海洋領域全國重點實驗室發布全球首個10米分辨率海岸線數據集！

近日，華東師范大學河口海岸全國重點實驗室海岸帶遙感團隊聯合國內外多家科研機構，提出基于 Sentinel-2 衛星影像與 Google Earth Engine（GEE）云計算平臺的全球岸線標準化提取流程，據此生成了全球首個10米分辨率海岸線數據集——S2Coast-2023。該數據大幅提升了以Landsat為基礎的開放岸線數據精度，為更加細致的全球海岸帶研究與管理提供參考。相關成果以S2Coast-2023: The first global 10-meter resolution coastline dataset derived from enhanced Sentinel-2 composite imagery using Google Earth Engine為題發表在遙感領域國際頂級刊物Remote Sensing of Environment，目前數據集已經公開發布（https://doi.org/10.5281/zenodo.17092775）。

該研究成果第一作者為華東師范大學河口海岸全國重點實驗室應屆畢業博士生段元強，通訊作者為田波副研究員和陳春鵬副研究員。其他研究成員包括阿爾伯塔大學Arturo Sanchez-Azofeifa教授、江蘇師范大學李行教授、普利茅斯海洋實驗室Dhritiraj Sengupta研究員以及華東師范大學周云軒教授。

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研究背景與問題概述

海岸線作為陸地與海洋的基礎分界線，是開展海岸帶地貌變化分析、海平面上升評估、生態系統監測和海岸管理規劃的重要地理空間信息。長期以來，由于測圖手段、數據質量、潮汐變化、算法和算力性能等因素影響，缺少一套觀測標準一致、分辨率統一、處理流程一致以及便于快速更新的全球尺度公開海岸線數據集。

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研究方法

研究基于Sentinel-2衛星影像，提出S2Coast算法流程（Figure1），包括以下關鍵步驟：1 數據準備，2 影像波段運算，3 年度影像合成，4 特征增強和圖像融合，5 圖像組合閾值分割，6 柵格矢量化和7 矢量數據處理。算法核心是構建靈活有效的年度影像合成和圖譜特征融合策略，據此生成決策圖層能夠穩定凸顯年度合成Sentinel-2影像中的高潮水邊線（HWLSentinel-2）。通過全球廣泛采樣，分析決策圖層值域范圍，設置組合閾值分割所得“陸地–水域”二值柵格圖像，其矢量化邊界即為HWLSentinel-2。顧及全球海岸類型多樣，決策過程設置三個特色組件集成到統一工作流程中形成通用算法。其中S2Coast-Beach針對各類海岸光灘，S2Coast-Veg用于突出鹽沼海岸植被附著的淹沒邊界，以及S2Coast-redundancy用做冗余設置。需要指明的是，本文所提HWLSentinel-2一般指示年度Sentinel-2衛星有效觀測中穩定的高潮海水淹沒邊界。

Figure1. S2Coast framework diagram showing HWLSentinel-2 generation from 2023 Sentinel-2 annual composites, with example outputs from Shanghai salt marshes coast.

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研究結果與數據產品概述

研究所獲S2Coast-2023數據集是基于2023年全球 Sentinel-2 Level-1C 影像數據，通過標準化的影像篩選、預處理、“時-空-譜”特征增強與融合和分類流程，生成的全球海岸線矢量數據。數據覆蓋除南極洲和極地少量島嶼外的全球全部大陸與面積大于 100 平方米的島嶼，岸線總長度超過 217 萬公里，見Figure2。數據開放獲?。╤ttps://doi.org/10.5281/zenodo.15541278；數據格式：ESRI Shapefile（Polyline, Polygon）；坐標系統：EPSG:4326）

Figure2. The overview map of S2Coast-2023. Global comparison between S2Coast-2023 (red) and OpenStreetMap (blue) coastlines.

精度驗證涉及全面評估S2Coast方法穩定性以及所生成S2Coast-2023數據集的準確性。如Figure3所示，分別使用緩沖區檢測方法評估S2Coast方法重復生成岸線的穩定性；和以目視篩選的高精度OSM海岸線作為參考基準，使用岸線分析工具（DSAS）量化S2Coast-2023海岸線的偏離情況量化數據集位置精度。根據全球范圍開展的算法穩定性和位置精度檢驗結果表明S2Coast算法和S2Coast-2023數據集總體保持在10 m精度級別。其中，分別使用10 m和20 m緩沖區檢測檢驗S2Coast算法穩定性，精度表現分別為88 %和93 %。對比目視篩選的高精度OSM海岸線數據，S2Coast-2023平均偏差為- 1.10 m（95 % CI: - 2.06 m至- 0.15 m），平均RMSE為17.40 m（95 % CI: 16.23 m至18.65 m）。

Figure3. Distribution of 1,146 sampled coastline fragments across various coastal types, including Beach, Wetland, Bedrock, Artificial, and Riverbank coastlines.

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結論與展望

研究生成首套源自Sentinel-2影像的10 m精度全球海岸線數據，彌補了當下全球通用標準的高精度海岸線數據集的關鍵缺口。盡管所用中等分辨率圖像仍然在細節刻畫方面有提升空間，并且年度合成遙感圖像所獲海岸線無法完美對齊潮位基準，但廣泛驗證表明S2Coast算法生成的海岸線具備時間、空間上的穩定性和像素級位置精度，證明了它們在海岸監測應用中的可靠性。其高效特征和增強的空間分辨率與覆蓋范圍，配以標準化的海岸線指標，為全球海岸監測創建了一個有效的工具。

后續研究，將進一步評估衛星遙感觀測應用于參考潮汐基準的大尺度岸線測圖工作的誤差機制，挖掘多源數據融合潛力，深入開展對海岸動態目標監測的方法探索。

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文獻信息

Yuanqiang Duan, Arturo Sanchez-Azofeifa, Chunpeng Chen, Bo Tian, Xing Li, Dhritiraj Sengupta, Yunxuan Zhou. S2Coast-2023: The first global 10-meter resolution coastline dataset derived from enhanced Sentinel-2 composite imagery using Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment. 2026. 115186. https://doi.org/10.1016/j.rse.2025.115186.

• 信息來源：海洋知圈整理自知網。

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