DB3710T 173-2022 養(yǎng)殖海筏衛(wèi)星遙感監(jiān)測技術(shù)規(guī)范　

ICS07.060A45DB3710威海市市場監(jiān)督管理局發(fā)布IDB3710/T173—2022前言 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語和定義 14數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 24.1衛(wèi)星影像數(shù)據(jù) 24.2基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù) 25數(shù)據(jù)預(yù)處理 25.1坐標(biāo)基準(zhǔn) 25.2深度基準(zhǔn) 25.3幾何定位精度 25.4影像配準(zhǔn)精度 25.5衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)處理 26監(jiān)測流程 27監(jiān)測方法 37.1樣方布設(shè) 47.2外業(yè)數(shù)據(jù)采集 47.3建立樣本庫 47.4提取模型 47.5精度評價 47.6數(shù)據(jù)提取 47.7結(jié)果修訂 47.8面積統(tǒng)計 48監(jiān)測成果 58.1矢量數(shù)據(jù) 58.2監(jiān)測報告 58.3專題圖 58.4統(tǒng)計表 5附錄A（規(guī)范性）矢量數(shù)據(jù)屬性結(jié)構(gòu)表 6附錄B（規(guī)范性）專題圖 7附錄C（規(guī)范性）統(tǒng)計表 8DB3710/T173—2022本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔(dān)識別專利的責(zé)任。本文件由威海市自然資源和規(guī)劃局提出、歸口，并組織實施和評估。本文件起草單位：威海市自然資源和規(guī)劃局、山東省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局第六地質(zhì)大隊、航天科工海鷹集團有限公司、威海市國土空間技術(shù)中心。本文件主要起草人：鄭軍洋、徐昌、蘇曉玉、宋彬、于明輝、韓宗濤、邢曉平、賈婧雯、尋鵬、薛超玉、邵棋藩、裴心寧、閆少青、李宏偉、王夢涵、劉增超、權(quán)嘉樂。1DB3710/T173—2022養(yǎng)殖海筏衛(wèi)星遙感監(jiān)測技術(shù)規(guī)范本文件規(guī)定了養(yǎng)殖海筏衛(wèi)星遙感監(jiān)測的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)預(yù)處理、監(jiān)測流程、監(jiān)測方法和監(jiān)測成果。本文件適用于應(yīng)用高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)開展養(yǎng)殖海筏面積及空間分布的衛(wèi)星遙感監(jiān)測工作。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T14950攝影測量與遙感術(shù)語GB/T15968-2008遙感影像平面圖制作規(guī)范GB/T17694地理信息術(shù)語HY070海域使用面積測量規(guī)范3術(shù)語和定義GB/T14950、GB/T17694、HY070界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1養(yǎng)殖海筏searafts指在淺海水面上利用浮子和繩索組成的養(yǎng)殖浮筏。3.2準(zhǔn)確率accuracy所有預(yù)測正確的（包括正類和負類）占總數(shù)的比例。3.3召回率recall反映了所有真正為正例的樣本中被分類器判定出來為正例的比例。3.4決策樹分類decisiontreeclassification通過樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建一棵樹，樹中除了葉子節(jié)點的每個節(jié)點都是一個數(shù)據(jù)特征的劃分點，將待測數(shù)據(jù)的對應(yīng)特征和該節(jié)點上的劃分特征做對比，直至分到葉子節(jié)點為止，實現(xiàn)待測數(shù)據(jù)類型的判別。2DB3710/T173—20223.5學(xué)習(xí)率learningrate優(yōu)化算法中的一種調(diào)諧參數(shù)，用以控制模型的學(xué)習(xí)速度及模型參數(shù)的更新速度，使損失函數(shù)收斂到最小值。4數(shù)據(jù)準(zhǔn)備4.1衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)4.1.1宜選擇2月至11月的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)。4.1.2衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)質(zhì)量應(yīng)符合GB/T15968-2008中3.1.1的規(guī)定。4.1.3遙感衛(wèi)星影像分辨率不低于2m，云量宜小于5%且云層區(qū)域未覆蓋筏式養(yǎng)殖區(qū)。4.1.4遙感衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)應(yīng)包含藍、綠、紅、近紅外四個波段，宜使用GF-1、GF-2、GF-6等國產(chǎn)高分辨率衛(wèi)星影像。4.2基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)選用海岸線矢量數(shù)據(jù)和宗海矢量數(shù)據(jù)，以確定海域監(jiān)測范圍。。5數(shù)據(jù)預(yù)處理5.1坐標(biāo)基準(zhǔn)采用CGCS2000坐標(biāo)系。5.2深度基準(zhǔn)采用理論最低潮面（理論深度基準(zhǔn)面）。5.3幾何定位精度衛(wèi)星影像的平面位置中誤差應(yīng)優(yōu)于2個像元。5.4影像配準(zhǔn)精度同一傳感器多波段之間應(yīng)無“雙眼皮”現(xiàn)象，多光譜波段間配準(zhǔn)精度應(yīng)優(yōu)于0.3個像元；全色與多光譜數(shù)據(jù)配準(zhǔn)精度應(yīng)優(yōu)于0.5個像元；不同衛(wèi)星數(shù)據(jù)源間影像配準(zhǔn)精度應(yīng)優(yōu)于1像元。5.5衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)處理衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)應(yīng)經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正、正射校正等處理，得到數(shù)據(jù)成果包括兩類，一類是包含藍、綠、紅、近紅外的地表反射率數(shù)據(jù)，數(shù)值浮點型，位深32bit；一類是包含RGB（即紅、綠、藍）波段的真彩色數(shù)據(jù)，數(shù)值整型，位深8bit。所有數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)基準(zhǔn)應(yīng)保持一致。6監(jiān)測流程利用高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，依據(jù)影像顏色、紋理、形狀特征，制作養(yǎng)殖海筏樣本，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及決策樹模型，精準(zhǔn)識別養(yǎng)殖海筏面積及空間分布等信息。養(yǎng)殖海筏衛(wèi)星遙感監(jiān)測流程見圖1。3高分辨率遙感衛(wèi)星影像預(yù)處理輻射定標(biāo)正射校正鑲嵌裁剪反射率數(shù)據(jù)大氣校正影像融合勻色鑲嵌裁剪勻光勻色數(shù)據(jù)養(yǎng)殖海筏解譯標(biāo)志樣方布設(shè)與疑似養(yǎng)殖海筏區(qū)樣本勾繪養(yǎng)殖海筏樣本庫外業(yè)數(shù)據(jù)采集自動提取結(jié)果結(jié)果修訂面積統(tǒng)計監(jiān)測成果制作7監(jiān)測方法4DB3710/T173—20227.1樣方布設(shè)在主要筏式養(yǎng)殖區(qū)，按照空間布局均勻、代表性強的原則布設(shè)樣方，區(qū)市宜布設(shè)不少于6個樣方，每個樣方大小為5km*5km。借助高分辨率遙感衛(wèi)星影像，內(nèi)業(yè)完成疑似養(yǎng)殖海筏邊界勾繪，形成樣方調(diào)查數(shù)據(jù)集。7.2外業(yè)數(shù)據(jù)采集外業(yè)調(diào)查過程中，核查內(nèi)業(yè)勾繪的疑似養(yǎng)殖海筏數(shù)據(jù)情況，記錄每個調(diào)查區(qū)域?qū)嶋H養(yǎng)殖情況，填寫外業(yè)調(diào)查表。7.3建立樣本庫結(jié)合外業(yè)采樣數(shù)據(jù)，在衛(wèi)星影像上劃定具備典型性的樣本標(biāo)繪范圍，勾繪所有養(yǎng)殖海筏矢量樣斑，并進行柵格化處理。通過隨機裁剪及樣本增強處理，構(gòu)建養(yǎng)殖海筏樣本庫，樣本數(shù)量應(yīng)不少于2000個，每個樣本由三波段RGB影像及標(biāo)簽數(shù)據(jù)構(gòu)成。7.4提取模型7.4.1構(gòu)建7.4.1.1通過仿射變換構(gòu)建不同視角的樣本圖像，增加樣本數(shù)據(jù)的豐富性，利用顏色、形狀、紋理特征，構(gòu)建深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過注意力機制提升模型泛化能力，實現(xiàn)養(yǎng)殖海筏的高精度提取。7.4.1.2結(jié)合標(biāo)繪的養(yǎng)殖海筏樣斑及地表反射率影像數(shù)據(jù)，提取養(yǎng)殖海筏的光譜反射率特征，構(gòu)建決策樹模型，通過決策樹分類規(guī)則實現(xiàn)海域背景的高精度剔除，提升養(yǎng)殖海筏的提取精度。7.4.2訓(xùn)練利用深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對養(yǎng)殖海筏樣本庫進行模型訓(xùn)練，訓(xùn)練批次應(yīng)依據(jù)單次傳遞給網(wǎng)絡(luò)用以訓(xùn)練的樣本個數(shù)(batchsize)和學(xué)習(xí)率而設(shè)定，當(dāng)損失函數(shù)收斂時終止訓(xùn)練，保存訓(xùn)練后模型。7.5精度評價在構(gòu)建的樣本庫中，選擇20%的樣本作為驗證樣本集，該樣本不參與模型訓(xùn)練。在模型訓(xùn)練過程對驗證集樣本影像進行養(yǎng)殖海筏提取，將提取結(jié)果與真實樣本標(biāo)簽數(shù)據(jù)進行對比，計算準(zhǔn)確率和召回率，其計算結(jié)果應(yīng)達到90%及以上。7.6數(shù)據(jù)提取根據(jù)訓(xùn)練后模型及高分辨率真彩色衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)養(yǎng)殖海筏提取結(jié)果輸出（柵格再依據(jù)決策樹模型及高分辨率地表反射率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，實現(xiàn)提取結(jié)果中背景像元的有效剔除，經(jīng)矢量化處理，得到養(yǎng)殖海筏矢量數(shù)據(jù)提取結(jié)果。7.7結(jié)果修訂內(nèi)業(yè)人員對提取結(jié)果進行目視判斷檢查，針對無法明確的區(qū)域，由外業(yè)調(diào)查人員開展后續(xù)現(xiàn)場核查工作，形成養(yǎng)殖海筏矢量數(shù)據(jù)成果。7.8面積統(tǒng)計養(yǎng)殖海筏面積統(tǒng)計宜采用高斯-克呂格投影，對最終監(jiān)測面積進行統(tǒng)計，單位為（hm2精確到0.001。5DB3710/T173—20228監(jiān)測成果8.1矢量數(shù)據(jù)養(yǎng)殖海筏矢量數(shù)據(jù)屬性字段包括監(jiān)測時間、養(yǎng)殖海筏面積等，矢量數(shù)據(jù)屬性的內(nèi)容及格式見附錄A。8.2監(jiān)測報告監(jiān)測報告內(nèi)容包括監(jiān)測時間、范圍、衛(wèi)星及傳感器、監(jiān)測流程、監(jiān)測方法、監(jiān)測結(jié)果和統(tǒng)計分析等。8.3專題圖養(yǎng)殖海筏空間分布監(jiān)測專題圖內(nèi)容包括圖名、圖例、公里格網(wǎng)、比例尺、養(yǎng)殖海筏分布信息以及行政區(qū)域地理信息等，專題圖的表示形式見附錄B。8.4統(tǒng)計表統(tǒng)計表內(nèi)容包括統(tǒng)計行政區(qū)劃、養(yǎng)殖海筏面積等信息，統(tǒng)計表的內(nèi)容及格式見附錄C。6DB3710/T173—2022（規(guī)范性）矢量數(shù)據(jù)屬性結(jié)構(gòu)表養(yǎng)殖海筏衛(wèi)星遙感監(jiān)測矢量數(shù)據(jù)屬性結(jié)構(gòu)表見表A.1。表A.1矢量數(shù)據(jù)屬性結(jié)構(gòu)表序號字段名稱字段說明字段類型字段長度小數(shù)位數(shù)備注1TIME監(jiān)測日期2YHWZSM用海位置說明Char303TBBH圖斑編號Char4TBLX圖斑類型Char5XZB中心經(jīng)度Double66YZB中心緯度Double67YZHFMJ養(yǎng)殖海筏面積Double28BZ備注Char7(規(guī)范性)專題圖N