隨著GF-3衛星的成功發射，我國民用SAR數據質量得到有效提升，使得圍填海信息提取成為可能。范劍超團隊采用RDRGAC算法自動提取遙感影像中的海岸線，通過對遙感影像的解譯，對比分析岸線變化，形成圍填海專題圖，通過外業現場驗證其有效性，實現海域使用情況的動態監測，相應流程圖如圖3所示。針對海南省海口區域和遼寧大連金州灣區域，分別進行圍填海信息自動提取，分別如圖4和圖5所示。
 | 圖 3 GF-3 SAR圍填海動態監測流程圖Fig.3 Dynamic monitoring process flow chart of reclamation in SAR image |
 | 圖 4 海口地區SAR影像基礎原始岸線提取Fig.4 The basic result of coastline extraction result of Haikou area |
 | 圖 5 根據處理流程進行SAR圍填海信息提取Fig.5 Coastline information extraction according to dynamic monitoring process |
為了海岸線提取結果的精確性，采用均方根誤差(Root Mean Squared Error, RMSE)來計算海岸線提取精度，并將本文所提方法提取岸線與經過外業驗證的手動提取岸線進行對比，計算公式如下：
| (1) |
其中，
分別表示本文方法RDRGAC模型和手動提取岸線的橫縱坐標，并隨機抽查50個像素點，通過ArcGIS測量工具統計其準確率，統計結果如表2所示。
 | 表 2 精度評價結果Tab.2 The results of precision assessment |
其中圍填海信息提取算法測試結果與現場調查結果進行疊加比對結果如圖5(g)所示，金州灣圍填海用地類型絕大部分為建設填海用地，通過直接測量解譯兩者之間的差別為4個像素，2007年4月–2016年12月金州灣區域圍填海面積為22.86 km2，專題圖如圖6所示。
 | 圖 6 金州灣2017年圍填海專題圖Fig.6 Reclamation change thematic map of Jinzhou Bay in 2017 |
5 GF-3 SAR海水浮筏養殖監測
我國淺海和灘涂資源豐富，海水養殖業繁榮，浮筏養殖是海域使用動態監測的重要類型，在國民經濟發展中具有巨大作用。浮筏養殖是在淺海與潮間帶設置浮動筏架，筏上掛養養殖對象的一種生產方式，多以浮球懸掛吊籠方式養殖扇貝、牡蠣等貝類。然而隨著養殖規模的逐年擴大，一些貝類養殖海區出現貝類產量降低和死亡率增加的情況，貝類持續高密度地養殖增加了局部海域的環境壓力[16]，造成生態環境污染。因此，系統深入地研究浮筏養殖用海面積范圍提取，實現浮筏養殖動態監測，利于合理使用養殖資源，營造健康平衡的海水生態環境，具有十分重要的意義[17]。浮筏養殖范圍面積過大，而且浮筏會隨海洋動力情況發生漂移，給現場調查帶來巨大的困難，傳統可見光遙感影像主要表征目標的反射信號，而養殖浮筏在海上分布稀疏，導致浮筏養殖區域的混合像元無法完全準確反映[18]。
5.1 養殖浮筏極化散射機理分析
筏式養殖分為網箱養殖、延繩式養殖和浮筏養殖。網箱養殖鏈接成片，體積較大，當雷達波發射時，由于海水的回波能量較弱，而養殖用的基座、圍欄和網箱等回波能量較強，色調比周圍的海水更亮，二者對比度更大，所以在Radarsat-2影像中可以十分清晰地識別[19]。延繩式養殖用于養殖藻類，建立近海養殖區快速檢測的光譜特征指數，可以通過多光譜波段線性組合實現其面積的有效識別[20]。由于養殖浮筏在水面上基本以浮球漂浮為主，相對網箱養殖體積小(直徑30 cm)，即使是2 m高分辨率可見光影像也無法完全發現。此外，相對藻類，貝類與海水的光譜反射特性差異不強，所以波段運算無法實現浮筏養殖信息提取，如何有效地發現養殖浮筏成為研究的難點。
國外學者多集中于潮間帶固定基或灘涂上底播貝類的識別，屬于自然養殖。Van der Wal等[21]分析潮間帶之間不同地物表面粗糙度和后向散射特性之間的關系。Lee等[22]采用AIRSAR和JERS-1 對固定基座貝類養殖進行不同位置的后向散射特征分析，獲得不同拍攝方向不同基座結構的后向散射特性，從而發現HH極化更有利于發現灘涂上的貝類。Choe等[23]通過多頻率Radarsat-2和ALOS PALSAR的極化SAR微波特征獲得潮間帶低潮期不同地物類型后向散射特征。目前，Gade等[24]在此研究基礎之上，獲得多時相SAR圖像可以探測到潮間帶貝類養殖和生態變化的結論，并展望多極化數據在貝類養殖物提取的可能性。國內浮筏養殖屬于人工養殖，多采用浮球吊籠模式，較難直接發現，而且現有的浮筏養殖信息提取的研究資料較少，均為本課題組的研究成果。初佳蘭等[25]對長海縣貝類養殖進行遙感監測的初步研究，根據浮筏分布特性進行專家解譯，獲得養殖分布專題圖。范劍超團隊等[26]對北戴河鄰近海域浮筏養殖區域進行2年長序列可見光和SAR遙感圖像監測，發現Landsat-8、ZY-3和GF-1等可見光遙感影像均無法發現浮筏養殖區域，僅有極少數SAR影像可以識別養殖浮筏目標，浮筏養殖極化散射機理尚不清晰。
海水養殖均以浮球懸掛吊籠方式養殖為主，其主要要素分為浮球、吊籠、養殖物和海水海況，各要素對浮筏養殖的后向散射強度影響成因不同。浮球是白色或黑色橡膠材質，直徑約為30 cm，浮球間距約為75 cm，吊籠直徑約為20 cm，長度4～6 m，養殖物主要以扇貝、牡蠣等貝類為主，其材質、類型、空間分布均影響后向散射強度；海水海況影響表面粗糙度，導致后向散射強度發生變化。海上養殖現場結構和示意圖如圖7所示。
 | 圖 7 浮筏養殖結構圖Fig.7 Remote sensing image of floating raft |
由于養殖浮筏在水面上基本以浮球漂浮為主，相對網箱養殖體積小(直徑 30 cm)，即使是2 m高分辨率可見光影像也無法完全發現，如圖8(a)所示。此外，對于SAR影像，如圖8(b)所示，養殖浮筏與海水背景的后向散射差異不強，所以經典算法無法精確實現浮筏養殖信息提取，如何有效地發現養殖浮筏成為研究的難點。
 | 圖 8 浮筏養殖遙感影像Fig.8 Remote sensing image of floating raft |
以浮筏養殖物理實際為基礎，討論目標極化分解類型，以海水為界劃分為海面部分與水下部分，直觀可分解為6類不同散射，如圖9所示。海面部分包括表面散射、二面角散射和螺旋體散射，海水表面隨機粗糙度以布拉格散射為主，浮球亦以表面散射為主，隨機海面和浮球可產生二面角散射和螺旋體散射；水下部分根據電磁波在海水的穿透性，無法產生直接作用，所以⑤和⑥散射不存在，水下部分通過間接改變海表粗糙度產生影響。
 | 圖 9 浮筏養殖的極化散射機制示意圖(①海水表面散射，②浮球表面散射，③海水浮球二面角散射，④海水浮球螺旋體散射，⑤水下表面散射，⑥水下體散射)Fig.9 Schematic diagram of floating raft aquaculture scattering mechanism (① Scattering method of sea surface, ② Scattering method of floating raft, ③ Scattering method of dihedral caused by raft and sea surface, ④ Scattering method of helix structure, ⑤ Scattering method of surface under water, ⑥ Scattering method of body under water) |
采用GF3號全極化模式Ⅰ數據，對日本明海區域進行Nonlocal濾波，Yamaguchi極化分解、Freeman分解，H/A/Alpha分解、Krogager分解和偽彩色圖合成，分解結果如圖10所示。
 | 圖 10 日本明海區域海水養殖極化分解結果Fig.10 Polar decomposition of floating raft aquaculture in Japan |
從圖10中可以發現在日本明海區域有十分規則的固定結構筏式養殖區域，形成十分典型的偶次散射區域，海表波浪以表面散射為主，陸上山地區域以體散射為主，城區部分為多種類型混合散射，GF-3號全極化SAR數據通過極化分解，可以非常有效地表征各類散射體，其中Yamaguchi更能明顯區分出浮筏養殖區域與其他陸地海水背景區域。圖11為典型中國區域浮筏養殖區域，以養殖牡蠣，扇貝為主，浮筏養殖結構示例如圖7所示。采用Nonlocal濾波，Yamaguchi極化分解和偽彩色圖合成，從圖中可以看出海上浮筏養殖區域以表面散射和二次散射混合為主，與圖9極化散射結構相同。
 | 圖 11 大連市浮筏養殖Yamaguchi極化分解結果Fig.11 Yamaguchi polar decomposition of floating raft aquaculture in Dalian |