海岸带遥感
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。
海岸带生态系统现状调查与评估技术导则 第2部分：海岸带生态系统遥感识别
A45团体标准T/CAOE20.2-2020海岸带生态系统现状调查与评估技术导则第2部分：海岸带生态系统遥感识别与现状核查Technical guideline for investigation and assessment of coastal ecosystem—Part2:Remote sensing identification and results verification of the coastalecosystem2020-05-06发布2020-05-06实施中国海洋工程咨询协会发布目次前 言 (Ⅰ)1范围 (1)2规范性引用文件 (1)3术语和定义 (1)4基本要求 (2)4.1数学基础 (2)4.2数据要求 (2)4.3质量控制 (3)5遥感识别 (3)5.1识别范围 (3)5.2识别对象 (3)5.3工作内容 (3)6现状核查 (4)6.1核查要素 (4)6.2技术方法 (4)6.3工作内容 (4)7成果编制与汇交 (5)7.1图件编制 (5)7.2报告编制 (6)7.3成果汇交与归档 (6)附录A（规范性附录）海岸带生态系统遥感识别对象分类 (7)附录B（规范性附录）海岸带生态系统遥感解译标志表 (8)附录C（规范性附录）海岸带生态系统遥感解译属性信息表 (9)附录D（规范性附录）海岸带生态系统现状分布面积汇总表 (10)附录E（规范性附录）海岸带生态系统生境分布图斑核查情况表 (11)附录F（规范性附录）海岸带生态系统现场核查记录表 (12)附录G（规范性附录）专题图制作要求 (13)附录H（规范性附录）海岸带生态系统分布状况遥感识别报告格式和章节内容 (14)前 言T/CAOE20《海岸带生态系统现状调查与评估技术导则》分为10个部分：——第1部分：总则；——第2部分：海岸带生态系统遥感识别与现状核查；——第3部分：红树林；——第4部分：盐沼；——第5部分：珊瑚礁；——第6部分：海草床；——第7部分：牡蛎礁；——第8部分：砂质海岸；——第9部分：河口；——第10部分：海湾。
海岸线变迁监测中的遥感测绘方法
海岸线变迁监测中的遥感测绘方法海岸线是陆地和海洋的交界线，是地球表面最活跃和变化最频繁的地区之一。
海岸线的变迁对于生态环境、经济发展和人类居住有着重要的影响。
因此，监测海岸线的变迁是一项十分重要的工作。
遥感测绘方法在海岸线变迁监测中发挥着关键作用。
遥感测绘方法是利用卫星、航空器和无人机等遥感平台获取地表信息的一种技术手段。
在海岸线变迁监测中，遥感测绘方法可以通过获取海岸线的卫星影像和地形数据，并结合地理信息系统（GIS）进行分析，实现对海岸线变迁的精确监测。
首先，卫星影像是海岸线变迁监测的重要数据来源。
由于卫星的全球覆盖能力和高分辨率成像能力，可以提供大范围、高精度的地表影像。
通过对不同时间段的卫星影像进行比对分析，可以观察到海岸线的变化情况。
例如，利用多时相的高分辨率卫星影像，可以观测到海岸线的侵蚀和退缩现象，评估海岸线的稳定性。
其次，地形数据对于海岸线变迁监测也起到了关键作用。
地形数据包括数字高程模型（DEM）、层析成像和激光雷达测量等。
这些数据能够提供海岸线及其周边地区的地形信息，如海岸线的高度、斜坡和地势起伏等。
通过与卫星影像结合，可以更准确地分析海岸线的变迁情况。
例如，利用激光雷达测量技术，可以获取高密度的地形数据，从而对海岸线的变迁进行精细的量化和分析。
此外，地理信息系统（GIS）的应用也为海岸线变迁监测提供了强大的支持。
GIS将遥感数据、地形数据和相关地理信息进行整合和分析，实现对海岸线变迁的空间分析和模拟。
通过建立合适的数据模型和分析算法，可以预测未来海岸线的变化趋势，并为海岸线规划和管理提供科学依据。
例如，通过GIS技术可以模拟不同因素对海岸线变迁的影响，如海平面上升、人类活动和自然因素等，为决策者提供合理的海岸线变迁管理方案。
在海岸线变迁监测中，遥感测绘方法还能够提供一些其他的信息。
例如，海洋环境监测可以通过遥感技术获取海洋水质、悬浮物浓度和海洋生态信息，为海岸线变迁的原因分析提供依据。
利用海岸带遥感图像提取岸线的小波变换方法
检 测 图 像 边缘 ， 滤 波 器 的 设 计 本 身 就 是 一 个 难 点 ， 图 像 的 结 构 信 息 也 随 不 同 的 图像 而 千 差 但 而
万 别 ， 以 以上 两 种 方 法 也 有 其 局 限性 。 所 近 年 来 发 展 起 来 的 小波 变 换 为 图 像 的 边 缘 提 取 提 供 了新 的 方 法 ， 内 外 有 不 少 将 小 波 变 国 换 应 用 于 各 种 图 像 边 缘 提 取 的 研 究 。这 些 研 究 的 图 像 边 缘 检 测 原 理 大 体 相 同 ， 所 用 的 小 。 但
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第３ ２卷 第 ５期
青 岛 海 洋 大 学 学 报
Ｊ Ｕ ＲＮ ＡＬ Ｆ ＯＣＥＡＮ ＮＩ ＥＲＳＩ Ｏ Ｏ Ｕ Ｖ ＴＹ Ｆ Ｑ Ｉ Ｏ ＮＧ ＤＡＯ
３ ５ ７ ７～ ７ １ ２（ ）： ７ ８
Ｓ ｐ ． ， ２ ０２ ｅ ｔ ０
干 扰 时 ， 检 测 的 结 果 就 会受 到 一 定 的 影 响 。 所 本 文 采 用 高 斯 函 数 的 一 阶 导 数 作 为 小 波 函数 ， 对 海 岸 带 遥感 图 像 做 小波 变 换 后 ， 过 检 在 通
测 小波 变 换 模 的 极值 点 得 到 图像 的 候 选 边 缘 点 ， 后 再 经 过 滤 波 得 到 图像 的 边 缘 。实 验 表 明 ， 然
河 口三 角 洲 是 陆 海 相 互 作 用 最 为 强 烈 的 地 区 ， 岸 线 的 变 幅较 大 。如 黄 河 三 角 洲 ， 于黄 其 由 河 大 量 来 沙 的 影 响而 使 河 口三 角洲 岸 线 不 断 向 海 延 伸 ， 一 旦 黄河 来 沙 终 止 ， 黄 河 三 角洲 岸 而 则
于 黄 河 三 角 洲 遥 感 图 像 的 边 缘 提 取 ． 测 出 图 像 的 边 缘 ， 而 得 到 了 三 角 洲 岸 线 信 息 。实 验 结 果 表 检 从 明 基 于 小 波 变 换 的 图 像 边 缘 提 取 要 优 于 经 典 边 缘 算 子 的 提 取 。此 方 法 对 于 把 握 河 口三 角 洲 的 冲 淤 演 变规 律 和海 岸带 开 发具 有重 要意 义 。 关键 词 遥 感 图 像 ＩＪ 变 换 ； 线 提 取 ，波 、 岸 ＴＰ ５ Ｐ １ ． １ ７ ； ５ ２ ３ 文 章编 号 １ ０ — ８ ２ ２ ０ ） ５０ ７ — ５ ０ １１ ６ （０ ２ ０ —７ ７０ 中 图法 分类 号
遥感技术在海岸线变化监测中的应用
工业园区管理办法工业园区管理办法第一章总则第一条为了加强对工业园区的管理，促进园区经济的健康发展，提高园区环境质量和资源利用效率，制定本管理办法。
第二条工业园区在本办法中是指以工业经济为主体，并以集约利用土地和空间为基本特征，集中发展现代高科技、高附加值和环保型产业的园区。
第三条工业园区应当遵循节约资源、保护环境、不断提高经济效益的原则，积极探索工业发展新模式，形成新的经济增长点。
第四条工业园区应当根据行业特点和地域资源，制定相应的规划和管理条例，健全园区管理体系，提高管理水平和服务水平。
第二章规划建设第五条工业园区应当按照国家和地方政策，结合区域产业发展特点和市场需求，确定园区的定位和总体规划，制定项目建设方案和年度实施计划。
第六条工业园区的规划设计应当体现节约资源、保护环境、低碳经济的理念，注重经济效益、社会效益和环境效益的统一，落实园区面积、绿化率、建筑密度等指标和要求。
第七条工业园区项目建设应当遵循经济可行性、环境适应性、社会受益性的原则，积极引进高新技术、节能环保技术和资源综合利用技术，优化工业结构和空间布局。
第八条工业园区建设项目应当经过环境影响评价、安全评估、能源审查等程序，确保规划设计和建设方案符合国家和地方相关标准和规定。
第三章管理机构第九条工业园区应当设立企业管委会或管理委员会，提供综合服务和管理保障，组织实施园区规划建设和产业发展，协调解决有关问题和纠纷。
第十条企业管委会或管理委员会的职责包括：（一）制定园区管理规章制度和管理办法，维护园区规则和秩序；（二）协调解决园区企业之间的问题和矛盾；（三）组织实施园区建设和改造；（四）认真做好对园区企业的服务工作。
第十一条园区企业必须遵守国家和地方的法律、法规和政策，遵循国际通行的商业惯例，竭诚履行企业社会责任，在园区内保持公平竞争，共同发展。
第十二条工业园区应当制定相应的环境保护措施，建立环境监测体系，监测园区环境质量，定期发布环境监测报告，同时开展环保教育宣传。
遥感数据处理技术在海岸地形测量中的应用
遥感数据处理技术在海岸地形测量中的应用引言：随着科学技术的不断发展，遥感数据处理技术在各个领域的应用愈加广泛。
海岸地形测量是探究海洋环境变化和海岸演化的重要途径，而遥感数据处理技术的运用为海岸地形测量提供了一种高效、精确的方法。
本文将探讨遥感数据处理技术在海岸地形测量中的应用，包括数字高程模型（DEM）、遥感影像分类和变化检测等。
一、数字高程模型（DEM）数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）是基于遥感数据和地理信息系统（GIS）技术所建立的海洋和陆地表面的数学模型。
DEM可以提供精确的地表高程信息，是海岸地形测量中不可或缺的工具。
在海岸地形测量中，通过使用遥感卫星传感器获取的高分辨率测区域影像，可以生成高质量的DEM。
DEM可以用于分析海岸线的变化，观察潮汐和波浪的活动，研究海岸沉积物的分布等。
遥感数据处理技术的应用大大提高了海岸地形测量的精确性和效率。
二、遥感影像分类遥感影像分类是遥感技术在海岸地形测量中的另一个重要应用。
通过对遥感影像进行分类，可以提取出不同类型的地物信息，包括海洋、海岸线、潮汐河口、沙滩和岩石等。
在海岸地形测量中，正确分类海岸地形是关键的一步。
利用高分辨率的遥感影像，结合图像分析和地物识别技术，可以准确识别不同的地表类型，并生成高质量的分类图像。
这些分类图像可以用于研究海岸线的变化、海岸生态环境的评估以及海岸工程的规划和建设。
三、遥感影像变化检测遥感影像变化检测是通过比较两个或多个时期的遥感影像来探测海岸地形上的变化情况。
海岸地形的变化包括土地的退化、侵蚀、海平面上升以及河流的变化等。
通过遥感影像变化检测，可以定量分析海岸线的变化速度、绘制潮汐带边界、观测河口的迁移等。
借助遥感技术，可以快速获取大范围的遥感影像，并进行高效的数据处理，以揭示海岸地形的变化模式。
四、遥感数据处理技术的价值与挑战遥感数据处理技术在海岸地形测量中的应用，不仅提供了高效、精确的研究手段，还为海岸管理和海洋环境保护提供了有力的支持。
遥感技术在监测海岸线时空变化中的应用与研究
域界线至大神堂岸段 ； ②大神堂至蛏头沽岸段； ③蛏 头沽至永定新河 １岸段 ； ５ ④永定新河 Ｅ岸段 ； ｌ ⑤永定 新 河 口至海河 口岸 段 ； 海河河 Ｅ岸 段 ； 海河 口至 ⑥ ｌ ⑦
独流减 河 Ｉ岸段 ； 独 流减河 口岸 段 ； ： １ ⑧ ⑨独 流减 河至
摘要 ： 利用多期遥感数据， 监测天津滨海新区近１年来海岸线的冲淤变化及潮滩利用 ， ０ 结合历史海岸线资料，
对 其 变 迁 特 征 和 成 因 进 行 分 析 ． 用 天 津 市 ２ ０ — ０ ０ 个 时 相 的 遥 感 影 像 、 地 利 用 数 据 和海 域 使 用 规 划 资 料 ， 利 ０ ２ ２ １ 年４ 土
津冀 南线岸 段 。
单元 的划 分 ， 岸单元 确定 为 ： 津冀 北海 域行政 区 海 ①
３ 试 验 区海 岸 线 数 据 提 取 与成 因分 析
依据 四期数 据 ，分 别得 到２ ０ — ０ ４ ，０ ４ ０２ ２０ 年 ２０ — ２ ０ 年 ，０ ８ ２ １ 年 的相邻 周期 填 海 造陆 变 化 图 ， ０ ８ ２ ０ —０ ０
航 空 影像数 据 ， 以及该 区域 的土 地利用 数 据 。
２２ 数 据处 理 ．
遥感数 据处 理包 括 图像 的几 何校 正 、 嵌配 准 、 镶 假彩 色合成 及 图像增 强等 步骤 。 何校 正 以１ 万 地 几 ： ５ 形 图为底 图 。 确保校 正效 果 ． 为 首先校 正 了２ ０ 年 的 ０２
中 图分 类 号 ：２ Ｐ３ 文 献 标识 码 ： Ａ Ｄ Ｉ１ ． ６ ６ｉ ｎ１０ — ２ ０２ １． ．０ Ｏ ：０３ ９ ．ｓ．０ １ ０ ７ ． ２０ ２ ９ ｓ ０ ４
１ 前 言
海岸 带作 为海 陆之 间的过 渡地带 ．是 地球 上生
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
６ １
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
如何利用遥感数据进行海岸线测绘与变迁分析
如何利用遥感数据进行海岸线测绘与变迁分析遥感数据在海岸线测绘和变迁分析方面的应用越来越广泛。
利用遥感数据进行海岸线测绘可以提供高精度的海岸线数据，帮助我们更好地了解海岸线的动态变化。
同时，利用遥感数据进行海岸线变迁分析可以帮助我们预测未来海岸线的走向，为海岸线的管理和保护提供科学依据。
本文将介绍遥感数据在海岸线测绘和变迁分析中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、遥感数据在海岸线测绘中的应用海岸线是陆地与海洋交界的界线，其位置和变化对海岸带的生态环境和人类活动都具有重要影响。
传统的海岸线测绘方法主要依赖于人工测量，费时费力且成本较高。
而利用遥感数据进行海岸线测绘可以大幅提高效率和精度。
遥感数据主要分为航空遥感和卫星遥感两种类型。
航空遥感常用的数据有航空摄影和激光雷达数据，而卫星遥感则包括高分辨率遥感影像和合成孔径雷达数据。
这些遥感数据可以提供多时相、多源波段、多分辨率的信息，有助于掌握海岸线的全貌和动态变化。
利用遥感数据进行海岸线测绘首先需要进行图像解译。
通过对底片、影像或雷达数据进行解析，可以辨识出海岸线的特征。
常见的海岸线特征包括海岸边界、滩涂和海岸植被等。
利用计算机辅助解译技术，可以快速准确地提取出海岸线的位置。
二、遥感数据在海岸线变迁分析中的应用海岸线是动态变化的，其受到多种自然和人为因素的影响。
利用遥感数据进行海岸线变迁分析可以帮助我们理解和预测海岸线的变化趋势，为海岸线的管理和保护提供依据。
海岸线的变迁分析主要通过比较不同时相的遥感影像来实现。
利用遥感影像的变化检测技术，可以发现海岸线的移动、侵蚀或者扩张等现象。
在进行海岸线变迁分析时，还可以结合其他地理信息数据如地形、潮汐和风速等，从而获得更全面的解读。
海岸线的变迁分析不仅可以告诉我们海岸线的历史变化，还可以预测未来的趋势。
通过建立变迁模型，可以利用过去的变化数据来预测未来海岸线的发展。
这对于制定海岸线保护策略具有重要意义，可以有效预防海岸线侵蚀带来的环境和经济损失。
海岸带潮滩土壤含水量遥感测量
1
引言
潮 滩 是 由宽 阔 平 坦 的 潮 间 带 和 潮 上 带 盐 沼 湿 地
的土 壤 含水 量 不 断 降低 越 早 出露 的点 地 势 越 高
， ，
，
，
土 壤 含 水 量 越 小 ；越 晚 出 露 的 点 地 势 越 低 土 壤 含
，
水量 越 大 依地 形 分 布状 况 和 随 潮 水 的 变 化 可 以 用
，
一
33 13 4 4 N
，
。
’
”
，
120 4 5 10
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”
～பைடு நூலகம்
120 52 52 E
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，
东侧是 黄海
合来 看 主要 有两 个 方 面
，
：
是利用 遥 感技术获得潮
；二
西 岸 西 侧 是 广 阔 的 苏 中平 原 ( 见 图
，
1)
。
滩 的地 形 地 貌信 息 进 而 认 识 潮 滩 的变化 状 况
，
测 量 和 监 测 模 型 的反 演 可 以迅 速 得 到 海 岸 潮 间带露 滩 上 土 壤 含 水 量 分 布
，
。
关 键 词 ：露 滩 ；土 壤 含 水 量 ；遥 感
中 图 分 类 号 ：P
737
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1
S ；
15 2
．
7
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627
文 献 标 识 码 ：A
文 章编 号
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253 4 193 (2008 )0 5 0029 06
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龙口市20年间海岸带变化的遥感监测
但 是 如何 从 海水 中提取 低 潮 线信 息 仍 然是 一 个 难
题 本文 以多 源数 字遥感 图像 为数 据 源 ． 面 以下 水 部 分运用 水深遥 感 理论 为指 导 ． 海水 深度 与影 像 对 灰 度进行 相关 回归 分析 ，通过 建立 遥感 水深 模 型 ． 反 演 水深 ．再结 合 一定 潮 汐 资料 实 现低 潮线 的提 取： 水面 以上部 分则 采用人 机 交互 目视 解译 技术 提 取 海岸带 信息 ． 在此 基础上 对 不 同时期 的海 岸带 进
同年 代 的海 岸线 、 潮 线 和低 潮 线 。通 过 与 基 准线 和 人 为 因 素 的 对 比 分析 ． 高 研究 海岸 带 的时 空 变 化 规律 ． 影 响 海 及
岸 带 时 空变 化的 主 导 因素 。研 究结 果 表 明 ， 口市 海岸 带 总体 变 化 趋 势 是 ： 人 Ｔ海 岸 外 ． 岸带 趋 于 向 陆 地移 动 ． 龙 除 海
１１ ｍ． 均高 潮 为 １ ４ 平 均低 潮 为 ０３ ｍ． 均 ． ７ 平 ． ｍ． ４ ．８ 平 潮差 １ ６ 沿 岸海流 变化特 征 ： 浪的波 射线分 布 ． ｍ。 ０ 波
与风 向颇 为一 致 ， 有 明显 的季 节性 冬 季 ． 具 东北 向
浪 占优势 ． 常浪向为 Ｎ 夏季 ． 向浪 占优势 ， 浪 Ｅ． 南 常 向为 Ｓ Ｅ． 年 以 ｓ Ｓ 全 Ｅ向浪 出现 频率 最高 ． 高一 般 浪
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第 ９卷 第 ２期 ２０ ０ ７年 ４月
地 球 信 息 科 学
《海岸带遥感》知识点修正版
《海岸带遥感》知识点一、名词解释海岸带(coastal zone)：指陆地与海洋相互作用的交接地带，是海岸线向陆、海两侧扩展到一定宽度的带状区域。
包括：沿岸陆地（潮上带）、潮间带和水下岸坡（潮下带）。
遥感（Remote Sensing）：泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波（声波、地震波）等的探测。
狭义的遥感则是指应用探测仪器，不与探测目标接触，从远处把目标的电磁波特性记录下来，通过分析，揭示出物体的性质特征及其变化的综合性探测技术。
遥感平台：遥感中搭载传感器的工具统称为遥感平台，常见的有气球、飞机、人造地球卫星和载人航天器。
监督分类：指根据已知样本区的类别信息对非样本区的数据进行分类的方法。
其基本思想是：根据已知样本类别和类别的先验知识，确定判别函数和判别准则，然后将未知类别的样本和观测值代入判别函数，再根据判别准则判定该样本的所属类别。
非监督分类指事先不对分类过程施加任何先验知识，仅凭遥感地物影像的光谱特征的分布规律进行分类，即按自然聚类的特性进行“盲目”分类。
大气窗口：指受到大气衰减作用较轻、透射率较高的波段。
由于大气层的反射、散射和吸收作用，使得太阳辐射的各波段受到衰减的作用轻重不同，各波段的透射率也各不相同。
电磁波谱：按电磁波波长的长短，依次排列制成的图表。
电磁波波长从短到长依次为：γ射线—X射线—紫外线—可见光—红外线—微波—无线电波。
微波遥感：指通过传感器获取由目标地物发射或反射的微波辐射，经过判读处理后来认识地物的技术。
绝对黑体：指对于任何波长的电磁辐射都全部吸收（即吸收系数恒等于1）的物体。
黑色的烟煤，因其吸收系数接近99%，被认为是最接近绝对黑体的自然物质。
恒星和太阳的辐射也被看作是接近黑体辐射的辐射源地物的反射波谱：指地物反射率随波长的变化规律。
同一物体的波谱曲线反映出不同波段的不同反射率，将此与遥感器接收的对应波段的辐射数据相对照，可得到遥感数据与对应地物的识别规律。
海岸带地形要素遥感反演技术研究进展
海岸带地形要素遥感反演技术研究进展1. 引言- 研究背景- 研究目的- 研究意义2. 海岸带地形要素遥感反演技术概述- 遥感技术应用于海岸带地形要素反演的意义- 常见的海岸带地形要素反演技术及其优缺点3. 海岸带地形要素遥感反演技术研究进展- 数字高程模型（DEM）反演技术- 遥感图像分类技术- 雷达遥感技术- 光学遥感技术- 激光雷达遥感技术4. 海岸带地形要素遥感反演技术在实践中的应用 - 海岸线的提取与演变- 海岸带地貌的反演- 湖泊和河流的地形测绘- 人工堆积的沙滩和礁石的检测5. 结论与展望- 结论总结- 反演技术的不足- 未来的研究方向第一章：引言1.1 研究背景海岸带是指陆地和海洋之间的过渡地带，是地球表面最为活跃和复杂的自然系统之一。
在近年来的全球气候变化和海平面上升等重大环境变化的背景下，海岸带的地形要素发生了严重的变化和演变，对海洋生态系统和人类社会都造成了极大的影响。
因此，对海岸带地形要素的准确测量和反演有着重要的现实意义。
地形要素是指地表形态上的特征，包括海拔高度、坡度、坡向、高程等。
对于海岸带而言，地形要素的特点是多样性和复杂性。
一方面，海岸带的地形受到海洋潮汐、风浪、岸线侵蚀等自然因素的影响，随时都在不断地发生变化；另一方面，人类社会的活动也会对海岸带地形产生影响，如码头、沙滩填海造陆、人工固岸等。
传统的地形测绘方法需要耗费大量的时间和人力物力，而且对于复杂的海岸地形要素反演的精度和准确性难以保证。
因此，遥感技术应用在海岸地形要素反演中具有很大优势，可在大范围内高效准确地获取海岸带地形要素信息。
1.2 研究目的本文旨在对海岸带地形要素遥感反演技术进行综述，总结国内外相关研究进展，探讨遥感技术在海岸带地形要素反演中的应用效果，为深入研究海岸地形要素提供参考和思路。
1.3 研究意义随着科学技术的不断发展和社会经济的不断发展，对具有高精度和高效率的海岸带地形要素反演技术的需求不断增加。
如何使用遥感图像进行海岸线变化监测
如何使用遥感图像进行海岸线变化监测遥感图像是通过航空器或卫星获取的地球表面的图像数据，能够提供大范围、高分辨率的地理信息。
其中，海岸线变化监测是遥感图像在海洋环境中的一个重要应用。
本文将从三个方面解析如何使用遥感图像进行海岸线变化监测。
一、选择合适的遥感图像数据在进行海岸线变化监测之前，首先需要选择合适的遥感图像数据。
常见的遥感图像数据包括卫星影像、民用航空影像等。
选择数据的关键是其时间、空间分辨率以及图像类型。
时间分辨率是指遥感图像数据覆盖的时间跨度，根据需要可以选择从小时级到多年级的数据。
空间分辨率则是指图像数据所能够观测到的最小细节，通常以米、千米来表示。
根据需求，可以选择高分辨率图像以观测到更精细的细节。
图像类型指遥感图像的波段组合，常见的有光学图像、红外图像等。
光学图像能够提供更直观的地表信息，而红外图像则能够在某些情况下提供更好的海岸线变化监测效果。
二、进行遥感图像处理在选择合适的遥感图像数据后，需要进行一系列的图像处理操作，以便得到更好的海岸线变化监测结果。
这些处理操作包括预处理、影像配准、影像分类等。
预处理是指对遥感图像进行去噪、辐射定标等操作，以提高图像的质量。
影像配准是将多幅图像的地理坐标系统一起来，使其能够进行对比分析。
影像分类则是将图像中的不同地物进行划分，以便进行海岸线变化的提取。
三、海岸线变化提取与分析海岸线变化监测的关键是对海岸线的提取与分析。
这一过程主要有海岸线提取、海岸线变化检测等步骤。
海岸线提取是指利用图像分割等方法，将海岸线从遥感图像中提取出来。
常见的方法有基于阈值、基于边缘检测等。
海岸线变化检测则是将多个时间段的海岸线进行对比，以获得海岸线的变化情况。
在海岸线变化监测过程中，可以借助地理信息系统（GIS）来进行更精细的分析。
通过将遥感图像与其他地理数据进行叠加，可以得到更全面的观测结果，比如海岸线的侵蚀程度、退缩速度等。
海岸线变化监测在海洋环境管理、生态保护等领域具有重要的应用价值。
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。
海岸带遥感01
海岸带
海岸带卫星影像图
（二）、海岸带类型
根据海岸带动态：堆积性海岸、侵蚀性海岸； 根据地质构造：上升海岸和下降海岸； 根据海岸组成物质的性质：淤泥质海岸、基岩港湾海岸、 砾石海岸、砂质海岸、珊瑚礁海岸、 红树林海岸和河口。
基岩港湾海岸
砾质海岸
淤泥质海岸
砂质海岸
（三）、海岸带分区
从海岸带自然生态系统：向陆方向上界为潮波、潮流盐水和半 咸水影响的地区，海域的狭义部分为近岸浅水地区，广义部分可 扩展至整个大陆架。
海岸特征水位参数分级图
海滨湿地分类表
类别
亚类
类别
亚类
1. 潮滩
（1）广泛分布于淤泥质 海岸
1. 水体 1.1 海洋/河口
潮间带湿地
（2）渤海与北黄海的潮
滩，由岸向海分高潮滩带、
中潮滩带和低潮滩带
近岸浅水水域
1.2 河流
（3）南黄海的潮滩，宽 度大，坡度小，滩面植被 较多
（4）东海与南海的潮滩， 按其分布可分为隐蔽型潮 滩、开敞型港湾潮滩和河 口潮滩
陆架海边 缘
平平 均均界
领海边界
最低 低潮线
潮汐影响达及的 海洋灾害影响的
陆地范围
陆域上界
省、州及国家法定界线
陆架范围
海岸带划界－自然界限与法定界限
五、海岸带遥感应用分类系统和技术流程
1、海岸带遥感应用分类系统 （1）按海岸带分带范围和利用状况进行分类 （2）按专题信息进行分类 （3）按传感器类型进行分类
西班牙 斯里兰卡
最高潮位或风暴潮以 上500m
平均高潮位以上300m
12n mile领海范围 平均低潮位以下2km
斯里兰卡海洋管理范围 巴西海洋管理范围
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4.449
其中，C为色素浓度，Ls 为λ 波长的向上辐射率。
1）波段比值法
Wilson 和Austin提出比较精确的一般的关系式为：
Lw 3 c1 c2 c3 Lw 2 C L c4 c5 w 3 c6 Lw 2
式中：常数
Lw 1 Lw 2 Lw 1 Lw 2
670nm波段。
1、悬浮泥沙遥感反演模型
（3）、负指数关系式
李京利用杭州湾NOAA卫星的AVHRR数据和准同步采样数据，
建立了悬浮泥沙遥感定量模式，其模式表达为：
L 0.479 e 0.0126 S 1.1904
式中： L 为卫星数据辐射亮度值； S 为水体含沙量。
1、悬浮泥沙遥感反演模型
Chla=100.522-2.441X
对于一类海水该模型反演精度大约在35% ～ 40%，二类海水误差较大。
（3）、现有业务化应用的叶绿素浓度提取模型
6）SeaWIFS模型 OC1-a模型：Chla=100.3734-2.4529X OC1-b模型：Chla=-0.010+100.3636-2.350X OC1-c模型： OC1-d模型： OC2模型： OC2-v2模型： OC2-v4模型：
渤海春季泥沙分布图（1998年4月）
渤海夏季泥沙分布图（1998年7月）
渤海秋季泥沙分布图（1998年10月）
渤海冬季泥沙分布图（1998年1月）
三、叶绿素遥感监测
1、叶绿素信息反演模型 （1）、经验算法
经验算法是基于两个波段的反射率与叶绿素浓度之间的 回归分析为基础的。变换后模型的一般形式为：幂函数，双 曲函数，三次方函数或多元函数。
Chla 10
Chla 101.0312-2.4013X 0.3219X
-0.2911X 3
（3）、现有业务化应用的叶绿素浓度提取模型
3）Carder模型
Chla 100.28182.783 X 1.863 X
4）Aiken模型
2
2.387 X 3
(X=log(R490/R555))
（4）、Gordon关系式 H.R.Gordon等利用Monte Carlo方法解辐射传输方程，得到
的公式为：
b Rw An ( ) b n 1
3
n
式中：Rw 为光谱反射率；
数； An 为常数。
为吸收系数； b 为后向散射系
2、技术流程
多时相遥感数据 投影变换和几何校正
基于模型分析的算法主要特点是利用生物光学模式描述水体组分与 离水辐射之间的关系，利用辐射传递模型模拟光在大气和海洋中传播的
光谱特征。这些模式在海水的不同组分、大气的不同状态下计算水面或
大气层顶(TOA, Top of the Atmosphere)的模拟光谱，然后建立反演算 法，求解海水组分。 1）代数方法 2）非线性优化方法 3）主成分方法 4）神经网络方法
（3）、现有业务化应用的叶绿素浓度提取模型
1)Calcofi模型
该模型由美国Greg Mitchell等学者依据在南加利福尼亚湾(西经-125°-
117°, 北纬29°-35°)实测数据建立的统计模型，叶绿素浓度测量范围在0.05～22.3mg/m3。 (a) 线性模型：Chla=100.444-2.431X (b) 立方模型： Chla 100.45-2.860X 0.996X 2 -0.367X3 (X=log[R490/R555]) (X=log[R490/R555])
(c) 三波段模型：Chla=exp[1.025-1.622ln(R490/R555)-1.238ln(R510/R555)] (d) 四波段模型：Chla=exp[0.753-2.583ln(R443/R555)+1.39ln(R412/R510)] 2）Morel模型 Morel模型1： Morel模型2： Morel模型3： Morel模型4：
Chla=exp(0.464-1.989lnX)
如果Chla<2.0μ g/l，则Chla=(X-5.29)/(0.719-4.23X) 其中：X=Lwn490/Lwn555 5）CZCS模型
当0<Chla<1.5mg/m3时
Chla=100.053-1.71X
当1.5mg/m3<Chla时
(X=Lw443/Lw550) (X=Lw520/Lw550)
第四章 二类水体水色遥感监测
一、二类水体水色遥感机理 二、悬浮泥沙遥感监测 三、叶绿素遥感监测
一、二类水体水色遥感机理
（一）、二类水体水色遥感机理 海色要素遥感探测器是被动式可见光辐射计，即水色辐射计，它的输出 电压 U 与其所接收到的辐射 L 有如下关系：
U
0
R( )
0 0Ls( , , , )d ( A cos )dd
与水体成分有关而不随光照条件变化而变化的量。
（二）、海洋水色遥感的主要特征参量
固有光学量包括： （1）水分子的吸收系数散射系数、散射相函数；
（2）叶绿素a的吸收系数、单位吸收系数、散射系数、单位散射系
数、后向散射系数、前向散射系数、散射相函数； （3）黄色物质的单位吸收系数；
（4）其他成分，包括无机物、碎屑等的的吸收散射特性。
Lu 443 Chla 0.5 L 550 u
2.0
1.3
Gordon和Clark提出以下模式：
Muller-karger等提出以下模式：
Lu 443 Lu 520 Chla 5.56 Lu 550
2.25
1）波段比值法
（4）再次悬浮的泥沙，沿岸海底和浅海区因海流等作用而掀起的泥沙。
（5）陆源颗粒，河流冰川带入的矿物颗粒等。 （6）陆源溶解有机质（黄色物质）。
（7）人类活动产生并进入海洋的颗粒和溶解物
二、悬浮泥沙遥感监测
1、悬浮泥沙遥感反演模型 （1）、线性关系式
恽才兴等利用长江口幅MSS遥感图像的灰度值，直接与地面同
i 2 i Bi 2 Bi
f Bi dBi
式中:△λ i为波带Bi的带宽(nm)；F(Bi)为光谱辐射率函数；f(Bi)是Bi波段在带宽
△λ
i
范围内的平均辐射率[W/(cm2· sr· nm)]；λ q, λ r, λ
s
分别为波段Bq、Br和Bs的
中心波长(nm)。
（2）、分析模型方法
LS LW TA LR LP
式中：LW T A 为经大气衰减的离水辐射，（ T A 为大气透射比）；
LR
为海面的耀光辐射，（包括太阳耀光和天空耀光）； LP
为
大气路程辐射，它主要是经大气散射辐射而进入仪器视野内的；太阳 耀光应设法避免，可通过合理安排卫星轨道、太阳仰角和仪器观测角 达到。
c1 , c2 ,, c6 用实验方法来确定。叶绿素浓度的相关特性，建立的统计算法即为荧光线高度 法(FLH)。该方法是以波长为650 nm和730 nm 为基线，测量波长为685nm的荧光峰高度。
在太阳光的激励下，海面荧光辐射量与叶绿素浓度呈正相关，可以应用下式遥感
步水文测验的表层水体含沙量建立相关关系，其数学表达式为：
ˆ a xb D
式中： D ˆ 为浑水区清水区灰度差值； x 为所求的水体实际含 沙量；a ， b 为实验获得的参数，下标 λ 表示所选用的波段 MSS5 和
MSS6。
1、悬浮泥沙遥感反演模型
（2）、对数关系式 韩震、恽才兴等利用长江口和浙江象山港泥沙为样本，进行
（二）、海洋水色遥感的主要特征参量
1、水体表观光学量与固有光学量 所谓表观光学量（Apparent Optical Properties, AOPs）是
随着光照条件而变化的量，如向下辐照度、向上辐照度、离水辐
射率、遥感反射率、辐照度比等，以及这些量的漫衰减系数。
固有光学量（Inherent Optical Properties,IOPs）是指只
-0.851X3
Chla 100.438-2.114X0.916 X 9）Clark三波段模型：Chla = 100.745-2.252X
1）波段比值法
L Chla a w 1 L w 2
b
式中的系数和参量直接由遥感数据经回归分析得到。波段比值法的
优点：一是有可能部分消除因太阳高度角、观测角不同而造成的误差；
二是部分地消去大气效应。
Morel和Prieur提出以下模式：
Lu 443 Chla 1.5 L 550 u
Chla 0.0929 100.2974-2.2429X0.8358 X
-0.0077X3
其中：Xmax=Max[log(Rrs443, 490, 510/Rrs555)] 7）OCTS-C模型 8）Polder模型
Chla=10-0.55+3.497X
2
X=log[(Lwn520+Lwn565)/Lwn490]
Chla=100.2492-1.768X Chla=exp[(1.07783-2.5426X)]
0.2076-1.8288X 0.7589X 2 -0.7398X 3
2
(X=log(R443/R555)) (X=log(R490/R555)) (X=log(R443/R555)) (X=log(R490/R555))
测量海面叶绿素浓度。
Chla aFLH b
式中：Chla为海面叶绿素浓度C(mg/m3)；FLH为荧光线高度值(W/(cm2· sr· nm))；a，
b为回归系数。
FLH F Bs
s r F Bq F Bs s q