海南岛海水池塘养殖遥感监测与时空变化分析

袁 鑫，张 丽，宋茜茜，谷 雨

(1.山东科技大学 测绘科学与工程学院，山东 青岛 266590；2.中国科学院 遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室，北京 100094;3.海南省地球观测重点实验室，海南 三亚 572000)

0 引言

水产养殖业是当今世界上发展最快的食品行业之一，在当前海洋捕捞衰退、渔业资源保护力度加大的趋势下，海水养殖已成为水产养殖业发展的重要领域。海岸带地处海陆交界，生态环境敏感脆弱，同时也是海水养殖业发展的主要地区。迅速扩张的海水养殖业，不仅对近岸生态环境造成了很大压力，还影响了水产养殖业的经济效益。

应用遥感技术监测水产养殖面积、种类、规模等的变化，是目前水产养殖变化研究中的常用方法。范亚民 等[1]从时间、空间和利用类型等方面分析了近 30 a来太湖围网养殖的时空变化特征，孙晓宇 等[2]分析了1990—2008年珠江口养殖用地时空格局演化状况，王蒙蒙 等[3]根据养殖水面面积及质心变化情况分析了近 20 a来山东半岛东部海水养殖水面的动态变化。通过遥感技术可在短时期内获得大范围的养殖面积信息，能够及时准确地掌握养殖水面的时空分布动态，对养殖区的规划和管理具有重要的现实意义[4]。常用的多源遥感数据有Landsat、SPOT、WorldView等[5-8]，提取方法有目视解译、基于影像光谱信息和面向对象等[6-14]。

海南岛拥有丰富的海岸带资源，海水养殖业发达，尤其是近岸养殖池塘数量众多，近年来规模不断增大。长期无序的养殖引发了一系列生态问题，高密度的养殖导致养殖水体环境质量下降，养殖品种病害发生率升高[15]；高浓度养殖废水的排放造成周边水体富营养化，影响红树林生长，破坏了湿地生态系统[16]；养殖池塘的修建破坏了滨海自然生态景观等[17]。本文以海南省主岛海南岛为研究区，利用1990、2000、2010和2015年4个时相的Landsat影像，获取了海南岛海岸带25 a来的卫星遥感信息，分析了海南岛海水池塘养殖的时空变化及其对近岸生态环境的影响，为海南省海水养殖业的可持续发展和生态环境保护提供数据支撑和科学依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

海南岛是海南省的主岛，陆地面积为3.39万km2，沿海滩涂面积约257 km2，水产养殖种类有800余种。通过野外实地考察及对高清遥感影像的解译发现，海南岛海水养殖池塘多分布在海岸带，以岸线向陆一侧20 km内分布最广。因此，本文以海南岛沿岸及海岸线向陆一侧20 km为研究区域，开展海水池塘养殖状况监测(图1)。

1.2 数据来源

采用Landsat TM/OLI卫星影像(空间分辨率30 m)数据共20景，其中TM影像数据15景，OLI影像数据5景。数据从美国地质调查局网站(http://glovis.usgs.gov/)下载获得，具体轨道号和获取时间见表 1。

图1 研究区范围Fig.1 The study area

表1 海南岛Landsat卫星遥感影像数据列表Tab.1 List of Landsat satellite remote sensing images in Hainan Island

2 研究方法

2.1 海水池塘养殖区提取

对影像进行辐射定标、大气校正等预处理，几何校正后进行拼接、剪裁，获得1990、2000、2010和2015年4期海南岛近岸地区成像清晰、低云量的卫星影像图。

本文的海水池塘养殖区是指在滩涂、港湾和近岸区，经人工改造的养殖池塘、围塘等(图2)。利用eCognition Developer软件采用面向对象的方法进行养殖区图像的提取和分类，提取流程包括图像的多尺度分割、规则构建和成果输出。首先将TM影像的全部7个波段和OLI影像的全部11个波段以及每期相应的归一化差异水体指数(Normalized Difference Water Index, NDWI)作为输入数据集进行分类，然后采用多尺度分割方法创建图像对象。设置不同的分割尺度进行对比实验，确定一级尺度为200，用于区分水体和非水体；二级尺度为80，用于区分水产养殖区和非养殖区。图层权重均为1，形状系数和紧密度系数分别为0.4和0.5。选取NDWI、对象的光谱属性、矩形拟合度、面积和形状指数参数作为规则构建的关键因素建立决策树实现养殖区的提取。

研究区域分为养殖用地、林园地、宜林地、耕地、红树林、滩涂、海域及河流、坑塘、城镇村建设用地、裸地共10个类别，分类依据前人的研究[18-20]。根据野外调查数据创建训练样本，以影像光谱各波段亮度与NDWI指数作为分类波段，构建特征空间，使用最近邻分类法识别土地覆盖类型，形成养殖区初步提取的矢量文件。参考Google Earth高清卫星影像对初步提取结果进行人工判读和修正，得到海南岛海水池塘养殖的最终提取结果。技术路线如图3所示。

图2 海水池塘养殖区的解译标志Fig.2 Interpretation symbols of aquaculture ponds

图3 技术路线Fig.3 Flowchart of the proposed methodology

2.2 精度验证

为了评估海水养殖池塘信息提取与分类结果的准确性，采用混淆矩阵(Confusion matrices)的方法进行精度分析，评价指标有生产者精度(PA)、用户精度(UA)、总体分类精度(OA)和Kappa系数。

利用研究区内随机生成点来进行养殖区提取的精度验证。将Google Earth上的高空间分辨率影像的目视解译结果作为随机点真值，计算出混淆矩阵，分别计算PA、UA、OA和Kappa系数。选择2010年与2015年的Good Earth上的高分辨率空间影像进行验证，以土地利用类型的样本区域为参考源进行土地利用分类结果的精度评价。

2.3 景观格局指数

景观格局指数可以定量地反映景观格局的变化和过程[21]。为了进一步研究海水池塘养殖区的空间变化模式，计算了养殖区的斑块数量(Number of Patches,NP)、斑块密度(Patch density,PD)、最大斑块指数(Largest Patch Index,LPI)和面积加权分维数(Area weighted fractal dimension,AMFD)4个景观指数。其中，斑块数量(NP)和斑块密度(PD)的大小与景观的破碎度成正相关，一般NP越大，PD越大，景观破碎度越高，反之亦然。最大斑块指数(LPI)表示养殖区中最大斑块面积占景观总面积的比例，有助于确定景观的模地或优势类型等，LPI越大，该类型在景观中越占优势，还能反映人类活动的方向和强弱。面积加权分维数(AMFD)用于描述斑块的自相关性，取值范围一般在1～2之间，其值越接近1表明斑块形状越有规律，或者说斑块越简单；值越接近2，斑块形状越复杂。各指数计算公式如下[22]：

NP=ni

(1)

PD=ni/A

(2)

(3)

(4)

式中：ni为在整个景观中第i种类型所包含的斑块总数；A为景观总面积，单位：km2；ai为斑块i的面积，单位：km2；aij为斑块ij的面积，单位：km2；Pij为斑块ij的周长，单位：km。

2.4 池塘养殖的空间变化

景观的空间变化特征可以通过质心迁移情况反映[21]，通过计算养殖区斑块的面积加权质心的变化来描述其空间变化，公式如下：

(5)

(6)

式中:Xt和Yt分别表示第t年养殖水面质心的经度和纬度坐标，Ati表示第t年第i个养殖水面斑块的面积，Xti和Yti分别为第t年第i个养殖水面斑块质心的经度和纬度坐标，n表示养殖水面斑块的数量。

3 结果与分析

3.1 养殖区提取结果及精度验证

图4为1990、2000、2010和2015年海南岛海水池塘养殖区遥感影像的提取结果。土地利用分类和养殖区的分类精度如表2所示。各年的土地利用分类总体精度(OA)均在80%以上，Kappa系数均在0.8以上，满足后续分析的要求。经过人工目视修正后的2010和2015年养殖区提取的总体精度(OA)均在95%以上，Kappa系数达到0.9及以上。

图4 海南岛近岸海水池塘养殖区分布Fig.4 Distribution of aquaculture ponds in coastal area of Hainan Island

表2 土地利用分类及养殖区提取精度评估Tab.2 Accuracy of classification results of land cover and aquaculture ponds

3.2 海水池塘养殖面积变化

1990—2015年海南岛海水池塘养殖面积总体呈增长趋势(图5)，共增加19 057 hm2，增长率为434.9%，其中1990—2010年增长最为迅速。1990年，海南岛海水池塘养殖规模较小，养殖区只零星分布在儋州湾、八门湾等海湾内部，总面积仅为4 382 hm2；1990—2000年，养殖区面积增长至13 204 hm2，增长率为201.32%，增长速度为882.2 hm2/a，东部沿海地区增长明显；2000—2010年，养殖面积持续增长，增长速度最快，达到944.1 hm2/a，增长率为71.50%，全岛养殖面积达22 645 hm2，沿海各市县近岸区域都有分布;2010—2015年，养殖面积增长速度放缓，5 a间仅增长794 hm2，增长率为3.5%，增长速度为158.8 hm2/a。

图5 海南岛海水池塘养殖面积变化Fig.5 Area changes of aquaculture ponds in coastal area of Hainan Island

1990—2015年，文昌市、儋州市、乐东黎族自治县、东方市、陵水黎族自治县和昌江黎族自治县的养殖面积持续增长，到2015年养殖面积分别增长了9 549、1 450、1 230、800、672和403 hm2。其中文昌市的海水池塘养殖面积最大、增长最快，到2015年，养殖面积达到10 258 hm2，年均增长率为110.96%。海口市、万宁市、琼海市和澄迈县的池塘养殖面积先增加后减少，到2015年，这4个市县近岸水产养殖面积分别为2 320、2 083、1 156和592 hm2，但相对于1990年，养殖面积仍为增长状态。不同于上述县市，三亚市和临高县25 a间海水池塘养殖面积总体呈下降趋势。受养殖热潮影响，1990—2000年三亚市养殖面积增加；2000年后三亚市致力于旅游业的发展，建设了众多的滨海度假区，占用了部分沿岸养殖用地，养殖面积减少；2010—2015年养殖面积继续减少，减少面积达269 hm2。临高县因大力发展收益更高的深海网箱养殖，部分养殖池塘被废弃，池塘养殖面积不断减少，由1990年的561 hm2减少到2015年的421 hm2。

海南岛的海水池塘养殖分布存在区域差异，主要集中在东北部的儋州市、海口市、文昌市、万宁市等；西南部养殖区面积较小，如乐东黎族自治县、东方市、昌江黎族自治县等，这些地区山脉集中，人口较少，适合挖建养殖池塘的区域少。

图6 海南岛沿海各市县海水池塘养殖面积变化Fig.6 Changes of aquaculture ponds area in cities and counties along Hainan Island

3.3 海水池塘养殖空间变化分析

图7为1990—2015年海南岛近岸地区海水池塘养殖区质心位置变化图，25 a间，海南岛近岸的海水池塘养殖区质心共向东北方向偏移61.8 km。1990—2000年，养殖区质心向东迁移了46.2 km，这一时期近海养殖业发展迅速，特别是东部的万宁市、琼海市、文昌市、海口市等地，依托地形优势，在众多天然港湾大量挖建养殖池塘；2000—2010年，养殖区质心向东北方向迁移了26.5 km，海口市、文昌市等地出现大量违法挖塘现象；2010—2015年，养殖区质心回迁，共向西南方向迁移了7.3 km，这一时期政府开始限制养殖池塘的开挖并进行生态修复工作，东部地区的违法挖塘行为迅速减少。

图7 1990—2015年海南岛海水池塘养殖区质心分布Fig.7 Distribution of centroids of aquaculture ponds in coastal area of Hainan Island from 1990 to 2015

3.4 景观格局变化

Landsat影像空间分辨率为30 m，故景观格局分析在30 m空间尺度下进行，海水池塘养殖区4个景观格局指数的变化如表3所示。1990年以来，养殖区斑块数量和斑块密度都呈明显上升趋势，增长幅度分别为766%和750%。池塘养殖用地数量和面积不断增长，景观破碎度增加，空间分布上更加复杂。研究期间，池塘养殖区最大斑块指数由0.234逐步增长到0.506，表明斑块面积增大或出现了斑块的组合，池塘养殖处于不断扩张状态。养殖区面积加权分维数较低，表明养殖池塘的斑块形状规则，1990—2015年其值呈持续增长趋势，表明养殖区的景观格局趋于复杂化。4个景观指数的变化都说明海南岛的海水池塘养殖在空间上呈扩张趋势，缺乏规划，趋于无序化发展。

表3 1990—2015年海南岛海水池塘养殖区景观格局指数Tab.3 Landscape pattern indices for aquaculture ponds in coastal area of Hainan Island

3.5 土地利用类型变化

通过海水池塘养殖用地与其他土地利用类型的转移情况(图8)可以看出，海南岛近岸海水池塘养殖的扩张占用了大量沿海土地，表现为各类型土地向养殖用地的大量转入。其中，红树林转向养殖用地的幅度最大，为5 960.00 hm2，占总转入面积的25.6%；其次是海域和河流，转入面积为5 408.84 hm2，占总转入面积的23.2%；再次为耕地，转入面积为4 864.37 hm2，占总转入面积的20.9%；林园地和滩涂的转入面积也较多，分别占转向养殖用地总面积的11.1%和12.9%；其他土地利用类型转向养殖用地的较少。

图8 1990—2015年海南岛海水池塘养殖用地转移情况Fig.8 The transition of aquaculture ponds from 1990 to 2015 in coastal area of Hainan Island

海水池塘养殖的扩张侵占了大量红树林、滩涂等自然湿地，造成沿海景观的破坏。红树林作为海岸带特有的生态景观，与近岸养殖活动的竞争关系表现得尤为明显。有研究表明，池塘养殖的扩张是海南岛红树林面积减少的最主要原因[23-24]，如东寨港与八门湾等地都是由红树林改造为养殖池塘的典型地区[19,25]。1990—2015年，东寨港和八门湾地区海水池塘养殖面积增长明显，红树林面积不断减少，景观遭到严重破坏[19]。

图9 1990—2015年东寨港和八门湾海水池塘养殖区变化Landsat影像序列Fig.9 Landsat satellite remote sensing images of the changes in coastal aquaculture ponds in Dongzhaigang and Bamenwan from 1990 to 2015

4 小结

(1)本研究利用多时相 Landsat TM/OLI 遥感数据，采用面向对象的方法提取了1990、2000、2010和2015年海南岛海水池塘养殖信息，总体精度达到95%以上。

(2)25 a来海南岛近岸池塘养殖面积持续增长，1990—2010年为快速增长期，2010—2015年为缓慢增长期，面积共增加19 057 hm2；大部分沿海县市的海水池塘养殖面积都有所增加；池塘养殖分布存在区域差异，主要集中在东北部地区。

(3)海南岛海水池塘养殖的景观格局趋于破碎化和复杂化，在空间上呈扩张趋势并趋于无序化发展。

(4)25 a间养殖区质心向东北方向偏移61.8 km，主要由文昌、海口等地养殖规模增长导致。

(5)养殖面积的扩张占用了大量红树林等沿海生态用地，造成景观破坏。