江蘇中部淤泥質海岸岸線變化遙感監測研究

陳瑋彤，張東,2*，施順杰，周靜，康敏

(1.南京師范大學 地理科學學院，江蘇 南京 210023; 2.江蘇省地理信息資源開發與利用協同創新中心，江蘇 南京 210023)

江蘇中部淤泥質海岸岸線變化遙感監測研究

陳瑋彤1，張東1,2*，施順杰1，周靜1，康敏1

(1.南京師范大學 地理科學學院，江蘇 南京 210023; 2.江蘇省地理信息資源開發與利用協同創新中心，江蘇 南京 210023)

海岸線監測是了解海岸沖淤變化的基礎。針對淤泥質海岸潮間帶坡度平緩的特點，考慮到潮汐對遙感海岸線監測的影響，基于多潮位站插值校正的水邊線離散點潮位賦值及坡度計算對水邊線方法進行了改進，并結合潮間帶實測坡度資料校正，推算遙感海岸線。選擇江蘇中部沖淤變化頻繁、自然岸線保有率較高的扁擔河口至川東港岸段開展海岸線變遷遙感監測研究。結果表明，研究區坡度主要在0.001～0.002之間，潮間帶寬度由北向南越來越寬。北部扁擔河口至射陽河口岸段處于沖刷環境中，大量以養殖塘圍堤為主的人工岸線不斷被侵蝕后退；射陽河口至四卯酉河口岸段以海岸線在自然狀態下的動態變化為主，2010-2015年平均沖淤速率小于10 m/a，變化幅度較小；南部四卯酉河口至川東港岸段，自然岸線淤長明顯，同時人工圍墾導致岸線不斷向海推進。根據監測結果，認為新洋港至斗龍港岸段應為研究區由北部侵蝕轉向南部淤長的過渡帶。

淤泥質潮灘；遙感；潮汐；潮灘坡度；潮灘沖淤；海岸線

1 引言

海岸線是海洋與陸地的分界線，通常定義為多年平均大潮高潮時形成的海陸分界痕跡線[1—2]。海岸線的位置主要由潮汐作用所決定，同時也受海岸坡度、岸灘物質組成、波浪以及入海河流泥沙作用等因素的影響，變化劇烈[3]。江蘇中部海岸為粉砂淤泥質海岸，江海作用復雜，岸灘時空演變尺度巨大[4]，由于受到潮汐、風暴潮和泥沙侵蝕淤積等影響[5]，特別是近年來大規模的圍海和填海造地[6]，海岸線的位置不斷變化。對江蘇海岸線進行監測，是了解海岸沖淤變化動態的基礎[7]，也是海岸帶可持續發展和環境保護的重要任務[8—9]。

遙感技術因其獲取信息快，更新周期短，具有動態監測特點，可作為海岸線變化監測的有利工具[10—12]。遙感海岸線包括自然岸線和人工岸線。自然岸線定義為岸灘自然狀態下，平均大潮高潮時水陸分界線；人工岸線定義為最靠近灘涂外側、有人為建設痕跡、遙感可辨的人工地物形成的線狀分界線。目前，海岸線遙感提取方法主要有3類：(1)選取高潮位遙感影像，通過提取影像的瞬時水邊線或提取其他明顯地物(基巖岸線、人工海堤、植被岸線等)作為海岸線，提取方法有閾值分割法、邊緣檢測法、波段運算法等[13—14]；(2)利用海岸帶遙感影像水邊線蘊含的潮位高程信息，構建潮灘DEM，恢復潮灘地形，從而推算海岸線，該方法(水邊線方法)最早由Mason等[15]于1995年提出，國內引入該方法在長江口[16]、萊州灣[17]和蘇北岸外輻射沙脊群[18]的淤泥質灘涂及青島沿岸的基巖海岸[19]等地區的高程重建中均取得了較好的效果；(3)在水邊線方法的基礎上，針對淤泥質海岸潮灘平坦寬闊的特點，有學者提出一種簡單的潮間帶地形校正方法[20]，假設潮間帶內灘面坡度大致均一，選取兩景時間間隔盡量相距最短的遙感影像，通過提取相應水邊線及對應的潮位高程信息來獲取潮灘坡度，借助幾何相似關系獲得海岸線。

在淤泥質海岸海岸線提取中，若以瞬時水邊線直接作為海岸線，受影像潮情的影響容易存在較大誤差。此外，在基于水邊線提取海岸線的過程中，如果研究區范圍較大，由于不同緯度位置的潮汐過程不同，一景影像只賦一個潮位也會引起誤差的積累和擴散。因此，本文基于多潮位站插值校正對水邊線潮位賦值，改進了水邊線方法，并結合實測地形數據進行校正，實現了淤泥質海岸遙感海岸線的有效推算，監測結果可為海岸帶開發管理提供支撐。

2 研究區概況

近年來江蘇中部沿海地區開發強度大，岸灘沖淤變化頻繁，本研究選取自然岸線保有率較高的扁擔河口至川東港岸段為典型區，開展海岸線遙感監測研究。扁擔河口至川東港位于江蘇省鹽城市的射陽縣與大豐區(圖1)，海區潮汐以半日潮為主，淺海分潮顯著[4]。研究區內海岸近南北向延伸，岸線平直，坡度較緩。其中扁擔河口至四卯酉河口岸段面向開敞外海，岸灘平均寬度逐漸從1 km加寬至4 km；四卯酉河口至川東港岸段隔岸外西洋水道與東沙沙脊群相望，受輻射沙脊群掩護，岸灘較寬，槽溝密布[21]。研究區內布局的大型人工工程主要有射陽港、大豐港、王港閘外遷工程等。

據20世紀80年代江蘇省海岸帶綜合調查，扁擔河口至射陽河口屬于廢黃河口南翼，由侵蝕轉向穩定的過渡地帶；射陽河口至川東港受廢黃河口向南沿岸流及環向流作用，不斷得到泥沙補給，處于淤漲環境中[22—23]。但是，近三四十年來，江蘇海岸的侵蝕岸段已不限于北部廢黃河三角洲海岸，有擴大到南部濱海平原的趨勢[24]。

圖1 研究區示意圖Fig.1 Sketch map of the study area

3 數據與方法

3.1 數據獲取與處理

用于海岸線遙感推算的影像資料包括2010-2015年Landsat、SPOT-5、HJ-1號、ZY-3號、GF-1號衛星影像。所有影像均經過幾何精校正處理，采用WGS84坐標系，UTM投影51°N分帶。影像數據如表1所示。搜集的覆蓋研究區的潮位數據包括扁擔河口、射陽河口、梁垛河口3個潮位站點的實測數據，以及大豐港的潮汐表數據(表2)。覆蓋研究區的潮間帶坡度監測斷面共計9條(圖1)，在2014、2015年每季度開展一次高程復測。

3.2 研究方法

3.2.1 線性地物提取

提取的線性地物包括人工岸線和瞬時水邊線。人工岸線包括鹽養圍堤、港口碼頭、建設圍堤、道路圍堤及河流河堤。各類型人工岸線基于不同的遙感判讀標準[25]，以及在遙感影像上的色調、紋理及空間形態與分布等特征，運用envi軟件中的面向對象圖像分割結合手動交互提取。并結合岸線解譯標志對提取結果進行目視解譯修正。

表1 遙感影像成像時刻及對應潮位站點潮位

注：潮位基準面為平均海平面。

表2 驗潮站及潮位數據信息

瞬時水邊線提取中，由于不同的衛星傳感器光譜信息存在差異，同時不同的分辨率也決定了影像能反映地物信息的效果與細節，導致在水邊線提取中所需解決的難點也不同。此外，淤泥質海岸的特點，潮灘寬平，表層含水量大，近水邊處潮灘上覆大量積水，同時近岸海水中懸浮泥沙含量高，因此對于低潮位時的高分辨率影像，紅波段難以區分積水的灘涂與懸浮泥沙高的水體之間的分界，近紅外波段則很難區分含水量高的灘涂與海水。本文制定水邊線提取方案如下：(1)對于高潮位或潮灘附近地物較單一的影像，直接選用近紅外波段采取單波段密度分割法提取瞬時水邊線；(2)對于低潮位影像，潮灘出露范圍大，水邊線難以區分，需進行圖像增強，低精影像主要通過近紅外波段與紅波段相減進行波段運算處理；高精影像可以利用閾值結合NDWI指數方法[26]，或通過三波段水體指數法(TGDWI)進行圖像增強。最后在圖像增強的基礎上，采用密度分割法或其他邊緣檢測的方法提取瞬時水邊線。其中，三波段水體指數法是在三波段梯度插值植被指數[27]的基礎上改進得來，公式如下：

(1)

式中，Rir、Rr、Rg分別為近紅外、紅、綠波段的反射率；λir、λr、λg為相應波段波長。

3.2.2 潮汐調和計算

基于搜集的潮位站點數據，采用Pawlowicz等[28]提供的T_Tide程序計算調和常數及潮位預測(以平均海平面為基準面)。該模型的優點在于當潮位資料長度受限制的情況下，可通過次要分潮與主要分潮的差比數，將次要分潮進行分離，并對所保留的分潮作顯著性檢驗，從而得到站點的潮汐調和常數[29]。并根據算得的調和常數計算每個潮位站點的平均大潮高、低潮位[30]。潮位預測精度驗證以射陽河口潮位站點為例，基于2007年6月29日至2007年8月1日的實測數據運用T_Tide進行調和計算，并預測2011年10月20日至2011年11月4日的潮位過程，與對應的實測結果進行比對(圖2)。其中，平均絕對誤差0.12m，殘差95%置信區間為-0.021 7～0.021 7m，服從均值為0的正態分布。

圖2 射陽河口潮位站點潮位預測精度評估Fig.2 Accuracy evaluation of tide prediction at Sheyang Estuary tide station

3.2.3 水邊線離散、潮位與坡度賦值

同一時刻水邊線上不同位置的地方具有不同的潮位和不同的斷面坡度。據此，對水邊線按照一定的距離間隔進行分割，離散成多個相鄰的散點。水邊線離散方案為：依據畫外包絡線的方法，首先是繪制大致平行于所提取水邊線、岸灘走向的分割基線，然后在分割基線上每隔500m繪制一條垂線作為分割線。分割基線中較為曲折的部分，特別是在河口或者潮溝入海口附近，可適當增加分割線密度，以及手動調整分割線，使得分割線基本與岸灘垂直(圖3)。整個研究區共計279條分割線。

圖3 水邊線離散方案示意圖Fig.3 Sketch map of method for dispersing the waterlines

離散點潮位賦值是根據離散點與潮位站的遠近，把潮位站的預測潮位線性插值到散點上。每個離散點對應的平均大潮高潮位賦值方法同理。離散點坡度賦值時，若有兩景水邊線空間間隔相距較大的影像，認為兩條水邊線之間的坡度即為潮間帶內灘面的坡度，選用對應的水邊線離散點與插值的潮位計算分割線斷面方向的坡度(圖4)，公式如下：

(2)

式中，α為離散點賦值的坡度；(X1,Y1)、(X2,Y2)為兩條水邊線離散點的經緯度坐標；h1、h2為兩條水邊線離散點基于潮位基準面的潮位高度。

若沒有合適的影像，選用對應岸段的實測斷面坡度進行線性插值(主要在灘涂較窄，海岸線為人工岸線的岸段)。

圖4 基于水邊線推算分割線斷面坡度方法示意圖Fig.4 Method of calculating the slope of sections based on waterlines

圖5 平均大潮高潮線離散點推算方案示意圖Fig.5 Method of calculating the mean high tide line

3.2.4 海岸線推算

設計海岸線推算方案為：基于插值的坡度結果，選擇一條水邊線進行計算(圖5)。計算公式如下：

(3)

(4)

式中，α1為坡度在經度方向的投影夾角，(a1，b1)、(a2，b2)為分割線上兩個點的經緯度坐標，X0為平均大潮高潮線對應點的經度坐標，h0為基于潮位基準面的平均大潮高潮位。緯度坐標推算方法同理。

將平均大潮高潮線離散點連成線，推算結果在人工岸線向陸一側部分以人工岸線代替，生成海岸線。

4 結果與分析

4.1 海岸線提取結果

4.1.1 潮位及坡度賦值結果

根據搜集的數據，77%的離散點坡度值是基于兩景影像的水邊線推算的，部分岸段如扁擔河口至雙洋港、王港河口至竹港之間，大部分年份潮位較高的影像中水邊線已達人工岸線，無法通過水邊線推算坡度，所以2014-2015年選用對應季度的實測坡度進行插值，2010-2013年選用2014年實測坡度的年平均坡度插值代替。

基于搜集的2014-2015年多季度實測坡度，通過推算所得的坡度值與監測斷面對應季度的實測值進行坡度的對比驗證(圖6)。選取與斷面最近的分割線的坡度定量計算誤差。計算結果顯示，2014年平均誤差0.1‰，均方根誤差0.38‰，2015年平均誤差0.25‰，均方根誤差0.36‰。均方根誤差低于坡度值一個數量級，表明推算的坡度值偏離程度較小，與實際情況基本吻合。

以2015年5月12日11時02分15秒HJ-1影像為例，水邊線潮位及潮間帶平均坡度賦值結果如圖7所示。

圖6 基于影像推算坡度值與實測坡度對比圖Fig.6 Contrast figure of calculative slope and measured slope

圖7 2015年5月12日11時02分15秒HJ-1影像水邊線潮位及坡度賦值結果Fig.7 Assignment results of 2015/05/12 11:02:15 HJ-1 satellite’s tide level and slope

研究區內坡度變化主要在0.001～0.002之間，但由于平均潮差由北向南不斷增大(表3)，潮間帶也越來越寬。坡度變化在河口之間比較連續，河口附近坡度變化差異較大。其中，射陽河口由于建設的突堤改變了水動力條件，在突堤掩護下，河口南側淤長明顯，灘面寬闊，導致坡度較小；新洋港口北岸潮上帶地形向河口內側凹陷，導致潮間帶內灘面變寬，即監測中坡度陡然降低的原因；斗龍港由于河口擺動，北側岸線存在侵蝕后退現象，灘面變窄，導致坡度較大；川東港岸段，在潮間帶向陸一側潮溝密布，潮位較高時的水邊線比較曲折，所以相應分割線斷面坡度值波動較大。

表3 潮位站點潮汐信息

注：潮位基準面為平均海平面。

4.1.2 海岸線空間分布特征

海岸線遙感提取結果如圖8所示，其中人工岸線主要分布在扁擔河口至雙洋港岸段，射陽河口北側以及大豐港至川東港岸段。2010-2015年研究區人工岸線長度呈增長的趨勢(表3)，由42.66 km增長至64.3 km；自然岸線長度則在不斷減少，由117.23 km減少至104.91 km。遙感海岸線總體增長了約10 km。其中，人工岸線的變化主要發生在王港河口的工程附近，以及四卯酉河口南側、王港河口南側不斷圍墾導致自然岸線轉為人工岸線。同時研究區內北部自然岸線受風暴潮影響、南部海岸線淤長均導致海岸線的空間變化，但對自然岸線長度變化影響不大。

4.2 研究區岸線變遷情況

從監測結果來看，研究區自新洋港以北海岸線主要處于侵蝕狀態，其中扁擔河口至雙洋港岸段受侵蝕影響較大，射陽河口至新洋港岸段侵蝕變化幅度較小；新洋港至斗龍港岸段除去河口劇烈變化外，侵蝕與淤長各占一半，且幅度較小，可定義為穩定岸線；自斗龍港以南岸線淤長強度開始不斷增大，斗龍港至四卯酉河口岸段及大豐港岸段海岸線向海緩慢推進，向南至川東港岸段，海岸線淤長速率已超過40 m/a，該段岸線淤長的泥沙的一個重要來源就是研究區北側廢黃河三角洲及其水下的三角洲的侵蝕[31]，Wang等[32]也從沉積動力學的角度解釋了大豐港岸段潮灘淤長的物理機制。據此，本文認為新洋港至斗龍港岸段為研究區由北部侵蝕轉向南部淤長的過渡帶。研究區2010-2015年海岸線變遷情況如圖9所示。

表3 研究區遙感海岸線長度統計結果

圖8 研究區遙感海岸線提取結果示意圖Fig.8 The extraction results of remote sensing coastlines

圖9 研究區遙感海岸線2010—2015年變化情況Fig.9 Changes of remote sensing coastlines between 2010 and 2015

圖10 典型岸段侵蝕嚴重年份的海岸線變化示意圖Fig.10 Severely eroded changes of coastlines in the typical area

圖11 新洋港至斗龍港岸段海岸線變化距離示意圖Fig.11 Changes in the distance of coastlines in Xinyang Harbor to Doulong Harbor coast

圖12 王港河口至川東港岸段2010-2015年海岸線提取結果Fig.12 The extraction results of coastlines between 2010 to 2015 in Wanggang River Estuary to Chuandong Harbor coast

從遙感海岸線變化情況來分析，研究區內自北向南，可以分為以沖刷為主的廢黃河口南翼扁擔河口至射陽河口岸段；以海岸線在自然狀態下的動態變化為主，平均沖淤速率較小的射陽河口至四卯酉河口岸段；自然岸線淤長明顯、人類活動頻繁的四卯酉河口至川東港岸段。據此，本文選擇扁擔河口至雙洋港岸段、新洋港至斗龍港岸段及王港河口為3個典型區。

4.2.1 扁擔河口至雙洋港岸段

扁擔河口至雙洋港岸段海岸線變化的主要特征是海岸線的侵蝕后退。該岸段存在大量不穩定的以鹽養圍堤為主的人工岸線，受潮汐、波浪及風暴潮作用侵蝕，大量養殖塘被沖垮，造成海岸線不斷改變后退，由侵蝕造成的最大后退距離達到208 m，人工岸線平均后退約55 m。目前，相關部門正在對雙洋港岸段進行海岸線整治修復。

通過計算海岸線之間的包絡面積得出，扁擔河口至雙洋港岸段2010-2015年向海推進面積約20 hm2，受侵蝕面積約107.96 hm2。在雙洋港兩側，侵蝕尤為嚴重，雙洋港北側(圖10b中所示岸段)2011-2014年侵蝕導致岸線變化十分劇烈，2014年相比2011年受侵蝕面積達24.77 hm2；雙洋港南側(圖10c中所示岸段)2013年相對2011年侵蝕后退面積達13.3 hm2。其中，部分養殖塘沖垮廢棄后，海岸線由人工岸線恢復為自然岸線。

4.2.2 新洋港至斗龍港岸段

新洋港至斗龍港岸段的特點是海岸線在自然狀態下的動態變化。該段岸線為鹽城國家級珍禽自然保護區的核心區，嚴禁任何形式的人類開發改造活動。從提取的遙感海岸線結果來看，新洋港至斗龍港岸段岸線整體穩定，2011-2015年提取的海岸線總體相對2010年的海岸線來回擺動(圖11)，除斗龍港北側岸段，擺動幅度在-90～120 m之間。斗龍港北側侵蝕較為明顯，最大擺動距離約170 m。

4.2.3 王港河口岸段

王港河口岸段海岸線變化的主要原因為人工圍墾，也是造成研究區人工岸線長度變化的主要區域(圖12)。王港河口及王港河南側岸段從遙感監測中發現，2010年該段海岸線為自然岸線；2011年王港河南側開始向外繼續圍墾，部分自然岸線被人工岸線替代；2012年王港河閘下遷工程大規模建設，人工岸線長度增加了約9 km，同時王港河南側的養殖塘被荒廢，部分人工岸線退回自然岸線；2013年王港河南側繼續向外圍墾，直至2014年該段岸線已全部為人工岸線；2015年王港河閘下遷工程配套的海堤匡圍工程基本完工，向內彎曲的河流河堤岸線由外側拉直的建設圍堤岸線代替，導致人工岸線縮短約9 km。

5 結論

對于江蘇中部雙洋港至川東港粉砂淤泥質海岸的海岸線遙感監測，本文基于多潮位站對水邊線潮位插值校正，結合潮間帶地形校正，實現了遙感海岸線的有效推算。結論表明：江蘇中部海岸平直岸線的潮間帶平均坡度主要在在0.001～0.002之間，潮間帶寬度由北向南越來越寬。研究區內，呈由北部侵蝕轉向南部淤長的趨勢。認為新洋港至斗龍港岸段應作為侵蝕轉向淤長的過渡帶。研究區北部扁擔河口至運糧河口侵蝕現象較為嚴重，大量低標準的養殖塘圍堤受風暴潮影響，不斷被沖垮，岸線后退；射陽河口至四卯酉河口岸段，從短時間尺度來看，變化幅度較小；大豐港及王港河口附近岸段人工圍墾導致岸線變化劇烈；南部川東港附近自然岸線淤長已相對明顯。

本文的方法主要適用于潮間帶寬闊、坡度平緩的海岸，但由于坡度平緩，對潮位預測精度要求較高，避免誤差的擴散。此外，實際監測中，假設選取的水邊線之間的坡度即為潮間帶內灘面的坡度，但潮灘上不可避免的存在槽溝及陡坎，往往會導致一些異常點，對于岸線的逐年監測影響較大。該方法雖然在平直的粉砂淤泥質海岸遙感海岸線推算中取得較好的成果，但對于潮流及海岸地形不同的地區，本文方法的普遍適用性問題還需進一步探討。

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Research on monitoring coastline changes by remote sensing in muddy coast, central Jiangsu coast

Chen Weitong1, Zhang Dong1,2, Shi Shunjie1, Zhou Jing1, Kang Min1

(1.DepartmentofGeography,NanjingNormalUniversity,Nanjing210023,China; 2.JiangsuCenterforCollaborativeInnovationinGeographicalInformationResourceDevelopmentandApplication,Nanjing210023,China)

Monitoring coastline changes is the basis of understanding the change of coastal erosion and deposition. Considering the gentle slope of muddy tidal flat and the influence of tide, this paper improves the ‘Water-Line’ method by valuing discrete points of waterlines based on multiple tide monitoring stations and calculating average slope of tidal flat. The results were tested by measured slope of tidal flat. The study chose Biandan River Estuary to Chuandong Harbor coast, frequent change of erosion and deposition and high retention rate of the natural shoreline, to monitoring remote sensing coastline changes. Results showed that, slope of study area is between 0.001 to 0.002 and the intertidal zone is becoming wider from north to south. Biandan River Estuary to Sheyang River Estuary coast is in the eroding environment. A mass of artificial shoreline mainly composed of pond cofferdams are continuously eroded backwards to the sea; Sheyang River Estuary to Simaoyou River Estuary coast is mainly in the change under natural state. The average eroding rate of this area is less than 10 m/a, which is little; Simaoyou River Estuary to Chuandong Harbor coast is in the depositional environment. And the artificial shoreline in this area continuously advances to the sea because of reclamations. According to the results, this paper argues that Xinyang Harbor to Doulong Harbor coast should be the transition zone of study area from northern erosion to southern deposition.

muddy tidal flat; remote sensing; tide; slope of tidal flat; erosion and deposition; coastline

10.3969/j.issn.0253-4193.2017.05.013

2016-07-28；

2016-12-06。

國家自然科學基金項目(41401371)；江蘇省測繪地理信息科研項目(JSCHKY201504)；江蘇高校優勢學科建設工程資助項目(164320H116)。

陳瑋彤(1992—)，男，江蘇省靖江市人，主要從事海岸帶資源開發利用研究。E-mail：chenweitong_em@163.com

*通信作者：張東，博士，副教授，研究方向為海洋信息技術與海岸帶資源開發管理。E-mail：zhangdong@njnu.edu.cn

TP79;P717

A

0253-4193(2017)05-0138-11

陳瑋彤, 張東, 施順杰, 等. 江蘇中部淤泥質海岸岸線變化遙感監測研究[J]. 海洋學報, 2017, 39(5): 138-148,

Chen Weitong, Zhang Dong, Shi Shunjie, et al. Research on monitoring coastline changes by remote sensing in muddy coast, central Jiangsu coast[J]. Haiyang Xuebao, 2017, 39(5): 138-148, doi：10.3969/j.issn.0253-4193.2017.05.013