基于谷歌地球历史影像的大连市海岸线变化分析

江 山，周 丽，马宏伟，朱 巍，倪 金，马诗敏，张 静，郇恒飞

中国地质调查局沈阳地质调查中心，辽宁 沈阳 110034

0 前言

海岸带是指现在海陆之间相互作用的地带，是人类活动较集中、频繁的区域，也是生态较脆弱的区域.海岸线处在这一区域前锋地带，具有复杂、敏感和多变的特性. 海岸线的建设布局与合理开发，对当地经济社会及生态环境的可持续发展有着重要影响［1-3］. 海岸线变化监测已成为近年来地球观测研究的热点，传统的地面调查费时、费力、时效性差，而遥感技术具有宏观、快速、高频、定量和节约成本等优势，是海岸带变化动态监测的重要方法［4-12］. 国内外很多学者利用遥感和GIS 技术在海岸线变迁研究方面做了大量的工作.Moran 等利用GIS 技术分析了得克萨斯州墨西哥湾海岸线演变规律，并预测了未来海岸线的位置［4］；Ekercin 等利用多时相Landsat 卫星图像检测爱琴海海岸线变化，发现局部地区位移超过200 m［6］；夏真等利用遥感技术研究了大亚湾地区海岸线变迁，探讨了以多时相数据为基础开展海岸线变迁研究的技术和方法［10］；朱小鸽等应用多时相Landsat 卫星影像，采用神经网络分类方法监测了珠江口等地区海岸线的变化情况［11］；蔡则健等利用3 期卫星遥感图像定量和定性分析了江苏海岸线20 a 的演变特点和趋势［12］.

随着空间探测和信息技术的发展，遥感技术在农业、林业、地质等很多行业成了常规手段［13-15］，但是以往的遥感调查和监测工作中，遥感数据收集和预处理工作，仍需耗费相当的精力. 谷歌地球（Google Earth）平台集中了全球多种卫星数据，包括Landsat、QuickBird、IKONOS 和SPOT5 等卫星影像. 2016 年上线的Timelapse 模块，用户可以方便地浏览全球1984 年以来的逐年历史卫星图像，为海岸线变化时间序列分析提供了极大的便利［16］. 本研究主要基于谷歌地球平台的时间序列影像数据，综合运用“3S”技术，提取和分析大连市1984—2018 年间大陆海岸线变化情况，为大连市海岸带监测和管理提供科学依据，同时探索一种高效便捷进行海岸线监测的技术方法.

1 研究区概况

大连市位于辽东半岛南端，地处黄海和渤海之滨，北依中国东北腹地，南与山东半岛隔海相望，是东北地区最大的港口城市. 全市总面积12 574 km2，管辖海域面积约2.9×104km2，超过陆地面积1 倍有余. 大连市辖区海岸线长1 906 km，占辽宁省海岸线总长度的73%，其中陆地海岸线1 288 km，海岛岸线618 km，是全国海岸线最长的城市. 研究区地形为北高南低、北宽南窄，地貌以山地丘陵为主，少平原低地［17］. 本次研究对象为大连市大陆海岸线，未考虑离大陆较远的海岛. 为了方便统计，将沿海岸线划分为19 段，命名借用了邻近海湾或河口的地名，不具有严格的地理含义（如图1 所示）.

图1 研究区地理位置图Fig. 1 Location map of the study area

2 数据源

本研究采用数据主要来源于谷歌地球平台，该平台卫星影像主要来自QuickBird、IKONOS、SPOT 和Landsat 等卫星数据. 基于谷歌地球，获取了大连地区1984、1989、1994、2000、2004、2009、2014 和2018 年共8 期遥感图像. 此外，还收集了2005 年的SPOT5 影像、2018 年的GF2 影像数据，以及1954 年编制的地形图（部分）和1988 年海图等资料. 对遥感数据的预处理主要有几何校正、图像镶嵌和裁剪等，数据处理基于ArcGIS 平台进行.

3 海岸线提取

3.1 解译标志的建立

根据海岸线的形态和成因，可以分为自然海岸线和人工海岸线. 大连市自然海岸主要有基岩海岸、淤泥质海岸和砂砾质海岸. 在本次海岸线解译工作之前，首先确定海岸线的划分原则. 自然岸线以平均大潮高潮线为准，人工岸线以修建的堤坝、挡水墙、围海造陆区外围海堤等为准［18-19］.

经过野外调查和初步解译，研究区自然海岸线以基岩海岸线和淤泥质海岸线为主，其中淤泥质海岸大多被开垦为围海养殖区，变更为人工海岸. 因此，本次解译工作的重点为基岩海岸和人工海岸. 通过分析海岸线在遥感图像上的颜色、色调、纹理、形状和地物空间关系等特征，建立了海岸线解译标志（如图2 所示）.基岩海岸线位于山体的水边线之上，一般位于植被覆盖与水边中间，具有明显的阴影和纹理，在遥感影像上的区分度较好. 人工海岸以人工修建的码头建筑物或围海养殖堤坝为界，边界清晰，且比较平直，在遥感影像上容易辨别. 砂砾质海岸线由于具有较高的光谱反射率，在遥感影像上为高亮度像元，取滩脊痕迹线上限或陡崖基部与沙滩交线处为海岸线边界［18］.

图2 主要海岸线类型解译标志图Fig. 2 Interpretation marks of main coastline types

3.2 海岸线提取方法

采用精度较高的人工目视解译的方法提取海岸线. 目视解译常用的方法有直接判读法、对比分析法、信息复合法、综合推理法和地理相关分析法. 在海岸线解译过程中，综合运用这些方法，将前后不同时间的遥感影像进行对比分析，还原海岸线发展演变过程，提高解译的可靠性. 主要工作流程分为资料收集和预处理、海岸线解译与验证和成果图制作3 个部分，如图3所示.

图3 海岸线提取流程图Fig. 3 Flowchart of coastline extraction

3.3 海岸线提取结果

在无法获得有效数量的高精度控制点以及“真实海岸线”的情况下，通用的方案是采用推论评估法来评价海岸线解译质量，即将2005 年和2018 年两期解译结果与同期高分辨率SPOT5 和GF2 卫星图像进行对比验证［20］. 同时设计了两条验证路线，将地貌特征不明显且变化较大的地区作为重点，如长兴岛—董家口湾—葫芦山湾—普兰店湾，为重点验证路线［21-22］. 专题图制作基于ArcGIS 平台，最终制作的大连市海岸线遥感解译图如图4 所示.

图4 大连市1984—2018 年海岸线遥感解译图Fig. 4 Remote sensing interpreted coastlines in Dalian City during 1984-2018

需要说明的是，海岸线一般受潮汐影响，而卫星影像揭示的是地物的瞬时特征. 考虑到主要海岸线类型为基岩海岸和人工海岸，受潮位影响较小，所以本研究忽略了潮汐影响下瞬时海岸线的轻微变化.

4 结果分析

4.1 总体变化分析

从解译结果可以看出，1984—2018 年间，大连市大陆海岸线长度发生了较大的变化.1984 年大连市大陆海岸线长度为1 148.042 km，1989 年增长到1 165.547 km，随后经历了缓慢减小，至2004年，海岸线长度为1 093.738 km.此后，海岸线一直增长，到2018 年为1 247.483 km，总体呈“V”字型发展（图5）.

图5 大连市1984—2018 年间海岸线长度变化图Fig. 5 Coastline length changes of Dalian City during 1984-2018

为了分析海岸线变化情况，将8 个期次的海岸线以每相邻两期分为1 组，共7 组进行变化分析. 海岸线变化的部分，忽略自然变化，便是人工围（填）海或拆围的部分，以前者为主. 统计海岸线变化面积，可以看出，大连市1984—2018 年间，围（填）海面积总量为685.23 km2，年平均变化量为20.154 km2. 从围（填）海增长速度来看，大连市1984 年以来，可以分为3 个阶段. 第一个阶段，1984—2004 年，平均围（填）海增速均小于14 km2/a；第二个阶段，2004—2014 年，是大连市围（填）海速度最快的10 年，平均增速超过44 km2/a；第三个阶段，2014—2018 年，大连市减少了围（填）海工程，年均增长率降低至不足5 km2/a（图6）.

图6 大连市1984—2018 年间围（填）海面积变化Fig. 6 Change of sea reclamation area in Dalian City during 1984-2018

将围（填）海增速曲线与大连市国内生产总值（GDP）变化曲线进行对比（图7），可以看出20 年间，两者曲线具有较强的相关性. 由此可见，大连市作为滨海城市，岸线的扩张与城市发展关系密切.

图7 大连市国内生产总值统计图（数据来自大连市统计局）Fig. 7 GDP statistics of Dalian City（Data from Statistical Bureau of Dalian City）

4.2 空间分布分析

从空间分布来看，海岸线的变化主要集中在大连市各个湾区和河口地区，其中变化量从大到小依次为普兰店湾、太平湾、葫芦山湾、沙河口地区、庄河口地区、青堆子湾、金州湾、大连湾、碧流河口地区、复州湾、大窑湾、小窑湾、董家口湾、长兴岛、星海湾、双岛湾、常江澳、营城子湾、羊头湾和铁山地区（图8）.

图8 大连市1984—2018 年分地区海岸线变化情况Fig. 8 Coastline changes in Dalian City by region during 1984-2018

分析1984 年和2018 年两期海岸线变化，可以看出大连市海岸线变化总面积为636.719 km2（见表1），相比分期统计总面积（图8），减少了49.09 km2. 这部分面积反映的是海岸线反复变化的面积. 比如，先建设的是围海养殖区，后来废弃和变更为围海造地项目，这种情况主要集中在普兰店湾和长兴岛一带.

表1 大连市各地区1984—2018 年间海岸线变更类型统计表Table 1 Statistics of coastline changes in different regions of Dalian City during 1984-2018

海岸线的变化区，从用途而言可分为港口、建设用地、填而未用、围而未填、围垦、盐田和养殖区等. 为了多期次对比研究的便利，将这些细分类型概括为两大类. 第一类为围海养殖区，包括围而未填、围垦、盐田和养殖区，主要特征为人工建设的堤坝完全或基本阻隔海水自由流通. 第二类为填海造陆区，包括港口、建设用地、填而未用3 种类型，其主要特征为海域变更为陆地. 根据该方案，将1984—2018 年的海岸线变化情况进行分类，分析变化情况（表1）.

截至2018年，大连市填海造陆总面积为197.568 km2，围海养殖区总面积为439.150 km2. 其中填海造陆区主要集中于金州湾、葫芦山湾、大连湾、普兰店湾、大窑湾、庄河口地区等，围海养殖区主要集中在普兰店湾、庄河口地区、太平湾、青堆子湾、沙河口地区、复州湾、碧流河口等地（图9）. 主要规律为，填海造陆区主要集中在中南部市辖区和开发区，围海养殖区则分散于大连市北部和东部两侧.

图9 大连市各地区海岸线变化空间分布图Fig. 9 Spatial distribution map of coastline changes in Dalian City

4.3 典型岸段分析

选择普兰店湾和长兴岛一带作为典型，分析大连市海岸线局部变化规律. 普兰店湾地区海岸线变化较大的时间段有两个，第一个为1984—2000 年，第二个为2004—2014 年（如图10、11）. 1984 年遥感图像显示，普兰店湾北侧、南侧和东侧鞍子河河口一带就有一定规模的海水养殖业基础. 1984—1989 年间，该地区的围海养殖业发展很快，增长的海水养殖区面积占大连市总围（填）海面积的一半左右. 1994—2014 年间，南侧的部分海水养殖区变更为围海造地项目，海水养殖业向湾区西北侧发展. 这段时间，普湾新区和金普新区相继成立，三十里铺临港工业区、松木岛化工园区等建设项目，是土地用途变更的主要原因.

图10 长兴岛开发区和普兰店湾海岸线变化柱状图Fig. 10 Histogram of coastline changes in Changxing Island Development Zone and Pulandian Bay

图11 1984—2018 年典型岸段海岸线变化Fig. 11 Coastline changes of typical segments during 1984-2018

长兴岛一带，包括长兴岛-葫芦山湾-董家口湾，是海岸变化较为频繁的地区（如图10、11）. 根据1984年影像资料，本地海水养殖区主要集中在董家口湾附近. 2004 年之前，该地区海岸线变化面积较小，年均围（填）海面积为0.315 km2. 2004 年之后，该地区围（填）海工程迅速增加，年平均增长面积达到5.111 km2. 部分海水养殖区被废弃，增加了很多围海造地项目，这些项目主要集中在葫芦山湾和长兴岛西侧. 主要原因是2005 年成立长兴岛临港工业区，2010 年长兴岛经济技术开发区升级为国家级经济开发区，大面积的围海造地项目开始实施.

5 结论

基于谷歌地球平台的遥感时间序列影像数据，提取和分析了大连市1984 年至2018 年间的海岸线变化情况. 研究表明：

（1）大连市海岸线增长经历了低—高—低3 个阶段，时间节点为2004 年和2014 年. 海岸线增速曲线与GDP 增速曲线具有较强的相关性，说明大连市经济与海洋关系较为密切.

（2）大连市海岸线变化主要分布在湾区和河口地区，变更土地类型，可以概括为围海养殖区和填海造陆区两种. 其中填海造陆区主要集中在市辖区中南部和长兴岛开发区，围海养殖区则分散在北部和东部的瓦房店、普兰店和庄河等地.

（3）大连市海水养殖业起步早，且一直在发展. 近年来，城市扩张和产业升级，在一定程度上挤压了传统海水养殖业的空间，造成部分海水养殖区变更或迁移.

总之，大连市海岸线变化主要受人为干预影响，与经济发展方式密切相关. 作为全国海岸线最长的城市，大连市有着得天独厚的海洋资源优势. 确保海洋资源的合理开发和利用，是海洋经济持续、稳定、协调发展的关键，因此采用科学有效的方法来加强海洋资源的监测和管理至关重要. 遥感技术发展到今天，积累了海量的数据，遥感大数据的处理和信息挖掘必将成为新的学科. 谷歌地球平台整合海量遥感数据，为快速开展海洋监测提供了便利，但免费公开的数据精度有限，本文对海岸线类型未做精细分类. 下一步，可以选择长兴岛地区和普兰店湾等重点岸段，进行大比例尺遥感调查，为政府管理和科学研究提供支撑.