李雪紅 吳克明

（1.海軍大連艦艇學(xué)院訓(xùn)練部 大連 116018）（2.海軍工程大學(xué)電子工程學(xué)院計(jì)算機(jī)工程系 武漢 430033）

1 引言

海岸帶與海島礁區(qū)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(chǔ)要素，是指多年大潮平均高潮位時(shí)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(shí)被海水淹沒，低潮時(shí)露出。近年來海岸帶資源環(huán)境管理及戰(zhàn)略上需要更加精確的資料，涉及到潮灘區(qū)地形、淺水區(qū)地形結(jié)構(gòu)及海底結(jié)構(gòu)類型等。遙感具有全天候、大面積、同步觀測的特點(diǎn)，且不受地理位置、天氣和人為條件限制，特別是對(duì)于敏感岸帶、爭議岸帶以及條件惡劣的不可達(dá)岸帶，以遙感手段獲取海岸帶地形要素具有天然的優(yōu)勢。自1960年4月1日美國發(fā)射第一顆氣象衛(wèi)星TIROS－1、1972年7月23日美國發(fā)射的第一顆陸地衛(wèi)星Landsat－1、1978年10月24日美國發(fā)射第一顆水色衛(wèi)星CZCS、1991年7月17日歐洲空間局發(fā)射第一顆雷達(dá)衛(wèi)星ERS－1以來，各國學(xué)者利用多時(shí)相遙感影像在探測海岸帶地形方面做了大量的實(shí)踐工作。本文以海岸線提取技術(shù)、潮灘DEM反演技術(shù)和近岸淺海水深反演技術(shù)為主，闡述其國內(nèi)外的研究進(jìn)展及研究建議。

2 海岸線提取技術(shù)

由于海岸的通達(dá)性不連貫，傳統(tǒng)常規(guī)測量手段費(fèi)時(shí)、費(fèi)工、費(fèi)錢，而且海灘現(xiàn)場測量存在不可預(yù)見的風(fēng)險(xiǎn)。利用高潮位時(shí)相的影像數(shù)據(jù)提取海岸線，利用低潮位時(shí)相的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行潮灘DEM反演是遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用于海岸帶調(diào)查最多的兩個(gè)方面。

關(guān)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(wèi)星過境時(shí)刻的海陸分界線。眾多學(xué)者根據(jù)灰度圖像的灰度值發(fā)生階躍變化的性質(zhì)對(duì)水邊線提取進(jìn)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(duì)一景SEASAT SAR影像進(jìn)行了岸線提取。Giancarlo等基于光譜分析，實(shí)現(xiàn)了遙感影像的海岸線提取。朱小鴿應(yīng)用多時(shí)相Landsat衛(wèi)星遙感圖像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法，監(jiān)測海岸線的變化并計(jì)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(tài)分割方法，并通過實(shí)例分析證明了該方法提高了物體陰影、植被、暗的人工設(shè)施的準(zhǔn)確檢測率，而且該方法較傳統(tǒng)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(xiàn)有的一些典型SAR目標(biāo)檢測算法的基礎(chǔ)上，提出了一種在非成像狀態(tài)下進(jìn)行海岸線提取的新方法，把成像處理與目標(biāo)檢測問題有機(jī)地結(jié)合起來。通過真實(shí)星載SAR回波數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)驗(yàn)，證明了直接利用SAR回波對(duì)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(chǔ)上，介紹了彩色空間及計(jì)算方法，探討了基于色差的Canny算子自適應(yīng)邊緣提取算法，可以通過適當(dāng)提高自適應(yīng)的閾值，結(jié)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(diǎn)增長的SAR圖像海岸線自動(dòng)提取算法。

由于衛(wèi)星影像成像時(shí)刻與潮汐時(shí)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(wèi)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(wèi)星圖像上的解譯標(biāo)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(qū)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(zhǔn)確；在養(yǎng)殖圍堤、農(nóng)田圍堤段等人工海岸，人工構(gòu)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(dòng)提取均能較高精度的提取岸線，由于碼頭有大小之分，針對(duì)規(guī)模較小的碼頭岸線，工作量較小，推薦目視解譯；對(duì)于規(guī)模較大的碼頭岸線可采用自動(dòng)提取方法。將機(jī)器自動(dòng)分類快速的優(yōu)點(diǎn)與人工目視解譯準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)相結(jié)合，通過人機(jī)交互來完成岸線、灘涂的提取，可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)測量方式的數(shù)據(jù)的不足，同時(shí)也可以大大提高效率。

3 潮灘地形反演技術(shù)

傳統(tǒng)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(dá)測量等。但是對(duì)于淤泥質(zhì)潮灘，由于其特殊性使常規(guī)的地面測量很難進(jìn)行，航空測量由于成本較高，也未能得到廣泛應(yīng)用?！逗０稁У匦螆D測繪規(guī)范》的前言中稱：海岸帶的干出部分，是地形測量的困難地區(qū)，在這一地區(qū)進(jìn)行地形測量還沒有好的手段。近年來大量學(xué)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(shè)水邊線是一條等高線，利用ERS SAR影像，在英格蘭東部進(jìn)行水邊線分析，構(gòu)建潮灘數(shù)字高程模型；Chen and Rau利用多時(shí)相的衛(wèi)星影像監(jiān)測潮灘水邊線變化，并用SPOT數(shù)據(jù)構(gòu)建了臺(tái)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(shù)字高程模型；Joo－Hyung Ryu等在韓國Gomso灣潮間帶利用TM數(shù)據(jù)進(jìn)行水邊線提取，并探討了不同TM波段在提取水邊線時(shí)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(guān)系；Marco Marani等探討了潮灘地形與植被分布的關(guān)系，提出植被的NDVI與高程存在一定程度的相關(guān)；Sonia Silvestri等利用Visible和NIR波段進(jìn)行植被分類，提出了植被與高程的相互關(guān)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(guān)系。

惲才興、益建芳等曾利用遙感圖像對(duì)長江口沿岸潮灘進(jìn)行調(diào)查研究；任明達(dá)等利用多時(shí)相陸地衛(wèi)星圖像對(duì)渤海灣沿岸潮灘質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并對(duì)潮灘的寬度和坡度進(jìn)行了測量；吳家乃利用衛(wèi)片資料對(duì)浙江慈溪海王山地區(qū)淤泥質(zhì)潮灘進(jìn)行了地形測量；黃海軍等對(duì)山東萊州灣潮灘地物的光譜進(jìn)行測試和分析；張鷹、丁賢榮等利用遙感和地理信息系統(tǒng)技術(shù)測量了長江口南支和舟山潮汐水道的水深，并對(duì)其潮灘地形沖淤變化進(jìn)行了分析；韓震等利用多時(shí)相衛(wèi)星圖像水邊線高程反演技術(shù)，確定了伶仃洋大鏟灣潮灘岸線變化，并進(jìn)行了灘涂分帶及面積的估算；何茂兵等基于三個(gè)時(shí)相的TM影像中提取水邊線，并依據(jù)周圍潮位站在遙感采集時(shí)刻的瞬時(shí)潮位，采用簡單趨勢面插值法計(jì)算了所有水邊線的高程。沈芳等針對(duì)淤泥質(zhì)潮灘不同時(shí)相的TM影像，通過水邊線提取、然后根據(jù)衛(wèi)星過境時(shí)刻的潮位來推算水邊線高程，構(gòu)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(duì)淤泥質(zhì)區(qū)域或水邊線變化較大的地區(qū)進(jìn)行定性分析，加上過去采用的水位計(jì)算方法過于粗略，因此，很難獲取準(zhǔn)確的水邊線平面及高程位置，計(jì)算分析岸線變化和潮灘模型的準(zhǔn)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(wèi)星等高精度多源影像的出現(xiàn)和應(yīng)用，瞬時(shí)海面模型技術(shù)的進(jìn)一步成熟，精細(xì)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(shù)結(jié)合海圖0m線構(gòu)建的潮灘地形，與實(shí)測潮灘地形存在一定誤差，但在缺少實(shí)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(shù)

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(jì)60年代末，美國密執(zhí)安環(huán)境研究所的一個(gè)研究小組就開始從事遙感水深反演技術(shù)的研究，利用MSS和TM等多光譜數(shù)據(jù)和一些同步測量的海況數(shù)據(jù)進(jìn)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(zhì)信息的方法，試驗(yàn)表明，該方法受實(shí)際水深測量值誤差的影響比其他方法小；Dirks、Mgengel利用衛(wèi)星影像進(jìn)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(zhì)組成算法，并將這些算法應(yīng)用到不同的衛(wèi)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(shù)來獲取相應(yīng)輸入波段的水體底部反射率和水深信息，并將該方法計(jì)算了澳大利亞西部Shark海灣Hamelin Pool地區(qū)水體底部反射率和水深，試驗(yàn)表明，該方法可有效地消除水深變化對(duì)水體底部反射率的影響；Tripathi等應(yīng)用IRS衛(wèi)星遙感資料對(duì)印度Kakinada海灣的水下地形進(jìn)行了反演，建立了多種水深反演模型；Deepak R Mishra應(yīng)用Ikonos影像數(shù)據(jù)，得到的反演水深效果較好；Christopher L Conger改進(jìn)了Lyzenga的水深反演方法，認(rèn)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(shí)際水深的線性關(guān)系最好。

國內(nèi)從上世紀(jì)80年代開始，在遙感測深方面不斷有研究成果發(fā)表。任明達(dá)利用Landsat－MSS衛(wèi)片進(jìn)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(shù)、海底反射率與海面反射率之間的關(guān)系，推導(dǎo)出了海洋遙感淺海水深的理論公式，通過計(jì)算得出海面反射率隨海水深度變化的關(guān)系，并估計(jì)了可見光遙感測深的理論極限。梁順林、陳丙咸應(yīng)用MSS影像數(shù)據(jù)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?yàn)閷?shí)驗(yàn)研究區(qū)，討論由衛(wèi)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(rèn)為可以成為常規(guī)方法的補(bǔ)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(jìn)行遙感測深的可能性，以及GIS和水深遙感技術(shù)在海岸工程沖淤分析中的應(yīng)用。黨福星等以我國南海永暑礁景區(qū)為研究區(qū)，通過對(duì)TM多波段數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射校正、對(duì)水深值進(jìn)行潮汐改正和引入底質(zhì)類型分區(qū)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(shí)測水深值之間的相關(guān)性，建立了動(dòng)量BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水深反演模型，并對(duì)長江口南港河段水深進(jìn)行了反演。并且還針對(duì)影響水深反演的因素，研究了懸浮泥沙對(duì)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(duì)比了波段比值法和一階微分法。結(jié)果表明，對(duì)于近岸海水混濁度高的樣本，應(yīng)用水體反射的一階微分模型可以有效地削弱水質(zhì)變化給水深反演帶來的誤差。滕惠忠等采用QuickBird高分辨率衛(wèi)星影像對(duì)南海島礁地區(qū)進(jìn)行水深反演試驗(yàn)，并應(yīng)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(duì)水體光譜特性的影響特點(diǎn)；同時(shí)還對(duì)底質(zhì)對(duì)水體信息遙感提取的影響特點(diǎn)進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了水深遙感反演的定量模型［8～13］。

在遙感水深反演技術(shù)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(nèi)外學(xué)者針對(duì)不同的遙感數(shù)據(jù)源和不同的研究區(qū)域建立了多種水深遙感模型，但由于水深反演模型的針對(duì)性強(qiáng)，這些模型尚未能形成統(tǒng)一的定量模型和可靠的模型參數(shù)。因此隨著遙感技術(shù)及相關(guān)學(xué)科的發(fā)展，結(jié)合高分辨率影像和改進(jìn)的反演水深的方法，研究水深反演模型的建立，對(duì)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(duì)上述海岸線提取、潮灘地形反演以及近岸水深反演，筆者認(rèn)為還可以加強(qiáng)以下兩個(gè)方面的研究。

1）統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)量測海岸帶的范圍。海岸帶通常分為海區(qū)、岸灘和陸區(qū)三部分組成。岸灘又進(jìn)一步細(xì)分為海岸和海灘。海岸線定義為多年平均大潮高潮線，而實(shí)際提取時(shí)，人為主觀因素影響比較大。應(yīng)用遙感影像提取水邊線之后，可以采用空間內(nèi)插法和潮位預(yù)報(bào)兩種方法進(jìn)行潮位校正，提取真正意義上的海岸線，為海岸帶評(píng)估提供精確的量化標(biāo)準(zhǔn)。

2）采用信息復(fù)合與專家知識(shí)提高準(zhǔn)確率。由于海岸帶地形和淺海水下地形的影響因素復(fù)雜多變，采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)提取時(shí)會(huì)有信息丟失。例如用邊緣檢測算法進(jìn)行海岸線自動(dòng)提取難免產(chǎn)生一些明顯的假邊緣點(diǎn)和丟失一些真實(shí)邊緣的細(xì)節(jié)部分，在自動(dòng)提取的基礎(chǔ)上結(jié)合專家知識(shí)解譯可提高提取精度。又如衛(wèi)星過境時(shí)刻的風(fēng)浪因素使得瞬間潮高發(fā)生變化，采用余水位的校正技術(shù)能夠提高地形反演精度。另外，近岸水體由于受到人類活動(dòng)影響，懸浮泥沙和葉綠素含量較高，水下地形反演受到兩個(gè)因素的影響，構(gòu)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(diào)查—原則、方法、系統(tǒng)［M］.北京：海洋出版社，2005.

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