基于遥感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
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。
基于高分遥感数据的海岸带沙滩情况遥感识别研究
基于高分遥感数据的海岸带沙滩情况遥感识别研究随着科技的不断发展，高分遥感数据的应用越来越广泛，其中海岸带沙滩情况遥感识别是其中的一个重要应用领域。
本文将从影像数据来源、沙滩特征提取、模型建立与应用等方面对基于高分遥感数据的海岸带沙滩情况遥感识别研究进行探讨。
一、影像数据来源高分辨率遥感数据是进行海岸带沙滩情况遥感识别的基础数据，通常使用的高分辨率遥感数据主要包括卫星遥感、无人机遥感和航空遥感等。
卫星遥感数据可以提供较广范围的覆盖，但分辨率较低；无人机遥感数据可以提供相对较高的分辨率，但费用较高，拍摄范围较小；航空遥感数据既能提供高分辨率，又能拍摄相对较大的范围，但成本较高。
根据不同的应用需求和研究目的，选择不同来源的高分辨率遥感数据进行分析。
二、沙滩特征提取沙滩是指海洋、湖泊、河流沿岸由泻湖、内海、峡湾、海湾和三角湾等海陆结合部所形成的一种自然地貌。
为了准确识别海岸带沙滩情况，需要从遥感影像中提取沙滩的特征。
通过遥感数据进行沙滩特征提取的主要方法包括像元分割、图像分类和目标检测等。
像元分割是对像素进行分割，属于基于像素的分割方法，其缺点是易将非沙滩区域误判为沙滩区域，提取精度较低。
图像分类是将像素按照一定的规则划分到不同类别中，通过多次分类可以提高准确度，但对数据要求较高，需要有效分类器。
目标检测则针对沙滩目标进行扫描和检测，可有效提取沙滩边界的信息，但难度也较大。
具体方法应根据遥感数据的来源和研究目的来选择。
三、模型建立在沙滩特征提取的基础上，根据目标识别的要求，通常会建立相应的模型进行分类判别。
目前常用的模型包括支持向量机、神经网络、决策树和随机森林等。
其中支持向量机是一种基于统计学习理论的分类方法，适用于非线性分类问题；神经网络是一种仿人类大脑神经网络的学习算法，适用于多特征情况下的分类；决策树是一种基于判据表达式构建树形结构的分类方法，适用于易于解释模型的分类问题；随机森林通常采用多个决策树进行训练和分类，适用于高维数据集的分类。
基于江苏海岸线的划定方法与提取研究
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。
“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“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。
基于多时相遥感影像的海岸线变化监测研究
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
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。
基于遥感图像的海岸线提取方法研究
砂质 海岸 是指 由＞ ｏ １ｍｍ 粒 级 的砂 组 成 的 海 岸 ，砂 质 海岸 可 以分 为 两类 ：①砂 滩 海 ｉ ． －
岸是 指泥 砂在 激 浪带 堆积 而形 成 的海岸 ，其 范 围从 波浪破 碎开 始点 起到 海岸 陆地 上波浪 作用
消失 处止 。海滩上 常 发育 一些 与岸 线平 行 的沿岸 堤 ，它们 的 高度代 表海 面高 度 ，这种砂 质海
２ ２ ３ 基 岩 海 岸 ．．
基岩 海岸 由岩 石组 成 ，波 浪作用 是 使其 形 成 的 主要 动力 。基 岩海 岸 初期 岸 线 非 常 曲折 ， 在 波 浪作 用 下 ，岬角 全部 被侵 蚀掉 ，残 留宽 广 的岩滩 ，海 蚀崖 在宽 广岩 滩 的保 护 下 ，形 成平
直 立 陡 的基岩 海岸 （ ３ 。 图 ）
淤 泥质 海岸 是指 由＜ ０ ０ ． ５ｍｍ 粒 级 的 粉砂 与 淤 泥组 成 的 海 岸 ，主 要 分 布在 泥 砂 供应 丰 富 而又 比较掩 蔽 的堆 积海 岸段 ，如 含砂 量 大 的河 流 下游平 原 、构造 下沉 区 、岸外有 砂洲 岛屿 掩护 的海 岸 段和有 大 量淤 泥供 应 的港湾 内 （ １ 。 图 ）
谢 秀 琴 ： 基 于遥 感 图像 的海 岸 线 提 取 方 法 研 究
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可见光 及 近红外 波 段 的图像 常用 于人 工海 岸 、基岩 海岸 、砂质 海 岸线 的提取 方 法 。这 ３
种 海 岸线 在可 见光及 近 红外 图像 上都 有 明显 的解译 标 志 ，因此 ，通过 对遥感 图像进行 分类 和 对 比可 以确 定 它们 的位 置Ｅ 。 目前 应用 于悔 岸线 提 取 的遥感 资 料有 Ｅ Ｍ 、Ｓ Ｏ 、ＡＩ 、 ２ ］ Ｔ Ｐ Ｔ５ ＯＳ
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
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。
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二、研究现状
目前用遥感图像解译海岸线变化主要有目视解译 和自动解译两种方法。传统的目视解译经手工透图作 业，方法简单，但误差较大。自动解译是将岸线作为 图像的边缘检测出来，随着计算机技术的不断发展， 自动解译技术的水平也有很大的提高，各种新的算法 不断出现，成为解译技术发展的主流。
二、研究现状
➢ 冯兰娣等使用高斯函数的一阶导数作为小波变换函数 的核函数，在对黄河三角洲的Landsat近红外遥感图像 做小波变换后，通过检测小波变换模式的极值点得到 图像水边线的候选边缘点，然后再经过滤波得到图像 的水边线。
基于遥感的海岸线提取方法研究
一、研究目的与意义
海洋与陆地是地球表面两个基本地貌单元，他们之间被 一条明显的界线所分开。这条海与陆相互交汇的界线通常称 为海岸线。
海岸线位置的确定是海岛海岸带遥感调查的重要环节，快速而又准确 的测定海岸线的动态变化，对于海域使用管理具有十分重要的意义。
一、研究目的与意义
三、海岸线的分类与解译方法
2、基岩海岸
现出明显的凹凸感，有比较明显的山脉纹理特征，根据以上 两种特征可以判别出基岩海岸。而基岩海岸与海水相连接的 边界非常明显，其解译标志就是海岬角以及直立陡崖与海水 的结合处。
三、海岸线的分类与解译方法
3、砂质海岸 砂质海岸是砂粒在海浪作用下堆积形成的，在波浪无法
为了提高海岸线研究的精度，真实地反映海岸线的变化 趋势，必须有一个统一的标准。目前，绝大多数国家，包括 我国现有海洋管理工作的实践都是以平均大潮高潮线为海陆 分界线，有关国家标准和行业标准也都规定其作为海岸线。
三、海岸线的分类与解译方法
从地貌学角度，按海岸形态、成因、物质组成和发展阶 段等特征考虑，主要可分为：基岩海岸、砂（砾）质海岸、 淤泥质海岸、生物海岸和人工海岸。
三、海岸线的分类与解译方法
1、人工海岸
外波段的图像上具有较高的光谱反射率，与图像中的海水区 分明显，其海岸线易于计算机自动提取，海岸线位置确定在 建筑物边缘。
三、海岸线的分类与解译方法
2、基岩海岸
基岩海岸由岩石组成，常有突出的海岬和深入陆地的海 湾，岸线比较曲折。
基岩海岸是海边的岩石山体受海水侵蚀形成，由于海水 不能越过海蚀崖，可以作为基岩海岸的岸线。沿海区域是人 口居住的密集区域，海边绿化程度较高的山体光谱反射率较 低，表现为粗糙的斑块状，能够区别于一般的岩石或裸地； 岩石山体的面积比较大，植被覆盖较少，因此在图像中能表
一类是大部分已经被开发的淤泥质海岸，建成了虾池、盐田 等养殖区；另一类是保持自然状态的淤泥质海岸，这类淤泥 质海岸未经开发，岸滩面积较大，如下图所示。
三、海岸线的分类与解译方法
4、淤泥质海岸 对于已开发的淤泥质海岸，可以选择其他地物（如植被，
虾池，公路等）与淤泥质海岸的分界线作为海岸线，因为在 大潮高潮时，海水不能越过其边界线。
作用的区域砂质也就会消失，因此可以把砂质海岸和陆地上 非砂质地物的分界线作为海岸线。砂质海岸在靠近陆地的方 向上与其他类型的地物相连接，有可能是建筑物、公路等用 地，也可能是海水不能到达的其他非砂质地物，这些与沙滩 相接的地物亮度比较低，所以砂质海岸的岸线在图像上的纹 理特征是比较明显的。
三、海岸线的分类与解译方法
根据动态可把海岸分为堆积海岸和侵蚀海岸； 根据外形可把海岸分为基岩港湾海岸和低平的砂岸，其 中砂岸包括砂质海岸和粉砂淤泥质海岸。
三、海岸线的分类与解译方法
1、人工海岸
人工海岸是人工建筑物形成的岸线，建筑物一般包括防 潮堤、防波堤、码头、凸堤、养殖区和盐田等。
人工海岸大部分是由混凝土修筑而成的水工建筑，目的 是为了阻挡海水，在设计上是要确保大海潮时不能漫堤，而 且人工海岸的建筑几何形状一般比较规则，例如码头与岸上 的仓库，船在水面上行驶的时候会出现逐渐扩展的水际线， 这些都是判别人工海岸的标志，如图所示。人工建筑在近红
本文研究目的是以实际观测的海岸特征为依据分析海岸 线在卫星图像中的解译标志，根据其地貌特点提出了对 于卫星图像中海岸线的解译方法；借助数字图像处理技 术对不同类型海岸的图像进行针对性的预处理，利用 Canny算子、中值滤波器和腐蚀算子，完成了对卫星图 像中海岸线的自动提取，证明了使用潮位高度与卫星图 像结合计算坡度的方法，为无明显解译标志的未开发淤 泥质海岸带的海岸线确定提供了校正的依据。
对于未开发的淤泥质海岸，淤泥质岸滩与海水的分界线 在图像上很清晰。但是，由于其岸滩面积较大，在图像上无 法找到明显的解译标志，需要通过潮位与卫星图像的对比进 行计算，才能得到海岸线在淤泥质海岸的准确位置。
四、海岸线提取
算法：
对海岸线自动提取的研究首先是对水边线提取算法的分析，是进行海岸 线动态研究的必要环节。针对灰度图像中水陆边界线的提取，本文采用 了各种边缘检测算法对卫星图像进行了处理，经过对比，使用Canny算 子获得了超出其他算子的检测效果。
➢ 朱小鸽等使用多年的MSS与TM 图像，采用神经网络 分类方法，监测珠江口海岸线的变化并计算增长的陆 地面积，分析了海岸线发生变化的最主要原因。
二、研究现状
➢ 除了这些外，还有的采用了阈值分割法、区域生长 法、边缘检测算法等实现了自动解译。
➢ 但是他们提取的海岸线只是水边线，即卫星过顶时 刻拍摄的水陆分界线，没有考虑到海水悬浮泥沙、 潮位、季节等因素的影响，不是真正意义的海岸线
三、海岸线的分类与解译方法
海岸线包括大陆海岸线和岛屿海岸线。基于不同学科的 研究目的，对于海岸线具体位置的确定还存在一定的分歧， 大致分为5种：（1）低潮线；（2）沿海岸滩与平均海平面 的交线；（3）平均高潮线；（4）多年大潮高潮线或痕迹线； （5）最大风暴潮所能达到的位置。三、海岸线的分类与解译方法
3、砂质海岸
需要注意的是，由于潮汐作 用的影响，沙滩有时会被海水部 分或全部淹没，当海水退去时， 被淹没又露出的沙滩在图像上亮 度较低，未被海水淹没的沙滩亮 度较高，而海岸线应该是整个砂 质海岸与非砂质地物的分界线作 为海岸线。
三、海岸线的分类与解译方法
4、淤泥质海岸 根据遥感图像的解译方法，淤泥质海岸可分为两种类型，