天津市滨海新区滩涂开发利用特征的遥感分析

李霄宇，程亮，沙红良，肖立敏，孙林云

（1.河北工程大学 水利水电学院，河北 邯郸 056021；2.南京水利科学研究院 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏 南京 210029；3.长江水利委员会水文局长江下游水文水资源勘测局，江苏 南京 210011）

沿海滩涂原为我国沿海渔民对淤泥质潮间带的俗称，广义上还包括潮上带和潮下带可供开发利用的部分（彭建等，2000）。滩涂不仅是重要的后备土地资源，也是重要的湿地资源（陆永军等，2011）。21 世纪初期以来，在工业化快速推进和土地紧缩的形势下，我国掀起了以城市化、工业化及港口建设为主要特征的新一轮大规模滩涂开发热潮。滩涂资源的大规模开发利用缓解了沿海地区土地资源压力，但也造成了沿海生态、资源、环境和灾害等诸多问题（陆永军 等，2011；乔吉果等，2018）。分析掌握滩涂开发利用特征，对于海域空间资源综合管理、滩涂资源开发利用及其对生态环境和水资源利用影响评估具有重要意义（李京梅等，2012；徐彩瑶等，2018；李飞等，2019）。

滩涂开发利用增加了土地资源，改变了岸线。通过土地利用和岸线的变化，可以分析揭示滩涂的开发利用进程与特征。遥感具有空间宏观性、时间周期性与空间连续性等特点，被广泛用于沿海城市土地利用变化分析和海岸线识别。杨小艳等（2019）基于Landsat 8 影像构建了面向对象的土地利用分类方法并应用在连云港市，结果表明该方法精度较高。王丰等（2014）基于Landsant TM/ETM+影像识别了天津市滨海新区土地利用，进而分析了经济、人口等驱动因素对土地利用变化的影响。王琎等（2016）利用Landsat TM/ETM+与SPOT 影像，监测珠江口湾区海岸线和海岸带土地利用的时空变化，分析两者的关系并探究了区域海岸线变迁的主要原因。康波等（2017） 利用Landsat 遥感影像，分析了近30 年长岛南五岛海岸线的时空变化特征。利用遥感影像提取岸线的方法总体上可分为人工目视解译和计算机自动解译两类（梁立等，2018）。目视解译主要依据不同类型海岸的遥感解译标志来进行（马小峰等，2007；汪翡翠等，2019），具有精度高、海岸线连续等优点，但耗时耗力（马小峰等，2007）；自动解译因其效率高、可复用性强等优点，已成为研究热点。常见的自动解译方法有阈值分割法、边缘检测法、面向对象提取法、基于活动轮廓模型法及区域生长法等（梁立等，2018）。其中阈值分割法利用水体指数增强遥感影像的水体信息，通过设定合适阈值区分海水与陆地，提取海水边界得到海岸线。该方法操作较为简便，但水体指数构建是难点。McFeeters（1996） 利用近红外波段和绿波段对水体信息具有较强吸收和反射性的差异，提出了归一化差异水体指数NDWI。徐涵秋（2005）利用中红外波段替换近红外波段，提出了改进水体指数MNDWI，应用结果表明，与NDWI相比MNDWI 能明显增强水体与建筑物反差，降低土壤与建筑物噪音，更适于提取城镇范围内的水体。Wang 等（2019）基于Landsat 遥感影像数据，采用MNDWI 提取了1975—2015 年共5 个时期中国海岸线长度和海岸带面积的时空变化信息。李宗梅等（2017）基于Landsat TM/ETM+影像数据，采用目视解译与自动解译方式提取了福建省2002 年、2006 年和2010 年的海岸线，叠加分析海岸线变化特征和程度。孙孟昊等（2019）基于Landsat 数据利用MNDWI 提取水边线，分析了潮汐规律对海岸水边线信息提取的影响，结合海岸高程数据提出了潮位校正方法。魏帆等（2019）运用3S 技术，采用MNDWI 提取瞬时水边线，利用分形维数法、土地利用矩阵和回归分析等方法，研究了近40 年围填海活动下环渤海海岸线的动态演变特征。总结来看，现有研究中同时从岸线与土地利用变化两个方面对滩涂开发利用特征进行遥感分析的较少，而且这两个方面均存在亟待完善的问题。首先，直接由遥感影像得出的岸线，实际上是卫星过顶时刻拍摄的海陆分界线，不是我国海域使用管理中常用的由“平均大潮高潮时水陆分界的痕迹线”所定义的海岸线（梁立等，2018；马小峰 等，2007）。受潮位、海水悬浮泥沙、季节等影响（马小峰等，2007），这一分界线无法科学准确地反映滩涂开发利用特征与进程。其次，滩涂围垦、填海造陆等滩涂开发利用活动，增加了土地资源，形成了滩涂开发利用区。但现在通过这个区域的土地利用变化来反映滩涂开发利用特征的研究较少。

海岸线由人工岸线与自然岸线组成。其中人工岸线由挡潮防浪的海堤、码头港口建设、滩涂围垦等组成（汪翡翠等，2019）。滩涂开发利用或改变已有的人工岸线，或使部分自然岸线变成了人工岸线。在遥感影像中，人工岸线形状规则、边线平直、多呈亮白色或灰白色，与自然岸线区别明显，易于识别（马小峰等，2007；汪翡翠等，2019）；而且人工岸线的高程一般高于潮位，识别结果不受潮位影响，自然岸线则受潮位影响。因此，对人工岸线进行识别分析，可以消除潮位影响，能科学准确地揭示滩涂开发利用进程与特征。而且通过人工岸线还能计算围填海面积，定位滩涂开发利用区域，为通过该区域土地利用变化进一步分析滩涂开发利用特征奠定基础。为此，本文从人工岸线和滩涂开发利用区土地利用的遥感识别与变化分析两个方面，提出滩涂开发利用进程与特征的遥感分析方法，并以天津市滨海新区为研究对象开展实例研究，对该方法进行展示和检验，揭示天津市滨海新区滩涂的开发利用特征。

1 资料来源和研究方法

1.1 数据来源

天津市滨海新区位于渤海之滨，是北方首个自由贸易试验区和全国综合配套改革试验区。行政区划面积2 270 km2，2019 年常住人口299 万。从全国地理信息资源目录服务系统的1 颐100 万全国基础地理数据库（https：//www.webmap.cn/commres.do?method=result100W）中下载了滨海新区矢量地图数据。该数据有多个版本，本研究使用的是最新的2019 版，整体现势性为2017 年。研究表明滨海新区滩涂开发利用从2002 年左右起开始加速（乔吉果等，2018），因此，本文以2002 年作为起始年份。从地理空间数据云网站（http：//www.gscloud.cn/） 获取了覆盖滨海新区的2002 年7 月10 日、2006 年5 月2 日、2010 年7 月8 日、2014年8 月20 日和2018 年5 月3 日5 个年份的Landsat TM、ETM+、OLI 遥感影像。利用ENVI 软件对影像进行辐射定标、大气校正等预处理，并对2010 年和2014 年遥感影像进行去条带处理。

1.2 研究方法

1.2.1 人工岸线识别

为了保证精度，并得出适宜的人工岸线识别方法，分别采用目视解译和自动提取来识别人工岸线。目视解译的主要依据是前述提到的人工岸线在遥感影像上的特征。自动提取通过阈值分割法，采用改进的归一化差值水体指数（MNDWI） （徐涵秋，2005）：

式中：IMNDWI为MNDWI 的数值，籽green和 籽mir分别为绿光波段与中红外波段反射率，在Landsat TM 和ETM+影像中分别对应于第2 和第5 波段，在OLI影像中分别对应于第3 和第6 波段（徐涵秋，2005）。区分海水与陆地的阈值可通过反映IMNDWI的直方图来确定。为了验证这两种方法的差异与精度，本文补充收集了2017 年遥感影像，并将它们识别出的岸线结果与2017 年行政区划中岸线进行对比分析。

目视解译时，对于未开发利用或部分开发利用的滩涂区域，将距离海水最近的海堤、围海养殖岸线、道路等作为人工岸线。防波堤以防御波浪入侵为目的，不属于滩涂开发利用，本文未将其作为人工岸线。在识别出不同年份人工岸线位置后，将前后两年的人工岸线围成的区域称为围填区域，把其面积作为围填海面积。

1.2.2 土地利用分类识别

随着人工岸线向海域推进，由滨海新区行政区划陆地边界和人工岸线围成的空间范围不断扩大。为了便于分析，本文以2002 年的人工岸线作为边界，将这一范围划分为陆地区和滩涂开发利用区两个部分，分别进行土地利用识别。已有陆地区是由行政区划陆地边界和2002 年人工岸线围成的区域，2002 年以后范围保持不变；而滩涂开发利用区则是2002 年与2006—2018 年的人工岸线围成的区域，随滩涂开发利用而变。

土地利用分类识别前，需要确定土地利用类型分类体系。参考《土地利用现状分类》 （GB/T 21010—2017） 和相关文献（杨小艳 等，2019），并结合实际情况，将已有陆地区的土地利用类型分为耕地、建设用地、林地与草地、水域和未利用地共5 类，滩涂开发利用区分为建设用地、草地、水域和未利用地共4 类。利用ENVI 软件支持向量机方法进行自动分类，以相应时期的Google Earth 影像目视对照作为参考，采用总体分类精度和Kappa系数，对分类结果进行精度评价。将分类结果作为原始栅格数据导入GIS 软件，去除遥感影像错误分类的背景，绘制不同年份的土地利用图，并统计不同土地利用类型的面积。

2 结果与讨论

2.1 人工岸线

对2017 年人工岸线进行目视解译和自动提取，并以行政区划的岸线为标准，分析比较两种方法的差异和精度。阈值分割法的步骤一般为图像预处理、波段运算水体指数、去除图像异常值、选择合适阈值分离水体与陆地，其中确定水陆分离的阈值是关键。理想情况下，水体指数大于0 时为水体，但实际上需要根据不同遥感影像的具体场景对阈值进行调整，图1 给出了2017 年遥感影像计算出的IMNDWI分布情况。通过直方图可初步判断在断点-0.06 和0.4 附近像元个数发生了较大变化，经过多次尝试并人工剔除分离效果较差的结果，确定当IMNDWI小于0 时像元代表陆地，大于0.5 时像元代表海水，在0～0.5 之间时，则可能为滩涂。因此，分别选取了0 和0.5 作为阈值。目视解译与两种阈值分割出的人工岸线及行政区划岸线对比结果见图2。

图1 2017 年MNDWI 频率直方图

由图2 可知，在滩涂围填、以人工岸线为主的区域，目视解译与0.5 和0 阈值分割出的岸线基本重合。在有滩涂、以自然岸线为主的区域，阈值为0.5 的岸线更靠近海域，形状蜿蜒曲折，是滩涂与海域的分界线，并非人工岸线，且与另外两条岸线的位置和形状差别很大。而阈值取0 时，由于将滩涂视为海域，识别出的岸线实际上是滩涂与陆地分界线，更靠近陆地，因而与目视解译的人工岸线更贴近，岸线的位置与形状也相差较小。从岸线长度看，阈值为0.5 和0 分割出的岸线及目视解译岸线长度分别为318.40 km、332.86 km 和314.25 km。三条岸线虽然位置和形状相差较大，但由于这些差异长度相互抵消，导致总长度相差不大，说明不能仅通过岸线长度来判断方法优劣。与行政区划靠海侧、长度为292.30 km 的岸线相比，阈值为0 与目视解译岸线的相对误差分别为8.9%和7.5%，误差不大。造成误差的主要原因是行政区划将中心渔港、天津港东疆港区和南港工业区尚未完全闭合的堤岸当成了人工岸线，从影像上看这部分区域目前尚未围填，而且阈值分割与目视解译出的岸线曲折度较大，因而长度更长。但这一结果与现有研究比较接近，汪翡翠等（2019）由2019 年Landsat OLI影像目视解译出的人工岸线长度为366.93 km，Wang 等（2019）由MNDWI 识别出的2015 年岸线长度为307.80 km。

图2 2017 年岸线识别结果对比

滨海新区2017 年岸线识别结果对比表明，当滩涂未被全部围填时，阈值分割法识别出的岸线由自然岸线与人工岸线组成，不完全是人工岸线；当采用较低阈值，把滩涂视为海域，识别出岸线是滩涂与陆地分界线，更贴近人工岸线。滨海新区由于滩涂开发利用强度大，以人工岸线为主，人工岸线和陆地与滩涂分界线基本重合，因而由较低阈值分割出的岸线与目视解译相差不大。但当人工岸线真实位置离陆地与滩涂分界线较远，由较低阈值分割出的岸线与人工岸线必然相差很大。此外，现有研究表明，阈值分割法结果易受潮位影响，特别是在滨海新区这种淤泥质海岸。为此，对2018 年岸线也进行了识别，阈值同样通过MNDWI 样本点值频率直方图来确定，分别取-0.05 和0.55，岸线识别结果如图3 所示。对比图2 和图3 发现，2018 年影像中滩涂裸露范围更大，0.55 阈值分割出的自然岸线与行政区划距离更远，明显向海域移动，说明2018 年影像的潮位更低；在滩涂区域，-0.05 阈值岸线与目视解译人工岸线位置、形状的差别明显大于2017 年，这印证了现有研究结论，阈值分割法识别结果受潮位影响。

图3 2018 年岸线识别结果对比

综合2017 年和2018 年人工岸线识别结果来看，目视解译法由于能综合利用遥感影像、海图、实地调研中与岸线相关信息，结果精度更高，但也较耗时耗力；而阈值分割法得出人工岸线是初步结果，还需要利用岸线相关信息，通过目视解译，对不合理之处进行调整，特别是滩涂尚未围填的区域。因此，推荐采用阈值分割与目视解译相结合方式，以保证精度，并减少人力投入。本次解译出的2002—2018 年人工岸线如图4 所示，人工岸线长度和围填海面积计算结果见表1。

由图4 和表1 可知，随着滩涂的围垦，人工岸线、围填海区域不断向渤海扩张，岸线长度和围填面积明显增加。人工岸线长度由2002 年的146.22 km增加到2018 年的315.69 km，共增加了169.47 km；累积围填海面积达350.76 km2，已实现了《天津滨海新区城市总体规划（2009—2020 年）》提出的340 km2填海造陆目标。陈天等（2015）按照这一规划，绘制了滨海新区围海造地规模图。经过对比，本文识别出的岸线和围填区域与该图基本一致，这说明本文识别结果是合理的。

图4 2002—2018 年人工岸线对比图

表1 2002—2018 年人工岸线长度和围填海面积

从滩涂开发区域的空间变化（图4） 来看，2002—2006 年围填海集中在天津港附近，2006—2010 年虽仍然以天津港为主，但中新天津生态城临海新城、南港工业区、中心渔港等区域也被围填，2010—2014 年则以南港工业区为主，2014—2018 转移到了临港中区。总体上看，围填区域主要集中在天津港和南港工业区。

从不同时段人工岸线增加长度和围填海面积角度对比，滨海新区滩涂开发从2002 年开始起步，2006—2014 年围填速度最快，2014—2018 年围填速度明显回落。2002—2006 年与2014—2018 年人工岸线增加长度和围填海面积均远小于2006—2014 年。2006—2010 年和2010—2014 年，人工岸线长度分别增加了81.02 km 和62.38 km，分别占2002—2018年的43.7%和33.6%；围填海面积分别为167.42 km2和100.76 km2，分别占2002—2018 年的51.8%和31.1%，滩涂开发主要集中于2006—2014 年。

2.2 土地利用

2002—2018 年土地利用分类识别精度评价结果如表2，平均总体精度为95.51%、Kappa 系数为0.90，满足了精度要求。土地利用分类结果如图5所示，陆地和滩涂开发利用区不同土地类型面积如表3 所示。

表2 遥感分类精度评价

图5 滨海新区2002—2018 年土地利用图

表3 滨海新区不同土地类型的面积单位：km2

由图5 和表3 可知，随着滩涂围填和社会经济发展，陆地与滩涂开发利用区土地利用也发生了较大变化。陆地区域建设用地面积逐渐增大，耕地、水域和未利用地的面积明显减少，土地利用类型以建设用地、水域和耕地为主。2002—2018 年，陆地区域建设用地面积共增加了294.07 km2，增幅为57.3%，耕地、水域和未利用土地的面积则分别减少了162.85 km2、105.53 km2和27.3 km2，分别降低了22.4%、14.8%和88.4%。2018 年建设用地、水域和耕地面积比例分别为40.73%、30.60%和28.41%。

滩涂开发利用区的建设用地和未利用土地面积均在持续增加，形成了以建设用地和未利用土地为主的利用结构。建设用地面积在2006—2010 年期间由0.4 km2迅速增加至43.09 km2，随后缓慢增长，2018 年达到了63.43 km2，占滩涂区总面积的18.1%；从空间分布上看，建设用地主要位于天津港的东疆港、南疆港和临港区附近，说明天津港及其带动产业的发展是推动建设用地面积增加的主要原因。由于围填海面积大幅增加，且增速超过了建设用地，未利用土地面积大幅增长，其中2006—2010 年和2010—2014 年增速最快，分别增加了87.8 km2和94.5 km2，2014 年以后趋于稳定，2018年达到228.05 km2，占滩涂区总面积的65.0%，大部分土地尚未被开发利用。部分海域虽被筑堤围隔，但未完全回填，因此形成了水域。2006 年围填海面积比较小，水域面积也比较小，仅为7.52 km2；此后，随着围填海面积增加，水域面积也在增加，2010 年达到70.5 km2，2014—2018 年维持在59 km2左右。滩涂区草地包括道路绿化带和未利用土地上生长的荒草，面积在1.0 km2左右，由于面积小，容易受分类识别误差影响，识别结果可能不准确。

滩涂开发利用为滨海新区提供了重要土地资源。2002—2018 年，累计围填海350.76 km2，占总行政区划面积（2 270 km2）的15.5%，即为滨海新区增加了15.5%的土地资源；滩涂开发利用区新增的建设用地面积为63.43 km2，占滨海新区同期新增建筑面积的20%左右；陆地区域未利用土地面积仅有3.58 km2，而滩涂开发利用区尚有228.05 km2未利用土地，若加上水域面积，则可利用的土地面积达到了286.75 km2，为滨海新区未来发展提供了宝贵的土地空间。

3 结论

从人工岸线和滩涂开发利用区土地利用的遥感识别与变化分析两个方面，提出了滩涂开发利用进程与特征的遥感分析方法。利用该方法，基于天津市滨海新区2002—2018 年Landsat 遥感影像，分析了天津市滨海新区滩涂开发利用特征，得出如下结论。

（1）该方法能够科学全面地对滩涂开发利用进程与特征进行遥感分析。首先基于Landsat 遥感影像，采用阈值分割法初步确定人工岸线，综合利用遥感影像、海图、实地调研等岸线相关信息，通过目视解译，对不合理之处进行调整，以得出符合实际的人工岸线；再由识别出的人工岸线，确定滩涂开发利用区，计算围填海面积；然后分别对陆地区和滩涂开发利用区开展土地利用分类识别，最终从人工岸线、围填海、土地利用的时空变化，分析揭示滩涂开发利用特征。

（2）截至2018 年，滨海新区人工岸线由2002 年146.22 km 增加至315.69 km，增加了115.9%；累计围填海350.76 km2，为滨海新区增加了15.5%的土地资源；滩涂开发利用区新增的建设用地面积为63.43 km2，超过滨海新区新增建筑面积的20%；陆地区域未利用土地面积仅3.58 km2，滩涂开发而尚未利用的土地有228.05 km2，为未来发展提供了重要后备土地资源。时间上，滩涂开发利用在2002 年起步，2006—2014 年围填速度最快，此后明显回落，主要集中于2006—2014 年；空间上以天津港与南港工业区附近为主。