衛(wèi)星遙感技術(shù)在海岸帶及近岸海域監(jiān)測中的應(yīng)用

衛(wèi)星遙感技術(shù)在海岸帶及近岸海域監(jiān)測中的應(yīng)用

海岸線是指與大陸海岸和島嶼相連的水域。在我國海域使用管理中,海岸線是指多年大潮平均高潮時的海陸分界線。由于板塊運(yùn)動、海水侵蝕、河口淤積、氣候變暖導(dǎo)致的海平面上升等自然因素和海洋工程、填海造地、圍墾等人類活動的影響,導(dǎo)致海岸線不斷發(fā)生演化?？焖俣鴾?zhǔn)確地確定海岸線性質(zhì)和動態(tài)變化,對于實施海岸帶綜合管理和保護(hù)近岸海域生態(tài)系統(tǒng)等方面意義重大。使用調(diào)查船、浮標(biāo)、觀測臺站等常規(guī)海岸線調(diào)查方法不僅耗費(fèi)大量的人力、物力和財力,而且獲得的資料分布點(diǎn)稀疏、同步性差,難以快速反映海岸線的動態(tài)變化。遙感技術(shù)是一種基于物理手段、數(shù)學(xué)方法和地學(xué)分析的綜合性應(yīng)用技術(shù),具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)獲取能力,因其大尺度、全天候、同步、高頻度動態(tài)觀測獲取不同尺度時空信息和節(jié)省投資等特點(diǎn),而且不受地表、海況、天氣、地理環(huán)境等條件限制,在海岸線調(diào)查中具有顯而易見的優(yōu)勢,已成為大面積國土資源與環(huán)境調(diào)查的主要手段。目前,基于遙感和GIS技術(shù)的海岸線調(diào)查方面,一些學(xué)者已經(jīng)作了一些有益的探索,并且提出多種海岸線提取算法,各有其優(yōu)缺點(diǎn)。為此,筆者就近年來國際上利用多時相遙感影像和GIS技術(shù)提取海岸線的研究進(jìn)展作簡要概述,以期對海岸帶調(diào)查、海道測量、地形圖測繪、海岸線演變研究、海岸和海域管理等相關(guān)研究的深入開展和衛(wèi)星遙感技術(shù)的廣泛應(yīng)用提供參考資料。1使用數(shù)字圖像處理水陸區(qū)域特征,提取水陸界線衛(wèi)星遙感海岸線的提取主要是基于陸地和水域在影像上的特征不同,水域相對于陸地表現(xiàn)為更為均一的圖斑,紋理特征比陸地更加細(xì)膩。基于這個特征,利用各種數(shù)字圖像處理技術(shù)對遙感圖像進(jìn)行解譯,提取水陸分界線。從遙感影像上獲得的海岸線一般是某一時刻海水與陸地的瞬時交界線(也稱為水邊線),由于受到潮汐等因素的影響岸線在不斷變化,平均大潮高潮線的衛(wèi)星影像難以獲取,因此大部分海岸線衛(wèi)星遙感自動提取的都是瞬時水邊線。2關(guān)于國外學(xué)者關(guān)于中國的研究受海岸線海陸邊界特征的影響,提取海岸線特征實質(zhì)上是一個圖像分割的過程,國內(nèi)外學(xué)者在這方面取得了許多有益的探索。除了使用目視解譯和多光譜分類方法以外,還利用閾值分割法(又稱密度分割法)、邊緣檢測法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類、小波變換法、分形理論法等方法對瞬時水邊線自動提取。2.1沿海地區(qū)的海岸質(zhì)量演變閾值分割法是一種基于區(qū)域的圖像分割技術(shù),由于物體和背景的對比度在多數(shù)情況下是不一樣的,不能用一個統(tǒng)一的閾值將物體與背景分開,需要根據(jù)圖像的局部特征設(shè)定不同的特征閾值,分別采用不同的閾值進(jìn)行分割。瞿繼雙等提出了一種基于多閾值的形態(tài)分割方法,該方法首先利用灰度閾值方法來對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的海岸線特征提取,獲得包含大量孤立區(qū)域的二值圖像,然后通過對區(qū)域距離的定義,利用形態(tài)算子對沿海岸線的孤立區(qū)域進(jìn)行處理,獲取海岸線特征。羅仁燕等以多波段閾值法提取海岸線、單波段閾值法提取淤泥線,對福建省羅源灣地區(qū)的岸線變遷進(jìn)行遙感調(diào)查。樊彥國等采用閾值法結(jié)合高通濾波、纓帽變換以及非監(jiān)督分類等方法對黃河三角洲地區(qū)的海岸線進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理,提取了黃河三角洲地區(qū)黃河口段和刁口段海岸的海岸線。陳明泉等借助Matlab的圖像處理函數(shù),采用局部閾值法提取海岸線,具有方便、易用的優(yōu)點(diǎn),但是提取出的海岸線是瞬時水陸分界線,還需要進(jìn)一步進(jìn)行潮位信息校正。以閾值法為基礎(chǔ)、通過選取控制點(diǎn)來提取海岸線,也得到了比較可靠的結(jié)果。閾值法是一種簡單有效的圖像分割方法,在海岸線提取中廣泛應(yīng)用。但是,當(dāng)海岸區(qū)域有物體的陰影和有散射特性很弱的植被,或者有很暗的建筑物時,用灰度閾值法提取海岸線存在一定的誤差。此外,噪聲的影響也會使一些真正的海域,如海灣等水域成為孤立區(qū)域,從而引起誤判。2.2大陸地區(qū)沿海地區(qū)的邊緣提取研究邊緣是指圖像局部灰度變化最顯著的部分,是圖像分割、特征提取、形狀分析、尺寸檢測的基礎(chǔ)。檢測邊緣可借助空域微分算子實現(xiàn),常用的幾種邊緣檢測算子有Robert、Sobel、Prewitt、Kirch、LoG等。莊翠蓉根據(jù)不同海岸類型的地貌特點(diǎn),綜合Roberts算子邊緣檢測、Sobel算子邊緣檢測和小波多尺度邊緣檢測等提取解譯方法,對廈門地區(qū)海岸線的變遷進(jìn)行了研究。張朝陽等探討了采用基于色差的Canny算子自適應(yīng)邊緣提取算法,結(jié)果表明,該方法可以適當(dāng)提高自適應(yīng)的閾值,較好地保留海岸線邊緣,提高信噪比。王李娟等利用ETM遙感數(shù)據(jù),綜合Soble算法和修復(fù)歸一化水體指數(shù)法(MNDWI)對黃河三角洲的兩種海岸線類型(人工海岸和淤泥質(zhì)海岸)進(jìn)行海岸線提取研究,對比了這兩種算法的準(zhǔn)確度。另外,還有采用Sobel算子的八鄰域法進(jìn)行海岸線邊緣提取,通過簡化系統(tǒng)模型算法,提高了計算效率。邊緣檢測對于人工海岸、基巖海岸、砂質(zhì)海岸以及紅土海岸等解譯標(biāo)志明顯的海岸線提取效果較好,方法也比較成熟,基本能夠?qū)崿F(xiàn)計算機(jī)自動提取。常用的邊緣算子如sobel、robert算子等算子法簡單、快速,但是缺乏普遍適用性,對噪聲比較敏感;而且,對于淤泥質(zhì)海岸由于在圖像上呈現(xiàn)比較復(fù)雜的邊緣,自動提取技術(shù)不理想。2.3圖像邊緣提取數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)(MathematicalMorphology)是一種基于集合論的非線性圖像處理理論,在圖像處理、模式識別和計算機(jī)視覺等領(lǐng)域得到了廣泛的運(yùn)用。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)從集合的角度來分析圖像,通過一個“探針”集合(即結(jié)構(gòu)元素)對目標(biāo)物體集合進(jìn)行變換,以突出所需信息。王宇等提出了一種利用灰度形態(tài)變換原理進(jìn)行檢測的算法,首先利用開一閉形態(tài)濾波器降低輸入圖像的噪聲,然后將二值圖像的邊緣提取算法推廣到灰度圖像中加以應(yīng)用,針對某一特定目標(biāo)進(jìn)行減弱或者加強(qiáng),成功提取了不同河道、公路和地貌的邊緣信息。張曉賢等提出基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像矢量化方法,包括基于4結(jié)構(gòu)元素模板的圖像邊緣檢測算法、基于8結(jié)構(gòu)元素模板的形態(tài)序貫同倫骨架抽取算法和動態(tài)變步長保精度跟蹤矢量化方法。通過實例證明,該方法能夠快速提取精度較高的地形,并且獲得高精度的以弧段為單位的矢量數(shù)據(jù)。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)算法能夠針對性地選擇結(jié)構(gòu)元素和變換方式,對特定目標(biāo)進(jìn)行變換,突出所需信息;而且該運(yùn)算具有并行性,能實現(xiàn)海岸線提取的快速完成。2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)疊代處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是人類神經(jīng)系統(tǒng)一階近似的數(shù)學(xué)模型,被廣泛用于解決各類非線性問題。目前應(yīng)用廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括自適應(yīng)共振神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ART)、雙向連接記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BAM)、自組織圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOM)、多層感知器(MLC)后向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)等。這些算法的區(qū)別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層間拓關(guān)系和學(xué)習(xí)算法的不同。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多采用多層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),給定誤差精度后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過多次疊代訓(xùn)練,直到誤差穩(wěn)定可用于解決實際問題,該算法的優(yōu)點(diǎn)是誤差能進(jìn)行后向反饋并具有快速學(xué)習(xí)功能。Ryan等在1991年把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引用到海岸線的提取上,首先把圖像標(biāo)準(zhǔn)化,最后完成陸地與海洋的分類,把圖像分塊輸入到分類器中進(jìn)行分類,水陸邊界被轉(zhuǎn)化為海岸帶的條帶,然后用包容過濾器和閾值水平來確定海岸線,并用連接算法把散亂的岸線連接起來。楊虎等利用陸地衛(wèi)星TM數(shù)據(jù)、對地觀測衛(wèi)星ERS-1和RADARSAT數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)融合處理和FL神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法,對黃河口沙咀海岸線的侵蝕進(jìn)度和地表覆蓋狀況進(jìn)行動態(tài)分析。朱小鴿采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法,應(yīng)用多時相Landsat衛(wèi)星遙感圖像對我國珠江口、香港和澳門地區(qū)的海岸線在近十幾年的變化進(jìn)行監(jiān)測,并計算出增長的陸地面積。相對于傳統(tǒng)的遙感技術(shù)海岸線提取方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法能夠?qū)D像信息進(jìn)行多級、并行和分布式的加工和處理,因而具有高度的容錯能力和自行發(fā)展的適應(yīng)功能。對于地物類型相對復(fù)雜的海岸,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法能夠在運(yùn)用圖像本身特征的基礎(chǔ)上,利用以往分類過程中積累的經(jīng)驗,在目標(biāo)圖像信息的引導(dǎo)下,自行修改其自身的結(jié)構(gòu)及其識別分類方式,從而獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。2.5小波變換的邊緣解譯小波變換提取圖像邊緣是一種新的水邊線提取算法,其基本原理是:由于遙感圖像中海水圖像灰度值與陸地圖像灰度值不同,把海水和陸地的灰度值轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號后,在海陸交界處數(shù)字信號會有明顯的奇異性(不連續(xù)性),利用小波技術(shù)對這種數(shù)字信號進(jìn)行分析,找出奇異點(diǎn)的位置,并把它們依次連接起來,從而確定海岸線。小波變換融合了圖像的局部特性與多尺度特性,保證了岸線提取的連續(xù)性,在遙感海岸線解譯的精度方面有所提高。郭衍游等利用harr小波變換方法對遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)處理,然后用目視解譯法確定水陸分界線的位置,提取了連云港海岸線的準(zhǔn)確位置,并用GPS對海岸線進(jìn)行了實地觀測,檢驗了該方法的有效性。姚月等利用TM影像,通過Matlab編程實現(xiàn)了基于小波變換的邊緣解譯程序,該方法能夠滿足宏觀范圍內(nèi)的海岸線提取及測量。余連生等采用平移不變離散小波變換算法對圖像進(jìn)行融合,低頻部分選用基于邊緣提取的加權(quán)規(guī)則,高頻部分選用絕對值最大原則,該方法應(yīng)用于潮間帶地形的提取有較好的效果。小波變換多尺度的特點(diǎn)能夠滿足在多個尺度上提取邊緣的需要,得到比較豐富的邊緣信息,在一定程度上提高了遙感圖像岸線解譯的精度。但是當(dāng)沿岸海域有導(dǎo)流堤、排污口等干擾時,檢測結(jié)果受到一定的影響。2.6利用分形學(xué)的方法計算在形態(tài)(功能)和信息等方面具有自相似性的研究對象稱為分形現(xiàn)象。分形理論最早見于Richardson的研究工作,系統(tǒng)提出這一理論的是美國數(shù)學(xué)家Mandelbrot。分形學(xué)能夠?qū)臻g形態(tài)的生成、演化、發(fā)展過程進(jìn)行解釋,為其在地理學(xué)方面的應(yīng)用提供了可能。張燦龍等探討了用TM圖像和分形幾何學(xué)對青海湖岸線長度的算法,采用網(wǎng)格法結(jié)合GIS技術(shù)計算了岸線的分形維數(shù)。葉小敏等也使用網(wǎng)格法計算出了膠州灣海岸線的分形維數(shù),并分析了其形成原因。由于海岸線具有凹凸復(fù)雜的特點(diǎn),其測量結(jié)果具有一定程度的不確定性,這種不確定性影響了不同測量結(jié)果的可比性。在海岸線提取過程中引入分形與分維的概念,能夠定量描述海岸線的分形維數(shù),對于海岸線的描述提供參考。3對水產(chǎn)養(yǎng)殖增殖用地的理論指導(dǎo)海岸侵蝕、海灣淤積和灘涂淤漲是沿海地質(zhì)環(huán)境變化的主要因素之一,利用衛(wèi)星遙感手段來監(jiān)測海岸線的這種變化,對于科學(xué)地指導(dǎo)海岸帶資源的合理開發(fā)利用,尤其是水產(chǎn)養(yǎng)殖增殖用地的動態(tài)變化過程,對于水產(chǎn)養(yǎng)殖增殖規(guī)劃和可持續(xù)發(fā)展具有一定的理論和現(xiàn)實意義。通過衛(wèi)星數(shù)據(jù)解析海岸帶地質(zhì)類型、潮間帶寬度、周圍環(huán)境交通、人文狀況和污染源情況,了解海岸線歷史狀況及發(fā)展趨勢,結(jié)合GIS的地理屬性對近海水產(chǎn)養(yǎng)殖增殖選址、選種、資金投入等進(jìn)行決策、評估,為近海水產(chǎn)養(yǎng)殖增殖服務(wù)。4衛(wèi)星遙感技術(shù)的應(yīng)用