1984～2012年海州湾海岸线时空演变研究

巢子豪, 高一博, 谢宏全, 卢 霞



1984～2012年海州湾海岸线时空演变研究

巢子豪1, 2, 高一博1, 谢宏全1, 2, 卢 霞1, 2

(1. 淮海工学院 测绘工程学院, 江苏 连云港 222005; 2. 海岛(礁)测绘技术国家测绘地理信息局重点实验室, 山东 青岛 266590)

以Landsat影像为数据源, 通过改进归一化水体指数、二值化、潮位校正模型提取海岸线, 使用数字海岸线分析系统(Digital Shoreline Analysis System, DSAS),对1984~2012年海州湾海岸线的时空演变进行了研究。结果表明,1984~2012年间海州湾海岸线整体以4.29 m/a向海洋推进, 其中, 48%的海岸出现侵蚀, 侵蚀速率为22.83 m/a, 侵蚀现象主要出现在大堤修建前的部分粉砂淤泥质海岸。52%的海岸出现淤积, 淤积速率为25.90 m/a, 淤积现象主要出现在人工海岸、河口海岸和受大堤影响的粉砂淤泥质海岸。海岸线时空演变研究有利于科学地规划、开发和管理海洋及其沿岸空间资源, 并保证其环境及经济的可持续发展。

海州湾; 海岸线; 时空演变; DSAS(Digital Shoreline Analysis System)

海州湾海岸线的时空演变特征研究不仅有利于科学地规划、开发和管理海州湾及其沿岸空间资源, 还有助于相关环境政策的制定, 保证其环境及经济的可持续发展。基于遥感技术的海岸线提取和基于GIS的岸线分析为海州湾海岸线的时空演变分析提供了技术方法。国内外专家学者通过多种技术手段与方法对海岸线的提取及演变进行了研究。杨金中等[1]利用1982、1997、1998和2001年浙江东部穿山半岛卫星数据, 结合该地区1987、1998年潮位信息和1: 50000地形图, 提取了该半岛北侧海岸线。丁志磊等[2]采用面向对象的方法, 针对苏北淤泥质海岸地区2006年的T M影像, 建立了包括光谱变换信息和纹理特征信息的规则集, 并对影像进行高精度分类, 进而提取了海岸线。于彩霞等[3]分析指出了实地测量痕迹线法和遥感影像提取法在测量海岸线的缺陷, 并介绍了国外利用航空LiDAR数据提取海岸线的主要方法及其实现过程。栗云召等[4]以多期Landsat 影像为数据源, 对黄河三角洲30a的岸线及面积变化进行了研究。杨伟等[5]以一般高潮线为海岸线, 研究了黄河三角洲河口段1976~2008年海岸线变迁及岸滩淤蚀面积的变化。赖志坤[6]利用海岸线变化的定量分析原理, 估算了古浮澳岸段的海岸线演变速率。刘鹏等[7]采用DSAS和岸线分形分析(FA), 以9期历史地图为数据源, 对1959~2002年黄河三角洲海岸线长度、形态及变化过程进行了定量分析。Mahapatra等[8]通过DSAS分析了印度古吉拉特海岸南部的岸线变化情况。本文通过8期Landsat影像提取海州湾不同时刻的水边线, 建立潮位校正模型, 借助潮位信息提取以国家高程基准面为基准的海岸线, 利用DSAS计算出1984~2012年海州湾海岸线各段的线性回归率, 以评价其时空演变状况。

1 研究区概况与数据源

1.1 研究区概况

海州湾位于江苏省东北部, 面临黄海, 其岸线北起日照市与连云港市赣榆区交界的绣针河口(35°04′50″N, 119°18′03″E), 南至连云港市连云区高公岛(34°42′19″N, 119°29′26″E), 全长约162.62 km。海州湾岸线类型多样, 其中以粉砂淤泥质海岸分布最长, 中部西墅至高公岛以及北部岚山头一带主要为基岩海岸和人工海岸。

1.2 数据源及预处理

本文选用海州湾地区1984~2012年8期Landsat遥感影像作为海岸线提取的数据源, 数据来源于美国地质调查局网站(http: //landsat.usgs.gov/)。Landsat卫星可提供研究时间内的遥感影像, 且访问周期及空间分辨率均符合研究要求。每年2期影像的成像日期间隔约为1个月, 以降低岸线侵蚀淤积或人类活动对岸线提取精度造成的影响。潮位高度数据由拟合连云港海洋环境监测站的日监测数据而得。潮位高度基准面海拔为–2.9 m, 在进行潮位校正时, 应使用海平面的海拔高度, 即潮位高度减去2.9 m。影像及对应潮位的相关信息见表1。

表1 遥感影像及潮位信息

Tab.1 Basic remote sensing data and tide level data

卫星编号列号/行号成像日期(年-月-日)卫星过顶时刻(时: 分: 秒)潮位高度(m)海拔高度(m) Landsat 4120/361984-03-2810: 02: 054.451.55 Landsat 4120/361984-04-1310: 02: 053.640.74 Landsat 5120/361991-07-3010: 00: 161.94–0.96 Landsat 5120/361991-08-3110: 00: 022.940.04 Landsat 7120/362000-05-1110: 28: 284.902.00 Landsat 7120/362000-06-1210: 28: 123.640.74 Landsat 7120/362012-04-2610: 30: 404.531.63 Landsat 7120/362012-05-2810: 30: 004.831.93

研究使用影像均为美国航空航天局(NASA)发布的L1G级别影像, 已经过辐射校正与几何校正。由于Landsat 7 ETM+机载扫描行校正器故障, 导致2003年5月31日之后的图像出现数据条带丢失, 因此本文采用“地理空间数据云”网站(http: //www.gscloud.cn/)中的条带修复模型, 对2012年两期遥感影像进行在线条带修复。同时, 为避免不同影像校正精度的差异, 将其余7期影像配准至2012年5月28日的影像。

2 海岸线提取

2.1 海州湾水边线提取

目前, 提取水边线的方法主要有边缘检测法、阈值分割法、区域生长提取法、数学形态学法、神经网络分类法、主动轮廓模型法等[9]。本文使用改进归一化水体指数法(MNDWI)对遥感影像进行处理。MNDWI[10]是徐涵秋在McFeeters提出的NDWI[11]的基础上改进的结果, 以中红外波段代替了近红外波段, 解决了提取的水体信息中混有非水体信息的问题。经过处理可获得研究区1991年、2000年、2012年的MNDWI影像。由于早期Landsat影像中不存在中红外波段, 因此对于1984年的两期影像, 仍使用NDWI进行图像处理。使用ENVI5.1软件中的波段运算工具, 运算后可得到MNDWI及NDWI影像图。在此基础之上, 通过设定阈值来对其进行二值化处理, 据此分离出水体与陆地。将二值化处理后所得到的栅格图在ArcGIS10.1中进行自动矢量化, 并剔除假边缘, 从而提取出各时期卫星过境时的水边线。

2.2 潮位校正与海岸线提取

目前, 多数学者将海岸线定义为海水大潮时连续多年的平均高潮位与陆地的交界线。张旭凯等[12]在多期瞬时水边线的基础上, 通过拟合潮位信息, 结合平均大潮高潮位以及海岸坡度, 确定岸线位置。虽然, 通过验潮资料和海岸带地形资料可以得出多年大潮平均高潮位时的海陆分界线, 但研究区内大潮高潮线所在位置人类活动对岸线的影响显著, 而高程基准面与陆地的交线主要受到海洋动力的影响, 受人为影响相对较小, 因此选择高程基准面与陆地的交线作为海岸线能够尽可能地规避人类活动的影响。本文将国家高程基准面与陆地的交线作为海岸线, 避免了不同海岸人类活动差异所造成的海岸线提取误差, 定义了新的海岸线标准, 为之后多期的海岸线时空演变研究奠定基础。同时, 文中需借助潮位校正模型和DSAS确定海州湾海岸线的位置。

由于同年两期水边线时刻相距较短, 因此可忽略由自然、人为因素造成的地形变化。图1近似表达了局部海岸地形, 图中1、2、3和1、2、3分别为3条相邻垂线与2条水边线的交点,1、2、3和1、2、3为交点在国家高程基准面上的对应投影,1、2、3分别为3条垂线与国家高程基准面的交点。

以1点为例简要说明求算其坐标的过程。由相似三角形边长之间的关系可知:

设卫星过境时2期影像对应的潮高为1和2, 即111、112, 设11长度为。则式(1)可表示为:

式中1、2及均已知, 即可得到唯一的1坐标。1、2、3均位于国家高程基准面内, 潮高均为0 m, 依次连接1、2、3即可得到本文所定义的海岸线。基岩海岸及人工海岸受潮差影响小, 其水边线差异更多是由像元及解译技术限制而造成的, 因此无需进行校正。海州湾海域各时期海岸线见图2。虽然本文对海岸线的定义, 使得难以通过测绘的方式对海岸线的提取精度进行验证, 但提取的结果表明海岸线的走向及长度均反映了海州湾海岸线的真实情况, 且海岸线的提取基于同一基准, 使用了相同的技术方法, 因此, 可以作为海州湾海岸线时空演变研究的基础数据。

3 海岸线演变分析

3.1 海岸线时空演变评价方法

目前, 海岸线演变的分析方法有动态分割法、基线法、缓冲区覆盖法及面积法等[13], 且常使用结束点率(End Point Rate, EPR)量化时空演变特征。陈晓英等[14]综合使用基线法和面积法, 通过GIS和DSAS定量获取了海州湾岸线变化速率及陆域变迁面积, 进行海岸线时空变化特征分析。线性回归法是公认的统计概念, 常被用于对时空演变特征进行评价[15]。经计算发现, 相较于结束点率, 线性回归率能更好地反映岸线的长期变化。因此, 本文以基线法为基础, 使用DSAS和线性回归法研究海州湾海岸线演变, 即根据已经得到的海岸线数据, 通过线性拟合, 可确定一条基于断面上海岸线点与基线的距离、断面上各岸线时间差的线性回归直线, 线性回归率(Linear Regression Rate, LRR)就是线性回归直线的斜率, 从而量化海岸线的时空变化。

3.2 海岸线演变特征分析

演变特征分析基于由DSAS建立的799个断面进行, 连岛由于地理位置特殊, 单独建立了123个断面。当出现一条断面与同一期海岸线有两个及以上交点的情况时, 为确保海岸线分析的准确度, 将距离基线较远的点拾取为断面上的海岸线点。海州湾基线与垂线图见图3。

由拾取的海岸线点距基线距离及其对应时间拟合可得其线性回归方程, 统计各断面上海岸线点变化的线性回归率。各断面线性回归率见图4。结果表明, 海州湾地区海岸线整体上向海推进, 整体呈淤积状态。其中, “离群值”是由海岸线点拾取规则决定的, 在部分地区, 人工海岸(如港口)会以长条状伸入海中, 与断面相交时会拾取距离基线较远的交点。由于海州湾地区水系发达, 海洋动力丰富, 且海岸线类型多样, 需要针对不同的海岸线类型进行分析。海州湾1984~2012年各段海岸线的变化情况见表2。