基于多时相遥感影像的海岸线变化监测研究

安 龙

（三和数码测绘地理信息技术有限公司，甘肃 天水 741000）

海岸线作为海陆分界线，在潮汐作用下必然会处于实时变化状态，由此，当前各国对海岸线的定义为多年平均大潮高潮面所形成的实际痕迹线。随着社会经济发展水平不断提升，沿海地区盐业、港口运输等发展迅猛，虽然在一定程度上拉动了区域经济增长，但是过度海水养殖、废气闲置盐田等也造成大量资源浪费与海洋污染[1]。同时，为了缓解沿海地区土地资源的不足，人为地进行围填海工程，虽然这种方式创造了相应的价值，但是也改变了沿海地区的海岸线，对海洋生态系统带来了一定影响，使得海洋生态系统失衡，从而可能引发严重的生态环境灾害[2]。因此，对海岸线变化情况进行分析具有重要意义。遥感监测技术在实际应用过程中呈现出范围广、周期短、客观性强且测算精准的优势，可以有效弥补常规海岸线监测短板，同时可以有效实现对海岸线进行动态监测，协助工作人员及时掌握海岸线开发利用以及时空变化情况。该技术在海岸线监测工作中得到广泛应用，针对此方面的研究也是学者的主要工作内容。

1 多时相遥感影像技术概述

遥感技术，尤其是卫星遥感在实际应用过程中具备依照固定周期对地球进行重复覆盖的功能，其实际应用过程中可以获取不同时间分辨率的多时相遥感影像，进而为研究者开展动态分析提供有利条件支持[3-4]。研究界内对于多时相遥感影像资料的要求需要依照分析对象动态变化速度以及过程时间长短进行界定[5-6]。以台风发展过程中对比分析为例，在实际进行分析过程中要求以12 h为间隔，连续开展十余天的多时相卫星云图数据。同时对沙漠化速率以及范围的分析同样可利用多时相遥感影像，此方面内容研究只要求不同年份的多时相资料[7-8]。从技术角度分析，多时相遥感资料对比以及综合分析是对自然历史演变轨迹、监测环境及资源动态变化进行跟踪研究的重要手段。

2 海岸线多时相遥感信息提取

2.1 数据源选取及预处理

为详细说明基于多时相遥感影像的海岸线监测，本文以某沿海城市为例，对其海岸线变化情况进行研究，选取该市在2003—2015年间测定的6个高分遥感影像数据、2009年度海岸线航拍影像与2011—2015年间测定的3个Landsat遥感影像数据，以及该市土地利用现状、围填海等实测数据作为本次对比分析研究的数据源。其中，精度验证参考依据为2011年遥感影像数据。

在实际开展对比分析之前，笔者在对2003—2015年间不同时期遥感影像数据进行收集的同时，分别对2个不同时期中的Landsat数据开展预处理工作，主要包括辐射校正、大气校正和几何校正等，与此同时，对高空间分辨率的影像也进行几何和辐射校正，并对不同影像进行影像镶嵌和裁切处理。除此以外，为确保对比分析精准性，本文利用坐标投影转换方法对不同时期测定的遥感数据进行处理，使得不同影像坐标转化为该市独立坐标。

2.2 海岸线提取

本文在实际工作过程中依据遥感影像以及已测定海岸线矢量数据预处理结果，对Landsat数据以及高空间分辨率影像分别建立相应的海岸线提取方式，有效提取出该市在8个不同时期的海岸线。采用人机交互的方式对Landsat数据进行海岸线提取，首先通过相应算法获取影像中水域部分的水边线，然后结合已有的海岸线成果，对自动提取的水边线进行人工核查和修正，得到精度较高的海岸线成果。

3 对比分析结果

3.1 海岸线总体变迁分析

依据多时相遥感影像对该市海岸线进行提取，可以 获 取 该 市 在2003、2005、2007、2009、2011、2013、2014、2015年8个年份中的海岸线分布情况。通过利用此方法提取的海岸线与该市所在省厅发布的2011年海岸线数据进行对比分析可知，二者之间的误差值以及标准差分别为3.03 m和9.89 m。考虑到遥感影像空间分辨率为4.16 m，本方法误差处于可接受范围内，可以应用于海岸线变迁研究之中。

从实际比对结果分析可知，在研究时间范围内，该市海岸线总长度变化趋势呈现出先减后增特征，此变化趋势分别以2009年以及2014年为节点，在2003—2009年区间范围内该市海岸线长度呈现出逐年下降趋势，由1 517.66 km依照5.89 km/a的频率下降至1 482.32 km。在2011年，其长度有较大幅度的增长，总长度增长至1 499.5 km，并在一段时间内保持平稳局面，至2014年，该市海岸线又开始呈现增长趋势，至2015年海岸线总长度增长至1 512.13 km，1年内增长近19 km。由上述数据可以看出，该市海岸线变化明显的时间段为2009—2011年和2014—2015年，且其年均变化幅度均在6 km以上。

在实际研究中，主要是通过分析海岸线前进或后退度，从而对海岸线方向变化趋势进行估测。在实际进行对比研究过程中可以发现，在此次研究涉及的2003—2015年期间，仅2013—2014年间海岸线存在小幅度后退趋势，在其他年份中均呈现出推进状态，其中变化最为显著的为2014—2015年。通过对2005—2007年间海岸线变化情况进行对比分析可以发现，此时期范围内海岸线虽然呈现出推进趋势，但是变化幅度相对较小，这种情况反映出此时期内人工岸线截弯取直现象较为显著。

通过分析海岸线分形维数可知，海岸线长度变化与维数变化呈正相关。该维数可以有效反映出海岸线结构复杂程度，一定程度上可以受到人为因素影响。分析二者之间的关系，可以得出如下结论：第一，海岸线结构复杂度主要受分形维数影响，人为因素影响较小，结构越复杂，说明分形维数越大；第二，海岸线长度越长，说明分形维数越大。因此，通过对该市的分形维数和海岸线长度进行比较分析，可知影响分形维数的最主要的一个因素是海岸线长度。

3.2 海岸线类型变迁分析

由于该市海岸线类型较为丰富，在研究过程中，根据实际需求以及资料获取难度，在结合该市海岸线普查结果的基础上将其分为6个类型，提取其在8个时期内的海岸线数据，并进行分类统计，实现对不同类型海岸线变化趋势、规律以及各类型海岸线之间转化过程进行研究，具体情况见表1。

由表1可知，基岩岸线在2003—2015年间始终处于逐年下降趋势，除2009—2011年外，其他年份均下降幅度显著；人工岸线在2005—2009年间呈现出小幅度的减少态势，在其他年份则始终保持增长趋势，尤其是在2013—2015年间，增长最为显著。其他类型岸线在研究区间范围内呈现出增减反复的态势，且变化幅度有限，仅生物岸线在2007—2009年间出现一定幅度的增长。

表1 该市各时期不同类型海岸线长度及其占比 km

4 海岸线变迁原因探究

4.1 自然因素影响

该市境内湾港数量较多，受此情况影响，大量泥沙随着水流融入该市海安新港，进而使得其砂质岸线变化幅度显著。长江水平冲击以及泥沙淤积此类自然因素使得该市海岸线变化较为明显，导致的直接结果即砂质岸线以及淤泥岸线改变幅度较为明显。同时海岸线变换也受到其他一些因素影响，如海浪、潮汐和海水侵蚀等。除此以外，该地区处于台风多发区域，灾害性天气在一定程度上也会提升海岸线演变进程。

4.2 人为因素影响

从实际发展角度分析，围垦、围填海等人工活动会使海岸线在短时间内产生显著变化，尤其是围填海工程，海岸线长度会随着围填海工程规模提升而提升，且围填海工程类型不同，对海岸线变迁带来的影响也并不相同。

围填海工程的用途主要在于围塘养殖以及围垦等活动。表2统计了该市围填海工程主要的用途，由表2可知，该市在2003、2005、2007、2009年存在较大规模的围垦活动，而渔业活动用地除2014年外均有加大幅度的变化。在建设用地方面，以2009年为节点，其规模变动幅度开始减缓。同时从2015年已围待利用区数据可以分析出当年度该市政府依然启动一定规模的围填海工程，而其他年份代理用区域大部分得到利用。大量违法用地主要出现在2009年，其后几年违法用地情况得到了有效控制。

表2 各类型用地分年份统计 hm2

通过对该市各县围填海工程情况进行调查分析，可得出围填海面积统计图，如图1所示，通过对其进行更加深入地分析可知，其中围填海区域主要用于农业以及渔业活动，由此，得出渔业生产和农业生产是区域海岸线变化的主要类型。

图1 该市各县围填海面积统计

5 结束语

综上所述，本次基于多时相遥感影响对海岸线变化检测的研究中，通过对案例城市2003—2015年间选取8个时期遥感影像对该市海岸线空间数据进行提取，同时从海岸线变迁方向、总长度变化、海岸线类型以及分形维数的角度对其海岸线变迁情况进行分析。依据实际研究结果显示，该市在研究区间范围内海岸线总长度变化趋势呈现明显的先减后增趋势，海岸线变迁方向整体呈现向海洋推进态势，同时人工岸线长度呈现明显的提升态势。依据此次对比研究初步结果，海岸线演变驱动力为自然以及人为两大因素，其中自然因素为泥沙淤积以及台风等灾难性天气，而人为因素方面，围填海工程、港口码头建设等是主要因素。