基于低成本半自动图像处理的干旱地区住宅游泳池时空演变监测方法研究及其在Mykonos岛的应用

本研究针对地中海干旱地区因旅游驱动导致的住宅游泳池无序扩张问题，开发了一种基于QGIS和GIMP平台的半自动检测方法。通过分析2010-2018年Mykonos岛的50cm分辨率航拍影像，实现了93.4%的检测准确率，为水资源管理和城市规划提供了低成本解决方案。该方法特别适用于技术资源有限的地区，对可持续土地利用监测具有重要意义。

　　

在地中海阳光灿烂的度假胜地，私人游泳池正以惊人的速度扩张——仅希腊Mykonos岛在2010-2018年间就新增了40%的游泳池。这些湛蓝的水体背后隐藏着严峻的生态危机：在干旱地区，每个游泳池每年需消耗约100立方米淡水，相当于一个四口之家半年的用水量。更令人担忧的是，这些游泳池往往与无序的城市扩张相伴而生，成为"看不见"的水资源黑洞。传统的人工调查方法效率低下，而基于人工智能的自动识别技术又成本高昂，这让许多地中海沿岸国家陷入监管困境。

为解决这一难题，研究人员开发了一套创新的半自动检测方案。该方法巧妙结合了开源地理信息系统QGIS和图像处理软件GIMP，仅需普通电脑即可运行。研究团队选取旅游热点Mykonos岛作为案例，通过分析2010和2018年的50cm分辨率航拍影像，建立了一套高效的游泳池识别流程。论文发表在《Dyes and Pigments》期刊。

关键技术包括：1）基于GIMP的色彩选择工具确定游泳池特征RGB值范围；2）利用QGIS进行空间分析和验证；3）采用25m²面积阈值过滤误检；4）通过人工解译建立验证数据集。所有数据均来自希腊国家测绘局和Maxar公司的公开资源。

研究方法部分显示，团队首先通过GIMP的"按颜色选择"工具确定游泳池的特征色彩范围，设置阈值（2010年为29，2018年为8）和半径（均为8）参数。随后将二值化图像导入QGIS进行矢量化和空间分析，最终生成游泳池分布点图。验证采用人工解译建立的参考数据集，计算总体准确率（OA）、漏检率（OE）和误检率（CE）等指标。

研究结果部分，"游泳池时空分布特征"显示：2010年检测到580个游泳池，2018年增至858个，主要分布在岛屿南部和西部的沿海地区。新增游泳池多位于低密度居住区，呈现"放射性"扩散模式，印证了旅游驱动的城市蔓延趋势。

"精度验证结果"表明：与人工解译结果相比，2010年检测准确率达93.4%（OA），漏检率仅0.8%（OE），误检率5.8%（CE）；2018年相应指标分别为91.1%、1.0%和8.0%。F1分数两年均保持在0.95以上，证明方法具有良好稳定性。

"误差来源分析"发现主要误差来自：1）蓝色屋顶等人工建筑（误检）；2）被遮盖或阴影覆盖的游泳池（漏检）；3）不同季节水体颜色变化。其中2018年影像质量差异导致误检率略高。

讨论与结论部分指出，这项研究开创性地将大众化软件应用于专业遥感监测领域。相比传统方法，该方案节省65%工作时间，且无需昂贵的高光谱数据。虽然存在约5-8%的误检率，但完全满足政策制定所需的宏观统计需求。研究揭示了Mykonos岛游泳池的快速增长态势，这种"加法式"扩张模式在地中海旅游区具有典型性。

该方法的重要意义在于：1）为资源有限地区提供可行的监测工具；2）支持水资源税基评估；3）预警不可持续的城市发展；4）可扩展应用于其他小型地物监测。未来通过加入近红外波段分析和多时相验证，可进一步提升精度。这项研究为平衡旅游发展与生态保护提供了科学依据，对全球地中海气候区的可持续规划具有示范价值。