【数据共享】首套中国近海海水养殖数据集介绍及免费获取丨城市数据派

编者按

全文链接：

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303243419313510

中国是水产养殖大国，根据联合国粮农组织（FAO）统计，中国的水产养殖产量占比为全世界的60%以上，超过全世界其他国家的产量之和。筏式养殖与网箱养殖是中国近海区域最主要的养殖方式，对中国近海的筏式与网箱养殖进行监测与统计具有重要的研究意义。

中国科学院地理科学与资源研究所、资源与环境信息系统国家重点实验室刘岳明博士及其所在团队于2020年在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》上发表的《Satellite-based monitoring and statistics for raft and cage aquaculture in China’s offshore waters》一文，基于Landsat 8遥感影像，利用面向对象与光谱、边缘特征相结合的方法，对2018年中国近海的筏式与网箱养殖区进行了提取，首次形成了中国近海海水养殖数据集，填补了中国离岸养殖空间分布数据的空白。

本期地理遥感公众号对该论文进行解读，并将其团队所生产出的全球首套中国近海海水养殖数据集进行免费共享。

数据获取方式请见文末。

引用格式：Liu Y , Wang Z , Yang X , et al. Satellite-based monitoring and statistics for raft and cage aquaculture in China’s offshore waters[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2020, 91.

1  文章导读

中国是海水养殖大国，为世界贡献了60%以上的海水养殖产品，超过世界所有其他国家海水养殖的总和，许多沿海区域依靠海水养殖实现了快速地发展。

但随着人们对海产品需求的提升，高速发展的海水养殖产业也对海岸带区域的生态环境带来了一些问题。

养殖数据的空间分布信息可为区域统筹管理、海洋灾害防灾减灾、生态环境监测、资源开发和社会经济可持续发展提供科学数据支持。

然而，当前这种数据却是缺失状态，严重阻碍了相关领域研究的发展。

2  研究方法

整个研究流程如下图所示，遥感影像经数据预处理后，利用水体指数NDWI进行水陆分离操作；之后分别利用Canny算子与OBVS-NDVI方法提取水体中的边缘特征与潜在养殖斑块，利用边缘重合度计算叠加边缘特征与潜在养殖斑块，获得最终的养殖目标。

筏式养殖是藻类养殖的主要养殖方式，藻类在成熟时的光谱特征与植物具有一定的相似性，因此可利用植被指数（NDVI）对潜在的筏式养殖斑块进行探测。由于水色复杂，海水中的天然藻类会对探测产生干扰，但一般养殖斑块相比周围海水具有更高的NDVI值，因此利用OBVS-NDVI计算养殖斑块与周围斑块的差值特征，获得潜在养殖目标。

OBVS-NDVI：

其中，NIR为面向对象分割斑块在近红外波段的平均光谱值，R为斑块在红光波段的平均光谱值；O代表当前进行计算的斑块，N(O)表示与斑块O相邻接的斑块集，B(O,Oj)表示斑块O与邻接斑块Oj相邻的公共边，mo(NDVI)表示斑块O的NDVI值，Soj代表斑块O与相邻斑块集N(O)的NDVI差值特征。

边缘叠合确定养殖区目标：将边缘特征与潜在养殖斑块进行叠合，实现养殖区斑块高精度提取。

Canny算子计算边缘特征后，利用高斯滤波获得边缘概率图Eg(x,y)。之后计算边缘叠合度Rj。

其中，Bj是潜在养殖斑块Soj的边缘像素集，|Bj|像素集包含的像素数量。根据王君的研究，Rj为0.15-0.25时提取精度最高。因此本研究按照同样范围对Rj进行设置。

3  结果分析

根据提取结果，2018年中国近海的筏式养殖面积为194,110 公顷。筏式养殖的整体分布呈现“北多南少”的特点，江苏省的筏式养殖面积最大(55,851 公顷; 占比28.8 %)，之后是福建省(39,637 公顷; 占比20.4%)，山东省 (25,457 公顷; 占比13.1 %)，河北省 (23,904 公顷; 占比12.3 %)，辽宁省(19,953 公顷; 占比10.3%)，广东省(17,558 公顷; 占比9.0 %)与浙江省 (10,049 公顷; 占比5.2 %)。广西省筏式养殖面积最小 (1701 公顷;占比 0.9%), 海南省未观测的有筏式养殖。

2018年中国近海的网箱养殖面积为 5,784.780公顷。与筏式养殖的分布特征相反，网箱养殖的整体分布呈现“南多北少”的特点。福建省网箱养殖面积最大 (3,749.100 公顷; 占比64.8 %)，之后是广东省(1,009.634 公顷; 占比17.45 %)。实际上，这两个省的网箱养殖面积已超过全国网箱养殖面积的80%。之后是辽宁省 (325.439 公顷; 占比5.63 %)，山东省 (261.139 公顷; 占比4.51 %), 海南省(200.882公顷; 占比3.47 %)，广西省(149.530 公顷; 占比2.58 %)和浙江省 (89.056公顷; 占比1.54 %)。河北省和江苏省未发现网箱养殖。

根据提取的养殖区分布情况，可以观察到中国的近海养殖主要分布于距海岸线40km内的海域内，在一些距岸线较远的岛屿周边，也存在部分海水养殖区。近海养殖区主要分布于河口，内湾及岛屿附近。

（A）筏式养殖面积分布（公顷）                        （B）网箱养殖面积分布（公顷）

在中国南部，多数的养殖区均分布于内湾或湾口处，而在中国中北部，如辽宁省与江苏省，海水养殖区则没有这样的分布特点，很大面积的养殖区分布于开阔的海面。作者推测可能是由于台风等海洋灾害所导致，台风对中国南方区域的影响要强于北方，内湾的区域特点为养殖区提供了天然的避风港，在内湾进行养殖活动相比开阔水面更利于减少台风风暴潮等海洋灾害对养殖的破坏。

数据不确定性说明，与统计年鉴的对比：

将提取结果进行面积统计，并与同期的《中国渔业统计年鉴》中筏式养殖面积与网箱养殖面积的统计数据进行了对比。两者具有一定的差异，分析差异产生的原因主要包括以下3点：

1、提取时使用单时相的影像，而统计年鉴统计的是全年的面积。在进行养殖区提取时，虽然考虑了养殖周期的问题，尽量选择了养殖光谱特征较强的影像时相。但瞬时获取的遥感图像仍无法完全显示全年多种类型养殖周期与生长状态不同的养殖作物，这是与统计数据差异的最主要原因。

2、统计标准不同。本研究获取的养殖面积，是根据解译图像的分辨率与解译得到的养殖像元数量计算得到的。而统计年鉴中的养殖面积并非是遥感图像上显示的水面面积，很多是根据养殖设施的数量进行估算，各地区也没有形成严格的统计标准。在一定程度上导致提取面积与统计面积存在差异。

3、遥感提取不确定性。除了算法本身也会产生一定的提取误差之外，在大区域上利用中分辨率遥感影像进行养殖区自动提取，会存在一些干扰项，导致“同物异谱”、“异物同谱”与“混合像元”等问题的产生。

4  研究结论

1、中国的近海养殖区主要位于距海岸线40km内的海域内，在超过这个范围的岛屿周边，也存在部分海水养殖区。近海养殖区主要分布于河口，内湾及岛屿附近。

2、筏式养殖主要分布于中国的北部与中部区域，呈现“北多南少”的分布特点。辽宁省、山东省及江苏省三省的筏式养殖面积超过全国筏式养殖面积的60%。

3、网箱养殖主要分布于中国南部区域，呈现“南多北少”的分布特点。福建省与广东省两省的网箱养殖面积超过全国网箱养殖面积的80%。

数据共享

近日，中国科学院地理科学与资源研究所，资源与环境信息系统国家重点实验室杨晓梅团队，在本篇论文数据处理方式的基础上，以Landsat 8卫星影像数据为数据源，采用面向对象与人工目视解译的方法，将单独的养殖对象扩展到大面的养殖区域，推出了全国首套中国近海海水养殖数据集产品。

该数据集为区域统筹管理、海洋灾害防灾减灾、生态环境监测、资源开发和社会经济可持续发展提供很好的科学依据、技术和数据支持。

如需获取此数据集，请关注城市数据派微信号，回复“ 1109 ”, 即可获得下载地址二维码。点击文末“阅读原文”可以到“国家地球系统科学数据中心”官方网站。

作者简介：刘岳明，博士研究生。现就读于中国科学院地理科学与资源研究所，资源与环境信息系统国家重点实验室。在读期间以第一作者发表论文4篇，其中SCI检索3篇。作为骨干参与国家重点研发计划、国家战略性先导科技专项等多项课题。主要研究方向为遥感智能解译与遥感大数据信息挖掘。

作者简介：王志华，中国科学院地理科学与资源研究所副研究员，硕士生导师，主要从事地理学、景观生态学、人工智能、计算机视觉等相结合的遥感大数据挖掘理论方法与应用分析研究。主持国家自然科学基金2项。在国内外学术期刊已发表论文40余篇，授权发明专利6项，获软件著作权1项。

作者简介：杨晓梅，中国科学院地理科学与资源研究所研究员，博士生导师，长期从事遥感影像地学理解与分析计算以及海洋海岸带遥感与地理信息系统综合集成与应用等方向的研究与系统开发。主持完成国家863计划项目、国家重大专项、国家自然基金、国际合作等多项课题，在国内外学术期刊已发表论文100余篇，出版《遥感影像地学理解与分析》、《海岸带遥感综合技术与实例研究》等理论专著6部。2005年获国家科技进步二等奖。

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原文始发于微信公众号（城市数据派）：【数据共享】首套中国近海海水养殖数据集介绍及免费获取丨城市数据派