南海中尺度特征遥感提取与时空分布研究

发布时间：2020-06-08 02:04

【摘要】：南海位于中国大陆南侧,太平洋西部,是中国最大、最深的海区。南海海域蕴含丰富的生物资源和矿产资源。南海拥有上千个鱼类品种,包括大黄鱼、马鲛鱼、石斑鱼、金枪鱼、乌鲳鱼和银鲳鱼等重要经济种类。据估计,南海拥有大约6×10~6~7×10~6吨的潜在渔获量。南海天然气储量约1×10~(13)m~3,石油蕴藏量高达两百多亿吨,石油储量当于全球储量的12%,约占中国石油总资源量的三分之一。因此,南海在我国海洋经济、海洋生态、资源能源保护、军事、政治等邻域均占据重要地位。本文针对南海及其临近海域(0°N-30°N,105°E 130°E)中尺度锋、中尺度涡旋以及夜间作业渔船的空间分布、时间变化规律及它们的相关关系展开了一系列研究,以为渔业活动的规划,渔业行为的管理及监测等提供有效技术手段和理论依据。文章的主要研究内容、方法以及结论包括:(1)以海表温度(SST)遥感数据为基础,针对中尺度锋在SST图像上的形态特征,建立了基于图像分割的海洋锋面提取方法,并利用该方法对南海海域中尺度锋信息进行了提取。同时对锋面长度、平均强度及总强度进行统计分析,并研究其空间分布及时间变化规律。统计分析结果表明:南海海域海表温度锋主要分布于南海北部及东北部海域,且冬季锋面信息强于夏季,其中锋面总长度在第4周达到最高值(4.6440×10~3km),最低值(1.0710×10~3km)则在第25周。锋面平均强度最大值在第5周,为0.0668℃/km,最小值在第33周,为0.0341℃/km;锋面总强度最大值(26.3158℃/km)和最小(1.4311℃/km)的也分别出现在第5和第33周。进入夏季前,南海海域海表温度锋沿中国大陆海岸线向东北方向移动,南海北部及东北部海域的海表温度锋逐渐破裂甚至消失。夏季南海北部及东北部的海表温度锋被最大程度地削弱,与此同时南海中西部海域有短暂的破碎锋生成。进入秋季后,南海北部海域海表温度锋重新形成。(2)对混合检测法(HD法)进行了改进,并以海表面高度异常(SLA)遥感数据为基础,利用改进后的HD法对南海海域中尺度涡旋信息进行了提取。同时对南海涡旋个数及面积进行统计分析,并研究其时空分布规律,以及冷涡、暖涡在数量、面积和时间变化上的差异。统计分析结果表明:中国南海海域常年有中尺度涡分布,总体上呈现东北—西南分布且分布广泛。其中面积较大的中尺度涡主要分布在吕宋海峡两侧、吕宋岛东侧以及中南半岛东侧海域。在数量上,南海中尺度涡冬、春两季多,夏、秋两季少,其中个数最高值出现在第11周(春季),为111个,最低值出现在第42周(秋季),为65个,且冷、暖涡数量相近。而在涡旋总面积上的时间变化则相反,为冬、春两季小,夏、秋两季大,其中面积最大值出现在第46周(秋季),为7825个像元,最低值出现在第1周(冬季),为4751个像元,且冷涡面积通常大于暖涡,季节性变化也更为明显。(3)根据夜间作业渔船灯光信息在VIIRS可见光及红外波段遥感影像上的辐射特征及形态特征,建立了以VIIRS夜间遥感数据为基础的夜间作业渔船信息的提取方法,并对南海海域夜间作业渔船信息进行了提取,计算渔船分布密度。同时对夜间作业渔船的渔船密度的空间分布及夜间作业渔船数量的时间变化进行了统计分析。统计分析结果表明:南海海域夜间作业渔船灯光点数在时间变化上呈现明显的双峰分布,其中第一个峰值出现在3月,共检测到5227个灯光点,第二个峰值出现在9月,共检测到6473个灯光点,渔业活动主要集中在春、秋两季,其中秋季捕捞强度更大。空间分布上,南海夜间作业渔船呈块状或带状分布,并且有明显的聚集性。南海海域夜间作业渔船主要分布于北部湾海域、中南半岛东南侧海域以及南海东北部海域,并且有明显的季节性变化。(4)根据提取到的南海海域中尺度锋、中尺度涡以及夜间作业渔船信息,研究分析南海海域夜间作业渔船信息与中尺度锋以及中尺度涡的相关关系。发现南海东北部、台湾海峡及其附近海域灯光渔船空间分布同时受锋面与冷涡影响。该海域夜间作业渔船通常沿锋面中心线呈带状分布,而在同一海域的冷涡附近通常存在渔船密集区。在南海中部及西南部海域,冬季时夜间作业渔船主要分布于该海域的冷涡附近,而在夏秋两季灯光渔船空间分布与该海域的暖涡密切相关,该海域夜间作业渔船通常分布于涡旋密集区。本文的取得了一系列创新性成果,可概括成一下几个方面:(1)针对海洋水文要素弱边缘的特性,建立了基于图像分割的海洋锋面提取方法。与传统锋面提取方法相比,基于图像分割的海洋锋面提取方法在提取结果精度、连续性上更占优势,同时提取到的锋面中心线更平滑。(2)发现南海中尺度涡在数量与总面积的总体时间变化趋势上存在差异甚至相反。尽管在数量及数量变化趋势上冷涡与暖涡基本相近,但在总面积上冷涡总面积通常大于暖涡总面积,且冷涡总面积的季节性变化更明显。(3)建立了以VIIRS夜间遥感数据为基础的夜间作业渔船信息的提取方法。该方法综合考虑了渔船灯光点的形态特征及辐射特征,先根据渔船灯光点的形态特征对像元进行初步筛选,在提高夜间作业渔船信息提取准确性,减少月光及云层导致的可见光辐射高值区影响的同时,更减少了自动化阈值选取的计算量,从而有效提高灯光渔船信息提取效率。(4)探讨了夜间作业渔船空间分布与中尺度锋及中尺度涡旋的相关关系。发现南海东北部、台湾海峡及其附近海域灯光渔船空间分布同时受锋面与冷涡影响。在南海中部及西南部海域,冬季时该海域夜间作业渔船空间分布与冷涡相关性更大,而在夏、秋两季,该海域夜间作业渔船空间分布与暖涡密切相关。
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技术路线图,渔船,信息提取,中尺度涡旋

图 1-1 文章技术路线图Fig. 1-1 Technical roadmap of the paper部分，第一部分为引言，介绍了相关，介绍了研究中所用数据的基本情况息提取部分，介绍了常用锋面提取方提取结果进行了分析。第四部分为南涡旋提取方法及本文改进后的 HD 法部分为夜间作业渔船信息提取部分，法，，并对渔船信息提取结果进行分析讨了中尺度锋及中尺度涡旋对南海夜

分布图,中国南海,分布图,梯度法

图 2-1 2014 年第五周（1 月 29 日至 2 月 4 日）中国南海 SST 分布图Fig. 2-1 SST distribution of SCS in 5th week (January 29th to February 4th), 20142.1.3 基于 SST 数据的中尺度锋提取方法2.1.3.1 梯度法梯度法及传统边缘检测算法是目前应用最广泛的海洋中尺度锋提取算法。其中，梯度法根据锋面在对应水文要素上呈现较高的水平梯度的基本特性，通过选取高水平梯度像元以实现锋面提取。其基本步骤主要包括：梯度计算，梯度阈值选取以及图像二值化分割[9]。海洋水文要素遥感影像中，像元 P(i,j)水平梯度计算方法为：
【学位授予单位】：上海海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：S951.4

【参考文献】