近日，中国遥感卫星地面站研究团队在国家尺度高分辨率海洋牧场信息提取研究方面取得新进展，提出了一种新型语义分割框架，基于多源高分辨率国产卫星遥感影像实现了多尺度近海海洋养殖区提取，并生成中国首个2米分辨率近海海洋养殖区空间分布数据集（?RCdata_2022_2m?）。
?近海海洋养殖区在遥感影像中的精准提取与动态监测，对优化近海养殖布局和评估海洋生态环境具有重要意义。目前，基于遥感影像构建的国家级海水养殖空间分布数据集多为中低分辨率，尚缺乏高空间分辨率产品。
?基于此，研究团队针对大范围复杂背景下海上养殖区提取的数据需求，构建了一个覆盖中国沿海地区、多类型、多尺度、多时相的高分辨率海上养殖区深度学习样本数据集；提出一种新的层级金字塔优化网络语义分割模型（HPR-UNet）。该模型在传统卷积神经网络基础上，结合空洞空间金字塔卷积，增强了模型对不同尺度特征的提取能力；通过构建多层级损失函数，实现对不同尺度特征层的损失加权优化，提高模型对多尺度养殖区的识别精度，并具备在更高分辨率影像上的强泛化能力；生成了首个2米分辨率的中国海上养殖区空间分布数据产品（RCdata_2022_2m），养殖区分类更精细，小尺度养殖区的提取结果更加完整，边界更清晰，显著提升养殖区识别的精度和可靠性。
研究成果揭示了2022年中国海上养殖区的空间分布特征。中国海上养殖以筏式养殖为主，约占总面积的92%，其空间分布模式因地域而异。在辽宁、山东及福建等主要高密度区，筏式养殖通常呈连续且规则的大面积分布，斑块边界平滑，连通性强。浙江的筏式养殖区则更偏向于随机、零散的分布，而江苏则以小面积的聚集形态为主。另一方面，网箱养殖在我国各沿海省份均有分布，通常图像斑块相对较?。ㄓ绕涫巧钏残瓮洌史稚⒉季?。其中，辽宁、福建和广西钦州湾是其主要的高密度区域，而江苏省的网箱养殖规模较小。
相关研究成果以“Hierarchical pyramid refined U-Net for creating the first 2 m resolution multi-class national-scale spatial distribution dataset of offshore observable marine aquaculture in China”为题发表在《International Journal of Digital Earth》上。研究生陈彦琳为论文第一作者，研究员何国金为通讯作者。
不同养殖类型的样本示例. (a) 筏式养殖. (b) 常规网箱养殖 (c) 深海网箱养殖
