遙感技術(shù)在南海海洋線上的應(yīng)用

遙感技術(shù)在南海海洋線上的應(yīng)用

1海岸位置和性質(zhì)的動態(tài)變化測量技術(shù)海岸是多年平均潮汐高潮形成的大海和陸地邊界的痕跡。這是劃分海洋和陸地行政管理區(qū)域的基本參考。確定沿海地區(qū)的水和土地邊界，也是確定海洋和陸地高度基準(zhǔn)的邊界。由于海岸帶受海水動力作用(包括潮汐潮流等)、地球構(gòu)造、地貌演變、地質(zhì)氣象災(zāi)害、氣候變暖導(dǎo)致的海平面上升等自然條件的變化及人類圍墾、填海造地、海洋工程等人類活動的影響,海岸線將發(fā)生向海淤進(jìn)、向陸蝕退等空間位置的變遷以及海岸類型、走向和長度的變化。快速準(zhǔn)確測定海岸線位置和性質(zhì)的動態(tài)變化是人們研究海陸相互作用、沿海圍墾、港口開發(fā)、城鎮(zhèn)擴(kuò)建等必須進(jìn)行的一項(xiàng)技術(shù)活動,是規(guī)避海域管理沖突的信息基礎(chǔ),也是地形圖測繪、海道測量、海岸帶調(diào)查等的重要內(nèi)容。傳統(tǒng)海岸線測繪采用現(xiàn)場探測方式,目前較常用的方法是攝影測量技術(shù),此外GPS技術(shù)也被用于大比例尺岸線測繪,陸上車載測繪技術(shù)配合GPS可機(jī)動快速進(jìn)行海岸線測繪工作,但這些方法耗時費(fèi)力、效率低、工作周期長,難以快速反映海岸線的動態(tài)變化。遙感以其全天候、大范圍、同步觀測獲取不同尺度時空信息等特點(diǎn),不受地表、海況、天氣、地理環(huán)境等條件限制,在海岸帶資源調(diào)查、動態(tài)監(jiān)測、環(huán)境保護(hù)等方面表現(xiàn)出較大的優(yōu)勢,為檢測海岸線的動態(tài)變化提供一種方便和重要的方法。目前基于遙感影像的岸線提取技術(shù)已有多人進(jìn)行了研究,并提出許多提取算法,各有其優(yōu)缺點(diǎn)。但由于遙感攝取的影像(數(shù)據(jù))一般為瞬時水涯線(即水邊線),并非海岸線(大潮高潮線的影像),因此必須將水邊線通過潮位信息校正至大潮高潮面的水陸分界線才是真正的海岸線。本文介紹了傳統(tǒng)的海岸線探測方法,以及近年來利用多時相遙感影像提取水邊線的各種方法,探討了基于潮位校正遙感影像提取海岸線技術(shù),期望對海岸線自動提取技術(shù)的深入研究有所借鑒和幫助。2海岸特征點(diǎn)的采集傳統(tǒng)的海岸線探測手段通常采用實(shí)地測量法和攝影測量方法。實(shí)地測量法一般采用光學(xué)測量儀器(經(jīng)緯儀、全站儀等)在高潮潮位線附近每隔一定距離采集海岸線特征點(diǎn),標(biāo)劃在數(shù)字地形圖上并連接成線得到海岸線。GPS定位測量的全天候、高精度、動態(tài)、實(shí)時等特點(diǎn),使得海岸線特征點(diǎn)的采集工作變得快捷方便,但仍需人工攜帶GPS移動站到現(xiàn)場定位。周立等分析了海岸線測量的特點(diǎn),提出了集成GMS無線電數(shù)據(jù)鏈,利用摩托車攜帶DGPS進(jìn)行海岸線快速實(shí)時動態(tài)測量新方法和技術(shù)體系。攝影測量方法是利用攝影像片人工調(diào)繪海岸線,與實(shí)地測量法一樣需要在野外采集海岸線特征點(diǎn),而且要求影像清晰、細(xì)節(jié)突出,對影像缺乏明顯高潮潮位線特征時,判讀往往難以進(jìn)行?，F(xiàn)場探測海岸線雖然詳實(shí)準(zhǔn)確,但必須做大量的野外工作,不易于大面積探測和應(yīng)用推廣。3衛(wèi)星影像法提取法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(也稱水邊線),受潮汐等因素的影響,岸線在不斷變化。航空攝影或衛(wèi)星過境時水邊線正好位于平均大潮高潮線的影像難以獲取,大部分海岸線自動提取算法研究的都是如何利用數(shù)字圖像處理技術(shù)提取瞬時水邊線,因此所提取的水邊線不能直接作為海岸線。但是,作為海岸線自動提取的必要步驟,水邊線提取算法的研究還是必不可少的。目前用于海岸線提取的數(shù)據(jù)源主要有LandSat、SPOT和SAR影像,部分航空影像和QuickBird、IKONOS等高分辨率的衛(wèi)星影像也開始用于海岸線提取。受海岸線海陸邊界特征的影響,提取海岸線特征實(shí)質(zhì)上是一個圖像分割的過程,方法較多,除目視解譯和多光譜分類外,目前國內(nèi)外學(xué)者利用閾值分割法(又稱密度分割法)、邊緣檢測法(常用的檢測算子有Laplace-Gauss,Roberts,Prewitt,Soble和Canny等)、主動輪廓模型法、區(qū)域生長提取法、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類等方法對水邊線自動提取進(jìn)行了有益的探索,取得了多項(xiàng)研究成果。在遙感圖像水邊線信息提取的發(fā)展過程中,除上述方法外,還有很多方法,如面向?qū)ο蟮姆椒?它是將影像對象作為影像分析的基本單元,以自然對象為出發(fā)點(diǎn),根據(jù)對象的幾何特征、光譜特征以及影像對象間的語義關(guān)系將圖像分割成為一個個在光譜、紋理和空間組合關(guān)系等特征單元。由于引入了影像對象間的語義關(guān)系,因此可以利用專家知識來指導(dǎo)影像分析。馬爾科夫場模型法將影像空間中地物的分布看作是一個離散隨機(jī)過程,它利用單個像素及其最近鄰域的局部交互來獲得復(fù)雜的全局行為。在水邊線檢測時,它首先利用第一個馬爾科夫場以低分辨率將圖像分為海、陸、低海浪地帶、海灘等幾類,得到水邊線的粗邊界,然后再用第二個馬爾科夫場以高分辨率對邊界進(jìn)行精確定位,得到準(zhǔn)確的邊界。4海岸提取4.1海岸位置的確定當(dāng)遙感影像比例尺較小,空間分辨率較低時,在海岸是陡峭的巖石岸等類型的海岸地段,干出灘垂直海岸線的寬度低于影像的空間分辨率時,海岸線的位置可以用水邊線的位置替代,此時海岸線的提取即是水邊線的提取。當(dāng)干出灘的寬度大于影像分辨率時,干出灘與陸地在影像上有明顯的差別,可以利用遙感影像結(jié)合潮位校正方法提取海岸線。通常泥沙質(zhì)岸的地形一般起伏小,坡度較緩,很小的潮差就會導(dǎo)致水邊線相差甚遠(yuǎn)。因此,利用遙感影像提取海岸線時,必須考慮潮位的影響,對水邊線進(jìn)行潮位校正。潮位校正一般根據(jù)成像時刻的潮位高度、平均大潮高潮位的潮水高度以及海岸坡度等信息,計(jì)算出水邊線至高潮線的水平距離,從而確定海岸線的位置。其原理見圖1。首先提取兩幅航空攝影像片(或兩景衛(wèi)星圖像)的水邊線,分別設(shè)為C1,C2,量出圖像上兩水邊線的距離,設(shè)為ΔL,同時確定兩幅圖像中攝影時刻的潮位高度,分別設(shè)為h1,h2(假設(shè)h2>h1),則有:岸灘的坡度為:θ=arctan[(h2?h1)/ΔL](1)θ=arctan[(h2-h1)/ΔL](1)然后確定平均大潮高潮位的潮水高度H(根據(jù)多年潮位觀測資料得到),計(jì)算出對水邊線(以C2為例)至海岸線的距離(校正距離)為:L=(H?h2)/tanθ(2)L=(Η-h2)/tanθ(2)最后沿海岸線的走向提取多幅遙感影像不同時刻的水邊線,利用地形坡度距離校正的方法可獲取大范圍的海岸線。對不同影像不同潮汐資料提取不同地區(qū)的海岸線應(yīng)充分考慮海岸線之間的拼接。文獻(xiàn)使用三個年代階段的TM圖像對黃河三角洲地區(qū)海岸線的變化進(jìn)行動態(tài)分析,并考慮了季節(jié)和衛(wèi)星過頂時潮位的影響,根據(jù)圖像中水邊線的位置和潮位高度計(jì)算出海岸的坡度,再根據(jù)平均大潮高潮的潮位對某一潮位時圖像的水邊線進(jìn)行校正得出海岸線位置,進(jìn)一步提高了結(jié)果的精確度。文獻(xiàn)利用已有的潮位數(shù)據(jù)進(jìn)行線性擬合,得出潮位與時間的線性關(guān)系方程,從而精確計(jì)算出衛(wèi)星過境瞬間的潮位高度。根據(jù)上述海岸線位置校正的原理,將提取得到的水邊線向陸地方向移動距離L即得到真正意義上的海岸線位置。通過潮位校正提取海岸線需有詳盡的潮位觀測資料,是基于地形起伏可以忽略不計(jì)的假設(shè);因此,不適用于地形起伏較大的海域。瞬時水邊線潮高的精確度及影像的空間分辨率對提取結(jié)果也有較大影響。4.2海岸自動提取技術(shù)潮間帶通常指平均大潮高潮面(海岸線)和理論最低潮面(海圖理論深度基準(zhǔn)面)之間的潮侵地帶,也稱干出灘和潮灘,是地形測量的困難地區(qū)?；诔遍g帶DEM和潮汐模型提取海岸線的基本思路是,首先假定攝影時刻在一定范圍內(nèi),水邊線不受潮位影響,水邊線的位置可以認(rèn)為是干出灘上高程一致點(diǎn)連接而成的等高線(也稱等水位線)。在上述假設(shè)條件下,利用多時相的遙感影像提取的水邊線信息,結(jié)合潮汐模型(或驗(yàn)潮數(shù)據(jù))推斷出水邊線的高程值,一系列不同潮位條件下獲得的遙感水邊線即可形成一系列已知高程信息的等高線,利用這些等高線和海圖的零米線通過空間插值進(jìn)而得到潮間帶DEM,最后根據(jù)潮汐模型計(jì)算當(dāng)?shù)仄骄蟪备叱泵?海岸線定義所處潮位)的高程,以此為高程參考面與DEM橫切(可用等值線自動跟蹤方法)得到海岸線。當(dāng)然可借助潮間帶實(shí)測的高程斷面獲得水邊線高程來驗(yàn)證潮汐模型的準(zhǔn)確性。海岸線提取流程見圖2。水邊線的提取方法可參見上述的各種方法。而潮汐模型是海岸帶高程和水深數(shù)據(jù)(垂直基準(zhǔn))的樞紐。潮汐預(yù)報(bào)是以平衡潮理論為基礎(chǔ),借助實(shí)際潮位觀測資料,采用調(diào)和分析方法推算任意時刻的潮汐變化。潮汐表預(yù)報(bào)潮位只是整點(diǎn)潮位,而影像獲取的瞬時時刻一般不是整點(diǎn)時間,且每一景掃描成像過程僅歷時十幾秒,僅依靠整點(diǎn)潮汐觀測資料,會影響影像瞬時對潮位的推算及對潮情的準(zhǔn)確判斷。若要精確獲取該時刻的潮位數(shù)據(jù),一種方法是已知預(yù)報(bào)時采用潮汐調(diào)和常數(shù),內(nèi)插任意時刻的潮位數(shù)據(jù);另一種方法是通過整點(diǎn)的潮位觀測數(shù)據(jù)建立多項(xiàng)式,采用插值(或擬合)方法獲取任意時刻的潮位。文獻(xiàn)采用“blending”同化法,同化多年T/P衛(wèi)星測高數(shù)據(jù)反演潮汐參數(shù)與沿岸驗(yàn)潮站結(jié)果,建立中國鄰近海域高分辨率潮汐模型,可給出中國海域任意時刻水邊線的潮位,結(jié)合垂直基準(zhǔn)轉(zhuǎn)化模型可得到高程值,對海岸線的自動提取奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。文獻(xiàn)依據(jù)長江口1999～2004年多時相遙感影像光譜特征,對不同潮情影像采用不同波段提取水邊線,根據(jù)實(shí)測高程剖面作為控制剖面獲得水邊線的高程,并對具有高程信息的水邊線采用不規(guī)則三角網(wǎng)方法構(gòu)建DEM,克服了潮汐資料缺乏的缺點(diǎn),提高了遙感影像提取水邊線對高程反演的精度。文獻(xiàn)討論了多時相衛(wèi)星影像提取潮灘水邊線以此構(gòu)建潮灘DEM的方法,采用GIS技術(shù)和驗(yàn)潮站潮位觀測推算技術(shù)對提取的水邊線賦予高程值,構(gòu)建DEM與實(shí)測資料比對,構(gòu)建的DEM高程精度相對誤差小于0.5m區(qū)域占總面積的70%,作為實(shí)測資料欠缺的補(bǔ)充。5大數(shù)據(jù)實(shí)時監(jiān)測海岸線位置的確定是海岸帶和海島礁測繪的重要內(nèi)容,快速而準(zhǔn)確地測量海岸線的動態(tài)變化對于海岸帶的科學(xué)管理和持續(xù)利用具有十分重要的意義。相對于常規(guī)測量方法,遙感技術(shù)可以大面積、實(shí)時監(jiān)測海岸線的動態(tài)變化。遙感提取海岸線并分析其動態(tài)變化的研究近年來取得了很多有意義的成果,但還存在以下問題。(1)dem測繪影像目前我國海岸帶地區(qū)的遙感影像比較缺乏,尤其是高分辨率遙感影像,潮間帶DEM測繪困難。低空間分辨率影像海岸線模糊,難以準(zhǔn)確定位,低光譜分辨率影像目標(biāo)與背景對比度不明顯。(2)水邊線潮位校正海岸線應(yīng)為平均大潮高潮線,而有些研究卻直接采用成像時刻的水邊線作為海岸線,應(yīng)在提取水邊線的基礎(chǔ)上進(jìn)行潮位校正,提取出真正意義上的海岸線。(3)海岸帶垂直基準(zhǔn)轉(zhuǎn)化模型潮間帶DEM的獲取涉及1985國家高程基準(zhǔn)和海圖深度基準(zhǔn)(理論最低潮面),而海岸線提取要依據(jù)DEM和潮汐數(shù)據(jù),因此需建立海岸帶垂直基準(zhǔn)轉(zhuǎn)化模型,實(shí)現(xiàn)陸海部地理信息的融合處理和統(tǒng)一表述。(4)海岸帶地區(qū)難以實(shí)現(xiàn)檢測結(jié)果海岸線檢測涉及的地理空間尺度一般較大,并且部分海岸帶地區(qū)現(xiàn)場測繪困難,使得檢測結(jié)果缺乏必要的精度驗(yàn)證。絕大多數(shù)結(jié)果是同原圖像進(jìn)行疊加比較,并不能代表現(xiàn)場情況。(5)遙感提取方法的選擇原則主要是利用不同方法和數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,對于遙感數(shù)據(jù)的應(yīng)用,人不同海岸地貌的海岸線在影像上的解譯標(biāo)志與提取方法都有其特點(diǎn)或?qū)τ谔囟ǖ倪b感數(shù)據(jù),或?qū)τ诤０毒€提取的某一階段,或?qū)τ谀骋惶囟ǖ陌毒€類型,因此在弄清各自特點(diǎn)的基礎(chǔ)上選擇最優(yōu)的提取方法,然后充分挖掘各種方法和各種遙感數(shù)據(jù)的優(yōu)勢,將其進(jìn)行融合,取長補(bǔ)短,實(shí)現(xiàn)不同方法和不同數(shù)據(jù)源的互補(bǔ)。(6)結(jié)合視野解譯提高提取精度目前的研究集中在采用邊緣檢測算法進(jìn)行自動提取,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,在自動提取的基礎(chǔ)上結(jié)合目視解譯可提高提取精度。(7)工程的努力在是地域