基于像素的卫星测绘技术用于珊瑚岛海底分类：以法属波利尼西亚的莫皮蒂岛为例

《Remote Sensing Applications: Society and Environment》：Pixel-based satellite mapping for coral island seabed classification: Application to the Maupiti island, French Polynesia

珊瑚礁海底分类与卫星制图技术

　　本研究介绍了一种新颖的基于像素的卫星地图方法，用于对珊瑚岛海底进行分类。该模型结合了基于像素的方法和分割技术，将预测结果平滑为连贯的对象。模型应用于法属波利尼西亚的马普提岛，并与主要基于礁石覆盖分类的专家地图进行了比较。研究结果表明，该方法在不同空间分辨率下的准确率介于87%到90%之间。所开发的工具是开源的，具有灵活性，允许用户重新训练以适应不同的分类方案和环境。本研究强调了自动化卫星地图在监测珊瑚礁生态系统和支持保护工作方面的潜力。

珊瑚礁和相关的泻湖系统正经历全球范围内的退化，这种现象已引起了广泛的关注。随着研究重点从传统的实地调查转向大范围的遥感技术，特别是基于卫星的调查，科学家们正在探索更高效、更全面的方法来追踪这些生态系统的演变。然而，珊瑚礁地图的绘制面临诸多挑战，其中一项是准确识别和描绘不同的海底区域，以便监测其对气候变化或人类活动的响应。现有的分类方法通常依赖于生物学、生态学、历史、地貌和地质等不同领域的标准，但这些标准因数据来源和研究范围的不同而存在差异，使得建立统一的分类体系变得困难。

除了分类体系的构建，海底地图的绘制本身是一项繁重的任务，尤其是在处理广阔地理区域或进行高频次调查时。因此，开发基于遥感数据的自动化地图工具成为解决这一问题的关键。卫星地图因其能够覆盖大范围区域的能力而被广泛使用，尤其在需要高分辨率数据的研究中。然而，卫星图像在实际应用中也存在一些固有的局限性，如镜面反射、大气光散射以及需要进行几何和辐射校正等预处理步骤。此外，云层覆盖是卫星图像可用性的一个主要障碍，这使得某些图像无法用于分析。

本研究旨在开发和评估一种创新的基于像素的自动化卫星地图工具，以实现对珊瑚岛系统的完整绘制。所选研究区域是法属波利尼西亚的马普提岛，该岛因其丰富的海底结构而被选为研究对象。分类主要基于Kennedy等人（2021）提出的分类方案，并根据当地情况进行了一些调整。该工具的核心优势在于其开源和灵活的特性，能够通过分割技术将分类结果转化为连贯的对象，从而适应多种应用需求。据我们所知，这种结合了像素分类与分割技术的开源工具尚未被其他研究报道。

在研究过程中，我们首先描述了基于专家知识的分区方法以及所开发的自动化卫星检测工具的工作流程。随后，我们展示了模型在不同空间分辨率下的表现，包括10米、5米、3米和2米的分辨率。为了评估模型在不同分辨率下的性能，我们根据研究区域的特征调整了邻域大小，并在分割阶段对最小分割尺寸进行了优化。实验结果表明，该工具在不同分辨率下均能提供高精度的海底地图，其性能在各类分辨率下保持稳定。

本研究的另一个重要目标是探讨如何将像素分类与分割技术相结合，以提高地图的准确性和连贯性。通过这种方式，我们能够将基于像素的分类结果转化为更符合实际地理结构的连贯对象，从而增强地图的可读性和实用性。此外，我们还分析了不同分辨率对分类精度的影响，并展示了模型在不同分辨率下的表现。结果表明，随着分辨率的提高，分类精度也随之提升，但同时也需要更多的计算资源和时间。

在实际应用中，该工具能够为珊瑚礁生态系统的监测提供重要的支持。通过自动化处理，研究人员可以更高效地获取和分析海底数据，从而更好地理解珊瑚礁的生态特征及其对环境变化的响应。这种自动化方法不仅能够减少人工参与的负担，还能够提高数据处理的效率和一致性。此外，该工具的灵活性使得它能够适应不同的分类方案和研究环境，为未来的珊瑚礁研究提供了更多的可能性。

本研究的成果为珊瑚礁生态系统的长期监测和保护工作提供了新的思路和技术手段。通过结合像素分类和分割技术，我们能够生成更加精确和连贯的海底地图，从而为科学家和政策制定者提供可靠的数据支持。这种基于卫星图像的自动化地图方法不仅能够覆盖大范围区域，还能够适应不同的研究需求和环境条件，为珊瑚礁保护和管理提供了重要的工具。

总的来说，本研究展示了一种创新的基于像素的卫星地图方法，该方法结合了像素分类和分割技术，以提高海底分类的准确性和连贯性。研究结果表明，该工具在不同空间分辨率下均表现出良好的性能，并且具有开源和灵活的特点，能够适应多种分类方案和环境。通过应用这一工具，我们不仅能够更有效地监测珊瑚礁生态系统的变化，还能够为未来的珊瑚礁研究和保护工作提供强有力的技术支持。