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地理空間信息技術與海岸帶科學研究*

2016-03-27 01:00:37
中國科學院院刊 2016年10期

1 浙江大學海洋學院海島海岸帶研究所 舟山 316021 2 中國科學院煙臺海岸帶研究所 煙臺 264003

地理空間信息技術與海岸帶科學研究*

吳嘉平1鄭玉晗1顧佳麗1駱永明2

1 浙江大學海洋學院海島海岸帶研究所 舟山 316021 2 中國科學院煙臺海岸帶研究所 煙臺 264003

近年來,包括遙感、地理信息系統和全球定位系統在內的地理空間信息技術快速發展,為海岸帶科學研究提供了非常有利的技術支撐和發展機遇,也在海岸帶生產應用中發揮著越來越重要的作用。文章簡要例舉了地理空間信息技術在海岸帶資源調查、生態環境監測、災害管理和綜合評估方面的應用,探討了其應用現狀與前景。基于目前我國雄厚的地理空間信息技術儲備,建議開展地理空間大數據的基礎研究,支撐海岸帶科學研究的信息化、定量化和系統化,開展業務化和智能化應用,進一步直接體現地理空間信息技術的價值。

遙感,地理信息系統,全球定位系統,海岸帶,應用研究

DOI 10.16418/j.issn.1000-3045.2016.10.014

海岸帶作為陸地與海域過渡區域,陸海交互作用明顯,兼具海陸性質,同時又有其獨特性。海岸帶地理位置優越、交通便利、資源豐富、環境宜人,往往成為海洋開發、經濟發展、貨物貿易和文化交流的首選區域。從世界范圍看,海岸帶區域雖不到全球陸地面積的10%,但卻是人類活動極為頻繁的區域, 超過 160 萬人的大都市有 2/3 分布在海岸帶地區[1]。中國的海岸帶包括遼寧、河北、天津、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、廣西和港澳臺等經濟發達、貿易活躍的省區市。同時,海岸帶也是生態脆弱和敏感的區域。人類頻繁的生產生活活動對其產生了巨大壓力,導致了一部分區域的生態退化和環境破壞。鑒于海岸帶區域社會經濟的重要性、地理位置的優越性和生態的脆弱敏感性,其是否能夠可持續發展早已成為全球關注的焦點。

地理空間信息技術大體包含遙感(Remote Sensing, RS)、地理信息系統(Geographic Information System, GIS)和全球定位系統(Global Positioning System, GPS)技術,通常稱為“3S”技術。3S 技術是在 20 世紀 60—70 年代開始發展的高新技術,已作為有效的數據獲取和分析技術,在海岸帶科學研究、生產管理方面發揮了重要的作用。遙感是對地觀測技術,具有觀測范圍廣、時效性強、準確性高、經濟性突出等優點,在大范圍、海量數據獲取方面擁有無可比擬的優越性;地理信息系統是一種有效的集地理空間數據搜集、整合、編輯、處理、分析、管理和應用于一體的綜合手段或技術,與傳統的數據庫相比,地理信息系統可以整合地理空間信息和非空間信息,更好地分析、表達實際地物的空間位置、屬性及相互關系;全球定位系統是具有實時三維導航、定位、測速、授時服務等信息獲取與傳輸的新一代系統,具有全天候、高精度、自動化、高效益等特點,已廣泛而成功地嵌入眾多的日常生活和軍事活動中。近年來,地理空間信息技術已經廣泛應用在海岸帶監測、分析、調查和研究的多個方面,如海岸帶資源的開發與保護、海岸帶環境的監測與綜合管理等,已成為海岸帶區域可持續發展研究不可或缺的技術手段。

1 地理空間信息技術在海岸帶研究中的應用

1.1 海岸帶資源開發與保護

海岸帶區域擁有豐富的生物、能源、旅游和港口交通等資源,是得天獨厚的人類聚集區和社會經濟發達區。然而,海岸帶資源有限但人類需求無限,將有限資源盡可能多地滿足人類需求的關鍵點是對資源進行合理地開發與保護。世界海洋大國如美國、英國、澳大利亞等,把 3S 技術應用在了幾乎所有的大規模近岸資源調查、生態環境保護和開發規劃中。澳大利亞東部海岸被譽為“黃金海岸”,其海岸帶生態系統組成極為豐富,為全面了解其復雜的生態結構和物質組成,實現對海岸帶的科學管理,當地學者一直致力于對海岸資源的調查。近年來,相比于傳統的野外調查方式,這些探測調查更趨向于運用遙感技術。探測內容包括對近岸海草物種組成、覆蓋度的監測以及生物量的反演[2-4]、對珊瑚礁分布的探測[5]、對紅樹林葉面積指數的遙感評估[6]等。除此之外,利用地理信息系統分析資源變化情況及預測未來趨勢的技術也越來越成熟,為資源開發或保護的管理決策提供科學依據。美國夏威夷沿海開發了公眾參與的地理信息系統,利用公眾來獲取有關珊瑚礁利用的各類數據,并繪制相關的利用圖,實現對珊瑚礁資源的有效開發和保護管理[7]。

作為大型海藻養殖大國,我國沿海大型海藻養殖面積、產量逐年增加。通常,人們獲取大型海藻養殖信息的主要手段是查詢統計資料或實地走訪,這樣得到的數據往往不具備準確性和時效性。盧業偉等人[8]利用高分辨率影像實現了對福建近海養殖區的自動提??;高亮明等人[9]運用 Landsat 系列遙感數據成功研究了山東灣海水養殖格局的時空變化。作者所在研究組利用我國新近發射的高分二號衛星(分辨率為 4m)監測大型海藻養殖(圖 1),其養殖面積識別精度可達 97%。然而,類似的研究還處于初始階段,研究區域小,監測的海藻品種單一。研究組正致力于根據不同藻種的光譜及物候學特性,建立一套基于遙感的大型海藻自動識別系統,綜合地理空間信息技術,快速、準確地獲取海藻分布面積,估算產量,為海藻養殖業的有效管理、健康可持續發展提供技術支持。

圖1 根據2015年1月2日我國高分二號衛星多光譜影像分類獲得的浙江省蒼南縣大漁灣近岸海域類別圖

1.2 海岸帶生態環境監測

海岸帶區域人口密集、人類活動劇烈,對其生態環境造成了巨大的壓力,引發或加劇了如有害生物物種入侵、赤潮、溢油、有機物和重金屬污染等諸多問題。在近岸陸域,Wang 等人[21]利用 Landsat 和 SPOT 影像,準確監測了1993 — 2014 年間浙江省樂清灣的物種分布狀況(圖 2),分析了不同時期入侵物種互花米草(Spartina alterniflora)的生長狀況和動態變化規律,為該入侵物種的防治提供了手段和對策。

葉綠素、黃色物質及固體懸浮物可用作反映海水的健康狀況、預報赤潮的發生等。溫小樂[10]利用同步的遙感影像光譜信息和實測水質數據,建立了閩江福州段的懸浮物遙感模型,分析了水體懸浮物的時空變化規律及其原因。國家海洋局海洋二所潘德爐團隊[23,26]完成的“近海復雜水體遙感關鍵技術研究及應用”系列成果,突破了我國海洋水色遙感資料處理與應用的關鍵技術,不僅能提取出葉綠素等帶色物質的濃度,還發展了氮、磷、有機碳等非光化物質的海洋遙感反演模型,從而提取其濃度,實現了高精度的水質分類,應用于我國業務化的海洋水質遙感監測,推動了海洋監測行業的發展。

針對墨西哥灣的重大溢油事故,Nelson等人[11]利用GIS、爆炸和泄漏事故發生模型,分析了溢油的時空變化,評價了墨西哥灣的脆弱性和潛在性風險,為溢油事件處理提供了支持。重金屬污染已經成為海岸帶地區主要環境污染之一。Keshavarzi 等人[12]綜合利用地理空間信息技術分析了恰爾哈爾灣沉積物中重金屬的濃度及空間分布,明晰了各種污染源。這些案例表明,地理空間信息技術能有效監測生態環境問題的發生、演變,分析、預測其變化趨勢,揭示這些海岸帶生態環境問題發生的機理和影響因子,從而為生態修復、環境保護、高效管理提供技術手段和科學依據。

1.3 海岸帶土地利用及景觀變化

海岸帶地區人類活動頻繁,土地利用變化劇烈,地理空間信息技術能夠直觀地顯示不同時期海岸帶地區土地利用情況,從而為分析地區經濟發展的速度和趨勢、制定國家的發展戰略、支撐政府的政策導向等奠定科學基礎。政府部門可以借助地理空間信息技術建立海岸帶管理系統,監測海岸帶區域的土地利用情況,分析土地利用的開發強度以及環境生態安全情況[13],為合理制定和調整土地利用規劃提供依據。此外,土地利用的變化會導致景觀格局的改變,因此,了解土地利用變化狀況有助于區域景觀格局動態的研究。以杭州灣南岸慈溪市海涂圍墾動態為例,根據該區域 2004 年 7 月19 日獲取的陸地衛星(Landsat)圖像(圖 3),結合地方志的歷史記載和地面調查獲得的海涂圍墾歷史和現狀,追溯了 1 000 多年來海涂圍墾活動所發生的大體年代,掌握了區域海涂圍墾的動態變化及其規律,從而有助于對該地區各個不同歷史時期的社會經濟、資源、環境和氣候等因素進行系統研究。

圖2 根據2014年7月9日的SPOT影像獲得的浙江樂清灣分類圖

圖3 2004 年 7 月 19 日杭州灣南岸慈溪市 Landsat TM 圖像

1.4 海岸帶災害管理

海岸帶人口密集,經濟發達,頻發的災害如海嘯、地震、風暴潮等,容易造成嚴重的人員傷亡和巨大的財產損失。為減輕災害影響,對這些災害進行監測、評估、預報、預警和應急處置成為海岸帶管理的重要組成部分。綜合運用 3S 技術,建立海岸帶災害管理和決策系統,實現歷史災害查詢,研究災害發生的時空規律及變化,對災害進行定時定點監測、預警預報和風險評估,為應對災害決策提供輔助支持,從而最大程度降低災害損失[14]。例如,憑借地理信息系統強大的數據綜合、空間分析、制圖功能進行災害應急管理[15];利用 3S 技術研究地中海區域大河三角洲的長期侵蝕災害狀況,分析海岸帶區域各類災害的風險情況[16],在低風險區做好工程建設方面的相應工作,盡可能避免在高風險區開展人類活動,提前做好應對高發高強度災害的措施等。地理空間信息技術在預測海岸帶災害、減小災害損失中發揮了不可或缺的作用。

1.5 海岸帶綜合管理

海岸帶綜合管理包括規劃、開發、監測、保護、評估等。美國海洋和大氣管理局(NOAA)早在 20 年前就資助了 29 個沿海(湖)州建立海岸帶管理數據庫,并完成了海岸帶基礎信息平臺和網絡平臺的搭建,實現了支撐綜合管理海岸帶和各類信息系統的業務化運行以及相關信息的實時傳輸和發布[17]。我國在 1997 年建立的國家海洋信息系統,集海洋開發、應用、網絡技術、通訊技術于一體,擁有海洋方面的經濟、資源、環境、空間和文獻、法規等信息,并能進行圖形、圖像、文字顯示等,但并沒有形成完整的海岸帶綜合管理監測系統。RS 可帶來更宏觀、更全面的海岸帶基礎信息,GIS 可將陸海數據疊加分析,為海岸帶功能區規劃提供科學的數據支撐。綜合運用 RS 和 GIS,給海岸帶生態系統的構建帶來了新的活力,可促進海岸帶綜合管理。陳正華等人[18]通過遙感計算植被指數,建立活力、組織力、恢復力 3 項指標,并應用壓力狀態響應模型評估了 1998—2007 年間浙江沿海陸域生態系統的健康狀況。苗海南等人[19]利用多時相遙感影像,對渤海灣沿岸近 20 年的海域開發活動進行了分類統計,并參照現有的生態系統服務價值量化研究成果,對該海域生態系統服務價值變化進行了估算和分析。

2 海岸帶地理空間信息技術的未來研究與發展建議

2.1 未來研究方向與前沿

海岸帶地區自然條件復雜,社會經濟活動頻繁,其可持續發展問題仍將是全世界關注的重點。RS 作為海岸帶海量數據獲取的最佳手段,GIS 作為海岸帶海量數據存儲、高效管理和強有力的分析工具,GPS 作為海陸空三位一體快速、準確定位與導航技術,三者的發展及綜合運用對深入開展海岸帶科學研究,建立我國高效的海岸帶綜合管理體系具有重要意義。

(1)遙感:技術集成,應用導向。高光譜遙感可探測到海岸帶地物更細微具體的類別,從而獲取研究區域目標物的時空變化情況;微波遙感可實現全天候的海岸帶監測; 激光雷達利用機載激光發射和接收裝置,通過人為控制波長發射大功率脈沖激光,進行水底探測,是集光-機-電于一體的新技術,也是用來進行海岸帶地形探測的有效手段[20]。但是由于海水對激光信號的能量衰減效應,尤其是我國沿海的海水懸浮物濃度較高,對信號的隨機干擾更為強烈,造成這項技術目前在我國的成功應用案例較少。如何克服這一問題,使其在海岸帶岸線及生態環境資源監測中發揮更大作用是我們未來努力的方向。以無人機作為搭載平臺的無人機遙感由于其價格低廉、高度機動、靈活和對云層影響的抵御能力而體現出明顯的優勢,有著很好的應用前景。

(2)地理信息系統:可視交互,技術普及。目前,GIS 已具有強大的數據存儲、編輯、分析、管理和運用功能,未來發展可傾向于支持更多種類的數據融合,實現海岸帶地區地理空間事物及其演變更全面的表達和比較;開發和支持更先進、更便捷的大眾化數據分析方法,增強數據分析、應用的友好性和可操作性,讓海岸帶管理更加簡單、有效、快捷;更多發展基于網絡的、交互性更強的地理信息系統,有助于海岸帶自然、社會經濟數據的采集、更新和共享,有助于海岸帶管理的全民參與[21-23]。

(3)全球定位系統:綜合遙感與GIS,技術領先。

到 2025 年前,我國有可能發射 70 多顆對地觀測衛星[24],包括陸地與環境衛星、海洋衛星和氣象衛星,將給衛星數據應用提供巨大的市場和機遇。我國自主研發了多款性能優良的 GIS 軟件,也培養了大量 GIS 專業人才;我國的北斗衛星定位、導航系統也可與美國的 GPS 相媲美。我國的無人機占據了全球絕大部分的市場份額,成為民用無人機領域的領導品牌。固定懸停、自動返航、GPS 定位導航、3D 地圖重建、影像實時傳輸等等可為我們提供價格低廉、高效、實用的技術和手段。

2.2 對我國該領域發展的建議

當前,我國正大力實施海洋戰略,建設“21 世紀海上絲綢之路”。處于特殊區位的海岸帶是鏈接樞紐和建設港灣的必然場所。同時,我國面臨巨大的挑戰,包括海洋權益維護、資源有效開發和保護、生態環境安全保障等,地理空間信息技術能起到技術支撐作用。但是,解決這些問題需要專業人才,需要結合地面的、歷史的資料數據,結合常規和新興的技術與方法,特別要提倡數據、資料的標準化和共享,把相關部門的數據規范化,統一數據標準,并使公眾有機會共享和使用,這樣才能更有力地推進海岸帶科學研究,能更好地解決我們面臨的實際問題。

當今正處于“大數據”時代,李國杰和程學旗在《大數據研究:未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域——大數據的研究現狀與科學思考》一文中[25],很好地闡述了大數據的研究現狀與重大意義,對大數據發展戰略提出了建議。大數據隱含著巨大的社會、經濟和科研價值,在包括海岸帶在內的地學領域,大數據更是早已存在。人們幾千年來積存了各種各樣的地圖、資料,近百年來獲得了無數的航空影像和照片,近 50 年來由各種衛星獲得了海量的遙感圖像,在此暫且把這些稱為“地理空間大數據”,我們目前只利用了其中相當少的一部分。通常的大數據都是無法在可容忍的時間內,用傳統 IT 技術和軟硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務。地理空間大數據則對 IT 技術和軟硬件工具提出了更大的挑戰。如何將這些地理空間大數據合理地篩選與整合,綜合分析與利用,為我們認識海岸帶規律,保護、利用和改良海岸帶等目的服務,這不僅是我們所追求的數據價值,而且必將更好地引領海岸科學與工程研究,促進沿海地區社會經濟可持續發展。

1 Cracknell A P. Remote sensing techniques in estuaries and coastal zones - an update. International Journal of Remote Sensing, 1999, 20(3): 485-96.

2 Phinn S, Roelfsema C, Dekker A, et al. Mapping seagrass species, cover and biomass in shallow waters: An assessment of satellite multi-spectral and airborne hyper-spectral imaging systemsin Moreton Bay (Australia). Remote Sensing of Environment, 2008, 112(8): 3413-3425.

3 Roelfsema C M, Lyons M, Kovacs E M, et al. Multi-temporal mapping of seagrass cover, species and biomass: A semi-automated object based image analysis approach. Remote Sensing of Environment, 2014, (150): 172-187.

4 Lyons M B, Phinn S R, Roelfsema C M. Long term land cover and seagrass mapping using Landsat and object-based image analysis from 1972 to 2010 in the coastal environment of South East Queensland, Australia. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2012, (71): 34-46.

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6 Kamal M, Phinn S, Johansen K. Assessment of multi-resolution image data for mangrove leaf area index mapping. Remote Sensing of Environment, 2016, (176): 242-254.

7 Levine AS, Feinholz CL. Participatory GIS to inform coral reef ecosystem management: Mapping human coastal and ocean uses in Hawaii. Applied Geography, 2015, (59): 60-69.

8 盧業偉, 李強子, 杜鑫, 等. 基于高分辨率影像的近海養殖區的一種自動提取方法. 遙感技術與應用, 2015, 30(3): 486-94.

9 高亮明, 李炎, 鐘碩良, 等. 東山灣海水養殖布局變化的遙感研究. 海洋學研究, 2014, 32(4): 35-42.

10 溫小樂, 徐涵秋. 近20年閩江福州段水域懸浮物時空變化的遙感分析. 環境科學學報, 2009, 29(3): 648-654.

11 Nelson J R, Grubesic T H, Sim L, et al. Approach for assessing coastal vulnerability to oil spills for prevention and readiness using GIS and the Blowout and Spill Occurrence Model. Ocean & Coastal Management, 2015, (112): 1-11.

12 Keshavarzi B, Ebrahimi P, Moore F. A GIS-based approach for detecting pollution sources and bioavailability of metals in coastal and marine sediments of Chabahar Bay, SE Iran. Chemie der Erde - Geochemistry, 2015, (75): 185-95.

13 劉錟, 康慕誼, 呂樂婷. 海南島海岸帶土地生態安全評價. 中國土地科學, 2013, 27(8): 75-80.

14 李京, 陳云浩, 劉志剛, 等. 海島與海岸帶環境遙感. 北京: 科學出版社, 2010.

15 Kulkarni A T, Mohanty J, Eldho T I, et al. A web GIS based integrated flood assessment modeling tool for coastal urban watersheds. Computers & Geosciences, 2014, (64): 7-14.

16 Petropoulos G P, Kalivas D P, Griffiths H M, et al. Remote sensing and GIS analysis for mapping spatio-temporal changes of erosion and deposition of two Mediterranean river deltas: The case of the Axios and Aliakmonas rivers, Greece. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2015, (35): 217-228.

17 楊曉梅, 周成虎, 駱劍承, 等. 我國海岸帶及近海衛星遙感應用信息系統構建和運行的基礎研究. 海洋學報(中文版), 2002, 24(5): 36-45.

18 Chen Z, Yin Q, Li L, et al. Ecosystem health assessment by using remote sensing derived data: A case study of terrestrial region along the coast in Zhejiang province. Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2010 IEEE International. IEEE, 2010: 4526-4529.

19 苗海南, 劉百橋. 基于RS的渤海灣沿岸近20年生態系統服務價值變化分析. 海洋通報, 2014, 33(2): 121-125.

20 Brock J C, Purkis S J. The emerging role of lidar remote sensing in coastal research and resource management. Journal of Coastal Research, 2015, 25(6):1-5.

21 Wang A, Chen J, Jing C, et al. Monitoring the Invasion of Spartina alterniflora from 1993 to 2014 with Landsat TM and SPOT 6 satellite data in Yueqing Bay, China. PLoS ONE, 2015, 10(8): 0135538.

22 隋廣軍, 唐丹玲. 臺風災害評估與應急管理. 北京: 科學出版社, 2015.

23 潘德爐, 林壽仁, 李淑菁, 等. 海洋水色遙感在海岸帶綜合管理中的應用. 航天返回與遙感, 2001, 22(2): 34-39.

24《衛星應用》編輯部. 中國衛星應用進展. 衛星應用, 2012(5): 56-66.

25 李國杰, 程學旗. 大數據研究:未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域——大數據的研究現狀與科學思考. 中國科學院院刊, 2012, 27(6): 647-657.

26 Pan D, Bai Y. Progress in the application of ocean color remote sensing in China. Acta Oceanologica Sinica, 2008, 27(4): 1-16.

吳嘉平浙江大學海島海岸帶研究所所長、教授、博士生導師。1997 年獲美國堪薩斯州立大學博士學位。主要從事資源環境遙感與地理空間信息應用、時空分析方法模型與應用等方面的教學和研究工作,發表論文 100 余篇,合著中文專著 3 本、英文專著 1本。 E-mail: jw67@zju.edu.cn

Wu Jiaping Professor and Director of Institute of Islands and Coastal Ecosystems, Zhejiang University. He obtained his Ph.D. degree from Kansas State University in 1997. His main research focuses on environmental geospatial information science and technology, spatiotemporal analysis, and modeling. He has published more than 100 papers in peer reviewed journals, authored and co-authored three books in Chinese and one book in English. E-mail: jw67@zju.edu.cn

Geospatial Information Technology and Coastal Zone Research

Wu Jiaping1Zheng Yuhan1Gu Jiali1Luo Yongming2
(1 Institute of Islands and Coastal Ecosystems, Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China; 2 Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, China)

The coastal zone connecting inland and sea-water areas can play a vital role in ocean development, economic booming, commercial intercourse, and cross-cultural communication, due to its richness in natural resources, special geographical location, and unique environment. However, traditional approaches for studying coastal zone can hardly meet the key requirements of timing, broad scope, and efficiency. Obtaining coastal zone information in an effective and reliable manner and achieving efficient management are important tasks that present a huge challenge for us. Recently, geospatial information technologies (GITs), including remote sensing (RS), geographic information systems (GIS), and global positioning systems (GPS), have been developed rapidly, thus providing us with powerful technological support and excellent development opportunities for coastal zone research and management purposes. This paper briefly reviews the applications of GITs in coastal zone. Five specific aspects are considered, namely, coastal zone resources inventory and conservation, environmental monitoring and ecological preservation, land use and landscape dynamics, disaster forecast and relief, and comprehensive management. For example, there are many remote sensing inversion models for monitoring the concentration of chlorophyll a, colored dissolved organic matter (CDOM), and suspended materials in coastal water, which can adequately reflect ecological and environmental health. The study of coastline dynamics by applying GITs is also common these days. Accordingly, we used Gaofen 2 (GF-2) satellite image and identified the macroalgae (porphyra) farming area in Dayu Bay (Zhejiang, China) with a classification accuracy of 97%. We are currently using GITs to identify different types of macroalgae, delineate the farming area, and estimate their yields. In addition, we provide examples of disaster relief and comprehensive coastal zone assessment and management, such as oil spill monitoring. Lastly, we present the status quo of GITs’ applications, discuss a foreground for development, and identify the challenges and perspectives of coastal zone studies. Nowadays, GITs have preferable technical reserve in China. High spatial and spectral resolution remote sensing can detect the finer coastal zone features and show their spatiotemporal changes. Unmanned aerial vehicles (UAV) also have great advantages in data collection due to their efficiency, flexibility, and reducing cloud resistance. GIS is a very powerful tool in spatial data storage, editing, processing, and modeling, and can be used in multi-source integration and data merging in Web based analysis and computation. Nevertheless, there are still some difficulties for us to overcome. For example, the majority of RS imagery is affected by weather as well as atmosphere, so that improved image processing (including cloud removal and atmospheric correction) is important in obtaining high quality results. In addition, when we use GIS to manage the coastal zone, we need to reconsider the important issue of how to make system management more convenient and effective, and how to encourage the public be involved into the process. All of the above are topics for further study as far as we are concerned. By 2025, China will launch over 70 earth observation satellites, including land resources and environment satellites, ocean satellites, and meteorological satellites, a fact that creates a big market and many application opportunities. Furthermore, we have developed high performance GIS software. The Beidou satellite (Compass) navigation and positioning system can also provide top quality GPS services. China has been vigorously implementing the strategy of blue economy, and building the “21stcentury Maritime Silk Road”. In order to explore the great potentials of coastal zone and capitalize on its strengths, we suggest to initiate the geospatial big data study and to support the coastal zone research for sustainable development purposes.

remote sensing (RS), geographic information system (GIS), global positioning system (GPS), coastal zone, applications

*資助項目:污染海域生物修復及其固碳效應研究 (20 15DFA01410)

修改稿收到日期:2016年9月5日

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