海岸帶地形要素遙感反演技術研究進展＊

李雪紅 吳克明

（1.海軍大連艦艇學院訓練部 大連 116018）（2.海軍工程大學電子工程學院計算機工程系 武漢 430033）

1 引言

海岸帶與海島礁區岸帶的地形要素包括海岸線、干出灘地形、淺海水下地形等。海岸線是地形圖和海圖的基礎要素，是指多年大潮平均高潮位時海陸分界線［1］。干出灘是海岸線與干出線之間的潮浸地帶，高潮時被海水淹沒，低潮時露出。近年來海岸帶資源環境管理及戰略上需要更加精確的資料，涉及到潮灘區地形、淺水區地形結構及海底結構類型等。遙感具有全天候、大面積、同步觀測的特點，且不受地理位置、天氣和人為條件限制，特別是對于敏感岸帶、爭議岸帶以及條件惡劣的不可達岸帶，以遙感手段獲取海岸帶地形要素具有天然的優勢。自1960年4月1日美國發射第一顆氣象衛星TIROS－1、1972年7月23日美國發射的第一顆陸地衛星Landsat－1、1978年10月24日美國發射第一顆水色衛星CZCS、1991年7月17日歐洲空間局發射第一顆雷達衛星ERS－1以來，各國學者利用多時相遙感影像在探測海岸帶地形方面做了大量的實踐工作。本文以海岸線提取技術、潮灘DEM反演技術和近岸淺海水深反演技術為主，闡述其國內外的研究進展及研究建議。

2 海岸線提取技術

由于海岸的通達性不連貫，傳統常規測量手段費時、費工、費錢，而且海灘現場測量存在不可預見的風險。利用高潮位時相的影像數據提取海岸線，利用低潮位時相的影像數據進行潮灘DEM反演是遙感數據應用于海岸帶調查最多的兩個方面。

關于海岸線解譯算法的研究大多基于遙感圖像中的水邊線提取，而水邊線是衛星過境時刻的海陸分界線。眾多學者根據灰度圖像的灰度值發生階躍變化的性質對水邊線提取進行了研究，其算法主要有Roberts算法、Prewitt算法、Sobel算法、Laplace算法和Canny算法等［2～3］。Lee等基于邊緣檢測算法提出了一種岸線提取方法，并采用Sobel檢測算子對一景SEASAT SAR影像進行了岸線提取。Giancarlo等基于光譜分析，實現了遙感影像的海岸線提取。朱小鴿應用多時相Landsat衛星遙感圖像，采用神經網絡分類方法，監測海岸線的變化并計算增長的陸地面積。瞿繼雙等提出了一種基于多閾值的形態分割方法，并通過實例分析證明了該方法提高了物體陰影、植被、暗的人工設施的準確檢測率，而且該方法較傳統的閾值方法具有更好的檢測效果。陸立明等在分析各種成像算法和現有的一些典型SAR目標檢測算法的基礎上，提出了一種在非成像狀態下進行海岸線提取的新方法，把成像處理與目標檢測問題有機地結合起來。通過真實星載SAR回波數據應用實驗，證明了直接利用SAR回波對海岸線檢測的有效性。張朝陽等在分析了Canny算子邊緣檢測原理和存在問題基礎上，介紹了彩色空間及計算方法，探討了基于色差的Canny算子自適應邊緣提取算法，可以通過適當提高自適應的閾值，結果可以很好地保留海岸線邊緣，而去掉噪聲。謝明鴻等提出了基于種子點增長的SAR圖像海岸線自動提取算法。

由于衛星影像成像時刻與潮汐時相的差異，往往在影像上記錄清晰的水邊線，而水邊線與海岸線并不一致，因此，基于衛星遙感影像提取海岸線，往往需要更多的輔助信息。不同海岸地貌的海岸線在衛星圖像上的解譯標志與提取方法存在差異。在潮間帶狹窄或潮間帶缺失的基巖海岸段，往往水邊線即是海岸線位置所在，因此可將水邊線視為海岸線；在平原及河口區域，往往潮間帶范圍較為廣闊，因此采用目視解譯海岸線較為準確；在養殖圍堤、農田圍堤段等人工海岸，人工構筑物邊界外往往還有一定范圍的潮間帶分布，此類海岸線人工解譯為宜；港口碼頭岸線平直，水邊線和海岸線空間位置一致，目視解譯和自動提取均能較高精度的提取岸線，由于碼頭有大小之分，針對規模較小的碼頭岸線，工作量較小，推薦目視解譯；對于規模較大的碼頭岸線可采用自動提取方法。將機器自動分類快速的優點與人工目視解譯準確的優點相結合，通過人機交互來完成岸線、灘涂的提取，可以彌補傳統測量方式的數據的不足，同時也可以大大提高效率。

3 潮灘地形反演技術

傳統潮灘地形測量方法有地面測量、聲納測量、航空激光測量、航空干涉雷達測量等。但是對于淤泥質潮灘，由于其特殊性使常規的地面測量很難進行，航空測量由于成本較高，也未能得到廣泛應用。《海岸帶地形圖測繪規范》的前言中稱：海岸帶的干出部分，是地形測量的困難地區，在這一地區進行地形測量還沒有好的手段。近年來大量學者嘗試用不同的方法來反演潮灘地形信息，如水邊線方法及植被分帶性方法等［4～6］。

Mason，D.C等假設水邊線是一條等高線，利用ERS SAR影像，在英格蘭東部進行水邊線分析，構建潮灘數字高程模型；Chen and Rau利用多時相的衛星影像監測潮灘水邊線變化，并用SPOT數據構建了臺灣沿岸潮灘DEM，估算海岸線的侵蝕情況；Lohani等利用高分辨率的航片建立較陡較窄的岸段的數字高程模型；Joo－Hyung Ryu等在韓國Gomso灣潮間帶利用TM數據進行水邊線提取，并探討了不同TM波段在提取水邊線時的有效性，并借助反演的高程信息分析了其與泥沙粒徑的關系；Marco Marani等探討了潮灘地形與植被分布的關系，提出植被的NDVI與高程存在一定程度的相關；Sonia Silvestri等利用Visible和NIR波段進行植被分類，提出了植被與高程的相互關系模型，并探討了鹽度與鹽沼高程、平均積水期與鹽沼高程之間的相互關系。

惲才興、益建芳等曾利用遙感圖像對長江口沿岸潮灘進行調查研究；任明達等利用多時相陸地衛星圖像對渤海灣沿岸潮灘質量進行了評價，并對潮灘的寬度和坡度進行了測量；吳家乃利用衛片資料對浙江慈溪海王山地區淤泥質潮灘進行了地形測量；黃海軍等對山東萊州灣潮灘地物的光譜進行測試和分析；張鷹、丁賢榮等利用遙感和地理信息系統技術測量了長江口南支和舟山潮汐水道的水深，并對其潮灘地形沖淤變化進行了分析；韓震等利用多時相衛星圖像水邊線高程反演技術，確定了伶仃洋大鏟灣潮灘岸線變化，并進行了灘涂分帶及面積的估算；何茂兵等基于三個時相的TM影像中提取水邊線，并依據周圍潮位站在遙感采集時刻的瞬時潮位，采用簡單趨勢面插值法計算了所有水邊線的高程。沈芳等針對淤泥質潮灘不同時相的TM影像，通過水邊線提取、然后根據衛星過境時刻的潮位來推算水邊線高程，構建潮灘DEM模型。

已有的研究，采用的影像精度還不夠高，只能對淤泥質區域或水邊線變化較大的地區進行定性分析，加上過去采用的水位計算方法過于粗略，因此，很難獲取準確的水邊線平面及高程位置，計算分析岸線變化和潮灘模型的準確度不高，基本上只能用于定性分析。隨著QuickBird、IKONOS－2和中巴資源衛星等高精度多源影像的出現和應用，瞬時海面模型技術的進一步成熟，精細提取水邊線的平面和高程位置、定量分析潮灘變化已成為可能。采用水邊線技術結合海圖0m線構建的潮灘地形，與實測潮灘地形存在一定誤差，但在缺少實測地形資料的情況下，仍不失是一種有效途徑。

4 近岸水深反演技術

淺海水深遙感是海洋遙感的重要研究課題。在國外，早在上世紀60年代末，美國密執安環境研究所的一個研究小組就開始從事遙感水深反演技術的研究，利用MSS和TM等多光譜數據和一些同步測量的海況數據進行測深模型研究，提出了基于底面反射的遙感測深理論［7］。

Colvocoresses、Hammack和Carter等提出了水深定性分析方法；Polcyn和Lyzenga提出了基于底層反射模型的水深定量分析方法；Lyzenga還提出了一種利用主成分分析法提取水深和獲取水體底質信息的方法，試驗表明，該方法受實際水深測量值誤差的影響比其他方法小；Dirks、Mgengel利用衛星影像進行遙感水深測圖，取得了較好的效果；Spitzer基于雙向流輻射傳輸模式，提出了幾種水深反演算法和底質組成算法，并將這些算法應用到不同的衛星遙感圖像上；Wei Ji等提出了基于水體后向散射的水深反演模型。Bierwirth提出了利用原始遙感資料和水體衰減系數來獲取相應輸入波段的水體底部反射率和水深信息，并將該方法計算了澳大利亞西部Shark海灣Hamelin Pool地區水體底部反射率和水深，試驗表明，該方法可有效地消除水深變化對水體底部反射率的影響；Tripathi等應用IRS衛星遙感資料對印度Kakinada海灣的水下地形進行了反演，建立了多種水深反演模型；Deepak R Mishra應用Ikonos影像數據，得到的反演水深效果較好；Christopher L Conger改進了Lyzenga的水深反演方法，認為將各波段減去最深水處的圖像光譜值后得到的偽圖像光譜值與實際水深的線性關系最好。

國內從上世紀80年代開始，在遙感測深方面不斷有研究成果發表。任明達利用Landsat－MSS衛片進行了瓊州海峽的海岸帶水深遙感解譯工作。平仲良利用海水的透射率、后向散射系數、海底反射率與海面反射率之間的關系，推導出了海洋遙感淺海水深的理論公式，通過計算得出海面反射率隨海水深度變化的關系，并估計了可見光遙感測深的理論極限。梁順林、陳丙咸應用MSS影像數據深入研究了波段水體透視深度。李鐵芳等以渤海海峽、閩江口、甌江口及珠江口附近海域為實驗研究區，討論由衛星遙感提供的水下遙感信息傳遞的過程。建立了水深信息提取模型，認為可以成為常規方法的補充手段。張鷹等專門探討了水深信息提取模型，研究分析了GIS和RS進行遙感測深的可能性，以及GIS和水深遙感技術在海岸工程沖淤分析中的應用。黨福星等以我國南海永暑礁景區為研究區，通過對TM多波段數據進行輻射校正、對水深值進行潮汐改正和引入底質類型分區算法，使水深反演精度有較大提高。王艷姣在其博士論文中利用ETM＋遙感圖像反射率和實測水深值之間的相關性，建立了動量BP人工神經網絡水深反演模型，并對長江口南港河段水深進行了反演。并且還針對影響水深反演的因素，研究了懸浮泥沙對遙感測深的影響。王晶晶和田慶久研究了近紅外波段的反射率，并對比了波段比值法和一階微分法。結果表明，對于近岸海水混濁度高的樣本，應用水體反射的一階微分模型可以有效地削弱水質變化給水深反演帶來的誤差。滕惠忠等采用QuickBird高分辨率衛星影像對南海島礁地區進行水深反演試驗，并應用于海圖修測中。孟祥來研究了葉綠素α及總懸浮物濃度隨著水體深度變化的特征，分析不同葉綠素α濃度、懸浮物濃度以及懸浮物粒徑對水體光譜特性的影響特點；同時還對底質對水體信息遙感提取的影響特點進行分析。在此基礎上構建了水深遙感反演的定量模型［8～13］。

在遙感水深反演技術中，遙感水深反演模型的選擇直接影響到了遙感水深反演的精度。多年來國內外學者針對不同的遙感數據源和不同的研究區域建立了多種水深遙感模型，但由于水深反演模型的針對性強，這些模型尚未能形成統一的定量模型和可靠的模型參數。因此隨著遙感技術及相關學科的發展，結合高分辨率影像和改進的反演水深的方法，研究水深反演模型的建立，對于水深反演精度的提高具有重要的意義。

5 研究建議

海岸帶地形要素遙感反演的開展，取得了眾多有意義的成果。針對上述海岸線提取、潮灘地形反演以及近岸水深反演，筆者認為還可以加強以下兩個方面的研究。

1）統一標準量測海岸帶的范圍。海岸帶通常分為海區、岸灘和陸區三部分組成。岸灘又進一步細分為海岸和海灘。海岸線定義為多年平均大潮高潮線，而實際提取時，人為主觀因素影響比較大。應用遙感影像提取水邊線之后，可以采用空間內插法和潮位預報兩種方法進行潮位校正，提取真正意義上的海岸線，為海岸帶評估提供精確的量化標準。

2）采用信息復合與專家知識提高準確率。由于海岸帶地形和淺海水下地形的影響因素復雜多變，采用計算機自動提取時會有信息丟失。例如用邊緣檢測算法進行海岸線自動提取難免產生一些明顯的假邊緣點和丟失一些真實邊緣的細節部分，在自動提取的基礎上結合專家知識解譯可提高提取精度。又如衛星過境時刻的風浪因素使得瞬間潮高發生變化，采用余水位的校正技術能夠提高地形反演精度。另外，近岸水體由于受到人類活動影響，懸浮泥沙和葉綠素含量較高，水下地形反演受到兩個因素的影響，構建懸沙因子和葉綠素因子能夠很好地反演近岸二類水體的深度。

［1］劉寶銀，蘇奮振.中國海岸帶與海島遙感調查—原則、方法、系統［M］.北京：海洋出版社，2005.

［2］張朝陽.遙感影像海岸線提取及其變化檢測技術研究［D］.鄭州：解放軍信息工程大學碩士學位論文.2006.

［3］高義.我國大陸海岸線30年時空變化研究［D］.北京：中國科學院研究生院博士學位論文.2011.

［4］鄭宗生.長江口淤泥質潮灘高程遙感定量反演及沖淤演變分析［D］.上海：華東師范大學博士學位論文.2007.

［5］D.C.Mason，I J Davenport.Accurate and efficient determination of the shoreline in ers－1sar images［J］.Geoscience and Remote Sensing，IEEE Transactions on，1996，34（5）：1243－1253.

［6］韓震，惲才興.伶仃洋大鏟灣潮灘沖淤遙感反演研究［J］.海洋學報，2003，25（5）：58－64.

［7］Lyzenga，D R.Passive remote Sensing techniques for mapping water depth and bottom features［J］.Applied Optics，1978，17（3）.

［8］Lyzenga D R.Remote sensing of bottom reflectance and water attenuation parameters in shallow water using aircraft and Landsat data［J］.Remote Sensing，1981，2（1）.

［9］N.K.Tripathi，A.M.RAO.Bathymetric mapping in Kakinada Bay，India，using RS－1DLISS－Ⅲ data［J］.International Journal of Remote Sensing，2002，23（6）：1013－1025.

［10］王艷姣.基于懸浮泥沙影響的水深遙感方法研究［D］.南京：南京師范大學博士學位論文，2006.

［11］王晶晶，田慶久.海岸帶淺海水深高光譜遙感反演方法研究［J］.地理科學，2007，27（6）：843－848.

［12］滕惠忠，熊顯名，等.遙感水深反演海圖修測應用研究［C］／／第二十一屆海洋測繪綜合性學術研討會論文集，2009：540－545.

［13］孟祥來，朱繼文，張賀.基于高光譜遙感技術的積水沉陷區水深反演模型的研究［J］.黑龍江工程學院學報（自然科學版），2011，25（1）：17－19.