最優分割尺度下盤錦海岸線的時空變遷

付杰,宋倫,雷利元,李京忠

(1.遼寧省海洋水產科學研究院 大連 116023;2.許昌學院城市與環境學院 許昌 461000)

0 引言

《海洋學術語:海洋地質學》(GB/T 18190-2000)將海岸線定義為海洋與陸地的分界線,在我國系指多年大潮平均高潮位時的海陸分界線。精準提取海岸線是海岸帶調查的重要內容,充分利用現代、先進和成熟的航空攝影測量、高分辨率衛星遙感、無人機正射影像獲取等遙感和地理信息手段快速獲取海岸線信息,并對其變化情況進行統計、分析和評價,對于研究海岸帶生態系統的結構和功能以及促進海岸帶經濟、社會和生態的協調發展具有十分重要的現實意義。

海岸線提取是海岸線監測的必要工作。與傳統海岸線探測手段相比,遙感技術以高時效、大范圍和動態性等優勢逐漸成為高效快捷的海岸線提取技術。Tigny等[1]利用1977-2000 年的衛星數據,分析意大利塞丁尼亞西海岸的海岸線變遷情況,并預測海岸線的演化趨勢;王靖雯等[2]針對潮間帶遙感監測中存在的時相限制的“瓶頸”,依據衛星過境時的潮位信息建立潮位改正模型,將自動提取的瞬時水邊線校正至平均高潮線位置;倪紹起等[3]利用機載LiDAR 系統獲取的正射影像瞬時水邊線,結合該系統提取的DEM,利用已知控制點建立高程系統轉換模型,通過潮汐模型反推研究區的海岸線;王建步等[4]通過人工建立不同類型的海岸線遙感解譯標志,開展30余年來遼河口海岸線的遙感變遷研究。

上述海岸線提取方法尚處在遙感圖像人工解譯和基于像素的光譜自動分類階段。本研究采用面向對象的多尺度分割技術,提出基于局部方差變化率的算法,計算水體對應的最優分割尺度,確定水邊線,并通過潮汐改正提取遼寧盤錦1990 年、2002年、2013年和2018年4個時相的海岸線;借助數字岸線分析系統,結合GIS空間分析技術,系統研究1990-2018年盤錦海岸線的長度、變化距離和變化率以及海岸帶向海推進面積等的時空變化特征及其驅動因素,為遼河口“退養還灘”濕地生態修復專項整治行動以及遼東灣新區“港產城校”聯動發展戰略提供科學的決策支持。

1 研究區和數據源

1.1 研究區

盤錦地處遼西中部的遼河三角洲中心地帶,海岸帶蘊藏豐富的漁業資源、濕地資源、旅游資源、油氣資源和港口資源。原始岸線類型以淤泥質自然岸線為主,經港口和新城建設,目前多為港口岸線和圍填海岸線等人工岸線。根據遼東灣新區和遼河口生態區的建設需求,盤錦東部的養殖圈已全部退出,西部沿海正在開展“退養還灘”濕地修復工作,以期保護濕地資源環境、恢復灘涂濕地自然生態以及改善灘涂濕地生態環境。

根據盤錦海岸帶的開發利用程度,本研究劃分4個研究區,即遼河口、臨港工業區、盤錦港區和遼濱主城區。①遼河口有河海交匯景觀、蘆葦蕩景觀和紅海灘景觀,海岸線從大凌河口東側至二界溝漁港新港區南側;②臨港工業區以海洋裝備制造、石油精細化工、綜合工業和科技產業四大支柱產業為主體,海岸線從西防波堤主體工程北側至盤錦港榮興港區西側邊界線;③盤錦港區以發展大型臨港產業為依托,重點發展油品、液體散貨、糧食和集裝箱等貨物運輸,已逐步發展為多功能和現代化的綜合性港口,海岸線從盤錦船舶工業基地海上引堤工程至東防波堤主體工程;④遼濱主城區是市政府、新區管委會和大學城文體中心所在地,海岸線從盤錦港保稅物流區東側天山路至大遼河口南側盤錦與營口海域分界線。

1.2 數據源

本研究的數據源選用1990-2018 年的Landsat遙感影像,各年份對應的傳感器類型分別為1990年TM 影像、2002年ETM+影像、2013年OLI影像和2018年OLI影像,每個年份選取同年的2期影像,用于水邊線提取和潮位改正計算。搜集2002年的1∶5萬地形圖,比例尺精度為5 m,主要用于影像的幾何精校正和提取海岸線的精度評價。搜集12.5 m 分辨率的DEM 進行正射校正,對研究區影像同時進行傾斜改正和投影差改正。

2 研究方法

2.1 技術路線

海岸線提取和變化研究主要包含4 個部分:①Landsat數據預處理的目的是獲取高空間分辨率的正射影像圖。對影像進行輻射定標、大氣校正和幾何配準,配準誤差在1個像素之內;采用DEM 數據進行正射校正后,將不同傳感器的多光譜以及與之對應的全色波段進行波段融合。②獲取最優分割尺度。定量計算影像分割后的局部方差變化率,直觀顯示局部方差變化率隨分割尺度的變化曲線,曲線對應的峰值即指向最優分割尺度。③采用面向對象的隸屬度分類提取水邊線并進行潮位改正,解譯4個時相的海岸線。④分析海岸線的長度、變化距離、變化率、向海擴張面積和驅動力。

2.2 最優分割尺度獲取

圖像分割是面向對象分類技術中最基礎和重要的問題,本研究采用多尺度分割算法,可在給定尺度獲得較好的地物斑塊提取效果。多尺度分割是自下而上的分割方式,其目的是實現分割后影像對象內部異質性的最小化。在分割過程中須綜合考慮分割尺度和同質性準則組合參數(形狀因子)。其中,分割尺度是核心,分割尺度越大,分割得到的對象數量越少,地物類別處于“欠分割”狀態;而分割尺度越小,分割得到的對象數量越多,地物類別處于“過擬合”狀態。形狀因子決定形狀異質性相對于光譜異質性的加權百分比,包括光滑度和緊致度2個因子[5]。

影像對象總異質性的計算公式為:

式中:f為影像對象的總異質性,由光譜異質性和形狀異質性的加權平均值構成;h為異質性;W為權重。光滑度(smooth)與緊致度(compact)之和以及光譜(spectrum)與形狀(shape)權重之和均為1。

引入局部方差變化率,用于評價不同尺度分割結果的整體最大異質性。利用ESP 2 模塊[6]確定最佳分割尺度,使分割對象內同質性最大且對象間異質性最大。計算公式為:

式中:LV 為局部方差;ROC-LV 為局部方差變化率;m為影像對象總個數;CL為單個影像對象在第L波段的亮度值;CL為所有影像對象在第L波段的亮度均值;LVL-1為以L目標層為基準的下一層局部方差。

2.3 隸屬度分類

隸屬度分類屬于規則分類,與閾值分類相對應,是模糊邏輯分類器。本研究通過選擇合適的特征,利用隸屬度函數建立模糊分類判別規則,實現影像對象分類。分類中用于區分海洋與陸地的指數是改進的歸一化差異水體指數,該算法被證明為有效的提取水邊線算法[7]:

式中:MNDWI為歸一化差異水體指數;pGreen為綠色波段亮度值;pMIR為中紅外波段亮度值。

采用上述方法建立類描述的隸屬度函數,在將海陸分離后導出水體的線狀矢量圖層,所得結果即水邊線。

2.4 潮位改正

面向對象分割分類后提取的是衛星過頂時的瞬時水邊線,然而盤錦地勢平緩,除人工岸線受潮汐影響較小外,淤泥質岸線的微小水位差距即會對海岸線造成較大的偏差[8]。因此,須對研究區的淤泥質水邊線進行潮位改正,從而獲取準確的海岸線位置。

潮位改正即根據衛星成像時刻的潮位高度、平均大潮高潮位高度和岸灘坡度角等信息,計算水邊線至高潮線的水平距離。其中,岸灘坡度角的計算公式為:

式中:θ為岸灘坡度角;h1和h2分別為同年內2期影像衛星過頂時的潮位高度;ΔL為提取的瞬時水邊線的水平距離。

潮位改正距離的計算公式為:

式中:L為潮位改正距離;H為平均大潮高潮位高度。

本研究以根據盤錦四道溝水文站1952-1972年和2003年統計資料求得的主要潮位特征值為計算依據,以當地四道溝的理論最低潮面為基準面起算,H取值為3.32 m。衛星過頂時的潮位高度和其他潮位信息可在國家海洋信息中心提供的全球潮汐預報服務平臺(http://global-tide.nmdis.org.cn)查詢,歷史數據可通過國家海洋信息中心編制的“年度潮汐表”獲取。

根據上述潮位改正原理,結合當地驗潮站的統計資料,對盤錦的淤泥質岸線進行潮位改正,并完成各期海岸線的提取。

2.5 海岸線變化分析

通過上述方法得到4個時相修正后的海岸線數據,利用基于ArcGIS平臺開發的數字岸線分析系統的功能模塊[9],計算海岸線的距離變化量和年變化速率,主要包括累積變化量(SCE)、凈變化量(NSM)、端點變化率(EPR)和線性回歸變化率(LRR)4種算法。

(1)SCE為每個斷面上最遠離基線和最接近基線的海岸線之間的距離,表示所有時相海岸線位置的海岸線運動的距離總變化,與時間無關。計算公式為:

式中:dj為最近海岸線與斷面線的交點到基線的距離;di為最遠海岸線與斷面線的交點到基線的距離。

(2)NSM 為每個斷面上最遠年份和最近年份的海岸線之間的距離,僅與2條海岸線的獲取時間有關。計算公式為:

式中:dr為最近年份海岸線與斷面線的交點到基線的距離;do為最遠年份海岸線與斷面線的交點到基線的距離。

(3)EPR 的主要優點是計算簡單,且僅需2條海岸線的數據;主要缺點是在有更多時相的海岸線數據可用的情況下,額外的信息被忽略了。計算公式為:

式中:ΔYr,o為最近年份海岸線與最遠年份海岸線之間的時間間隔。

(4)LRR 根據最小二乘法擬合多時相海岸線的變化速率,其最大特點是無論趨勢或精度如何變化而使用所有時期內的海岸線數據,但易受離群值的影響,且相對于其他統計方法得到的變化率傾向于低估。計算公式為:

式中:y為因變量,即海岸線與斷面線交點的空間位置;a為擬合的截距;b為回歸斜率即LRR;x為時間的自變量;xi為某時相海岸線的獲取時間;yi為某時相海岸線與斷面線的交點到基線的距離;x-為多時相海岸線的平均獲取時間;y-為多時相海岸線與斷面線的交點到基線的平均距離;n為所有時相海岸線的總和。

3 數據處理

3.1 最佳同質性準則組合參數

不同的同質性準則組合參數對圖像分割結果的影響顯著。為探究最優分割尺度,應首先尋求形狀因子和緊致度因子的最佳組合。分別采用默認參數、隨機參數和參數在極值狀態下的方法,圖像分割效果并不理想,因此在不確定分割尺度時,有必要分析不同同質性準則組合參數下分割結果的差異。

本研究采用固定單一參數因子法,將最優分割尺度假定為100,尋找其他最佳組合參數[10]。試驗設計:①形狀因子分別設置為0.4、0.5、0.6、0.7和0.8,緊致度因子分別設置為0.3、0.4、0.5、0.6、0.7和0.8,參數配對30組,用4期影像分別參與30組分割試驗;②在影像中選定2類“純凈”地物即居民地和水域,隨機選取樣本數分別為10個和15個,均勻布設在研究區內;③統計不同組合參數下分割的2類地物的過擬合和欠分割的樣本數,計算多邊形與實際地物的重疊度(重疊面積占實際地物面積的比例),并統計重疊度低于90%的樣本數;④采用權重賦分法,過擬合、欠分割和低重疊度的權重比為3∶3∶4,排除分割過于破碎、分割不足和邊界重疊度低的組合參數[11],并對參數組合打分,得分越低則參數組合越好,直至得到4期最佳同質性準則組合參數(得分最低)(表1)。

表1 最佳同質性準則組合參數試驗結果

3.2 最優分割尺度

基于最佳同質性準則組合參數,在20～120的分割尺度范圍內對4期影像開展以單位步長為1遞增的多尺度分割測試,將形狀因子和緊致度因子分別設置為上述4種最佳組合來計算最優分割尺度。

(1)組1(1990年,Wshape＝0.8,Wcompact＝0.6)

(2)組2(2002年,Wshape＝0.4,Wcompact＝0.5)

(3)組3(2013年,Wshape＝0.8,Wcompact＝0.8)

(4)組4(2018年,Wshape＝0.8,Wcompact＝0.5)

根據局部方差變化率隨分割尺度的變化曲線,較明顯的3處變化率(ROC)峰值即對應的最優分割尺度。組1 對應的最優分割尺度為35、50 和118,組2對應的最優分割尺度為49、85和91,組3對應的最優分割尺度為34、56和114,組4對應的最優分割尺度為39、69和104。

根據最佳同質性準則組合參數的試驗結果,當最優分割尺度假定為100時,所得水域對象較為破碎。由于水域屬于大面積分布的地物,應采用較大尺度分割,避免水域內部的淺灘分割過于破碎。因此,4期影像水邊線提取的最優分割尺度為118、91、114和104。

4 結果分析

海岸線長度與尺度和基準密切相關,海岸線提取受諸多主、客觀因素的制約[12-16]。遙感影像具有不同的時間分辨率和空間分辨率,且采用的大潮高潮線不同以及坐標系基準不統一,由此得到的海岸線數據毫無意義。因此,須建立統一的海岸線提取標準。

本研究的地理坐標系采用CGCS 2000坐標系,投影坐標系采用3度分帶高斯克呂格坐標系(帶號41 N),潮位改正采用當地平均大潮高潮線,以此提取盤錦各時相的海岸線。

根據海岸線的形態、結構和功能確定基線數量,基線可為向陸或向海一側,但前提是不同時相的海岸線應在基線的同一側。以橫斷面的最大搜索半徑為長度,從基線向海岸線一側設置斷面線,確保斷面線與各時期的海岸線相交。通過交點至基線的距離,結合海岸線提取日期,獲得海岸線變化的時空特征。

4.1 遼河口

在遼河口西向海一側設置基線1段,搜索半徑為8.00km;在遼河口東向海一側設置基線1段,搜索半徑為12.00km;在遼河口東向陸一側設置基線3段,搜索半徑為3.00km。生成斷面線的空間間隔為100m,累計生成斷面線691條。

根據遼河口的基線和斷面線可知:1990-2002年自然岸線減少30.94km,人工岸線增長50.78km;2002—2013年自然岸線增長5.80km,人工岸線增長30.77km;2013—2018 年自然岸線增長1.83km,人工岸線減少1.65km。2018年海岸線長度為176.16 km,其中自然岸線占比為31.16%;與1990 年相比,人工岸線的增長速度為2.85km/年,自然岸線的減少速度為0.83km/年。人工岸線增長的主要原因為遼河口西側的自然灘涂開展圍海養殖,海岸線不斷向海推進;2002年后自然岸線增長的主要原因為河口泥沙淤積使淤泥質岸線向海推進,此外“退養還灘”整治修復措施也初見成效。

1990—2018年遼河口西側海岸線變化劇烈的岸段集中在小河-三道溝-酒壺嘴;整個西側岸段海岸線的平均變化距離為2364m(SCE)和2212m(NSM),平均變化率為79 m/年(EPR),累計多年平均回歸變化率為82m/年(LRR);最大變化距離為6197m(SCE),最大變化率為221m/年(EPR),均位于盤山貝類增殖站褲襠溝管理站南側向海推進處;最大累計多年回歸變化率為240 m/年(LRR),位于小河東側向海推進處;最大侵蝕距離為-1129m(NSM),最大侵蝕變化率為-40m/年(EPR),均位于鴛鴦溝向陸推進處。

1990—2018年遼河口東側海岸線變化劇烈的岸段分布在紅海灘風景廊道入口的人工造地工程區以及三角洲水庫南側的圍海養殖區和水稻田種植區;整個東側岸段海岸線的平均變化距離為727m(SCE)和693m(NSM),平均變化率為25m/年(EPR),累計多年平均回歸變化率為24 m/年(LRR);最大變化距離為10314 m(SCE),最大變化率為369m/年(EPR),最大累計多年回歸變化率為349m/年(LRR),均位于三角洲水庫管理所南側向海推進處,水庫、水稻田和養殖區均在自然灘涂和河道基礎上人工建設;最大侵蝕距離為-337 m(NSM),最大侵蝕變化率為-12m/年(EPR),均位于河道與干魚溝交匯處。

4.2 臨港工業區

在遼東灣新區(包含臨港工業區、盤錦港區和遼濱主城區)向海一側設置基線1 段,搜索半徑為12.00km;在大遼河口西向海一側設置基線1段,搜索半徑為1.50km。生成斷面線的空間間隔為100m,生成斷面線為臨港工業區87條、盤錦港區41條和遼濱主城區129條。

根據臨港工業區的基線和斷面線可知:1990—2002年雙井子村南側的自然岸線減少1.88km 即全部消失,人工岸線減少1.23km,主要原因為大規模建設養殖圍堤和鹽田圍堤;2002—2013年人工岸線增長10.46km,主要原因為在圍堤基礎上開展大規模填海造地工程建設,養殖業和鹽業逐步退出,海岸線持續向海推進;2013—2018年人工岸線增長12.61km,遼東灣新區填海造地工程建設結束并形成最終輪廓線。2018 年海岸線長度為35.78km,全部為人工岸線,較1990 年的增長速度為0.78km/年,主要原因為該區借助港口優勢大力發展石化和海洋裝備制造業。

1990—2018年臨港工業區海岸線的平均變化距離為6939 m(SCE 和NSM),平均變化率為248m/年(EPR),累計多年平均回歸變化率為231m/年(LRR);最大變化距離為9607m(SCE),最大變化率為344m/年(EPR),最大累計多年回歸變化率為339m/年(LRR),均位于西大堤向海外緣線處;整個岸段無侵蝕和后退現象。

4.3 盤錦港區

根據盤錦港區的基線和斷面線可知:1990—2002年海濱村南側的自然岸線減少1.40km 即全部消失,人工岸線增長1.30km,主要原因為淤泥質岸線向鹽田圍堤岸線轉化;2002—2013年人工岸線增長7.98 km,主要原因為2008年榮興港區在海上引堤的基礎上建設起步工程并于2010年開港,早期包含3 個5 000 噸級油品泊位以及3 個3 000～5 000噸級多用途泊位和航道等配套項目,海岸線隨引堤向海推進;2013—2018 年人工岸線增長1.70 km,基本形成向海東防波堤與臨港工業區西大堤的“雙堤環抱”。2018 年海岸線長度為14.89 km,全部為人工岸線,較1990年的增長速度為0.39 km/年,主要原因為該區是盤錦轉型資源型城市、拓展城市功能、優化產業結構和發展外向型經濟的重要依托。

1990—2018年盤錦港區海岸線的平均變化距離為7 391 m(SCE 和NSM),平均變化率為264 m/年(EPR),累計多年平均回歸變化率為296 m/年(LRR);最大變化距離為9 795 m(SCE),最大變化率為350 m/年(EPR),最大累計多年回歸變化率為382 m/年(LRR),均位于某突堤碼頭向海外緣線處。

4.4 遼濱主城區

根據遼濱主城區的基線和斷面線可知:1990—2002年大遼河口西側的自然岸線減少1.85 km 即全部消失,斗溝子村-有雁溝村南部的人工岸線減少7.87 km,主要原因為將“凹”型自然灘涂全部“截彎取直”開展圍堤養殖;2002—2013年人工岸線增長6.12 km,主要原因為養殖業全部退出后開展大規模填海造地工程建設,并基本形成3座人工島的雛形;2013—2018 年人工岸線增長0.44 km,主要原因為建設體育場和含章湖東側填海。2018年海岸線長度為50.94 km(含人工島),較1990年的增長速度為1.09 km/年,主要原因為該區重點發展金融服務、現代高端商務、房地產和旅游度假等產業。

1990—2018年遼濱主城區海岸線的平均變化距離為2 462 m(SCE)和2 391 m(NSM),平均變化率為86 m/年(EPR),累計多年平均回歸變化率為98 m/年(LRR);最大變化距離為8 180 m(SCE),最大變化率為293 m/年(EPR),最大累計多年回歸變化率為321 m/年(LRR),均位于人工島生態區斜坡護岸處。

4.5 海岸帶向海推進面積

1990—2018年遼河口、臨港工業區、盤錦港區和遼濱主城區海岸帶向海推進面積分別為99.96 km2、43.96 km2、26.62 km2和26.91 km2。

1990—2002年圍海養殖、圍海曬鹽、農田開墾和漁港碼頭建設等活動大量占用盤錦的潮間帶和陸地濕地,海岸帶向海推進面積為98.08 km2。隨著船舶工業基地引堤項目的完工,盤錦港區多用途碼頭后方堆場建設拉開大規模填海造地工程建設的“序幕”,2002—2013年人為活動繼續占用大片的自然灘涂、鹽田坑塘和自然海域,海岸帶向海推進面積為67.88 km2(不包含3 個人工島形成的15.85 km2)。2013—2018年盤錦的海洋產業結構在新一輪的發展中改變,港口建設、臨港工業和城鎮建設等逐步替代漁業,遼東灣新區的發展已初具規模,填海造地工程建設基本結束,海岸帶向海推進面積為15.64 km2。

5 精度驗證

本研究采用緩沖區分析法[17]進行精度驗證:對已有參考的2002年海岸線建立以1個像素為半徑的緩沖區,將同期提取海岸線在緩沖區內的長度記為匹配長度,其他記為不匹配長度;建立提取海岸線的緩沖區,同樣計算參考海岸線的匹配長度和不匹配長度。定量評價海岸線提取的準確度、完整度和總體精度,計算公式為:

式中:A為準確度;I為完整度;F為總體精度;TL和FL分別為提取海岸線的匹配長度和不匹配長度;FN 為參考海岸線的不匹配長度。

準確度反映海岸線提取的準確性,完整度反映正確提取真實海岸線的占比,總體精度則結合準確度與完整度。總體精度值越大,提取結果越精確。計算結果表明,本研究采用的面向對象的海岸線提取方法有效且可靠(表2)。

表2 以2002年海岸線為參考的精度驗證結果

6 結語

本研究采用1990 年、2002 年、2013 年 和2018年的Landsat數據以及面向對象的方法,利用局部方差變化率算法計算水域所對應的最優分割尺度,使用隸屬度分類得到水邊線,通過潮汐改正提取海岸線,分析1990—2018年盤錦沿海4個研究區的海岸線長度、變化距離和變化率以及海岸帶向海推進面積的時空變化特征及其驅動因素。

已有研究成果大多基于經驗,通過反復試驗目視判別并確定多尺度分割的重要參數(如分割尺度和形狀因子),主觀性較強。本研究采用固定單一參數因子法,對隨機選取樣本的過擬合、欠分割和重疊度進行綜合評價,篩選最佳同質性準則組合參數;基于最佳同質性準則組合參數,定量計算4期影像在多分割尺度下的局部方差變化率并繪制曲線圖,峰值指向水邊線提取的最優分割尺度。

1990—2018年盤錦海岸線的巨大變化主要是由于資源枯竭型城市向海發展、全面轉型和以港強市的政策導向作用。未來通過“退養還灘”生態整治修復措施,盤錦遼河口內集中連片分布的養殖圍堰人工岸線將恢復灘涂濕地自然岸線原貌,遼東灣新區的海岸線將趨向穩定。