基于遥感图像的海岸线提取方法研究

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展一、综述随着全球气候变化的加剧以及人类活动的不断拓展，海岸线作为陆地与海洋的交汇带，其动态变化受到了广泛关注。

准确、高效地提取海岸线信息对于海洋资源管理、环境监测、灾害预警以及沿海城市规划等领域具有重要意义。

遥感技术以其大面积、快速、同步观测的特点，在海岸线提取中发挥着越来越重要的作用。

随着遥感数据源的不断丰富和图像处理技术的快速发展，海岸线自动提取方法取得了显著进步。

海岸线自动提取方法主要依赖于遥感影像的处理和分析。

这些影像可以通过卫星光学遥感、微波遥感或激光雷达遥感等方式获取，包含丰富的地物信息和空间特征。

通过对这些影像进行预处理、特征提取和分类等操作，可以实现对海岸线的自动识别和提取。

在海岸线自动提取方法的发展历程中，学者们提出了多种算法和技术。

这些算法和技术大多基于图像处理的基本理论，结合地学知识和实际应用需求进行改进和优化。

阈值分割、边缘检测、区域生长等经典算法在海岸线提取中得到了广泛应用。

随着深度学习技术的兴起，神经网络分类等方法也逐渐被引入到海岸线提取中，并显示出良好的性能。

尽管海岸线自动提取方法取得了显著进展，但仍存在一些挑战和问题。

影像信息量不足、精度验证困难以及海岸线仅是过渡区的平均线等问题仍待解决。

不同地区的海岸线具有不同的特征和变化规律，因此需要针对具体情况选择合适的算法和技术进行提取。

遥感影像的海岸线自动提取方法研究进展迅速，但仍需不断完善和优化。

未来研究方向包括加强地物波谱机制研究、将图像处理的基本理论与地学知识更紧密地结合起来、探索新的提取算法和技术等。

通过这些努力，我们有望实现对海岸线的更精确、更高效的自动提取，为海洋资源管理和环境保护提供有力支持。

1. 遥感技术的发展及其在海岸线提取中的应用作为一种非接触式的远距离探测技术，近年来得到了迅猛的发展，并在地理信息系统(GIS)、环境监测、资源调查等多个领域展现出广泛的应用前景。

海岸线提取作为遥感技术应用的一个重要方向，对于海洋生态系统的保护、土地利用规划、海洋资源开发以及防灾减灾等方面具有至关重要的作用。

基于江苏海岸线的划定方法与提取研究发布时间：2021-06-28T16:35:32.643Z 来源：《基层建设》2021年第9期作者：张莹盈1 史益军2 [导读] 摘要：江苏是全国海洋大省，区位优势明显，资源条件独特，拥有750.25万亩，约占全国海涂总面积的1/4，战略地位重要，蕴藏着巨大的开发潜力。

江苏省基础地理信息中心江苏南京摘要：江苏是全国海洋大省，区位优势明显，资源条件独特，拥有750.25万亩，约占全国海涂总面积的1/4，战略地位重要，蕴藏着巨大的开发潜力。

海岸线位置的正确划定有助于对沿海滩涂、构筑物、围填海、盐田、围海养殖的陆海统筹管理。

关键词：海岸线；划定；提取 1江苏海岸基本情况1.1海洋自然状况江苏海洋位于我国海域中部、西太平洋沿岸带中心。

海岸线北起苏鲁交界的绣针河口，与山东省相邻；南至长江口，与上海市相接。

绝大部分水域属黄海，仅有启东圆陀角至韩国济州岛一线以南水域属东海。

海域分属沿海3市的15个县（市、区）。

1.2地理概况图1-1江苏沿海地理位置概况沿海岸带交通便捷，大部分海堤汽车均可通行。

另外随着连云港到南通沿海高等级公路的全线贯通，江苏沿海的交通条件得到了极大改善。

随着连云港港、盐城港和南通港三大港区的改造升级建设，江苏沿海的基础设施条件正快速提升。

2基于陆海统筹的海岸线的界定及分类研究 2.1海岸线的定义鉴于以平均大潮高潮面作为水陆分界线的定义经过科学论证，已达成共识，因此为保持海岸线定义的连续性，宜继续采用平均大潮高潮面的定义。

《中国海图图式》（GB/T 12319-1998）[6] 规定，海岸线指以平均大潮高潮的痕迹线所形成的水陆分界线。

国家标准《海洋学术语海洋地质学》（GB/T 18190-2017）[7] 规定，海岸线是指多年大潮平均高潮位时海陆分界线。

索安宁等学者[8] 认为，海陆分界线是指多年大潮平均高潮位时海陆分界线。

毋亭、侯西勇等学者[3] 认为，海岸线应该与实际水陆边界线一致。

42海洋开发与管理2020年 第7期基于遥感图像增强的海岸线提取方法郭碧云,潘磊剑,M a n t r a v a d i .V e n k a t a s u b r a h m a n ya m (浙江海洋大学海洋科学与技术学院 舟山 316022)收稿日期:2020-04-07;修订日期:2020-05-29基金项目:国家自然科学基金项目(51479179,51209119);浙江海洋大学通识教育课程建设项目 遥感技术概论 .作者简介:郭碧云,副教授,博士,研究方向为海洋遥感摘要:在人类活动和自然环境的影响下,海岸带长期处于变化状态,准确提取和实时监测海岸线变化对我国海岸带的利用与开发具有重要意义㊂文章利用L a n d s a tT M 遥感图像和E R D A S I MA G -I N E 遥感图像处理软件的监督分类和图像增强方法,提出两种海岸线获取方法,完成海岸线的自动提取,实现海岸带的大面积同步和动态监测㊂关键词:遥感;L a n d s a tT M ;海岸线;监督分类;图像增强中图分类号:P 74 文献标志码:A 文章编号:1005-9857(2020)07-0042-03C o a s t l i n eE x t r a c t i o n M e t h o dB a s e d o nR e m o t eS e n s i n g I m a geE n h a n c e m e n t G U OB i y u n ,P A NL e i j i a n ,M a n t r a v a d i .V e n k a t a s u b r a h m a n ya m (M a r i n eS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y C o l l e g e ,Z h e j i a n g O c e a nU n i v e r s i t y,Z h o u s h a n316022,C h i n a )A b s t r a c t :U n d e r t h e i n f l u e n c eo fh u m a na c t i v i t i e sa n dn a t u r a l e n v i r o n m e n t ,t h ec o a s t a l z o n eh a sb e e n i n ac h a n g i n g s t a t u s f o r a l o n g t i m e .A c c u r a t e e x t r a c t i o n a nd re a l -t i m em o n i t o r i n g of c o a s t l i n e c h a ng e s a r e o f g r e a t s i g n i f i c a n c e f o r th e u ti l i z a t i o n a n dd e v e l o p m e n t o f C h i n a 's c o a s t a l z o n e .U s i n gt h es u p e r v i s e dc l a s s i f i c a t i o na n d i m a g ee n h a n c e m e n tm e t h o d so fE R D A Sr e m o t es e n s i n g i m a ge p r o c e s s i n g s of t w a r ea n d L a n d s a tT M r e m o t es e n s i ng i m a g e ,t w oc o a s t l i n ee x t r a c t i o n m e th o d s w e r e p r o p o s e d t oc o m p l e t e t h ea u t o m a ti c c o a s t l i n ee x t r a c t i o na n dr e a l i z e l a r g e -a r e as y n c h r o n o u s a n dd y n a m i cm o n i t o r i n g o f t h e c o a s t a l z o n e i n t h i s p a pe r .K e y wo r d s :R e m o t e s e n s i n g ,L a n d s a tT M ,C o a s t l i n e ,S u p e r v i s e d c l a s s i f i c a t i o n ,I m a g e e n h a n c e m e n t 0 引言海岸线是海洋与陆地的相交线,通常分为大陆海岸线和岛屿海岸线[1]㊂国家标准‘海洋学术语海洋地质学“(G B /T 18190 2017)这样定义[2]:海岸线是海陆分界线,在我国系指多年大潮平均高潮位时海陆分界痕迹线㊂以往提取海岸线的方法有摄影测量法和实地测量法,费时费力㊂随着计算机和遥感技术的发展,遥感图像解译为海岸线的提取提供了新的方法㊂目前常用的遥感图像海岸线提取方法有自动第7期郭碧云,等:基于遥感图像增强的海岸线提取方法43解译和目视解译两种㊂自动解译是将岸线作为图像的边缘检测出来;目视解译是经过手工转绘成图㊂自动解译得到普遍应用,如区域生长提取法㊁神经网络法㊁阈值分割法㊁边缘检测法和面向对象法[3]㊂用于提取海岸线的遥感影像是通过卫星光学遥感㊁激光雷达或微波遥感方式获取的㊂本研究利用L a n d s a tT M遥感影像,通过遥感图像分类和图像增强方法提取海岸线㊂1数据L a n d s a t主题成像仪(T M),是L a n d s a t4与L a n d s a t5搭载的传感器,1982年发射,其工作状态良好,可以获得连续的地球影像㊂L a n d s a t4与L a n d s a t5每16天扫描同一区域一次,即16天扫描完全球㊂L a n d s a tT M影像具有7个波段,波段1~ 5与波段7空间分辨率是30m,热红外波段(波段6)空间分辨率是120m,扫幅宽度185k m㊂T M遥感影像不同波段的用途如下:波段1:辨别土壤与植被,用作水体穿透;波段2:辨析植被;波段3:处于叶绿素吸收区域,用于观测植物种类/裸露土壤/道路;波段4:估算生物量;波段5:分辨道路/裸露土地/水;波段6:感应到发出热辐射的目标;波段7:辨析岩石/矿物质和植被覆盖/湿润土壤[4]㊂本研究利用L a n d s a t5T M数据,1993年6月3日遥感影像㊂2研究区研究区选取杭州湾(图1),位于浙江省东北部,水域面积大约有5000k m2,海湾口宽约100k m,湾顶宽约20k m,全长大约90k m,杭州湾南岸是宽阔边滩,北部是贴岸深槽,中间地形较平坦,在东海潮波㊁长江口南下水和钱塘江径流的影响下,水体含沙量较高[5]㊂3研究方法方法一:监督分类后图像增强㊂是将分好类的图像再进行图像增强处理㊂方法二:图像增强㊂是直接对研究区的影像进行图像增强处理㊂图1研究区3.1遥感数字图像计算机分类遥感数字图像计算机解译是将遥感图像富含的信息获取发展成基于计算机技术的遥感图像的自动化识别,为的是实现对遥感图像的理解㊂它的基础是遥感图像的计算机分类㊂遥感图像的计算机分类是基于地物固有的光谱特征,即不同波段地物电磁波辐射的测量值,这些值作为遥感图像分类的最原始特征变量㊂分类是对影像上每个像元依据亮度值的接近程度分配到相应类别中去,以达到区分地物的目的㊂本研究用图像分类方法中的监督分类法㊂该方法利用训练区样本构建判别函数,把待分的像素代入判别函数进行判别㊂监督分类法又包括:最小距离分类法㊁多级切割法㊁特征曲线窗口和最大似然比分类法㊂本研究用最大似然比分类法,它通过求出每个像元相对于各种类别的归属概率,将该像元分配到归属概率最大的种类去的方法㊂将进行过预处理(大气校正㊁几何校正等)后的图像,通过影像裁剪或拼接后得到研究区的影像㊂然后,利用遥感图像处理软件E R D A SI MA G I N E中的监督分类方法,将影像中的地物分为两类:水体与陆地㊂这几个步骤也可以在其他的遥感图像处理软件中完成㊂本研究所有处理过程利用E R D A S I MA G I N E图像处理软件㊂3.2图像增强当一幅图像的有用信息不突出或者目视效果不好时,需要对图像进行增强处理㊂遥感图像增强是通过变换㊁调整影像的色调或密度,来突出图像的某种特征或改善影像目视效果的处理过程㊂图像增强的方法包括:对比度变换㊁空间滤波㊁彩色变44海洋开发与管理2020年换㊁图像运算㊁多光谱变化㊂本研究用空间滤波方法,该方法是以重点突出影像上的一些特征为目的,如突出纹理或边缘等㊂它是通过某像元和它周围相邻像元的关系,利用空间域中邻域处理方法实现,包括平滑和锐化㊂本研究采用锐化方法㊂这种方法是为了突出图像的线状目标㊁边界和某些亮度变化率大的部分㊂锐化过后的图像不再具有原遥感影像的信息和特征,成为边缘图像㊂锐化的方法有很多,例如,罗伯特梯度㊁索伯尔梯度㊁拉普拉斯算法和定向检测法等㊂提取海岸线有2种方法㊂第一种方法是直接图像增强法提取海岸线㊂第二种方法是对监督分类后的图像进行增强处理,获得海岸线,该方法是通过遥感图像处理软件E R D A S I MA G I N E中的傅里叶变换来完成,它是把R G B彩色图像转变为一系列不同频率的二维余弦或正弦波傅里叶图像,再对频率域内傅里叶图像进行编辑㊁掩模等各类操作,降低或消除低频或高频成分,然后再把频率域的图像逆变换回空间域,达到图像增强的目的㊂它的机理是将图像从空间域变为频率域后而做的运算,是一种空间增强处理㊂空间增强是利用周边像元值而做的修改,主要是空间频率的运算㊂空间频率是相邻像元间最大值和最小值之间的差值㊂J e n s e n[6]将空间频率定义为:单位距离内亮度值的变化㊂4讨论用遥感图像和图像增强的方法提取海岸线,较传统的实地勘测测量具有快速㊁省时省力的优点㊂对遥感影像直接进行增强处理获取海岸线的方法,在海水中泥沙含量较高的区域较难实现㊂先通过分类的方法将地物分为海水和陆地两种,这样在两种地物交界处(两种地物交界的相邻像元间)将成为高频部分㊂对分类后的影像再进行图像增强处理,将大大增加海岸线提取的精度㊂对于图像分类也可采取非监督分类方法㊂采取哪种分类方法,应根据研究区的实际情况㊂训练场地的选择是监督分类的关键,如果对研究区不太了解,或资料缺少的情况下,要选择足够数量的训练场地会增加很多额外工作量,这是监督分类的不足之处㊂这时可以选择非监督分类,它不需要更多的先验知识,是根据地物的光谱信息进行分类㊂对于分类结果的准确性需要进行实地调查来检验[7]㊂参考文献[1]梁立,刘庆生,刘高焕,等.基于遥感影像的海岸线提取方法综述[J].地球信息科学,2018,20(12):1745-1755. [2]孙伟富,马毅,张杰,等.不同类型海岸线遥感解译标志建立和提取方法研究[J].测绘通报,2011(3):41-44.[3]申家双,翟京生,郭海涛.海岸线提取技术研究[J].海洋测绘,2009,29(6):74-77.[4]张焱,陈清,何丽娟.基于E N V I4.2的遥感图像分析处理:以广州市北部地区的E TM遥感图像为例[J].软件导刊,2008,7(6):110-111.[5]王飞,王珊珊,王新,等.杭州湾悬浮泥沙遥感反演与变化动力分析[J].华中师范大学学报(自然科学版),2014,48(1):112-116,135.[6]J E N S E NJR.I n t r o d u c t o r y d i g i t a l i m a g e p r o c e s s i n g:ar e m o t es e n s i n gp e r s p e c t i v e[M].E n g l e w o o dC l i f s,N J:P r e n t i c eH a l l,1996.[7]梅安新,彭望琭,秦其明,等.遥感导论[M].北京:高等教育出版社,2017.。

遥感立体测图环境中海岛岸线精细测量方法党亚民1, 章传银1, 薛树强1，许军2，周兴华31中国测绘科学研究院，北京1008302海军大连舰艇学院，大连3国家海洋局第一海洋研究所摘要：目前国内外海岛岸线测量方法主要有痕迹岸线现场测量、遥感影像痕迹岸线判绘和影像水边线提取三种。

受自然岸线的模糊性和多义性等影响，岸线测量成果存在不一致的现象，很难满足大比例尺海岛测图要求。

本文推荐一种遥感测图海岛岸线精细测量方法，直接基于理论定义的海岸线，利用航空影像瞬时水涯线数据在立体测图环境中提取瞬时水位高程；利用海岛周边精密海潮模型和瞬时水位高程推算海岛岸线高程；最后依据海岛岸线高程采用立体测图方法测制海岛岸线的平面位置。

该方法确保了海岛岸线测绘成果的唯一，适合于大比例尺的大陆海岸线和海岛岸线测量。

测试结果显示，立体测图环境中测量的海岛岸线具有连续、精细的地理特征，在较高精度海潮模型和海面地形支持下，海岛岸线高程精度能优于0.2m。

关键词：海岛岸线；立体测图；瞬时水位；海洋潮汐一、引言海岛岸线定义为平均大潮高潮时刻的海陆分界线，即平均大潮高潮线矢量。

海岛岸线决定了海岛的形状和大小，与海岛位置一起是所有海岛基础地理信息中最为重要的两个要素。

随着测图比例尺不同，海岛岸线的长度和形状都存在较大差异，具有典型的非线性分形特性。

实际上，海岛岸线是条实际不存在的理论曲线，无法通过实地定位和遥感测图方法直接获取，因此，海岛岸线测绘是当今世界性的技术难题。

海岛的实际痕迹岸线在比较大的范围内不唯一，存在多义性和不确定性。

对于痕迹岸线比较明显的海岛，痕迹岸线可通过实地测量和高分辨率航空航天影像测图提取，但对于没有明显痕迹线的海岛，或者痕迹线不闭合的海岛，目前难以通过测量手段获取。

在现代海岛礁测绘技术中，获取海岛痕迹岸线的重要手段是航空航天测图方法提取痕迹岸线，但这种方法对于无明显痕迹线的海岛也不起作用，这样，经过航空航天遥感测图后，会出现三种情况：一部分海岛有完整痕迹岸线，另一部分海岛只有部分痕迹岸线，还有一部分海岛完全没有痕迹岸线。

“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法摘要随着卫星遥感技术的不断发展，基于遥感数据进行海岸线提取已成为海岸带研究中的重要手段。

在大量遥感数据处理的过程中，如何提高数据处理精度和提升数据处理效率，一直是遥感技术研究和应用中亟待解决的问题。

本文提出了一种基于“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法，该方法能够准确、高效地提取海岸线，并且具有一定的普适性。

关键词：高分二号；遥感；海岸线提取；面向对象Introduction海岸带是海陆交界区，具有岸滩、河口、河流、湖泊、水库等水体，同时也包括大量的生态环境和地面覆盖类型。

因此，海岸带的研究具有重要的科学价值和应用价值。

而海岸线则是海岸带中的一个重要部分，它是水域和陆域的分界线，影响着人们的休闲、资源开发和海岸带生态环境等方面。

基于遥感技术的海岸线提取方法，已成为海岸带研究中的重要手段。

目前，随着“高分二号”卫星数据的不断完善和遥感技术的不断提高，基于“高分二号”卫星数据进行海岸线提取已成为研究的新方向。

Methodology法，主要是基于遥感数据处理中的面向对象方法。

具体如下：1. 预处理。

首先，对卫星数据进行去噪、增强、几何校正等预处理，以使数据的质量满足后续数据处理的需求。

2. 纹理特征提取。

通过使用纹理特征提取算法，得到每个像素点的纹理属性信息，以帮助提高后续的特征分割精度和数据处理精度。

3. 面向对象分割。

采用面向对象分割方法对卫星数据进行分割，得到不同类别的区域和目标，并且补充和修正形态信息。

4. 海岸线提取。

在面向对象分割后，根据区域和目标的几何形态信息和纹理特征信息，结合阈值分析、形态学运算等方法，提取海岸线，以得到海岸带区域边缘。

Results通过对测试数据的处理，本文所提出的基于“高分二号”卫星数据面向对象的海岸线提取法，得到了较好的结果。

首先，基于预处理后的数据，纹理特征提取的方法为后续处理提供了非常有效的信息。

第４３卷第３期２０２０年３月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ.４３ꎬＮｏ.３Ｍａｒ.ꎬ２０２０收稿日期:２０１８－１０－０８作者简介:杨继文(１９８８－)ꎬ女ꎬ蒙古族ꎬ吉林洮南人ꎬ工程师ꎬ硕士ꎬ２０１３年毕业于武汉大学地图制图学与地理信息工程专业ꎬ主要从事地图学与地理信息系统方面的应用研究工作ꎮ基于多时相遥感影像的海岸线变化监测研究杨继文１ꎬ刘欣岳２ꎬ邓蜀江１(１.黑龙江省第五测绘地理信息工程院ꎬ黑龙江哈尔滨１５００８１ꎻ２.东华理工大学测绘工程学院ꎬ江西南昌３３００１３)摘要:随着社会经济的高速发展ꎬ沿海经济带正发生着日新月异的变化ꎬ海岸线环境发生了巨大改变ꎮ利用遥感技术不受时间㊁空间限制的特点ꎬ研究海岸线变化监测ꎬ有利于掌握海岸线分布情况ꎬ监测海岸线沿线生态环境ꎮ本文是基于多时相遥感影像ꎬ开展辽宁省大陆海岸线变化监测研究ꎮ关键词:多时相遥感影像ꎻ海岸线ꎻ变化监测中图分类号:Ｐ２３７㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀文章编号:１６７２－５８６７(２０２０)０３－０１０７－０２ＢａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉ－ｔｅｍｐｏｒａｌＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇＩｍａｇｅｓＣｏａｓｔｌｉｎｅＣｈａｎｇｅＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＹＡＮＧＪｉｗｅｎ１ꎬＬＩＵＸｉｎｙｕｅ２ꎬＤＥＮＧＳｈｕｊｉａｎｇ１(１.ＴｈｅＦｉｆｔｈＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＳｕｒｖｅｙｉｎｇａｎｄＭａｐｐｉｎｇꎬＨａｒｂｉｎ１５００８１ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＦａｃｕｌｔｙｏｆＧｅｏｍａｔｉｃｓꎬＥａｓｔＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＮａｎｃｈａｎｇ３３００１３ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｓｏｃｉａｌｅｃｏｎｏｍｙꎬｔｈｅｃｏａｓｔａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｂｅｌｔｉｓｕｎｄｅｒｇｏｉｎｇｒａｐｉｄｃｈａｎｇｅｓꎬａｎｄｔｈｅｃｏａｓｔｌｉｎｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｈａｓｕｎｄｅｒｇｏｎｅｔｒｅｍｅｎｄｏｕｓｃｈａｎｇｅｓ.Ｕｓｉｎｇｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬｎｏｔｌｉｍｉｔｅｄｂｙｔｉｍｅａｎｄｓｐａｃｅꎬｓｔｕｄｙｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｃｏａｓｔｌｉｎｅ.Ｉｔｉｓｃｏｎｄｕｃｉｖｅｔｏｍａｓｔｅｒｉｎｇｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｏａｓｔｌｉｎｅｓａｎｄｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｈｅｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｏｎｇｔｈｅｃｏａｓｔｌｉｎｅ.Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｉｓｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ－ｔｅｍｐｏｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｒｙｔｏｃａｒｒｙｏｕｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｃｈａｎｇｅｓｏｆｃｏｎｔｉｎｅｎｔａｌｃｏａｓｔｌｉｎｅｉｎＬｉ￣ａｏｎｉｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｍｕｌｔｉ－ｔｅｍｐｏｒａｌｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｓꎻｃｏａｓｔｌｉｎｅꎻｃｈａｎｇｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ０㊀引㊀言海岸线是陆地与海洋的分界线ꎬ受潮汐㊁风暴㊁人类活动等因素的影响ꎬ海岸线是动态变化的ꎮ海岸线的变迁不仅反映沿线资源开发利用情况ꎬ对生态环境也有重要影响ꎮ随着社会经济的高速发展ꎬ沿海地区盐业㊁水产养殖业㊁港口运输业发展迅猛ꎬ但过度的海水养殖ꎬ废弃闲置的盐田[１]ꎬ建设规模过大的海岸工程ꎬ不仅造成资源浪费ꎬ还会导致海洋环境污染ꎮ同时ꎬ围填海是解决沿海地区土地资源不足的主要方式之一ꎬ大规模的围填海ꎬ兴建海岸工程ꎬ虽然创造了经济价值ꎬ但改变了沿海地区海岸格局ꎬ导致海洋生态系统失衡ꎬ可能造成严重的生态环境灾害ꎮ遥感监测技术具有范围广㊁周期短㊁客观准确的特点ꎬ可弥补常规海岸线测量方法的不足ꎬ能快速获取海岸线动态变化信息ꎬ客观㊁准确地反映海岸线开发利用情况及时空变化[２]ꎮ基于多时相遥感影像开展海岸线变化监测ꎬ有利于掌握大陆海岸线分布情况㊁时空变化特征ꎬ为海洋经济的发展㊁海岸带资源的开发㊁自然环境及生态系统保护等提供数据支持和技术支撑[３]ꎮ１㊀研究现状针对海岸线的时空变迁ꎬ国外很多学者开展了大量研究ꎬＭａｉｔｉ等[４]利用多时相的卫星遥感影像ꎬ研究了１９７３ ２００３年印度东部孟加拉湾地区海岸线的时空变迁ꎮＳｅｍｉｈＥｋｅｒｃｉｎ[５]分析了土耳其爱琴海海岸线的时空变化ꎮＡｈｍａｄ等[６]利用ＧＩＳ分析方法ꎬ模拟海岸线的变化情况ꎬ计算海岸线的变化速率ꎮ国内也有一些学者开展了海岸线变化监测研究ꎮ孙丽娥等[７]利用１９８３ ２０１２年期间(共６期)的Ｌａｎｄｓａｔ和环境卫星影像ꎬ提取分析了杭州湾海岸线的变化速率ꎮ陈晓英等[８]提取了４期(１９７３ ２０１３年)三门湾大陆海岸线ꎬ分析了海岸线长度和陆域面积的变化ꎮ陈曦等[９]利用ＲＳ和ＧＩＳ技术ꎬ分析了辽宁省海岸线１９０９ ２００３年间的变迁特征ꎮ李琳等[１０]借助遥感手段ꎬ研究分析了１９７６ ２０１２年间鸭绿江口中方和朝方两侧的海岸线变迁情况ꎮ上述研究主要是在宏观尺度下ꎬ分析较大时间跨度的海岸线时空变迁ꎬ缺少对近年来特定短时期㊁大范围海岸线的变化监测研究ꎮ２㊀研究区域与实验数据本研究区域为辽宁省大陆海岸线ꎮ东起鸭绿江口ꎬ西至绥中县老龙头ꎬ沿海城市有大连㊁丹东㊁锦州㊁营口㊁盘锦和葫芦岛ꎮ辽宁省海岸线较长ꎬ是东北区域唯一的临海地区ꎬ其沿海区域的经济发展速度快ꎬ在全省乃至全国经济发展中具有举足轻重的地位ꎮ本研究收集了２０１３ ２０１６年覆盖辽宁省海岸带的２４景(每年６景影像数据)ＯＬＩ影像数据ꎬ所有的卫星影像数据下载于美国地质调查局官网(ｈｔｔｐ:/ｇｌｏｖｉｓ.ｕｓｇｓ.ｇｏｖ/)ꎮ影像获取时间在每年５ １０月期间的非冬季影像ꎬ研究区域内均为无云或少云遮盖ꎬ保证大陆海岸线位置清晰可见ꎬ为影像自动解译和目视判读提供保障ꎮ影像的分布范围如图１所示ꎮ图１㊀影像分布范围图Ｆｉｇ.１㊀Ｉｍａｇｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｒａｎｇｅ３㊀海岸线变化监测３.１㊀数据预处理首先ꎬ利用Ｅｎｖｉ软件对Ｌａｎｄｓａｔ８影像进行了辐射校正㊁几何校正处理ꎬ同时ꎬ对影像进行了图像增强处理ꎬ以提高影像的可解译性ꎬ并统一所有图像的坐标系统(坐标系统㊁投影等)ꎬ再将纠正后的影像数据进行影像拼接㊁裁剪工作ꎬ提取出监测区域的影像ꎮ３.２㊀海岸线信息提取本研究主要提取２０１３ ２０１６年辽宁省海岸线及沿线变化区域信息ꎮ海岸线信息提取主要采取自动提取与人机交互解译相结合的方式ꎮ首先ꎬ采用ＮＤＷＩ指数自动提取海岸线ꎬ但自动提取的海岸线精度不可靠ꎬ再采用人机交互解译的方式进行提取ꎬ并叠加地理国情监测数据判读海岸线的功能类型ꎮ对于变化区域的信息采集ꎬ本研究是将提取后的海岸线信息进行叠加分析ꎬ得到２０１３ ２０１６年海岸线的变化区域ꎬ并结合遥感影像各地物纹理及空间分布特征ꎬ目视判读各变化区域的土地利用信息㊁围填海状况等ꎮ３.３㊀外业核查由于部分海岸线及变化区域信息不能仅通过遥感影像解译直接获取ꎬ还需要去实地核查ꎬ具体核查内容包括海岸线类型㊁海岸线使用状况及重点开发情况及海岸线沿线土地利用现状情况等ꎮ由于研究区域范围广ꎬ重点选择变化较大㊁海岸线开发利用较多的区域进行核查ꎮ３.４㊀数据整合集成数据整合是指将内业遥感解译的成果ꎬ以外业核查为准逐一对照ꎮ经数据提取采集㊁一致性处理㊁外业核查㊁数据整合后形成海岸线分布数据㊁海岸线变化区域分布数据ꎮ４㊀海岸线变化分析经统计ꎬ２０１３年海岸线总长度为２５５３.６９ｋｍꎬ２０１６年为２６１９.２７ｋｍꎮ２０１３ ２０１６年海岸线长度变化及自然岸线长度变化趋势如图２所示ꎬ２０１３ ２０１６年大陆海岸线总长度逐年增长ꎬ而自然岸线长度却逐年减少ꎬ占比也呈降低趋势ꎮ图２㊀２０１３ ２０１６年海岸线变化趋势图Ｆｉｇ.２㊀２０１３ ２０１６ｃｏａｓｔｌｉｎｅｃｈａｎｇｅｔｒｅｎｄｃｈａｒｔ２０１３ ２０１６年期间ꎬ辽宁省海岸线长度变化明显ꎬ多处海岸线发生变化ꎬ变化区域示例如图３所示ꎮ很多海岸线变化区域都存在建设中的海岸工程ꎮ图３㊀海岸线变化区域对比图Ｆｉｇ.３㊀Ｃｏａｓｔｌｉｎｅｃｈａｎｇｅｒｅｇｉｏｎｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｃｈａｒｔ(下转第１１２页)对最弱ꎻ②对比ＥＮＬꎬＧｏｌｄｓｔｅｉｎ滤波斑点影响最小ꎬ中值－自适应二级去噪效果次之ꎬ中值滤波去噪效果相对最弱ꎻ③对比ＥＰＩꎬ中值－自适应二级去噪滤波可以有效地保持边缘信息ꎬ各向异性扩散滤波效果次之ꎬＧｏｌｄｓｔｅｉｎ滤波效果相对最弱ꎻ④对比Ｓ/ＭＳＥꎬ各向异性扩散滤波能够较好地保持图像细节信息ꎬ中值－自适应二级去噪滤波效果次之ꎬＧｏｌ￣ｄｓｔｅｉｎ滤波效果相对最弱ꎮ综上所述ꎬ通过对４种滤波方法的定性与定量评价可以得出ꎬ中值－自适应二级去噪滤波和各向异性扩散滤波在滤除图像相位噪声和保持图像的细节信息方面均具有很好的自适应性ꎻ但是中值－自适应二级去噪滤波表现更加全面ꎬ滤波效率更高ꎬ而且对颗粒噪声的滤波效果更理想ꎮ４㊀结束语通过４种滤波算法的对比可以看出ꎬ不同滤波算法可以产生不同的滤波效果ꎬ在不同的应用场景下可以有针对性地选择有效的滤波方法ꎻ同时ꎬ本文的研究工作希望可以为后续滤波方法的精准应用提供一些参考与依据ꎮ另外ꎬ面对科技的飞速发展和需求的日益变化ꎬ通过不同滤波算法的改进与整合ꎬ实现更快速㊁更全面㊁更准确的滤波效果将是未来滤波算法研究的重要课题之一ꎮ参考文献:[１]㊀许才军ꎬ何平ꎬ温扬茂ꎬ等.ＩｎＳＡＲ技术及应用研究进展[Ｊ].测绘地理信息ꎬ２０１５ꎬ４０(２):１－９.[２]㊀王兴旺ꎬ张启斌ꎬ杨勇ꎬ等.ＩｎＳＡＲ干涉图滤波方法比较[Ｊ].安徽农业科学ꎬ２００９ꎬ３７(１７):８０９５－８０９７ꎬ８１２７.[３]㊀曹将兵.ＩｎＳＡＲ中干涉条纹图滤波方法的研究[Ｄ].北京:中国地质大学(北京)ꎬ２００７.[４]㊀王路晗.合成孔径雷达及阵列在三维成像中的应用研究[Ｄ].南京:南京大学ꎬ２０１８.[５]㊀王志勇ꎬ张继贤ꎬ黄国满.ＩｎＳＡＲ干涉条纹图去噪方法的研究[Ｊ].测绘科学ꎬ２００４ꎬ２９(６):３０－３３.[６]㊀李明亮ꎬ母景琴ꎬ王聪.雷达干涉条纹图滤波方法研究[Ｊ].计算机工程与设计ꎬ２００８ꎬ２９(１４):３７８２－３７８４.[７]㊀尹宏杰ꎬ王琪洁ꎬ王平ꎬ等.高条纹率ＩｎＳＡＲ干涉图滤波方法的对比研究[Ｊ].大地测量与地球动力学ꎬ２００９ꎬ２９(５):１３８－１４２.[８]㊀黄倩ꎬ麻丽香ꎬ张冰尘ꎬ等.干涉相位图的各向异性扩散方程滤波算法[Ｊ].电子与信息学报ꎬ２００６ꎬ２８(１１):１９９８－２００２.[编辑:张㊀曦](上接第１０８页)㊀㊀图４变化区域分布图显示了２０１３ ２０１６年辽宁省大陆海岸线变化区域的分布情况ꎬ海岸线及沿线变化区域呈明显空间分布差异ꎬ变化区域主要分布于渤海湾葫芦岛以东区域ꎬ与渤海沿岸相比ꎬ黄海沿岸分布较稀疏ꎬ且相对均匀ꎮ图４㊀海岸线变化区域分布图Ｆｉｇ.４㊀Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｃｏａｓｔｌｉｎｅｃｈａｎｇｅｒｅｇｉｏｎ５㊀结束语沿海区域社会经济的快速发展ꎬ大规模修建的海岸工程㊁快速发展的盐业㊁养殖业ꎬ导致海岸线变化明显ꎮ本文运用多时相遥感影像提取了２０１３ ２０１６年辽宁省海岸线信息ꎬ对海岸线的时空变化进行分析ꎬ有利于高效㊁翔实㊁准确地掌握辽宁省大陆海岸线沿线人类活动情况ꎬ了解沿线海洋资源㊁生态环境现状ꎬ科学地分析辽宁省大陆海岸线时空变化及开发利用潜力ꎬ为海岸线保护㊁环保督查等工作提供数据支撑ꎮ参考文献:[１]㊀任金华.江苏沿海盐田复耕适宜性评价与整治分区研究[Ｄ].南京:南京大学ꎬ２０１３.[２]㊀杨晓梅ꎬ周成虎ꎬ骆剑承ꎬ等.我国海岸带及近海卫星遥感应用信息系统构建和运行的基础研究[Ｊ].海洋学报(中文版)ꎬ２００２ꎬ２４(５):３６－４５.[３]㊀徐进勇ꎬ张增祥ꎬ赵晓丽ꎬ等.２０００ ２０１２年中国北方海岸线时空变化分析[Ｊ].地理学报ꎬ２０１３ꎬ６８(５):６５１－６６０.[４]㊀ＭＡＩＴＩＳꎬＢＨＡＴＴＡＣＨＡＲＹＡＡＫ.Ｓｈｏｒｅｌｉｎｅｃｈａｎｇｅａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｉｔｓａｎｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ:Ａｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇａｎｄｓｔａ￣ｔｉｓｔｉｃｓｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈ[Ｊ].ＭａｒｉｎｅＧｅｏｌｏｇｙꎬ２００９ꎬ２５７(１－４):１１－２３.[５]㊀ＳＥＭＩＨＥ.ＣｏａｓｔｌｉｎｅｃｈａｎｇｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｔｔｈｅＡｅｇｅａｎＳｅａＣｏａｓｔｓｉｎＴｕｒｋｅｙｕｓｉｎｇｍｕｌｔｉｔｅｍｐｏｒａｌＬａｎｄｓａｔＩｍａｇｅｒｙ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏａｓｔａｌＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２００７ꎬ２３(３):６９１－６９８.[６]㊀ＡＨＭＡＤＳＲꎬＬＡＫＨＡＮＶＣ.ＧＩＳ－ｂａｓｅｄａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｃｏａｓｔｌｉｎｅａｄｖａｎｃｅａｎｄｒｅｔｒｅａｔａｌｏｎｇｔｈｅｃｏａｓｔｏｆＧｕｙａｎａ[Ｊ].ＭａｒｉｎｅＧｅｏｄｅｓｙꎬ２０１２ꎬ３５(１):１－１５.[７]㊀孙丽娥ꎬ马毅ꎬ张杰ꎬ等.不同类型海岸线遥感解译标志建立和提取方法研究[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１１(３):４１－４４.[８]㊀陈晓英ꎬ张杰ꎬ马毅ꎬ等.近４０年来三门湾海岸线时空变化遥感监测与分析[Ｊ].海洋科学ꎬ２００２(１２):３２－３５.[９]㊀陈曦ꎬ倪金ꎬ邴智武ꎬ等.辽宁省海岸线近百年变迁特征分析[Ｊ].地质与资源ꎬ２０１１ꎬ２０(５):３５４－３５７.[１０]㊀李琳ꎬ张杰ꎬ马毅ꎬ等.１９７６ ２０１０年鸭绿江口西水道岸线变迁遥感监测与分析[Ｊ].测绘通报ꎬ２０１２(Ｓ１):３８６－３９０.[编辑:张㊀曦]。

基于envi的海岸线提取步骤
海岸线的提取是遥感影像处理中的重要任务，可以使用ENVI软件进行海岸线的提取。

以下是基于ENVI的海岸线提取步骤：
1. 数据准备，首先需要获取高分辨率的遥感影像数据，包括多光谱或高光谱影像，以及数字高程模型（DEM）数据。

这些数据可以通过卫星或飞机获取。

2. 数据预处理，对获取的遥感影像数据进行预处理，包括大气校正、几何校正、影像配准等，以确保数据质量和准确性。

3. 水体提取，利用ENVI软件中的水体提取工具，可以将影像中的水体区域提取出来，得到水体掩模。

4. 边缘检测，使用ENVI中的边缘检测工具，对水体掩模进行边缘检测，以便找到海岸线的大致位置。

5. 海岸线提取，利用ENVI中的特征提取或者分类工具，结合边缘检测结果和其他地理信息数据，可以进行海岸线的精确提取。

可以根据不同的地貌特征和海岸线类型，选择合适的提取方法和参
数设置。

6. 结果验证，提取出的海岸线需要进行验证和修正，可以通过
地面调查、其他地理信息数据对比等方法进行验证，确保提取结果
的准确性和完整性。

7. 结果分析，最后对提取的海岸线数据进行分析，可以结合其
他环境数据进行综合分析，为海岸带资源管理和环境保护提供支持。

总之，基于ENVI的海岸线提取需要经过数据准备、预处理、水
体提取、边缘检测、海岸线提取、结果验证和结果分析等多个步骤，需要综合运用遥感影像处理和地理信息分析技术。

这些步骤可以帮
助用户从多个角度全面完整地提取海岸线信息。

基于遥感影像的南通市海岸带变迁分析周建波;张云涛;殷飞【摘要】基于GIS、RS技术,提取了南通市1986-2016年的6期海岸线,从海岸线的类型分布、长度消长、空间变迁、分形维数等多个角度,对南通市海岸带变迁进行分析.结果表明,近30年来,南通市海岸线变化显著,长度累计增长67.78 km,岸线类型主要是自然岸线向人工岸线转化;南通市海岸带主要以向海扩张为主,陆地面积增长约637.2377 km2,海岸带地貌类型转变明显,主要表现为大面积滩涂转变为盐田、养殖池和建筑用地.使用网格法计算了南通市各时期海岸线的分形维数.总体来看,分形维数保持缓慢增大趋势,2006年以后开始显著增加,说明海岸线趋于复杂,大规模的近海工程建设是分形维数变化的主要因素.基于分析结果认为,人类的近海活动是造成南通市海岸带变迁的最主要的驱动力因素.【期刊名称】《现代测绘》【年(卷),期】2018(041)003【总页数】3页(P38-40)【关键词】遥感影像;海岸线;岸线变迁【作者】周建波;张云涛;殷飞【作者单位】靖江市国土资源局,江苏靖江 214500;江苏省地质测绘院,江苏南京211102;江苏省地质测绘院,江苏南京 211102【正文语种】中文【中图分类】TP751;P208.20 引言近年来,随着沿海地区环境变化和人类活动的影响,海岸带变迁剧烈。

海岸线是陆地和海洋的分界线。

中华人民共和国国家标准《中国海图图示》(GB/T 5791-93)给自然海岸线的定义是“研究区多年平均大潮高潮时水路分界的痕迹线”[1]。

海岸线具有独特的地理形态,是海岸带最直接的表现形式。

研究海岸线的动态变化特征,实现准确、高效的海岸线动态变化监测,对沿海地区的经济发展和海洋资源的可持续开发利用具有重要意义。

基于遥感影像,海岸带进行变迁研究,国内外学者已有许多成功先例。

孙晓宇等[2]以中国渤海湾为研究区域,通过统计渤海湾海岸线长度变化、空间面积变化等,分析了研究区海岸带的时空变迁特征,该方法弥补了海岸带变迁研究过程中的时效性差、时间分辨率低的缺陷。

doi: 10.11978/2023009 平衡剖面模式下海岸线遥感提取中不同潮位校正方法对比研究*巫统仁1, 2, 刘培2, 3, 于吉涛2, 3, 文婷婷1, 21. 河南理工大学, 河南焦作 454003;2. 海南省海洋与渔业科学院, 海南海口 571126;3. 海南热带海洋学院崖州湾创新研究院, 海南三亚 572025摘要: 潮位校正是海岸线提取的重要步骤。

针对当前基于遥感的海岸线提取多以瞬时水边线为主, 潮位校正方法多样且精度低等问题, 本文在分析平衡剖面模式的基础上, 引入改进的Bodge平衡剖面潮位校正的高分辨率遥感海岸线潮位校正新方法, 并对常见潮位校正方法作对比分析。

选取广东省典型砂质岸滩海门湾和平海湾, 协同归一化水体指数、大津算法、数学形态学、边缘检测算子, 实现瞬时水边线的快速、自动化提取, 然后利用不同潮位校正方法获取真实岸线数据, 最后结合RTK(real-time kinematic)实测点位数据对基于平衡剖面模型的潮位校正、拟合线性潮位校正以及传统潮位校正方法提取结果进行对比分析。

研究表明: (1)基于平衡剖面模式的潮位校正方法精度优于拟合线性潮位校正方法和传统潮位校正方法。

(2)在同属基于平衡剖面模式的潮位校正方法中, 基于改进的Bodge平衡剖面模式的潮位校正方法相比较于Bruun-Dean平衡剖面模式潮位校正方法精度更高; 基于参考岸线数据, 利用断面法验证了所提取的岸线精度达到2m。

研究结果可为海岸线精确提取和海岸规划提供参考案例和决策依据。

关键词: Bodge平衡剖面模式; 潮位校正; 海岸线提取; 高分影像中图分类号: P715.7 文献标识码: A 文章编号: 1009-5470(2023)06-0052-11Comparative study on different tide level correction methods in remote sensing extraction of coastline under balanced profile model*WU Tongren1, 2, LIU Pei2, 3, YU Jitao2, 3, WEN Tingting1, 21. Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454003, China;2. Hainan Academy of Ocean and Fisheries Sciences, Haikou 571126, China;3. Yazhou Bay Innovation Institute, Hainan Tropical Ocean University, Sanya 572025, ChinaAbstract: Tide level correction is an important step in coastline extraction. Regarding to the current problems of remote sensing based coastline extraction, such as the predominance of instantaneous water boundary line, the diversity of tidal level correction methods, and low accuracy, this paper introduces a new high-resolution remote sensing coastline tidal level correction method based on the improved Bodge balanced profile tidal level correction, and makes a comparative analysis of common tidal level correction收稿日期：2023-01-24; 修订日期：2023-03-23。