遥感技术在曹妃甸海岸带地质环境调查中的应用

方 成，孙晓明，康 慧，葛大庆，王小丹，谢海澜

(1.中国地质调查局天津地质调查中心，天津 300170;2.中国地质调查局水文地质环境地质调查中心，河北保定 071051;3.中国国土资源航空物探遥感中心，北京 100083)

遥感技术与常规地面调查手段相比，可以减少人员、资金和时间投入，及时获取系列动态资料;在解译结果已经取得预期效果的工作内容中，野外测绘工作量可减少30% ～50%［1］;与钻探、物探等技术方法的结合，可以填充地质调查内容，其成本低、效率高、实用性强等特点突出。

在海岸带地质环境综合调查中，遥感技术应用较为广泛，但受研究内容、调查精度、监测周期以及研究经费等要求的限制［2］，众多学者大多选用单一类型的遥感数据开展专向研究［3～6］，多类型数据开展多项研究一般应用在综合课题中［7～8］。在综合应用中，环境地质的调查研究对图像光谱分辨率要求较高，大比例尺的城市地质调查和海岸线变化对图像的几何分辨率要求较高，而监测研究则对图像的重复周期有具体要求，虽然有同时具备高光谱分辨率和高几何分辨率特点的遥感图像，但价格十分昂贵。因此在工作经费有限情况下，需要综合利用不同数据源特点，通过多种数据组合使用等方法达到预期研究效果，提高海岸带地质调查工作的遥感技术应用能力。

在曹妃甸海岸带地质环境调查中，综合使用多类型遥感数据，研究海岸带地表环境现状及变化、海洋悬浮泥沙分布及变化、地面沉降特征及变化、潮间带特征及变化等内容，取得了良好效果。本文通过分析不同遥感数据特点和适用的研究内容，探索在地质环境调查中遥感技术方法的综合应用，为利用遥感技术开展海岸带地质环境综合调查评价提供示范。

1 数据特点分析

研究中使用了8种卫星10种类型的遥感数据(表1)，数据各有特点，但均存在一个缺陷，即达不到图像同时具有高几何分辨率和高光谱分辨率的研究要求。

Landsat卫星数据，价格低廉，图像具有较高的光谱分辨率，其优势在于可以获取系列的历史数据;ALOS与SPOT卫星的数据特征相似，优势在于具有较高几何分辨率，虽然价格都相对较贵，但ALOS数据与SPOT数据相比，价格便宜了近一半;中巴卫星、北京一号小卫星和中国环境卫星数据分辨率较低，其优势在于可免费获取，且后两种重访周期短;TerraSAR-X和ENVISAT卫星数据利用微波获取地物特征，其优势是不受天气影响，可以全天候、全天时工作，且重访性高。

表1 研究中应用的卫星数据一览表Table 1 Satellite data used in this research

2 图像选择分析

为达到预期解译效果，选择遥感数据应遵循两个基本原则:一是根据研究内容和精度要求，选择合适的几何分辨率和光谱分辨率图像;二是在监测工作中，应选择图像分辨率以及获取时间相同(或相近)的系列图像，增强解译结果的可比性。

(1)地表环境现状调查和海岸线变化监测中，选择使用ALOS或SPOT数据，利用其具有较高几何分辨率的特征，可以获得较高的解译精度;但在小于1∶10万比例尺的地表环境变化与海岸线变化调查监测研究中，使用中等分辨率的Landsat卫星数据，利用其TM或ETM较适中的光谱分辨率来识别不同地物类型，弥补几何分辨率不足，并且利用Landsat卫星数据的历史延续性，选择相同日期或季节的图像来获取地表环境的历史记录，增强可对比性，实现监测目的。

(2)在可见光中，0.58～0.68 μm波段对水中物质的反应最敏感。因此，在海洋悬浮泥沙的遥感信息提取与反演研究中，可以利用Landsat卫星系列的光谱特性和历史延续性，使用红波段进行悬浮泥沙遥感信息提取，增强提取效果的可比性。

(3)使用不同分辨率的影像满足不同精度研究的需求。在利用合成孔径雷达干涉测量技术开展地面沉降研究中，采用中等分辨率的ENVISAT雷达数据，研究区域地表形变特征;采用高分辨率的TerraSAR-X雷达数据，研究局部地表精细变化。

(4)利用中巴卫星、北京一号小卫星及环境卫星获取方便、成本低和周期短等特点，弥补其他数据在特定时间等方面的不足，增加监测频率，提高监测研究的持续性。

3 应用实例

在曹妃甸地质环境调查中综合使用了数据处理、信息提取、标志分析、人机交互解译、野外验证、综合分析、数学反演等多种技术手段，研究工作范围见图1，技术流程见图2。

图1 曹妃甸海岸带地质环境调查研究范围图Fig.1 Research range of geological environment survey in the Caofeidain coastal zone

图2 遥感技术综合应用研究流程图Fig.2 Flow chart of the comprehensive application of remote sensing technology

3.1 地表环境现状及变化研究

区域上，范素英等使用1993年的TM数据和2007年的ALOS数据，局部选择2005年的SPOT-5和2007年的CBERS-2数据为补充信息4.63×104hm2，减幅为14.3%［9］。在重点调查区，选择使用 TM图像(1987年4月27日、2007年4月3日、2009年4月8日)和ETM图像(2000年3月6日)进行地表环境现状及变化研究，为增强其对比性，选择的数据接收日期均为春季。以2009年作为现状年，同时使用ALOS多光谱数据(分辨率10 m)与TM数据解译结果相互验证(图3)。重点区遥感解译结果见表2。

3.2 海岸线变化研究

使用MSS(1979年9月4日)、TM(1991年9月23日和2009年4月8日)、ETM(2000年3月6日)和环境卫星(2012年9月29日)数据开展五期海岸线变化研究，结果表明1979～2012年间唐山市海岸线长度共增加了81.8 km，其中，自然岸线长度基本保持不变，人工岸线中港口岸线长度增加了81.3 km(表3);海岸线向海推进距离最远达到11.1 km;向陆地后退距离最远为 1.1 km(图 4、表4)［10］。

3.3 填海造陆工程进展动态监测

为持续跟踪曹妃甸工业区填海造陆工程进展，选择以TM、ETM数据为主，利用中巴卫星、北京一号小卫星等数据来填补缺失的时间间隙，实现动态监测的连续性和完整性(表5、图5)。

图3 重点地区2009年地表环境遥感解译图Fig.3 Surface environment interpretation of the key region in 2009

表2 曹妃甸重点地区地表环境变化遥感解译结果表Table 2 Remote sensing interpretation results of surface environment change in the key regions at Caofeidan /km2

图4 1979～2012年海岸线变化遥感解译图Fig.4 Remote sensing interpretation of shoreline changes from 1979 to 2012

表3 不同类型岸线长度变化解译结果［10］Table 3 Interpretation results of length changes of various types of shoreline /km

表4 唐山市海岸线向海推进距离［10］Table 4 Shoreline advanced distance in Tangshan/km

表5 曹妃甸工业区填海造陆工程进展遥感解译成果Table 5 Remote sensing interpretation of the reclamation project progress in the Caofeidian industrial district

3.4 近岸海域悬浮泥沙分布特征及反演

3.4.1 分布特征和运移方向

研究选用1976—2007年间的13个时相的TM、ETM数据，为增强其可比性，使用的大部分图像接收季节为春季(仅2001年和2008年是秋季)。选用红波段(第3波段，波长0.6～0.7 μm)进行悬浮泥沙信息提取，采用阈值分割处理方法将悬浮泥沙浓度分为9级(图6)。

3.4.2 海水悬浮泥沙遥感反演

为研究近海海水悬浮泥沙分布特征，2008—2010年在曹妃甸近海海域均布设了4条海水离水光谱反射率和辐射率测试剖面。光谱测量使用美国产ASD双通道地物光谱仪，同步采集表层、中层、底层的海水样品进行实测。

图5 曹妃甸工业区填海造陆工程进展遥解译图Fig.5 Remote sensing interpretation of the reclamation project progress in the Caofeidian industrial district

图6 曹妃甸地区海水含沙量遥感信息提取图(1976—2009年)Fig.6 Remote sensing information extraction of the sediment concentration in seawater at the Caofeidian area(1976-2009)

2008年，奥勇等使用TM数据对泥沙浓度值和遥感反射率进行相关性分析，选取相关性较高的波段作为敏感因子建立悬浮泥沙遥感反演模型，计算结果显示TM3与泥沙浓度的二次多项式模型、TM3/TM1与泥沙浓度的二次多项式模型以及主成分前三分量线性方程模型的泥沙反演模型均可作为研究区的悬浮泥沙反演模型［11］。在此基础上，2009年孔金玲等人使用TM和ALOS数据，选取相关性大于0.8的波段作为敏感因子，建立统计回归方程，验证对比发现，两种数据的反演结果均显示出近岸浓度高于内海、西部浓度高于东部的相同趋势，但TM数据的反演精度优于ALOS数据，选择相关性最高(R2=0.947)的TM3/TM2波段二次多项式y=320.549x2-321.741x+87.786(y为浓度，x为TM3与TM2波段比值)作为反演模型［12］，2009年反演结果见图7。

图7 TM和ALOS band3/band2二次多项式模型反演结果(左TM，右ALOS)［12］Fig.7 Inversion results of TM and ALOS band3/band2 quadratic polynomial model(left TM，right ALOS)

3.5 地面沉降动态监测研究

利用InSAR技术开展地面沉降动态监测，可弥补分层标和水准测量监测范围小的局限，采用PSI方法测量技术能够降低时间、空间去相干影响以及减弱大气延迟引起的误差组分［13］，可以获取年度形变率精度达到毫米级的动态监测数据［14］。

通过野外调查发现，区内地表相干目标数量较少，且由于施工建设、吹沙造地等人为活动的干扰，在曹妃甸地区不适宜开展常规的InSAR技术。为实现对唐海县和曹妃甸工业区两个重点区的监测，研究选用TerraSAR-X雷达数据，编程获取2009年9月—2010年7月的雷达数据12景，每景图像获取时间间隔大于30 d。利用多时相雷达数据结合PSI处理进行连续监测，获取研究区地面变形动态过程。区域上，研究使用2008年 3月—2010年 10月之间接收的 13景ENVISAT雷达数据获取地面沉降速率，并检验高分辨率数据在处理局部地区产生的残余干涉相位，实现局部地区的精细干涉测量处理，准确提取地表形变相位。

监测结果显示:宁河—唐海地下水漏斗区地面沉降仍处于较快发展阶段，曹妃甸工业区受人为地表扰动、工程建设等影响，地面沉降呈现离散非均匀变化特征(图8)。对比显示，两种数据获取的沉降速率特征基本一致，但TerraSAR-X数据获取的最大沉降量略大于ENVISAT雷达数据，TerraSAR-X数据对地面沉降中心最大值更为准确，对地面沉降的细节分析更细致［15］。

图8 2009-2010年曹妃甸地区地面沉降速率遥感解译图(大图数据ENVISAT，小图TerraSAR-X数据)Fig.8 Remote sensing interpretation of the subsidence rate in the Caofeidian area from 2009 to 2010(big:ENVISAT data，small:TerraSAR-X data)

3.6 潮间带特征及变化研究

使用TM和中国环境减灾卫星数据，采用主成分分析、分段线性拉伸等方法对涧河口—大清河盐场岸段的潮间带变化和潮间带物质组分进行分析。

3.6.1 潮间带宽度确定

涧河口—大清河盐场岸段属淤泥质岸段，实时测量潮间带宽度的野外作业十分困难，采用遥感技术可以获得较好的结果。调查结合布设的六条潮间带RTK测量剖面，使用2008年和2011年两个大潮低潮位时的TM遥感数据，根据潮汐表计算出潮位站年平均大潮、低潮的潮高以及遥感数据接收时间的瞬时潮位潮高，量算出图像上瞬时潮间带宽度;利用剖面测量数据计算出潮间带坡度并统计出年平均低潮位，计算图像解译出的潮间带宽度修正值，得出各剖面潮间带的计算宽度;再在各点间插值计算，连线得出年平均大潮低潮线，试算出2008年和2011年涧河口—大清河盐场的潮间带宽度。其中，2008年计算结果见表6。

3.6.2 潮间带宽度变化研究

使用准相同潮位比较法，即选择准相同潮位的遥感数据。通过计算卫星接收数据时间的潮高以及查询潮汐表和潮汐实测数据，选择潮期(大潮期)、潮情(落潮)都相同、且潮高非常接近的1981年与2008年以及2003年与2007年两个时间组段，进行潮间带的变化对比分析。研究中使用TM数据的近红外和热红外波段提取瞬时水边线信息，作为潮间带下限，分析对比两组数据获取的潮间带变化情况。2003—2007年潮间带变化解译结果见图9。

表6 2008年涧河—大清河盐场潮间带宽度计算结果Table 6 Result of tidal flat width from Jianhe to Daqinghe Saltern in 2008

3.6.3 潮间带物质成分研究

研究中还尝试利用反射光谱特征判读物质成分的方法进行潮间带物质成分的研究。使用中国环境减灾卫星数据(2011年6月5日)的近红外波段进行数据处理，在信息提取中，由于水的吸收谱带严重干扰和影响了信息提取的准确度，故对水体因素进行人工干预去除伪信息，获取潮间带物质成分特征。

图9 2003—2007年潮间带宽度变化遥感解译图Fig.9 Remote sensing interpretation of tidal flat change from 2003 to 2007

提取结果显示:涧河口至北堡岸段潮间带物质成分以泥质为主;自一号岛向东粒度渐粗，物质成分为含泥粉砂-粉砂;至南堡段颗粒更粗;曹妃甸工业区东侧近岸潮间带呈现粉砂-粉细砂的变化，向海浅滩物质成分为粉砂-粉细砂;沙坨的物质成分为粉细砂-细砂，研究结果与潮间带人工浅钻揭露的结果吻合度较高(图10)。

图10 潮间带物质成分遥感信息提取与人工浅钻揭露结果对比图Fig.10 Comparative of tidal flat material composition between remote sensing information extraction and shallow holes section

4 结论及建议

(1)Landsat卫星数据在研究区域性地表环境变化、海岸线变化、海水悬浮泥沙和潮间带特征等方面应用中可获得较好效果，可充分利用Landsat卫星数据的历史延续性和光谱特性等特点，在海岸带地质环境调查中发挥作用。

(2)采用中、高分辨率InSAR技术相结合的方法，研究区域性以及正在实施的重大工程建设区的地面形变特征与动态变化，可以满足不同精度的应用需求，建议在地面沉降监测研究中积极推广。

(3)采用遥感技术结合潮汐、高程、地质取样等数据研究潮间带特征及其变化，可以取得较好的效果，特别是在探索观测潮间带动态变化方面是一种很有潜力的方法。但潮间带特征及动态研究是一个相对复杂的工作，对潮位、高程、物质成分光谱特征、图像采集时间等要求很高，在今后工作中还应加强的研究。

(4)采用ALOS数据同Landsat数据的解译结果校正比对，可提高岸线位置、边界和几何形状等特征的解译精度，解译结果可基本达到1∶50 000调查精度要求。在具体应用中，应注意通过光谱特征数据和几何特征数据的相互校正的方法提高解译精度。

(5)中巴卫星、北京一号小卫星和中国环境卫星等数据的辅助作用明显，在应用中可根据研究内容和已有图像特征，选择其作为补充信息源，填补数据的缺失，提高监测与研究工作的完整性。

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