浙江省慈溪市海岸线变迁及其植被生态影响研究

李春雷，王 新，徐庆华，宋立松

（浙江省水利河口研究院，浙江 杭州 310020）

1 问题的提出

海岸线是海陆分界线，是指多年大潮高潮位时的海陆界线，在测绘部门也被称为大潮高潮位时海陆分界的痕迹线。海岸线是由各种地质因素相互作用、河流和海洋沉积物淤积、各种气象和海洋条件以及人类社会经济活动造成的［1］。随着区域经济的快速发展导致用地需求猛增，围垦工程开始大量开展。在自然条件和人类活动的共同作用下，使沿岸地理条件发生了巨大变化。这种变化可能对沿海滩涂面积和湿地生态系统衰退具有重要的影响，其变化改变了滩涂资源量及海岸带环境，影响沿海人民的生存与发展［2］。因此，海岸线变化和生态研究对海岸、滩涂的开发利用以及周围生态环境的保护等都具有十分重要的意义。

遥感技术可以及时、准确、高效地获取地物信息，在变化监测方面具有范围广、时效性强等特点，已成为海岸线监测的重要手段。CORONA影像是美国在冷战时期发射的间谍卫星所拍摄的卫星影像，是当时重要的情报资料来源。1995年美国宣布将冷战时期拍摄的间谍卫星影像开放［3］，这些影像填补了1960—1970年代卫星影像的空白，并且其分辨率高、价格便宜的特点得到了很多研究者的认可。CORONA影像对海岸线变迁的应用研究在国内外已经有很多成功的先例，如Bayram等人就曾采用过CORONA影像研究海岸带的变迁［4］。自1995年以来CORONA卫星影像在制图、环境、地质调查等领域发挥了重要作用，为研究全球半个世纪以来的环境变化提供了新的途径。

本文采用了CORONA影像、TM影像、Landsat 8影像等多源数据，将浙江省慈溪市作为研究区域，对近40a来慈溪的海岸线的变化情况进行了研究，为浙江省沿海的海岸线变化趋势以及对生态环境变化影响研究提供了重要的科学依据。

2 数据与方法

2.1 研究区概况

慈溪市地处浙东杭州湾南岸，东南接宁波市镇海、江北区，西南连余姚市，北面临杭州湾。介于北纬30°21′～30°24′和东经121°02′～121°42′，为沪、杭、甬三角地区结合部，属宁波市管辖。根据慈溪市水利志，慈溪市陆域东西长55.00km，南北宽28.00km，最宽处30.00km，总面积1717.60km2。其中海域面积342.35km2，岸线至理论基面的海涂面积433.05km2，陆地面积942.20km2。陆地中平原面积775.40km2，占陆地面积的82.3%；丘陵面积166.80km2，占陆地面积的17.7%，海岸线北凸成弧形，长77.56km。

2.2 研究方法

2.2.1 海岸线提取与分析

本文将采用多时相遥感数据获取不同年份的海岸线空间分布，比较与分析可以很好地反映海岸线的变化情况。但根据海岸线的定义，海岸线位置的确定与潮位有关，对海岸线提取带来了一定的难度。本文以慈溪市为研究区域，其海岸线的变迁主要由人类活动造成，并且通过近年来大规模的围垦，海岸已经筑有多处海塘堤防。这些海塘在遥感影像中具有高反射率，规则的线状结构，在TM的5、4、3波段组合图像中非常明显［5］。因此，直接采用人工解译方法提取海岸线，根据各个时间段的海岸线对比，并结合历史资料，分析海岸线变迁趋势。

2.2.2 植被生态影响分析

植被的生长状况与多个因素有关，在植被遥感中NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）无疑是应用最广泛的，它与植物生物量、叶面积指数以及植被覆盖度都有密切的关系，是反应植被生长状态及植被覆盖度的最佳指标，与植被分布密度呈线性关系。NDVI是归一化植被指数，其定义为近红外波段与可见光红波段数值之差和这2个波段数值之和的比值。公式如下：

式中：DNNIR为近红外波段的像元亮度值；DNR为可见光红波段的像元亮度值。

本文根据提取的各个时间段的海岸线与慈溪市行政边界作为区域范围裁剪慈溪市遥感影像，并对裁剪后的遥感数据进行NDVI计算。在此基础上得到海岸线周围以及扩张区域的植被覆盖状况，对多个时相的NDVI进行比较分析，分析海岸线变迁对植被生态的影响。

2.3 数据来源与处理

本文采用的数据为CORONA影像、Landsat 5的TM影像、Landsat 8影像以及Spot-5影像。其中CORONA影像包括3景1964年12月的影像，都为黑白影像，分辨率为2.75m。由于单景影像都只覆盖了研究区部分范围，所以需要进行影像拼接。TM影像包括1景1984年4月影像和1景2003年8月影像，分辨率都为30.00m。Landsat 8影像为1景2013年8月影像，除了热红外波段分辨率为100.00m和全色波段分辨率为15.00m外，其他分辨率都为30.00m。Spot-5影像包括4个分辨率为10.00m的多光谱波段和1个分辨率为2.50m的全色波段。其中将多光谱波段和全色波段经过影像融合处理，最终可获得分辨率2.50m的多波段影像数据。

CORONA数据虽然分辨率高，但缺点也很明显。首先由于其采用的是全景摄影系统，本身就会产生全景变形［6］，并且当时没有GPS全球定位系统，影像数据缺少空间坐标参数。其次卫星数据为胶片格式，目前是通过电子扫描获得的数码影像，导致了二次形变。因此CORONA影像有很大的几何形变误差，常规的三角测量和几何校正都比较困难。美国普林斯顿大学的Ramon等人曾利用多项式模型借助ETM第8波段的15.00m分辨率的影像选取控制点对CORONA影像进行过校正，然而CORONA影像的分辨率远高于ETM的分辨率，这样带来了很大的误差。

本文根据Ramon等人的研究基础上，选取Spot-5影像为基准对CORONA影像进行几何校正。本次Spot-5影像使用的是CGCS2000坐标系，分辨率为2.50m。与CORONA影像的分辨率比较接近，校正时可以对地物进行更为精确的比较，可以很大程度上减少误差。海岸线处在海洋和陆地的交接处，在海洋部分较难得到理想的地面控制点，为了确保海岸线周围的校正，应尽量选择沿海的建筑物、海岛的边缘、海塘堤防等地物作为控制点。经过几何校正后，对CORONA影像进行拼接完成基础数据的处理。在提取海岸线时，TM影像与Landsat 8影像需要进行波段组合。TM影像采用5、4、3波段组合，Landsat 8影像采用6、5、4的波段组合，最终提取海岸线并裁剪出研究区域。

3 海岸线变迁分析

采用上文所述的海岸线提取方案，最终获得1964年、1984年、2003年和2013年4个时期的海岸线 （见图1、2）：

从图1和图2中可以看出，整体上慈溪市海岸线都是往东北方向大幅扩张，海岸线变迁趋势非常明显，可以分为2类进行对比：在变化距离方面，1964—2013年最长扩张了8350.00m，最短扩张了2112.00m。在变化面积方面，1964—1984年扩张了47.30km2，从1985年至2003年扩张了120.86km2，2004—2013年扩张了154.30km2。

图1 Landsat 8影像与各时期海岸线叠加图

图2 CORONA影像与各时期海岸线叠加图

如图2所示，本文将慈溪市海岸线扩张分为4个方向进行统计，图中标注了A、B、C、D四个方向。在4个方向上扩张情况统计见表1。

表1 4个方向海岸线扩张长度统计表

表1可得，A、B段海岸线扩张幅度要比C、D段大，是由于不同岸段自然环境与人为活动不同，其岸线变化速度与特点也不相同。其中1984年后海岸线的扩张速度比1984年前的扩张速度明显加快。这是由于慈溪市开始大规模围垦是由20世纪80年代后开始的，并且2004—2013年其扩张速度依然不减，预示未来还将进一步增加海岸线东扩的趋势。

4 植被生态影响分析

根据前文所述的植被影响分析方案，获得1984年、2003年和2013年3个时期的 （图3～5）。

图3 1984年NDVI图

图4 2003年NDVI图

图5 2013年NDVI图

从图3、4、5对比可以看出：

（1）在慈溪市中心地区NDVI整体呈下降趋势，植被覆盖逐渐减少。究其原因，可能是随着现代化建设，土地的稀缺导致城区对于土地的利用更加集中，建设用地所占比重大，致使植被覆盖减少；

（2）在海岸线扩张新增的区域NDVI开始有增加其后减少。是由于围垦的工程量大，时间跨度久，围垦过程中有一段很长的建设空窗期。在这段时间内随着海水外排，土壤改善，植被开始较好地生长。但是随着围垦区土地的日渐稳定和成熟，新增的土地需要投入新一轮的建设，植被覆盖又开始减少，直至一个稳定状态；

（3）截取海岸线周围的情况与内陆情况进行对比，各个时期海岸线周围NDVI比内陆要低一些，是由于围垦区内海水和土壤共存，环境是逐步改善的，而周围土地比较成熟和稳定，相对植被覆盖也会比较好。

5 结 语

通过较高分辨率影像，利用遥感技术可以较好地反应海岸线的变迁情况。慈溪市海岸线的变化速率在不同时期不同岸段的差异较大，主要是受人类活动的影响，特别是受20世纪80年代之后的围垦影响。并且随着时间的推移，海岸线向外扩张的趋势依然很明显。从海岸线周围的植被覆盖状况可以看出，海岸线变迁对植被生态的影响还是比较大的。随着围垦区内土壤的改善，满足了植被生长所需的条件，也变相增加了适合植被生存的土地。但随着围垦区的建设，植被覆盖会相应的减少，所以需要对围垦区有更好的规划利用，才能实现人类生活与生态环境的共赢。

本文只对海岸线周围的植被覆盖进行了分析，对于生态影响研究只是冰山一角，主观性较强。下一步工作需要对生态综合评估方法进行研究，从而进一步探索海岸线变迁对周围生态的影响。

［1］姜义，李建芬，康慧，等.渤海湾西岸近百年来海岸线变迁遥感分析 ［J］.国土资源遥感，2003，58（4）：54-58.

［2］蔡则健，吴曙亮.江苏海岸线演变趋势遥感分析 ［J］.国土资源遥感，2002（3）：19-23.

［3］闫业超，张树文，岳书平.基于Corona和Spot影像的近40年黑土典型区侵蚀沟动态变化 ［J］.资源科学，2006，28（6）：154-160.

［4］Bayram b，Bayraktar H， Helvacl C.Coastline change detection using corona.spot and irs 1dimages ［EB／OL］.2006.http：／／www.isprs.org／istanbul2004／comm7／papers／85.

［5］宋立松，王新，向卫华，等.杭州湾滩涂资源遥感动态监测分析 ［J］.浙江水利科技，2007（1）：11-17.

［6］徐涵秋.水土流失区生态变化的遥感评估 ［J］.农业工程学报，2013，29（7）：91-97.

［7］陈宁华，汪新，杨树锋.基于CORONA影像的浅层地层信息定量提取 ［J］.浙江大学学报，2007，41（4）：662-667.