1988年以来深圳市大陆海岸线时空演化特征

在保护海洋生态环境的原则下，实现陆海统筹发展是生态文明建设的重要内容之一。海岸线是研究海陆关系的重要载体，本文选取深圳市大陆海岸线为研究对象，通过对Landsat TM/OLI遥感影像的处理与提取，获得深圳市1988、1993、1998、2003、2008、2013、2018、2021年共8期海岸线数据。基于岸线提取结果对8期深圳岸线进行量化处理，从长度、形态、类型、开发4个角度分析深圳市大陆海岸线演变格局。分析结果表明：研究时段内，深圳大陆海岸线在长度与形态上总体趋势为不断变长、变曲折；在岸线类型与开发强度上，自然岸线不断减少，人工岸线逐年增加，城镇建设岸线逐渐成为深圳市海岸线的主体。东西海岸由于地理环境要素差异而空间分异突显，西海岸的人工化指数与开发强度要明显高于东海岸。     

江苏省海岸线时空动态变化遥感监测关键技术研究概述

海岸线是海洋与陆地的分界线,海岸线的准确确定对于海岸带空间资源的使用与管理具有重要意义。针对现有的海岸线遥感提取方法存在的技术缺陷,提出从构建海岸线遥感分类体系、改进海岸线遥感推算方法、建立可操作性强的海岸线遥感提取与推算技术体系方面,系统开展海岸线时空动态变化遥感监测的关键技术与应用研究,形成完整可靠的海岸线遥感推算、岸线岸滩动态变化遥感监测技术体系并开展业务化应用,可为海岸带空间资源的合理开发利用提供基础数据支撑和决策分析依据。     

海岸线提取技术研究

海岸线位置的确定是海岸带和海岛礁测绘的重要内容。快速而准确地监测海岸线的动态变化对于海域的使用管理具有十分重要的意义。遥感技术具有快速、动态、大范围、宏观等突出优势。重点介绍了基本遥感影像提取瞬时水边线，通过潮位校正进而提取海岸线的研究进展，提出了基于潮间带DEM和潮汐模型的海岸线提取方法，分析了各种提取方法的优缺点，并就其存在的不足展望了今后的研究方向。     

厦门海岸线遥感动态监测研究

海岸线是指多年大潮高潮位时的海陆界线。不同类型海岸有各自的地貌特征，它们在遥感影像上的解译标志与提取方法也存在差异。目前大部分海岸线自动提取研究只是解译出遥感影像中的水边线，即卫星在过顶时刻所记录的海水与陆地的瞬时交界线，并不是真正意义上的海岸线。本文以厦门地区海岸影像为研究对象，根据不同海岸类型的地貌特点采用不同的海岸线解译方法，提取出1987年、1997年和2007年的海岸线，并进行岸线变迁原因分析。实践表明：人工海岸、基岩海岸、砂质海岸及红土海岸的海岸线解译标志明显，提取效果较好，基本能够实现计算机自动提取；淤泥质海岸在遥感图像上呈现复杂的边缘，仍没有理想的线性特征自动提取技术，是海岸线提取中的难点。     

多光谱与纹理特征结合的WorldView-2影像海岸线提取方法研究——以马来西亚棉花岛为例

海岸线是海岛海岸带研究的基础要素,对于海岸带资源开发利用具有重要意义。遥感技术凭借其宏观、多光谱且周期短等特点成为快速提取海岸线的重要技术手段。本文采用高分辨率遥感数据WorldView-2对海岸线两侧地物的表观反射率进行分析,并开展特征分析,构建了海岸线提取指数。在此基础上,进一步结合纹理特征提取方法,成功提取了马来西亚棉花岛的海岸线。基于线目标匹配法对提取结果进行精度评价,其中长度误差为-1.38%,在缓冲半径为6个像素单位时,完整度为96.96%,正确度为95.37%。结果表明,用该方法提取的海岸线精度较高,可满足遥感调查的需要。     

面向对象的无人机遥感影像海岸线提取方法研究

针对海岸线区域地形复杂和卫星遥感影像分辨率的不足，精度难以满足大比例尺成图要求，以及常规解译方法的局限性，选取青岛小岛湾海岸线为研究区，以无人机（UAV）遥感影像为基础数据，提出一种面向对象的海岸线提取方法，结合现场实测验证，开展了人工海岸线和砂质海岸线识别的应用实验。结果表明：人工海岸线和砂质海岸线概率边缘指数（PRI）分别为0.97和0.88，边缘定位误差（BDE）分别为4.33和2.84，提取的人工海岸线和砂质海岸线与实测海岸线结果整体上匹配较好，仅在局部细微处存在微小差异。本文提出的方法可快速有效地获取海岸线信息，其精度能够满足海岸线动态变化监测的需求，可在海岸线资源管理中推广应用。     

基于边缘引导约束的高分辨率遥感影像海岸线提取

针对海岸线的影像特征,提出一种基于边缘引导约束的海岸线提取方法。该方法是在遥感影像进行中值滤波处理,去除噪声的基础上,通过交互方式对遥感影像进行灰度拉伸,以增强海岸线特征;再利用梯度算子卷积运算得到梯度影像;然后通过边缘像素点和灰度差阈值引导种子点进行生长,进而提取包括滩涂在内的水域或其他地物;最后通过轮廓跟踪提取生长区域的边界,即海岸线。试验表明,该方法可准确提取出海岸线位置,效果较好。     

基于天绘一号卫星多光谱影像的海岸线自动提取方法

针对常规人工海岸线测量方法耗费人力物力、效率低、工作环境相对危险,难以快速反映海岸线动态变化的问题,提出一种基于天绘一号卫星多光谱影像的海岸线自动提取与分类方法。所提方法首先结合NDWI指数和水平集模型实现全自动水边线提取,然后采用面向对象分割技术和空间拓扑关系提取临海地物基元,最后结合遥感影像海岸线解译标志建立决策树完成临海基元的分类与海岸线提取。实验表明,海岸线提取结果能够作为1∶2.5万海图测制与更新的参考数据。     

基于遥感影像的海岸线提取技术研究进展

常用于水边线提取的遥感手段主要有卫星光学遥感、微波遥感和激光雷达技术。从这三种常用的水边线提取遥感技术角度出发,分析比较了基于各类型数据提取水边线的主要方法原理、特点及适用情况。介绍了潮位校正和基于DEM数据的两种获取真实海岸线的研究方法及三维激光扫描数据的应用。最后就目前该领域的不足之处提出了今后研究的可行性建议。     

高分辨率遥感影像海岸线半自动提取方法

海岸线快速准确提取具有十分重要的意义。利用遥感技术提取海岸线具有宏观、快速、综合、高频、动态和低成本等突出优势。然而,利用人工解译费时费力,而计算机自动解译精度低。对此,提出一种半自动的面向对象海岸线提取方法。首先利用eCognition进行图像分割,通过人机交互的方式进行海、陆标记,然后利用光谱直方图测度对象之间的相似性,最后通过两阶段对象合并的方式实现海岸线提取。使用高分2号数据分别提取人工和潮滩海岸。实验表明,本文方法具有快速、通用性强、精度高的优势。