影像，促使U-Net模型充分學(xué)習(xí)珊瑚島礁地貌在不同潮高下的特征反映，加強(qiáng)模型對珊瑚礁地貌特征的學(xué)習(xí)，提高模型的準(zhǔn)確度和魯棒性。

圖1 實驗區(qū)域各波段影像Fig.1 Images of each waveband in the experimental area

實驗共采用2020年3—12月成像的15景HY-1C數(shù)據(jù)。其中9景影像作為訓(xùn)練樣本，用以訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型；3景影像作為驗證樣本，用以驗證模型精度；余下3景作為測試樣本，用于測試模型的時空泛化能力。具體數(shù)據(jù)信息見表2。

表2 影像信息Tab.2 Image information

1.3 珊瑚島礁地貌信息提取

為去除大氣影響，本研究選用經(jīng)過大氣校正處理的L1C級產(chǎn)品進(jìn)行輻射定標(biāo)處理，并剪切出研究區(qū)。在此基礎(chǔ)上，基于珊瑚島礁地貌學(xué)知識，結(jié)合HY-1C影像上各地貌類型的遙感表現(xiàn)特征及生態(tài)監(jiān)測指示作用進(jìn)行分析，建立基于HY-1C遙感數(shù)據(jù)的地貌分類體系。最后，以永樂環(huán)礁作為研究區(qū)域構(gòu)建深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本，利用U-Net模型訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，并運用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型分別對永樂環(huán)礁、盤石嶼與玉琢礁進(jìn)行分類，得到模型時空泛化結(jié)果。

1.3.1 基于HY-1C衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地貌分類體系 對HY-1C衛(wèi)星攜帶的海岸帶成像儀數(shù)據(jù)進(jìn)行反射率處理，將輻亮度(DN值，單位為W·m-2·μm-1·Sr-1)轉(zhuǎn)化為校正后反射率(ρ)。

(1)

式(1)中：π為圓周率，取3.141 5，L表示輻射率(W·m-2·μm-1·Sr-1)，L=a·DN+b，a和b為定標(biāo)系數(shù)，可于HY-1C衛(wèi)星L1A數(shù)據(jù)中查看，d為日地距離(m)，可于HY-1C衛(wèi)星L1A、L1B數(shù)據(jù)查看；F0為大氣層外太陽輻照度(W·m-2·μm-1)，可于L2A、L2B或L2C數(shù)據(jù)中查看；θ0為太陽天頂角。

將校正后反射率轉(zhuǎn)化為遙感反射率(Rrs)。

(2)

t0=exp[-0.5τr/cosθ0]

(3)

其中τr為瑞利光學(xué)厚度(μm)，計算公式為：

τr=0.008 569λ-4×(1+0.0113)λ-2+

0.000 13λ-4

(4)

式(2)至(4)中：t0表示大氣分子的大氣漫射透過率，λ表示波長(μm)。

基于公式(1)至(4)將HY-1C海岸帶成像儀獲取的原始DN值轉(zhuǎn)化為地表的遙感反射率，獲取各地貌類型典型像素反射率。

本研究依據(jù)曾昭璇[4]對于我國典型環(huán)礁地貌的研究，將環(huán)礁自外緣向中心依次劃分為礁前斜坡、礁盤、潟湖、門。其中，潟湖與門兩種地貌帶在遙感影像上無法解譯。參考董娟等(2020)[10]對于珊瑚礁地貌劃分生態(tài)意義的研究，將礁盤進(jìn)一步劃分為珊瑚叢生帶、珊瑚沉積區(qū)、潟湖坡、次成潟湖、潮間帶淺灘。礁盤是珊瑚生長及生物碎屑堆積的主要區(qū)域，當(dāng)堆積物超出一定范圍后形成沙洲，進(jìn)一步發(fā)育可形成灰沙島，灰沙島上土地利用類型主要為植被。依據(jù)HY-1C遙感影像對珊瑚礁的表達(dá)能力與制圖規(guī)范，本研究將沙洲、潮間帶淺灘合并為沙灘。

各地貌單元不同波段反射率特征見圖2。礁前斜坡發(fā)育于礁盤外圍，受水體吸收影響，各波段光譜反射率均不超過0.05。珊瑚叢生帶光譜曲線形態(tài)與珊瑚沉積區(qū)相似，但其各波段反射率均低于珊瑚沉積區(qū)。潟湖坡在綠波段與紅波段的反射率差異最大。次成潟湖各波段光譜反射率與礁前斜坡接近，而其綠波段反射率值略高于礁前斜坡，且其上有點礁分布，紋理特征明顯。植被的反射率在紅波段到近紅外波段斜率最大。沙灘各波段反射率明顯高于其他地貌類型。

圖2 HY-1C 海岸帶成像儀各地貌類型光譜反射率Fig.2 Spectral reflectance of each geomorphology type by HY-1C coastal zone imager

結(jié)合歷史調(diào)查資料，采取人機(jī)交互方式，以手動標(biāo)記像元方式制作訓(xùn)練樣本集，永樂環(huán)礁地貌解譯及其像元標(biāo)記結(jié)果如圖3所示，平均每景數(shù)據(jù)不同地貌類型標(biāo)記像元數(shù)量情況見表3。

圖3 永樂環(huán)礁地貌解譯及像元標(biāo)記圖Fig.3 Interpretation and label map of geomophology in Yongle Atoll圖例僅用于像元標(biāo)記圖。

表3 標(biāo)記像元數(shù)量Tab.3 Number of tagged pixels

綜上，建立基于HY-1C衛(wèi)星數(shù)據(jù)的珊瑚島礁地貌分類體系，各地貌類型真彩色影像解譯標(biāo)志及其對珊瑚礁生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測的指示作用如表4所示。

1.3.2 基于U-Net模型的珊瑚礁地貌信息提取 深度學(xué)習(xí)方法對樣本數(shù)量需求大，而目前還沒有可以提供珊瑚礁地貌類型的公開數(shù)據(jù)集。同時，手動標(biāo)記樣本數(shù)據(jù)耗時費力。針對上述情況，本研究以U-Net[27]作為基礎(chǔ)模型，在訓(xùn)練時以像素為單位輸入訓(xùn)練樣本，以此滿足樣本數(shù)量需求。

表4 基于HY-1C衛(wèi)星數(shù)據(jù)的地貌分類體系Tab.4 Geomorphology classification system based on HY-1C satellite data

續(xù)表

本研究所采用架構(gòu)包含向下采樣與向上采樣兩部分，下采樣過程有效捕捉圖像上下文信息。上采樣旨在恢復(fù)像素尺寸，能夠更為精準(zhǔn)地定位分割位置。上下采樣的學(xué)習(xí)結(jié)果相連接，構(gòu)成U形結(jié)構(gòu)。在訓(xùn)練過程中，考慮到用于訓(xùn)練的原始影像尺寸較小，因此本研究對原U-Net架構(gòu)級別數(shù)與層數(shù)進(jìn)行調(diào)整，采用了“4個級別”和“20個卷積層”，使用patch大小為284×284和4個波段，U-Net模型架構(gòu)如圖4所示。

圖4 U-Net模型架構(gòu)Fig.4 U-Net model framework

2 結(jié)果與討論

2.1 研究區(qū)域分類結(jié)果與分析

通過對模型的訓(xùn)練和分類，得到西沙永樂環(huán)礁(2020年11月19日成像)地貌遙感信息提取結(jié)果對比圖(圖5)。選用制圖精度、用戶精度、Kappa系數(shù)與總體分類精度作為評價指標(biāo)，根據(jù)歷史調(diào)查資料建立的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，對分類結(jié)果進(jìn)行精度評定(表5)。U-Net方法的Kappa系數(shù)為0.790 3 ，總體分類精度達(dá)到83.21%。相比之下，SVM方法的Kappa系數(shù)為0.606 0，總體分類精度為70.12%。實驗結(jié)果表明，U-Net模型的總體訓(xùn)練精度高于SVM方法。

圖5 基于U-Net和SVMG兩種方法的永樂環(huán)礁地貌分類結(jié)果Fig.5 Classification results of Yongle Atoll geography based on U-Net and SVM methods

表5 U-Net和SVM兩種方法的分類精度Tab.5 Classification accuracy of U-Net and SVM methods

利用誤差矩陣進(jìn)一步分析誤差來源(表6)。在整體分類結(jié)果中，次成潟湖與植被兩種地貌類型分類精度均高于90%，次成潟湖的高精度體現(xiàn)了HY-1C海岸帶成像儀的藍(lán)波段對水下地形的強(qiáng)探測能力以及U-Net模型的強(qiáng)監(jiān)督學(xué)習(xí)作用，而植被的高分類精度主要與其自身獨特的物理特性有關(guān)。潟湖坡、礁前斜坡與珊瑚沉積區(qū)3種地貌類型分類精度均高于80%，3種地貌類型之間存在錯分現(xiàn)象，結(jié)合圖6中分類細(xì)節(jié)圖進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)錯分區(qū)域位于不同地貌帶的過渡區(qū)域。上述現(xiàn)象表明，在中等空間分辨率遙感數(shù)據(jù)背景限制下，地貌提取結(jié)果會不可避免地存在地物混淆現(xiàn)象。珊瑚叢生帶與沙灘的分類精度較低，分別為78.40%與74.49%，可能與樣本數(shù)量相對較少有關(guān)。同時，研究發(fā)現(xiàn)，模型極易將珊瑚叢生帶錯分為珊瑚沉積區(qū)。實際上，珊瑚沉積區(qū)上也覆蓋少量珊瑚，到達(dá)一定覆蓋比例即轉(zhuǎn)化為珊瑚從生帶，而由于遙感手段無法準(zhǔn)確量化珊瑚覆蓋率，兩者之間界限難以確定，因此以人工手動標(biāo)記樣本為參考計算的珊瑚叢生帶提取精度較低。

表6 U-Net方法誤差矩陣Tab.6 Error matrix of U-Net method

續(xù)表

圖6 U-Net和SVM兩種方法的分類結(jié)果細(xì)節(jié)對比Fig.6 Comparison of classification results of U-Net and SVM methods in details圖(a)、(b)、(c)分別為羚羊礁的原始影像、U-Net方法分類結(jié)果以及SVM方法分類結(jié)果；(d)、(e)、(f)分別為石嶼一部分的原始影像、U-Net方法分類結(jié)果以及SVM方法分類結(jié)果；圖例為(b)、(c)、(e)、(f)的圖例。

2.2 時空泛化能力分析

本研究所采用的U-Net方法具備時空泛化能力，即標(biāo)記并訓(xùn)練某個區(qū)域的地貌信息得到的模型，可以直接應(yīng)用于其他相似珊瑚島礁的地貌信息提取。為此，研究選擇永樂環(huán)礁附近的盤石嶼以及玉琢礁測試模型時空泛化能力，上述兩個珊瑚礁并未參與模型的訓(xùn)練，兩珊瑚礁上均包含礁前斜坡、珊瑚叢生帶、珊瑚沉積區(qū)、潟湖坡、次成潟湖以及沙灘共6種地貌類型，相比永樂環(huán)礁，盤石嶼與玉琢礁上未發(fā)育灰沙島，沙灘類型基本表現(xiàn)為潮間帶淺灘。盤石嶼位于永樂環(huán)礁南部，距其53 km，玉琢礁位于永樂環(huán)礁東南部，距其41 km。盤石嶼與玉琢礁的影像成像時間分別為2020年3月21日與2020年3月9日。

分類結(jié)果如圖7所示。精度評價內(nèi)容與方法同上，評價結(jié)果見表7。盤石嶼與玉琢礁的總體時空泛化精度分別為80.61%、80.49%，各地貌類型均能被有效提取，地貌單元呈現(xiàn)完整。說明本研究訓(xùn)練的U-Net模型具備良好的時空泛化能力，總體表現(xiàn)穩(wěn)定。值得注意的是，珊瑚叢生帶的泛化結(jié)果并不理想，這可能是該類型樣本數(shù)量占比較少且分布不集中，導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)不充分的結(jié)果。

圖7 玉琢礁與盤石嶼泛化結(jié)果Fig.7 Generalization result of Yuzhuo Reef and Panshi Island圖例為(b)、(d)的圖例。

表7 玉琢礁與盤石嶼時空泛化精度Tab.7 Temporal generalization accuracy of Yuzhuo Reef and Panshi Island

3 結(jié)論

本研究針對目前珊瑚島礁地貌分類體系有待進(jìn)一步補(bǔ)充、分類方法時空泛化能力差等問題，提出了基于HY-1C影像的珊瑚島礁地貌分類體系，對我國珊瑚礁地貌分類體系進(jìn)行了有益補(bǔ)充；提出具有較強(qiáng)時空泛化能力的珊瑚礁地貌信息提取模型，提升了南海珊瑚島礁地貌信息提取的自動化水平，總結(jié)如下：

(1)提出基于HY-1C影像的珊瑚島礁地貌分類體系，該體系包括礁前斜坡、珊瑚叢生帶、珊瑚沉積區(qū)、潟湖坡、次成潟湖、沙灘和植被共7種類型。該體系具有良好的類別可分性，對我國珊瑚礁地貌分類體系進(jìn)行了有益補(bǔ)充，并進(jìn)一步拓寬了HY-1C數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍。

(2)結(jié)合U-Net在小樣本條件下語義分割的優(yōu)勢，顧及珊瑚礁地貌類型的生態(tài)指示意義，針對重點珊瑚島礁構(gòu)建珊瑚礁地貌信息提取模型，輸入了試驗區(qū)多時相數(shù)據(jù)，充分學(xué)習(xí)各地貌類型在不同潮高下的遙感特征，高精度地提取了試驗區(qū)多種地貌信息，為大尺度珊瑚島礁地貌信息提取提供理論方法。