【技術】一種海岸線遙感精準定位方法，GEE和Landsat8 OLI影像，舟山為例

摘要

基于長時序衛星遙感影像，發展了一種考慮地物含水量的海岸線精準定位模型。首先，獲取研究時相內覆蓋研究區的遙感影像，構建高質量遙感影像堆棧；其次，基于纓帽變換（tasselled cap transformation，TCT）獲取表征地物含水量的濕度分量，構建濕度指數堆棧；然后，利用最大光譜指數合成（maximum spectral index composite，MSIC）算法對濕度分量進行最大值合成，獲取最大水面合成影像；最后，在OTSU算法的支持下對最大水面合成影像進行分割，獲取位置準確的海岸線遙感信息。研究基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）云平臺和Landsat8 OLI遙感影像，選擇舟山本島開展驗證實驗，結果表明，該模型能準確定位不同類型海岸線，位置精度較高，與目視解譯結果相比，距離平均值和均方根誤差分別為3.42 m和6.79 m，99.42%的驗證點小于1像元寬度。本研究能夠為海岸線遙感信息高精度提取提供技術支撐，對于海岸帶資源科學管理和可持續發展具有重要意義。

引用

龔紹軍, 陳超, 范競. 一種考慮地物含水量和長時序遙感影像的海岸線精準定位方法 [J]. 自然資源遙感, 2025, 37(5): 53-61

引言

目前存在多種海岸線遙感信息提取方法，并在特定領域或條件下取得了成功。然而，現有方法主要以瞬時性遙感圖像為數據源，受周期性潮汐影響，難以準確定位平均大潮高潮位時的水陸邊界線。

本研究分析了遙感成像瞬時性和潮水漲落動態性之間的關系，發展一種新型海岸線遙感精準定位模型，該模型充分考慮地物含水量，利用長時序衛星遙感圖像實現海岸線的精確提取。這項研究能夠解決海岸線遙感信息提取中的時空矛盾問題，為海岸帶資源的科學管理提供技術支持。

主要圖表

圖1研究區遙感圖像

圖2研究路線圖

圖3海岸線提取結果

圖4不同方法提取結果

圖5不同類型海岸線提取效果對比

圖6不同距離點數分布圖

結束語

針對瞬時性遙感圖像難以準確探測海岸線空間位置的問題，本文發展了一種考慮地物含水量的海岸線精準定位模型，利用纓帽變換獲取濕度指數以準確探測海岸線空間位置，并以舟山本島為研究區開展了驗證實驗。結果表明，該方法具有較好的適用性，能夠準確提取不同類型的海岸線，所圍面積誤差和長度誤差分別為-0.14%和2.50%。該方法所得結果空間位置準確，與參考數據的距離平均值和RMSE分別為3.42 m和6.79 m，99.42%的驗證點位置誤差在1像元寬度范圍內，優于傳統方法所得結果。本研究能夠為海岸線遙感信息準確提取提供技術支撐，對海岸帶資源科學管理和可持續發展具有重要意義。

本研究雖然基于長時序衛星遙感影像實現了海岸線精準定位，但舟山本島以基巖岸線為主，在淤泥質海岸、砂質海岸等更復雜地理環境下的應用效果仍需進一步探討。未來需要關注以下問題：①將該方法應用于更大空間尺度、更長時間序列的海岸線遙感信息提取中，以驗證方法的可靠性和適用性；②分析不同類型海岸線在遙感圖像上的表現特征，開展海岸線類別屬性識別研究；③結合區域經濟發展、氣候氣象、地形地貌、自然災害等數據，開展海岸線時空演變歸因分析。

來源：測繪學術資訊