基于遥感和GIS的海州湾海岸线提取方法研究*

2014-04-22 09:24巢子豪高一博李彦辉刘付程
关键词:基准面边线海岸线

巢子豪,高一博,李彦辉,刘付程

(淮海工学院 测绘工程学院,江苏 连云港 222005)

海岸线是陆地与海洋的分界线,受自然或人为因素影响,海岸线会发生空间位置、长度、走向以及类型的变化。开展海岸线的时空演变过程研究,对于沿岸空间资源的开发利用有着重要意义。杨金中等[1]通过多期遥感影像,研究了杭州湾两岸的岸线,得出岸线变化规律并分析了其影响因素,为杭州湾的保护、管理与开发提供了合理有效的依据。Adrian S等[2]利用遥感影像及地形图研究了罗马尼亚与乌克兰交界处Sulina湾附近岸线的演变,并分析了人类活动对沿岸沉积物变化及岸线形态变迁造成的影响。开展海岸线时空演变分析需要具有统一标准的多期岸线信息,也即这些岸线位置有着相同的潮高标准。从遥感影像上获得的水边线一般是某一时刻海水与陆地的瞬时交界线,受潮汐等因素的影响,这一界线随时间不断变化,因此从遥感影像上提取的水边线必须经过潮位修正后才具有可比性,一般不宜直接用于比较和分析海岸线的时空变化。因此,在开展基于遥感技术的海岸线变化分析时,可以通过提取潮位相同的多期遥感影像上的水边线来进行,或者事先定义海岸线(如指定多年平均大潮高潮面或多年平均海平面与陆地交线为海岸线),然后再通过各种技术手段来获取其空间位置,在此基础上再分析其时空变化。显然,前者从理论上来说是合乎逻辑的,但要获得指定时段内具有相同潮位的多期遥感影像往往并不容易,因而在实际应用中很难做到。而后者则可直接利用遥感影像过境时的瞬时水边线,借助潮位、地形和其他辅助信息来间接提取具有特定潮高标准的岸线信息,因而在遥感数据的选用方面更具灵活性,是一种值得深入探讨的海岸线提取思路。本文以海州湾为对象,尝试运用遥感图像处理和GIS空间数据分析相结合的方法,来间接提取以国家高程基准面(即黄海多年平均海平面)为参照基准的海岸线。

1 区域概况与数据

1.1 区域概况

海州湾位于江苏省东北部,面临黄海,其岸线北起日照岚山头,南至灌云燕尾港,全长200多km(见图1),位于33°0′N~35°0′N,119°7′E~120°9′E之间。海州湾岸线类型多样,其中以粉砂淤泥质海岸分布最长,中部西墅至烧香河口以及北部岚山头一带主要为基岩海岸和人工海岸(码头)。

图1 海州湾示意图Fig.1 Location of Haizhou Bay

1.2 影像数据

本文选用海州湾地区2012年4月26日和2012年5月28日的2期Landsat-7ETM+影像作为岸线提取的试验数据,影像的相关信息如表1所示。卫星过境时间影像潮高数据是连云港海洋环境监测站所提供日监测数据经模型拟合后得到的。2期影像的时间间隔约为1个月,期间岸线的自然变化不会太大,可认为岸线总体是稳定的,而两者水边线位置的差异则主要是卫星过境时的潮高不同所导致的。

表1 遥感数据的基本信息Table 1 Basic information of remote sensing data

由于Landsat-7ETM+机载扫描行校正器在2003年5月发生故障,此后的影像出现了条带缺失的情况,因此本文采用“地理空间数据云”网站(ht-tp://www.gscloud.cn/)中的条带修复模型,对本文的2期遥感影像进行在线条带修复。2期影像均为美国航空航天局(NASA)发布的L1G格式影像,已经过初步的几何校正和辐射校正。为克服2期影像校正精度不同带来的误差,保证数据信息的可参比性,本文将4月26日影像校正(配准)到5月28日影像上,校正精度保持误差在0.5个像元以内。

2 遥感影像瞬时水边线的提取

水边线是水陆分界线,因此所有对于水体信息提取的有效方法都适合用来提取水边线。目前针对水体的信息提取方法也是多种多样。1998年,Brasud和Feng通过对多种波段阈值分割方法的评估,发现对TM5进行阈值划分以提取路易斯安娜海岸线的方法最为适合[3]。周成虎等[4]通过研究发现了TM影像中水体特有的谱间关系:(TM2+TM3)>(TM4+TM5),凭借这种关系可以有效地区分水体与阴影。为了抑制水体中杂有的非水体信息,Mcfeeters[5]提出了一种归一化水体指数(NDWI),该指数是基于水体在可见光波段和近红外波段显示出的相反的反射特性来构建的。在可见光波段,水体显示出强反射性,而在近红外波段则表现出强吸收性。由于该指数受大气散射的影响相对较小,因此其反差可以较好地突出影像中的水体信息,其数学表达式为

式中NIR和Green分别代表近红外波段和绿光波段的反射率,对于Landsat来说,分别代表TM和ETM的第4波段和第2波段的值。

但NDWI忽略了土壤背景因素的影响,土壤在绿光和近红外波段的波谱特征与水体几乎一致,这容易和水体混淆而形成噪声,因此NDWI并没有彻底解决在提取的水体信息中混有非水体信息这一问题。为克服这一问题,徐涵秋[6]对NDWI进行了改进,提出了一种改进的归一化水体指数(MNDWI),其数学表达式为

式中以MIR中红外波段的反射率替换NIR近红外波段,中红外波段即为Landsat影像中的第5波段。在MNDWI分布图上,非水体表现出高亮度,其MNDWI值高;而水体部分表现较暗,相应地MNDWI值也较低。这样MNDWI就较好地抑制了地物背景等非水体信息,并能清晰地区分水陆边界。

本文利用ENVI中的波段运算工具,对2期影像进行MNDWI指数运算,得到了相应的改进的归一化水体指数(MNDWI)分布图(如图2所示)。从图2可以看出,水边线非常清晰,较好地抑制了水体中含有阴影的问题。

图2 海州湾改进的归一化水体指数分布图Fig.2 MNDWI distribution of Haizhou Bay

为了更有效地提取水边线,本文在MNDWI分布图的基础上,通过设定阈值来对其进行二值化处理,据此再分离出水体与陆地。经过多次尝试,发现阈值分别设为0.4和0.68时海陆区分效果最好。也即在 MNDWI分布图上,当0.4<MNDWI<0.68时,将其赋值为0,否则赋值为1。二值化处理后的结果是一幅黑白2色的栅格分布图(如图3所示),其中黑色代表陆地,白色代表水体,黑白交界线为水边线。将二值化处理后所得到的栅格图在ArcGIS中进行自动矢量化,并使用编辑功能剔除假边缘,从而提取出影像上卫星过境时的瞬时水边线。

图4是2期遥感影像的瞬时水边线提取结果。从图中可以看出,在基岩海岸和人工海岸,2期水边线基本重合;而在粉砂淤泥质岸段,2期水边线的位置存在明显差异。考虑到2期影像的时间间隔较短,因此可以认为两者水边线位置的差异主要是由卫星过境时的潮高不同所致。基岩及人工海岸的2期水边线之所以差异不大,一方面因为海州湾基岩海岸开发已趋于稳定,短期内变动较小;另一方面因为研究区基岩海岸和人工海岸多为港口等工程用海,其水下坡度相对较陡,本文遥感影像的分辨率(30m)尚不足以区分因潮位变化而引起的水边线在水平方向上的变化。而粉砂淤泥质海岸因滩面宽阔、地形坡度平缓,潮高的小幅变化都足以引起水边线在滩面上发生数十m的水平位移,因而2期水边线空间差异较大。

图3 海州湾的二值化分布图Fig.3 Binary distribution of Haizhou Bay

图4 海州湾2期遥感影像水边线提取结果Fig.4 Water-edges extracted from two different TM images of Haizhou Bay

3 海州湾海岸线的推算

目前,多数人以海水大潮时连续数年的平均高潮位与陆地的交界线作为海岸线,相关学者以此为标准对海岸线提取技术进行了研究。黄海军等[7]在计算黄河河口淤泥质岸线变化规律时提出过利用瞬时水边线潮位高度计算出海岸坡度,并结合大潮高潮位信息以提取海岸线的技术。但滨海海堤会对大潮高潮位与陆地交线的推算造成干扰,有时候还需要进行特殊处理。本文将海岸线定义为国家高程基准面(即黄海多年平均海平面)与陆地的交线,并尝试以上述2期水边线为基础,借助GIS的空间数据分析方法来间接推算海州湾海岸线的位置。

考虑到基岩及人工海岸的2期水边线基本重合,因此本文认定上述水边线即为基岩及人工岸段的海岸线。而对于粉砂淤泥质岸段的海岸线,则采用Arc-GIS的矢量数据处理及空间分析方法来实现海岸线的定位。为此,本文以海州湾的海堤为基线,运用ArcGIS的数据处理技术生成一组间隔为100m且垂直于基线的垂线(如图5所示)。图6近似表达了相邻3条垂线所在位置处的海岸地形。图中P1,P2,P3和Q1,Q2,Q3分别为3条相邻垂线与第1和第2条水边线的交点,这些交点在国家高程基准面上的投影分别为P′1,P′2,P′3和Q′1,Q′2,Q′3。图中O1,O2和O3分别为3条垂线与国家高程基准面的交点。显然,O1,O2,O3均位于国家高程基准面内,其对应的潮高都为0m,依次将O1,O2,O3连成线即构成本文所定义的海岸线。相应地,推算海岸线位置的问题就转化为如何求得各垂线与国家高程基准面交点坐标的问题。

图5 海州湾基线垂线图Fig.5 Baseline and vertical line of Haizhou Bay

图6 海岸地形示意图Fig.6 Sketch of coastal landform

下面以O1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

假设卫星过境时2幅影像所对应的潮高分别为h1和h2,则有P1P′1=h1,Q1Q′1=h2;根据上述各点的定义可知P1与P′1,Q1与Q′1的平面坐标是一致的,并且通过ArcGIS的矢量数据处理方法可求得,由此P′1Q′1的长度即可计算出来,设其长度为l。则式(3)可表示为

式中h1,h2及l均已知,那么O1的坐标唯一且不难求出。用同样的方法可以求得其他交点的坐标,顺序连接所有交点坐标即可得到海岸线的位置。图7是海州湾2012年4—5月间海岸线的最终提取结果。从图中可以看出,所推求的海岸线与海州湾的海岸走向基本一致,在一定程度上反映了海州湾海岸线的基本形态。

图7 海州湾海岸线提取结果Fig.7 Derived coastline of Haizhou bay

进一步比较发现,本文所提取的海岸线长度为267.8km,与2005年版的“日照至灌河口”幅海图上相应范围的岸线长度235.7km较为接近(两者的差异与岸线的定义不同有关,同时本文提取的岸线还包括部分填海工程新建的人工堤坝等)。因此本文的岸线提取过程是可信的,所提取的岸线有明确的潮高信息(0m),可以作为海州湾海岸线时空演变分析的基础数据。

4 结语

从遥感影像上提取的海陆交界线是卫星过境时的瞬时水边线,它往往随卫星过境时潮高不同而不同,一般不宜直接用来比较和分析海岸线的时空变化,只有潮高相同的水边线才具有可比性。通过遥感影像水边线来间接推算具有特定潮高的海岸线是开展海岸线提取方法研究的一种有效思路。本文首先利用改进的归一化水体指数方法来获得遥感影像上的瞬时水边线,再通过时间间隔较近的2期水边线及其潮高数据,借助ArcGIS的空间数据分析方法来推算国家高程基准面与陆地的交线,该线潮高固定(0m),具有可比性。运用该方法来提取海州湾的海岸线,结果表明所推求的海岸线(国家高程基准面与陆地交线)与海州湾的海岸走向基本一致,在一定程度上反映了海州湾海岸线的基本形态,因此可用作海州湾海岸线时空演变分析的基础数据。

[1] 杨金中,李志中,赵玉灵.杭州湾南北两岸岸线变迁遥感动态调查[J].国土资源遥感,2002(1):23-28.

[2] ADRIAN S,SEBASTIAN D,VIOREL G,et al.Coastal changes at the Sulina mouth of the Danube River as a result of human activities[J].Marine Pollution Bulletin,2007,55(10):403-421.

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[4] 周成虎,骆剑承,杨晓梅,等.遥感影像地学理解与分析[M].北京:科学出版社,1999.

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